LLMに複数の応答と確率を出力させることで回答が画一的になる「モード崩壊」を避けるプロンプト手法です。
<ニュース概要>
AIがいつも同じような答えばかり出すのは、人間の「ありがち好き（＝典型性バイアス）」が原因という研究結果が発表されました。これに対し、「5つの答えを出し、それぞれの出現確率を言って」とプロンプトで頼むと、回答の多様性が1.6～2.1倍に向上。さらに、「これは一般的な答え？専門的？創造的？」といった分類ラベルを追加すると、回答の切り口がさらに広がります。これらはモデルの再学習なしで簡単に実現できます。
<ちょっとした気づき>
「結論＋分類ラベル＋確率」で指示を出すだけで、AIの“引き出し”が一気に増えるのは、会議資料やリスク検討にもすぐ活かせそうですね！
出典：arXiv ／ 2025年
https://arxiv.org/abs/2510.01171