生成AIをもっと活用するために知っておきたい「RAG」と「ファインチューニング」

生成AIを使っていると、次第に「もっと自分に合った回答がほしい」「会社の業務に特化したAIができないか」といった希望が出てきます。そんな時に登場するのが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」と「ファインチューニング（Fine-tuning）」という手法です。

この記事では、まだ生成AIを学び始めたばかりの方でも理解できるように、「RAGとは何か」「ファインチューニングとは何か」、そして「両者の違い」について、丁寧に解説していきます。

そもそも、生成AIはどうやって情報を出しているの？

まず大前提として、生成AI（例えばChatGPT）は、膨大なテキストデータからパターンを学習して、「もっともらしい」答えを出す仕組みです。ただし、その学習データは基本的に学習した時点までの情報に限定されており、最新情報や特定の業界知識には弱いという弱点があります。

また、AIはあくまで確率的に「それっぽい」文章を生成するため、時には事実と異なること（これを「ハルシネーション」と言います）を自信満々に答えてしまうこともあります。

ここで厄介なのは、「その回答が本当かどうか」を判断するのが、利用者にとって非常に難しいという点です。特に専門的な内容や、初めて触れるテーマについてAIの答えを鵜呑みにしてしまうと、誤解や判断ミスにつながるリスクもあります。

こうした背景から、AIが出す答えの裏付けとして、明確な情報源を提示できるRAGを採用する方が、現実的かつ安全だと考えられています。

そこで、AIにもっと正確で、自分にとって有益な答えを出してもらうための手法として、「RAG」と「ファインチューニング」が登場します。

RAGとは、AIが答えを出すときに、あらかじめ指定した外部データを参照する仕組みのことです。ざっくり言えば、「AIに辞書を渡しておく」ようなものです。

たとえば社内マニュアルや製品カタログ、過去の議事録などをAIに渡しておき、「この情報を見ながら答えてね」と指示するイメージです。これにより、AIは学習時の古い情報ではなく、最新かつ専門的な資料をベースにした回答を出せるようになります。

「AIに最新の情報を教えたいけど、わざわざAIそのものを改造したくない」ときに、RAGは非常に便利です。

ファインチューニングとは、もともと訓練されたAIに対して、追加のデータを与えて再学習させることです。

これは、AIの“中身”そのものを変える行為です。たとえば、コールセンターの対応文や、特定業界の専門用語をAIに覚え込ませることで、特定業務に完全特化したAIを作ることができます。

ただし、そのぶん技術的にもコスト的にも負荷が高く、開発環境の構築やGPUといった高性能な計算機も必要になるケースが多くなります。

汎用的なAIでは満足できない、もっと“自分たち専用”のAIが必要な場合に使われます。