掲載日：2026.9.30
ファインチューニング
ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIモデルに追加のデータを学習させ、特定の用途や業務に合わせて性能を調整する手法のことです。
■技術的な仕組みと特徴
・ゼロからモデルを学習させるよりも、少ないデータ量・計算量で目的に合ったモデルを作れます
・モデル全体ではなく一部のパラメータだけを調整する効率的な手法も広く使われています
・学習データの質や量が、調整後のモデル性能を大きく左右します
■産業・B2B分野での応用
・社内の専門用語や技術文書を学習させ、業務に特化した生成AIを構築する際に用いられます
・外観検査AIで、自社製品の不良パターンに合わせた判定精度の向上に活用されます
・機密データを扱うため、社内のローカル環境で実施されるケースも増えています
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