TOP
記事一覧
「JSONスキーマ」と「Few-shot Learning」で実現する次世代生成AIソフトウェア開発の可能性

「JSONスキーマ」と「Few-shot Learning」で実現する次世代生成AIソフトウェア開発の可能性

更新日：2025/02/10

近年のAI技術の発展において、特に注目を集めているのが「Few-shot Learning（フューショット学習）」とJSONスキーマを活用した開発アプローチです。この記事では、これらの革新的な技術の統合がもたらす可能性について詳しく解説していきます。

生成AIに関する準備知識

大規模言語モデルの基本「もっともらしさ」の概念

大規模言語モデルの目標は「もっともらしい文章を作成する」です

対象の学習データ
入力された文章の文脈を理解
その文脈に最も適した続きを予測
自然な流れを維持しながら文章を生成

近い将来プロンプトエンジニアは不要になる？

そもそもプロンプトエンジニアとは？

プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルとより効果的にコミュニケーションを取るための技術や方法論のことです。具体的に説明すると：

段階的な指示の提供
具体例の活用
制約条件の明確化
フォーマットの指定

マークダウン形式を使うメリット

わかりやすく指示できる 🎯

見出し（#）で重要度を示せる
箇条書き（- や 1.）で順序立てて説明できる
コードは“`で囲んでハッキリ区別

Few-shot Learningの基礎理解

定義と特徴

フューショット学習とは、少量のデータから効率的に学習できる革新的な手法です。特にGPT-4やGeminiなどの最新の言語モデルでは、パラメーターの更新なしに、わずかな例示だけで多様なタスクをこなすことができます。

学習方式の種類

ゼロショット学習（Zero-shot Learning）
- 例文なしでタスクを実行
- 直感的な理解と適用
ワンショット学習（One-shot Learning）
- 単一の例文での学習
- 迅速な適用が可能
フューショット学習（Few-shot Learning）
- 少数の例文による学習
- より正確な結果を実現

JSONスキーマとの統合

JSONスキーマとは？

簡単に言うと

データの「設計図」です
正しいデータの形を決めるルールブック
データが正しい形式かチェックするための基準

// スキーマの例（設計図）
{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": "string" },
    "age": { "type": "number" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" }
  },
  "required": ["name"]
}

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "aiModel": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "learningType": {
          "type": "string",
          "enum": ["zero-shot", "one-shot", "few-shot"]
        },
        "examples": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "input": { "type": "string" },
              "output": { "type": "string" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}