「AIに指示を出すとき、Zero-shotプロンプトとFew-shotプロンプトという言葉を聞くけど、どう違うの？」
「プロンプトを工夫しても、なかなか思った通りの答えが返ってこない…」
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？
本記事では、AIの回答精度を大きく左右する「Zero-shotプロンプト」と「Few-shotプロンプト」の基本的な違いから、具体的な使い分け、それぞれのメリット・デメリット、そして実践的なプロンプト例文までを詳しく解説します。
この記事を読めば、あなたのAIとの対話がよりスムーズで、的確なものになるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
Zero-shotとFew-shotプロンプトの基本的な違い
はじめに、Zero-shotプロンプトとFew-shotプロンプトの基本的な違いについて解説します。
この2つの違いを理解することが、AIを使いこなす第一歩です。
- Zero-shotプロンプト：AIに「例なし」で指示を出す方法
- Few-shotプロンプト：AIに「いくつかの例」を示して指示を出す方法
- 【比較表】2つの違いが一目でわかる
それぞれの特徴をしっかり押さえていきましょう。
Zero-shotプロンプト：AIに「例なし」で指示を出す方法
Zero-shotプロンプトとは、AIに対して、事前に例 (shot) を与えずにタスクを依頼する方法です。
つまり、「ゼロの例」で指示を出すプロンプトのことです。
例えば、「以下の文章を要約して。」や「日本の首都はどこ？」といった、私たちが日常的に使うようなシンプルな指示がこれにあたります。
AIが持つ膨大な事前学習データの中から、タスクを自己解決して回答を生成する仕組みです。
手軽に利用できる反面、AIの解釈によっては意図しない回答が返ってくることもあります。
こちらは、大規模言語モデルが例なしでも推論タスクを解けることを示した研究です。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/abs/2205.11916
Few-shotプロンプト：AIに「いくつかの例」を示して指示を出す方法
Few-shotプロンプトとは、AIに対して、2〜3個の例 (shot) を示してからタスクを依頼する方法です。
AIに回答の形式や方向性を具体的に学習させ、指示の意図を正確に伝えることができます。
例えば、特定のフォーマットで文章を生成してほしい場合や、専門的な内容の回答を求める場合に非常に有効です。
例を示すことで、AIは「このような形で回答すれば良いのだな」と理解し、より期待に近い回答を生成してくれるようになります。
こちらは、「Few-shot」という概念を提唱し、その有効性を世界に示し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
【比較表】2つの違いが一目でわかる
| Zero-shotプロンプト | Few-shotプロンプト | |
| 例の提示 | なし | あり（2〜5個程度） |
| 手軽さ | 簡単 | 手間がかかる |
| 精度 | 低い傾向 | 高い傾向 |
| 形式の指定 | 難しい | 簡単 |
| 主な用途 | 簡単な質問、一般的な文章作成 | 複雑な指示、特定の形式での出力 |
【どっちを使う？】Zero-shotとFew-shotプロンプトの使い分け
Zero-shotプロンプトとFew-shotプロンプトの違いを理解したところで、次に気になるのが「どちらをいつ使えば良いのか」という点でしょう。
ここでは、具体的なシーンに応じた使い分け方を解説します。
- 手軽に素早く回答が欲しいなら「Zero-shot」
- 回答の精度や形式にこだわりたいなら「Few-shot」
- タスクの複雑さで選ぶ
この3つのポイントを意識することで、より効率的にAIを活用できます。
こちらは、プロンプト技術の種類や応用について体系的にまとめられた調査レポートです。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/pdf/2402.07927
手軽に素早く回答が欲しいなら「Zero-shot」
アイデアの壁打ちをしたい時や、一般的な情報について素早く知りたい時など、スピード感が求められる場面ではZero-shotプロンプトが適しています。
プロンプトを考える手間がほとんどなく、質問を投げかけるだけですぐに回答が得られるのが最大の魅力です。
まずはZero-shotで試してみて、もし回答が不十分であればFew-shotに切り替える、という使い方が効率的です。
回答の精度や形式にこだわりたいなら「Few-shot」
レポートの作成やデータ分析、特定のキャラクターになりきった文章生成など、出力の質やフォーマットにこだわりたい場合はFew-shotプロンプトを使いましょう。
いくつかの例を示すことで、AIの誤解を減らし、期待するアウトプットへと正確に誘導することができます。
特に、回答のスタイル（丁寧、カジュアルなど）や構造（箇条書き、表形式など）を統一したい場合に効果を発揮します。
タスクの複雑さで選ぶ
