• 自社のニーズに合ったChatGPTの活用方法が分からない

• ChatGPTを活用しているが、さらに効果を高めたい

• ChatGPTのファインチューニングに取り組みたいが、具体的な手順がわからない

多くの企業がChatGPTの活用に乗り出している現在でも、適切な活用方法や具体的な活用事例が見つからず、悩んでいるケースは少なくありません。また、導入してもうまく活用できないと感じている場合も多いでしょう。

そこで今回は、ChatGPTのファインチューニング事例5選を紹介します。社内環境の改善やセキュリティ対策のバランスを取りながら、ChatGPTの活用を最大限に高めるノウハウをお伝えするため、ぜひ参考にしてください。

ChatGPTに欠かせないファインチューニング

ChatGPTを筆頭とした生成AIの導入は、単なる始まりに過ぎず、そのままの状態では期待通りの効果を得られないことがほとんどです。AIモデルを真に有効活用するには、自社の特定のニーズや業務に合わせて調整する必要があります。

これがファインチューニングの本質です。カスタマイズされたAIは、一般的な知識だけでなく、企業固有の情報や専門用語を理解し、より正確で関連性の高い出力を生成します。その結果、業務効率を向上できるほど、AIが真の価値を発揮できるのです。

新規データの取得が難しい分野は特に重要

通常、ChatGPTはカットオフ日と呼ばれる学習した情報の最終日で最新情報の取得が止まっています。APIに限った話ですが、GPT-4oであれば2023年10月、GPT-4やGPT-4-turboなら同年12月、GPT-3.5-turboなら2021年9月です。

ChatGPTでも同様に、GPT-4だと2023年12月、GPT-4oでは2023年10月です。これ以降の新規データを取得させるには、ファインチューニングで情報を補う必要があります（その他の方法もあり）。

カスタマイズされたAIモデルは、限られた既存データを最大限に活用し、高度に特化した回答や分析を提供できます。その結果、人的リソースの効率的な配分が可能となり、時間とコストの削減につながるでしょう。

【参考】OpenAI公式：Models - OpenAI API

社内で使うChatGPTファインチューニング事例5選

社内で使うChatGPTファインチューニング事例は、以下の5つです。

• チャットボットの対応力向上

• 社内ナレッジベースの訓練

• 文章作成・要約・翻訳性能の向上

• 自社に最適化した営業支援の構築

• システム開発・改修のコスト最適化と自動化

チャットボットの対応力向上

ChatGPTのファインチューニングにより、チャットボットの対応力を向上させることが可能です。自社特有の情報や専門用語をモデルに学習させることで、より正確で的確な回答を得られます。

例えば、顧客サポート部門では、過去の問い合わせデータや製品マニュアルを用いてモデルを訓練することで、複雑な技術的質問にも迅速かつ正確に対応できます。さらに、社内向けだけでなく、読み込ませる情報を変更することで、社外向けのチャットボットとしても特化させることが可能です。

結果として、24時間365日、一貫性のある高品質な顧客サポートを提供し、顧客満足度の向上とサポートコストの削減を同時に実現できるのです。

社内ナレッジベースの訓練

社内文書や手順書を用いてChatGPTをファインチューニングすることで、社内ナレッジベースも構築できます。従業員は複雑な検索プロセスを経ることなく、自らの言葉を用いて、必要な情報に瞬時にアクセスできます。

新入社員研修マニュアル、プロジェクト管理ガイドライン、セキュリティポリシーなどの重要文書をモデルに学習させるなどです。ただし、その書類そのものを見つけ出す「情報検索」においては、RAGと呼ばれる方法が一般的です。これについては、下記ページをご覧ください。

関連記事：社内情報検索を最適化するChatGPTの構築方法と活用事例

文章作成・要約・翻訳性能の向上

ChatGPTをファインチューニングすると、文章作成、要約、翻訳の性能を向上させることもできます。自社の文体やトーンに合わせてモデルを訓練することで、ブランドの一貫性を保ちつつ、高品質なコンテンツを効率的に生成できます。

