• 作成日 : 2026年2月25日

ChatGPTのファインチューニングとは？手順や向いている業務を解説

ChatGPTのファインチューニングとは、業務や用途に合わせてAIの出力傾向を調整し、回答の品質や表現を安定させるための手法です。プロンプト調整だけでは表現のブレを抑えきれない場合や、一定のルール・専門用語を前提とした回答が求められる業務では、ファインチューニングが有効な選択肢となります。

一方で、学習データの準備や評価には一定の工数がかかり、すべての業務に向いているわけではありません。実務では、プロンプト最適化やRAG（検索拡張生成）など、より軽量な手法で目的を達成できるケースも多く存在します。

当記事では、ChatGPTのファインチューニングの基本的な考え方を整理し、代表的な手法の違い、向いている業務・向いていない業務、導入前に検討すべき代替手段、そして実務で失敗しにくい手順と注意点を解説します。

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ChatGPTのファインチューニングとは？

ChatGPTのファインチューニングとは、特定の業務や用途に合わせて、事前に用意した学習データを使い、モデルの出力傾向を調整する手法です。汎用的に設計されたChatGPTは、幅広い質問に柔軟に答えられる一方で、表現や判断基準が毎回微妙に変わることがあります。

そこでファインチューニングを行うと、社内ルールや専門用語、定型的な言い回しをあらかじめ学習させられるため、出力のブレを抑えた運用が可能になります。企画・DX推進・情シス部門では、FAQ対応や分類業務、定型文生成など「一定の品質と形式を安定して保ちたい」場面で、ファインチューニングが選択肢として検討されるケースが増えています。

教師あり学習（SFT）

教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）は、入力とそれに対応する理想的な出力をセットで学習させる、最も基本的なファインチューニング手法です。業務用途では、このSFTが中心的に使われています。

あらかじめ人が作成した「正解例」を学習させるため、回答の形式や文体、用語の使い方を揃えやすく、挙動の予測もしやすい点が特徴です。モデルがどのような出力をするのかを事前に想定できるため、社内システムへの組み込みや品質管理とも相性が良い方法と言えます。

具体的には、「この質問にはこの回答を返す」というペアをJSONL形式で多数用意し、それを学習データとして使用します。社内FAQの回答文、メールの定型返信、カテゴリ分類の正解ラベルなどはSFTと親和性が高く、初めてファインチューニングを導入する場合にも現実的な選択肢です。

強化学習（RFT）

強化学習（RFT：Reinforcement Fine-Tuning）は、生成された出力に対する評価をもとに、モデルの振る舞いを段階的に調整していく手法です。SFTよりも設計の自由度が高い一方で、難易度も上がります。

RFTでは「この回答が正解」という形で教えるのではなく、「どの出力がより望ましいか」という評価を繰り返し与えます。そのため、単純な正誤では表しにくい判断基準や優先順位を反映しやすくなりますが、評価軸が曖昧だと期待どおりに学習が進みません。

たとえば、複数の回答案を比較してより適切な表現を選ばせたい場合や、ポリシー遵守・トーンの一貫性を重視したい場合に使われます。ただし、設計や検証にかかる工数は大きく、社内業務ではSFTで対応しきれないケースに限定して検討されることが一般的です。

ファインチューニングの前に検討すべき代替手段はある？

ファインチューニングは有効な手法ですが、すべての課題に対して最初に選ぶべき方法とは限りません。実際の業務では、より少ない工数・コストで目的を達成できる代替手段が存在するケースも多くあります。

特に社内利用では、要件がまだ固まっていない段階でファインチューニングに進むと、学習データの作り直しや再評価が頻発し、運用負荷が高くなりがちです。そのため、まずは「設定や構成の工夫で解決できないか」という視点で整理することが大切です。

ここでは、検討頻度の高い代表的な代替手段を紹介します。

プロンプト最適化で対応できる場合がある

出力の質や安定性に課題がある場合でも、プロンプト設計を見直すだけで改善できるケースは少なくありません。ファインチューニングを行わなくても、一定の業務要件を満たせることがあります。

たとえば、役割指定や前提条件、出力形式を明確に書くことで、回答のブレを抑えられます。「あなたは社内規程に基づいて回答する担当者です」「箇条書きで3点にまとめてください」といった指示を加えるだけでも、実用性が大きく向上します。加えて、良い回答例をそのままプロンプト内に含める方法も有効です。

