Few Shot Learning入門：ファインチューニングとの違いは？どんな分野で使う？手法、失敗しない注意点を解説

近年、機械学習の分野では、大量のデータを必要とする従来の学習方法から、より少ないデータで効率的に学習を進めるFew Shot Learning（フューショットラーニング）が注目されています。

Few Shot Learningは、限られたサンプルから高い精度のAIモデルを構築することを可能にし、特にデータが少ない分野でのAI導入の障壁を大きく低減させています。

AIモデルとは？どのように構築するか？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

LLM（大規模言語モデル）として有名なOpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiもFew Shot Learningに対応していることから、Few Shot Learningはますます注目されています。Few Shot Learningというアプローチは画像認識など、LLM以外のモデルでも利用されています。

尚、Few Shot Learningと混同されがちな技術としてファインチューニングと呼ばれる技術がありますが、Few Shot Learningとファインチューニング手法との違いを理解することも重要です。

この記事では、AIの事業活用にあたって知っておくべきFew Shot Learningの概要から、ファインチューニングとの違い、Few Shot Learningを行う際の注意点まで、ビジネスに直結する5つの実践的なポイントをわかりやすく解説します。

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Few Shot Learningとは？

Few Shot Learningは、文字通り「少数の例で学習する」という意味を持ちます。これは、従来の機械学習のように数百、数千という大量のデータセットではなく、数十個程度のデータサンプルだけを用いてAIモデルを訓練する手法です。

Few Shot Learningにより、時間とリソースを大幅に節約しながらも、有効なモデル構築を目指すことが可能になります。

しかし、この手法はまだ発展途上であり、すべてのケースで高い精度を達成できるわけではありません。また、訓練プロセスの複雑さや、適切なモデルの選定が重要な課題となっています。

Few Shot LearningとZero Shot Learning（ゼロショット学習）の違いについてはこちらの記事で説明しています。

Few Shot Learningの技術的な仕組み

Few Shot Learningの成功の鍵は、メタラーニングと転移学習という二つの重要な概念に基づいています。これらの技術は、限られたデータからでも効果的に学習し、新しいタスクに迅速に適応する能力をモデルに与えます。

メタラーニング（メタ学習）

メタラーニング（メタ学習）は、いわば「学習する方法を学習する」アプローチです。メタラーニングのプロセスでは、多種多様なタスクに対する学習経験を通じて、モデルが未知のタスクに対しても柔軟に対応できるよう「学習の一般化」を図ります。

具体的には、メタラーニングアルゴリズムは、様々なタスクの学習プロセスを観察し、それぞれのタスクからどのように効率的に学習するかの「戦略」を自ら把握していきます。この「戦略」を新たなタスクに応用することで、少ないデータでも迅速かつ効果的に学習を進めることができるのです。

転移学習

転移学習は、あるタスクやデータセットから得た知識を、関連性がある未知のタスクに適用する手法です。

たとえば、犬と猫の画像を分類するために訓練されたモデルがあるとします。このモデルの学習結果（特徴抽出の能力など）を、同じ大型哺乳類である馬の画像を分類する新しいタスクに「転移」させることができます。

転移学習では、このようにして得られた先行知識を利用することで、新しいタスクへの学習効率を大幅に向上させることが可能です。特にFew Shot Learningの文脈では、転移学習は事前に大規模なデータセットで訓練されたモデルを基に、限られたデータでもうまく機能する新しいモデルを迅速に構築するのに役立ちます。

関連記事：「AIの転移学習とは？ファインチューニングとの違い・仕組みやメリットを徹底解説！」

Few Shot Learningとファインチューニングの3つの違い

AIにおけるFew Shot Learningとファインチューニングは、どちらも既存のモデルを新しいタスクやデータセットに適用するための手法ですが、そのアプローチには重要な違いがあります。

学習方法の違い

Few Shot Learningは、その名の通り、非常に少ないデータセット（例えば、クラスごとに数例のみ）で効果的な学習を行うことを目指しています。

そのため、例えばChatGPTのようなLLMにおいては、プロンプトを学習データとして活用し、既存のLLMモデルのパラメータ等に影響を与えない形で、求める回答を出力させます。

一方で、ファインチューニングでは、既存のモデル（例えば、ImageNetで事前訓練されたモデル）を基にデータを追加しますがモデル全体の再学習・パラメータ調整も行います。

そのため、Few Shot Learningとファインチューニングでは、既存モデルのパラメータなどを変更するかどうか、という観点で大きな違いがあります。

目的の違い

Few Shot Learningでは、一般化能力が非常に重視されます。つまり、非常に限られたデータから多くの情報を抽出し、新しい状況にうまく適応できるモデルを作成することが目標です。

このために、メタラーニングや転移学習などのテクニックが用いられることが多いです。

ファインチューニングでは、特定のタスクに対するモデルの性能を最大化することが目標です。これは、事前に訓練されたモデルの最後の数層を新しいタスク用に再訓練することにより達成されます。ファインチューニングでは、元のモデルが持っていた一般的な知識を保持しつつ、新しいデータセット特有の特徴を学習します。

