生成AIの進化とともに、「RAG」と「ファインチューニング」という2つの手法が注目されています。
RAGとファインチューニングは、どちらもLLM（大規模言語モデル）の性能向上に用いられますが、手法に違いがあります。
そこで今回は、RAGとファインチューニングの違いや特徴、選び方、導入事例を解説します。
AI技術導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
RAGとファインチューニングの違いは？
RAGとファインチューニングは、LLM（大規模言語モデル）の性能向上に使用される手法ですが、それぞれの手法に違いがあります。
RAG：情報検索と生成を組み合わせる
RAG（Retrieval-Augmented Generation：リトリーバル オーグメンテッド ジェネレーション）は、外部データベース（ニュース記事やFAQデータなどAIシステム内に含まれないデータ）から関連情報を抽出し、生成AIが回答する手法です。ユーザーが入力した質問の回答を外部データベースから検索し、最新の情報を提供します。
RAG導入により、動的なデータ環境（ECサイトの在庫情報やSNSのトレンド情報など、ユーザーのアクションや時間経過で更新される環境）でも柔軟に対応可能になります。
また、RAGは外部情報の更新に伴い常に最新のデータが反映されるのも特徴で、例えば、最新のニュースやトレンド情報を活用した回答が可能になります。
RAGの仕組みについて詳しくは「RAG（検索拡張生成）の仕組みは？検索方式や導入例を解説」をご覧ください。
ファインチューニング：特定のタスクに合わせてモデルを調整
ファインチューニングは、既に学習を済ませた大規模言語モデル（LLM）に対して、専門分野に特化して追加学習を行う手法です。特定の分野や知識をモデルに組み込むことで、より専門的で高精度な回答が得られます。
例えば、医療・法律・先端テクノロジーなど、専門性が求められる分野でファインチューニングを導入することにより、従来の汎用モデルでは得られなかった信憑性の高い回答を得られます。
RAGとファインチューニングの特徴【一覧でメリット・デメリット解説】
RAGとファインチューニングのメリット・デメリットを一覧表にしました。
| メリット | デメリット |
|---|---|---|
RAG | ・外部情報をリアルタイムで取得できる ・最新情報を得やすい ・追加学習の工数がない ・大規模データに対応 ・多ジャンルな質問に回答可能 | ・不正確な情報を回答する可能性 ・専門的タスクでは十分な精度を発揮しにくい |
ファインチューニング | ・特定分野に特化したモデルを構築可能 ・高精度の回答が得られる ・オフラインでも安定したパフォーマンスを発揮 | ・最新情報の反映には追加学習が必要 ・追加学習に伴うコストや時間が大きい。 ・モデルサイズの拡大もあり得る |
RAGはリアルタイムで最新情報に対応でき、追加学習不要で多ジャンルに強いが、精度面での課題がある。
ファインチューニングは特定分野に強く、精度が高いが、追加学習が必要でコストや時間がかかる点がデメリット。
RAGとファインチューニングの選び方
RAGとファインチューニングは、利用分野や求める精度、情報更新頻度によって、どちらの手法を選択すべきか決まります。
動的な情報の場合：RAG
FAQシステムやニュース配信（変化が激しい分野）など、最新情報が必要な場合、RAGの情報検索機能が有効です。
FAQシステムでは、外部データベースに保存された製品情報やサービスガイドをリアルタイムで参照することで、顧客の質問に迅速かつ正確に対応することができます。
特定分野で高精度な応答が必要な場合：ファインチューニング
ファインチューニングは専門分野に特化したモデルを構築できるので、医療や法律、先端技術などの専門知識を活用する場合に適しています。モデルを更新することで、自社の業界や事業領域、特定のタスクに特化した、より精度の高い回答を得られるようになります。
RAGを導入した実例
RAGは、さまざまなビジネスシーンで活用されています。ここからは、代表的な事例を紹介します。
FAQシステム
RAGを用いたFAQシステムでは、ユーザーの質問に対してデータベースから必要な情報を検索し、自動的に回答を生成できます。
これにより、カスタマーサポート業務の負担を軽減し、ユーザー満足度の向上にも繋がります。
ニュース配信
最新の出来事や話題に即応できるRAGを活用することで、リアルタイムで情報を取得し、素早く正確なニュースを提供できます。
天気予報や速報など、急速な情報変化にも柔軟に対応可能です。
ファインチューニングを導入した実例
ファインチューニングは専門分野で効果を発揮します。ここからは、ファインチューニングの導入事例を紹介します。
医療レポート
医療分野では高精度な情報が必要なため、ファインチューニングを診断書の解析や症例の検証に導入しているケースがあります。
ファインチューニングによる正確なデータを用いることで、医師の診断をサポートできます。
法律文書
契約書や判例などの法律文書に対してファインチューニングを行うことで、特定の法律用語や文脈に精通したモデルを構築できます。文書作成のプロセスが効率化され、作業の時間短縮と正確性向上が実現します。法務部門の作業負担が軽減され、ミスの削減にも繋がります。
まとめ
今回の記事では、RAGとファインチューニングの違いや各特徴、選び方、導入事例を解説しました。RAGとファインチューニングは生成AIの性能向上に重要な手法ですが、手法や利用用途には違いがあります。
RAGは外部情報を活用し、最新データにもとづいた回答ができます。一方で、ファインチューニングは、特定分野のデータで再学習を行い、高精度なタスク対応が可能です。適切な手法を選ぶことは、システム運用やコスト管理に直結するため、メリット・デメリットを十分に把握し、最適な手法を選ぶことが重要です。選択に迷う場合は、専門の企業に相談することも一つの方法です。