業務要件が変わりやすい初期段階や、まず効果検証を行いたい場面では、プロンプト最適化を先に試すことで、無駄な学習コストを避けられます。

RAG（検索拡張生成）で対応できる場合がある

社内文書やナレッジを参照しながら回答させたい場合は、RAG（検索拡張生成）が適しています。モデル自体を学習させなくても、必要な情報を動的に扱える点が特徴です。

RAGでは、あらかじめ登録した社内文書やデータベースを検索し、その検索結果をもとに回答を生成します。そのため、最新情報や更新頻度の高い資料を扱う業務でも、モデルを再学習する必要がありません。情報の修正や追加も、データ側を更新するだけで反映できます。

特に、社内規程・マニュアル・FAQなどを参照させたいケースでは、ファインチューニングよりもRAGのほうが管理しやすく、根拠を示した回答にも向いています。「知識を覚えさせたい」のか、「情報を引き出して使わせたい」のかを切り分けることが、適切な手法選定につながります。

ファインチューニングが向いているケースは？

ファインチューニングは、「毎回ほぼ同じ品質・表現で出力させたい」という要件が明確な業務に向いています。汎用モデルは柔軟性が高い反面、表現や判断が微妙に揺れることがあり、業務によってはそれが課題になります。

プロンプト調整やRAGで対応できる場面もありますが、出力ルールが厳密に決まっている業務では、毎回指示を書く運用自体が負担になることも少なくありません。そうした場合に、あらかじめ望ましい出力傾向を学習させておくファインチューニングが効果を発揮します。以下では、特に適性が高い代表的なケースを解説します。

出力の形式やトーンを固定したいとき

回答の構成や文体、トーンを一定に保ちたい場合、ファインチューニングは有力な選択肢です。毎回同じ形式で出力されること自体が、業務品質につながるケースもあります。

たとえば、社外向けメールや問い合わせ対応文、社内向け通知文などでは、「丁寧だが簡潔」「断定を避ける」といった細かなルールが求められます。プロンプトで指定することも可能ですが、指示が長くなりやすく、書き忘れによる品質差が生じやすくなります。

ファインチューニングを行えば、こうした文体やトーンを前提とした出力が標準化されます。利用者が都度細かい条件を書かなくても、一定の品質を維持できるため、複数部門で共通利用する業務システムにも適しています。

分類や定型文生成を安定させたいとき

分類結果や定型文の内容を安定させたい業務では、ファインチューニングの効果が出やすくなります。判断基準が明確で、出力の揺れが許容されないケースに向いています。

問い合わせ内容のカテゴリ分類、申請内容の一次振り分け、決まったパターンの回答文生成などは、毎回同じルールで処理されることが重要です。汎用モデルでは、表現の言い換えや判断の揺らぎが発生し、結果として後工程での修正が増えることがあります。

過去の正解データをもとにファインチューニングすることで、モデルの判断傾向が揃い、人手でのチェック負荷を抑えやすくなります。処理件数が多い業務ほど、安定性の価値が高まります。

特定ドメインの専門用語を正確に使わせたいとき

特定分野の専門用語や言い回しを正確に使わせたい場合にも、ファインチューニングは適しています。一般的な言葉に置き換えられてしまうと、業務上の誤解につながる場面では特に有効です。

業界固有の略語、社内独自の用語、厳密な定義がある表現などは、汎用モデルでは曖昧に扱われることがあります。プロンプトで毎回補足する運用も可能ですが、利用者ごとの差が出やすくなります。

ファインチューニングによって、正しい用語と使い方を繰り返し学習させることで、専門性を前提とした出力が安定します。監修や確認コストを下げたい業務や、専門部署向けのAI活用では、導入効果を実感しやすいケースです。

ファインチューニングが向いていないケースは？

ファインチューニングは万能ではなく、目的によっては別の手法を選んだほうが適切な場合もあります。一度学習させた内容は固定されるため、変化の多い情報や、外部データとの突き合わせが前提となる業務では、期待どおりの効果が得られないことがあります。

特に社内利用では、「モデルに覚えさせたいこと」と「都度参照させたい情報」を切り分けないまま導入すると、運用負荷が高まります。ここでは、ファインチューニングが適さない代表的なケースを整理します。

最新情報を含む回答が必要なとき

常に最新の情報を反映した回答が求められる業務では、ファインチューニングは不向きです。学習時点の情報が前提となるため、時間の経過とともに内容が古くなります。

法改正や制度変更、製品仕様の更新などが頻繁に発生する分野では、情報が変わるたびに再学習が必要になります。その都度データを作り直して学習させる運用は現実的とは言えません。このようなケースでは、外部データや最新の社内資料を参照できる仕組みを組み合わせたほうが、正確性と運用効率の両立がしやすくなります。

