1. はじめに
AIが「自分に質問する」ってどういうこと？。自己質問法は、AIがより深く考えたり、複雑な問題を解決するための手法のひとつです。人間が「これは本当に正しいのか？」「他の方法はあるか？」と自問するように、AIにも同じような思考プロセスを持たせることで、より賢く、柔軟な応答が可能になります。
- 本記事はCopilot向けに書いていますが、 ChatGPT でも基本概念は同じです。
- 基本Copilotに直接聞いてまとめたメモです。正確さは保証できませんが、参考になれば幸いです。
2. 自己質問法とは？（Socratic Prompting）
自己質問法とは、AIに「自分で質問を作り、その質問に答えながら結論にたどり着く」よう促すプロンプト設計手法です。 哲学者ソクラテスの対話法（Socratic Method）が由来で、複雑な課題を分解し、思考過程を明らかにできるのが特徴です。
2-1. 関係と違い
-
ソクラテスの対話法
哲学的対話で、質問を重ねることで相手に気づきを与え、自ら結論に至らせる教育法。対話相手は人間です。 -
Socratic Prompting
AIに「自分自身へ質問を立てさせ、それに順番に答え、結論を導く」よう指示するプロンプト設計手法。対話相手はAIで、目的は論理的で深い出力を得ることです。
2-2. 共通点
- 直接答えを教えるのではなく、質問を通して思考を深める
- 論理の飛躍を防ぎ、納得感のある結論を導く
3. なぜ効果的なのか
3-1. 論理の飛躍を防げる
AIに自分で問いを立てさせることで、考える順序が整理されます。いきなり結論を出すのではなく、前提や理由を踏まえて答えるため、抜け漏れや誤解が少なく、筋の通った納得感のある回答が得られます。
3-2. 多角的な視点を得られる
自己質問法では、AIが自ら問いを作るため、思いもよらない視点や切り口が出てくることがあります。人間の発想に偏らず、広い角度から課題を捉えられるので、深く実用的なアイデアにつながります。
3-3. 問題解決の精度が上がる
AIが課題の原因や構造を自分で分析することで、表面的な答えではなく、本質的な解決策が導かれやすくなります。段階的な思考により、具体的で実行可能な改善案が得られるのが特徴です。
4. 基本プロンプト例
〇〇〇〇〇の部分に実際の質問文（問題・課題）を記載します。
この問題を解決するために、あなた（AI）が自分自身に3つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、最終的な結論を提示してください。
問題： 〇〇〇〇〇
この課題を解決するために、あなた（AI）が自分自身に3つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、最終的な結論を提示してください。
課題： 〇〇〇〇〇
4-1. 基本解説
一般的には「問題」「課題」に対して使用します。どちらも使えますが、「問題」はやや具体的・実務的な印象があり、「課題」は抽象的・設計的な印象があります。
| 表現 | ニュアンス・意味合い | 向いている場面・用途例 |
|---|---|---|
| 問題 | 解決すべき障害や疑問点。具体的で実務的な印象。 | 原因分析、バグ調査、選択肢の検討など |
| 課題 | 取り組むべきテーマや設計対象。抽象度が高め。 | プレゼン構成、学習計画、業務改善など |
「問題」でも「課題」でも構文的には同じように使えます。 目的に応じて言葉を選ぶことで、AIの思考の方向性も微妙に変わるため、意図に合わせて使い分けるのがベストです。
4-2. 応用ポイント
- 「3つ質問してください」は「2つ」「5つ」などに変更可能
- 「結論を出してください」の代わりに「改善案を提示してください」「要約してください」などもOK
- ロール指定を加えるとさらに効果的 例：「あなたは◯◯の専門家です。この課題について…」
5. 自己質問法プロンプト集（構文別）
5-1. 基本構文（最も汎用的）
- 「問題」部分は、「課題」に置き換えても構いません。
- 〇〇〇〇〇の部分に実際の質問文（問題・課題）を記載します。
この問題を解決するために、あなた（AI）が自分自身に3つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、最終的な結論を提示してください。
問題： 〇〇〇〇〇
5-2. 出力形式指定あり（構造化された回答が欲しい場合）
あなた（AI）がこの問題を解決するために、自問自答してください。
以下の形式で出力してください：
Q1:
A1:
Q2:
A2:
Q3:
A3:
結論:
問題：〇〇〇〇〇
5-3. ロール指定あり（専門家視点での思考を促す）
あなたは◯◯の専門家です。
この問題を解決するために、あなた（AI）が自分自身に3つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、専門的な視点から結論を出してください。
問題：〇〇〇〇〇
5-4. ステップ数指定あり（思考の深さをコントロール）
この問題を解決するために、あなた（AI）が自分自身に5つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、最終的な結論を提示してください。
