「ChatGPTに文章を作らせても、なんだか期待通りの答えが返ってこない…」
「毎回、指示を修正するのに時間がかかって、結局自分で書いた方が早い…」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
実は、いくつかの「具体例」を提示するだけで、ChatGPTの回答精度を劇的に向上させる「few shot プロンプト」というテクニックがあります。
本記事では、few shot プロンプトの基本的な意味から、すぐに使える5つの活用事例、さらに精度を高めるための3つのコツまで、初心者にも分かりやすく解説します。
上場企業向けに生成AIコンサルティングを行う弊社が、実際の現場で活用しているノウハウだけを凝縮しました。
この記事を読めば、あなたのChatGPT活用レベルが一段階上がるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
そもそもChatGPTとは何か、基本的な使い方について知りたい方は、こちらの記事も合わせてご覧ください。
few shot プロンプトとは？
few shot プロンプトは、AIに対して単に指示を与えるだけでなく、複数の「回答の具体例（shot）」を一緒に提示することで、AIの理解を助け、期待するアウトプットへと誘導するテクニックです。
ここでは、その基本的な意味と、他のプロンプト手法との違い、そしてなぜ精度が向上するのかについて解説します。
few shot プロンプトの基本的な意味
few shot プロンプトとは、AIに対して2つ以上の「指示＋回答」のペアを具体例として示してから、本題の指示を投げかける手法のことです。
事前に複数の手本を見せることで、AIはユーザーがどのような文脈で、どのような形式の回答を求めているのかを正確に学習します。
料理のレシピを教える際に、完成品の写真や調理工程の写真を何枚か見せることで、相手の理解が深まるのと同じ原理です。
Zero-shot・One-shotプロンプトとの違い
プロンプトには、提示する具体例の数によっていくつかの種類があります。
Zero-shotプロンプトは、具体例を一切示さずに、指示（タスク）だけを伝える最もシンプルな方法です。「日本の首都は？」のような一般的な質問にはこれで十分です。
One-shotプロンプトは、1つだけ具体例を示してから指示を出す方法です。Zero-shotよりは意図が伝わりやすいですが、例が一つだけだとAIがその例に過度に影響されてしまう可能性があります。
few shot プロンプトは、これらの中間に位置し、複数の例（通常は2〜5個程度）を示すことで、指示のニュアンスをより正確に伝えられるバランスの取れた手法です。
こちらは、few shotプロンプティングの概念を提唱し、その有効性を広く知らしめた画期的な論文です。合わせてご覧ください。 https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
なぜfew shot プロンプトで回答の精度が上がるのか？
few shot プロンプトで回答の精度が上がる理由は、AIが与えられた具体例から「パターン」や「ルール」を自ら学習するためです。
AIは、提示された複数の例を比較・分析し、その中に共通する文体、構造、思考プロセスなどを抽出します。
これにより、ユーザーの暗黙的な意図や期待するアウトプットの微妙なニュアンスまで汲み取り、指示されたタスクに対して、より文脈に沿った質の高い回答を生成できるようになるのです。
特に、最新のAIモデルであるGPT-5などは、複雑な質問の意図を深く理解する能力が高いため、質の高い具体例を与えることでその性能を最大限に引き出せます。
最新のAIモデルであるGPT-5について詳しく知りたい方は、こちらの解説記事もおすすめです。
few shot プロンプトを使うメリット
few shot プロンプトを活用することには、単に回答の精度が上がるだけでなく、より具体的で実践的なメリットが3つあります。
これらのメリットを理解することで、どのような場面でfew shot プロンプトが有効なのかが明確になります。
- AIに専門的な役割を与えられる
- 回答の形式（フォーマット）を細かく指定できる
- 文脈を理解させ、回答の質を向上できる
それでは、一つずつ詳しく見ていきましょう。
AIに専門的な役割を与えられる
few shot プロンプトを使うことで、AIに特定の専門家としての役割（ペルソナ）を効果的に与えることができます。
例えば、「あなたはプロのコピーライターです」という指示だけを与えるよりも、「プロのコピーライターとして、以下の例のように商品のキャッチコピーを考えてください」と複数の優れたコピーの例を示す方が、AIは「プロのコピーライターらしさ」をより深く理解します。
これにより、単なる情報の羅列ではなく、指定した役割の専門知識や視点、独特の言葉選びを反映した、深みのあるアウトプットが期待できます。
