私たちの周りでは、日々新しい技術やサービスが登場し、機械学習（ML）はそれらを支える中心的な役割を担っています。しかし、従来の機械学習モデルを訓練するには、大量のデータが必要となるのが一般的です。 新しい感染症が突如として現れた場合や、前例の少ない事象を予測したい場合など、十分なデータが手に入らない状況は少なくありません。

例えば、COVID-19のような未知の感染症が発生した初期段階では、迅速な診断が求められる一方で、学習に必要な患者データは限られています。 このような「データが少ない」という課題に直面したとき、どのように機械学習を活用すれば良いのでしょうか？

その一つの答えが、今回ご紹介する「Few-Shot Learning（少数データ学習）」です。 これは、限られたデータからでも効率的に学習し、実用的なモデルを構築することを目指す注目の技術分野です。本記事では、このFew-Shot Learningの基本的な概念から、様々な分野での活用事例、そして今後の展望について分かりやすく解説していきます。

Few-Shot Learning とは？

Few-Shot Learning（FSL、少数データ学習）とは、文字通り「ごく少数のデータ」から機械学習モデルを効率的に学習させるためのアプローチです。従来の機械学習では、高い精度を達成するために、何千、何万という大量のラベル付きデータが必要となるのが一般的でした。しかし、実世界の多くのシナリオでは、そのような豊富なデータを用意することが困難な場合があります。

例えば、以下のようなケースを考えてみましょう。

• 希少な現象の検知: 特定の希少疾患の医療画像、製造ラインにおけるごく稀にしか発生しない不良品の画像、絶滅危惧種の動物の音声データなど。
• データ収集・アノテーションコスト: 専門家による詳細なラベル付けが必要なデータ（例：医用画像の詳細な病変部位の特定、複雑な法的文書の分類）。
• 新しい概念への迅速な適応: 新発売の商品カテゴリ、新たに出現した攻撃パターンなど、過去にデータが存在しないか、非常に少ない新しいクラスへの対応。

このような「データが足りない」という課題に対し、Few-Shot Learningは、1クラスあたり数個から数十個といった、非常に限られたデータサンプルからでも、モデルが新しい概念やパターンを識別・般化する能力を獲得することを目指します。これは、人間が新しい物事を学ぶプロセスに似ています。例えば、私たちは新しい動物の種類を覚えるとき、数枚の写真や数回の実物を見ただけで、他の個体もその種類だと認識できるようになります。Few-Shot Learningは、機械にもこのような効率的な学習能力を持たせることを追求する技術なのです。

その実現のため、Few-Shot Learningでは、単に既存のモデルを少量のデータで学習させるだけでなく、「学習する方法を学習する（メタ学習）」アプローチや、関連する大量のデータで得た知識を効率的に転用する「転移学習」の考え方を応用するなど、様々な工夫が凝らされています。特に、1つのサンプルから学習する「One-Shot Learning」や、学習データに全く含まれていないクラスを識別する「Zero-Shot Learning」といった関連技術も、この分野の重要なテーマとして研究が進んでいます。

Few-Shot Learningは、データ収集の制約が大きい多くの実用的な場面で、機械学習の応用範囲を大きく広げる可能性を秘めた、非常に注目されている技術分野です。

各分野におけるFew-Shot Learningの手法

Few-Shot Learning（FSL）は、その柔軟な特性から、音声、画像、テキスト、さらにはこれらを組み合わせたマルチモーダルな情報まで、多岐にわたる分野で研究・応用が進められています。それぞれの分野のデータの特性に応じて、様々なFSLの手法が提案されています。ここでは、主要な分野ごとに代表的な手法を、少し詳しく見ていきましょう。

音声分野

音声データは、話し手の声色、感情、アクセント、周囲のノイズなど、多様な情報を含んでいます。FSLは、このような複雑な音声データから、少ないサンプルで特定のタスクをこなすモデルを学習させることを目指します。例えば、未知の音の分類、話者数の少ない言語での音声感情認識、雑音の中から特定の音だけを抽出するタスクなどに応用されます。音声分野では、高品質なラベル付きデータの作成に手間とコストがかかることが多く、FSLの重要性が特に高いと言えます。

