AIを仕事で賢く使う！初心者でもできるファインチューニング入門

【〇〇さん、最近こんなことで困っていませんか？】

「うちの商品、もっとお客さんに魅力が伝わるように説明したいんだけど…」

「毎日同じような問い合わせ対応に追われて、もっと違う仕事に時間を使いたい…」

「AIってなんか難しそうだけど、うちみたいな小さな会社でも本当に使えるのかな…」

もし、一つでも「うんうん」とうなずいてしまったなら、この記事はきっとあなたの役に立ちます。

まるで、あなたの会社のベテラン社員のように、商品のことを詳しく説明してくれたり、よくある質問にテキパキ答えてくれるAIを、あなた自身の手で育てることができるとしたら、どうでしょう？

そんな魔法みたいなことを可能にするのが、「AIのファインチューニング」、もっと身近な言葉で言うなら「AIを、あなたの会社専用の賢いアシスタントに育てる方法」なんです！

この記事では、難しい専門用語は極力使わず、小学生にも分かるような簡単な例え話をたくさん交えながら、ファインチューニングの基本から、あなたの会社で具体的にどうやって活用できるのかを、より深く解説していきます。

読み終わる頃には、「なんだ、それならうちでもできそうじゃん！」と思えるはず。ファインチューニングの見方が変わるかもしれませんよ！

第1章：ファインチューニングって何？～AIを、あなたの会社の「できる社員」にする魔法～

想像してみてください。八百屋さんで、お客さんに「このトマト、どうやって食べるのが美味しいの？」って聞かれたとします。

もし、お店の人がトマトについて何も知らなかったら、「さあ…どうでしょうね？」としか答えられないですよね。

でも、もしお店の人がトマトの種類や産地、おすすめの食べ方まで詳しく知っていたら、「このトマトは甘みが強いので、サラダでそのまま食べるのが一番美味しいですよ！夕食なら、少し焼いてみても美味しいですし…」なんて、的確なアドバイスができますよね。

この「お店の人がトマトについて詳しく知っている状態」が、まさにAIのファインチューニングなんです！

お店で売っている服（何もしないAI）を、あなたの体のサイズに合わせてちょっとだけお直しするイメージです。丈を詰めたり、袖を短くしたりすることで、既製品の服が、まるでオーダーメイドのように、あなたにぴったり合いますよね。ファインチューニングも、それと同じ魔法をAIにかけるんです。

最初から全部手作りで服を作るのは大変ですが、少しお直しするだけなら、手軽にできますよね？AIも同じで、最初から全部作るより、ファインチューニングの方が、時間もお金も大幅に抑えられるんです。

例えば、あなたの会社のホームページにあるAIチャットボット。何もしていない状態だと、一般的な質問にしか答えられません。「営業時間は？」とか、「場所はどこですか？」とか。

でも、ファインチューニングで、あなたの会社の商品やサービス、特徴、お客さんのことなどをしっかり教え込めば、「この商品、どんな人におすすめですか？」「他社製品との違いは？」といった、一歩踏み込んだ質問にも答えられるようになるんです。まるで、あなたの会社のこと、商品のことを知り尽くしたベテラン社員みたいですよね！

ね？なんだかワクワクしてきませんか？

第2章：AIのお勉強方法の違い～小学校から大学まで～

AIが賢くなるためには、人間と同じように「お勉強」が必要です。

まず、AIは「事前学習」という、いわば基礎教育を受けます。これは、小学校や中学校で、国語、算数、理科、社会…といった、色々な科目の基礎を学ぶようなものです。たくさんの教科書を読んで、幅広い知識を身につけます。

そして、もっと専門的なことを学ぶのが「ファインチューニング」です。これは、高校や大学に進学して、自分の興味のある分野や、将来の仕事で必要なことを深く学ぶイメージです。例えば、「私は、お客さん対応のプロになる！」と決めたAIは、接客に関する言葉遣いや、よくある質問への答え方などを、集中的に勉強します。

事前学習で色々なことを知っているAIに、あなたの会社で使う言葉や、お客さんのことを教え込むことで、AIはあなたの会社の仕事の専門家になることができるのです。それも、24時間365日、文句も言わずに働いてくれる、頼もしい社員になってくれるんですよ！

