ファインチューニングとは？

ファインチューニングとは、すでに学習済みのAI（LLMなど）に自社のデータを追加で学習させ、特定の業務や用途に合わせて調整することです。ゼロからAIを作るのではなく、既存の優秀なモデルを土台にして使う手法です。

意味

通常のAIは幅広い知識を持ちますが、専門分野の言い回しや自社独自のルールには弱い場合があります。ファインチューニングは、そこに追加のデータを学習させることで、より自社向けに最適化する技術です。

使われる場面

例えば、カスタマーサポートの受け答えを自社の口調に合わせたい場合や、専門用語が多い業界向けにAIの回答精度を上げたい場合に使われます。社内文書の分類や要約など、特定業務に特化させたいときにも利用されます。

注意点・よくある誤解

ファインチューニングには専門知識やまとまった学習データ、計算資源が必要で、手軽に試せるものではありません。似た目的で使われる手法に「RAG（検索拡張生成）」があり、こちらは学習し直さずに外部の情報を参照させる方法です。多くの場合、まずはRAGやプロンプトの工夫で十分な効果が得られることもあるため、目的に応じて使い分けることが大切です。

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著者：デジタルレクリム株式会社 代表取締役 | AIマーケティング専門家

中村匠吾（なかむら しょうご）は、デジタルマーケティングとAI活用を専門とする経営者。20代前半からウェブ制作業界でキャリアを積み、デジタルレクリム株式会社を設立。「デジタルの力で企業と顧客を結ぶ」を理念に、AI・ChatGPTを活用したマーケティング手法で企業のDX推進を支援。2024年11月、著書『もしも、Chat-GPTがあなたの仕事の悩みを解決してくれたら ～杏奈と探る、AIとの付き合い方～』（デザインエッグ社）を出版。

著者：デジタルレクリム株式会社 代表取締役 | AIマーケティング専門家をフォローする