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Failure-Aware Prompting: LLMの過去の失敗をプロンプトに注入し精度が81.2%から90.0%に向上

2026年4月12日

概要

LLMの過去の失敗を収集し、再利用可能なパターンとして抽象化してプロンプトに注入することでエラーの繰り返しが減少するか実験しました。

精度: 81.2% → 90.0% (p=0.032)


5-Arm実験結果

条件精度p-value
A - ベースライン81.2%
B' - ランダム実失敗91.2%0.010
C - リトリーバル90.0%0.032

リトリーバルは追加価値なし (B' vs C: p=0.749)


エラータイプ別改善

エラータイプBaselineWith FailuresDelta
否定反転62%100%+38%p
確信度変更46%77%+31%p
条件変更62%77%+15%p