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ファインチューニングとは？AIを自社用に追加学習させることをやさしく解説

「うちの言い回しに合わせられないの？」と言われたとき

AIに文章を作らせると、自社らしくない、教科書みたいな文面になる。 「うちの製品の雰囲気や言い回しに合わせて」と言われて、どう実現すればいいか迷う——そんなときに候補に挙がるのがファインチューニングです。

ファインチューニングとは？ひとことで言うと

ファインチューニングは、すでにあるAIに、自社のデータを追加で学習させて、自社向けに調整することです。ざっくり言うと、できあいのAIに「うちのやり方」を覚え込ませる作業です。 たとえるなら、一通りの仕事ができる中途採用の人に、自社のルールや言い回しを研修で覚えてもらうイメージに近いです。AIを一から作るわけではなく、土台はそのまま、味付けを足す発想です。

できあいのAIに自社のやり方を追加で覚えさせるファインチューニングを、中途採用者が社内研修で自社のルールや言い回しを学ぶ様子にたとえたイラスト
ファインチューニングは「自社研修」。一通りできる人材に、自社の言い回しやルールを追加で覚えてもらう発想

開発現場ではどこで使う？

ただし、現場で最初に検討されるのはRAG（資料を参照させる方式）のほうが多く、それで足りないときに次の手として出てくる、という位置づけになりがちです。

なぜ大事なのか

「自社向けにしたい」という要望には、いくつかの実現方法があります。ファインチューニングはその一つですが、データの準備や費用、メンテナンスの手間がそれなりにかかります。 選択肢を知っておくと、「これはプロンプトの工夫で足りる」「これはRAGで十分」「ここまで求めるならファインチューニング」と、現実的な落としどころを判断しやすくなります。

具体例で見る

「最新の社内ルールを答えさせたい」のなら、ルールは変わるので、資料を参照させるRAGのほうが向いています。 一方、「問い合わせ文を、いつも自社独特のていねいな文体で返したい」のように、知識ではなく出力のクセを安定させたい場合に、ファインチューニングが効くことがあります。知識を足したいのか、振る舞いをそろえたいのか、で向き不向きが分かれます。

つまり現場では？

ファインチューニングを使うということは、AIに自社向けの研修を受けさせて、振る舞いを自社仕様に寄せることです。手軽ではない分、本当にここまで必要かを見極めてから手をつけるのが無難です。

知らないとどう困る？

ファインチューニングとRAGの違いを知らないと、「自社向けにする＝とにかくファインチューニング」と決めつけ、手間も費用もかかる方法を選んでしまうことがあります。 多くのケースは、まずプロンプトの工夫やRAGで十分なことが多いです。違いを知っておくと、必要以上に重い選択を避けられます。

よくある勘違い

明日やるならこれ

「自社向けにしたい」という要望が来ているなら、それが「知らない知識を答えさせたい」のか「文体や振る舞いをそろえたい」のか、どちらに近いかを言葉にしてみましょう。前者ならRAG、後者ならファインチューニングが候補、という当たりがつきます。

ひとことで言うと

ファインチューニングとは、既存のAIに自社のやり方を追加で覚えさせる調整方法です。

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