フューショットとは、AIモデルに少数の具体例（プロンプトや入力データ）を提示することで、追加の重み調整を行わずに新しいタスクを正確に実行させる手法です。事前学習済みモデルの応用力を引き出す重要な技術として、生成AIの活用で広く利用されています。
フューショットとは
一言でいうと、フューショットとは「ごく少数の具体例を見せるだけで、AIに新しい作業の方法を理解させる学習手法」のことです。
詳しく解説
大規模言語モデルなどのAIは膨大なデータで事前学習されていますが、指示文（プロンプト）だけでは意図した出力が得られないことがあります。そこで、入力と出力のペアとなる具体例を数件与えることで、AIが文脈やフォーマットを即座に把握し、望ましい結果を生成できるようにします。ファインチューニングのようにモデル内部のパラメータを書き換える必要がないため、コストと時間をかけずにAIの挙動を制御できる点が大きな特徴です。
具体例・使われ方
例えば、「英語：apple -> 日本語：りんご」「英語：banana -> 日本語：バナナ」という2つの具体例をAIに提示した上で、「英語：orange」と入力すると、AIは自発的に「日本語：オレンジ」と出力します。このように翻訳や分類のルールを明示的に教えなくても、例示だけでタスクを遂行させることができます。
似た用語との違い
ゼロショット学習が「例を一切示さず、指示文だけでAIにタスクを解かせる手法」であるのに対し、フューショットは「少数の例を示す手法」です。また、多くの例を用いてモデルのパラメータ自体を再学習させるファインチューニングとも異なります。
注意点
提示する具体例の選び方や順番によってAIの出力品質が大きく変動するため、プロンプトエンジニアリングのスキルが必要です。また、コンテキストウィンドウの制限があるため、あまり多くの例を一度に含めることはできません。