タスクが単純であればZero-shot、複雑でニュアンスが重要な場合はFew-shotと、タスクの難易度で使い分けるのも良い方法です。
例えば、「リンゴを英語で言うと？」というような単純な翻訳タスクはZero-shotで十分です。
しかし、「ビジネスメールの件名を、開封率が高まるように3パターン作成して」といった複雑なタスクには、参考となる件名の例をいくつか示すFew-shotプロンプトの方が、質の高い結果を得やすくなります。
Zero-shotプロンプトのメリット・デメリット
手軽さが魅力のZero-shotプロンプトですが、万能ではありません。
ここでは、そのメリットとデメリットを改めて整理します。
- メリット：プロンプト作成が簡単で、すぐに使える
- メリット：汎用性が高く、様々なタスクに応用できる
- デメリット：意図しない回答が出力される可能性がある
- デメリット：専門的で複雑なタスクには向かない
これらの点を理解し、Zero-shotプロンプトを上手に活用しましょう。
メリット：プロンプト作成が簡単で、すぐに使える
Zero-shotプロンプトの最大のメリットは、その手軽さです。特別な準備は必要なく、人間と会話するように自然な言葉で指示を出すだけでAIが応答してくれます。
思いついたことをすぐに質問できるため、思考のスピードを落とすことなくAIとの対話を進めることができます。
メリット：汎用性が高く、様々なタスクに応用できる
Zero-shotプロンプトは、特定の形式に縛られないため、非常に幅広いタスクに応用できます。
文章の要約、翻訳、アイデア出し、質疑応答など、AIの基本的な能力を試すのに最適です。
まずはZero-shotでAIに問いかけ、その能力の範囲やクセを掴むことから始めると良いでしょう。
デメリット：意図しない回答が出力される可能性がある
期待通りの答えを得るためには、できるだけ明確で具体的な言葉を使って指示を出す工夫が必要です。
特に、多義的な言葉や曖昧な表現を使った場合に、見当違いの回答が返ってくる可能性が高まります。
例を示さないため、AIが指示の意図を誤って解釈してしまうことがあります。
AIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」も、意図しない回答の一つです。ハルシネーションを防ぐための具体的な方法については、こちらの記事で解説しています。デメリット：専門的で複雑なタスクには向かない
Zero-shotプロンプトは、AIが持つ一般的な知識の範囲で回答を生成します。
そのため、非常に専門的な分野の質問や、複数の条件を組み合わせた複雑なタスク、あるいは特定のフォーマットでの出力を求める作業には対応しきれない場合があります。
このような場合は、Few-shotプロンプトでAIを正しく導く必要があります。
Few-shotプロンプトのメリット・デメリット
次に、高い精度を引き出せるFew-shotプロンプトのメリットとデメリットを見ていきましょう。
手間がかかる分、得られるリターンも大きいのが特徴です。
- メリット：回答の精度を細かくコントロールできる
- メリット：AIの学習能力を最大限に引き出せる
- デメリット：適切な例を準備する手間がかかる
- デメリット：プロンプトが長くなりやすい
これらの特性を理解することで、Few-shotプロンプトをより効果的に使うことができます。
メリット：回答の精度を細かくコントロールできる
Few-shotプロンプトは、例を通してAIに「正解」の形を教え込むことができます。
これにより、出力される文章のトーン、フォーマット、内容の深さなどを細かく調整することが可能になります。
AIを自分好みの優秀なアシスタントとしてカスタマイズしていくような感覚で、回答の質を飛躍的に向上させることができます。
メリット：AIの学習能力を最大限に引き出せる
AIは、文脈からパターンを学習する能力に長けています。
Few-shotプロンプトでいくつかの例を与えることは、このAIの能力を最大限に活用することにつながります。
例の中に含まれる暗黙的なルールやニュアンスをAIが読み取り、それ以降のタスクにも応用してくれるため、より高度で人間らしいアウトプットが期待できます。
こちらは、なぜFew-shotプロンプト（文脈内学習）でAIの性能が向上するのか、その仕組みを分析した研究です。合わせてご覧ください。 https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.759.pdf
デメリット：適切な例を準備する手間がかかる
Few-shotプロンプトの最大のデメリットは、質の高い例を準備する必要がある点です。
どのような例を示すかによって、AIの回答の質が大きく左右されます。
タスクの意図が的確に伝わるような、分かりやすく一貫性のある例を複数考えるには、時間と労力がかかります。
デメリット：プロンプトが長くなりやすい
指示に加えて複数の例を含めるため、プロンプト全体の文字数がどうしても長くなってしまいます。
これにより、入力できる文字数に制限があるAIモデルでは使いにくい場合があります。
また、プロンプトが複雑になりすぎると、かえってAIが混乱してしまう可能性もあるため、簡潔で分かりやすい例を選ぶことが重要です。
