チャットボットとは？ 市場規模や今後の拡大見込みを解説
2024.11.14
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近年、AI技術の進化によりLLM（大規模言語モデル：Large Language Models）の活用が急速に広がっています。RAG（Retrieval-Augmented Generation）とファインチューニングは、AIの精度を向上させる代表的な手法です。
しかし「RAGとファインチューニングの違いって何？」「どちらを選ぶべき？」と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。
本記事では、RAGとファインチューニングの違いや選ぶ際のポイントについて解説します。AIの導入を検討している方、AI技術を学びたい方はぜひ最後までご覧ください。
目次
RAGとファインチューニングは、どちらも大規模言語モデルの性能を向上させる代表的な手法ですが、そのアプローチには違いがあります。
主な違いは、RAGが外部の情報をリアルタイムで参照するのに対し、ファインチューニングはモデル自体にデータを学習させて調整する点です。つまり、RAGはモデルに新たな知識を学習させずに外部データを活用し、ファインチューニングはモデル内部に知識を取り込み再学習させるという違いになります。
RAGは、外部の情報を活用して回答の生成を行う仕組みです。ユーザーから質問が来ると、まずその質問内容に基づき関連する情報を外部のデータベースやインターネットから検索します。その検索結果（テキストなど）を生成内容に組み込み、回答を作成するのがRAGの流れです。モデル自体の知識を変えずに、都度外部から最新の情報を引き出して回答に反映します。
RAGの最大の特徴の一つは、外部データベースやインターネットの最新情報を活用できることです。通常の大規模言語モデルは事前に学習したデータに基づいてテキストを生成するため、新しい出来事や変化の激しい分野の情報には対応しにくいという課題があります。しかし、RAGはリアルタイムで外部データを検索し、それを元に回答を生成するため、最新のニュースや法改正、技術情報などを反映した正確な情報提供が可能です。
例えば、金融市場の動向を分析する場合、RAGは最新の経済データやニュース記事を参照しながら、より信頼性の高い分析結果を生成できます。また企業のカスタマーサポートにAIを活用する場合においても、最新の製品情報やアップデート内容を含めた回答を提供することで、ユーザー満足度を向上させられます。
RAGは、大規模言語モデルが事前に学習したデータだけでなく、外部のデータベースやWebサイト、クラウド上のナレッジベース、学術論文などからリアルタイムに情報を取得できるため、幅広い知識へのアクセスが可能です。
従来の大規模言語モデルは事前に組み込まれた知識のみを元に応答するため、専門的な質問への回答には限界がありました。しかし、RAGを活用することで法律や医療、科学、技術、歴史など、さまざまな分野の最新かつ専門的な情報を柔軟に取得し、より正確な回答を生成できます。
RAGは多くの分野で活用が進んでおり、特に情報収集や分析の効率化に貢献しています。
例えば、マーケティングや市場調査では、RAGを活用することでユーザーの行動履歴や好みに基づいた提案が可能です。ECサイトやSNSの運用においても、外部データを取り入れることで、常に最新のトレンドを反映した施策を実施できます。
またニュースメディアやコンテンツマーケティングでは、RAGを用いた記事生成が行われています。最新の情報に基づく記事やレポートを迅速に作成できるため、読者に正確な情報を提供しやすくなることがメリットです。
さらに、大学や研究機関ではRAGが論文検索や要約の自動生成を支援し、研究者の負担を軽減します。研究計画の自動化によるコスト削減や人為的ミスの防止にも役立ち、研究の質を向上させる効果が期待されています。
既存のAIモデルを特定のタスクや分野に特化させるために、追加のデータで再学習させるのがファインチューニングです。広範囲にバランスよく知識を持つ大規模言語モデルに、専門的なデータや例文を学習させることでモデルのパラメータを調整し、特定分野に特化したより高性能なモデルの構築を目指します。
ファインチューニングを行うことで、モデルは一般的な知識だけでなく特定の業界や用途に関連する専門知識や用語を習得します。