モデル非依存型メタ学習 (Model-Agnostic Meta-Learning – MAML)

• 考え方: 特定のモデル構造に依存せず、「学習する方法そのものを学習する」アプローチです。新しい音声タスク（例えば、新しい種類の環境音の認識）に対して、ほんの数個のサンプルで迅速に適応できるようなモデルの初期状態を獲得することを目指します。
• 仕組み: MAMLでは、様々な「模擬タスク（エピソード）」を繰り返し学習します。各エピソードでは、少量のサポートセットでモデルを一時的に更新し、その更新されたモデルがクエリセットで良い性能を発揮するように、モデルの初期パラメータを最適化します。これにより、未知のタスクに対しても、数回の勾配更新で素早くファインチューニングできるようになります。
• 特徴: 汎用性が高く、様々なモデルアーキテクチャに適用可能です。しかし、多様すぎるタスクで学習すると汎化性能が低下する場合があるほか、計算コストが高い傾向にあります。

転移学習 (Transfer Learning)

• 考え方: 大量の音声データ（あるいは画像など他のドメインのデータ）で事前に訓練されたモデルが持つ知識を、新しい、データ量が少ない音声タスクに「転移」させて活用する手法です。
• 仕組み: 例えば、大規模な音声認識データセットで学習したモデルの初期層（音の基本的な特徴を捉える部分）の重みを固定し、タスク固有の最終層だけを少量のデータで再学習したり、モデル全体を小さな学習率でファインチューニングしたりします。これにより、ゼロから学習するよりも効率的に、かつ高い性能で新しいタスクに適応できます。
• 特徴: 既存の高性能な事前学習済みモデルを利用できる場合、比較的少ない計算コストで高い効果が期待できます。ただし、事前学習タスクと新しいタスクがあまりにもかけ離れていると、期待した性能が出ない「負の転移」が起こる可能性もあります。

動的Few-Shot学習 (Dynamic Few-Shot Learning – DFSL)

• 考え方: 新しいクラスの音声サンプルが少数ずつ逐次的に与えられるような、継続的な学習シナリオを想定した手法です。
• 仕組み: DFSLでは、新しいクラスの分類器の重みを生成するための「重みジェネレータ」を導入することがあります。このジェネレータは、少数の新しいクラスのサンプルと、既に学習済みの基底クラスの知識（例えば、アテンション機構を用いて関連性の高い基底クラスの情報を参照する）を利用して、新しいクラスのための適切な分類器の重みを動的に生成します。
• 特徴: ユーザーによるラベリングの手間や計算リソースを最小限に抑えたい場合に有効とされています。音声分野では比較的新しいアプローチであり、今後の発展が期待されます。

画像分野

画像は、私たちにとって最も身近な情報の一つであり、FSLの研究も非常に活発に行われている分野です。目標は、各カテゴリについてほんの数枚のサンプル画像が与えられただけで、新しいカテゴリの画像を正確に分類したり、検出したりすることです。

メタ学習 (Meta-Learning)

• 考え方: 音声分野と同様、「学習する方法を学習する」アプローチです。様々な画像分類タスク群を通じて、新しい未知のタスクに対して少数のサンプルからでも素早く汎化できるような学習戦略やモデル初期化を獲得します。
• 仕組み: エピソードと呼ばれる少数のサンプルからなる学習タスクを繰り返し解くことで、汎用的な特徴抽出能力や、タスク間の共通性を捉える能力をモデルに学習させます。MAMLのような最適化ベースの手法や、後述する距離学習ベースの手法をメタ学習の枠組みで利用することがあります。
• 特徴: 複数のタスクにまたがる普遍的な知識を獲得できるため、未知のタスクへの適応性が高いと期待されます。ただし、学習の安定性や計算コスト、適切なハイパーパラメータの設定が課題となることがあります。