回答の形式（フォーマット）を細かく指定できる
フォーマットの例を示すことで、生成された文章を後から手作業で修正する手間が大幅に削減され、作業効率が飛躍的に向上します。
回答の出力形式を厳密にコントロールしたい場合に、few shot プロンプトは絶大な効果を発揮します。
例えば、箇条書き、表形式（テーブル）、JSON形式など、特定のフォーマットで回答を得たい場合、そのフォーマットの例をいくつか示すことで、AIは指示された内容を正確にその型に流し込んでくれます。
特に、レポート作成やデータ整理などの定型的なタスクで非常に役立ちます。
文脈を理解させ、回答の質を向上できる
few shot プロンプトは、複雑な文脈や背景情報を持ったタスクにおいて、AIの状況理解能力を高め、回答の質そのものを向上させます。
例えば、特定の企業文化やブランドイメージに沿った文章を作成したい場合、過去のプレスリリースやブログ記事をいくつか例として示すことで、AIはその企業独特のトーン＆マナーを学習します。
これにより、表面的に正しいだけでなく、その場の文脈や背景にある価値観にまで配慮した、一貫性のある質の高いコミュニケーションを実現できます。
【コピペOK】ChatGPTですぐに使えるfew shot プロンプトの書き方と活用事例5選
ここからは、実際にChatGPTでfew shot プロンプトを使うための具体的な書き方と、様々なシーンで役立つ5つの活用事例をテンプレート付きでご紹介します。
これらの例を参考に、あなたの目的に合わせてカスタマイズしてみてください。
基本的な書き方のテンプレート
few shot プロンプトの基本構造は非常にシンプルです。
「具体例」をいくつか提示し、最後に「本題の指示」を記述するだけです。
（ここに指示の全体像や役割を記述）
例1:
入力: （入力の例1）
出力: （期待する出力の例1）
例2:
入力: （入力の例2）
出力: （期待する出力の例2）
（必要に応じて例3、例4…と続ける）
入力: （実際に処理してほしい入力）
出力:このように、「入力:」「出力:」といったラベルを使って構造を明確にすると、AIがパターンを認識しやすくなります。
活用事例①：商品紹介文のテイストを統一する
特定のブランドイメージや文体のトーンを統一したい場合に有効です。
ここでは、親しみやすいカジュアルな口調で商品を紹介する例を示します。
あなたはECサイトのベテラン担当者です。以下の例を参考にして、商品の魅力を伝える親しみやすい紹介文を作成してください。
例1:
入力: 高機能オフィスチェア
出力: 「座り心地、まるで雲の上！長時間のデスクワークでも、この椅子があれば疲れ知らず。あなたの集中力を最大限に引き出します。」
例2:
入力: 全自動コーヒーメーカー
出力: 「毎朝のコーヒータイムが変わる！豆と水を入れるだけで、バリスタが淹れたような本格的な一杯が楽しめる。忙しいあなたの頼れる相棒です。」
入力: ノイズキャンセリング機能付きワイヤレスイヤホン
出力:活用事例②：複数の文章を任意のフォーマットで要約する
複数の情報源から、特定の要素だけを抜き出して指定のフォーマットで要約させたい場合に便利です。
以下のニュース記事から、「企業名」「発表日」「概要」の3点を抜き出し、指定のフォーマットで要約してください。
例1:
入力: 「株式会社ABCは2025年9月15日、画期的な新素材『テクニウム』の開発に成功したと発表しました。この素材は従来の製品に比べ5倍の強度を誇ります。」
出力:
企業名: 株式会社ABC
発表日: 2025年9月15日
概要: 従来比5倍の強度を持つ新素材「テクニウム」の開発に成功。
例2:
入力: 「IT大手のGHIシステムは本日、9月10日にクラウドサービスの料金改定を行うことを明らかにしました。個人向けプランがより利用しやすくなります。」
出力:
企業名: GHIシステム
発表日: 2025年9月10日
概要: クラウドサービスの料金を改定し、個人向けプランを値下げ。
入力: 「自動車メーカーのJKLモーターは、2025年9月20日に新型EV（電気自動車）を発表しました。航続距離が大幅に向上しています。」
出力:活用事例③：指定した形式でプログラムのコードを生成する
特定のコーディング規約やスタイルに沿ってコードを生成させたい場合に有効です。
コメントの付け方や変数名の付け方などを例で示します。
あなたは経験豊富なPythonプログラマです。以下の例のように、処理内容を説明するコメントを必ず付けて、関数を作成してください。
例1:
入力: 2つの数値を受け取り、その合計を返す関数
出力:
# 2つの数値を加算する
def add_numbers(a, b):
return a + b
例2:
入力: 文字列を受け取り、その長さを返す関数
出力:
# 文字列の文字数をカウントする
def get_string_length(text):
return len(text)
入力: 2つの数値を受け取り、その積を返す関数