例えば、過去のプレスリリースや社内報告書を用いてモデルを学習させることで、新しい製品情報や業績データを自動的に盛り込んだ文章を作成するなどです。定型文が必要な業務では、文章生成を自動化するといった方法にも役立てられます。

自社に最適化した営業支援の構築

ChatGPTを自社の商品情報や販売戦略でファインチューニングすることで、営業支援ツールも構築できます。過去の成功事例、製品カタログ、競合分析などをモデルに学習させることで、顧客のニーズに合わせたカスタマイズや提案を迅速に生成するなどです。

さらに、市場動向や顧客フィードバックをリアルタイムで反映させることで、常に最新かつ最適な提案を作成することも可能です。とはいえ、既存のChatGPTではオプトアウトの設定が必要となるため、運用の際は情報漏えいに注意しましょう。

システム開発・改修のコスト最適化と自動化

ChatGPTのファインチューニングでは、システム開発・改修プロセスのコスト最適化と自動化も可能です。自社の開発ガイドラインやベストプラクティスでモデルを訓練することで、効率的かつ高品質なコーディングが可能です。

開発時間の短縮、バグの減少、コードの可読性向上が実現します。さらに、レガシーコードの現代化や、APIドキュメントの自動生成なども効率的に行えます。コードを読めることが前提とはなるものの、効率化においては非常に優秀です。

ChatGPTのファインチューニングを検討するタイミング

ChatGPTのファインチューニングを検討するタイミングには、以下が挙げられます。

• 正しい・最新知識を与える

• 出力形式をある程度まで固定する

• 長いプロンプトを入力する

• コストパフォーマンスを最適化する

正しい・最新知識を与える

ChatGPTのファインチューニングは、AIモデルに正確で最新の知識を与えたい際に用いられます。急速に変化する業界や専門分野では、この手法が不可欠です。

例えば、ChatGPTの知識は以下の状態で止まっています。この情報以降で、伝えたいものを追加するイメージです。

• GPT-4o：2023年10月

• GPT-4/GPT-4-turbo：2023年12月

• GPT-3.5-turbo：2021年9月

この際、自社固有の製品情報や社内ポリシーを学習させることで、カスタマーサポートの質を大幅に向上させることも可能です。

出力形式をある程度まで固定する

ChatGPTのファインチューニングは、出力形式の一貫性を高める際にも利用できます。レポート作成のタスクでは、特定のセクションや必須項目を含むテンプレートを学習させることで、一定の構造を持つ出力を得られるといった具合です。

ただし、AIの出力は常に完璧な状態にならず、理想値は99.9%、実際には90%以上があれば優秀なレベルです。そのため、どれだけ学習しても100％の固定化は難しい点に注意が必要です。

長いプロンプトを入力する

ChatGPTで何か目的の結果を得ようとしたとき、詳細な指示や背景情報を含む長いプロンプトを作った、また見た経験はないでしょうか。何度もコピーするのは大変ですし、実際には無視されることも少なくありません。

この際ファインチューニングにより、一定の出力形式から条件を学習データとして作成できると、簡潔なプロンプトで目的の結果を手早く得られます。また、多段階のプロセスを要する業務、例えば製品開発のワークフローなどでも、各ステップの詳細をモデルに組み込むことで、短いプロンプトでも包括的な出力が可能です。

コストパフォーマンスを最適化する

最後に、ChatGPTのファインチューニングは、コストパフォーマンスを最適化する戦略ともなり得ます。GPT-3.5のファインチューニングモデルが、より高価なGPT-4を上回る精度を示す場合があるからです。

このアプローチはAPI料金の大幅な削減につながり、特に大規模な利用を想定する企業にとって魅力的です。さらに、モデルの応答速度も向上し、高品質なAIサービスを低コストで提供する理想的なバランスを達成できるでしょう。

