最近、Claude等のAIを使用していて気になることがあります。「質問の一番最後に書いた推測とか疑問点に沿って回答が出てくる傾向」があるのではないでしょうか。判断して欲しいのに最後の言葉に反応する気がして、信用できないという問題があります。

AIにおけるリーセンシー効果とは
なぜこの現象が起こるのか
1. 技術的な要因
2. 対話の構造的影響
AIの回答精度を向上させる対策方法
AIとの効果的な対話のためのポイント
基本構造
実用例
プロンプト設計のポイント

AIにおけるリーセンシー効果とは

この観察は非常に鋭い指摘で、確かにAIシステム、特に大規模言語モデルには「リーセンシー効果」と呼ばれる傾向があります。これは文章の後半部分、特に最後に書かれた内容により強く影響を受けやすいという現象です。

なぜこの現象が起こるのか

技術的な要因

トークン処理の順序性により、後半の情報がより「新鮮」な状態で処理されます。注意機構（アテンション）が最近の文脈により重点を置く傾向があり、文章全体を同時に「理解」するのではなく、順次処理するため後半が印象に残りやすくなります。

対話の構造的影響

人間は通常、重要な点や結論を文章の最後に置く傾向があります。疑問や推測を最後に付け加えることで、それが「答えるべき主要な点」として認識されやすくなってしまいます。

AIの回答精度を向上させる対策方法

質問の構造化

最も重要な質問や判断してほしい点を文章の前半に明確に提示します。「主な質問は〇〇です」のように優先順位を明示することが効果的です。

補足情報の明確化

最後の推測部分を「ちなみに」や「参考程度ですが」などで区別し、メインの質問と分離します。

複数角度からの検証

重要な決定については複数の角度から質問を再構成して確認することをお勧めします。

AIとの効果的な対話のためのポイント

このリーセンシー効果は判断の信頼性に影響する可能性があります。ChatGPT、Claude、Gemini等のAIを業務で活用する際は、この特性を理解して質問設計することが重要です。

特に技術的な判断や重要な意思決定でAIを活用する場合は、質問の順序や構造に注意を払い、AIの回答を鵜呑みにせず、複数の方法で検証することが求められます。

AIツールの特性を理解し、適切に活用することで、より信頼性の高い結果を得ることができるでしょう。

正直、上記だけではどうしたらいいか分からないと思いましたので、2択で語順とかに影響されないように判断して貰うプロンプトを作って貰いました。ご利用ください。

過去データに基づく2択判断プロンプト

基本構造

【判断対象】
明確に判断したい内容を記載

【選択肢】
A: [選択肢1の詳細]
B: [選択肢2の詳細]

【分析要求】
過去のチャット履歴と添付ファイルのデータを総合的に分析し、客観的根拠に基づいてAとBのどちらの可能性が高いかを判断してください。

【分析観点】
- データの傾向分析
- 過去の類似事例
- 数値的根拠
- パターンの一致度

【回答形式】
1. データ分析結果の要約
2. A/Bそれぞれの根拠
3. 結論: A または B （確信度も含める）
4. 判断理由の詳細

重要: 推測や感想は最小限に留め、データに基づく客観的判断を優先してください。

実用例

【判断対象】
次四半期の売上目標達成可能性

【選択肢】
A: 目標達成可能（95%以上の達成率）
B: 目標達成困難（95%未満の達成率）

【分析要求】
過去のチャット履歴での営業状況報告と売上データファイルを分析し、客観的根拠に基づいてAとBのどちらの可能性が高いかを判断してください。

【分析観点】
- 過去四半期の達成率推移
- 現在の進捗状況
- 市場環境の変化
- 営業活動の効果性

【回答形式】
1. データ分析結果の要約
2. A/Bそれぞれの根拠
3. 結論: A または B （確信度も含める）
4. 判断理由の詳細

重要: 推測や感想は最小限に留め、データに基づく客観的判断を優先してください。