自己反省プロンプト (Reflexion)
読み: じこはんせいぷろんぷと
最終更新: 2026-06-29・AI PICKS編集部
定義
自己反省プロンプト（Reflexion）とは、LLMが自分の出力を評価・批判し、その反省をもとに回答を繰り返し改善するプロンプト技法のこと。
自己反省プロンプト (Reflexion)とは — 詳しく解説
Reflexion（リフレクション）は2023年にShinnらが発表した手法で、LLMを「タスク実行→評価→自己批判→再試行」のループで動かす。Chain-of-Thoughtが推論過程を可視化するのに対し、Reflexionは失敗の言語化を次ループへのフィードバックとして活用する点が核心。コード生成・数学推論・対話タスクで精度向上が実証されており、AIエージェントの内部ループとしても広く組み込まれている。 2026年実運用における相場感では、GPT-4o系モデルで3回のReflexionループを回すと単発呼び出しの3〜5倍のトークンコストが発生し、1タスクあたり$0.05〜$0.20が目安になる。現場での落とし穴は「反省ループの無制限化」で、誤った方向への過剰強化（ハルシネーション的自己確信）が起きる事例が報告されている。AI PICKSの検証では最大2〜3回に制限したうえでエグジット条件を明示するのが費用対効果の高い設計とわかった。選び方の基準は「単一パスで正答率が80%未満のタスク」で、それ以上の精度が出ているならコスト増のわりに改善幅が小さい。
自己反省プロンプト (Reflexion)の使用例
- 前の回答を批判的に振り返り、事実誤認・論理の飛躍・抜け漏れを3点挙げよ。その反省を踏まえ、改善した回答を再出力すること。
- 以下のコードを実行した結果を想定し、バグを自己指摘して原因を1文で説明した後、修正版のみを出力せよ。
自己反省プロンプト (Reflexion)に関連するAIツール
関連用語
「プロンプト技法」の他の用語
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AI への指示文を 設計する技術。 役割・タスク・制約・文脈 の 4 要素 + Few-shot などのテクニック。
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