ファインチューニングとは何か――AIを目的に合わせて調整する仕組みをやさしく理解する

前回は、「推論モデルとは何か」について説明しました。

推論モデルとは、複雑な問題を段階的に考えることに強いAIモデルです。数学、プログラミング、計画立案、原因調査など、少しじっくり考える必要がある場面で力を発揮します。

今回からは、AIをより実用的に使うための技術に入っていきます。

その一つが、ファインチューニングです。

ファインチューニングは、AIを特定の目的に合わせて調整する方法です。

一言でいうと、ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIに追加の訓練を行い、特定の分野や使い方に合うように調整することです。

たとえば、一般的な文章が書けるAIに、医療、法律、カスタマーサポート、社内文書、特定の文章スタイルなどを追加で学ばせることで、その目的に合った答え方をしやすくすることがあります。

ファインチューニングとは何か

ファインチューニングは、英語では fine-tuning と書きます。

fine は「細かい」、tuning は「調整」という意味です。

つまり、ファインチューニングとは「細かく調整すること」です。

AIの世界では、すでに事前学習を終えたモデルを、さらに特定の目的に合わせて追加学習させることを指します。

第11回で説明したように、事前学習とは、AIが大量のデータから基本的なパターンを学ぶ段階です。

大規模言語モデルの場合、事前学習によって、言葉のつながり、文法、説明の仕方、会話の流れ、知識の断片などを身につけます。

しかし、事前学習だけでは、すべての仕事にぴったり合うとは限りません。

そこで、特定の目的に合わせて追加で調整す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は「専門練習」に似ている

ファインチューニングは、人間でいう専門練習に似ています。

たとえば、野球選手を考えてみましょう。

基礎体力、走る力、投げる力、打つ力は、どの選手にも必要です。

これはAIでいう事前学習に近いものです。

しかし、ピッチャーになるなら投球練習が必要です。

キャッチャーになるなら配球や守備の練習が必要です。

バッターとして活躍するなら打撃練習を深める必要があります。

同じ野球選手でも、役割によって必要な練習は変わります。

AIも同じです。

事前学習で広い基礎力を身につけたあと、特定の目的に合わせて追加で練習することで、よりその用途に合ったAIになります。

なぜファインチューニングが必要なのか

一般的なAIは、幅広い内容に対応できます。

文章を書いたり、要約したり、翻訳したり、質問に答えたり、アイデアを出したりできます。

しかし、仕事でAIを使う場合には、「一般的に正しい」だけでは足りないことがあります。

たとえば、会社ごとに文章の言い回しが違います。

お客様への返信では、使ってよい表現と避けたい表現があるかもしれません。

医療、法律、金融、製造、教育などの分野では、専門用語や独自の書き方があります。

こうした場合、一般的なAIにそのまま任せると、答えが少しずれたり、会社のルールに合わなかったりすることがあります。

ファインチューニングは、AIをこうした特定の使い方に合わせるための方法です。

• 特定の分野の表現に合わせたい
• 会社独自の文体に近づけたい
• 回答の形式を統一したい
• カスタマーサポートの返答を安定させたい
• 専門的な文章の書き方に寄せたい
• 特定の分類や判定を行いやすくしたい

ファインチューニングで何が変わるのか

ファインチューニングを行うと、AIの答え方や振る舞いを特定の方向に寄せることができます。

たとえば、次のような変化が期待されます。

• 特定の文体で答えやすくなる
• 決まった形式で出力しやすくなる
• 特定の分野の言葉遣いに合いやすくなる
• 同じ種類の質問に対する回答が安定しやすくなる
• 分類や抽出などの作業がしやすくなる

