大規模言語モデルの回答の質は与えるプロンプトに大きく依存するため，効果的なプロンプト設計の研究が近年盛んに行われている．本研究では，最初に与えた指示を最後に再確認させるプロンプトを設計し，その効果を検証する．検証ではOpen AI社のChatGPT APIを用いて，数種のデータセットから文章分類と文書ペア分類の正解率を評価した．その結果，正解率の改善が確認されたことから，指示内容の再確認が回答精度向上に寄与する可能性が示された．