AIをビジネスに活かすには、自社のデータを活用することが重要です。しかし、ファインチューニングとRAGのどちらを選ぶべきか迷う場合があります。どちらも自社データを活用する方法ですが、それぞれの特徴や使い道には違いがあります。今回は、ファインチューニングとRAGの違いを具体例を使って解説します。
ファインチューニングはAIに「自社のデータを覚えさせる」方法
例えば、営業担当が顧客の過去の対応履歴をAIに教えるようなイメージです。ファインチューニングは、すでに作られたAIモデルに自社のデータを追加して学習させることで、より自社に合った応答や提案ができるようにします。この方法は、自社のデータを「AIに直接覚えさせる」仕組みです。
RAGはAIに「資料を読む力」をつける方法
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが自社のデータを調べて必要に応じて情報を引き出す方法です。例えば、営業担当が顧客の情報を調べるような感じです。AIは自社データを「参考資料」として使えるようにし、必要に応じて情報を提供してくれます。
自社のデータを活用するとき、どちらが適しているか
ファインチューニングは、AIが自社のデータを「理解」して応答する方法です。一方、RAGは、AIが自社のデータを「参照」して情報を提供する方法です。どちらも自社のデータを活用できますが、AIがどのくらい「自社のデータを覚える」か、「どのくらい調べるか」が違いになります。
例え話で説明すると、ファインチューニングは「友達に自社の情報を教える」
例えば、自社の営業ルーティンをAIに教えるようなイメージです。AIがその情報を「自分の知識」として覚えることで、社内での対応がスムーズになります。この場合、AIは自社の情報を「自分の知識」として使えるようになります。
RAGは「図書館で情報を調べる」ようなイメージ
RAGは、AIが自社のデータを「参考資料」として使えるようにする方法です。例えば、営業担当が顧客の情報を調べるような感じです。AIは自社データを調べて、必要な情報を提供してくれるため、使い勝手が違います。
よくある誤解
誤解1: ファインチューニングは「AIを自社に合わせる」だけの方法だと思っている
実は、ファインチューニングはAIの知識を変えるだけでなく、応答の仕方も変わってくるため、使い方によってはリスクも生じることがあります。
誤解2: RAGは「自社データを全部覚えられる」
RAGは自社データを「参照」する仕組みですが、すべての情報を覚えたり、理解したりするわけではありません。必要な情報を選び出す仕組みです。
誤解3: どちらも同じ効果がある
ファインチューニングとRAGは、どちらも自社データを活用しますが、AIの使い方や結果の出方が異なります。どちらが適切かは、使う目的によって変わります。
まとめ
- ファインチューニングはAIに自社データを覚えさせる方法で、応答がより自然になります。
- RAGはAIに自社データを参照させる方法で、必要な情報を選んで提供します。
- どちらを使うかは、自社の目的やAIの使い方によって決まります。
よくある質問
Q1: ファインチューニングとRAGどちらがおすすめ？
A: どちらも自社データを活用できますが、AIの使い方や目的によって使い分ける必要があります。自社の業務に合わせて選ぶことが大切です。
Q2: RAGは自社データを全部覚えられる？
A: いいえ、RAGは自社データを「参照」する仕組みです。必要な情報を選んで提供しますが、すべての情報を覚えたり理解したりするわけではありません。
Q3: ファインチューニングは簡単にできる？
A: ある程度はできますが、AIの学習データを準備したり、学習環境を整える必要があるため、専門知識が求められます。公式サイトで確認することをおすすめします。
