ファインチューニングとは、生成AIがデータを学習する方法のひとつで、生成AIに自社独自のデータを学習させることで、専門特化したAIモデルを構築する手法のことをいいます。

本記事では、ファインチューニングの仕組みやメリット・デメリット、RAGとの違いまでわかりやすくご紹介します。

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ファインチューニングとは

ファインチューニングとは、生成AIがデータを学習する方法の一つです。生成AIの提供するAIモデルに、自社データなどの特別なデータを学習させることで、モデル自体を特定の目的に専門特化したオリジナルなものにアップデートすることができます。

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用の生成AIを構築することが可能となります。

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ファインチューニングと他のデータ学習方法の比較

ファインチューニングと他のデータ学習方法を比較した図は上の通りです。

• ①ファインチューニング：自社の目的・用途に特化した生成AIを構築
• ②プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能
• ③RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①ファインチューニング：自社の目的・用途に特化した生成AIを構築

ファインチューニングによる学習では、生成AIの提供するモデルに、自社データを学習させることで、モデル自体を自社専用のものにアップデートします。

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用の生成AIを構築することが可能です。

メリット

• 業界やタスクに特化可能：モデル自体をアップデートするため、自社の業界、事業領域や特定のタスクに特化した精度の高い回答を得られるようになります。
• ユーザーが利用しやすい：モデル自体が自社のニーズにカスタマイズされたものになっているため、AIの知識の乏しい社員でも簡単に自社独自の生成AIを利用できるようになります。

デメリット

• 導入ハードルが高い：ファインチューニングには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• コストが高い：モデルの学習には膨大なデータを学習させる必要があり、その過程で生成AIのAPIに対して従量課金での支払いをすることとなります。また、学習に用いるデータセットを収集・整理するコストもかかることとなります。

②プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能

2つ目の方法は、プロンプトエンジニアリングによるデータの学習です。

そもそもプロンプトエンジニアリングとは、生成AIに入力する質問や指示の内容を工夫することで、適切な回答を引き出すことを指します。

生成AIに入力する質問や指示に、データをテキストで入力したり、CSV、PDFファイル、URLなどを添付することで、そのデータを学習した回答を得ることができます。

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メリット

• 非エンジニアでも実行可能：プロンプトエンジニアリングには、エンジニアリングの専門知識やスキルが必要ないため、非エンジニアの方でも比較的簡単に、データを学習させることができます。
• コストが低い：生成AIへの入力内容を変更するだけなため、追加での料金などはかかりません。

デメリット

• プロンプトエンニアリングスキルが必要：データを活用し生成AIから適切な回答を得るためには、質問や指示の設計や記述のフォーマットなどのスキルが必要となります。
• 学習データ量の制限：プロンプトエンジニアリングでは入力できるデータ量に限りがあるため、膨大な顧客とのやりとりや社内データなどを学習させることには向いていません。

③RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み

3つ目の方法は、RAG(Retrieval-Augmented Generation)によるデータ学習です。

RAGとは、生成AIが質問に回答する際に、生成AIのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

メリット

• 膨大なデータ量の学習が可能：RAGではプロンプトエンジニアリングと異なり、膨大な量のデータを学習させることができます。そのため、自社データをフル活用した業務効率化やサービス創出が可能となります。
• 最新データに基づく回答：RAGでは生成AIと自社のデータベースが接続されており、常に最新のデータを活用した回答を得ることが可能です

デメリット

• 導入ハードルが高い：RAGには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• 回答時間が長い：RAGでは回答の際に、膨大な自社データを検索させることになるため、回答までに長い時間を要する傾向があります。

データ学習方法の選び方

3つのデータ学習方法の選び方は、以下の通りです。

①ファインチューニングがおすすめの方

ファインチューニングは、多少コストはかかっても、AIモデル自体を自社の業界や特定の業務に特化したものに再構築したい方におすすめです。

②プロンプトエンジニアリングがおすすめの方

プロンプトエンジニアリングは、コストや手間をかけずに、自分たちでデータを学習させたい方におすすめです。

③RAGがおすすめの方

RAGは、社内のノウハウや顧客データの抽出など膨大なデータから検索・抽出するタイプの活用をしたい方におすすめです。

ファインチューニングを実施する３つのステップ

ファインチューニングを実施するステップは、以下の通りです。

• Step 1：OpenAIのAPIキーの取得
• Step 2：学習させるデータの準備・アップロード
• Step 3：モデルのファインチューニングと結果の確認