【例文で比較】Zero-shotとFew-shotプロンプトの書き方
ここでは、具体的な例文を通して、Zero-shotプロンプトとFew-shotプロンプトの違いを体感してみましょう。
同じタスクでも、プロンプトの作り方で出力結果が大きく変わることが分かります。
- 例文①：感情分析（ポジティブ・ネガティブの分類）
- 例文②：特定のキャラクターのセリフ作成
- 例文③：メールの件名作成
これらの例を参考に、ぜひご自身のプロンプト作成に役立ててください。
AIの精度を高めるための型として、Few-shotプロンプト以外に「深津式プロンプト」も非常に有名です。こちらの記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。例文①：感情分析（ポジティブ・ネガティブの分類）
Zero-shotプロンプト
以下の文章がポジティブかネガティブか判定してください。
文章：このレストランのサービスは本当に素晴らしかった。Few-shotプロンプト
以下の例のように、文章がポジティブかネガティブか判定してください。
文章：この映画は感動的で、涙が止まらなかった。
感情：ポジティブ
文章：新製品の使い方が複雑で、全く理解できなかった。
感情：ネガティブ
文章：このレストランのサービスは本当に素晴らしかった。
感情：Few-shotでは、出力形式（感情：〇〇）も指定できているのがポイントです。
例文②：特定のキャラクターのセリフ作成
Zero-shotプロンプト
勇敢な騎士のキャラクターのセリフを考えてください。Few-shotプロンプト
以下は、勇敢な騎士「アルフレッド」のセリフの例です。彼らしいセリフを新しく作成してください。
例1：「この剣にかけて、必ずや民を守り抜いてみせる！」
例2：「いかなる困難が待ち受けようと、我が信念は揺るがない。」
新しいセリフ：Few-shotでは、キャラクターの口調や一人称（我）といった細かい部分までAIが学習し、より「らしい」セリフが生成されやすくなります。
例文③：メールの件名作成
Zero-shotプロンプト
新商品のセールを告知するメールの件名を考えてください。Few-shotプロンプト
以下は、クリックしたくなるようなメールの件名の例です。この例を参考にして、新商品のセールを告知するメールの件名を3つ作成してください。
例1：【残り24時間】全品50%OFFセール、まもなく終了！
例2：〇〇様だけへの特別なご案内です。
例3：【見逃し厳禁】あの人気商品が、今だけ衝撃価格で。
新しい件名：Few-shotの例では、【】を使う、限定感を出すといった具体的なテクニックをAIに学ばせることができ、より実践的な件名のアイデアを得られます。
ビジネスシーンでの業務効率化に特化したプロンプト集もご用意しています。アイデア出しから資料作成まで、こちらの記事を幅広くご活用ください。Few-shotプロンプトの精度をさらに上げる3つのコツ
Few-shotプロンプトは非常に強力ですが、さらにその効果を高めるためのコツが存在します。
最後に、より質の高い回答を引き出すための3つのテクニックを紹介します。
- コツ①：質の高い具体例を用意する
- コツ②：例の形式（フォーマット）を統一する
- コツ③：例の数を調整する（One-shotも試す）
これらのコツを意識するだけで、AIのパフォーマンスは格段に向上します。
コツ①：質の高い具体例を用意する
最終的に得たいアウトプットの理想形となるような、質の高い例を厳選して提示することが最も重要です。
AIは提示された例を絶対的な手本として学習します。
そのため、もし例の質が低かったり、間違いが含まれていたりすると、出力される回答の質もそれに引きずられて低下してしまいます。
こちらは、Few-shotプロンプトの性能をさらに引き出すための調整方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
コツ②：例の形式（フォーマット）を統一する
複数の例を示す際には、その形式や構造を必ず統一しましょう。
例えば、「質問：〇〇 回答：△△」という形式を使うと決めたら、全ての例でその形式を徹底します。
フォーマットが統一されていると、AIはパターンを認識しやすくなり、タスクの指示をより正確に理解することができます。
一貫性のない例は、AIを混乱させる原因になります。
コツ③：例の数を調整する（One-shotも試す）
Few-shotプロンプトでは、一般的に2〜5個程度の例が効果的とされていますが、最適な例の数はタスクの複雑さによって異なります。
例が多すぎるとプロンプトが長くなりすぎ、逆にAIが混乱することもあります。
まずは2〜3個で試し、もし精度が不十分であれば例を増やしたり、逆に減らしたりして調整してみましょう。
また、例を1つだけ示す「One-shotプロンプト」も有効な場合があります。Few-shotでうまくいかない時に試してみる価値はあります。
こちらは、プロンプトに例を多く含めすぎることの問題点について警鐘を鳴らした最新の研究です。合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/abs/2509.13196
