「うちの会社専用のAIが欲しい」——こんな要望をよく聞きます。
ゼロからAIを作るのは現実的ではありませんが、既存のモデルをカスタマイズすることは可能です。それが「ファインチューニング」です。
ファインチューニングとは
ファインチューニングって、AIを一から作ることとは違うんですか？
違います。例えるなら、「一から料理を習う」のではなく、「プロの料理人に、うちの店の味を覚えてもらう」イメージです。すでに基本ができているAIに、追加の知識やスキルを教え込むんです。
定義
ファインチューニング（Fine-tuning）とは、すでに学習済みの大規模言語モデル（LLM）を、特定のタスクや領域に適応させるための追加学習のことです。モデルをゼロから学習させるよりも、はるかに少ないデータとコストで、高い性能を実現できます。
なぜファインチューニングが必要なのか
GPT-4やClaudeはすでに高性能ですが、以下のような場合に限界があります：
- 自社特有の専門用語を知らない
- 業界固有の知識が不足している
- 特定のトーン・スタイルで回答できない
- 機密情報を扱えない
ファインチューニングを行うと、これらの問題を解決できます。
ファインチューニング vs プロンプトエンジニアリング vs RAG
プロンプトを工夫するのとは何が違うんですか？
良い質問です。カスタマイズには3つのアプローチがあり、それぞれ特徴が違います。
| アプローチ | コスト | 効果 | 難易度 |
|---|---|---|---|
| プロンプトエンジニアリング | 低 | 限定的 | 低 |
| RAG | 中 | 中 | 中 |
| ファインチューニング | 高 | 高 | 高 |
プロンプトエンジニアリング
プロンプト（指示文）を工夫して、AIの回答を調整する方法。最も手軽だが、効果には限界がある。
RAG（検索拡張生成）
外部データベースから関連情報を検索し、AIに渡して回答させる方法。ファインチューニングより手軽に、最新情報や自社データを活用できる。
ファインチューニング
モデル自体を追加学習させる方法。最も効果が高いが、コストと専門知識が必要。
まずはプロンプトエンジニアリングを試し、足りなければRAGを検討。それでも不足する場合にファインチューニングを検討するのがおすすめです。
ファインチューニングの具体的な手法
1. フルファインチューニング
モデル全体のパラメータを更新する方法。最も効果が高いが、計算コストも高い。
- すべてのパラメータを更新
- 最も高い性能を達成可能
- 大量のGPUメモリが必要
- オーバーフィッティングのリスクあり
2. LoRA（Low-Rank Adaptation）
LoRAって最近よく聞きますが、何が違うんですか？
LoRAは「効率的なファインチューニング」の手法です。モデル全体ではなく、一部の小さな行列だけを学習させます。結果として、必要なメモリは大幅に減り、学習も速くなります。
- 必要なメモリが大幅に削減
- 学習速度が向上
- 元のモデルを壊さない
- 複数の用途に切り替え可能
3. QLoRA
LoRAをさらに効率化した手法。量子化（数値の精度を下げる）を組み合わせることで、さらに少ないメモリで学習できます。
| 手法 | 必要メモリ | 精度 |
|---|---|---|
| フルファインチューニング | 非常に高い | 最高 |
| LoRA | 中程度 | 高い |
| QLoRA | 低い（3GB〜） | 高い |
実際のファインチューニング手順
Step 1: データセットの準備
最も重要なステップです。
ファインチューニングの成否は、データセットの品質で決まります。1000件の低品質データより、100件の高品質データのほうが効果的です。
- 質問と回答のペアを用意
- 一貫したフォーマットを維持
- エッジケース（例外パターン）も含める
- バランスの取れたデータ分布
Step 2: ベースモデルの選択
目的に合ったベースモデルを選びます。
| 用途 | おすすめモデル |
|---|---|
| 一般的なタスク | Llama 3.1（8B） |
| コーディング | CodeLlama |
| 日本語特化 | ELYZA、Japanese-GPT |
Step 3: 学習の実行
学習には何が必要ですか？
GPUが必要ですが、QLoRAなら3GBのVRAMでも可能です。Google ColabやKaggleの無料GPUでも始められますよ。
Step 4: 評価とテスト
学習後は、適切な評価指標で性能を確認します。
- 学習データ外でテスト
- 人間による定性評価も実施
- オーバーフィッティングをチェック
- 元の汎用性能が落ちていないか確認
ファインチューニングのコストと時間
必要なリソース
| 項目 | フル | LoRA/QLoRA |
|---|---|---|
| GPU | 16GB以上 × 複数 | 3-16GB × 1 |
| 学習時間 | 数日〜数週間 | 数時間〜数日 |
| データ量 | 数万〜数十万件 | 数百〜数千件 |
主要プラットフォーム
- Google Colab：無料枠あり、入門に最適
- Kaggle：無料GPU、週30時間まで
- AWS/GCP/Azure：本格的な学習向け
- Hugging Face：学習とデプロイを統合
よくある失敗と対策
オーバーフィッティング
学習データを「丸暗記」してしまい、新しいデータに対応できなくなる現象です。特に小さなデータセットで発生しやすい。
対策：
- データ量を増やす
- 学習を早めに停止する（Early Stopping）
- 正則化を適用する
汎用性能の低下
ファインチューニングにより、特定タスクの性能は上がっても、元の汎用的な能力が落ちることがあります。
対策：
- 汎用タスクのデータも混ぜる
- LoRAなど、元のモデルを保持する手法を使う
まとめ
ファインチューニングについて、重要なポイントをまとめます。
- 定義：学習済みモデルを特定タスク向けに追加学習させる技術
- 他の手法との違い：プロンプト < RAG < ファインチューニング（効果順）
- 主な手法：フル、LoRA、QLoRA（効率順）
- 重要なポイント：データセットの品質が最も重要
- 始め方：無料GPUでQLoRAから試すのがおすすめ
「自社専用AI」は、もはや夢ではありません。まずは小規模なデータセットでLoRAを試してみることをおすすめします。
