多重人格プロンプト (Solo Performance Prompting)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。「あなたは司会・エンジニア・QA担当の3役を演じ、この設計案を議論した上で結論を出してください」/「まず楽観的レビュアーとして評価し、次に懐疑的レビュアーとして反論し、最後に統合してください」

多重人格プロンプト (Solo Performance Prompting)

Q: 多重人格プロンプト (Solo Performance Prompting)とは何ですか？

1つの AI に複数の役割を演じ分けさせ、 対話形式で相互チェックしながら 回答精度を上げる手法のこと。Solo Performance Prompting (SPP) とは、 1つの LLM に対して 「司会役」「専門家役」「批評役」 など複数のペルソナを演じさせ、 それらが対話形式で議論しながら 最終回答へ収束させるプロンプト技法。 複数の実 AI インスタンスを連携させるマルチエージェント構成と違い、 1回の推論内で役割分担を完結させられるため 追加の API 呼び出しやオーケストレーション基盤が不要な点がコスト面で強み。

読み: たじゅうじんかくぷろんぷと

最終更新: 2026-07-30・AI PICKS編集部

定義

1つの AI に複数の役割を演じ分けさせ、対話形式で相互チェックしながら回答精度を上げる手法のこと。

多重人格プロンプト (Solo Performance Prompting)とは — 詳しく解説

Solo Performance Prompting (SPP) とは、 1つの LLM に対して「司会役」「専門家役」「批評役」など複数のペルソナを演じさせ、それらが対話形式で議論しながら最終回答へ収束させるプロンプト技法。複数の実 AI インスタンスを連携させるマルチエージェント構成と違い、 1回の推論内で役割分担を完結させられるため追加の API 呼び出しやオーケストレーション基盤が不要な点がコスト面で強み。業界的には Chain of Thought や Self-Consistency の発展形と位置付けられ、単一視点の思い込みによる誤答を役割間の相互指摘で減らせるとされる。一方で 2026 年時点の実運用では、役割を増やすほど出力トークンが膨らみレイテンシとコストが比例して増える上、モデルが表面的に口調だけ変えて実質同じ思考を繰り返す「なんちゃって多重人格」に陥りやすい落とし穴が知られている。現場での選び方としては、単純な一問一答タスクには不向きで、コードレビューや企画のたたき台出しなど複数視点の突き合わせ自体に価値があるタスクに限定して使うのが相場感として妥当とされる。