【ITニュース解説】Fine-Tuning vs. RAG: Which Is Better for Your AI Project?

近年、人工知能、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、多くの企業やプロジェクトでその活用が検討されている。LLMはインターネット上の膨大なテキストデータから学習し、人間が書いたような自然な文章を生成したり、質問に答えたり、文章を要約したりする能力を持つ。しかし、これらのモデルは汎用的な知識を持っている一方で、特定の分野の専門知識や最新の情報、あるいは特定の企業の内部情報については限界がある。そこで、LLMを特定の目的に合わせてカスタマイズする二つの主要な手法、「ファインチューニング」と「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」が注目されている。どちらの手法を選ぶべきかは、プロジェクトの要件によって大きく異なるため、それぞれの特徴を理解することが重要だ。

まず「ファインチューニング」から説明する。ファインチューニングとは、あらかじめ大量のデータで訓練されたLLMを、さらに特定のデータセット（例えば、自社の製品マニュアルや専門用語集、特定の業界の論文など）を使って追加で訓練し、モデルの内部的な仕組み、つまり「パラメータ」や「重み」を微調整するプロセスである。これにより、モデルは特定のタスク（例えば、製品に関する問い合わせへの回答、特定のスタイルの文章生成、専門用語の正確な使用など）において、より高い精度と一貫性を持って振る舞うようになる。ファインチューニングの利点は、モデルそのものが特定の知識やスタイルを「記憶」するため、推論時（質問に答える際など）の応答速度が速く、一貫した出力を得やすい点にある。また、モデルの振る舞いを深くカスタマイズできるため、特定のドメインに特化した専門的な言語モデルを構築するのに適している。しかし、ファインチューニングにはデメリットもある。まず、高品質で大量の訓練データを用意する必要があり、そのデータの準備には多くの時間と労力がかかる。また、モデルの再訓練には高性能なコンピューティングリソース（GPUなど）が必要となり、コストも高くなる傾向がある。さらに、新しい情報に対応するためには、再度モデルをファインチューニングし直す必要があるため、情報の鮮度を保つのが難しい場合がある。そして、モデルが内部的に学習した情報に基づいて回答するため、「幻覚（Hallucination）」と呼ばれる、もっともらしいが事実とは異なる情報を生成してしまうリスクも残る。

次に「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」について説明する。RAGは「情報検索を強化した生成」という意味で、LLMが回答を生成する前に、外部の知識ベース（データベースやドキュメントなど）から関連する情報を検索し、その検索結果をLLMへの入力（プロンプト）に含めて回答を生成させる手法である。具体的には、ユーザーからの質問を受け取ると、まずシステムが外部の知識ベースから質問に関連する文書やデータを「検索」する。この検索には、文書の内容を数値化した「ベクトル」を使って類似性の高いものを探す「ベクトル検索」などの技術が用いられる。次に、検索で得られた関連情報とユーザーの質問を組み合わせたものをLLMに渡し、LLMはその情報に基づいて回答を生成する。RAGの大きな利点は、常に最新の情報に対応できることである。外部の知識ベースを更新するだけで、モデルを再訓練することなく、新しい情報に基づいた回答が可能になる。また、LLMが外部から参照した情報に基づいて回答を生成するため、事実に基づかない「幻覚」のリスクを大幅に減らすことができる。さらに、回答の根拠となった情報源を示すことも可能なため、透明性が高く、ユーザーが情報の正確性を確認しやすいというメリットもある。モデルの再訓練が不要なため、ファインチューニングと比較して初期の計算コストを抑えやすい傾向がある。しかし、RAGにもデメリットがある。外部の知識ベースの品質や網羅性が、LLMの回答の品質に直接影響するため、知識ベースの構築と管理が重要になる。また、情報検索のステップが追加されるため、応答速度（レイテンシ）がわずかに遅くなる可能性がある。そして、複雑な推論やモデルの深い振る舞いの変更には不向きであり、あくまで外部情報を参照して回答を生成する補助的な役割が強い。

では、どちらの手法を選ぶべきか。プロジェクトの具体的な要件に基づいて判断するフレームワークを考える。

一つ目は「ユースケースのタイプ」である。もし、モデルの基本的な振る舞い、特定のスタイルやトーン、推論能力を根本的に変更したい場合は、ファインチューニングが適している。例えば、社内特有の専門用語や文化を反映したチャットボットを開発する場合や、特定のプログラミング言語のコードを生成するモデルをより専門的にしたい場合などだ。一方、最新の情報や事実に基づいた情報を扱う必要があり、その参照元も提示したい場合はRAGが有効である。例えば、日々更新されるニュース記事に基づいて質問に答えるシステムや、企業の最新の財務情報に基づいて分析を行うシステムなどである。

二つ目は「データ要件」だ。ファインチューニングには、モデルの振る舞いを変更するのに十分な量の、質の高い訓練データが必要となる。このデータは特定のタスクやドメインに特化している必要がある。RAGの場合は、信頼できる外部知識ベース（ドキュメント、データベースなど）と、それを検索可能にするための仕組みが求められる。こちらは、訓練データほど大量である必要はないが、正確性と網羅性が重要になる。

三つ目は「計算リソースとコスト」である。ファインチューニングは、特に初期段階で、モデルの再訓練のために高い計算コスト（GPU利用料など）と時間が必要となる。RAGは、モデルの再訓練が不要なため、比較的低い初期コストで開始できることが多いが、検索インフラの構築と維持、そして推論時にプロンプトが長くなることによるLLMのAPIコストがかかる可能性がある。

四つ目は「情報のリアルタイム性と鮮度」である。ファインチューニングされたモデルは、一度訓練されると新しい情報が自動的に反映されるわけではないため、情報の鮮度を保つためには再ファインチューニングが必要となる。これは時間とコストがかかる。RAGは、外部知識ベースを更新するだけで、ほぼリアルタイムで新しい情報に対応できるため、情報の鮮度が重要なプロジェクトに適している。

五つ目は「モデルの幻覚（Hallucination）リスク」だ。ファインチューニングされたモデルは、訓練データにない情報やあいまいな質問に対して、幻覚を生成するリスクが残る。RAGは、根拠となる情報源を参照するため、幻覚のリスクを大幅に低減し、生成された回答の信頼性を高めることができる。

六つ目は「セキュリティとプライバシー」である。ファインチューニングの場合、訓練データがモデルに「焼き付けられる」ため、機密情報が含まれる場合は注意が必要である。一度モデルに学習された情報は取り除くのが難しい場合がある。RAGでは、外部知識ベースのアクセス制御や検索メカニズムを通じてセキュリティとプライバシーを管理できるため、機密性の高い情報を扱うプロジェクトにおいては、より制御しやすい側面がある。

これらの観点から見ると、どちらか一方が常に優れているという単純な結論は出ない。多くの場合は、プロジェクトの特定の要件、利用可能なデータ、リソース、そして最終的な目標によって最適な選択は異なる。場合によっては、ファインチューニングとRAGを組み合わせた「ハイブリッドアプローチ」が最も効果的な解決策となることもある。例えば、ファインチューニングでモデルの基本的な振る舞いやスタイルを調整し、その上でRAGを使って最新の専門知識を補完するといった方法だ。重要なのは、流行や世間の声に惑わされることなく、自分のプロジェクトの具体的なニーズと制約を客観的に評価し、最適なアプローチを選択することである。