ファインチューニング

ファインチューニングとは、ChatGPTなどの汎用AIモデルに対して、自社のデータや業務内容に特化した追加学習を施し、より精度の高い応答ができるようにカスタマイズする手法です。

例えば、製造業の企業が自社製品の仕様書や技術マニュアルを使ってAIを追加学習させると、専門的な質問に対してより正確な回答ができるようになります。カスタマーサポート向けには、過去の問い合わせ対応ログを学習データとして使うことで、自社のトーン・マナーに合った返答ができるAIを作れます。

一方で、ファインチューニングには相応のコストと技術的な準備が必要です。学習データの品質管理、個人情報や機密情報の取り扱い、学習後のモデル評価など、複数のステップが求められます。中小企業では、まずRAG（検索拡張生成）などの軽量な手法を試し、必要に応じてファインチューニングを検討するという段階的なアプローチが現実的です。