定義
Self-Refineとは、AIモデルが自分の出力を生成した後、自己評価とフィードバックを繰り返して回答の質を高めていくプロンプト技法のこと。
Self-Refine (自己改善プロンプト)とは（詳しく解説）
Self-Refineは、LLM自身に「生成→自己批評→修正」のループを複数回実行させることで出力の質を高める手法として提案され、追加の学習やファインチューニングなしにChain-of-Thoughtなどと組み合わせて使える点が注目された。まず初期回答を生成し、次にその回答の弱点を指摘するフィードバックを与え、最後にそれを反映した修正版を出力させる、という3ステップを繰り返すのが基本の流れとされる。2026年時点の実運用では、単純なタスクほど1〜2回の反復で改善が頭打ちになりやすく、反復回数を増やすほどAPI呼び出し回数が線形に増えてコストが跳ね上がる点が現場でよく指摘される落とし穴とされる。相場感としては、文書校正や要約の品質改善用途では反復を2〜3回にとどめ、それ以上の精度が必要な場面ではRAGや外部検証ツールとの併用を現場で選ぶケースが多いとされる。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「Self-Refine (自己改善プロンプト)とは」 https://aipicks.jp/glossary/self-refine
Self-Refine (自己改善プロンプト)の使用例
- 「以下の回答の弱点を3つ指摘し、それを踏まえて改善版を書いてください」という自己批評プロンプトを追加する。
- 要約タスクで「初稿→自己レビュー→修正稿」の3段プロンプトをテンプレート化して品質を安定させる。
