「学習データが足りないから、AIモデルがうまく動かない」
そんな壁に直面したことはありませんか？
AIや機械学習の現場では、十分な学習データを確保することが難しいケースが少なくありません。特に、新しいカテゴリや未知の状況に対しては、従来の学習手法では対応に限界があります。
そんな中、注目を集めているのが「Zero Shot（ゼロショット）」という学習手法です。
本記事を読むことで、Zero Shotの基本的な仕組みから、Few Shot・Transfer Learningとの違い、実際の活用事例、Pythonによるコード実装までを一通り理解できるようになります。
AI開発やデータ分析に携わる方にとって、実務で使える知識を身につけられるはずです。
Zero Shot（ゼロショット）とは
Zero Shot（ゼロショット）とは、学習時に一度も見たことがないデータに対しても予測を行えるAIの学習手法です。
機械学習モデルが未知のクラスやデータに対しても、学習時の知識を活かして対応できる手法を指します。特に、大規模言語モデル（LLM）や画像認識の分野で注目されています。
この手法では、クラス間の「意味的な関係性」や「属性情報」を活用するため、訓練データに含まれないラベルへの分類も可能になります。
Zero ShotとFew Shot・Transfer Learningの違い
Zero Shot、Few Shot、Transfer Learningは、いずれも限られた学習データでAIモデルを活用する手法ですが、それぞれ前提となる知識や必要なデータ量が異なります。
データ量と前提条件の違い
| 学習手法 | 学習時に必要なサンプル | 未知のクラスに対応可 | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| Zero Shot | なし | 〇 | 事前知識の活用 |
| Few Shot | 数件 | △（近いクラスなら可能） | 限られたデータ環境での応用 |
| Transfer Learning | 多め | △ | 過去の学習を再利用 |
Zero Shotは、事前に学習されたモデルが持つ膨大な知識（語彙、意味関係、属性情報など）を活用して、全く新しいクラスに対しても推論が可能です。一方、Few Shotは対象に近い事例を数件与えることでモデルを補強し、少ない情報でもある程度の精度を出すことを目指します。Transfer Learningは、あるタスクで訓練されたモデルを別タスクに再適用する方法で、再学習（ファインチューニング）が必要になる点が特徴です。
これらの違いを正しく理解することで、タスクやリソースに応じた最適な手法を選択できます。
Zero ShotとLLM（大規模言語モデル）の関係
指示だけでタスクをこなすGPTなどの強み
LLM（Large Language Models）では、Zero Shotが非常に自然に機能します。たとえば、GPT-4などは特定のタスクに対して指示（プロンプト）を与えるだけで、事前学習済みの知識を活かして回答できます。
この仕組みは「Zero-shot prompting」と呼ばれ、プロンプトデザイン次第で精度が大きく変わるため、工夫の余地も大きいです。
Zero-shot promptingの例
質問応答のケース
例：
質問：「日本の首都はどこですか？」
指示：「この質問に正確に答えてください」
→ 回答：「東京です」
このように、追加情報なしで即座に正答を導けるのが、Zero Shotの強みです。
Zero-shot object detectionとは？
未知の物体を見つけ出す画像認識技術
「Zero-shot object detection」は、見たことがない物体でも、その属性情報から分類や検出を行う手法です。たとえば、「四角くて赤いものは消火器」といったラベル情報を与えられるだけで、モデルが対象を検出できます。
この技術は、防犯カメラや医療画像分析、ロボティクスでの応用が進んでいます。
Zero-shot transfer – 事前知識を他の領域へ応用
Zero Shotは「転移学習」の進化系とも言えますが、「知識の変換」ではなく「汎用的な適用」が目的です。これが「zero-shot transfer」と呼ばれる考え方です。
事前学習したモデルが、異なる分野や未知のタスクに対して、追加の再学習なしで応用される点が特徴です。
Zero Shot学習のコード例（Python）
Hugging Face Transformersによる実装
例：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(“zero-shot-classification”)
result = classifier(
“このブログ記事は機械学習について書かれています。”,
candidate_labels=[“スポーツ”, “テクノロジー”, “料理”]
)
print(result)
上記のように、自然言語で記述された文章とラベル群を与えるだけで、最も関連性の高いクラスを出力してくれます。
Zero Shotの画像分類 – 視覚情報への応用
CLIPモデルを使った応用事例
CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）は、画像とテキストを同じ空間にマッピングすることで、ラベルなし画像にも自然言語ラベルを適用できます。
例：
「猫の写真」を見せて、「犬」「猫」「ライオン」というテキストラベルを使って分類が可能です。
QiitaにおけるZero Shot学習の知見
日本語の実装事例も豊富
Qiitaでは、ゼロショット学習に関する多数の実装例や検証レポートが投稿されています。特に日本語データでの応用や、BERTベースの手法など、実務レベルでの活用知見を得るのに有益です。
まとめ｜Zero Shotの理解と活用は今後ますます重要に
- Zero Shotとは、未知のデータにも対応できる柔軟なAI手法
- Few ShotやTransfer Learningとの違いを理解することで、適切な活用が可能
- LLMや画像分類、プロンプト設計など、実践の幅も広い
研究やビジネスにおいて、データの収集やラベリングにコストがかかる場面では、Zero Shotの導入を検討する価値があります。
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