ファインチューニング転移学習 (Fine-Tuning Transfer Learning)

• 考え方: ImageNetのような大規模な画像データセットで事前学習された強力なモデル（例：ResNet, VGG, Vision Transformerなど）の知識を、少量の画像データしか利用できない新しいタスクに適用します。
• 仕組み: 事前学習済みモデルは、画像の低レベルな特徴（エッジ、テクスチャなど）から高レベルな特徴（物体の一部、形状など）までを階層的に捉える能力を獲得しています。この学習済みの重みを初期値として、新しいタスクの少量のデータでモデル全体を微調整（ファインチューニング）するか、主に最終層に近い部分だけを再学習します。
• 特徴: 実用的で効果が高い手法として広く用いられています。適切な事前学習済みモデルを選択することが重要で、元のデータセットと新しいタスクの特性が大きく異なる場合は、性能が十分に発揮されないこともあります。

距離学習 (Metric-Learning)

• 考え方: 画像を何らかの特徴空間（ベクトル空間）に写像（埋め込み）し、その空間内で「同じクラスの画像は近くに、異なるクラスの画像は遠くに」位置するように距離尺度（または類似度関数）を学習するアプローチです。
• 仕組み:
  • シャムネットワーク (Siamese Network): 2つの入力画像を同じネットワークに通し、得られた特徴ベクトルの類似度を学習します。同じクラスなら類似度が高く、異なるクラスなら低くなるように学習します。
  • プロトタイプネットワーク (Prototypical Network): 各クラスの少数のサポートサンプル（学習用サンプル）の特徴ベクトルの平均を、そのクラスの「プロトタイプ（代表点）」として計算します。新しいクエリ画像（分類対象の画像）は、特徴空間上で最も近いプロトタイプを持つクラスに分類されます。
  • リレーションネットワーク (Relation Network): サポート画像とクエリ画像の特徴ベクトルペアを入力とし、それらの「関係性（類似度スコア）」を予測する小さなニューラルネットワーク（関係モジュール）を学習します。
• 特徴: 新しいタスクやクラスが登場した際に、モデル全体を再学習することなく、学習済みの特徴空間と距離尺度を用いて分類できるため、推論時の効率が良い場合があります。どのような特徴空間と距離尺度がタスクに適しているかを設計・学習することが重要です。

自然言語分野

自然言語処理（NLP）の分野でも、特定のトピックに関する文書分類、感情分析、質問応答など、多くのタスクでFSLが活用されています。特に、専門性の高い分野や新しい概念に関するテキストデータは収集が難しいため、FSLのニーズが高いと言えます。近年では、大規模言語モデル（LLM）の発展とFSLの組み合わせが注目されています。

プロンプトベース学習 (Prompt-based Learning)

• 考え方: 事前学習済みの言語モデル（PLM）が持つ豊富な言語知識を最大限に引き出すため、下流タスクを言語モデルが学習した形式（例：穴埋め問題）に変換して解かせるアプローチです。
• 仕組み: 例えば、文章の感情分析タスクを、「この映画は [MASK] だった。」というプロンプト（指示文）の [MASK] 部分に適切な単語（例：「最高」「最悪」）を予測させる問題として定式化します。言語モデルが予測した単語を、元の感情ラベル（ポジティブ、ネガティブ）にマッピングすることで分類を行います。少数の正解例をプロンプトに含めることで（インコンテキスト学習）、モデルの挙動を誘導します。
• 特徴: 非常に少数のサンプル、場合によってはゼロサンプルでも機能することがあり、モデルの追加学習なしに様々なタスクに適応できる可能性があります。しかし、プロンプトの設計が性能に大きく影響するため、「プロンプトエンジニアリング」のノウハウが重要になります。

埋め込みベース学習 (Embedding-based Learning)

