ファインチューニングは、学習済みモデルを土台にして、自社データや特定タスクのデータで追加学習を行い、モデルの出力傾向を目的に合わせて調整する手法です。プロンプトだけでは安定しない出力形式や判断基準を、学習によってモデル側に寄せるときに選ばれます。近年は全パラメータを更新する方式だけでなく、LoRAのように追加層だけを学習してコストと運用負荷を抑える設計も一般的です。
実務での用途は、社内用語や文章トーンをそろえる、定型フォーマットで要約・分類・抽出をさせる、問い合わせのタグ付け精度を上げる、といった「出力の一貫性」が重要な領域に多くあります。事実情報の追加や最新知識の参照が目的なら、RAGや検索連携のほうが筋が良いケースも多いでしょう。ファインチューニングは、知識を増やすというより「振る舞いを寄せる」手段だと整理すると判断しやすいです。
運用では、学習データの品質とラベル定義、機密情報や著作権データの混入、評価データへのリーケージ管理まで含めて設計する必要があります。学習で一部の癖が強まる過学習や、元の能力が落ちる破壊的忘却が起きがちなので、目的指標だけでなく安全性や再現性も同じ粒度で評価します。モデルのバージョン管理、学習条件の記録、ロールバック手順、性能劣化の監視をセットで用意しておくと、継続運用が現実的になるでしょう。