ChatGPTをファインチューニングする手順

ChatGPTをファインチューニングする手順は、以下のとおりです。

1. OpeAIにてAPIキーを発行・取得する

2. 訓練済みモデルにデータを読み込ませる

3. 実装後は微調整を繰り返す

OpeAIにてAPIキーを発行・取得する

ChatGPTのファインチューニングを開始するには、まずOpenAIのAPIキーを取得する必要があります。

まず、OpenAIのAPIサービスにアクセスし、アカウントを作成または既存のアカウントにログインします。ダッシュボード画面から「API Keys」セクションに移動し、「Create new secret key」ボタンをクリックすると、一意のAPIキーが生成されます。

このキーは、OpenAIのサービスにアクセスするための認証情報として機能し、ファインチューニングプロセス全体を通じて使用するものです。セキュリティ上の理由から、このキーは生成時にのみ表示されるため、安全な場所に保存することが大切です。

訓練済みモデルにデータを読み込ませる

次は、準備したデータセットをすでに訓練済みモデル（GPT-4o等）に読み込ませることです。

まず、ファインチューニング用に準備したデータセットをOpenAIの推奨フォーマットに変換します。通常、これは質問と回答のペアを含むJSONLファイルの形式です。なお、4096トークン、50MBの制限に留意してください。

OpenAIは、最適な結果を得るために50〜100個のトレーニングデータを推奨していますが、タスクの複雑さによっては、より多くのデータが必要な場合もあります。

次に、このフォーマット済みデータセットをダッシュボード上にある「Fine-tuning」からベースとなる訓練済みモデル（例：GPT-3.5）を選択してアップロード、またはAPIから実行します。あとは、そのモデルにデータを読み込ませて完了を待つだけです。

実装後は微調整を繰り返す

最後は、ファインチューニングされたモデルを実装した後、SuccessfulとなったモデルをAPIで利用するだけです。ただ、その性能を最適化するために微調整を繰り返すことが重要です。

例えば、モデルが特定の質問タイプに対して不適切な回答をする傾向がある場合、そのタイプの質問と正確な回答をデータセットに追加するなどです。

ChatGPTのファインチューニングの注意点と対策

ChatGPTのファインチューニングの注意点と対策を、以下に分けて紹介します。

• セキュリティ対策を行う

• 回答スピードを考慮する

• RAGの仕様も検討する

セキュリティ対策を行う

ChatGPTのファインチューニングを行う際、セキュリティ対策は最重要課題です。単にオプトアウトだけでなく、学習に使用するデータすべてが対象となります。

機密情報、個人情報、知的財産を含むデータの取り扱いには細心の注意が必要です。企業内で情報統制を行う専門部署の設置が効果的なリスク対策となります。この部署が判断に時間を要しても、長期的にはセキュリティリスクの軽減につながります。

必要に応じて、セキュリティに精通した社外パートナーの協力を仰ぐことも有効です。専門家の知見の活用によって、より堅牢なセキュリティ体制を構築できます。

回答スピードを考慮する

ChatGPTのファインチューニングでは、学習方法次第でモデルの応答時間が遅くなることもあります。追加された特定のタスクや知識によって、モデルの処理負荷が増大するためです。

リアルタイムの対話や迅速な情報提供が求められる業務では、致命的になるかもしれません。したがって、ファインチューニングの際は、精度と速度のバランスを慎重に検討する必要があります。

対策として、効率的なデータセットの設計や、モデルのアーキテクチャ最適化が挙げられます。また、処理能力の高いハードウェアの使用や、分散処理技術の導入も効果的です。

RAGの仕様も検討する

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ChatGPTのファインチューニングに代わる効果的な手法として注目されています。RAGでは、テキストデータをベクトルデータベースに適切なインデックスを付けてロードすることで、高品質な文章生成が可能です。

