フューショット学習
Few-Shot Learning
AI用語解説Overview
AIに少数の具体的な例（サンプル）を見せてからタスクを実行させる手法です。例を示すことでAIが求めるアウトプットの形式や基準を理解し、回答精度が向上します。
さらに詳しく解説Details
フューショット学習とは、AIへの指示文（プロンプト）の中に、「こういう入力にはこう答えてほしい」という具体的なサンプルを数例（通常2〜10件程度）含めることで、AIに求める回答形式や判断基準を学ばせる手法です。
例えばメールの返信文を自動生成したい場合、「顧客からのクレームメール → 謝罪と解決策を含む返信」という例を2〜3セット見せるだけで、AIは自社のトーン・マナーに合った返信を生成できるようになります。追加のモデル学習（ファインチューニング）が不要で、プロンプトを工夫するだけで実現できるため、コストが低いのが特長です。
活用できる場面は多岐にわたります。顧客メール分類、商品説明文の生成、社内申請書の自動作成、議事録の要約フォーマット統一など、「一定のパターンがある繰り返し業務」に特に効果的です。サンプルの品質と多様性が精度を左右するため、例として使うデータは慎重に選定することが重要です。