ファインチューニング

ファインチューニングは、汎用LLMに対して追加の学習データを与え、特定業界や特定タスクに強い振る舞いへ調整する手法。

プロンプトだけでは安定しにくい出力形式、専門用語、分類タスクなどで有効なことがある。一方で、教師データの整備コストが高く、用途によってはRAGやプロンプト設計で十分な場合も多い。

SaaSのAI機能を見るときは、独自モデルを学習しているのか、汎用モデルを使っているのか、どこまでカスタマイズ可能かを確認すると差が見えやすい。

SaaS選定では、AI機能の有無だけでなく、どの業務データを参照できるか、根拠を表示できるか、権限やログを管理できるかまで見ると判断しやすい。生成AIは便利さとリスクが同時に増えるため、現場で使う場合は人間の確認フロー、誤回答時の修正方法、学習データへの利用有無も確認したい。

よくある落とし穴は、デモでの賢さだけを見て導入を決めてしまうこと。実務では、社内データの鮮度、既存ツールとの接続、失敗したときの復旧手順、管理者が制御できる範囲のほうが満足度を左右する。