プロンプトにおける再帰性とは、言語モデル（LM）を駆動させる指示（プロンプト）そのものが、自己を生成、改善、あるいは連鎖させるプロセスを指します。これは、物理的な「実体」や抽象的な「知能」を対象とした再帰とは異なり、記号システム、すなわち言語そのものを操作対象とする意味論的な再帰性（Semantic Recursion） です。この再帰性は、LMを単なる応答装置から、自律的な推論エージェントへと変貌させる可能性を秘めています。
1. 理論的背景：自己参照する記号のループ
プロンプトの再帰性は、言語と意味に関する古くからの哲学的・論理学的問いに新たな光を当てます。
- 自己参照（Self-Reference）とクワイン（Quine）: 論理学における自己参照は、「この文は偽である」という嘘つきのパラドックスのように、古くから知られています。計算機科学においてこの概念は、自身のソースコードをそのまま出力するプログラム、通称クワインとして具現化されました。プロンプトにおける再帰性は、このクワインの思想を意味論のレベルで拡張したものです。「以下のタスクを解決するための最適なプロンプトを生成せよ」という指示は、LMに「指示を生成するための指示」を与えており、これはクワイン的な自己参照構造を持っています。LMは、指示を解釈し実行する主体でありながら、同時に指示そのものを生成の対象とするという二重の役割を担うのです。
- 記号接地問題（Symbol Grounding Problem）: 認知科学者スティーブン・ハルナッドが提唱したこの問題は、記号システム（言語）内の記号が、いかにして実世界の知覚や行動と結びつき、真の意味を獲得するのかを問います。再帰的プロンプティングは、一見すると「記号が記号を定義する」という閉じたループを形成し、この問題を悪化させるように見えます。しかし、見方を変えれば、この再帰的プロセスは、外部世界に直接接地する代わりに、タスク達成能力という実用性によって事後的に意味を接地させる新たなアプローチとも解釈できます。生成されたプロンプトが実際に問題を解決できるのであれば、その記号列は有効な「意味」を持ったと見なせるのです。
2. 現代プロンプト技術における再帰性の実装
再帰性の概念は、最先端のプロンプトエンジニアリング技術において、多様な形で実装されています。
- メタプロンプティング（Meta-Prompting）: これは、最も直接的な再帰性の応用です。開発者は、最終目的（オブジェクト）を達成するためのプロンプトを直接設計する代わりに、その「オブジェクトプロンプト」を生成させるためのメタプロンプトを設計します。これは「指示を生成するための指示」という1階の再帰であり、プロンプト設計の自動化と最適化を可能にします。
- プロセス: PmetaLM
PobjectLM
+InputOutput
- プロセス: PmetaLM
- 自己修正型プロンプト（Self-Correcting Prompts）: このアプローチでは、再帰が「生成と批判」のサイクルとして現れます。まずLMに初期出力を生成させ、次にその出力を評価・批判するプロンプトを与え、LM自身に修正案を生成させます。このサイクルを繰り返すことで、出力の質を段階的に向上させることができます。
- 再帰的構造: Outputn+1=Refine(Outputn,Critique(Outputn)) このプロセスは、人間が推敲を重ねて文章を洗練させていくメタ認知的活動を模倣したものです。
- エージェント的プロンプティング（Agentic Prompting）: 近年の研究では、LMをより自律的なエージェントとして動作させるために、再帰的な思考プロセスが導入されています。
- ReAct (Reasoning and Acting): このフレームワークでは、LMは「思考（Thought）」「行動（Action）」「観察（Observation）」というサイクルを繰り返します。LMはまず現状を分析して次に行うべき思考や行動を言語で生成し（自己への指示）、それに基づきツール（例: Web検索）を使用したり、内部で推論を進めたりします。その結果（観察）を次のサイクルの入力とすることで、複雑なタスクを段階的に分解・実行します。
- Tree of Thoughts (ToT): この手法は、問題を解く過程で複数の思考経路を並行して探索します。LMは各ステップで複数の可能性を「思考」として生成し、それぞれを評価して最も有望な経路を選択、あるいはバックトラックします。これは、再帰関数が探索木をたどるのに似ており、「思考ステップを生成し、その思考を評価して次の思考を導く」という、より深いレベルでの自己参照的な探索を実現します。
3. 課題と限界：意味の暴走と制御の複雑性
プロンプトの再帰性は強力なツールですが、その自律性は新たな課題も生み出します。
- 意味の希薄化と幻覚（Hallucination）の増幅: 再帰の階層が深くなるにつれ、初期プロンプトの意図が徐々に失われ、記号の連鎖が自己目的化してしまうリスクがあります。これは、ロボット工学におけるエラー・カタストロフィの記号版とも言え、最終的には文脈から逸脱した無意味な出力や、もっともらしい嘘（幻覚）を増幅させる可能性があります。
- 制御の複雑性とコンテキストの爆発: 再帰的なプロンプトチェーンは、LMが処理すべきコンテキスト（過去のやり取りの履歴）を指数関数的に増大させます。現在のLMは有限のコンテキスト長しか扱えないため、重要な情報が失われたり（”Lost in the Middle” 問題）、矛盾した指示を生成したりする可能性があります。また、複雑化したプロンプトチェーンのどこで問題が発生しているのかを追跡・デバッグすることは極めて困難です。
4. 結論：意味論的再帰性と「基底条件」としての意図の維持
プロンプトにおける再帰性は、言語という記号システムそのものをエンジニアリングの対象とする、強力なパラダイムです。それは、人間の対話や思考におけるメタ認知的活動（自己分析、自己批判、計画立案）を計算システム上で実現する試みであり、LMを単なる「博識なオウム」から、真の「問題解決パートナー」へと引き上げる鍵となります。
この強力な意味論的再帰性を制御するための基底条件は、技術的な停止条件（例：サイクル回数の上限、精度の閾値）だけでは不十分です。最も重要なのは、再帰的なプロセスの全体を通じて、中核となる意図（Intent）をいかに明確に定義し、維持するかです。
- 意図のアンカー（Intent Anchoring）: 再帰ループの最終的な目標を明確かつ曖昧さなく定義し、各ステップがその目標に整合的であるかを常に検証するメカニズム。
- 堅牢な評価関数（Robust Evaluation Function）: 生成されたプロンプトや中間出力の品質を、自動的かつ正確に評価する基準。これがなければ、自己改善は間違った方向に進んでしまう。
- 動的なコンテキスト管理（Dynamic Context Management）: 増大するコンテキストから、現在のステップに最も関連性の高い情報を抽出し、要約する能力。これにより、コンテキストの爆発と意味の希薄化を防ぐ。
プロンプトの再帰性を探求することは、言語の本質、意味の生成、そして意図の伝達という、根源的な問いに技術的に迫る試みです。その力を引き出し、暴走を防ぐための「意図のアンカー」を設計することこそ、未来のプロンプトエンジニアリング、ひいては次世代AI開発における中心的な課題となるでしょう。
