企業独自の生成ＡＩの構築（RAGとファインチューニングについて）

「AIの進化は凄いらしいが、具体的に何ができるのか、自社にどう役立つのかわからない…」 そんな悩みをお持ちの経営者の方も多いのではないでしょうか？
　今回は、特に注目されている「生成AI」の技術、「RAG」 と 「ファインチューニング」 について取り上げたいと思います。 これらの技術を理解することで、AIをビジネスに効果的に導入できる可能性が広がります。

1. RAGとファインチューニングとは？

(1) RAG（ラグ）： 部下に必要な資料を与えて教育するイメージ

RAG (Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成) は、AIに外部の情報源を与え、それを参照しながら文章を作成させる技術です。
　イメージとしては、優秀な部下を育てることに似ています。 まず、部下（AI）に、業務に必要なマニュアルや資料（外部情報源）を徹底的に読み込ませます。 そして、上司がその部下に質問すると、部下はマニュアルを参照しながら、的確な回答を作成してくれる、というわけです。RAGのメリットは、最新情報や専門知識を反映した、信頼性の高い回答を得られる 点です。

(2) ファインチューニング ：　新入社員を教育し育成するイメージ

ファインチューニング は、AIに追加学習をさせることで、特定の業務や分野に特化させる技術です。
　こちらは、新入社員を教育するプロセスに似ています。 新入社員（AI）に、会社独自のルールや仕事の進め方などを教育し、専門性を高めていくように、AIに対しても特定のデータセットで追加学習をさせることで、特定の分野に精通したAIを育成していくことができます。ファインチューニングのメリットは、より的確で、その企業らしい、個性を持ったアウトプットを期待できる 点です。

　一方、ファインチューニングを行うため、あらかじめ教師データを用意し学習モデルを再作成するという作業が発生するので、ある程度知見と対応するための時間と労力が必要となります。よって、RAGよりも対応の難易度は高くなります。

　いずれの技術も、ハルシネーションと呼ばれる「AIがもっともらしく嘘をつく」という事象を解消するための技術でもありますし、企業が顧客対応力を高め差別化と訴求力を高めるためのツールとなる技術でもあります。

2. 企業における活用事例

では、RAGとファインチューニングは、具体的にどのように企業で活用できるのでしょうか？ いくつかの例を挙げてみましょう。

【RAGの活用例】

●チャットボットによる顧客対応：

顧客からのよくある質問（FAQ）や商品情報を網羅したデータベースを外部情報源として設定することで、AIが自動的に最適な回答を生成します。例えば、ECサイトに導入すれば、24時間365日、顧客からの問い合わせに対応可能となり、顧客満足度向上と業務効率化を両立できます。

●社内向けFAQシステム：

人事・労務、経理など、社内からの問い合わせが多い部署の情報をAIに学習させておくことで、社員からの質問に対して、迅速かつ的確な回答を提供できます。これにより、担当者の負担を減らし、本来の業務に集中できる環境を整えられます。

【ファインチューニングの活用例】

●営業支援ツール：

顧客との過去のやり取りや社内資料などを学習させることで、より成約率の高い営業トークや提案資料の作成をAIが支援します。属人的なノウハウをAIに学習させることで、若手営業マンの育成にも役立ちます。

●プレスリリースや広告文の作成支援：

過去の自社製品のプレスリリースや広告文をAIに学習させることで、文章のスタイルや表現を踏襲した、効果的な文章作成を支援します。クリエイティブな業務の効率化を図りつつ、ブランドイメージの統一も期待できます。

3. 具体的な製品

●【RAGを使用できる製品・サービス】

GPTs （OpenAI）：
ChatGPTのカスタマイズ機能として導入され、ユーザーが特定の目的や用途に合わせてAIアシスタントをカスタマイズできるようにしたものです。外部のドキュメントを登録し前提とする知識を与えたり、回答方法やを指示することでテーマに特化した対話を行うことが可能です。ChatGPTの有料契約が必要となります。
https://chatgpt.com/

GoogleNotebookLM（Google）：
Google NotebookLMは、ユーザーがアップロードした資料に対して、生成AIの大規模言語モデル（例えばGemini 1.5 Pro）を用いて質問に回答したり、情報を整理・分析することができます。Googleのアカウントがあれば無料で利用することができます。
https://notebooklm.google.com/

…etc.

●【ファインチューニングを使用できる製品・サービス】

ChatGPT Plus/Team/Enterprise　:
OpenAIが提供する「ChatGPT」の有料プランでは、APIを通じて、企業独自のデータを用いたファインチューニングが可能です。これにより、より高度なカスタマイズや、業務に特化したAIの開発が可能となります。前述の通り、ファインチューニングを行うため、あらかじめ教師データを用意し学習モデルを再作成するという知識と労力が必要となります。

Google Cloud AI Platform：
Google Cloud AI Platformは、TensorFlowやPyTorchを使用してモデルのトレーニングやファインチューニングを行うことができます。特に、BERTなどの大規模言語モデルのファインチューニングが可能です。

Microsoft Azure：
Microsoft AzureのAzure OpenAI Serviceでは、OpenAIのGPTモデルを利用してファインチューニングを行うことができます。また、Azure Machine Learningを使って他のモデルのファインチューニングも可能です。

…etc.

4. まとめ

　RAGとファインチューニングは、どちらも生成AIの可能性を大きく広げる技術です。 どちらの技術が最適かは、解決したい課題や目的、利用可能なデータや対応可能な労力よっても異なります。 それぞれの特性を理解し、自社のビジネスに最適な方法でAIを活用していくことが重要となります。

以上