ファインチューニングとは、すでに学習済みのモデルをベースとして、新しいタスクや特定のデータセットに適応させるために追加の学習を行うプロセスです。学習済みのモデルは、特定のタスクに最適化されていないことが多いため、そのまま利用することができない場合もあります。そうした場合にファインチューニングを実施することで、次のようなメリットがあります特定のタスクやドメイン固有データに最適化できる既存モデルをベースにするため、トレーニング時間を大幅に短縮できる少量の教師データでモデルを特定のタスクに適応させられる本記事では、ファインチューニングのメリットと注意点、よく比較される転移学習とRAGとの違いについても解説します。ぜひ最後までお読みください。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%82%E3%82%8A%EF%BC%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81AI%E3%81%AE%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E3%81%AB%E5%A4%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E5%BD%B1%E9%9F%BF%E3%82%92%E4%B8%8E%E3%81%88%E3%82%8B%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AA%E6%A5%AD%E5%8B%99%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%81%AE%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%A8%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%80%81%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%83%AA%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E5%8D%81%E5%88%86%E3%81%AA%E7%A2%BA%E4%BF%9D%E3%81%8C%E5%87%BA%E6%9D%A5%E3%81%AA%E3%81%84...%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%A4%9A%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B%E3%80%82%3Cbr%3E%3Cbr%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cul%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E5%89%B5%E6%A5%AD%E4%BB%A5%E6%9D%A5%E5%9F%B9%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%8D%E3%81%9F%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6%E3%81%AB%E5%9F%BA%E3%81%A5%E3%81%8D%E3%80%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E8%87%AA%E5%8B%95%E8%BB%8A%E3%80%81%E8%A3%BD%E9%80%A0%E3%80%81%E3%82%A8%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%80%81%E5%BB%BA%E8%A8%AD%E3%83%BB%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%E3%80%81%E5%8C%BB%E7%99%82%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%95%E3%81%BE%E3%81%96%E3%81%BE%E3%81%AA%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%81%A7%E3%80%81%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%AF%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%3C%2Fli%3E%0A%3Cli%3E%E6%A9%9F%E5%AF%86%E6%80%A7%E3%81%AE%E9%AB%98%E3%81%84%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81%E3%81%8A%E6%89%8B%E6%8C%81%E3%81%A1%E3%81%AE%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%89%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%81%AB%E4%BF%9D%E5%AD%98%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%BE%E3%81%BE%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%3C%2Ful%3E%0A%3Cp%3E%E3%81%94%E4%BE%9D%E9%A0%BC%E3%82%92%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%A0%E3%81%84%E3%81%A6%E3%81%8B%E3%82%89%E3%80%81%E6%9C%80%E9%81%A9%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%81%AE%E6%8F%90%E6%A1%88%E3%82%84%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E3%83%9E%