出力:活用事例④：顧客からの問い合わせメールに感情を分析して返信する
顧客からの問い合わせに含まれる感情（ポジティブ、ネガティブ、中立）を読み取り、それに応じた適切な返信文を生成するタスクです。
顧客からのお問い合わせメールを分析し、その感情に応じて丁寧な返信文を作成してください。
例1:
入力: 「先日購入した製品、最高です！素晴らしい商品をありがとう！」
出力:
感情: ポジティブ
返信: 「この度は製品にご満足いただけたとのこと、大変嬉しく思います！今後ともご愛顧のほど、よろしくお願い申し上げます。」
例2:
入力: 「製品がすぐに壊れてしまいました。どうすればよいですか？」
出力:
感情: ネガティブ
返信: 「この度はご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。製品の状態を確認させていただきたく存じますので、詳細をお伺いしてもよろしいでしょうか。」
入力: 「次の入荷はいつ頃になりますか？」
出力:活用事例⑤：複雑なルールに基づいたテキスト分類を行う
マニュアルや仕様書だけでは伝えきれない、複雑なルールや微妙なニュアンスを含むテキスト分類タスクに役立ちます。
以下のユーザーレビューを「機能」「価格」「デザイン」「その他」の4つのカテゴリに分類してください。
例1:
入力: 「もう少しバッテリーが長持ちすると嬉しいです。」
出力: 機能
例2:
入力: 「このクオリティでこの値段はすごい！コスパ最高です。」
出力: 価格
例3:
入力: 「色合いがとても気に入っています。部屋のインテリアにも馴染みます。」
出力: デザイン
入力: 「サポートセンターの対応がとても丁寧で助かりました。」
出力:few shot プロンプトの精度をさらに高める3つのコツ
few shot プロンプトは非常に強力ですが、その効果を最大限に引き出すためにはいくつかのコツがあります。
ここでは、より質の高い回答を得るために意識すべき3つのポイントを紹介します。
- コツ①：具体例の質と多様性を意識する
- コツ②：指示と具体例の区切りを明確にする
- コツ③：複雑なタスクは段階的に指示を出す
これらのコツを実践することで、AIの誤解を防ぎ、より意図に沿ったアウトプットを引き出すことができます。
コツ①：具体例の質と多様性を意識する
似たような例ばかりを並べるのではなく、様々なパターンを網羅するように多様性のある例を用意しましょう。
提示する具体例は、最終的に得たいアウトプットの「理想形」であるべきです。
質の低い例や、矛盾した例を混ぜてしまうと、AIが混乱し、かえって精度が低下する原因になります。
また、例のバリエーションも重要です。
例えば、文章のテイストを指定する場合、ポジティブな内容の例とネガティブな内容の例の両方を入れることで、AIは幅広い状況に対応できるようになります。
具体例の「質」だけでなく、その「順序」を変えるだけでAIの性能が劇的に変化することを示した興味深い研究です。合わせてご覧ください。 https://www.researchgate.net/publication/350991693_Fantastically_Ordered_Prompts_and_Where_to_Find_Them_Overcoming_Few-Shot_Prompt_Order_Sensitivity
コツ②：指示と具体例の区切りを明確にする
AIがどこまでが指示で、どこからが具体例なのかを正確に理解できるように、プロンプトの構造を明確にすることが大切です。
前述のテンプレートのように、「例1:」「入力:」「出力:」などの見出しや、—（ハイフン3つ）のような区切り線を使って、各要素を視覚的に分離することをお勧めします。
こうすることで、AIはプロンプト全体の構造を素早く把握し、あなたが何を求めているのかをより正確に解釈してくれます。
整理されたプロンプトは、AIだけでなく、人間にとっても理解しやすくなります。
コツ③：複雑なタスクは段階的に指示を出す
タスクをいくつかの小さなステップに分解し、段階的に指示を出す方法が有効です。
一度に多くのことを要求する複雑なタスクは、AIが指示を完全には理解しきれないことがあります。
例えば、「市場調査を行い、新商品のコンセプトを考え、キャッチコピーを3案作成し、プレゼン資料の構成案も作って」という巨大なタスクを一度に投げるのではなく、まずは「市場調査」だけを依頼します。
その結果を受けて、次に「コンセプト立案」、さらにその結果を受けて「キャッチコピー作成」と、対話を続けるようにタスクを進めることで、最終的なアウトプットの質を格段に高めることができます。
複雑なタスクに対して、中間的な思考プロセスを例として示すことでAIの推論能力を飛躍的に向上させる「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」という手法を提唱した論文です。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/pdf/2201.11903
