【RAGとファインチューニングの違いを徹底解説】どちらを選ぶべきか？

Arsagaブログ
DXコラム

2025.06.10

近年、AIの活用が進み、特に大規模言語モデル（LLM）の実用化が加速しています。その中で、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」と「ファインチューニング」は、モデルを特定の用途に最適化するための代表的な手法です。

・RAGは、外部データベースを検索しながら生成する手法で、最新の情報を反映しやすいというメリットがあります。

・ファインチューニング は、既存のLLMを追加学習させて特定の用途に適した出力をするようにカスタマイズする方法です。

どちらの手法を選ぶべきかは、使用目的や求める精度、コストなどによって異なります。本記事では、それぞれの仕組みや違いを詳しく解説し、どのようなケースでどちらを選ぶべきかを明確にしていきます。

RAGとは？

RAGの仕組みと特徴

RAGは、LLMが外部のデータベースや検索システム、特にベクターデータベースと連携し、埋め込み（Embedding）技術を用いて必要な情報を効率的に取得しながら文章を生成する手法です。

従来のLLMは、事前学習されたデータをもとに応答を生成しますが、新しい情報を学習し直すにはファインチューニングが必要でした。これに対し、RAGはリアルタイムで外部の情報を検索できるため、常に最新のデータを活用することができます。

RAGの基本的な流れは以下のようになります。

・ユーザーの入力を解析 → 質問や指示の意図を理解する

・関連情報を検索 → 外部データベースや検索エンジン、ベクターデータベースを活用し、埋め込み技術を用いて関連性の高い情報を抽出

・情報を取得し、LLMが処理 → 取得した情報とLLMの言語生成能力を組み合わせ、最適な回答を生成

・回答を出力 → 検索結果とLLMの言語生成能力を組み合わせ、最適な応答を提供

この手法により、事前学習されていない最新の情報を活用できるため、時間が経ってもモデルの情報が古くならないというメリットがあります。

RAGとは？AIの検索精度を高める注目技術をわかりやすく解説

次世代AIの仕組み、RAGアーキテクチャとは？注目される理由と具体的な活用事例を紹介

RAGのメリット

・最新情報に対応可能：モデルを再学習せずに、常に最新のデータを取り入れられる。情報の鮮度維持にとても役立つ。

・大規模なデータを活用可能：外部データベースを使うことで、LLMがすべての情報を記憶する必要がない。

・コスト効率が良い：ファインチューニングのような追加学習が不要で、学習コストを抑えられる。

・透明性と説明可能性：情報の根拠となる外部データを示すことが可能。

・カスタマイズ性：外部データベースを特化させることでLLMの用途を広げる。

RAGのデメリット

・検索の精度に依存：検索システムが適切な情報を取得できないと、回答の精度が低下する。また、検索アルゴリズムだけでなく、データベースの品質も重要となる。

・処理時間が長くなる：リアルタイムで検索を行うため、ネットワーク遅延やデータベースの負荷によって応答速度が遅くなる。

・検索元の信頼性の問題：取得した情報が誤っていると、生成される内容も不正確になる可能性がある。

・プロンプトインジェクションへの脆弱性：外部データを参照するからこその、悪意のあるプロンプトが外部データに含まれていた場合の対策。

RAGは、最新情報を必要とする分野（ニュース、法律、医療など）で特に有効ですが、検索の精度や処理時間、そして検索元とプロンプトインジェクションへの信頼性の問題を考慮する必要があります。

ファインチューニングとは？

ファインチューニングの仕組みと特徴

ファインチューニングとは、既存のLLMに対して追加のデータを用いて再学習させ、特定のタスクや用途に最適化する手法です。

通常、LLMは一般的な知識を持つ汎用モデルとしてトレーニングされています。しかし、特定の業界向けの専門知識を持たせたり、特定のブランドのトーンに合わせたりする場合には、追加のデータを使ってカスタマイズが必要になります。