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%90%BD%E3%81%A8%E3%81%97%E8%BE%BC%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%A7%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%80%82%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%82%92%E7%86%9F%E7%9F%A5%E3%81%97%E5%B0%BD%E3%81%8F%E3%81%97%E3%81%9F%E7%B5%8C%E9%A8%93%E8%B1%8A%E5%AF%8C%E3%81%AA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%81%8C%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%92%E4%BB%A3%E8%A1%8C%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3C%2Fdiv%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22sd%20appear%20button-container%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Ffastlabel.ai%2Fresources%2Fpamphlet-ado%3Fid%3Dcta-blg-btn-toc-ado%22%20class%3D%22ctwhite-button%22%20id%3D%22cta-blg-btn-toc-ado%22%20target%3D%22_parent%22%3E%E3%81%BE%E3%81%9A%E3%81%AF%E8%B3%87%E6%96%99%E3%82%92%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%99%E3%82%8B%3C%2Fa%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%09%3C%2Fdiv%3E%0A%3C%2Fdiv%3E%0A%0A%3Cstyle%3E%0A%09body%20%7B%0A%09%09font-family%3A%20-apple-system%2C%20%22Hiragino%20Sans%22%2C%20%22Yu%20Gothic%22%2C%20sans-serif%3B%0A%09%09font-weight%3A%20norma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Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）の生成能力を、インターネットや企業内データベースなどの外部情報源からの情報検索で補強する手法です。具体的には、LLMが回答を生成する際に、関連する外部データソースから最新の情報を取り込んで回答します。モデルの再学習は不要です。ファインチューニングは特定のデータセットを用いて事前学習モデルに追加学習させるのに対して、RAGはLLMに外部の知識ベースからの情報を取り込むという違いがあります。RAGは事前学習モデルのパラメーターに手を加えないため、ファインチューニングよりも実装のハードルが低いと言えるでしょう。RAGについては下記の記事で解説しています。関連記事：RAGとは？仕組みから活用例までわかりやすく解説ファインチューニングのメリットファインチューニングは、既存モデルをベースにすることでトレーニング時間を短縮し、少量の教師データで特定のタスクやドメイン固有データに最適化できるため、効率的に高精度なモデルを構築できるメリットがあります。特定のタスクやドメイン固有データに最適化できる既存モデルをベースにするため、トレーニング時間を大幅に短縮できる少量の教師データでモデルを特定のタスクに適応させられるこれらのメリットについて詳しく解説します。特定のタスクやドメイン固有データに最適化できる事前学習されたモデルは汎用的な知識を持っていますが、ファインチューニングを行うことで特定のタスクやドメイン固有のニーズに合わせて精度を高められます。例えば、法律や医療など専門的な分野で使用する場合、ドメインに特化したデータで再調整することで、その分野に特化した知識を強化し、より高精度な予測を可能にします。既存モデルをベースにするため、トレーニング時間を大幅に短縮できるファインチューニングは、すでに事前学習されたモデルを基にするため、新たにゼロからモデルを学習させる必要がありません。事前学習では大量のデータと計算リソースを使用して一般的な知識を習得しています。そのため、特定のタスクに適応させるための再調整（ファインチューニング）は、計算時間とリソースを大幅に節約でき、迅速に結果を得ることが可能です。少量の教師データでモデルを特定のタスクに適応させられる「教師あり学習」でモデル開発を進めるには、学習させるための「正解」のラベルを付与するアノテーションを実施した高品質な教師データ（訓練データ）が必要です。しかし、教師データの用意には時間や費用がかかるため、モデル開発にかかる時間やコストの多くは教師データの確保に割かれてしまいます。ファインチューニングによって教師データが全く不要になるわけではありませんが、事前学習済みのモデルを活用することで、必要なデータ量を大幅に削減できます。ただし、データが少なすぎると過学習（オーバーフィッティング）のリスクが高くなるため、適切なデータ量が必要です。過学習については次の章で解説します。教師データについては、下記記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。関連記事：教師データとは？品質が求められる理由や作成方法・ポイントを紹介ファインチューニングの注意点一方で、ファインチューニングには次のような注意点もあります。過学習（オーバーフィッティング）に注意する必要があるベースモデルの選定が重要データの品質と多様性を担保する必要がある過学習（オーバーフィッティング）に注意する必要がある過学習（オーバーフィッティング）とは、モデルが訓練データに過度に適応しすぎて、未知のデータに適応する能力が低下する現象を指します。