応用範囲の違い

Few Shot Learningは、特にデータが限られている場合や、迅速に多数のタスクに対応する必要がある場合に適しています。これにより、医療画像の解析や言語処理など、データ収集が難しい領域での応用が期待されています。

ファインチューニングは、既に大量のデータで訓練されたモデルが存在し、そのモデルを特定のタスクやデータセットに最適化する場合に有効です。以下のような幅広い分野で利用されています。

• 画像認識
• 自然言語処理
• 音声認識

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Few Shot Learningが活用されているAIシステムの分野

Few Shot Learningは、ビジネスの様々な側面で革新的な可能性を開く技術です。データが限られている場合でも高品質なAIモデルを開発できるため、特にスタートアップや中小企業にとって大きなメリットを提供します。

以下では、ビジネスにおけるFew Shot Learningの具体的な活用法を紹介します。

製品開発における応用

Few Shot Learningを利用すれば、限られたデータから顧客のニーズや市場の動向を予測し、製品開発の方向性を正確に調整することが可能になります。新製品やサービスの開発段階で、顧客のフィードバックや市場のトレンドを迅速に分析することは非常に重要です。

これにより、市場投入までの時間を短縮し、競争上の優位性を確保することができます。

カスタマサービスの質向上

Few Shot Learningを活用することで、少数のサンプルから顧客の意図を理解し、より適切な対応を提供するAIシステムを構築できます。カスタマサービスやコールセンターの質を向上させるためには、顧客からの問い合わせやフィードバックを効率的に処理し、迅速に対応することが求められます。

特に、新しい製品やサービスに対する顧客の反応を素早く把握し、改善策を講じる際に役立ちます。

関連記事：「コールセンターでのAI導入事例！自動応答・音声認識・チャットボットで効率アップ」

マーケティングとトレンド分析

Few Shot Learningを使えば、限られたマーケティングデータから消費者の嗜好や行動パターンをAIを使って把握し、効果的なキャンペーンを企画することが可能になります。市場のトレンドを正確に捉え、適切なマーケティング戦略を立てることは、ビジネス成功の鍵です。

これは、特に新規市場への進出や新製品のプロモーションにおいて、大きなアドバンテージをもたらします。

Few Shot Learningで失敗しないための4つの注意点

Few Shot Learningを成功させるためには、適切なデータセットの選択、モデルの選定、そして継続的な学習と改善が重要です。以下に、これらの要素を最大限に活用するための具体的なヒントを提供します。

効果的なデータセットの選択

Few Shot Learningではデータ量が限られているため、利用する各データが高い情報価値を持つことが重要です。データの品質に注目し、ノイズが少なく、タスクに関連性の高いデータを選択してください。そして、データセットがタスクを代表するものである必要があります。

また、特定のカテゴリやシナリオに偏らないようにすることも重要です。少ないデータでも、できるだけ多様なケースをカバーするようにします。

これにより、モデルの一般化能力を高めることができます。

モデル選定

Few Shot Learningには特に、軽量で効率的なアーキテクチャが推奨されます。そのため、タスクに最適なモデルを選ぶことが、成功には不可欠です。

事前に大規模なデータセットで学習されたモデルを利用することで、少ないデータでも効果的な学習が可能になります。

例えば有名なLLMモデルであるGPTはFew Shot Learningに対応しているため、プロンプトを用いてFew Shot Learningを実現することなども可能です。この手法をFew Shot LearningにちなんでFew Shot Prompting（プロンプティング）などと呼ばれています。

適切なモデル評価基準を設定する

モデルの性能を正確に評価するために、タスクに適した評価基準を選択することが重要です。精度だけでなく、再現率やF1スコアなど、目的に応じた複数の指標を考慮してください。

継続的な学習と改善の重要性

実際にモデルを運用しながら得られるフィードバックを活用して、継続的にモデルを改善します。これにより、性能の向上だけでなく、未知のシナリオへの適応能力も高めることができます。

時間が経つにつれて、モデルの性能が低下することがあります。新しいデータや事例を定期的にモデルに提供することで、最新の状況に合わせて学習を続けることができます。

Few Shot Learningは、データが限られている状況でもAIモデルの構築と展開を可能にする強力な技術です。

上記のヒントを活用することで、そのポテンシャルを最大限に引き出し、ビジネスや研究での応用を加速させることができるでしょう。

Few Shot Learningについてよくある質問まとめ

まとめ

Few Shot Learningは、限られたデータからでも高精度のAIモデルを構築できる革新的な手法です。従来のファインチューニングとは異なるアプローチにより、特にデータが不足しがちな分野や、素早く多様なタスクに対応する必要がある場面で威力を発揮します。

ビジネスにおいても少量のデータしか使えない製品開発、顧客サービス、マーケティングなど、様々な側面で応用が可能です。適切なデータセットとモデルの選択、継続的な学習と改善を通じて、Few Shot Learningのポテンシャルを最大限に引き出すことができるでしょう。

AIの導入を検討している経営者や起業家の皆様におかれましては、ぜひこの技術の活用を視野に入れ、競争力強化と事業成長の機会としてご検討ください。

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