それぞれについて、ChatGPTを例にわかりやすく紹介していきます。

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Step 1：OpenAIのAPIキーの取得

まず、OpenAIのプラットフォームにアクセスし、左上にある鍵のアイコン「API keys」をクリックします。

その後、以下の画面に表示される「+ Create new secret key」を選択します。

Keyの名前を入力すると、新しいAPIキーが表示されるので、コピーして入手します。

Step 2：学習させるデータの準備・アップロード

次に、ファインチューニングさせたいデータを準備します。モデルが学習するべき質問と回答を組み合わせたセットを作成しておく必要があります。

データの準備が整ったら、PythonのOpenAIライブラリをインストールして、アップロードの準備をします。

その後、OpenAIのサイトでコピーしたAPI Keyをセットし、準備しておいたファインチューニング用のデータセットを、Open AIのサイトにアップロードします。

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Step 3：モデルのファインチューニングと結果の確認

アップロードされたデータをもとに、コードを実行してモデルをファインチューニングします。これにより、OpenAIのサイトでモデルがファインチューニングされます。

ファインチューニングの結果は、実行画面のStatusから確認することができます。「succeeded」は成功、「pending」は実行待ちの状態です。全てのStatusが「succeeded」になれば、ファインチューニングは完了です。

企業のファインチューニングの活用事例５選

企業のファインチューニングの活用事例として、主に以下の5つが挙げられます。

• ①チャットボットによる顧客対応
• ②社内情報検索システムの構築
• ③業界固有の専門的な文章の作成
• ④カスタマイズされた音声の再現
• ⑤パーソナライズされたマーケティング

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①チャットボットによる顧客対応

生成AIに社内独自の情報を学習させることで、より精度の高いチャットボットを構築し、顧客対応に当たらせることができます。

従来のチャットボットでは、一般的な質問への回答はできるものの、製品やサービスに関する詳細な情報等に関する質問には回答できないことが多々ありました。

ファインチューニングにより自社独自の情報を学習させれば、製品やサービスに関する細かい情報にも回答できるようになり、チャットボットの精度が大きく向上します。

②社内情報検索システムの構築

生成AIに自社のマニュアルや顧客情報などのデータを学習させることで、モデルを自社専用にアップデートし、社内情報の検索システムを構築することができます。

これにより、膨大なマニュアルを一つずつ読み込む必要がなくなり、業務の効率化や情報共有の円滑化を実現することができます。

③業界固有の専門的な文章の作成

生成AIに業界固有の専門的な内容の論文やデータを学習させることで、その業界固有の専門的な文章を作成することができるようになります。

例えば、カルテや診断書などの医療文書や契約書などの法律文書といった高度に専門的な内容の文書の作成に活用することができます。

④カスタマイズされた音声の再現

生成AIに様々なタイプの声や口調のデータを学習させることで、特定の人物の声を再現した音声を出力することができるようになります。

音声チャットボットや動画コンテンツでのナレーションなど、様々な場面で活用することができます。

⑤パーソナライズされたマーケティング

生成AIに自社の顧客情報や過去の購買履歴などのデータを学習させることで、これらのデータに基づいたパーソナライズされたマーケティングを行うことができるようになります。

各顧客の好みに応じたレコメンデーションによる広告効果の向上などが期待できます。

AIを活用した業務効率化を実現する７つの方法

AIを活用した代表的な業務効率化の方法として以下の７つが挙げられます。

• ①新サービス/商品企画：リサーチからアイデア出し・評価までを支援
• ②開発・製造：製品製造に加えソフトウェア/コンテンツの開発も効率化
• ③流通：膨大なデータに基づき限りなくロスの少ない流通を実現
• ④マーケティング：コンテンツ制作の自動化により業務革新が進む
• ⑤営業：日々の事務業務から提案内容・資料の作成までを効率化
• ⑥人事/採用：採用などに関する膨大な作業の自動化・意思決定の支援
• ⑦カスタマーサポート：AIが人よりも満足度高く省コストな対応を実現

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①新サービス/商品企画：リサーチからアイデア出し・評価までを支援

新サービス/商品企画の業務は、人間が知恵を絞って行うというイメージが強いですが、膨大な情報を理解・分析し、多数のアイデアを自動で生成できるAIと非常に相性の良い業務です。

＜活用業務例＞

• 市場動向分析：膨大なデータから、顧客のニーズや市場トレンドなどを高精度で分析・予測
• 企画アイデア立案：市場動向や自社の現状・強み等を踏まえたサービス/商品企画のアイデアを、短時間で数百・数千件リストアップ
• 企画アイデアの評価：企画アイデアを様々な観点から総合的に評価し、意思決定をサポート

