ファインチューニング
読み: ふぁいんちゅーにんぐ
最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部
定義
既存の AI モデルを 自社データで追加学習させて 専門特化させる方法。
ファインチューニングとは — 詳しく解説
ファインチューニング (Fine-tuning) とは、 既に学習済の大規模 AI モデルに 自社固有のデータを追加で学ばせて、 特定タスクの精度を上げる手法。 例えば 自社のメール文体を 1,000 件学習させれば AI が 自社調のメールを書けるようになる。 ただし コストは数十万円〜数百万円、 データ準備に数週間かかるため 大半の中小企業には オーバースペック。 まずは プロンプトエンジニアリング + RAG で代替するのが現実解。 OpenAI / Anthropic / Google のいずれも 有料 API で提供している。 2026 年は LoRA / QLoRA など 軽量手法が主流で、 個人でも数千円から実験可能になった。
ファインチューニングに関連するAIツール
関連用語
「インフラ・学習」の他の用語
データから法則を自動学習させる AI 技術の総称。 ディープラーニングや LLM もここに含まれる。
ニューラルネットワークを多層化した機械学習手法。 LLM / 画像認識 / 音声認識 の基盤技術。
Self-Attention 機構を中核とするニューラルネット構造。 LLM / 画像 / 音声 すべての基盤。
入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。
LoRAとは、大規模モデルの重みを凍結したまま低ランク行列ペアを追加挿入することで、全パラメータの1%以下の計算コストで特定ドメインへの適応を実現するファインチューニング手法のこと。
RLHFとは、人間の評価・フィードバックを報酬信号として活用し、LLMの出力を人間の意図に沿わせる強化学習手法のこと。
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