• 考え方: 単語や文を、その意味的・文法的な情報を捉えた低次元の密なベクトル（埋め込み表現）に変換し、このベクトル空間上で類似度計算や分類を行う転移学習の一種です。
• 仕組み: Word2Vec、GloVe、FastTextといった単語埋め込みや、BERT、Sentence-BERTなどの文脈を考慮した埋め込みを事前学習しておき、少量のタスク固有データで、これらの埋め込み表現を入力として単純な分類器（例：ロジスティック回帰、サポートベクターマシン）を学習したり、埋め込み表現間の距離を計算したりします。
• 特徴: テキストの豊かな意味情報を活用できるため、少量のデータでも比較的良好な性能が得られることがあります。事前学習された埋め込み表現の質が、下流タスクの性能に影響します。

データ拡張 (Data Augmentation)

• 考え方: 限られたテキストデータを基に、意味的には類似しているが表現が異なる新しい訓練データを人工的に生成し、学習データの量を増やす手法です。
• 仕組み: テキストにおけるデータ拡張には、以下のような様々なテクニックがあります。
  • 類義語置換: 文中の一部の単語を、その類義語に置き換える。
  • 逆翻訳 (Back-Translation): 元の言語の文を一度別の言語に翻訳し、それを再度元の言語に翻訳し直す。表現の多様性が生まれます。
  • ランダムな挿入・削除・入れ替え: 文中の単語をランダムに挿入したり、削除したり、順序を入れ替えたりする（意味が大きく変わらない範囲で）。
  • 生成的アプローチ: 大規模言語モデルを使って、元の文と似た意味の新しい文を生成させる。
• 特徴: モデル構造に依存せずに適用でき、特にデータが少ない場合に過学習を抑制し、モデルの汎化性能を向上させる効果が期待できます。ただし、不適切な拡張はノイズを増やすことにもなりかねないため、注意が必要です。

マルチモーダル分野

マルチモーダルFSLは、画像とテキスト、音声と動画のように、複数の異なる種類（モダリティ）の情報を組み合わせて学習するアプローチです。単一のモダリティだけでは曖昧さが残る場合でも、他のモダリティからの情報を補完的に利用することで、より正確な認識や理解を目指します。

マルチモーダルFew-Shot学習 (Multi-modal Few-Shot Learning)

• 考え方: 各モダリティから得られる情報を統合し、少数のサンプルからでもタスクを遂行できるモデルを構築します。
• 仕組み: 一般的には、各モダリティに対応するエンコーダ（特徴抽出器）を用意し、それぞれの特徴表現を何らかの方法で融合（例：連結、アテンション機構による重み付け）したり、異なるモダリティ間の特徴表現を共通の空間に整列させたりします。例えば、画像とその説明文（キャプション）がペアになっている少数のデータから、新しい画像に対応する適切な説明文を生成したり、逆に説明文に合致する画像を検索したりするタスクなどがあります。メタ学習や転移学習の枠組みをマルチモーダルデータに適用することも一般的です。
• 特徴: 複数の情報源を利用することで、よりロバストで汎化性能の高いモデルが期待できます。異なるモダリティの情報をどのように効果的に統合・整列させるかが重要な研究課題となります。また、各モダリティのエンコーダや融合メカニズムの設計により、計算コストが大きくなる傾向があります。

以上の手法は、単独で用いられることもあれば、組み合わせて用いられることもあります。FSLの研究は日進月歩であり、ここで紹介した以外にも多くの独創的なアプローチが提案されています。重要なのは、解決したい課題や利用可能なデータの特性に応じて、最適な手法を選択・カスタマイズしていくことです。

Few-Shot Learningの課題と今後の展望

Few-Shot Learning (FSL) は、データが限られた状況での機械学習の活用に大きな可能性を示していますが、その一方で克服すべき課題も存在します。今後の更なる発展のためには、これらの課題への取り組みが不可欠です。

Few-Shot Learningの主な課題:

