プロンプト
Few-shot(少数事例)とは
Few-shot Learning / Prompting（フューショット）
ひとことで言うと
プロンプト内にいくつかの例を示すことで、AIに望む出力の形を学ばせる手法です。
詳しい説明
Few-shot(少数事例)とは、プロンプトの中に「入力と正解のペア」を数個提示し、そのパターンに倣って回答させる手法です。モデルを再学習させずに、例示だけで出力の形式や基準を伝えられます。
たとえば分類タスクで、いくつかの分類済み例を見せてから新しい項目を分類させると、精度や一貫性が上がることが多いです。
例を1つだけ示す場合はOne-shot、まったく例を示さない場合はZero-shotと呼びます。
具体例
- 「うれしい→ポジティブ / 最悪→ネガティブ」と例示してから、新しい文の感情を判定させる。
- 望ましい回答フォーマットの見本を2〜3個見せてから本番の入力を渡す。
よくある質問
Few-shotは何個の例が良い?
タスクによりますが、数個(2〜5個程度)が一般的です。例を増やすほど精度が上がることもありますが、トークン消費とコストも増えるため、必要十分な数に絞ります。
出典・参考(一次ソース)
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07