たとえば、通常のAIに「お客様への返信文を作って」と頼むと、丁寧な文章は出せるかもしれません。

しかし、その会社らしい言い回し、避けたい表現、返信の順番、謝罪の仕方までは、毎回きれいにそろわないことがあります。

そこで、過去の良い返信例を使ってファインチューニングすれば、その会社の返信スタイルに近い文章を出しやすくなります。

ただし、ファインチューニングをすれば何でも完璧になるわけではありません。

あくまで、AIの答え方を特定の方向に調整する技術です。

ファインチューニングは知識を追加する方法なのか

ここはとても重要です。

ファインチューニングは、AIに新しい知識を追加する方法として語られることがあります。

しかし、実用上は、ファインチューニングを「知識を詰め込むための方法」と考えすぎない方がよいです。

なぜなら、会社の最新情報、商品情報、マニュアル、価格表、規約などは、時間とともに変わることが多いからです。

こうした変わりやすい情報をAIモデルの中に直接覚え込ませると、情報が古くなったときに更新が大変になります。

また、AIがその情報をいつも正確に取り出せるとは限りません。

ファインチューニングは、どちらかというと、知識そのものを覚えさせるよりも、答え方、形式、判断の傾向、作業の型を調整するのに向いています。

一方、最新の資料や社内文書を参照させたい場合には、RAGという方法が向いていることがあります。

RAGについては次回以降で詳しく説明します。

ファインチューニングとRAGの違い

ファインチューニングとよく比較されるのが、RAGです。

RAGとは、AIに外部の資料を検索させ、その資料をもとに回答させる仕組みです。

簡単にいうと、ファインチューニングはAIそのものを調整する方法です。

RAGは、AIに必要な資料をその都度見せて答えさせる方法です。

たとえば、会社のマニュアルをもとに質問に答えるAIを作りたい場合、必ずしもファインチューニングが最適とは限りません。

マニュアルの内容は更新されることがあります。

その場合、AI本体に覚えさせるより、最新のマニュアルを検索して、その内容をAIに渡すRAGの方が管理しやすいことがあります。

一方で、「回答の形式をいつも同じにしたい」「特定の分類を安定して行いたい」「会社らしい文章の雰囲気に寄せたい」といった場合は、ファインチューニングが役立つことがあります。

ファインチューニングに向いている場面

ファインチューニングに向いているのは、同じ種類の作業を何度も安定して行いたい場合です。

たとえば、次のような場面です。

• 問い合わせメールの返信文を一定の形式にそろえる
• 商品レビューを決まった基準で分類する
• 文章を特定の文体に変換する
• 社内ルールに合う表現へ整える
• 決まった形式のデータを抽出する
• 業界特有の言い回しに合わせる

たとえば、カスタマーサポートでは、返信の雰囲気や構成をそろえることが大切です。

謝罪、状況説明、対応方法、締めの言葉など、会社としての型がある場合があります。

その型に合った良い回答例をたくさん用意してファインチューニングすれば、AIが似た形式で答えやすくなります。

また、レビューや問い合わせ内容を「苦情」「質問」「要望」「不具合報告」などに分類するような作業にも使われることがあります。

ファインチューニングに向いていない場面

一方で、ファインチューニングに向いていない場面もあります。

特に注意したいのは、頻繁に変わる情報を覚えさせたい場合です。

たとえば、次のようなものです。

• 最新の商品価格
• 在庫情報
• 毎月更新される社内規定
• イベントの日程
• 最新ニュース
• 頻繁に変わるFAQ

これらをファインチューニングでAIに覚えさせると、情報が更新されたときに再調整が必要になります。

また、AIが古い情報を自然な文章で答えてしまう危険もあります。

こうした情報は、AI本体に覚え込ませるより、外部データベースや検索システムとつなげて、必要なときに最新情報を参照させる方が向いています。

つまり、ファインチューニングは「AIに何でも覚えさせる方法」ではありません。

使いどころを選ぶ必要があります。

ファインチューニングにはデータが必要

ファインチューニングを行うには、追加学習に使うデータが必要です。

たとえば、カスタマーサポート用に調整したいなら、良い問い合わせ対応の例が必要です。

文章の文体をそろえたいなら、目標となる文章の例が必要です。

分類をさせたいなら、入力例と正しい分類ラベルの組み合わせが必要です。

AIにとって、ファインチューニング用のデータは練習問題のようなものです。

練習問題の質が悪ければ、AIもよい調整ができません。

• 良い回答例
• 入力と出力のペア
• 分類ラベル付きのデータ
• 目標とする文体の文章
• 避けたい回答の例
• 正しい形式の出力例

ファインチューニングでは、データの量だけでなく質も重要です。

間違った例やバラバラな形式の例が多いと、AIの答えも不安定になります。

ファインチューニングの流れ

ファインチューニングの流れを簡単に整理すると、次のようになります。

• 目的を決める
• 必要なデータを集める
• データを整理する
• 入力と理想の出力をそろえる
• モデルを追加学習させる
• 結果をテストする
• 必要に応じてデータや設定を見直す

