RCI (再帰的批評と改善)読み: さいきてきひひょうとかいぜん

RCI (再帰的批評と改善)とは（詳しく解説）

RCI（Recursive Criticism and Improvement、再帰的批評と改善）は、モデル自身に「生成→自己批評→修正」のループを複数回実行させ、出力の精度や一貫性を段階的に高めるプロンプト技法とされる。Self-RefineやCoT自己修正の系譜として提唱され、単純な一発生成よりも誤りの検出率が高まるとされる一方、ループ回数に比例してトークン消費量が増えるため、2026年時点の実運用ではコスト面が最大の制約になっている。現場では「重要な出力だけ2〜3周に限定し、軽微なタスクは1周で打ち切る」という選び方が広く採用されている。また、モデルが自分の誤りに気づけず「批評したふりをして元の出力をそのまま返す」落とし穴も知られており、批評ステップの出力形式を強制するなどの工夫が必要とされる。相場感としては、1タスクあたりのAPIコストが単発生成の2〜4倍に膨らむケースが多いとされ、費用対効果を見ながら適用範囲を絞ることが現場の判断基準になっている。

RCI (再帰的批評と改善)の使用例

• 契約書レビューの出力後に「見落としを自己指摘し、指摘点を反映した最終版を出力して」と続けて1周のRCIを実行する例。
• コード生成後に「上記コードのバグや非効率な箇所を批評し、修正版のみを出力して」と指示し改善を1回だけ回す例。

RCI (再帰的批評と改善)に関連するAIツール

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