インコンテキスト学習（文脈内学習）
In-context Learning
AIに指示文の中で例題を見せるだけで、新しい作業を理解させる方法
簡単に説明すると
インコンテキスト学習は、AIに指示文のテキストを渡す際、いくつかの例題を一緒に載せるだけで、新しい作業のやり方を理解させる方法だよ。 例えば、翻訳AIに「犬＝dog、猫＝cat、鳥＝？」のように例題を渡すと、AIは指示されなくても「bird」と答えてくれるんだ。 AIの仕組みそのものを書き換えることなく、ユーザーとの対話のやり取りだけで動作をコントロールする方法として、様々な対話型AIで利用されているよ。
名前のヒミツ
インコンテキスト学習は、英語の in context（インコンテキスト）、つまり『文脈の中で』という言葉が由来なんだ。 AI自体のプログラムを書き換えるのではなく、AIに送る指示文という文脈の中に例題を入れることで、その場限りの学習をさせることからこの名前がついたよ。
くわしく見てみよう！
インコンテキスト学習とは、AIに対して、プロンプトと呼ばれる指示用のテキストの中にいくつかの例題を書き込むことで、一時的に新しいルールや作業を理解させる技術のことだよ。
通常、AIに新しいことを学ばせるには、膨大なデータを使ってシステム自体を作り直す必要があるけれど、この方法ならテキストのやり取りだけで対応できるんだ。
かんたんに言うと、転校生に「このクラスではこういうルールがあるよ」と、お手本を見せてその場で動いてもらうイメージだね。
AIは与えられた文章の流れ、つまり文脈を読み取るのが得意なので、指示文に書いてある例題のパターンを真似して、正しい答えを導き出すことができるんだよ。
この学習方法は、AIのシステムそのものを書き換えていないため、その対話が終わると学んだ内容は消えてしまうという特徴があるんだ。
それでも、プログラムを改造する手間や多くの計算費用をかけずに、思い通りの回答をAIから引き出せるテクニックとして、色々な生成AIのアプリで活用されているよ。