ファインチューニングの基本的な流れは以下のようになります。

・追加データの準備 → 特定の業界やタスクに関連するデータを収集

・事前学習済みモデルを選択 → OpenAIのGPT、GoogleのGeminiなどの基礎モデルを使用

・モデルの再学習 → 追加データを用いてトレーニング

・チューニング後のモデルを運用 → 特定用途に最適化されたモデルを使用

この方法により、カスタマイズされたAIが特定の業務に適した回答を行うことが可能になります。

ファインチューニングのメリット

・特定の用途に最適化可能：業界特有の専門知識や独自の回答スタイルを反映できる

・検索不要で即時応答：RAGのような外部検索を行わないため、高速な応答が可能

・高い一貫性：一度学習させると、常に同じ品質の応答が得られる

ファインチューニングのデメリット

・データの準備が大変：高品質なトレーニングデータを用意する必要がある

・モデルの更新が難しい：新しい情報を反映するには、再びファインチューニングが必要

・計算コストが高い：学習には大量の計算リソースが必要で、コストがかかる

ファインチューニングは、一度学習すれば即時応答が可能で安定した結果を得られるため、カスタマーサポートや特定分野の専門AIとして活用されます。しかし、新しい情報を頻繁に更新する必要がある場合は、その都度ファインチューニングを行う必要があるため、RAGの方が適していることもあります。

RAGとファインチューニングの違い

RAGとファインチューニングは、それぞれ異なる特性を持っており、適した用途も異なります。ここでは、両者の主な違いを具体的な観点から比較していきます。

1.データ更新のしやすさ

・RAG：◎（リアルタイムで更新可能）
RAGは外部のデータベースを参照するため、データベースを更新すればAIの知識も最新の状態を維持できます。例えば、法律の変更や最新ニュースなど、頻繁に情報が変わる分野ではRAGが有利です。

・ファインチューニング：△（更新に時間とコストがかかる）
一度ファインチューニングしたモデルは、その後のデータ変更を自動的に反映できません。新しい情報を反映するためには、再学習（リトレーニング）が必要になります。

2.計算コストと学習時間

・RAG：〇（学習コストは低いが、推論コストは高い）
事前学習は不要なので、導入コストは比較的低いです。しかし、リアルタイムで検索を行うため、応答時間が長くなったり、計算負荷が高くなることがあります。

・ファインチューニング：△（学習コストが高いが、推論コストは低い）
トレーニングには高い計算コストがかかりますが、一度学習すれば高速に応答可能です。クラウド環境での運用コストを抑えたい場合は、ファインチューニングが有利です。

3.応用例の違い

＜RAGの主な用途＞

・FAQシステム（最新の情報を含めたカスタマーサポート）

・法律・医療・金融などの最新情報を扱うAI

・企業向けのドキュメント検索AI

＜ファインチューニングの主な用途＞

・カスタマーサポートチャットボット（定型業務向け）

・特定業界向けの専門知識を持つAI

・感情分析・マーケティングデータ分析

以下のように、どちらの手法が適しているかは、用途や目的に応じて異なります。

目的	RAG	ファインチューニング
最新ニュースを反映する	◎	×
定型業務の自動化	△	◎
特定の業界向けに最適化	△	◎
短期間で導入する	◎	△
初期費用を抑える	◎	△
運用コストを抑える	△	◎

どちらを選ぶべきか？用途別の選択基準

RAGとファインチューニングのどちらを選ぶべきかは、目的や要件によって異なります。ここでは、用途別に最適な選択肢を詳しく解説します。

① 最新情報を扱うなら「RAG」

RAGは外部データを検索して応答を生成するため、情報が頻繁に変わる分野では特に有効です。

例）

・ニュース記事の要約AI（常に最新の出来事を反映する必要がある

・法律・金融・医療の情報検索AI（法改正や新しい研究結果を即座に反映したい）

・FAQシステム（企業の製品マニュアルや社内文書をリアルタイムで検索）

→ こうしたケースでは、ファインチューニングではなくRAGが適しています。

② 一貫した回答やカスタムモデルが必要なら「ファインチューニング」

ファインチューニングは、特定の業界や企業向けにカスタマイズしたモデルを作成するのに適しています。

例）

・カスタマーサポートの自動応答（特定の言葉遣いやブランドのトーンを統一したい）

・専門業界向けのAIアシスタント（医療、法律、工学などの専門用語を最適化）

・マーケティング分析AI（自社のデータに特化した分析を行う）

→ 一度学習させて、安定した品質の応答が求められる場合はファインチューニングが有利です。

③ 初期コストと運用コストを考える

コスト面での選択基準をまとめると以下のようになります。

項目	RAG	ファインチューニング
初期導入コスト	低い（検索システムを構築するだけ）	高い（再学習のための計算リソースが必要）
運用コスト	高い（検索による処理負荷が発生）	低い（推論のみなので軽量）
データ更新コスト	低い（データベースを更新するだけ）	高い（新データを反映するには再学習が必要）