第3章：ファインチューニングで何が変わるの？～AIの頭の中をのぞいてみよう～

ファインチューニングは、AIの頭の中にある、たくさんの「調整つまみ」を回すようなものです。

「調整つまみ」と聞いても、ピンとこないかもしれませんね。これは「パラメータ」と呼ばれるもので、AIが物事を判断したり、言葉を選んだりするときの大切な基準です。例えるなら、ラジオの音量やチャンネルを合わせるつまみのようなものです。

このつまみが、AIの頭の中には、何百万、何千万と、信じられないくらいたくさんあるんです！そして、それぞれのつまみが、少しずつ、AIの賢さや得意なことに影響しています。

ファインチューニングでは、この無数にあるつまみを、あなたの会社の仕事に合わせて、ほんの少しずつ、微調整していきます。そうすることで、AIはあなたの会社の仕事に特化した「話し方」や「考え方」を身につけることができるんです。

例えば、お客様対応を専門にしたいAIなら、「丁寧な言葉遣い」のつまみを少し上げて、「専門用語を控える」のつまみを下げるといった具合です。逆に、専門的なレポートを作りたいAIなら、「専門用語を積極的に使う」のつまみを上げる、といった調整が考えられますね。

ただし、つまみを回しすぎると、AIが混乱してしまうこともあるので、注意が必要です。人間の「調整」と「確認」が重要です。少しずつ調整して、AIの反応を見ながら、最適なバランスを見つけていきましょう。

第4章：ファインチューニングの具体的な進め方～3つのステップで簡単！～

それでは、AIにあなたの会社のことを教えてもらうための、具体的な方法を3つのステップで見ていきましょう。

ここでは、初心者さんでも取り組みやすいように、簡単なステップで説明しますね。

途中でつまずかないように、一つずつ丁寧に確認しながら進めていきましょう。

まるで料理のレシピのように、順番に進めていくことで、きっとAIはあなたの期待に応えてくれますよ。

なぜなら、正しい手順を踏むことで、AIは効率よく学習し、あなたの仕事で本当に役立つ存在になるからです。

例えば、お客さんからの問い合わせメールを整理して、「質問」と「回答」のペアを作ることから始めましょう。これが、AIにとっての「参考書」になります。

そして、この「参考書」をAIに読み込ませて、学習してもらうのです。

ステップ1：教材の準備～AIに何を教える？～

ファインチューニングは、AIにあなたの仕事のことを教えて、もっと賢くしてもらうための方法です。

そのためには、AIが勉強するための「教材」が必要です。

この教材には、あなたの仕事に関する色々な情報、例えば、

過去のお客さんからの問い合わせとその回答（これが一番役に立ちます！）
商品やサービスの説明文
会社のホームページやブログ記事

などを用意します。

まるで、先生が生徒に教えるための教科書を作るイメージですね。

ここで大切なのが、「アノテーション」や「ラベル付け」と呼ばれる作業です。これは、教材の中の重要な情報に「付箋」を貼って、AIが理解しやすくする作業です。

例えば、「この問い合わせは、料金に関する質問だな」とか、「この文章は、商品の特徴を説明しているな」といった具合に、データに目印をつけていきます。こうすることで、AIは「この言葉が出たら、料金の話だな」「こういう表現は、商品のメリットを伝える時に使うのか」といったことを学習しやすくなるんです。

もし教材の中に、間違った情報やいらない情報（ゴミ）があったら、きれいに掃除する（「データクレンジング」といいます）ことも大切です。間違った情報を教えてしまったら、AIも間違ったことを覚えてしまいますからね。

そして、長い文章をAIが理解できる小さなパーツに分解する（「トークナイゼーション」といいます）など、AIが勉強しやすいように教材を整えてあげることも重要です。例えば、「私は今日、美味しいラーメンを食べました」という文を、「私」「は」「今日」「、」「美味しい」「ラーメン」「を」「食べ」「まし」「た」のように、単語ごとに区切るようなイメージです。

最後に、数字の単位を揃えたり（「正規化」といいます）、表記ゆれ（例えば、「問い合わせ」と「問合せ」など）を統一したりして、データを整理することも、教材を分かりやすくするために大切な準備です。

