ゼロショット学習（Zero-shot Learning）

ゼロショット学習（Zero-shot Learning）とは、学習時に見たことのない（＝未学習の）クラスやタスクに対しても、AIモデルが推論や分類を行える能力や手法を指します。 これにより、事前に用意されていないカテゴリや命令にも対応できる柔軟なAIの実現が可能になります。 従来の機械学習では、特定のクラスに属するデータを用いてモデルを学習させ、 そのクラスに属する新しいデータを分類・予測するのが基本でした。 一方でゼロショット学習は、未知のクラスに関する明示的な学習をしていないにもかかわらず、言語的・概念的な知識や構造を活用して推論を行うのが大きな特徴です。 ゼロショット学習が活用される代表的な領域： • 自然言語処理（NLP）：GPTやT5などの大規模言語モデルは、明示的な指示なしに多様なタスク（翻訳、要約、分類など）に対応可能 • 画像認識：CLIPなどのマルチモーダルモデルが、画像とテキストの対応関係を学習することで、未知の画像カテゴリに対する分類が可能 • テキスト分類・感情分析・質問応答：タスクの説明を文として与えることで、専用データなしでも対応可能 ゼロショット学習の仕組み： • 事前学習された言語モデルや視覚モデルが持つ知識を活用 • タスクの説明や目標を自然言語などで入力として与える（プロンプト） • 埋め込み空間や意味表現を通じて、未知のクラスと既知のクラスの関連性を推論 ゼロショット学習のメリット： • 新しいタスクやカテゴリに対して追加の学習が不要 • 多言語・多目的な応用が可能（例：1つのモデルで複数の言語や形式に対応） • アノテーションコストの削減と開発効率の向上 近年では、**少ない例を与えて学習させる「少ショット学習（Few-shot Learning）」や「ワンショット学習（One-shot Learning）」**とあわせて、汎用AIの実現に向けた重要な技術領域として注目されています。 ゼロショット学習は、人間のように「見たことがなくても意味を理解して応用する」能力に近いAIの実現に向けた鍵となるアプローチです。