Few-shotプロンプティングと思考連鎖

このレッスンでは、強力な2大テクニック「Few-shotプロンプティング」と「Chain-of-Thought（CoT）」を学びます。

Few-shotプロンプティングとは

「こういう入力にはこういう出力をしてほしい」という例を1〜数個（few=少数）示してから本番のタスクを依頼する技法。指示で長々と説明するより、例を見せた方が圧倒的に伝わります。

例：商品レビューの感情分類

以下の例を参考に、最後のレビューを分類してください。

<example>
レビュー: この財布、軽くて使いやすい！毎日愛用してます。
分類: ポジティブ
理由: 「使いやすい」「愛用」が肯定的キーワード
</example>

<example>
レビュー: 思ったより小さい...写真と違いすぎ。
分類: ネガティブ
理由: 期待と実物のギャップへの不満
</example>

<input>
レビュー: デザインは良いけど、ファスナーがすぐ壊れた。
</input>

Few-shot のコツ

• 例の数：3〜5個が経験則的にバランスが良い
• 例の多様性：エッジケース・反例も混ぜる
• 例のフォーマット統一：本番出力もそのフォーマットになる

Chain-of-Thought（CoT）

「考える過程を口に出してから結論を出してください」と指示すると、推論精度が向上します。

以下の問題に答えてください。
まず思考過程を <thinking>...</thinking> に書き、
その後 <answer>...</answer> に最終回答を書いてください。

問題: A社は売上前年比+10%、B社は+15%。利益率はA社20%、B社10%。
利益額の絶対値が大きいのはどちら？（前年売上はA社100億、B社80億）

Few-shot × CoT の合わせ技

例の中にも思考過程を含めると、Claude はその思考スタイルを真似します。複雑な判断タスクで効果絶大です。

このレッスンのまとめ

Few-shot は「型を見せる」、CoT は「考えさせる」。この2つを組み合わせれば、複雑な業務タスクも安定処理できます。