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フューショットプロンプティングとは、AIモデルに入力するプロンプトの中にいくつかの具体例（手本）を提示することで、期待する出力の精度や形式を向上させる技術です。追加の学習を行わずに性能を引き出せる手法として広く活用されています。
フューショットプロンプティングとは
一言でいうと、AIに「こういう風に答えてね」とお手本をいくつか見せて、望む回答を引き出すためのプロンプトエンジニアリングの手法です。
詳しく解説
大規模言語モデルは、指示文（プロンプト）だけで正確な出力が難しい場合があります。そこで、入力と出力のペアとなる具体例をプロンプト内に含めることで、モデルがそのパターンや文脈を即座に理解し、タスクに適応できるようにします。これは事前の微調整を行わずに性能を高められるため、コストと時間を大幅に削減できる重要なアプローチです。
具体例・使われ方
例えば、「リンゴ -> くだもの」「ニンジン -> やさい」と例を2つ提示した上で、「バナナ -> 」と入力すると、AIはパターンを学習して「くだもの」と正しく出力しやすくなります。このように分類や翻訳、フォーマットの統一などのタスクで利用されます。
似た用語との違い
例を全く示さずに指示だけを与える「ゼロショットプロンプティング」や、モデルのパラメータを実際に更新して再学習を行う「ファインチューニング」とは異なります。フューショットプロンプティングはモデルの重みを変更せず、その場での文脈提示だけで動作する点が特徴です。
注意点
提示する例（手本）の質や選び方によって出力結果が大きく左右される点が注意点です。また、コンテキスト長には上限があるため、多くの例を詰め込みすぎるとプロンプトの文字数制限を超えるリスクがあります。
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更新日時: 2026年9月13日 05:41