ファインチューニング

ファインチューニングとは

ファインチューニング（Fine-tuning）は、既に学習済みのAIモデルに、追加データで再学習を行い、特定用途に適応させる手法です。

ゼロから巨大モデルを作るのは現実的ではないため、大手のLLMをベースに「特定業界・特定タスクに合わせて追加学習」するのがファインチューニングのイメージです。

何ができるか

• 専門用語・表現の学習: 業界特有の言い回しに慣らす
• スタイルの統一: 事務所の定型書面のトーンに合わせる
• 固有業務への適応: 税務質問Q&A、契約書レビューの型など
• 精度の底上げ: 同じ質問に、より期待値に近い回答を安定して返す

メリットと限界

• メリット: 決まった型での出力が安定、短いプロンプトで期待値が出る
• 限界・デメリット:
  • 追加データの準備コストが高い（数千〜数万件の良質データが必要）
  • 知識の鮮度は上がらない（最新情報は別途RAGが必要）
  • 過学習で汎用性が落ちる可能性
  • モデル更新のたびに再訓練が必要

RAGとの使い分け

• **"書き方・振る舞い"**を調整したい → ファインチューニング
• **"知識・最新情報"**を使いたい → RAG
• 多くのケースで両方併用が現実的

士業実務での位置づけ

現時点の士業事務所レベルでは、RAGのほうが導入コストに対する効果が大きく、まずはRAG中心が定石です。大規模事務所や専門領域でのAI開発を内製する段階になって、ファインチューニングの検討が現実的になります。