大切なのは、最初に目的をはっきりさせることです。

「なんとなく賢くしたい」では、うまくいきません。

どの作業を安定させたいのか、どのような出力が理想なのか、どの場面で使うのかを決める必要があります。

たとえば、「問い合わせメールへの返信を作るAI」と「商品レビューを分類するAI」では、必要なデータも評価方法も違います。

ファインチューニングの注意点

ファインチューニングには、いくつか注意点があります。

まず、データの準備に手間がかかります。

AIに学ばせるためには、よい例を集め、整理し、形式をそろえる必要があります。

また、間違ったデータや偏ったデータを使うと、AIの出力も偏ったり、間違ったりする可能性があります。

さらに、ファインチューニングしたAIでも、ハルシネーションが完全になくなるわけではありません。

特定の形式や文体には寄せられても、事実確認が不要になるわけではないのです。

• データ準備に手間がかかる
• データの質が結果に大きく影響する
• 情報が古くなる可能性がある
• ハルシネーションが完全になくなるわけではない
• 目的があいまいだと効果が出にくい
• 運用後のテストと改善が必要

ファインチューニングは強力な方法ですが、魔法の解決策ではありません。

使う目的を見極めることが大切です。

ファインチューニングとプロンプトの違い

ファインチューニングと似た効果を、プロンプトで実現できることもあります。

たとえば、「以下のルールに従って返信してください」「この形式で出力してください」とプロンプトに書けば、AIの答え方をある程度コントロールできます。

では、プロンプトとファインチューニングは何が違うのでしょうか。

まずはプロンプトでうまくいくか試すのが現実的です。

プロンプトで十分なら、ファインチューニングまでする必要はないこともあります。

一方、同じ作業を何度も行い、毎回長い指示を書くのが大変な場合や、出力の安定性が重要な場合には、ファインチューニングが候補になります。

ファインチューニングと仕事でのAI活用

仕事でAIを使う場合、ファインチューニングは便利な選択肢の一つです。

しかし、最初からファインチューニングを考える必要はありません。

多くの場合、まずは通常のAIを使い、プロンプトを工夫し、必要であればRAGで資料を参照させる方法を検討します。

それでも、出力形式や判断基準をもっと安定させたい場合に、ファインチューニングを考えるとよいでしょう。

たとえば、次のような順番で考えると整理しやすいです。

• まず普通にAIを使ってみる
• プロンプトを工夫する
• 必要な資料を渡して回答させる
• 社内文書の参照が必要ならRAGを検討する
• 出力形式や判断基準を安定させたいならファインチューニングを検討する

このように、ファインチューニングはAI活用の一つの手段です。

目的に合っている場合には効果的ですが、すべての問題に使うものではありません。

ファインチューニングを理解すると何が変わるのか

ファインチューニングを理解すると、「AIを自分たちの目的に合わせる」という考え方が見えてきます。

AIは、ただ使うだけのものではありません。

使い方によっては、会社の業務、文章の形式、専門分野、分類ルールなどに合わせて調整できます。

ただし、AIに何を覚えさせるべきか、何を外部資料として参照させるべきか、何をプロンプトで制御すべきかは、分けて考える必要があります。

ファインチューニングは、AIを目的に合わせて調整する強力な方法です。

しかし、最新情報を覚えさせる万能の方法ではありません。

この違いを理解しておくと、AI導入で失敗しにくくなります。

まとめ

ファインチューニングとは、すでに事前学習を終えたAIに追加の訓練を行い、特定の目的や分野に合わせて調整することです。

事前学習が広い基礎学習だとすると、ファインチューニングは目的に合わせた専門練習です。

ファインチューニングは、特定の文体、出力形式、分類基準、回答パターンなどを安定させたい場合に役立ちます。

一方で、最新情報や頻繁に変わる情報を覚えさせる方法としては、必ずしも向いていません。

そのような場合は、外部資料を検索してAIに渡すRAGの方が適していることがあります。

また、まずはプロンプトで対応できるかを試し、それでも安定しない場合にファインチューニングを検討するのが現実的です。

ファインチューニングは、AIを「一般的な道具」から「目的に合った道具」に近づける方法です。

ただし、データの質、目的の明確さ、運用後の確認が重要になります。

次回は、「RAGとは何か」について説明します。

RAGは、AIに外部資料を参照させ、その情報をもとに回答させる仕組みです。社内文書やマニュアルをAIに活用させるうえで、とても重要な技術です。