例えば、医療分野ではカルテや論文を用いてモデルをファインチューニングすることで、診断支援や医療情報の提供において高精度な応答が可能となります。また法律分野では、判例や法令データを学習させることで、法律相談や契約書作成の支援に役立つモデルを構築可能です。
このように、ファインチューニングは特定の分野における専門性を高め、より実用的なAIを作るのに役立ちます。
ファインチューニングを行ったモデルは、特定のタスクや分野に特化されるため、高精度で一貫した応答が見込めます。一般的なモデルでは理解が難しい専門用語や特有の文脈にも、適切に対応可能です。
例えば、カスタマーサポートの現場で、過去の問い合わせ内容や製品に関する情報を学習させれば、さまざまな質問に対して的確かつスピーディーな回答が可能となります。このように、ファインチューニングはモデルの応答精度と一貫性を向上させ、個々のニーズに合わせたカスタマイズが可能になる手法です。
ファインチューニングは、主に特定のタスクに特化させたいときや、独自のカスタマイズが必要とされる場面で活用されています。
例えば、AIチャットボットを顧客対応に活用する場合、社内の独自情報を学習させることで、製品やサービスに関する詳細な質問にも対応できるようになります。これまでの汎用的なチャットボットでは困難だった専門的な問い合わせにも適切に応答でき、顧客満足度の向上が見込めるでしょう。
また文章作成・要約・翻訳といった分野でも、ファインチューニングによって精度を高めることが可能です。自社の文体やトーンを学習させることで、ブランドの一貫性を維持したコンテンツを作成できます。
さらに、ファインチューニングはカスタマイズされた音声の再現にも応用されています。特定の人物の声や口調を学習させることで、音声チャットボットや動画コンテンツのナレーションなど、さまざまな場面で自然な音声を生成できるようになります。
RAGとファインチューニングは、どのように使い分ければ良いのでしょうか。それぞれの手法が適しているケースについて紹介します。
RAGは外部の情報をリアルタイムで取得し、AIによる出力を補強します。そのため、最新情報の反映が必要な場合に適した手法です。
例えば、ニュースや最新の研究成果を取り入れたレポートの作成では、RAGを活用することで鮮度の高い情報に基づいたコンテンツを生成できます。
ファインチューニングは、既存の大規模言語モデルを特定のタスクや分野に最適化するために、追加のデータを使って再学習を行います。そのため、特定の専門分野や業界固有の知識が求められる場合に適した手法です。
例えば、法律文書の作成支援では、法令や判例データを用いてモデルをファインチューニングすることで、正確な法的文書の生成が可能となります。また医療分野では、特定の疾患に関するデータを学習させることで、専門的な診断や治療の提案を行うモデルを構築できるでしょう。
RAGを導入する際の課題としては、以下の3点が挙げられます。
それぞれの点について説明を加えます。
RAGを機能させるには、検索用データベースに適切な情報を格納しておく必要があります。社内にある書類をテキストデータにしたり、構造化したり、文書が最新版であることを確認したりと、AIが情報を検索・利用しやすいように準備する作業が不可欠です。例えば、PDFファイル内の文字情報はそのままでは検索できないケースもあるので、テキストデータに変換しておく必要があります。
RAGでは毎回、検索を行って回答を生成するため、モデル単体で回答する場合と比べて応答に時間がかかる場合があります。ユーザーの質問に即座に答える必要があるサービスでは、この回答の遅さを最小限に抑える工夫が求められます。
RAGでは、回答の正確さは参照するデータベースの品質に左右されます。古い情報や誤ったデータが混ざっていると、モデルの回答もそれらに影響されて不正確になる恐れがあります。そのため、定期的にデータベースの中身を更新し、信頼できる情報を保つことが重要です。
ファインチューニングを導入する際の課題としては、以下に挙げる4点があります。
以下でそれぞれの点について解説します。
ファインチューニングを行うには、モデルを再学習させるための高品質な訓練用データを大量に用意する必要があります。このデータ収集・作成には時間と労力がかかります。場合によっては何千〜何万というサンプルを人手で用意しなければならず、企業内で対応するには大きな工数が必要です。
大規模言語モデルに再学習をさせるには、相応の計算リソースが必要です。そのため、高性能なパソコンや大容量のクラウドストレージを用意する必要があり、購入や契約にかかる費用を考慮に入れなければなりません。