良い教材を用意することで、AIはしっかりと学習してくれるはずです。「急がば回れ」ということわざがあるように、ここは丁寧にやっておくと、後々楽になりますよ！

ステップ2：教材をAIに渡す方法～AIはどんな形式でデータを受け取るの？～

AIに教材を渡すときには、AIが読みやすいように整理された特別なファイル形式を使う必要があります。

その形式の一つが「JSONL形式」と呼ばれるものです。ここでは、細かい説明は省きますが、「AIが理解しやすいように、データを整理して記述する方法の一つ」だと考えてください。

「JSONL形式」では、「prompt」（プロンプト）と「completion」（コンプリーション）という項目に分けて、質問と答えをセットで記述していきます。

例えば、チャットボットに学習させる場合は、

{"prompt": "商品の返品方法を教えてください。", "completion": "商品到着後7日以内でしたら返品可能です。返品の際は、事前にメールでご連絡ください。"}
{"prompt": "営業時間を教えてください。", "completion": "営業時間は午前10時から午後7時までです。土日祝日も営業しております。"}

といった具合に、質問と答えをセットにして記述していきます。

そして、このファイルを、AIサービスを使うための特別な合言葉（「APIキー」といいます）を使って、AIのシステムにアップロードします。

たくさんの教材をアップロードするには、少し時間がかかることもありますので、気長に待ちましょう。「継続は力なり」です！

アップロードが終わると、AIが教材を受け取った合図として、特別なIDが発行されます。このIDは、後でAIにお勉強してもらう時にも使うので、なくさないようにメモしておきましょう。

最後に、アップロードした教材がちゃんと登録されているか確認すれば、準備完了です！

ステップ3：AIに教えてもらう～いよいよAIが学習開始！～

教材の準備ができたら、いよいよAIにお勉強してもらいましょう！

AIに「こういうことを学んでね」と指示を出すために、「ハイパーパラメータ」と呼ばれる、色々な設定を調整するつまみを操作します。

例えば、「学習率」というつまみは、AIがどれくらいの速さで新しいことを学ぶかを調整するスピードメーターのようなものです。速すぎるとざっくりとしか学べず、遅すぎると時間がかかります。ちょうど良い速度に調整することが大切です。

また、「バッチサイズ」という、AIが一度にまとめて学習するデータの量を決める設定や、「エポック数」という、AIが同じ教材を繰り返し見る回数を決める設定などがあります。これらの設定によって、学習の効率や成果が変わってきます。

これらのつまみを上手に調整することで、AIは効率よく学習を進めることができます。

まるで、料理の隠し味を調整するように、これらの設定を色々試してみることで、AIの性能が大きく変わることがあります。最初は少し難しいかもしれませんが、試行錯誤するうちに、きっとコツがつかめてくるはずです。「習うより慣れろ」ですね！

AIの学習が始まると、AIは用意された教材を一生懸命読み込んで、色々なことを学んでいきます。

ここで、AIがちゃんと学習できているか、途中で確認することも大切です。例えば、AIに簡単な質問をしてみて、ちゃんと答えられるか試してみるのも良いでしょう。もし、うまく答えられない場合は、教材の内容を見直したり、ハイパーパラメータを調整したりする必要があります。

第5章：学習の成果を確認する～AIはどれくらい賢くなったかな？～

AIがお勉強を終えたら、どれくらい賢くなったかを確認してみましょう！

ファインチューニングを行うと、AIはあなたの仕事やお店のことをよく理解できるようになり、以前よりも的確な回答ができるようになります。

例えば、お客さんからの質問に対して、より詳しく、より正確に答えられるようになったり、これまでとは違った、新しいアイデアを出せるようになったりすることが期待できます。

まるで、先生が生徒のテストの結果を見て、頑張りを評価するようなものですね。

AIの賢さを測るためには、「ベンチマーク」と呼ばれるテストを行います。

このテストでは、AIに色々な問題を出してみて、どれくらい正しく答えられるか（「精度」といいます）を見たり、見つけるべき情報を見つけ出せるか（「再現率」といいます）を評価します。また、「F1スコア」という、精度と再現率をバランスよく評価した指標を使って、AIの総合的な性能を測ることもあります。