few shot プロンプトを使うべき場面と、Zero-shotで十分な場面
few shot プロンプトは万能ではありません。タスクの性質によっては、具体例を示さないZero-shotプロンプトの方が効率的な場合もあります。
ここでは、それぞれのプロンプト手法がどのような場面で効果を発揮するのか、そしてどのように使い分けるべきかのポイントを解説します。
few shot プロンプトが効果的なケース
few shot プロンプトは、特に以下のような「明確な正解」や「特定の型」が存在するタスクで真価を発揮します。
- 特定のフォーマット（表、JSONなど）への整形
- 企業独自のトーン＆マナーに合わせた文章作成
- 専門用語の正しい使い方や文脈に沿った翻訳
- 複雑なルールに基づくテキスト分類や情報抽出
- 定型的なメール返信文の作成
これらのタスクでは、具体例を示すことでAIの出力が安定し、手戻りの少ない高品質な結果を得ることができます。
Zero-shot プロンプトで十分なケース
一方で、以下のようなタスクでは、具体例がなくてもAIは十分に能力を発揮できます。
- 一般的な知識に関する質問（例：「エッフェル塔の高さは？」）
- アイデアの壁打ち、ブレインストーミング
- 文章の単純な要約や言い換え
- 自由な発想を求めるクリエイティブな文章作成
これらのタスクでは、具体例が逆にAIの創造性を縛ってしまう可能性があります。
むしろ、例を示さずにAIの持つ幅広い知識や発想力を自由に引き出してあげる方が、ユニークで面白い結果が得られることが多いです。
タスクの複雑さに応じた使い分けのポイント
使い分けの最も重要なポイントは、「タスクにどれだけ特殊な制約や文脈があるか」です。
誰が実行しても同じ結果になるような一般的なタスクであればZero-shotで十分です。
しかし、「このブランドのイメージに合わせて」「この表の形式で」「この専門分野の文脈で」といった、あなた独自の制約や暗黙のルールをAIに理解させる必要がある場合は、few shot プロンプトが不可欠になります。
まずはZero-shotで試してみて、期待通りの結果が得られなければ、few shotに切り替えて具体例を追加していく、というアプローチが効率的です。
few shot プロンプトに関するよくある質問
最後に、few shot プロンプトに関して多くの人が抱く疑問についてお答えします。
これらのポイントを押さえることで、より安心してfew shot プロンプトを活用できるようになります。
具体例は何個くらい入れるのが効果的ですか？
一般的に、2個から5個程度の具体例が効果的とされています。
例が1つだけ（One-shot）だと、その例に過度に引っ張られてしまう可能性があります。
逆に、例が多すぎると、AIが本題の指示を見失ってしまったり、処理時間が長くなったりすることがあります。
タスクの複雑さに応じて調整するのがベストですが、まずは3つの質の高い具体例を用意することから始めてみるのが良いでしょう。
それでうまくいかなければ、例を増やしたり、内容を見直したりしてみてください。
最近の文脈ウィンドウが長いモデルでは、数百から数千の例を与える「Many-shot」が多くのタスクで有効である可能性を示した最新の研究です。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/pdf/2404.11018
間違った具体例を入れるとどうなりますか？
間違った具体例や、質の低い例をプロンプトに含めてしまうと、AIはそれを「正しい手本」として学習してしまいます。
その結果、出力される回答の質が低下したり、意図しない間違いを含んだ文章が生成されたりする原因となります。
few shot プロンプトを使う際は、提示する具体例が最終的に得たいアウトプットの品質基準を満たしているか、慎重に確認することが非常に重要です。ゴミを入れれば、ゴミが出てくることを覚えておきましょう。
AIが元々持っているバイアスが回答の不安定性を引き起こすことを特定し、それを調整（キャリブレーション）することで性能を改善する手法について論じた論文です。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/pdf/2102.09690
毎回具体例を入力するのが面倒です。何か方法はありますか？
毎回同じような具体例を手で入力するのは確かに手間です。この問題を解決するためには、いくつかの方法があります。
一つは、よく使うプロンプトのテンプレートをテキストファイルやメモアプリに保存しておき、必要な時にコピー＆ペーストして使う方法です。
また、ChatGPTの有料プランで利用できる「GPTs」という機能を使えば、特定の指示や具体例をあらかじめ設定した自分専用のカスタムGPTを作成できます。
これにより、毎回具体例を入力する手間を省き、ワンクリックで定型タスクを実行できるようになります。
