【AI用語】ファインチューニング
ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及する中で、これらのAIを自社の業務により適合させる技術として、ファインチューニングが導入されています。現在、企業や開発者向けの機能として提供されており、一般的なAIモデルでは対応しきれない特定の業務ニーズに対応するための技術です。
日々の業務において、汎用的なAIツールを使用する際に「もう少し自分の業務に合わせてくれれば」と感じたことはないでしょうか。ファインチューニングは、まさにこのような課題を解決し、AIをより実用的な業務ツールに変換するための手法です。
定義
ファインチューニングとは、既存の学習済みAIモデルを、特定のデータや目的に合わせて「微調整」するプロセスのことです。
まず、「AIモデル」とは、人工知能が特定のタスクを実行するために学習した「知識の塊」や「プログラムの集合体」のようなものです。例えば、質問に答えるAIや、写真を分類するAIなどが、それぞれ異なるAIモデルに基づいています。
ファインチューニングは、このような汎用的に作られたAIを、特定の業務環境や要求に合わせてカスタマイズすることと同義です。これにより、AIモデルがより特定のタスクに特化し、対象となる業務での性能が向上します。
具体的な例
事務職や経理担当者の業務におけるファインチューニングの適用例を以下に示します。
経理業務での活用 請求書処理において、自社で使用している特定のフォーマットからのデータ抽出精度を向上させることができます。また、過去の取引データを学習させることで、特定の取引パターンを識別するAIの精度を高めることも可能です。
顧客対応での活用 顧客からの問い合わせメールや電話記録を分析し、自社の製品・サービスに関する特定の質問意図をより正確に理解できるようAIを調整できます。これにより、問い合わせ分類の精度向上や適切な回答候補の提示が可能になります。
社内文書管理での活用 特定の部署で使用される専門用語や略語をAIが認識できるよう調整することで、文書分類や検索の精度を高めることができます。例えば、法務部門の契約書や人事部門の評価シートなど、部署特有の文書形式に対応させることが可能です。
利用者への影響、メリット、注意点
ファインチューニングを理解することで得られるメリットと、注意すべき点を以下に整理します。
メリット
業務の効率化において、特定のタスクにおけるAIの精度が向上することで、手作業の削減や処理時間の短縮につながる可能性があります。
既存データの分析において、より専門的で正確な洞察が得られる可能性があります。汎用AIでは見落とす可能性のある、業務固有のパターンや傾向を発見できます。
新たな可能性として、汎用AIでは難しかった、ニッチな業務へのAI適用が可能になります。これまでAI化が困難だった専門性の高い業務でも、ファインチューニングによって効率化の道筋が見えてくることがあります。
注意点
データの重要性は特に注意が必要です。ファインチューニングには質の高い、特定の業務に関連するデータが不可欠です。データが不足している場合や偏りがある場合、期待する効果が得られない可能性があります。
専門家の関与とコストについて、ファインチューニングの実施には専門知識が必要であり、利用者が直接行う場面は少ないのが現実です。通常は追加の費用が発生し、企業向けプランとして提供されることが一般的です。適切な部署や外部ベンダーとの連携が重要となります。
セキュリティとプライバシーも重要な考慮事項です。機密情報や個人情報を用いてファインチューニングを行う場合、データの取り扱いに関する厳格なセキュリティ対策や情報統制が必要となります。
まとめ
ファインチューニングは、AIをより実用的かつ業務に密着したツールに変えるための重要なプロセスです。汎用AIモデルを実業務に合わせてカスタマイズするこの技術は、日々の業務におけるAI活用の可能性を広げ、より効率的で精度の高い業務遂行を支援します。
適切なデータとリソースがあれば、これまで困難だった業務の自動化や分析精度の向上が実現可能です。ただし、その実現には専門知識と適切なセキュリティ対策が必要であることを理解し、組織全体での取り組みとして検討することが重要です。