生成AIの活用が進む中で注目を集める技術のひとつが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。一方、AIモデルの性能を高める手法として知られる「ファインチューニング」との違いがわからないという声もあります。本記事では、RAGとファインチューニングの基本から、実務での使い分け方までを分かりやすく解説します。
RAGとは何か？
外部情報を取り込んで回答精度を高める技術
RAGは、生成AIの回答精度を向上させるために「検索（Retrieval）」機能を取り入れた技術です。事前に構築したナレッジベース（社内文書、FAQ、Webページなど）から関連情報を検索し、その結果をもとにテキストを生成します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| フルネーム | Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成） |
| 主な用途 | カスタマーサポート、FAQ自動化、社内ナレッジ活用 |
| 特徴 | モデルを更新せず、リアルタイムに外部情報を参照できる |
RAGの活用メリット（箇条書き）
- モデルの再学習なしに新しい情報を回答に反映できる
- セキュリティや社内専用情報の取り扱いに柔軟に対応可能
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ファインチューニングとは？
モデルそのものを学習データに最適化
ファインチューニングは、事前学習済みのAIモデルに対して追加の学習を施し、特定のタスクやドメインに適したモデルを作り上げる手法です。大量のデータと計算リソースが必要ですが、モデルの振る舞いを大きく変えられる点が特徴です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 処理内容 | 既存モデルのパラメータを新データで再学習 |
| 主な用途 | 専門用語を多く含む分野のQA、文体や言い回しの統一化 |
| 特徴 | 自社独自のニーズに合わせて高度なカスタマイズが可能 |
ファインチューニングの活用メリット（箇条書き）
- ブランドトーンや専門性を反映した生成が可能
- 長期的な精度向上が期待できる
RAGとファインチューニングの違い
| 比較項目 | RAG（検索拡張型生成） | ファインチューニング |
|---|---|---|
| 更新対象 | 外部ナレッジベース | モデル本体の重み |
| リアルタイム性 | 高い（即時反映可能） | 低い（再学習・再デプロイが必要） |
| カスタマイズ性 | コンテンツを差し替えれば即適応可能 | 精度の高い最適化が可能だが手間がかかる |
| 主な目的 | 現場の即応力向上、リアルタイムの情報活用 | ドメイン特化、継続的な精度強化 |
RAGの活用シーンと注意点
効果的な活用シーン
- 複数の社内資料からの自動回答
- 最新情報や法改正など、変化が頻繁な領域への対応
- 知識ベースが明確で、参照元の出典表示が必要な業務
注意点（箇条書き）
- ナレッジベースの構築や更新の手間がある
- 情報ソースの品質が回答の精度に直結する
ファインチューニングが向いているケース
活用が効果的な場面
- 医療や法律など、高度な専門知識が求められる業務
- ユーザーとの対話に「一貫した文体」や「ブランドトーン」が求められるアプリケーション
- API経由の大量生成で安定したパフォーマンスを重視するケース
実務での使い分けのポイント
| 判断軸 | 選ぶべき技術 |
|---|---|
| 情報の更新頻度が高い | RAG |
| 精度や文体が重要 | ファインチューニング |
| 開発コストを抑えたい | RAG（インフラコストが軽め） |
| 顧客対応に特化したい | 両者の併用も検討可能 |
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まとめ
RAGは「即時性」と「柔軟性」に強みを持ち、ファインチューニングは「専門性」と「カスタマイズ性」に優れるという違いがあります。それぞれの技術は競合ではなく、目的に応じて使い分けることが求められます。情報が頻繁に変化する業務ではRAGを、深い理解と表現が求められる場面ではファインチューニングを活用することで、AIの力を最大限に引き出せるでしょう。