テストの結果は、「混同行列」という表を使って、分かりやすく確認することができます。混同行列は、AIが出した答えと、実際の正解を比較して、どこが合っていてどこが間違っていたのかを一目で確認できる便利な表です。

これらの結果を総合的に見て、AIがどれくらい賢くなったかを判断します。

もし、テストの結果がイマイチだったら、教材の内容や、学習のさせ方（ハイパーパラメータ）をもう一度見直してみましょう。「継続は力なり」です。諦めずに、試行錯誤を続けることが、AIを成長させる秘訣です。

第6章：もっとAIを賢くするために～落とし穴と、それを避ける方法～

ファインチューニングは、AIをもっと賢くするための良い方法ですが、いくつか注意しておきたい落とし穴もあります。

まず、AIに教える教材の質が悪いと、AIは間違ったことを覚えてしまうことがあります。これは、部屋が汚いと探し物が見つからないのと同じです。データに間違いや偏りがあると、AIもそれを学習してしまい、おかしな答えを出すようになってしまいます。

また、教材が少なすぎると、AIは十分に学習できません。色々な本を読まないと、色々なことを知らないのと同じです。幅広い知識を身につけさせるためには、多様なデータを用意することが重要です。

さらに、AIが特定のデータばかりを集中して学習してしまうと、今までできていたことができなくなってしまうことがあります。これは、テストの範囲だけを必死に覚えて、応用問題が解けなくなる状態（「過学習」といいます）に似ています。これを防ぐためには、AIに色々な問題（データ）をバランスよく学ばせることが大切です。

これらの問題を防ぐためには、

質の良い教材を用意すること（データクレンジングをしっかり行う！）
色々な種類の教材を用意すること（データの「偏り」をなくす！）
AIの学習状況をきちんと確認すること（過学習に気をつける！）

が大切です。

もし、教材の準備が難しかったり、AIの学習方法が分からなかったりする場合は、「RAG構成」という、AIが自分で持っている知識に加えて、必要に応じて外部の情報を探してきて答える仕組みを利用する方法もあります。これは、AIが分からないことがあったら、自分で辞書やインターネットで調べて答えを見つけてくるようなイメージです。ただし、RAG構成を使う場合でも、AIが間違った情報を持ってくる可能性（「ハルシネーション」といいます）があるので、注意が必要です。

第7章：ファインチューニングについてよくある質問

ファインチューニングについて、皆さんからよくいただく質問にお答えします。

Q. 初心者でもファインチューニングはできますか？

はい、初心者の方でもファインチューニングは十分に可能です！

最近では、難しい専門知識がなくても使えるツールが増えています。

例えば、OpenAIのAPIを使えば、難しいプログラミングの知識がなくても、簡単にファインチューニングを試すことができます。月額20ドル（約3,000円）から始めることができますよ（2023年12月現在）。

また、Google Colaboratoryのような、無料で使えるツールもあります。これらのツールを使えば、ブラウザ上で簡単にAIの学習を試すことができるんです。「百聞は一見に如かず」ということわざがあるように、まずは実際に触ってみるのが一番の近道です。

もちろん、最初は分からないこともあるかもしれません。でも、インターネットで検索したり、詳しい人に聞いたりすれば、きっと解決できるはずです。大事なのは、「やってみたい！」という気持ちです。

Q. どんなデータを用意すればいいですか？

AIに教えるデータは、AIにどんなことをしてほしいかによって変わってきます。

例えば、お客さんからの問い合わせに答えてほしいなら、過去の問い合わせと回答のデータを用意します。これが、AIにとっての一番の「参考書」になります。

商品について説明してほしいなら、商品の説明文を用意します。商品の写真や、使っている人の声などもあると、さらに良いですね。

色々な種類のデータがあればあるほど、AIは色々なことを学べるので、より賢くなります。ただし、データの中に間違いが多いと、AIも間違ったことを覚えてしまうので、注意が必要です。「ゴミを入れたらゴミが出てくる（Garbage in, garbage out）」という言葉があるように、データは「量より質」が大切です。

