ファインチューニングとは何か？
RAGとの違いとビジネス活用のポイントを解説

ファインチューニングの仕組みは、学習済みモデルの構造を利用しています。
機械学習モデルは多数の層で構成されており、入力に近い層ほど汎用的な特徴を、出力層に近いほど具体的な特徴を捉える傾向があります。
ファインチューニングでは、この学習済みモデルの重みを引き継ぎ、主に出力層に近い一部の層を新しいデータで再学習させます。これにより、モデルが持つ広範な知識を維持しながら、特定のタスクや専門用語に対応できるようパラメータを微調整します。

ファインチューニングの重要性は、汎用的なAIモデルが抱える課題を解決し、特定の目的に応じた精度を達成する点にあります。例えば、医療や法律といった専門分野では、独自の用語や文脈の理解が不可欠です。ファインチューニングを行うことで、こうした専門知識をモデルに学習させ、回答の精度を高めることができます。
また、社内文書やマニュアルを追加学習させることで、企業の業務に特化した問い合わせ対応システムの構築も可能です。このように、目的に合わせてAIをカスタマイズする上でファインチューニングは重要な役割を果たします。

ファインチューニングとRAGは、どちらも生成AIの性能を高める技術ですが、そのアプローチに明確な違いが存在します。ファインチューニングがモデル内部の知識を更新するのに対し、RAGは外部のデータベースから最新情報や専門知識を検索し、それを基に回答を生成する手法です。これらの手法についてここから詳しく紹介します。

RAGとは、「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。この仕組みをわかりやすく説明すると、生成AIが回答を作成する際に、外部のデータベースから関連情報を検索し、その内容を参考にする技術です。ユーザーからの質問が入力されると、まず外部のデータベースなどから関連性の高い文書を検索 (Retrieval) します。そして、検索結果をプロンプトに含めてAIに渡すことで、AIはより正確で最新の、あるいは専門的な情報に基づいた回答を生成 (Generation) します。これにより、AIモデル単体では不足していた情報が補足されるため、より広範な質問に対応が可能となります。

ファインチューニングとRAGの主な違いは、知識の更新方法と情報の参照元です。ファインチューニングは、既存のAIモデルに追加学習を行い、モデル内部のパラメータを更新して知識を統合します。これにより、特定のタスクや専門分野に特化した応答が可能になりますが、学習には時間とコストがかかり、情報の鮮度を保つためには定期的な再学習が必要です。
一方、RAGは、モデル自体を再学習させることなく、外部のデータベースから関連情報を検索し、その情報を基に回答を生成します。このため、常に最新の情報を参照でき、ハルシネーション (AIが事実に基づかない情報を生成すること) の抑制にもつながります。

ファインチューニングは、企業の特定の課題解決や、特定のビジネスドメインに特化したAIを構築する場合に適しています。例えば、自社の製品やサービスに関する専門用語、顧客対応の履歴データ、特定の業界に特化した規制やガイドラインなど、汎用モデルではカバーしきれないニッチな知識をモデルに学習させたいケースです。これにより、モデルはより精度の高い回答を生成し、企業の競争力強化に貢献します。さらに、ブランド独自のトーンやスタイルでコミュニケーションを行う必要がある場合にも、ファインチューニングは有効な手段となります。

RAGは、日々更新される最新情報や、膨大な量の社内文書など、外部に存在する多種多様なデータソースを活用して、事実に基づいた正確な情報を提供することに長けています。特に、情報の出典を明示したい場合や、頻繁に情報が更新される分野での利用に適しています。これにより、AIが事実に基づかない情報を生成するハルシネーションの抑制にもつながります。例えば、企業の最新製品情報や、株価のようなリアルタイムで変動するデータへの対応に有効です。

大規模言語モデルは、学習時点までのデータしか知識として持たないため、それ以降の新しい情報には対応できないという課題があります。これを解決するため、最新の公開データを活用したファインチューニングが効果的です。例えば、最近のニュース記事や統計データ、法改正情報などをモデルに学習させることで、モデルの知識を常に最新に保ち、時事性の高い質問や最新動向に基づいた分析に対応できるAIを維持できます。