少数ショット学習（Few-shot Learning）

少数ショット学習（Few-shot Learning）とは、ごく少数の学習データ（例：1〜数十件）から、AIモデルが新しいタスクやクラスに適応し、正確な推論や分類を行う手法です。 特に大規模言語モデルや画像認識モデルの進化とともに、注目を集める学習アプローチのひとつです。 従来の機械学習では、正確な予測を行うためには数千〜数万件単位のラベル付きデータが必要でした。 しかし、少数ショット学習では、あらかじめ豊富な知識を持った事前学習済みモデルを活用することで、極めて少ないサンプルからでも高い精度で学習できるのが特徴です。 少数ショット学習の代表的な応用シーン： • 自然言語処理（NLP）：GPT-3やClaudeなどに、数例の入力例と出力例（プロンプト）を与えるだけで、新しい質問応答やテキスト分類に対応 • 画像認識：Meta Learning手法やマルチモーダルモデル（例：CLIP）を使い、数枚の画像だけで新しいカテゴリを識別 • 音声認識や医療データ解析：データが集めづらい領域でのモデル学習において、高い効果を発揮 よく使われる関連概念： • ゼロショット学習（Zero-shot Learning）：例をまったく与えずに推論させる手法 • ワンショット学習（One-shot Learning）：1件のみの例で学習 • インコンテキスト学習（In-context Learning）：プロンプト内に少数の例を並べることで、追加のモデル訓練なしにタスクをこなす 少数ショット学習のメリット： • ラベル付きデータがほとんど存在しないタスクでも対応可能 • データ収集やアノテーションのコストを大幅に削減 • 高性能な大規模言語モデルと組み合わせることで、柔軟なタスク適応が可能 近年では、**「プロンプトエンジニアリング」や「Few-shot Prompting」**といった技術と組み合わせることで、 特定のドメイン知識や業務用途に対応した少数ショット学習の活用が進んでいます。 少数ショット学習は、「人間が数例を見ただけで学べる」ような能力に近づくAIの進化を象徴する手法であり、 多くのAIサービスやチャットボット、画像生成系アプリケーションの裏側で使われています。