ゼロショットプロンプティングとは、AIに対して事前に解答例（例示）を与えず、指示文（プロンプト）のみを入力してタスクを実行させる手法です。大規模言語モデル（LLM）の持つ事前知識と推論能力を活用し、事前の調整や追加データなしで多様な問題に対応できます。プロンプトエンジニアリングの最も基本的な手法の一つです。
ゼロショットプロンプティングとは
ゼロショットプロンプティングとは、一言でいうと「具体例を示さずに指示文だけでAIにタスクを実行させる手法」です。
詳しく解説
ゼロショットプロンプティングは、大規模言語モデル（LLM）の高度な言語理解能力と広範な知識に基づいています。モデルは事前に膨大なテキストデータで事前学習を行っており、指示文（プロンプト）の文脈を解釈することで、例示がなくてもタスクの意図を把握できます。これにより、タスクごとにファインチューニングを行ったり追加の事例データを用意したりするコストを大幅に削減できるため、プロンプトエンジニアリングの基本かつ重要な手法として広く利用されています。
具体例・使われ方
例えば、感情分析を行う際に「以下の文章の感情を肯定か否定で分類してください。『この製品はとても使いやすいです』」と指示するケースです。例を示さなくても、LLMは指示通りに「肯定」と判定します。その他にも、翻訳、要約、文章生成など多岐にわたる用途で活用されます。
似た用語との違い
フューショットプロンプティング（Few-Shot Prompting）との違いは、入力に具体的な解答例（サンプル）が含まれているか否かです。ゼロショットプロンプティングでは例を一切与えませんが、フューショットプロンプティングでは数個の例示を含めることで、複雑なタスクにおける出力精度の向上を図ります。
注意点
タスクが複雑である場合や、独自のフォーマット要求がある場合は、誤った出力やハルシネーション（嘘の出力）が発生しやすくなります。また、意図した形式通りの出力が得られないこともあるため、高い精度や一貫性が求められる用途では、例示を含むフューショットプロンプティングなどの併用を検討する必要があります。