■ 先進的プロンプトテクニックの概要と課題
- Backstep Prompting: 結論に至る思考プロセスをモデルに後退（バックステップ）させ、自己評価・修正させる手法である。
- 目的と効果: 推論の正確性向上、ハルシネーション（幻覚）の抑制、思考プロセスの透明化に寄与する。
- Scaffolding（スキャフォールディング）: 複雑なタスクを小さなサブタスクに分解するための手順（足場）をプロンプトに含めるアプローチである。
- 目的と効果: 複雑な問題解決能力の向上、回答の網羅性と一貫性の確保、出力形式の制御に有効である。
- 先進手法の課題: Backstep PromptingやScaffoldingは強力だが、毎回複雑なプロンプトを考える手間がかかり、「プロンプト職人」の腕に依存するという「人力での煩雑な作業」という課題がある。
■ 新しい対話法「モノローグ法」の提案
- 主語の転換: 従来のAIとのやり取りは命令形（Imperative）でAI（You）が主語であった。モノローグ法では、プロンプトの主語をあなた自身（I）に変え、一人称の表明形（Declarative）で思考をつぶやく。
- AIの役割変化: AIは「命令を待つ部下」から、ユーザーの思考に耳を傾ける「思考のパートナー」へと役割が変わる。AIの応答は思考の触媒として機能するが、無視できる自由があり、ユーザーの思考の流れを邪魔しない。
- メリット: ユーザーは「AIへの指示を考える」という制約から解放され、純粋に自分自身の思考を深める知的作業に集中できる。これにより、自然な形でBackstep PromptingやScaffoldingと同様の効果を得る。
■ モノローグ法のメカニズムと学術的裏付け
- 思考の触媒: AIの控えめな応答は、ユーザーの思考を客観的に捉え構造化するきっかけを与え、ユーザー主導でのScaffolding（思考の足場作り）を共同で行うプロセスとなる。
- 無視できる自由: 心理的なプレッシャーなしにAIの提案を無視・自己修正できる環境は、思考の寄り道や自己修正を促し、Backstep Promptingと同様の内省を自然に実現する。
- 学術的関連性: モノローグ法は、思考プロセスを外部化することで推論能力を高めるChain-of-Thought (CoT)、対話を通じて思考を洗練させるIterative Refinement、そして人間による自己批判・修正をAIと協調して行うSelf-Correctionの研究潮流と関連性が高い。