②開発・製造：製品製造に加えソフトウェア/コンテンツの開発も効率化

開発・製造の業務では、設計からプロトタイプ開発、生産プロセスの最適化まで、幅広い場面でAIの活用が進んでいます。また、生成AIの登場により、製品だけでなく、ソフトウェアサービスやコンテンツの開発・制作にもAI活用が急速に広がっています。

＜活用業務例＞

• 製品設計の最適化：多数の設計/デザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、魅力的かつ省コストな設計を実現
• 製品製造ラインの自動化：画像認識・予測・実行系AIにより、製造ラインの以上検知や不良品の検出、ライン運用を自動化・効率化
• ソフトウェア・コンテンツ作成の自動化：生成AIを活用したシステム設計やコーディングの自動化により、開発期間やリソースを削減

③流通：膨大なデータに基づき限りなくロスの少ない流通を実現

流通業務は、需要に対して正確なボリューム・タイミングで供給することが求められるため、膨大なデータに基づく分析・予測を得意とするAIと非常に相性の良い業務です。

＜活用業務例＞

• 出店戦略の立案：市場動向や対象エリアの人流データ・競合の出店状況などの膨大なデータに基づく分析・予測により、どのエリアや店舗形態で出店すべきかの意思決定をサポート
• 在庫管理の最適化：過去の販売データ・季節トレンド、市場動向などの膨大なデータに基づく分析・予測により、エリア・店舗ごとでの過剰在庫や在庫不足を防止
• 輸送の最適化：最新の各地点の在庫状況や交通状況や天候などの様々なデータに基づく分析・予測により、商品の効率的な輸送方法・ルートを決定

④マーケティング：コンテンツ制作の自動化により業務革新が進む

マーケティング領域では、従来より定量データ分析等でAI活用が進んでいましたが、文脈の理解や文書・画像の自動作成が可能な生成AIの登場により、マーケティング手法や社員の働き方などに革新が起こっている領域です。

＜活用業務例＞

• 更なる消費者理解のサポート：定量データに加え、消費者のレビューやSNSでの投稿などの定性データの両面から詳細な分析が可能
• コンテンツ作成の自動化：高精度なキャッチコピー、文章、画像/動画のクリエイティブの自動作成により大幅な効率化を実現
• 高度なパーソナライズの実現：各消費者のデータに基づき、対象者・チャネル・タイミング・コンテンツを最適化したマーケティングが可能

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⑤営業：日々の事務業務から提案内容・資料の作成までを効率化

営業では、日々数多くの顧客との綿密なコミュニケーションが求められますが、各種情報を人間と同様の言語・言い回しで理解・表現可能な生成AIの登場により、大幅な効率化が進んでいます。

＜活用業務例＞

• 事務作業の効率化：メール文の叩き台の作成や議事録作成などの日常的な事務作業を自動化することで、各人の生産性を大きく向上
• 提案内容の検討サポート：市場/競合動向や自社商材などの膨大なデータと顧客のニーズを掛け合わせた分析により、精度の高い提案内容の叩き台を自動生成
• 提案資料の効率化：提案書のフォーマットや提案概要を学習させることで、文章やパワーポイントでの提案資料の叩き台を自動作成

⑥人事/採用：採用などに関する膨大な作業の自動化・意思決定の支援

人事/採用業務は、定型的な作業が膨大に発生することや意思決定プロセスが属人的であることなどの課題を抱えることが多く、データに基づく作業の自動化や意思決定の支援に強みを持つAIと相性が良い業務です。

＜活用業務例＞

• 採用業務の効率化：採用募集の文面・資料作成や応募者管理、スケジュール調整などの業務を効率化
• 候補者の絞り込み：候補者の履歴書/職務経歴書と企業の採用条件や社員のパフォーマンスデータなどを掛け合わせた分析により、絞り込みを自動化
• 社員育成の支援：アンケートやパルスチェック、面談内容などを分析し、社員の成長・エンゲージメント向上に繋がる、キャリアパスや教育内容を提案

⑦カスタマーサポート：AIが人よりも満足度高く省コストな対応を実現

カスタマーサポートは、人間が丁寧に対応することが重要というイメージが強いですが、人間と同様の言語・言い回しで理解・表現可能な生成AIの登場により、人手不足の解消や待ち時間の短縮など、大幅な満足度向上やコスト削減が進む業務領域です。

＜活用業務例＞

• チャットボットによる自動化：対話型/文章生成AI対話により、ECサイトやアプリケーション上での、チャット形式での、タイムリーな顧客対応24時間365日実現
• コールセンター業務の自動化：対話型/音声生成AIにより、電話での問い合わせの理解・適切な案内を、タイムリーかつ24時間365日提供可能
• 人力による対応の支援：問い合わせの振り分け自動化や人間が回答する際に参考になる情報のタイムリーな提供による支援

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。