AWS認定資格 無料問題集

解答・解説

第10問 追加の学習を行わないプロンプト手法

　ある企業は、事前学習済みの大規模言語モデルに対して追加の学習を行わず、指示だけを与えてタスクを実行させるプロンプティングの手法を選びたいと考えています。このようなプロンプトエンジニアリング手法を選択してください。

  1. ゼロショットプロンプティング（Zero-shot Prompting） [正しい解答]
  2. フューショットプロンプティング（Few-shot Prompting）
  3. ファインチューニング（Fine-Tuning）
  4. プロンプトテンプレート（Prompt Template）

（問題ID：AIF101C010）

解答

正しい解答：Ａ. ゼロショットプロンプティング（Zero-shot Prompting）

△ 判定不能

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徹底解説

　事前学習済みの大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）に対して追加の学習を行わず、指示だけを与えてタスクを実行させるプロンプティングの手法は、ゼロショットプロンプティング（Zero-shot Prompting）です。プロンプトエンジニアリングは、人工知能（AI：Artificial Intelligence）から望ましい出力を得るために適切な入力（＝プロンプト）を設計・調整して最適化する技術であり、AIシステムの能力を最大限に引き出すための総合的アプローチです。プロンプトエンジニアリングには、モデルへの指示の与え方や情報の提示方法によって応答品質を高めるための様々な手法があり、ゼロショットやFew-shot、思考の連鎖（Chain-of-Thought）など複数のアプローチがあります。ゼロショットプロンプティングは追加学習や例示を与えずに、指示だけでLLMにタスクを実行させるプロンプトエンジニアリングの手法です。モデルが持つ事前学習の知識を直接活用して応答を生成するため、追加データがない状況でも柔軟にタスクへ対応できる点が特徴です。
　その他の選択肢は、事前学習済みのLLMに対して追加の学習を行わず、モデルへの指示だけを与えてタスクを実行させるプロンプティングの手法ではありません。フューショットプロンプティング（Few-shot Prompting）は、少数の例示をプロンプト内に与えることで、LLMにタスクの意図や形式を理解させ、より適切な応答を生成させるプロンプトエンジニアリングの手法です。本問題では、追加の学習を行わず、指示だけでタスクを実行させる手法を求めているため、例示を伴うフューショットプロンプティングは条件に合致しません。
　ファインチューニング（Fine-Tuning）は、事前学習済みモデルに追加の学習データを与えて再学習させ、特定のタスクや領域に最適化するモデル調整の手法です。これは追加の学習を行わずにタスクを実行させたいという問題文の条件と明確に矛盾するため、不正解です。
　プロンプトテンプレート（Prompt Template）は、指示や入力形式を一定の構造で定義し、安定した応答を得るためにプロンプトを再利用可能な形で設計する手法です。テンプレート自体はプロンプトの形式を整えるものであり、例示を与えず指示だけでタスクを実行させるという手法の種類を問う本問の意図とは異なるため、不正解となります。

ちなみに...
　プロンプトエンジニアリングにおいて使用されるショット（Shot）という用語は、LLMに与える例示（Example）の数を指します。そのため、ゼロショットは例示を与えないプロンプティング、フューショットは少数の例示を与えるプロンプティングを意味します。

問題掲載日：2026-03-30


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