AIファインチューニング支援

ARAGは外部データベースから情報を検索して回答を生成する手法で、ファインチューニングはモデル自体を学習データで再訓練する手法です。RAGは最新情報の反映に強く、ファインチューニングは回答品質・速度・コスト面で優れています。用途に応じて使い分けや組み合わせをご提案します。

AInstruction Tuningであれば数百件程度のデータから開始可能です。Domain Adaptationの場合は数千〜数万件が目安となります。データ量が不足している場合は、データ拡張技術や段階的な学習アプローチで対応いたします。

Aデータ準備を含めた全体では2〜4ヶ月が目安です。モデルの学習自体は数時間〜数日で完了しますが、データ準備・クレンジング・評価のプロセスに時間を要します。PoCであれば1〜2ヶ月で結果を確認いただけます。

Aはい、大幅に削減できます。ファインチューニングにより、少ないトークン数で高品質な回答を得られるようになるため、APIコストが平均50%程度削減されます。また、小型モデルのファインチューニングで大型モデルと同等の精度を実現できるケースも多く、さらなるコスト削減が可能です。

Aお客様のデータは厳格なセキュリティ基準のもとで管理します。オンプレミス環境での学習や、プライベートクラウドでの運用にも対応。学習完了後にデータを完全削除するオプションもご用意しています。NDA締結はもちろん、ISO27001準拠の管理体制で対応いたします。

A業務特化のタスクにおいて、ファインチューニング後のモデルは汎用AIと比較して平均20〜40%の精度向上が見込めます。特に専門用語の理解や業界固有のルールへの対応で大きな差が出ます。

Aはい、可能です。業務データの蓄積に応じて定期的な再学習を行うことで、モデル精度を維持・向上させることができます。月額運用プランでは、継続的なモニタリングと再学習をサポートしています。

A法律、金融、製造、医療、IT、小売など、幅広い業界に対応しています。業界固有の専門知識が必要なタスクほど、ファインチューニングの効果が大きくなります。200社以上のAI支援実績から、各業界のベストプラクティスを蓄積しています。