--- title: "Zero-shot とは？例を一つも見せずに、新しいタスクをAIに頼むやり方。 | AI用語集 - ai-garage" description: "Zero-shot（ゼロショット）を初心者向けにやさしく解説。例を一つも見せずに、新しいタスクをAIに頼むやり方。 Zero-shot（ゼロショット）とは、お手本の例を一つも見せずに、指示文だけでAIに新しいタスクをやらせるプロンプトのやり方" source: https://ai-garage.jp/glossary/zero-shot/ --- LLM # Zero-shotとは？ 最終更新 2026年7月6日 別名: ゼロショット 例を一つも見せずに、新しいタスクをAIに頼むやり方。 ⚡ 30秒でわかる ## Zero-shot の主なポイント - 1 Zero-shot（ゼロショット）とは、お手本の例を一つも見せずに、指示文だけでAIに新しいタスクをやらせるプロンプトのやり方 - 2 例を数個見せる Few-shot、1個だけ見せる One-shot と対になる概念で、私たちが普段AIに投げる質問の多くはこのZero-shot - 3 例を用意する手間がゼロで手軽に使えるのが利点で、近年の高性能モデルは例なしでも高い精度を出せる - 4 出力形式を厳密に揃えたい場合や曖昧で難しいタスクでは、例を見せる Few-shot のほうが安定しやすい - 5 実践では「まずZero-shotで試し、結果が物足りなければFew-shotに切り替える」使い分けが基本 📖 詳しく ## Zero-shot とは Zero-shot（ゼロショット）とは、お手本となる例を一つも見せずに、いきなり本番のタスクをAIに頼む[プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/)のやり方です。たとえば「次の文を英語に翻訳して」とだけ指示し、翻訳の例を添えずに答えさせるのがこれにあたります。なぜ重要かというと、例を用意する手間がいらず、思いついた指示をそのまま投げるだけで使えるからで、私たちが普段ChatGPTに質問する大半は実はこのZero-shotです。例を数個見せる Few-shot や、1個だけ見せる One-shot と対になる考え方で、近年の高性能モデルは事前学習で膨大な知識を持っているため、例なしのZero-shotでも十分な精度が出る場面が増えてきました。ただし、出力の形式を細かく揃えたい、専門的で曖昧なタスクをやらせたい、といった場合は例を見せる Few-shot のほうが安定することもあり、「まずZero-shotで試し、物足りなければFew-shotにする」のが実践的な使い分けです。 ❓ FAQ ## よくある質問 Q. Zero-shot（ゼロショット）とは何ですか？ A. お手本となる例を一つも見せずに、指示文だけでAIに新しいタスクをやらせるプロンプトのやり方です。たとえば「この文章を要約して」とだけ伝え、要約のサンプルを添えずに答えさせるのがZero-shotにあたります。私たちが普段ChatGPTなどに何気なく質問しているのは、ほとんどがこのやり方です。 Q. Zero-shot と Few-shot の違いは何ですか？ A. プロンプトに「お手本の例」を入れるかどうかが違いです。例を一つも入れないのがZero-shot、数個入れるのがFew-shot、1個だけ入れるのがOne-shotと呼ばれます。例を見せるFew-shotは出力の形式や答え方を揃えやすい一方、Zero-shotは手間がかからず手軽に使えるのが利点です。 Q. Zero-shot と ファインチューニングはどう違うの？ A. どちらもAIを目的のタスクに使う方法ですが、レイヤーが違います。Zero-shotは学習済みのモデルをそのまま使い、指示の出し方を工夫するだけでモデルの中身は変えません。一方ファインチューニングは追加学習でモデル本体を作り変えます。手軽に試したいならまずZero-shot、安定した品質が必要になってからファインチューニングを検討するのが定石です。 Q. 初心者はZero-shotをどう使えばいい？注意点は？ A. まずは思いついた指示をそのままAIに投げてみるのがZero-shotで、これが基本のスタートラインになります。指示は具体的に、出力の形式（箇条書き・表など）も明記すると精度が上がります。注意点として、答えの形がバラついたり期待と違ったりする場合は、お手本の例を1〜数個添えるFew-shotに切り替えると安定しやすくなります。 🔗 関連 ## あわせて読みたい 関連用語 [プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/)[Few-shot プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/few-shot/)[プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/)[Chain-of-Thought（思考の連鎖）](https://ai-garage.jp/glossary/cot/)[ファインチューニング](https://ai-garage.jp/glossary/fine-tuning/) 関連 AI モデル [ChatGPT — OpenAI AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/)[Claude — Anthropic 長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5（API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内）、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。](https://ai-garage.jp/models/claude/)[Gemini — Google Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。一般に使える最新は 3.8 Flash（次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、いまはサイバー防御の組織だけに限定提供）。](https://ai-garage.jp/models/gemini/) 📎 SOURCES ## 一次ソース - [→ Language Models are Few-Shot Learners (Brown et al., 2020) — zero-shot/one-shot/few-shot を提唱・対比した原論文（GPT-3）](https://arxiv.org/abs/2005.14165) LLM カテゴリの用語 [Chain-of-Thought（思考の連鎖）](https://ai-garage.jp/glossary/cot/)[Few-shot プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/few-shot/)[LLM（大規模言語モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/llm/)[SFT（教師あり微調整）](https://ai-garage.jp/glossary/sft/)[コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/)[コンテキストエンジニアリング](https://ai-garage.jp/glossary/context-engineering/)[システムプロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/system-prompt/)[トークナイザ](https://ai-garage.jp/glossary/tokenizer/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[ハルシネーション](https://ai-garage.jp/glossary/hallucination/)[プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/)[ロングコンテキスト](https://ai-garage.jp/glossary/long-context/)[温度（Temperature）](https://ai-garage.jp/glossary/temperature/)[推論モデル](https://ai-garage.jp/glossary/reasoning-model/) [← 前の用語 SFT（教師あり微調整）](https://ai-garage.jp/glossary/sft/) [次の用語 → コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/) NEXT [FOR BEGINNERS AI初心者ガイド 用語が多くて混乱したら、まず全体像から。AI初心者が「何から始める？」を5分で。](https://ai-garage.jp/beginners/) [GLOSSARY AI用語集 一覧へ 96語をカテゴリ・検索で引ける。気になる用語をまとめてチェック。](https://ai-garage.jp/glossary/)