なぜあなたの指示はAIに響かないのか？最新研究が解き明かす「few shot プロンプト」の威力
「ChatGPTに何度指示しても、的外れな答えしか返ってこない…」もしあなたがそう感じているなら、その原因はAIの能力不足ではなく、あなたの「指示の出し方」にあるのかもしれません。実は、AIの性能を最大限に引き出すには、単に命令するだけでは不十分なのです。
スタンフォード大学をはじめとする研究機関では、AIに複数の「お手本」を見せることで、その理解力と精度を劇的に向上させる手法が有効であると示されています。この記事では、あなたのChatGPTを「指示待ちの部下」から「意図を汲み取るパートナー」へと変貌させる、具体的なテクニックと考え方を紹介します。
AIが賢くなる「お手本」の見せ方
ChatGPTのような生成AIは、膨大なデータから言語のパターンを学習していますが、それだけではあなたの頭の中にある「暗黙のルール」や「微妙なニュアンス」までは理解できません。そこで重要になるのが、具体例、すなわち「お手本」を示すことです。これは「few shot プロンプト」と呼ばれ、AIに「このように考えて、このように答えてほしい」という道筋を示すことで、思考の精度を誘導するテクニックです。
この手法が有効であることは、学術的にも裏付けられています。
引用元：
スタンフォード大学の研究者らが発表した論文では、大規模言語モデルが、わずかな数の例（few-shot）を文脈内で与えられるだけで、新しいタスクを迅速に学習し、実行できる能力を持つことが示されています。（Brown, T. B., et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” 2020年）
意図を汲み取るパートナーに変える3つのステップ
では、具体的にどうすればよいのでしょうか。AIを「賢いパートナー」として育てるための3つのステップをご紹介します。
ステップ1：理想の「完成形」を見せる
あなたが欲しい回答のフォーマット、文体、構成が明確な場合、その「完成形」をいくつか見せてあげましょう。例えば、レポートの要約を頼む際に、理想的な要約の例を2つ、3つ提示してから本題の要約を依頼します。これによりAIは、「ああ、この形式で、このくらいの文字数でまとめればいいのか」と瞬時に学習し、あなたの期待通りのアウトプットを返してくれます。
ステップ2：「思考プロセス」を真似させる
特定の専門家として回答してほしい場合、その専門家がどのように考え、どのような言葉を選ぶのかという「思考のプロセス」を例で示します。例えば、プロのコピーライターとしてキャッチコピーを考えてほしいなら、優れたキャッチコピーの例をいくつか示し、「この商品の特徴から、このようなターゲットに、こんな言葉で響かせる」といった思考の流れをインプットします。これにより、AIは単なる単語の組み合わせではなく、役割になりきった深い回答を生成できるようになります。
ステップ3：「判断基準」を教え込む
複雑なルールに基づいて何かを分類したり、判断させたりしたい場合、その「判断基準」が明確にわかるような例を提示します。例えば、顧客からの問い合わせメールを「緊急度高」「中」「低」に分類させたい時、「このようなキーワードが含まれていたら高」「こういう内容なら中」といった判断基準がにじみ出るような具体例を複数見せます。これにより、AIはあなたの設けた基準を学び、一貫性のある正確な判断を下せるようになります。
まとめ
企業が業務効率化や生産性向上を目指す中で、ChatGPTのような生成AIの活用は不可欠な要素となっています。
しかし、本記事で解説した「few shot プロンプト」のように、AIの性能を最大限に引き出すには専門的な知識やテクニックが求められ、「全社員に浸透させるのが難しい」「プロンプト作成の教育コストがかかる」といった課題に直面する企業も少なくありません。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
Taskhubは日本初のアプリ型インターフェースを採用し、200種類以上の実用的なAIタスクをパッケージ化した生成AI活用プラットフォームです。
例えば、特定のフォーマットでの要約作成や、企業独自のトーン＆マナーに合わせた文章作成、複雑なルールに基づくテキスト分類など、高度なプロンプト技術が必要な業務も「アプリ」として選ぶだけで、誰でも直感的に最高品質のAIアウトプットを得られます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、データセキュリティが万全で、情報漏えいの心配もありません。
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導入後すぐに効果を実感できる設計なので、複雑なプロンプトエンジニアリングの知識がなくても、すぐに業務効率化が図れる点が大きな魅力です。
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