AIF生成AIの基礎
生成AIを利用してカスタマーサポートの回答を作成しています。過去の問い合わせと回答例を3件提示した後、新しい問い合わせへの回答を生成させるようにしました。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フューショットプロンプティング（Few-shot Prompting）
✓ 正解
Few-shot Promptingは複数の例を提示してから推論させる手法です。回答例を複数示すことで、出力形式や判断基準をモデルへ伝えやすくなり、本問の内容と一致します。
Bゼロショットプロンプティング（Zero-shot Prompting）
Zero-shot Promptingでは例を一切提示せず、指示だけでモデルにタスクを実行させます。本問では3件の例を提示しているため、この手法ではありません。
Cワンショットプロンプティング（One-shot Prompting）
One-shot Promptingは1つだけ例を示して推論させる方法です。本問では複数の例を利用しているため、One-shotではなくFew-shotに分類されます。
D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要素を指定するためのプロンプト技法です。回答例を与えて出力を誘導する目的には使用されません。
解説
正解は「フューショットプロンプティング（Few-shot Prompting）」です。Few-shot Promptingは、モデルへ複数の入力例と期待する出力例を提示してから、新しい入力に対する回答を生成させる手法です。例を複数示すことで、出力形式や回答の傾向をモデルへより明確に伝えられるため、複雑なタスクや一貫性が求められる場面で効果を発揮します。
ゼロショットプロンプティング（Zero-shot Prompting）は例を一切与えずに指示のみで実行させる手法であり、本問の3件提示とは異なります。
ワンショットプロンプティング（One-shot Prompting）は例を1つだけ提示する手法であり、複数例を使用する本問はFew-shotに分類されます。
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、例を用いて出力を誘導するものではありません。
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