zero-shot は、見本（例）を渡さず、やってほしいことの説明だけで AI に答えてもらうやり方です。
初心者向けには、とりあえず普通に頼む 状態と考えると分かりやすいです。
few-shot と同じく、2020年の GPT-3 論文で使われた設定名が出どころで、例0個が zero-shot、1個が one-shot、数個が few-shot と呼び分けられました。
どんな場面で使うか
- 単発の質問、要約、説明
- まず粗い叩き台がほしいとき
- 例を作るコストの方が高いとき（例を書くには結局その業務を理解している必要がある）
few-shot との違い
| zero-shot | few-shot | |
|---|---|---|
| 例 | 渡さない | 少数渡す |
| 入力トークン | 少ない | 例の分だけ増える |
| 出力の型 | ぶれやすい | そろえやすい |
| 直す方法 | 指示文を具体化する | 例を差し替える |
型がそろわない と感じたときに、いきなり例を足すのではなく、まず指示文で形式を具体的に書く（項目名、順序、文字数、禁止事項）だけで解決することも多いです。
今は zero-shot が出発点
思考を内部で行う推論モデルでは、例なしの方が素直に動くことがあります。
OpenAI の公式ガイドは、推論モデルについて 例がなくても良い結果を出せることが多いので、まずは例なしのプロンプトを書いてみる と明記しています（Reasoning best practices）。
また、内部で推論するモデルに ステップバイステップで考えて と指示するのは不要とも書かれています。
実務での見方
zero-shot は軽く始められる代わりに、評価をしないまま本番に入れると事故りやすいです。
10件くらい実データで試して、ぶれる箇所だけ指示を足す という進め方だと、プロンプトが無駄に長くなりません。
出力の形式を厳密に固定したいなら、例を足すより、JSON スキーマなどで構造化出力を指定できる API 機能を使う方が確実な場面もあります。
近い用語との違い
- few-shot … 例を渡す。型をそろえたいとき
- system message … 例ではなく、役割や禁止事項という土台のルールを先に置く仕組み
あわせて見たい用語
書き方の全体像は プロンプトエンジニアリングとは？実務で使える書き方を解説 で整理しています。