ゼロショット / フューショット
ぜろしょっと・ふゅーしょっと
Zero-shot / Few-shot
一言でいうと
プロンプトに例示を与えるかどうかでLLMへの指示スタイルを表す用語のこと。
詳しい意味
ゼロショット（zero-shot）とフューショット（few-shot）は、LLMに対するプロンプトに例示（example）を含めるかどうかで分類した指示スタイルです。 - **ゼロショット**: 例示を与えず、タスクの説明だけで実行させる（例: 「以下の文章を要約してください: ...」）。 - **フューショット**: いくつかの「入力 → 期待出力」の例をプロンプトに含めて実行させる（例: 「Q: 〇〇 → A: ××。Q: 〇〇 → A: ××。Q: 入力本体 → A:」）。 現代の高性能LLMはゼロショットでも多くのタスクをこなせますが、独自フォーマット出力・特殊な業務分類・JSON構造の固定などはフューショットの方が確実です。例示3〜5個で大きく改善し、それ以上は伸びにくい、というのが経験則。RAG や ファインチューニングと並ぶ、モデル動作のチューニング手段の1つです。
何に使うか
独自の出力フォーマットを安定させたいとき。専門領域の判定（法務カテゴリ分類など）の精度を上げたいとき。新規プロダクトの初期試作。
どんな時に出るか
「フューショットで例示足そう」「zero-shotで十分」「3-shotにしたら精度上がった」といった場面で登場します。
具体例
- メール分類タスクで few-shot 例を3つ入れたら、ゼロショットより精度が15%向上した。
- Claude 4は強力なので、シンプルなタスクは zero-shot でも十分実用に耐える。
別名・略称
zero-shot(ぜろしょっと)few-shot(ふゅーしょっと)in-context learning(いんこんてきすとらーにんぐ)
初心者向けメモ
新人に仕事を頼む時、「これこれをやって」（ゼロショット）と「ここに過去の成果物があるから同じ感じでやって」（フューショット）の違いと同じです。優秀な新人なら指示だけで動けますが、独自ルールの仕事は「過去の例」を3つ見せた方が早く正確に再現できます。