AIや機械学習の導入に興味があっても、「データが足りない」「高額なコストがかかる」という壁を感じている方も多いのではないでしょうか？
そんな課題を解決するのが「文脈内学習（In-Context Learning：ICL）」です。
従来の方法と異なり、ICLは少ないデータだけでAIモデルが適切な出力を返せるようになります。
医療分野での具体的な活用例も交えて、初心者向けにわかりやすく解説します！
文脈内学習（ICL）とは？従来のFine Tuningとの違い
医療分野でAIモデルを導入する際、よく使われる「ファインチューニング（Fine Tuning）」という方法があります。
ファインチューニングは、既に作成済みのAIモデルに医療データを追加して学習し直し、医療分野向けにカスタマイズする方法です。
しかし、ファインチューニングには多くのデータとコストが必要です。
例えば、数千例以上の診断データを用意し、AIモデルを何時間もかけて再学習させなければいけないことが一般的です。
一方で、文脈内学習（In Context Learning: ICL） は、AIのパラメータ（重みなどの学習設定）を一切変更せず、「こういうケースなら、こういう結果が正しい」という少数の例を見せることで、モデルの回答がその例に基づくようになります。
これは「再学習」ではなく、提示された例（デモンストレーション）に基づき、AIが適切な応答をするようにその場で調整する手法です。
ファインチューニングと文脈内学習を医療従事者向けに解説 | デイリーライフAI
医療分野におけるICLのメリット
医療の現場ではデータ収集が難しく、また患者データの管理には厳格なプライバシー保護が求められるため、多くのデータを揃えるのは大変です。
しかしICLなら、わずか1〜3例のデータを見せるだけで、AIがある程度医療向けの答えを出せるように調整可能です。
つまり、ICLを用いれば多くの症例データがなくてもAIを活用できる可能性が広がります。
ICLの「デモンストレーション」と「ショット数」って何？
ICLを理解するには、まず「デモンストレーション(Demonstration)」と「ショット(shot)数」という2つの重要なキーワードを押さえる必要があります。
- デモンストレーション
デモンストレーションとは、AIに示す例のことです。
これにより、AIがどのような応答をするべきかのヒントを得られます。
医療分野の例でいえば、ある患者の症例データとそれに対する診断結果のペアをデモンストレーションとしてAIに見せると、AIはその症例に基づき似たケースに対して回答することが期待されます。
ただし、異なる特徴の症例については必ずしも適切な診断ができるわけではないため、医療AIとして活用する際にはこの限界を考慮する必要があります。 - ショット数（例数）
ショット数は、デモンストレーションの数を指します。
たとえば1つなら1ショット、3つなら3ショットです。
ICLでは、1例のデモンストレーションでも回答の傾向が変わることがあり、これによりLLMは「Few-shot Learner（少数例で応答を調整可能なモデル）」とも呼ばれます。
ただし、デモンストレーション例の質が適切でない場合、期待通りの応答が得られない可能性もあります。
医療分野でのデモンストレーションの活用例
たとえば、AIに新しい疾患の診断サポートをさせたい場合、わずか1〜3例の患者データと診断結果をデモンストレーションとして見せるだけで、AIはその症例を参考に他の患者の診断を支援するようになります。
このように少数のデータで対応できるため、医師が大量の症例データをAIに与えなくても、ある程度の診断支援が期待できます。
ICLが医療分野で活用される理由とその可能性
ICLは「プロンプトエンジニアリング」という技術の一部と考えられています。
プロンプトエンジニアリングとは、AIが適切に応答するための「質問の作り方」を工夫する技術です。
ICLでは、プロンプト（AIへの指示文）の一部にデモンストレーションを含めることで、AIが「次はこう答えよう」と判断できるように工夫します。
医療分野での実用性
医療現場では、特定の疾患や症例に関する大規模データを用意するのが難しい場合が多いです。
しかしICLを使えば、少数のデモンストレーションを見せるだけでAIに「この疾患の患者にはこう診断する」という指針を示せます。
これにより、以下のような場面でICLの活用が期待されます。
- 診断サポート
AIにいくつかの診断例を見せ、AIが他の患者に対しても診断支援を行えるようにする。
たとえば、2〜3例の症例データを見せることで、特定の疾患の疑いがある患者について診断のサポートができる。 - 疾患リスクのスクリーニング
ICLを使えば、限られた症例データでもリスクの高い患者のスクリーニングが可能です。
膨大なデータがない場合でも、AIが適切に判断するようデモンストレーションを与えれば対応できるため、医療従事者の負担を軽減します。 - 患者サポートの効率化
AIが1〜2例の患者データを参考にしながら、他の患者の対応にも役立つ診断を返せるため、限られたデータでも活用できるのがメリットです。
ICLは、少ないデータで高い性能を発揮できるため、医療従事者がAIを導入する際の負担を軽減し、AI利用の可能性を大きく広げるツールになり得ます。
これにより、従来のAIのように大量のデータを揃える必要がなく、医療分野でのAI活用のハードルが下がります。
まとめ
ICL（文脈内学習）は、少ないデータでAIの出力を最適化できる手法です。
従来のファインチューニングと異なり、モデルを再学習させる必要がなく、数例のデータを示すだけで医療分野向けの調整が可能です。
データ収集が難しい医療現場でもAIの導入がしやすくなり、診断支援や疾患予測、患者サポートの効率化が期待できます。
ICLを利用すれば、AI活用におけるデータ不足やコスト面での課題が軽減され、医療従事者にとって身近なAI導入の手段となるかもしれません。
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