AIF生成AIの基礎

生成AIに電子メールの分類ルールを作成させたいと考えています。まず1件だけ分類例を提示し、その後に新しいメールを分類するよう指示しました。このプロンプト手法として最も適切なものはどれですか。

A
ワンショットプロンプティング(One-shot Prompting)
✓ 正解
ワンショットプロンプティングは、1つの例を提示してからモデルにタスクを実行させる手法です。期待する出力形式や判断基準を伝えられるため、本問の説明と一致します。
B
ゼロショットプロンプティング(Zero-shot Prompting)
ゼロショットプロンプティングは、例を一切示さずに指示だけでモデルへタスクを依頼する手法です。本問では分類例を1件提示しているため該当しません。
C
ネガティブプロンプティング
ネガティブプロンプティングは、生成してほしくない内容や不要な要素を指定するための手法です。分類例を与えて学習させる目的では利用されません。
D
プロンプトインジェクション
プロンプトインジェクションは悪意ある入力によってモデルの動作を変更させる攻撃です。プロンプト設計のテクニックではなく、セキュリティ上の脅威を指します。

解説

正解は「ワンショットプロンプティング(One-shot Prompting)」です。ワンショットプロンプティングは、モデルへ1つだけ入力例(サンプル)を提示してから新しいタスクを実行させる手法です。例を示すことで期待する出力形式や分類基準をモデルへ伝えられるため、ゼロショットよりも安定した結果が得られる場合があります。 選択肢B(ゼロショットプロンプティング)は例を一切与えず指示だけを入力する手法であり、本問では1件の例を示しているため該当しません。 選択肢C(ネガティブプロンプティング)は生成してほしくない内容を指定する手法であり、分類例を提示するプロンプト設計の技法とは異なります。 選択肢D(プロンプトインジェクション)はモデルを誤動作させる攻撃手法であり、プロンプト設計のテクニックではなくセキュリティ上の脅威です。 AWS Certified AI Practitionerでは、Zero-shot・One-shot・Few-shotの違いが頻繁に問われます。

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