既にできあがっているAIモデルに、自社の追加データで少し学習させて、専門用語や独自の言い回しに合わせる調整のことです。ゼロから学習させるのではなく、味付けを整えるイメージです。手間と費用がかかるため用途を選びます。
あなたの会社でいうと
業種を選ぶと、あなたの会社の例えが最初に表示されます。
あなたの業種:
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書類・規程参照型のケース
新任担当者に、自社の稟議書の書き方・略語・言い回しを覚え直させる社内研修のようなものです。基本の書類実務は元からできています。
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受発注・在庫型のケース
他社で経験のあるベテランに、自社の商品コードと得意先ごとの取引ルールを覚え直させる引き継ぎのようなものです。基礎はすでにあります。
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接客・問い合わせ型のケース
経験ある販売員に、自社の商品名・キャンペーン・接客トーンを覚え直させる着任研修のようなものです。基本の接客技術は元からあります。
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製造・現場型のケース
他工場から来た熟練工に、自社の機種名・工程名・検査基準を覚え直させるOJTのようなものです。加工技術そのものは持ってきます。
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専門サービス型のケース
他社出身のコンサルに、自社の案件用語・提案書テンプレ・レビュー観点を覚え直させる着任研修のようなものです。専門性は元からあります。
役員向けの1行
ゼロから育てるのではなく、既存モデルに味付けを足す作業です。
よくある誤解
「精度を上げるならファインチューニング」と勧められがちですが、多くの用途はプロンプト工夫やRAGで足ります。まず後者を試すべきです。