Hello there, ('ω')ノ
ChatGPTに「会社のルール」を教えたいけど…
生成AIを本格的に社内で活用しようとすると、こんな疑問にぶつかりますよね。
- 「うちの会社の情報を覚えさせたい」
- 「社内ルールをAIに反映したい」
- 「専門用語を理解させたい」
そこでよく出てくるのが「ファインチューニング（Fine-tuning）」と「RAG（検索拡張型生成）」という2つの選択肢です。
でも、この2つ、似ているようで、実はまったく違うアプローチなんです。
今回は、業務でAIを使いたい方のために、両者の違いと使い分けのポイントをやさしく解説します。
それぞれの定義をざっくり一言で！
| 技術 | 一言で言うと… |
|---|---|
| ファインチューニング | AIの“脳みそ”を再教育して、情報を埋め込む方法 |
| RAG | AIに“外部の資料”を参照させて、答えを導く方法 |
ファインチューニングとは？
ファインチューニングとは、すでに訓練されたAIモデル（たとえばGPT-3など）に、追加のデータを使って再学習させることです。
💡 たとえば…
- 自社の用語、表現、文体などを学ばせる
- 特定の製品知識や法律知識を深めさせる
- 独自のFAQに特化した応答を可能にする
📦 データを“モデルの中”に取り込むため、一度学習すればその知識をいつでも活用できます。
RAG（検索拡張型生成）とは？
一方、RAGはAI自体を再学習することなく、外部の情報を“参照しながら”回答するというアプローチです。
📚 データをあらかじめベクトル化して保存
🧠 ユーザーの質問に応じて“意味が近い情報”を検索
✍️ その情報をLLMに渡して、回答を生成
つまり、AIは「覚えている」のではなく「探して、読んで、答える」スタイルなんですね。
決定的な違い：「データをどこに置くか」
| 観点 | ファインチューニング | RAG |
|---|---|---|
| 知識の格納場所 | モデルの中に埋め込む（脳内） | 外部データベースに保存（参照） |
| 回答の根拠 | 明示されない（中で学んだ内容） | 出典付きで表示可能（元文書） |
| 更新のしやすさ | 再学習が必要（手間とコスト大） | 外部データを差し替えるだけでOK |
| セキュリティ制御 | 複雑になりがち（公開モデルなら注意） | 社内のみで完結も可能（ローカル運用） |
メリット・デメリットを整理！
✔ ファインチューニングのメリット
- 常に同じ答えを返せる（安定性）
- オフライン環境でも利用可能
- 極めて専門性の高い分野で効果を発揮
🔻 デメリット
- 開発に時間とコストがかかる
- 情報の更新が面倒（再訓練が必要）
- 回答に「根拠」がない
✔ RAGのメリット
- 社内データを即時反映できる
- 出典付きの回答で信頼性が高い
- 汎用モデルを使うので初期導入が簡単
🔻 デメリット
- データの質がそのまま反映される（ゴミデータ注意）
- 適切な検索・分割ができないと精度が下がる
- 外部APIに依存する場合、セキュリティ要件に注意
どちらを選ぶべき？業務別のおすすめ
| 業務用途 | 向いている方法 | 理由 |
|---|---|---|
| 社内FAQの対応 | RAG | データ更新が頻繁、出典が必要 |
| 医療・法律の専門応答 | ファインチューニング | 高い専門性が求められる |
| 新人教育用チャットボット | RAG | マニュアル更新に柔軟に対応できる |
| ブランド文体での文書生成 | ファインチューニング | 固定された語調・スタイルが必要 |
実際は「組み合わせ」が最強
最近では、ファインチューニング＋RAGのハイブリッドで運用する事例も増えています。
- 基本の用語や語調 → ファインチューニングで学習
- 最新の社内データ → RAGでリアルタイム参照
これにより、一貫性と柔軟性の両立が可能になります。
まとめ：「覚えさせる」か「調べさせる」か
- ファインチューニングはAIの“再教育”＝知識を中に埋め込む
- RAGはAIの“読解力活用”＝外の情報を引き出して使う
- コスト・精度・更新性など、用途に応じて使い分けが必要
- 多くのビジネスシーンでは、RAGの方が実用性が高い
- 両方を組み合わせることで、最強の業務AIが作れる！
Best regards, (^^ゞ
