ファインチューニングとは？初心者でもわかるAIモデルのカスタマイズ手法を解説

DXコラム

2025.12.18

『今のAIは賢いけれど、自社の専門的な業務には答えられない』そんな課題を感じたことはありませんか？汎用的なAIを、特定の分野や目的に特化させて『自社の専属アシスタント』へと進化させる技術。それが、今回解説するファインチューニングです。

特にAIや機械学習に関連する話題では、よく登場する専門用語のひとつです。しかし、名前だけ聞いても「何を調整するの？」「誰が使う技術なの？」といった疑問が湧いてくるかもしれません。

本記事では、ファインチューニングの意味や活用方法について、専門知識がなくても理解できるように丁寧に解説していきます。AIの世界に少しでも興味のある方、あるいは自社の業務にAIを取り入れてみたいと考えている方にとって、役立つ内容となれば幸いです。

ファインチューニングとは？

概要と基本的な意味

ファインチューニングとは、すでに学習されたAIモデルに対して、新しいデータや目的に合わせて追加の調整を行うプロセスのことです。

AIモデルは、大量の一般的なデータを事前に学習しているケースが多く、これを「プレトレーニング済みモデル」と呼びます。ファインチューニングでは、そのモデルの知識を土台にして、特定のタスクや業界に特化した知識を身につけさせるための追加学習を行います。

たとえば、一般的なモデルを医療分野に強いモデルに育てたい場合、医療関連の用語や文章を使ってファインチューニングすることで、その目的に適したAIに仕上げることができます。

専門知識をゼロから学ばせるよりも効率的で、専門性と精度の高いAIを手軽に作れる点が、ファインチューニングの大きな魅力といえるでしょう。

プレトレーニングとの違い

ファインチューニングとよく混同されがちなのが、「プレトレーニング（事前学習）」という工程です。

	プレトレーニング（事前学習）	ファインチューニング（追加調整）
目的	膨大なデータからAIの基礎的な能力を育てる（一般的な知識・理解力）	プレトレーニング済みモデルの知識を土台に、特定のタスクに特化させる（専門的な応用力）
イメージ	AIの「基礎体力づくり」	AIの「専門スキルを磨く特訓」
スポーツの比喩	誰もが持つべき基本的な身体能力や運動の土台を身につける期間	バスケットボールやサッカーなど特定の競技だけを上達させるための集中的なトレーニング

このように、プレトレーニングが広く浅く汎用的な知識を学ぶことであるのに対し、ファインチューニングは狭く深く特定の目的だけを達成できるようモデルを調整する関係性を持っています。この二段階のプロセスによって、AIは高い汎用性を持ちながら、具体的な業務で役立つ専門性も獲得できるのです。

ファインチューニングが使われる場面

実用例①：自然言語処理

ファインチューニングが最も活躍している分野のひとつが、自然言語処理（NLP）です。これは、文章の理解や生成を行うAIの領域で、チャットボットや検索エンジン、翻訳システムなどに使われています。

たとえば、大規模な言語モデルをベースに、カスタマーサポートに特化した会話を学習させると、その業界ならではの言い回しや言葉のニュアンスを理解するAIが出来上がります。「返金対応」や「商品トラブル」など、一般的なモデルでは曖昧だった対応も、より自然で的確になるのです。

このように、言葉の使い方が重要なシーンでは、ファインチューニングが強力な武器となります。

実用例②：画像認識・分類

もう一つ代表的な活用分野が、画像認識です。医療画像の診断支援や、製品の検品作業など、画像データを扱う現場でもファインチューニングは欠かせません。

たとえば、猫と犬を判別する一般的なモデルに対し、「工場で発生する不良品のパターン」を見分ける能力を加えたいとします。その場合、不良品の画像データを用意してファインチューニングを行うと、一般モデルでは見逃しがちな微細な違いを検出できるようになります。

特定の画像だけに反応できるようにすることで、それをもとに対象を分類することができ、現場のニーズに合った高精度なシステムが構築できるのです。

実用例③：企業独自データへの適用

企業が自社のAIソリューションを構築する際にも、ファインチューニングは非常に重宝されています。たとえば、顧客対応の履歴や社内文書、業務マニュアルなど、社内に蓄積された情報を使ってAIをチューニングすることで、自社ならではの知識を反映したAIが実現します。

