生成AIは“使う”から“作る”へ 自前構築を選ぶべき理由と「基本の型」とは：サクッと生成AI業務活用ガイド（2）（2/2 ページ）

[平山容丈，ジーアイクラウド株式会社]

生成AI自前構築のアプローチ：「ファインチューニング」と「RAG」

　自前で生成AI環境を構築する代表的なアプローチとして、ファインチューニングとRAGがあります。それぞれのメリットと技術的、金銭的なコストを理解することが重要です。

ファインチューニングとRAGのメリット

リスクの低減　上記で挙げたリスク（バイアス、機密情報漏えい、倫理的問題など）をコントロールしやすくなります。

性能向上　特定のドメイン知識やタスクに特化させることで、汎用モデルよりも高い精度や効率を実現できます。

カスタマイズ性　自社のニーズに合わせて、モデルの挙動や応答スタイルを細かく調整できます。

データ活用　社内に蓄積された独自のデータを活用し、競争優位性を確立できます。

コントロール性　外部サービスの仕様変更や利用制限に左右されず、安定した運用が可能です。

ファインチューニングとRAGのコスト

開発・運用リソース　モデルの選定、データ準備、学習・構築、インフラ構築、継続的なメンテナンスに専門知識を持つ人材と時間が必要です。

計算資源　特にファインチューニングには、高性能なGPUなどの計算資源が必要となり、相応のコストがかかります。

専門知識　LLM、自然言語処理、機械学習、クラウドインフラなど、多岐にわたる専門知識が求められます。

ファインチューニングの仕組み

　ファインチューニングは、既存の事前学習済みLLM（ベースモデル）に対して、特定のタスクやドメインに関連する比較的小規模なデータセットを追加で学習させる手法です。

ベースモデル　事前学習済みの汎用的なLLM（例: GPT、LLaMA、Mistralなど）を選択します。オープンソースのモデルを利用することが多いです。

追加学習データ　特定のタスク（例: 医療テキストの要約、法律相談応答、社内用語の理解）や、望ましい応答スタイルを反映したデータセット（例: 質問と回答のペア）を準備します。データの質と量が性能を大きく左右します。

学習プロセス　ベースモデルに追加学習データを読み込ませ、モデルのパラメーターを微調整します。これにより、モデルは特定の知識や応答パターンを獲得します。

メリット　モデル自体に知識や特定の応答スタイルを「埋め込む」ことができるため、推論時の応答速度が速い場合があります。特定の文体や専門用語への適応度を高めやすいです。

デメリット　高品質な学習データの準備に手間がかかります。学習には相応の計算コストが必要です。新しい情報を反映させるためには再学習が必要（知識の更新性が低い）。過学習（特定のデータに過剰適合し、汎用性を失う）のリスクがあります。

RAGの仕組み

　RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略です、LLMが回答を生成する際に、外部の知識ソース（ドキュメント、データベースなど）から関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を考慮に入れて回答を生成（Generation）する仕組みです。

リトリーバー（Retriever）　ユーザーからの質問や入力に基づいて、関連性の高い情報を外部知識ソースから検索・抽出するコンポーネントです。ベクトル検索などの技術が用いられます。

知識ソース　社内文書、マニュアル、データベース、Webサイトなど、信頼できる情報源を準備します。これらの情報を検索可能な形式（例: ベクトル埋め込み）に変換しておく必要があります。

ジェネレーター（Generator）　リトリーバーが見つけてきた関連情報と、元の質問を組み合わせて、最終的な回答を生成するLLMコンポーネントです。

プロセス　ユーザーが質問を入力します。するとリトリーバーが、知識ソースの中から質問に関連する情報を検索します。次に検索された情報と元の質問が、ジェネレーター（LLM）にプロンプトとして入力されます。ジェネレーターは、与えられた情報に基づいて回答を生成します。

メリット　最新の情報や社内固有の情報をリアルタイムに反映させやすいです。LLMが「知らない」情報についても、外部ソースを参照して回答できるため、ハルシネーションを抑制できます。知識の追加・更新が比較的容易です（知識ソースを更新するだけで済む場合が多い）。回答の根拠となった情報源を提示できるため、透明性が高まります。

デメリット　検索精度（リトリーバーの性能）が回答品質に大きく影響します。システム構成がファインチューニングのみの場合より複雑になります。検索と生成の2段階プロセスを経るため、応答に時間がかかる場合があります。

自前構築は万能薬ではないが、有力な選択肢

　既存の生成AIサービスは手軽で強力ですが、その利用には無視できないリスクと限界が伴います。特に、ビジネスにおける機密情報の扱いや、専門領域での高い精度、組織内ナレッジの活用といった要求が高まるにつれて、生成AIを自前で構築する必要性は増しています。

　ファインチューニングはモデル自体を特定タスクに特化させるアプローチであり、RAGは外部知識を参照して回答精度と信頼性を高めるアプローチです。どちらか一方、あるいは両者を組み合わせることで、既存サービスの限界を克服し、自社のニーズに最適化された生成AI環境を実現できます。

　もちろん、自前構築には相応のコストと専門知識が必要です。全てのケースで自前構築が最適解とは限りません。しかし、生成AIの活用が深化する中で、そのリスクとメリット、そして実現手段であるRAGやファインチューニングの仕組みを理解しておくことは、これからのAI戦略を考える上で不可欠と言えるでしょう。あなたの組織にとって、最適な生成AIの活用法はどのような形でしょうか？