根拠や出典の提示が必要なとき

回答とあわせて根拠や出典を明示する必要がある業務にも、ファインチューニングは適していません。モデルがどの情報をもとに生成したかを明確に示すことが難しいためです。

ファインチューニングによって回答内容は安定しますが、「どの文書のどの記述を参照したか」といった説明はできません。監査対応や説明責任が求められる場面では、この点が課題になります。出典提示が必須の場合は、検索結果や参照元を明示できる構成のほうが、業務要件を満たしやすくなります。

社内文書の検索・参照が主目的のとき

社内文書を探し出し、その内容を要約・引用することが主目的であれば、ファインチューニングは選択肢になりにくいです。文書そのものを覚えさせる使い方には向いていません。

社内規程やマニュアル、議事録などは更新や追加が頻繁に行われます。これらを学習データとして埋め込むと、修正のたびに再学習が必要になり、管理が煩雑になります。文書検索や参照を重視する場合は、データを分離して扱える仕組みのほうが運用しやすく、情報の鮮度も保ちやすくなります。

ファインチューニングの手順

ファインチューニングを成功させるためには、技術的な作業よりも前段の設計が重要です。

手順を誤ると、学習は完了しても「業務では使えない」「改善したはずなのに違いが分からない」といった結果になりやすくなります。特に社内業務での活用では、成果をどう判断するのか、どのようなデータを学習させるのかを最初に整理しておくことが欠かせません。

ここでは、実務で押さえておくべき基本的な流れを3つのステップに分けて解説します。

成功指標と評価基準を定義する

最初に行うべきなのは、「何ができれば成功なのか」を明確にすることです。基準が曖昧なままでは、学習後の良し悪しを判断できません。

たとえば、分類業務であれば正解率や再現率、定型文生成であれば修正なしで使える割合など、業務に直結した指標を設定します。あわせて、「どの水準を満たせば実運用に耐えるのか」という合格ラインも決めておくと、関係者間の認識が揃いやすくなります。

この段階で評価方法を決めておくことで、学習後に感覚的な判断に流されず、改善すべきポイントを冷静に見極められます。企画・情シス部門が関与する場合は、業務部門と評価基準をすり合わせておくことが大切です。

JSONL形式で学習データを作成する

次に、モデルに学習させるデータをJSONL形式で準備します。ここでのデータ品質が、出力結果を大きく左右します。

JSONLでは、1行ごとに「入力」と「期待する出力」をセットで記述します。内容は、実際の業務で使われる質問や指示をベースにし、理想的な回答を人手で作成します。表現や判断基準に一貫性を持たせることで、モデルの挙動も安定しやすくなります。

量だけでなく中身も重要です。曖昧な指示や例外的な回答が混ざると、学習結果にばらつきが出ます。初期段階では、少数でも品質の高いデータを用意し、後から段階的に増やす進め方が現実的です。

学習ジョブを実行して結果を確認する

データの準備が整ったら、学習ジョブを実行し、モデルを生成します。生成すれば終わりではなく、結果確認までがセットです。

学習後は、事前に用意したテストデータを使って出力を確認します。成功指標として定義した数値や基準を満たしているかをチェックし、どの点が改善されたのか、想定と異なる挙動はないかを確認します。

問題が見つかった場合は、データの修正や追加を行い、再度学習を行います。ファインチューニングは一度で完成させるものではなく、評価と調整を繰り返しながら業務に適合させていくプロセスとして捉えることが大切です。

学習データを作成するときの注意点は？

ファインチューニングの成果は、学習データの質によって大きく左右されます。モデル自体の性能よりも、「どのような例を、どのように与えたか」が出力結果に直結します。

社内業務で使う場合、現場の癖や例外対応をそのまま混ぜてしまうと、モデルの判断が不安定になりやすくなります。人が読んでも分かりやすく、一貫性のあるデータを用意することが大切です。ここでは、学習データ作成時に特に意識したいポイントを整理します。

曖昧な指示や矛盾した回答は避ける

入力と出力の関係がはっきりしないデータは、モデルの混乱を招きます。同じような指示に対して異なる回答を与えると、判断基準が定まらなくなります。

たとえば、「簡潔に答える」と書かれた入力に対し、あるデータでは短文、別のデータでは長文の回答を用意すると、どちらを優先すべきかモデルが学習できません。業務ルールや表現方針がある場合は、先に人間側で整理し、データ全体に反映させる必要があります。

