Self-Consistency｜AIに複数解を出させて多数決

イントロ｜「同じ問題を5回解かせて多い答えを取る」

Self-Consistency（自じ己こ整せい合ごう性せい）は、同おなじ問もん題だいをAIに複ふく数すう回かい解とかせて、多もっとも多おおく出でた答こたえを採さい用ようするシンプルなテクニックです。数すう学がく・論ろん理り推すい論ろん・知ち識しき集しゅう約やくタたスすクくで12〜18%の精せい度ど改かい善ぜんが報ほう告こくされています。

仕組み

1. 同おなじプロンプトをNエヌ回かい投なげる（temperature高たかめ）
2. 出でててきた答こたえを集あつめる
3. 最もっとも多おおく出でた答こたえを最さい終しゅう回かい答とうととする

2026年のベストプラクティス：5サンプル

サンプル数	効果
3回	効果は出るが安定しない
5回	コスパ最強（推奨）
10回	コストの割に伸びない

10サンプルでも精せい度どが頭あたま打うちになるため、現げん場ばでではは**5サさンんプぷルるが標ひょう準じゅん**とされています。

効く場面・効かない場面

効く

• 数すう学がく・計けい算さん
• 論ろん理り推すい論ろん（条じょう件けん推すい論ろん）
• 分ぶん類るいタたスすクく（カテゴリの曖あい昧まいささ）
• 知ち識しきクイズ

効かない

• 創そう造ぞう的てきタたスすクく（多た様よう性せいが大だい事じ）
• 要よう約やく・翻ほん訳やく（多た数すう決けつが機き能のうしない）
• 推すい論ろんモデル（内ない部ぶでほぼ自じ己こ整せい合ごう処しょ理り済ずみ）

注意点

• コこスすトとはほほぼNエヌ倍ばいになります（5サさンんプぷルる＝5倍ばい）。
• temperature が低ひくすすぎると差さが出でない。推すい奨しょうは0.7前ぜん後ご。
• 投とう資し・法ほう律りつ・医い療りょう判はん断だんは AI多た数すう決けつに頼たよらず、専せん門もん家か確かく認にんを必かならず行おこなってください。

実装例（イメージ）

for i in 1..5:
  result = ask_llm(prompt, temperature=0.7)
  results.push(result)
final = most_common(results)

まとめ

「5サンプル＋CoT」の組くみ合あわせは2026年ねんの現げん役えきベべスすトとプぷラらクくテてィいスすでですす。コこスすトとと相そう談だんししながら、数すう値ち・論ろん理りタたスすクくにに絞しぼって使つかいましょう。最さい新しん情じょう報ほうは各かくLLM公こう式しきドどキきュゅメめンんトとで確かく認にんしてください。