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フューショット・プロンプティングとは、大規模言語モデルに対して事前に数件の入力と出力の具体例を提示し、モデルの精度や出力の質を向上させるプロンプトエンジニアリングの手法です。
フューショット・プロンプティングとは
フューショット・プロンプティングとは、AIモデルにいくつかの「例題と回答のペア」を見せることで、求めている出力フォーマットやタスクの意図を正確に理解させる技術です。
詳しく解説
大規模言語モデルは事前学習によって多様な知識を持っていますが、特定のフォーマットや複雑なタスクを指示だけ（ゼロショット）で実行させることは困難な場合があります。そこで、プロンプト内に数件の模範解答を記述することで、モデルがそのパターンを即座に学習し、高精度な出力を生成できるようになります。この仕組みはインコンテキスト・ラーニングとも深く関連しており、追加の重み更新を行わずに推論時のみで性能を引き出せる点が重要です。
具体例・使われ方
例えば「日本語を英語に翻訳する」タスクにおいて、プロンプトに「りんご -> apple、みかん -> orange」という具体例を2つ提示した後に「バナナ」と入力すると、モデルは「banana」と出力しやすくなります。
似た用語との違い
例を全く与えずに指示だけでタスクを行わせるゼロショット・プロンプティングと区別されます。ゼロショットよりも多くのコンテキストを消費しますが、出力の安定性が高いという違いがあります。
注意点
提示する例（ショット）の選び方や順番によって出力の品質が大きく変動するため、適切な例を作成するスキルが求められます。また、コンテキスト長の上限に達するリスクもあります。
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更新日時: 2026年9月26日 15:00