Q. 生成AIをもっと上手に活用するにはどうすればいいですか？

生成AIを上手に活用するためには、いくつかのコツがあります。

まずは、AIに何をさせたいかを明確にすることが大切です。「ゴール」をはっきりさせることで、AIも力を発揮しやすくなります。「AIを使って、顧客対応を効率化したい」「新商品のキャッチコピーを作りたい」など、具体的な目標を立てましょう。

そして、AIに教えるデータは、できるだけたくさん、そして質の高いものを用意しましょう。良い「先生」は、良い「教材」から生まれます。

AIが生成した結果は、鵜呑みにせず、必ず自分で確認することも重要です。AIは間違うこともありますから、人間が最終的なチェックを行うことが大切です。

AIが得意なこと、苦手なことを理解して、上手に付き合っていくことが、生成AIを使いこなすための秘訣です。AIは、あくまでも「道具」です。使う人次第で、良くも悪くもなるということを覚えておきましょう。

Q. AIが嘘をつく（ハルシネーション）って本当ですか？

はい、残念ながら、AIが嘘をついたり、存在しない情報をでっち上げたりすることがあります。これは「ハルシネーション」と呼ばれています。

AIは、たくさんのデータから学習していますが、そのデータの中に間違いが含まれていたり、AIが情報をうまく理解できていなかったりすると、もっともらしい嘘をついてしまうことがあります。

例えば、「〇〇という病気には、△△という薬が効きます」というような、医学的根拠のない情報を生成してしまう可能性があります。これを信じてしまうと、大変なことになりますよね。

特に、専門的な分野や、最新の情報が必要な分野では、ハルシネーションが起こりやすいので、注意が必要です。

Q. ハルシネーションをできるだけ少なくする方法はありますか？

AIの嘘を少なくするためには、AIに質の高い教材を与えて、しっかりと学習させることが大切です。間違いの多い「ガラクタ」ばかりを与えても、AIは正しいことを学べません。

また、AIが答えた内容を、人間がチェックする仕組みを作ることも有効です。先生が生徒の答え合わせをするように、AIの答えを人間が確認することで、間違いを見つけることができます。

さらに、AIに「あなたは〇〇について答える専門家です」のように役割を与える（ファインチューニングする）ことで、AIは自分の得意なこと以外は答えようとしなくなるため、嘘をつく可能性を減らすことができます。これは、「餅は餅屋」ということわざにも通じますね。

Q. ハルシネーションを完全にゼロにすることはできますか？

残念ながら、今のところ、AIの嘘を完全にゼロにすることは難しいと言われています。

AIは大量のデータから学習するため、どうしても間違いをなくすことができません。

例えるなら、どんなに優秀な人でも、間違いを犯すことがあるのと同じです。

そのため、AIが生成した情報を鵜呑みにするのではなく、「AIはこういう風に言っているけど、本当にそうかな？」と批判的に考えることが大切です。

もし、AIの嘘が心配な場合は、AIが自分の知識に加えて、インターネットなどの外部の情報を探してきて答える仕組み（「RAG構成」といいます）を利用するのも一つの方法です。AIが図書館で調べてから答えるようなイメージです。ただし、この方法でも、AIが間違った情報を持ってきてしまう可能性はゼロではないので、注意が必要です。

第8章：まとめ～AIをあなたの会社の頼れる「相棒」に！～

今回の記事では、AIをあなたの会社専用の賢いアシスタントに育てる方法、「ファインチューニング」について、初心者の方にも分かりやすく解説しました。

ちょっと難しい言葉もあったかもしれませんが、AIをあなたの会社の頼れる「相棒」に変身させるための、大切な考え方を知っていただけたかと思います。

初めてのことには、誰でも不安を感じるものです。「私にできるかな…」と思う気持ち、よく分かります。

でも、この記事で学んだことを少しずつ試してみることで、きっと「意外と簡単かも！」と思えるはずです。

小さな成功体験を積み重ねることで、AIに対する自信も深まっていくでしょう。「千里の道も一歩から」です！

今日学んだ知識は、あなたのスキルアップに繋がり、未来の可能性を大きく広げてくれます。

さあ、一歩踏み出して、AIの世界を冒険してみましょう！

「でも、やっぱり不安…」「もっと詳しく知りたい！」という方は、ぜひ私たちにご相談ください。

例えば、以下のようなお悩み、ありませんか？