1. 汎化性能の限界と過学習のリスク:最も根本的な課題は、ごく少数のサンプルからいかにして未知のデータに対しても高い精度で対応できる「汎化能力」を獲得するか、という点です。データが少ないと、モデルが訓練データに過剰に適合してしまう「過学習」を起こしやすくなります。その結果、訓練データでは高い性能を示しても、実際の未知のデータに対してはうまく機能しないという問題が生じます。これを防ぐためには、より効果的な正則化手法や、データの多様性を補うための洗練されたデータ拡張技術などが求められます。
2. タスク間の差異と知識転移の難しさ:メタ学習や転移学習では、過去のタスクで得た知識を新しいタスクに活かそうとします。しかし、元となるタスクと新しいタスクの性質が大きく異なる場合、知識がうまく転移せず、かえって性能を低下させる「負の転移」が起こることもあります。どのような知識を、どのように転移させるのが最適なのかを見極める技術が重要です。
3. 計算コストと効率:一部の高度なFSL手法、特にメタ学習アプローチの中には、学習の過程で複雑な計算（例えば、MAMLにおける二階微分など）を必要とし、多くの計算資源と時間を要するものがあります。実用的な応用のためには、より軽量で効率的なアルゴリズムの開発が求められます。
4. 手法ごとの固有の課題:例えば、プロンプトベース学習では、性能を大きく左右する「プロンプト」の設計が職人技的になりがちであるという点や、大規模言語モデル固有のバイアスの影響を受ける可能性が指摘されています。また、距離学習では、どのような特徴空間や距離尺度がタスクに対して最適なのかという設計が課題となります。

今後の展望:

これらの課題に対し、FSLの分野では以下のような方向での研究開発が進められています。

• より洗練されたアルゴリズム: 計算効率が高く、より少ないデータでも高い汎化性能を発揮できる新しい学習アルゴリズムやモデル構造の研究が進んでいます。例えば、勾配計算を近似する手法や、より効率的な探索戦略などが検討されています。
• 知識のより効果的な活用: 事前知識や、複数のタスクから抽出されるメタ知識を、より巧みに新しいタスクの学習に組み込む手法が探求されています。これには、因果推論の考え方を取り入れたり、異なるモダリティからの情報を効果的に融合したりする試みも含まれます。
• 理論的理解の深化: なぜFSLがうまく機能するのか、あるいは機能しないのか、その理論的な基盤を解明する研究も重要です。これにより、より原理に基づいた手法の開発や、性能の限界を予測することが可能になると期待されます。
• 他分野との融合: 強化学習、継続学習、自己教師あり学習といった他の機械学習パラダイムとの融合により、FSLの能力をさらに拡張しようとする動きも活発です。例えば、継続的に新しいタスクを学習しつつ、過去の知識を忘れないようにするFSLなどが考えられます。
• 実応用への展開とツール化: FSLをより手軽に利用できるようにするためのライブラリやプラットフォームの整備が進むことで、データサイエンティストやエンジニアが様々な実問題にFSLを適用しやすくなることが期待されます。

Few-Shot Learningは、機械が人間のように、ごく僅かな経験からでも柔軟に学習し適応していく能力を獲得するための重要な一歩です。課題はまだ多いものの、その克服に向けた活発な研究開発により、今後ますます多くの分野でその恩恵が受けられるようになるでしょう。

おわりに

本記事では、Few-Shot Learning（FSL）の基本的な概念から、音声、画像、テキスト、マルチモーダルといった各分野での具体的な手法、そしてその課題と今後の展望について解説してきました。

大量のデータを必要とした従来の機械学習とは異なり、FSLはごく少数のサンプルからでも効率的に学習し、実用的なモデルを構築することを可能にします。これにより、データ収集が困難な状況や、迅速な対応が求められる新しい課題に対しても、機械学習の力を応用する道が拓かれます。

もちろん、FSLにも計算コストや汎化性能の限界といった課題は存在します。しかし、これらの課題を克服するための研究は日々進展しており、より少ないデータで、より賢く学習する技術は、今後ますます多くの分野で革新をもたらすでしょう。

More Information

• arXiv:2504.04017, Andrea Gajic, Sudip Vhaduri, 「A Comprehensive Survey of Challenges and Opportunities of Few-Shot Learning Across Multiple Domains」, https://arxiv.org/abs/2504.04017