例外的な対応を学習させたい場合も、条件を明示した入力として分けて用意することが重要です。「なぜその回答になるのか」が人にとっても説明できる状態を保つことが、安定した学習につながります。

出力が長すぎるサンプルは分割する

1つのサンプルに情報を詰め込みすぎると、学習効率が下がります。

たとえば、複数の論点を含む長い回答文をそのまま学習させると、モデルはどの部分を重視すべきか判断しづらくなります。その結果、要点が抜け落ちたり、不要な表現を引きずったりすることがあります。

内容ごとに分割し、「この入力にはこの出力」という対応関係を明確にしたほうが、学習結果は安定します。実務でも使い回しやすくなり、後からデータを追加・修正する際の管理もしやすくなります。

最低でも数十〜数百件のサンプルを用意する

一定量のサンプルがなければ、モデルの挙動は安定しません。目安としては、単純な分類や定型文生成でも数十件以上、表現の幅を持たせたい場合や判断が絡む業務では数百件規模を想定するとよいでしょう。量を増やすことで、例外や表現の揺れにも対応しやすくなります。

ただし、無理に数を集めるよりも、まずは品質の高いデータを揃えることが優先です。初期は小規模で検証し、問題点を洗い出しながら段階的に増やしていく進め方が、現実的で失敗しにくい方法です。

学習後の評価と改善はどう進める？

ファインチューニングは、学習が完了した時点で終わりではありません。実運用で使える品質に近づけるには、評価と改善を繰り返すプロセスが欠かせません。

学習直後のモデルは、一部の条件では期待どおりに動いても、想定外の入力で品質が下がることがあります。そのため、事前に決めた基準に沿って客観的に確認し、問題点を洗い出すことが大切です。ここでは、学習後に行うべき評価と改善の進め方を解説します。

テストセットで出力品質を定量評価する

まず、学習に使っていないデータを用意し、出力品質を数値で確認します。

分類タスクであれば正解率や再現率、定型文生成であれば修正なしで使えた割合など、事前に定義した指標で評価します。あわせて、誤分類や不適切な表現が出たケースを洗い出すことで、どのパターンに弱いのかが見えてきます。

数値評価とあわせて、業務担当者による目視確認も行うと、実務上の違和感に気づきやすくなります。定量と定性の両面から確認することで、改善点を具体化できます。

問題があればデータを修正して再学習する

評価結果をもとに、学習データを見直し、必要に応じて再学習を行います。

誤った出力が多い場合、そのパターンに対応する学習データが不足している、あるいは曖昧な例が混ざっていることがあります。該当する入力と出力を追加・修正し、判断基準が伝わる形に整えます。

データを直すことで改善するケースは多く、無闇に複雑な設定変更を行うよりも、結果が安定しやすくなります。再学習は小さな修正単位で行い、どの変更が影響したのかを追える状態を保つことが大切です。

評価→改善→再評価のサイクルを継続する

一度の改善で完成形を目指すのではなく、段階的に精度を高めていく姿勢が重要です。評価→改善→再評価のサイクルを回し続けることで、業務への適合度が高まります。

実運用を始めると、想定していなかった入力や新たな業務要件が見えてきます。その都度、評価結果をもとにデータを追加し、再学習を行うことで、モデルは現場に合わせて成長します。

ファインチューニングは一過性の施策ではなく、継続的な改善プロセスとして運用することが成功のポイントです。

ChatGPTのファインチューニングは「安定性重視の業務」に効く手法

ファインチューニングは、ChatGPTの出力形式やトーン、判断基準を安定させたい業務において、大きな効果を発揮する手法です。特に、定型文生成や分類業務、専門用語を厳密に扱う分野では、プロンプトだけでは実現しにくい一貫性を確保できます。

一方で、最新情報を扱う業務や、根拠・出典の提示が必須となる用途では、ファインチューニングよりもRAGや検索連携のほうが適しているケースも少なくありません。そのため、「モデルに覚えさせたいこと」と「都度参照させたい情報」を切り分けた上で手法を選ぶことが重要です。

導入にあたっては、成功指標の定義、品質の高い学習データ作成、学習後の評価と改善サイクルを丁寧に回すことが欠かせません。ファインチューニングを目的化せず、業務要件に照らして最適な手段として活用する姿勢が、AI活用を成功させるポイントです。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。