ファインチューニングとは？やり方や注意点について

2025年12月11日

ファインチューニング（Fine-Tuning）とは、あらかじめ大量のデータで学習された大規模言語モデル（LLM）に対し、追加データを用いて“目的に合わせた再学習”を行う技術です。

これにより、モデルは特定領域・特定スタイル・特定タスクに最適化され、汎用モデルでは再現しきれない高度な一貫性や精度を実現します。

ファインチューニングとは何か？

すでに学習済みのAIに「追加の学習例」を与えることで、次のような能力向上が期待できます。

書き方・文体・スタイルの統一
特定分野の知識強化
望ましいフォーマットで安定した出力
特定タスクへの高い再現性

汎用AIをそのまま使うのではなく、目的に最適化された専用モデルに育てる工程とイメージするとわかりやすいでしょう。

ファインチューニングで得られる主な効果

文体やルールを正確に再現できる

書籍、マニュアル、技術文章など、スタイルが明確なデータを学習させると、その特徴を正確に再現できるようになります。

専門領域の回答精度が高まる

法律・技術文書・学術領域など、一般モデルでは精度にばらつきが出やすい分野でも、学習データを与えることで安定性が向上します。

指定フォーマットでの出力が安定

レポート、解説書、Q&Aなど、一定の構成やスタイルを要求するタスクに向いています。

作業の再現性が高まる

毎回手動で指示を調整しなくても、モデルが“求められている答えの型”を理解した状態で動作します。

ファインチューニングの種類（実務での整理）

学術的な分類とは別に、目的ベースで整理すると次のようになります。

文体・表現チューニング

文章の特徴、説明のテンポ、語彙選択など“スタイル”を覚えさせる。

フォーマット再現チューニング

特定の文章構造・出力形式・手順書などの“型”を再現させる。

領域特化チューニング

特定の知識領域に強いモデルを作る。

※いずれも“公式分類”ではなく、現場で扱いやすい概念整理です。

ファインチューニングの手順

ここでは一般的なプラットフォーム（例：OpenAI）を想定した標準的な流れを説明します。

STEP 1：学習データの準備

データの品質が結果を大きく左右します。

良いデータの条件は次の通りです。

情報が正確である
文体・トーン・形式が一貫している
目的に合致した内容だけで構成されている
不要な情報（誤り・別の文体・例外的表現など）が含まれていない

模範的な出力のみを集めることが最重要です。

STEP 2：データをフォーマット化する

ファインチューニングでは多くの場合、「Input／Output」形式のデータを使用します。

例

Input
「次の内容を基に要約を作成してください：●●」
Output
（理想的な形式で書かれた要約）

こうしたペアを多数作成し、JSONL形式に整形します。

STEP 3：学習（Fine-Tuningジョブ）を実行

モデルを選ぶ
データをアップロード
学習ジョブを開始

これだけで数分〜数十分後には“独自のチューニング済みモデル”が生成されます。

STEP 4：評価とブラッシュアップ

出来上がったモデルを次の観点で検証します。

一般モデルとの比較
出力の再現性
文体・知識・回答形式の統一性
必要な修正を踏まえた再学習

評価→修正→再学習というサイクルを回すほど完成度は高まります。

ファインチューニングの注意点

ここを理解していないと、結果が大きく劣化する可能性があります。

データ質の低下＝モデル品質の低下

誤情報、文体ぶれ、曖昧なルールなどが混ざると、その癖をそのまま学習してしまいます。

→ データは“最良の例だけ”を厳選すること。

過度な学習は柔軟性を損なう

いわゆる「過学習（オーバーフィッティング）」が起こると、汎用的なタスクへの対応力が低下します。

対策

データ量を必要以上に増やしすぎない
明確な目的に絞る
指示テキスト（システムプロンプト）との併用で柔軟性を確保

著作権・個人情報の取り扱い

他者の文章を無断学習させるのはNG
個人名・メール・住所などは除去
自社または権利が明確なデータのみ使用する

1モデル＝1目的で設計する

複数のタスクを一つのモデルに混ぜると、挙動が不安定になります。

例

要約モデル
解説モデル
Q&Aモデル
と分ける方が高精度になります。

データ量の考え方

文体・形式の学習：少量（50〜200件）でも効果が出る
専門知識の強化：数百〜数千件が必要になる場合もある

データ量よりもデータの品質の方が優先度が高い点は変わりません。

プロンプト最適化との違い

項目	プロンプト最適化	ファインチューニング
方法	指示文で出力を調整	モデルそのものを学習
コスト	低い	学習コストが必要
柔軟性	高い	目的に特化するぶん汎用性が下がることも
再現性	指示次第で変わる	一貫性が高く安定