具体的には、モデルが訓練データの細かいパターンやノイズまで学習してしまい、未知のデータに対してうまく予測できなくなる状態です。データ量が少なかったり、データのばらつきが偏っていたりすると起こりやすくなります。ファインチューニングは過学習を引き起こすリスクがあるため、モデルが訓練データに過度に適応しないように、定期的な評価とともに、性能が向上しなくなった時点で学習を停止する、などの対策が重要です。ベースモデルの選定が重要ファインチューニングを行う際、使用するベースモデルがタスクに適しているかどうかを慎重に選ぶことが非常に重要です。選定するベースモデルがタスクに合っていない場合、効果的に機能しない可能性があります。ベースモデルはタスクの特性に合ったものを選び、必要に応じてモデルをカスタマイズすることが、ファインチューニング成功の鍵になります。データの品質と多様性を担保する必要があるファインチューニングに使用するデータは、モデルのパフォーマンスに直接影響を与えるため、高品質で多様なデータを使用することが重要です。過度に偏ったデータやノイズの多いデータは、モデルの精度を低下させる可能性があります。データの品質が低い場合、例えばラベルの誤りや不正確な情報が含まれていると、モデルは誤ったパターンを学習し、パフォーマンスが低下します。また、データに偏りがあると、モデルは特定の状況にのみ強く適応し汎化性が低下します。このため、データセットには多様なケースを含め、モデルがさまざまなシナリオで適切に動作できるようにする必要があります。例えば、感情分析を行う場合、ポジティブな感情だけでなく、ネガティブや中立的な感情も含まれるべきです。ノイズの少ないクリーンなデータと、タスクに関連する多様なサンプルを使用することで、モデルの精度と汎化能力（未知のデータに適応する能力）が向上します。データ作成にお困りなら、FastLabelにご相談くださいモデル学習のためのデータ収集にお困りなら、弊社FastLabelにご相談ください。ここでは、FastLabelを利用するメリットをご紹介します。多様な教師データ作成に対応FastLabelは「テキスト」「画像」「動画」「音声」「点群（3D）」といった多岐にわたるデータ形式の教師データ作成に対応できます。AI開発支援実績を豊富に持ち、高品質な教師データ作成の業務効率化を得意としています。最新技術を活用し、高品質な教師データを容易に作成していけることが強みです。様々な業界での実績FastLabelは、自動車、エレクトロニクス、製造業、建設業、医療分野など、多種多様な業界の実績を保有しています。そのため、「どのような教師データを用意すべきか」「ファインチューニングで期待通りの結果が得られるか」などのお悩みを抱える方にノウハウに基づいたご支援が可能です。おわりに今回は、ファインチューニングの基礎知識、メリットと注意点などについてご紹介しました。最後にまとめをご覧ください。▼ファインチューニングとはすでに学習済みのモデルをベースとして、新しいタスクや特定のデータセットに適応させるために追加の学習を行うプロセス。▼ファインチューニングのメリット特定のタスクやドメイン固有データに最適化できる既存モデルをベースにするため、トレーニング時間を大幅に短縮できる少量の教師データでモデルを特定のタスクに適応させられる▼ファインチューニングの注意点過学習（オーバーフィッティング）に注意する必要があるベースモデルの選定が重要データの品質と多様性を担保する必要がある適切なデータ量の確保、データの品質と多様性の担保を自社で全て行おうとすると、多くのリソースを割かなければなりません。モデル開発のデータ、リソース、ノウハウ不足にお困りの際は、FastLabelにぜひご相談ください。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E%E6%95%B0%E7%99%BE%E7%A4%BE%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E5%AE%9F%E7%B8%BE%E3%81%82%E3%82%8A%EF%BC%81%E9%AB%98%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%81%AA%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AF%E3%80%81AI%E3%81%AE%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E3%81%AB%E5%A4%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E5%BD%B1%E9%9F%BF%E3%82%92%E4%B8%8E%E3%81%88%E3%82%8B%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AA%E6%A5%AD%E5%8B%99%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%E5%A4%A7%E9%87%8F%E3%81%AE%E6%95%99%E5%B8%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%A8%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%80%81%E7%A4%BE%E5%86%85%E3%83%AA%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E5%8D%81%E5%88%86%E3%81%AA%E7%A2%BA%E4%BF%9D%E3%81%8C%E5%87%BA%E6%9D%A5%E3%81%AA%E3%81%84...%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%82%82%E5%A4%9A%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%97%E3%82%87%E3%81%86%E3%81%8B%E3%80%82%3Cbr%3E%3Cbr%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fstrong%3E%E3%82%92%E6%A4%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