あなたの指示、AIに届いてる？プロンプト一つで変わる「指示待ちAI」と「最強の相棒」
AIに指示を出しても、ありきたりな答えしか返ってこない。そんな風に感じていませんか？実はその原因、あなたの指示の出し方にあるかもしれません。AIの性能を最大限に引き出すプロンプト技術は、今やビジネスに不可欠なスキルです。
スタンフォード大学などの研究でも、AIへの「教え方」次第でその能力が飛躍的に向上することが示されています。この記事では、ありきたりな回答しか得られない「指示待ちAI」を、あなたの意図を正確に汲み取る「最強の相棒」に変えるための、具体的な指示方法の違いとコツを解説します。
【警告】その指示では、AIは「平均点」の答えしか出せない
「新商品のキャッチコピーを考えて」といった漠然とした指示、いわゆる「Zero-shotプロンプト」を投げていませんか？これではAIは、学習したデータの中から最も無難で平均的な答えを返すことしかできません。なぜなら、AIはあなたがどんな文脈で、どんなトーンの、どんな形式の答えを求めているのか全く理解できていないからです。この状態が続くと、以下のような問題が起こります。
- 何度も指示を修正する必要があり、時間がかかる
- 当たり障りのない、創造性のないアウトプットしか得られない
- AIは使えないツールだと誤解してしまう
AIとの間に「指示のズレ」が生じていることに気づかないままでは、せっかくの強力なツールを宝の持ち腐れにしてしまうのです。
引用元：
大規模言語モデルは、プロンプトにタスクの具体例を少数含めること（Few-shotプロンプト）で、文脈に応じたタスク実行能力が劇的に向上することが示されています。これは、モデルが例からタスクの意図や形式を学習するためです。（Brown, T. B., Mann, B., et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” 2020年）
【実践】AIを「最強の相棒」に変えるプロンプト術
では、「賢く使う人」はAIにどう指示を出しているのでしょうか。答えは、AIに「お手本」を見せることです。ここでは、誰でも今日から実践できる3つのテクニックをご紹介します。
使い方①：完璧な「お手本」を一つ見せる
まずは、あなたが得たい最終的なアウトプットの完璧な例を一つだけ示してみましょう。これを「One-shotプロンプト」と呼びます。例えば、メールの件名を考えるなら、単に「件名を考えて」ではなく、あなたが理想とする件名を一つ例として提示します。
プロンプト例：
「以下の例を参考にして、新商品のセールを告知するメールの件名を3つ作成してください。
例：【見逃し厳禁】あの人気商品が、今だけ衝撃価格で。」
たった一つのお手本で、AIは【】を使うことや限定感を出すといった重要な要素を学び取り、あなたの期待を超える回答を生成し始めます。
使い方②：複数の「お手本」でパターンを教える
次に、複数の例を示して、回答のパターンをAIに深く学習させる「Few-shotプロンプト」を試します。これにより、回答の精度と一貫性が格段に向上します。
プロンプト例：
「以下の例のように、文章がポジティブかネガティブか判定してください。
文章：この映画は感動的で、涙が止まらなかった。
感情：ポジティブ
文章：新製品の使い方が複雑で、全く理解できなかった。
感情：ネガティブ
文章：このレストランのサービスは本当に素晴らしかった。
感情：」
このように、複数の例で入出力のペアを示すことで、AIはあなたが望むフォーマット（感情：〇〇）まで正確に理解し、作業の精度が飛躍的に高まります。
使い方③：「役割」を与えて専門家にする
AIに特定の専門家の役割を与えることで、その視点に基づいた質の高いアウトプットを引き出すことができます。漠然と質問するのではなく、AIをその道のプロとして扱います。
プロンプト例：
「あなたは優秀なマーケターです。新商品のセールスポイントを踏まえ、ターゲット顧客の心に響くキャッチコピーを5つ提案してください。」
役割を与えることで、AIの思考の方向性が定まり、より専門的で具体的なアイデアが生成されやすくなります。これは、企画書作成や戦略立案など、複雑なタスクで特に有効です。
まとめ
多くの企業が業務効率化を目指して生成AIの活用を進めていますが、「プロンプトの作成が属人化してしまう」「指示の出し方によって成果物の質が安定しない」といった課題に直面しています。
特に、AIの精度を高めるFew-shotプロンプトを使いこなすには、質の高い例を準備する手間やノウハウが必要となり、全社的な活用を妨げる要因となっています。
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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。
さらに、AIコンサルタントによる手厚い導入サポートがあるため、「AIをどう業務に活かせばいいか分からない」という企業でも安心してスタートできます。
導入後すぐに効果を実感できる設計なので、プロンプトエンジニアリングのような専門知識がなくても、すぐに全社的な業務効率化が図れる点が大きな魅力です。
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