ファインチューニングとは？

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、事前学習済みLLMに、特定タスクや業務向けのデータセットで追加学習させる手法。汎用モデルを特定領域で高精度化できます。

いつ使うべきか

• 特定業務の出力スタイルを一貫させたい（カスタマーサポートの文体等）
• 独自の専門用語・分類体系を学習させたい
• 数百万回の推論でAPI費用を削減したい

RAGとの比較

観点	ファインチューニング	RAG
準備	データ数千件以上必要	ドキュメントをDB化するだけ
コスト	高（学習＋推論）	低（推論のみ）
更新	再学習が必要	ドキュメント追加で即反映
知識の鮮度	学習時点で固定	リアルタイム
使い分け	スタイル・分類特化	最新情報・広範知識

詳細は RAG vs ファインチューニング。

よくある質問

Q. まず何から始めるべき？

プロンプトエンジニアリング → RAG → それでも不足ならファインチューニング、の順が合理的。

関連用語

• LLM / RAG / プロンプトエンジニアリング

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