生成AIのファインチューニングについて

生成AIにおけるファインチューニング（Fine-tuning）とは、すでに大規模データで事前学習されたモデルに対して、特定のタスク・ドメイン・運用要件に適合させるための追加学習を行う工程を指します。

これは「ゼロからAIを育てる」ものではなく、

• 既存の言語能力・推論能力を前提に
• 出力の仕方・判断基準・形式・一貫性を調整する

ための工程です。

事前学習・ファインチューニング・運用制御の関係

生成AIは一般に、次の3層構造で考えると理解しやすくなります。

1. 事前学習（Pre-training）
   大規模な汎用データにより、言語理解・推論・一般知識を獲得
2. ファインチューニング（Fine-tuning）
   特定用途における振る舞い・判断・表現を最適化
3. 運用時制御（プロンプト／RAGなど）
   実データや利用文脈を与えて応答を制御

ファインチューニングは②に該当します。

「ファインチューニングは知識ではなく振る舞いを最適化する」の正確な意味

実務解説でよく使われる

「ファインチューニングは“知識”ではなく“振る舞い”を最適化する」

という表現は、完全に正しいわけではありません。

正確には

• ファインチューニングによって
  新しい知識や専門情報をモデル内部に埋め込むこと自体は可能
• しかし実務上は
  知識の追加・更新目的で使うとコストや保守性が悪化しやすい

という事情があります。

そのため現場では、

• 知識の供給・更新 → RAG（検索拡張生成）
• 回答の形式・口調・判断ルール・一貫性 → ファインチューニング

という役割分担が選ばれることが多い、という意味で「振る舞い寄り」と説明されます。

ファインチューニングによって実際に変わるポイント

出力の一貫性・再現性

• 同じ入力に対して毎回ほぼ同じ回答を返す
• トーン（敬語／常体／ブランド口調）が安定する
• 曖昧表現や逃げ表現が減る

これはプロンプトだけでは安定させにくい部分です。

判断基準の固定化

たとえば、

• 「どの条件ならYES／NOと答えるか」
• 「どこまで断定し、どこから注意書きを入れるか」

といった判断ロジックの一貫性をモデルに持たせることができます。

出力フォーマットの厳格化

• JSON
• 帳票形式
• 箇条書きの粒度
• セクション構成

など、機械処理前提の出力と非常に相性が良いのも特徴です。

主なファインチューニング手法

教師ありファインチューニング（Supervised Fine-Tuning / SFT）

最も基本的で、実務でも最頻出の手法です。

• 入力（指示・質問）
• 出力（理想的な回答）

をペアデータとして学習させます。

特徴

• 実装が比較的シンプル
• 業務ルール・FAQ・定型回答に強い
• 成果はデータ品質に強く依存

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）

人間の評価をもとに、

• 良い回答
• 悪い回答

の比較結果（好み）を学習させ、報酬モデルを通じて最適化します。

特徴

• 自然さ・安全性・読みやすさの改善に強い
• 大規模モデル向け
• 構築コスト・運用コストが高い

DPO（Direct Preference Optimization）

DPOはRLHFと同じ「好み最適化」問題を扱いますが、

• 報酬モデルを作らず
• 強化学習ループも回さず
• 分類損失として直接最適化する

という、よりシンプルな代替手法です。

実務上は

「RLHF系の好み最適化を、より軽量に行う方法」

として扱われます。

パラメータ効率型ファインチューニング（LoRA / Adapter）

モデル全体を更新せず、

• 元の重みは凍結
• 追加した小規模パラメータのみ学習

する方式です。

特徴

• 学習コスト・GPU要件が低い
• 元モデルの汎用性能を維持しやすい
• 中小規模案件の実質的な第一選択

※ただし、データ設計を誤ると出力が偏る（壊れる）点は通常のFTと同じです。

実務でのファインチューニング工程（現実ベース）

ステップ1：目的の定義（最重要）

• 何が問題なのか（精度／一貫性／禁止表現／形式）
• プロンプトではなぜ足りないのか
• RAGでは解決できないのか

ここが曖昧なまま始めると、ほぼ確実に失敗します。

ステップ2：学習データ設計

重要なのは量よりも以下です。

• 正解が明確である
• 実運用を忠実に反映している
• 境界ケース・NG例が含まれている

「数百〜数千件でも効果が出ることはある」というのは事実ですが、タスク難易度と品質依存であり、保証ではありません。

ステップ3：学習と評価

• ベースモデル選定
• 学習率・エポック数調整
• 未学習データでの検証

特に学習データをそのまま当てて満足しないことが重要です。

ステップ4：運用・再学習

• 実運用ログから失敗例を収集
• データに反映
• 定期的に再学習

ファインチューニングは一度やって終わりではありません。

RAG・プロンプトとの正確な棲み分け

手法	強み	弱み
プロンプト	手軽・即応性	再現性・安定性
RAG	知識更新・大量文書	文体・判断基準
ファインチューニング	一貫性・形式・判断	情報更新コスト

実務では併用が前提になることがほとんどです。

• RAGで知識を供給
• ファインチューニングで振る舞いを固定

という設計が最も安定します。

導入判断の現実的な基準

ファインチューニング向き

• 同じ質問・タスクが大量に発生する
• 回答形式が厳密
• 責任ある判断（法務・金融・医療など）
• 社内向けで表現を固定したい

向かないケース

• 情報更新が非常に頻繁
• 試験的・一時的利用
• 自由度の高い創作目的

プラットフォームについて（一般論）

• OpenAI
• Hugging Face

いずれもファインチューニング（特にSFTやLoRA）に対応していますが、対応モデル・方式・価格は頻繁に変わるため、常に公式情報の確認が前提となります。

まとめ

• ファインチューニングは振る舞い・判断・形式を安定させるための技術
• 知識を埋め込めないわけではないが、更新性の観点ではRAGが有利
• RLHFとDPOは「好み最適化」という共通問題を別アプローチで解く手法
• 成否の大半は目的定義とデータ設計で決まる

以上、生成AIのファインチューニングについてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。