問題：〇〇〇〇〇
5-5. 改善案提示型（結論ではなく提案を求める）
この問題を解決するために、あなた（AI）が自分自身に3つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、改善案を提示してください。
問題：〇〇〇〇〇
5-6. 自己質問法に使える言い換え語一覧
「問題」「課題」以外でも置き換え可能です。
| 表現 | ニュアンス・意味合い | 向いている場面・用途例 |
|---|---|---|
| テーマ | 話題や対象領域の指定。広く柔らかい印象。 | ブログ構成、講義内容、アイデア出しなど |
| 目的 | ゴールや達成したいこと。戦略的な思考に向いている。 | 目標設定、プロジェクト設計、学習方針の整理など |
| アイデア | 発想や企画の種。創造的・発散的な思考に向いている。 | 新規企画、サービス案、ネーミングなど |
| 疑問 | 明確な問いかけ。探索型の思考や学習に向いている。 | 技術的な質問、知識の深掘り、FAQ作成など |
| トピック | 話題の指定。中立的で汎用性が高い。 | プレゼン、記事構成、ディスカッションなど |
| 目標 | 数値や成果を意識したゴール設定。 | 計画立案、KPI設計、進捗管理など |
| 提案 | 何かを提案したいときの前提整理。 | 企画書作成、説得材料の整理、意思決定支援など |
| 課題設定 | 問題そのものではなく、どう定義するかを考える場面。 | 問題発見、研究テーマの明確化、要件定義など |
6. さいごに
自己質問法（Socratic Prompting）は、AIに「自分自身に問いかける」よう促すことで、より深く、論理的な思考を引き出す手法です。簡単に使えるのが魅力で、「この問題を解決するために、AIが自分に複数回質問し、それぞれに答えてから結論を出す」といった形で活用できます。これにより、AIの回答が一方的なものではなく、前提や理由を踏まえた納得感のある内容になります。また、思いもよらない視点やアイデアが出てくることもあり、企画や学習、業務改善など幅広い場面で役立つはずです。まずは身近な課題で試してみてください。小さな問いが、大きな発想につながるかもしれません。
AIとの会話術は別記事にも整理しています。下記「記事まとめ」から、併せてご参照ください。
7. 参考：Copilotに自己質問法について質問してみた
Copilotに「自己質問法」について、質問させてみました。
7-1. Copilotに質問（Think Deeper）
＜付与条件＞
- ステートレス指定
- ハルシネーション防止
この会話ではステートレスで対応してください。
過去の履歴や文脈は使わず、今の発言だけで答えてください。
この疑問を解決するために、あなた（AI）が自分自身に3つ質問を立ててください。
それぞれに答えた後、最終的な結論を提示してください。
疑問： 自己質問法はCopilotにおいて有効な手法か？
事実と推測を分け、根拠・出典・自信度％を示し、
不明な場合は「わからない」と答えてください。
7-2. Copilotの回答
質問1: 自己質問法とは何か？
-
事実：自己質問法は、学習者や専門家が自ら問いを立てて答えることで理解を深めるメタ認知手法である。教育心理学の文献では、理解定着や問題解決力向上に効果があると報告されている。
- 根拠・出典：教育心理学における Self-Questioning Strategy 研究
- 自信度：95%
-
推測：複雑な情報を整理し、優先順位を付ける能力を高めるため、AIの出力構造化にも応用可能であると考えられる。
- 自信度：80%
質問2: Copilotは自己質問を実行できるか？
-
事実：Copilotはユーザーのプロンプトに応じて複数の視点や問いを生成し、それに答えることができる。
- 根拠・出典：Microsoft公式ドキュメント（Copilot機能概要）
- 自信度：90%
-
推測：Copilot自身にメタ認知ルーチンが内蔵されているわけではないが、プロンプトで「自己質問フォーマット」を明示すれば同等のプロセスを模倣できる。
- 自信度：75%
質問3: Copilotに自己質問法を適用すると応答品質はどう変化するか？
-
事実：自己質問フォーマットを用いることで、情報の網羅性が向上し、論理構造が明確になる傾向がある。教育現場やビジネス文書作成でも活用例がある。
- 根拠・出典：Self-Questioning Strategy 事例研究／ビジネス文書作成ガイド
- 自信度：85%
-
推測：短時間での即答が求められるケースでは冗長になりやすいが、複雑な分析や根拠提示を重視する場面では応答品質が大きく向上すると考えられる。
- 自信度：70%
最終結論
自己質問法はCopilotにおいて、特に複雑なテーマや多面的な分析を要する場面で有効な手法である。プロンプトで自己質問フォーマットを組み込むことで、論理的整合性や根拠提示が強化される。一方、単純なQAや即答性が重視される場面では冗長化しやすいため、適用すべきケースを選ぶ必要がある。
- 総合自信度：80%