わかりにくいため、RAG (Retrieval-Augmented Generation) とファインチューニングを人間に例えて説明してみましょう。

まずRAGは、大規模な図書館を持つ賢い司書のようなものです。

1. 図書館（ベクトルデータベース）：膨大な本や資料を整理・保管

2. 司書（検索システム）：利用者の質問に応じて、関連する本や資料をすぐに見つける

3. 回答（生成）：司書は図書館の情報を基に、利用者の質問に対して的確な回答を作成

一方、ファインチューニングは、特定の分野の専門家を育てるようなものです。

1. 基本知識（事前学習モデル）：幅広い一般知識を持っている

2. 専門教育（ファインチューニング）：特定の分野について集中的に学習する

3. 専門知識（ファインチューニング済みモデル）：その分野に特化した深い知識を持って回答する

実際のところ、RAGはファインチューニングと比較してコスト効率が高いため、多くの企業で採用されている手法です。既存の知識ベースを活用しつつ、新しい情報を柔軟に取り入れられるからです。

ファインチューニングよりも迅速かつ柔軟に、特定のドメインや業務に特化したAIシステムを構築したいと考えたときにはRAGも検討しましょう。

ChatGPTの事例と併せて倫理・バイアスにも留意した構築を

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の活用が企業のDX推進に不可欠となっている今日、ファインチューニングは業務効率を飛躍的に向上させる重要な手法です。しかし、その構築プロセスには倫理的配慮とバイアス対策が欠かせません。

確かに、ファインチューニングは既存のAIモデルを特定のタスクや領域に最適化する強力な手法です。しかし、データセットに偏りがあれば、AIの出力にも偏見が反映されてしまいます。こうしたリスクに備えるため、AI開発プロセスを監督し、倫理的な問題を事前に検討する体制が不可欠です。

とはいえ、ファインチューニングの技術的側面と倫理的配慮の両立は、専門知識と経験が必要な複雑なプロセスです。そこで、AIの導入やファインチューニングでお悩みの企業様に向けて、NOVEL株式会社ではAIコンサルティングサービスを提供しています。

ChatGPTのファインチューニングの事例に関するFAQ

最後に、ChatGPTのファインチューニングの事例に関する質問へ回答します。

• 追加学習はファインチューニングではなくRAGや転移学習でも対応できる？

• ChatGPT をファインチューニングするメリットとは？

• ファインチューニングのデメリットを解消してChatGPTに活かす方法は？

追加学習はファインチューニングではなくRAGや転移学習でも対応できる？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）や転移学習でも追加学習は可能です。ただし、専門性に特化するという観点からは、ファインチューニングがもっとも推奨されます。

RAGは外部知識を活用する点で優れていますが、モデル自体の挙動を変更するわけではありません。一方、転移学習は新しいタスクへの適応に有効ですが、ファインチューニングほど細かな調整は難しいです。

したがって、高度な専門性や一貫した応答が求められる場合、ファインチューニングが最適な選択肢となります。

関連記事：転移学習とは？ファインチューニングやRAGとの違い・注意点をわかりやすく解説

ChatGPT をファインチューニングするメリットとは？

ChatGPTをファインチューニングすることの最大のメリットは、業務改善と効率化の向上にあります。既存の事前学習済みモデルをさらにブラッシュアップすることで、長期的にはコスト削減につながります。

最終的には、生産性の向上とイノベーションの促進が期待でき、競争力の強化につながります。

ファインチューニングのデメリットを解消してChatGPTに活かす方法は？

ファインチューニングの主なデメリットは、質の高い膨大なデータの確保と、それを適切に扱える高度なスキルを持つエンジニアの必要性にあります。この課題を解決し、ChatGPTを効果的に活用するためには、ファインチューニングに特化した外部リソースの活用が極めて重要です。

専門家チームに委託することで、データの収集・前処理から、モデルの調整、評価まで一貫した高品質なプロセスを実現できます。継続的な改善とサポートにより、常に最適化されたAIシステムを維持できるでしょう。

まとめ

ChatGPTのファインチューニングは、企業のAI活用を次のレベルへと引き上げる効率的なソリューションです。社内ナレッジの活用、チャットボットの高度化、文書作成の効率化など、その応用範囲は多岐にわたります。

しかし、この過程には技術的な課題だけでなく、倫理的配慮やセキュリティ対策も不可欠です。また、RAGなどの代替手法との比較検討も重要です。

とはいえ、この複雑なプロセスを自社だけで管理するのは困難な場合があります。そこで、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスへぜひお気軽にお問い合わせください。