生成AIパスポート用語集プロンプトエンジニアリング

Few-shotプロンプティングとはふゅーしょっとぷろんぷてぃんぐ

答え：×。Few-shotはプロンプト内に回答例を示すだけで行える手法で、モデルの追加学習は不要です。

英語Few-shot Prompting別名フューショットプロンプティング分野プロンプトエンジニアリング出題重要度★★★公式テキスト公式テキスト第5章「プロンプティングの基礎」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

Few-shotプロンプティングの意味

Few-shotプロンプティングとは、質問の前に2〜3個程度の回答例（Shot、例示）をプロンプトに含め、AIにその型をまねさせて望ましい答えを引き出す手法です。生成AIがプロンプト内の文章からパターンを読み取って出力する性質を利用しており、分類や形式をそろえたい作業で特に効果を発揮します。

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「Shot」とはプロンプトの中で示す回答例のことです。例を0個にするのがZero-shot、2〜3個程度示すのがFew-shotです（例が1つの場合をOne-shotと呼ぶこともあります）。

たとえば、口コミのポジティブ・ネガティブ判定をさせたい場合は次のように書きます。

料理がとてもおいしかった – ポジティブ店員の対応が冷たかった – ネガティブまた家族で来たい – ポジティブ駐車場が狭くて停めにくい –

AIは上の3行から「文 – 判定」という型を読み取り、4行目に「ネガティブ」と答えます。このようにAIのモデル自体を追加学習させなくても、プロンプト内の例から学ばせることができます。

公式テキストでは、例示のフォーマットが多少ばらばらでも、内容が難解でなければ適切に出力できるとされています。ただし例に偏りがあると、出力もその偏りに引きずられる点には注意が必要です。

Few-shotプロンプティングを行うには、事前にAIモデルをファインチューニングする必要がある。

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答え：×

Few-shotはプロンプト内に回答例を示すだけで行える手法で、モデルの追加学習は不要です。