これにより、問い合わせ対応がよりスムーズになったり、社内ナレッジの活用が進んだりと、業務の効率化に直結する成果を得ることが可能です。

一般的なAIでは対応できなかった“社内特有の表現”や“業界独自のルール”を理解させられる点が、大きなメリットだといえるでしょう。

ファインチューニングのメリットと注意点

◎メリット：精度向上・効率的な学習

ファインチューニングの最大の魅力は、すでに学習済みのモデルをベースにしているため、高い精度を比較的短時間で実現できる点にあります。

ゼロからAIモデルを育てようとすると、大量のデータと時間、そして膨大な計算資源が必要になります。しかしファインチューニングなら、既存モデルの「下地」を活かせるので、必要なデータ量が少なく済むうえに、学習時間も短縮されます。

しかも、特定のタスクや業界にピンポイントで対応できるようになるため、汎用モデルよりも高い実用性が得られるという特長もあります。まさに「効率よく、必要な能力だけを伸ばす」手法といえます。

△注意点：過学習と計算コスト

ファインチューニングにも注意すべき点はいくつかあります。その一つが「過学習」と呼ばれる現象です。

過学習とは、特定のデータに偏りすぎてしまい、未知のデータに対してうまく対応できなくなる状態のこと。特に、少量のデータだけでファインチューニングを行った場合に起こりやすく、「実際の運用では使いものにならない」といった事態にもつながりかねません。

また、ファインチューニング自体にもある程度の計算資源が必要です。大規模なモデルを扱う場合は、GPUといった専用のハードウェアがないと学習に時間がかかったり、そもそも実行できないこともあります。

そのため、どの程度のモデルをどこまで調整するのか、目的や予算に応じた見極めが重要になります。

どのようにファインチューニングを行うのか？

必要な準備

ファインチューニングを始めるには、いくつかの準備が必要です。まずは学習済みのベースモデルを選ぶことからスタートします。言語モデルであればBERTやGPT、画像モデルであればResNetやEfficientNetなど、用途に合わせて最適なものを選びます。

次に重要なのが、ファインチューニングに使うデータの準備です。ここでは、モデルに覚えさせたい具体的な文書や画像、あるいは応対記録のデータなどを用意します。ただし、データは量よりも質が大切です。内容が整理されていて、タスクに直結する情報を含んでいるかが、学習結果を大きく左右します。

最後に、学習を実行する開発環境やツールを整えることも忘れてはいけません。Google Colabのような無料の環境もありますが、大規模な処理にはクラウドベースのGPU環境などが必要になる場合もあります。

具体的な手順の概要

実際のファインチューニングの流れは、次のようなステップで進みます。

1. ベースモデルの読み込み
既存のプレトレーニング済みモデルを選び、学習に使える状態に読み込みます。

2.独自データの整形
データの形式（CSV、JSONなど）をモデルが理解できる形に整えます。ここでの前処理が学習効率を大きく左右します。

3.ハイパーパラメータの設定
学習率やバッチサイズ、エポック数（学習の回数）など、調整のための設定を行います。

4.学習の実行
準備が整ったら、モデルに学習を開始させます。進行中は、精度の変化や過学習の兆候などを観察します。

5.モデルの保存と評価
学習が完了したら、完成したモデルを保存し、実際に使ってみてどの程度の精度が出るかを評価します。

この一連の流れは、プログラミングの経験がある方であればPythonなどを使って比較的スムーズに行うことができます。

ノーコードツールの選択肢も

近年では、プログラミングの知識がなくてもファインチューニングができるノーコードツールも登場しています。

たとえば、「Lobe」や「Google AutoML」などは、マウス操作だけでモデルの学習や評価ができる環境を提供しており、特に中小企業や個人開発者から注目を集めています。

こうしたツールを使えば、専門的なスキルがなくても独自のAIモデルを育てることができるため、AI活用のハードルが大きく下がったといえるでしょう。

ファインチューニングの価値と展望

ファインチューニングとは、既に学習されたAIモデルに対して、自分たちの目的やデータに合わせて再調整を行う手法のこと。これは、AIをより実用的に活用するための非常に効果的な方法です。

言語処理や画像認識といった代表的な分野だけでなく、企業の業務やサービスにも幅広く応用されています。ベースモデルの知識を活かすことで、少ないデータでも高精度な結果を得られる点は、大きな魅力といえるでしょう。

一方で、過学習や学習環境の確保といった課題もあります。しかし最近ではノーコードツールの登場によって、専門知識がなくてもファインチューニングが可能になってきました。

AIを「誰でも使える技術」として身近にする。その第一歩として、ファインチューニングを理解し、取り入れてみる価値は大いにあるかもしれません。

（文＝広報室　宮崎）