Ｘの投稿見ました。
面白かったので、自分なりにAIに聞いてみました。参考までに、、、

英語で精度が上がりやすい理由
1. 学習データの量と質
大規模言語モデルは、公開されているテキストから学習しています。その中で英語の割合が圧倒的に多く、学術論文やニュース、ブログ、技術文書など多様で体系的なデータが潤沢にある。結果として、英語の方が「想定されるパターンの幅」が広く、正確に拾いやすいんです。
2. 構造のシンプルさ
英語は語順や文法が比較的シンプルで、主語‐動詞‐目的語が明確。日本語は省略が多く、主語を抜いても意味が通るので、AIにとっては「誰が何をするか」を取り違えやすい。
3. モデル内部の最適化
多くのモデルはまず英語で性能が最大化されるよう調整され、その後に日本語など他言語を追加学習するケースが多い。なので“英語で聞く方がモデルの本来の力を引き出しやすい”という傾向が残ります。

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日本語で補う工夫
1. 省略せずに書く
「これをやって」とだけ書くより、「文章を3つの要点に分けて、箇条書きにして」と具体的に書く方が誤解が減ります。
2. 一文を短く切る
長い複文にすると曖昧さが増すので、「目的 → 方法 → 出力形式」と分けて書く。
3. フォーマット指定
「見出しをつけて」「箇条書きで」「コードブロック内に」といった形式指定は、日本語でも強力に効きます。
4. 比較法を活用
同じ質問を英語と日本語で投げてみて、差分を見る。英語の方が的確なら、その表現を日本語プロンプトに移植できる。

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視点を広げると…
• 英語は「モデルの母語に近い」から性能が出やすい。
• 日本語は「文脈を補う余地がある」から、設計力（プロンプト力）で伸ばせる。
• 逆に言えば、日本語プロンプトを工夫する練習は、AIと対話する力を育てるいいトレーニングになる。