ガイド
AI用語辞典プロンプト技法
Best-of-N サンプリング
読み: べすとおぶえぬさんぷりんぐ
最終更新: 2026-08-12・AI PICKS編集部
定義
Best-of-Nサンプリングとは、同一プロンプトに対しLLMが複数の候補出力を生成し、スコアリング基準で最も良いものを選択する推論時手法のこと。
Best-of-N サンプリングとは — 詳しく解説
Best-of-Nサンプリングは、推論時スケーリング手法の一つで、同じプロンプトに対してLLMが温度パラメータなどを変えながらN個の候補回答を並行生成し、報酬モデルや自己評価、多数決などの基準で最良の1件を選び出す。学習を追加せずに出力品質を底上げできる手法として広く採用されているとされる。ただし2026年時点の実運用では、Nを増やすほど推論コストがN倍近くまで積み上がる点が落とし穴になりやすい。API課金モデルのサービスではトークン単価×N回分のコストが直接効いてくるため、現場ではNを4〜8程度に抑えつつ、報酬モデルの精度とのバランスで打ち切るケースが多いとされる。相場感としては、精度が要求される要約・コード生成・数式推論タスクほどNを厚めに取り、チャット応答のようなレイテンシ重視の用途では採用を見送る選び方が現実的とされる。選定基準やコスト設計を誤ると、精度向上分よりAPI費用の増加が上回るため、タスクごとの費用対効果検証が欠かせない。
Best-of-N サンプリングの使用例
- コード生成タスクで同じプロンプトから5個の候補を生成し、テストの通過率が最も高いコードを自動選択する。
- 要約タスクでN=8の候補を生成し、報酬モデルのスコアが最上位だった1件を最終出力として採用する。
Best-of-N サンプリングに関連するAIツール
Best-of-N サンプリングの関連記事
関連用語
「プロンプト技法」の他の用語
プロンプト
AI への指示文。 役割 + タスク + 制約 + 文脈 の 4 要素を明示するのが基本。
プロンプトエンジニアリング
AI への指示文を 設計する技術。 役割・タスク・制約・文脈 の 4 要素 + Few-shot などのテクニック。
Few-shot プロンプト
AI に「お手本の例」を 3-5 件見せてから タスクを依頼する手法。 出力フォーマットが安定する。
Chain of Thought (思考の連鎖)
AI に「ステップごとに考えてください」と促し、 複雑な推論精度を上げる手法。
Zero-shot プロンプト
例示なしで AI にタスクを依頼する方法。 最新モデルは Zero-shot 精度が大幅に向上した。
システムプロンプト
システムプロンプトとは、AIアシスタントの応答スタイル・役割・制約をあらかじめ設定する隠し命令文のこと。ユーザーの入力より先に処理され、会話全体のトーンと動作範囲を規定する。
用語がわかったら、次はツール選び
12カテゴリ・1418語以上を体系的に整理しています