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ご相談から納品までの進め方
どのサービスでも共通の流れです。最初の30分で、そもそも着手する価値があるかからお伝えします。
STEP 01
オンラインで30分
現状をうかがい、向いているかどうかをお伝えします。売り込みはしません。
STEP 02
対象を1つ決める
手をつける範囲を絞ります。広げすぎると成果が見えなくなるためです。
STEP 03
工程に分解する
いまの手順を書き出し、どこを変えるかを決めます。
STEP 04
動く形にして納品
使える状態で渡します。次の担当者が引き継げる形で手順も残します。
なぜファインチューニングが必要か
汎用AIモデルだけでは解決できない課題を、ファインチューニングで突破します。
汎用AIでは業界用語を理解できない
一般的なAIモデルでは、自社の専門用語や業界固有の表現を正しく理解・生成できず、実務で使えない。
APIコストが高騰している
汎用モデルへの大量のAPI呼び出しでコストが膨らみ、ビジネスとしてスケールしにくい。
回答品質にばらつきがある
汎用AIの回答は一貫性がなく、同じ質問でも異なる回答が返ってくるため、業務品質を担保できない。
機密データを外部に送りたくない
顧客情報や社内機密を外部APIに送信することへのセキュリティ懸念があり、AI活用に踏み切れない。
ファインチューニングの種類
目的に応じた最適なファインチューニング手法をご提案します。
業務指示への最適化
特定の業務タスクに対する指示応答のパターンを学習させ、業務指示に対して最適な出力を返すようにモデルを調整します。
業界特化の知識注入
業界固有の専門知識・用語・文脈をモデルに学習させ、特定ドメインにおける理解力と生成精度を大幅に向上させます。
人間フィードバックによる品質向上
人間の評価フィードバックを使ってモデルの出力品質を継続的に改善。ユーザーの期待に沿った回答を生成するよう最適化します。
サービス詳細
データ準備からデプロイ・運用まで、ファインチューニングに必要な全工程をカバーします。
データ準備・クレンジング
学習に必要なデータの収集・整理・前処理を実施。データ品質がモデル精度を左右するため、専門チームが徹底的にクレンジングします。
- データ収集・統合
- ノイズ除去・正規化
- アノテーション設計
- 学習データセット構築
モデル選定・学習
業務要件に最適なベースモデルを選定し、準備したデータでファインチューニングを実施。GPUインフラの構築から学習パラメータの最適化まで対応します。
- ベースモデル選定
- ハイパーパラメータ最適化
- GPU環境構築
- 学習プロセス管理
評価・チューニング
ファインチューニング後のモデルを多角的に評価。精度・速度・安全性の観点から検証し、必要に応じてパラメータを再調整します。
- ベンチマーク評価
- A/Bテスト実施
- 安全性検証
- パフォーマンス最適化
デプロイ・運用
モデルを本番環境にデプロイし、安定した運用体制を構築。モニタリング・継続的な再学習による精度維持もサポートします。
- API化・システム統合
- モニタリング設計
- 継続的再学習
- スケーリング対応
対応モデル
主要なAIモデルに幅広く対応。業務要件に最適なモデルをご提案します。
OpenAI GPT-4/3.5
クローズドモデルOpenAI APIによる公式ファインチューニング対応
Anthropic Claude
クローズドモデルClaude APIのカスタマイズ・プロンプト最適化
Meta Llama
オープンモデルLlama 2/3のオープンソースモデルを自社環境で学習
Google Gemma
オープンモデルGoogle発の軽量オープンモデルを業務特化
Mistral
オープンモデル高効率なMistralモデルのドメイン特化学習
Cohere
クローズドモデルエンタープライズ向けモデルのカスタマイズ
導入プロセス
要件定義からデプロイまで、段階的に進めることでリスクを最小化しながら最大の成果を実現します。
要件定義・データ調査
1-2週間業務要件をヒアリングし、利用可能なデータの量・質を調査。最適なファインチューニング手法とモデルを提案します。
データ準備・前処理
2-4週間学習データの収集・クレンジング・アノテーションを実施。高品質なデータセットを構築し、学習の成功率を最大化します。
モデル学習・評価
2-4週間ベースモデルのファインチューニングを実施し、精度・速度・安全性を多角的に評価。必要に応じてパラメータを再調整します。
デプロイ・継続改善
継続本番環境へのデプロイと運用体制の構築。モニタリングと定期的な再学習により、モデル精度を継続的に維持・向上させます。
料金プラン
PoCから本格導入、継続運用まで。目的に合わせたプランをお選びいただけます。
PoC（実証実験）
小規模データで効果を検証。ファインチューニングの可能性を確認するための実証実験プラン。
- 要件ヒアリング
- サンプルデータで学習
- 精度評価レポート
- 本格導入判断支援
スタンダード
本格的なファインチューニングを実施。データ準備からモデル構築・評価まで一貫対応。
- データ準備・クレンジング
- モデル選定・学習
- ベンチマーク評価
- API化・システム統合
- デプロイサポート
エンタープライズ
大規模データ・複数モデルに対応。自社GPU環境構築からRLHFまで、高度な要件に対応。
- 大規模データ対応
- 複数モデル比較
- RLHF実施
- GPU環境構築
- セキュリティ設計
- 専任チーム配置
月額運用・再学習
デプロイ後のモデル運用・モニタリング・定期再学習を継続的にサポート。
- モデルモニタリング
- 精度劣化検知
- 定期再学習
- データ追加対応
- レポーティング
ユースケース
幅広い業界でファインチューニングを活用し、具体的な成果を実現しています。
契約書レビューAIで精度向上を実現
法律用語や契約条項の専門知識をファインチューニングで注入。汎用AIでは対応しきれない契約書レビューの精度向上に、カスタムモデルで貢献します。
品質検査AIで不良品検出の精度向上を実現
自社の製品画像データでモデルをファインチューニング。汎用モデルでは検出困難だった微細な不良も高精度に検出可能に。
リスク審査AIで処理時間の短縮を実現
金融専門用語と審査基準をモデルに学習させ、融資リスク審査を自動化。人手による処理と同等の精度を維持しながら、処理時間を大幅に短縮。
FAQ
AIファインチューニングに関するよくあるご質問にお答えします。その他のご質問はお気軽にお問い合わせください。
QファインチューニングとRAGの違いは？
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。
QファインチューニングとRAGの違いは？
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。
QRAG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。
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。
QAPIコストは下がる？
Aはい、削減が期待できます。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コストの削減につながります。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あり、さらなるコスト削減が可能です。
Qデータのセキュリティは？
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。
Qどのくらいのデータが必要？
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。
QInstruction 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。
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。
Qどの業界に対応できる？
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。各業界のベストプラクティスを踏まえてご支援します。
DIAGNOSIS
どこから手をつけるべきか、3分で分かります
8つの質問に答えるだけで、自社のAI活用成熟度と次の一歩が分かります。無料です。