フューショット学習とは
フューショット学習（Few-shot Learning）とは、AIモデルに少数の具体的な例（通常1〜10件程度）を示すことで、新しいタスクへの対応精度を向上させる手法です。プロンプトエンジニアリングの重要テクニックの一つです。
フューショット学習の効果
ゼロショット（例なし）と比較して、出力の形式・スタイル・レベルを精密にコントロールできます。特に「社内独自の文体での文章生成」「特定フォーマットへのデータ変換」「業界特有の判断基準での分類」などで効果を発揮します。
フューショットの実装方法
プロンプトの中に「例1：入力→出力」「例2：入力→出力」という形で例を提示し、その後に実際のタスクを入力します。例の質と多様性が重要で、偏った例を示すと出力も偏ります。
ファインチューニングとの使い分け
フューショットはモデルを変更せずプロンプトのみで実現する手軽な手法。ファインチューニングはモデル自体を更新するため効果は高いがコストがかかります。まずフューショットで試し、不十分な場合にファインチューニングを検討するのが一般的なアプローチです。
