仮説推論とは観測された不完全な事象から妥当な説明や結論を導く推論であり，視覚的仮説推論とは視覚情報に基づいた仮説推論である．本稿ではLLMのIn-Context Learningを活用した視覚的仮説推論手法を提案する．実験により，Few-Shot Prompting(FSP)の有効性を仮説推論タスクにおいて確認し，さらにFSPにおいて適切なサンプルを類似画像検索により取得する方法の有効性を示した