こんにちは！
誰かに何かを説明しても伝わらない。でも1つ例を見せたら、急にわかってもらえた。
そんな経験ありませんか？
AIも同じ。説明するより例を見せたほうが正確。
これがフューショット・プロンプティング。
説明の問題
プロンプトを書くとき、普通は「何をしてほしいか」を説明しますよね。
カジュアルだけどプロフェッショナルな商品説明を書いて。
特徴より利点を強調。短い文で。優しいコールトゥアクションで終わって。
たくさんの指示。でもAIは「カジュアルだけどプロフェッショナル」をこちらと違う解釈するかも。「短い文」の定義も違うかも。
言葉は曖昧。特にトーン、スタイル、フォーマットを説明するとき。
解決策：例を見せる
説明する代わりに、例を見せる。
例1：
入力：[例の入力]
出力：[欲しい出力]
例2：
入力：[別の入力]
出力：[別の出力]
これをやって：
入力：[実際の入力]
出力：
AIは例を分析して、パターンを見つけて、新しい入力に適用する。
長い説明いらない。例が教えてくれる。
実例：タグライン
フィットネスアプリのタグラインを特定のスタイルで書かせたい。
フューショットなし（説明）：
フィットネスアプリのタグラインを書いて。
元気に、能動的な動詞で、変身を暗示、8語以下で。
フューショットあり（例を見せる）：
こういうタグラインがいい：
商品：ランニングシューズ
タグライン：「より速く走る。軽さを感じる。もっと遠くへ。」
商品：瞑想アプリ
タグライン：「心を落ち着かせて。平和を見つけて。」
商品：コーヒーサブスク
タグライン：「より良い朝に目覚める。」
これも書いて：
商品：フィットネスアプリ
タグライン：
フューショット版はスタイルを説明してない。見せてる。AIはパターン（短いフレーズ、能動的な動詞、暗示される利点）を自分で読み取る。
Zero-Shot / One-Shot / Few-Shot
例の数で名前が変わる：
| タイプ | 例の数 | 使い時 |
|---|---|---|
| Zero-shot | 0 | AIが既に知ってるシンプルなタスク |
| One-shot | 1 | 軽いガイダンスで十分なタスク |
| Few-shot | 2〜5 | 明確なパターンが必要なタスク |
まず1つの例から始めて、出力が合わなければ追加。普通は2〜3で十分。5以上は無駄が多い。
フューショットが効くケース
分類タスク
AIに自分のカテゴリを教える。
顧客メッセージを分類して：
メッセージ：「注文はいつ届きますか？」
カテゴリ：配送問い合わせ
メッセージ：「この製品、1週間で壊れました」
カテゴリ：品質不満
メッセージ：「これ青色ありますか？」
カテゴリ：商品質問
これを分類して：
メッセージ：「配送先住所を変更できますか？」
カテゴリ：
スタイルマッチング
特定のスタイルで書かせる。
フォーマルをカジュアルに変換して：
フォーマル：「申し訳ありませんが、ご申請は受け入れられませんでした。」
カジュアル：「残念だけど、今回はごめんね。」
フォーマル：「添付の資料をご参照ください。」
カジュアル：「リクエストしてた資料、これだよ！」
フォーマル：「ご問い合わせは受領され、48時間以内に対応いたします。」
カジュアル：
フォーマット変換
特定の出力構造を教える。
会議ノートをアクションアイテムに変換して：
ノート：「Q4予算を議論。佐藤さんは財務から最終数字を取得する必要あり。
ローンチを11月に延期。山田さんはタイムラインを更新。」
アクションアイテム：
- [ ] 佐藤：財務からQ4の数字を取得
- [ ] 山田：11月ローンチのプロジェクトタイムラインを更新
ノート：「ウェブサイトリデザインレビュー。ホームページ承認。
Aboutページの新しいコピーが必要。デザインチームは次のスプリントを開始。」
アクションアイテム：
データ抽出
特定の情報を抽出する。
メッセージから連絡先情報を抽出して：
メッセージ：「こんにちは、アクメ株式会社の田中太郎です。
tanaka@acme.comまたは03-1234-5678で連絡できます。」
抽出：名前：田中太郎 | 会社：アクメ株式会社 | メール：tanaka@acme.com | 電話：03-1234-5678
メッセージ：「鈴木花子です、マーケティングディレクター。直通番号は
03-9876-5432です。メール hanako@bigco.jp」
抽出：名前：鈴木花子 | 会社：BigCo | メール：hanako@bigco.jp | 電話：03-9876-5432
メッセージ：「やあ、スタートアップXYZのマイクです。mike@startupxyz.comに連絡して」
抽出：
ベストプラクティス
1. 代表的な例を使う
例は期待される入力の範囲をカバーするべき。感情を分類するなら、ニュートラルな例も入れる。
2. 一貫性を保つ
各例は同じフォーマットに従う。最初がリストなら全部リスト。不一貫だとAIが混乱する。
3. 順序が重要
研究によると、例の順序はパフォーマンスに影響する。一番明確な例を最初に。難しいエッジケースがあれば最後に。
4. 量より質
3つの優れた例は、10個の平凡な例に勝つ。
5. 指示と組み合わせる
フューショット = 指示なし、じゃない。両方使える：
あなたはカスタマーサービス分類器。
メッセージを「請求」「技術」「一般」「緊急」に分類して。
例：
[例]
このメッセージを分類して：
[実際の入力]
指示がコンテキストを提供し、例が適用方法を示す。
フューショットを使わない時
- シンプルな事実の質問 — 「日本の首都は？」に例は不要
- 多様性が必要な創作 — 例があると創造性が制限される
- 超長い出力 — 各例が500字だとコンテキストを消費しすぎる
- ゼロショットで十分な時 — 機能してるなら複雑にしない
テンプレート
[オプション：タスクについての簡単な指示]
例1：
入力：[入力]
出力：[出力]
例2：
入力：[入力]
出力：[出力]
これを処理して：
入力：[実際の入力]
出力：
ラベル（入力/出力）はタスクに合わせて調整。分類なら「テキスト」「カテゴリ」、スタイル変換なら「オリジナル」「書き直し」とか。
まとめ
フューショット・プロンプティングが効くのは、説明するより見せるほうが正確だから。
次に欲しい出力が得られなくて困ったら、指示を増やすんじゃなくて、例を1つ追加してみて。
いい例は、長い説明に勝ることがある。
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