加えて、定期的にファインチューニングを繰り返す場合は、そのたびに費用が積み重なることも検討する必要があります。
学習に使うデータに偏りや誤りがあると、モデルも偏った学習をしてしまいます。また特定の分野に特化させ過ぎると、汎用性が低下し、学習していない情報に対して弱くなる過学習のリスクも生じます。モデルの汎用性と専門性のバランスを考慮し、必要に応じて学習方法の調整を行ったり、データを追加したりする工夫が必要です。
ファインチューニングを行ったモデルは、学習した時点での知識しか持っていません。従って、時間がたつと新しい情報に対応できなくなり古いモデルとなってしまいます。最新の情報に対応するためには、新たなデータを追加して再びファインチューニングを行うか、別のモデルを用意する必要があります。このような継続的な運用は手間がかかるでしょう。
RAGとファインチューニングのどちらを採用するかは、タスクの特性や目的によって決まります。適切な手法を選ぶために参考にしたい比較ポイントをまとめます。
| – | RAG | ファインチューニング |
|---|---|---|
| 出力される回答 | 最新性の高い回答 | 専門性の高い回答 |
| 必要なデータの量 | データ量が少なくても可能 | 大量の訓練データが必要 |
| モデルを運用する環境 | オンライン | オフラインでも可能 |
| 初期導入の早さ | 比較的早い | 時間がかかりがち |
以下でそれぞれの比較ポイントについて説明を加えます。
出力される回答に対して「最新性」を求めるのか、「専門性」を求めるのかによって適切な手法が異なります。
最新のニュースやデータ、トレンドに対応する必要がある場合は、外部データベースをリアルタイムで参照するRAGが適しています。一方、特定の専門分野やタスクに特化した高精度な回答が求められる場合は、ファインチューニングによってモデル自体の専門性を高める方法が効果的です。
自社で保有している、あるいは利用できるデータの量によっても適切な手法が異なります。
ファインチューニングでは、高品質で大量の専門データが必要です。一方、RAGは外部データベースを活用できるため、内部データが少ない場合でも最新情報を参照できます。
従って、手元に十分なデータがある場合はファインチューニングを、そうでない場合やデータの更新頻度が高い場合はRAGを検討すると良いでしょう。
実際に大規模言語モデルを運用する環境によっても、適切な手法が変わってきます。
RAGは外部データベースへのアクセスが必要なため、常時インターネット接続できる環境が求められます。一方、ファインチューニングは一度モデルを再学習させれば、オフライン環境でも高精度な応答が可能です。
初期導入にかかる時間も重要な比較ポイントです。
RAGは外部データベースを利用するため、比較的早く導入できます。一方、ファインチューニングは、初期の段階でデータの収集やモデルの再学習を行うため、運用を開始できるようになるまでに時間がかかります。
従って、取り急ぎ大規模言語モデルの運用を始めたい場合には、RAGがおすすめです。導入を急ぐわけでなければ、ここまでに紹介した比較ポイントを参考に自社に合った手法を選ぶと良いでしょう。
AI技術の進化に伴い、RAGとファインチューニングは、大規模言語モデルの性能を向上させる代表的な手法として注目されています。RAGはリアルタイムに外部情報を検索し、最新のデータを反映できるため、鮮度の高い回答が求められる場合や頻繁に更新が必要な分野に適した手法です。一方、ファインチューニングはモデル自体を再学習し、専門的な知識を深めることで、特定のタスクにおいて高精度な応答を提供できます。
どちらの手法を選ぶべきかは、求める知識の専門性の度合いや利用可能なデータの量、モデルを運用する環境などによって異なります。自社のニーズや実施するタスクの特性に応じて、適切な手法を選びましょう。
企業内における情報の検索やナレッジの活用には、「amie AIチャットボット」をおすすめします。amieは、社内のドキュメントやWebサイトからAIが学習し、必要となる情報を直接選び出して回答します。単にAIが自動的に生成するのではなく、利用者が正確な情報を選択でき、課題解決を重視した設計が特徴です。
RAGを用いたモデルでは情報の正確性を保証することが難しい場合がありますが、amieならば社内の信頼できる情報を元に、正確な回答を提供することが可能です。
社内のナレッジの有効活用や業務効率化をお考えの際には、amieの導入をご検討ください。
