RAGの1歩先「ファイン・チューニング」難しすぎる説、今の最善はこれ？“ある攻略法”
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現在、多くの企業が生成AI活用に取り組んでおり、その効果に期待が集まっている。現状を見ると、その用途のほとんどが「生産性向上やコスト削減」を目的とした、既存業務のサポート役としての活用に留まる状況だ。しかし本来、生成AIはコスト削減以上の成果をもたらす実力を備えており、企業の競争力の源泉にもなり得る存在だ。本記事では、あらゆる企業の取り組みから一歩先に進んだ「企業の実力を底上げさせるための生成AI活用」の手順・ポイントを解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
7割の企業が「生成AI活用」でも…活用領域は限定的？
2022年末のChatGPTの登場以降、生成AIの活用が全世界で急速に広がり、現在ではほとんどの企業が何らかの形で生成AIを活用している状況がある。実際に、IBMが全世界のCEOを対象に実施したアンケート調査によると、調査対象企業の7割以上が生成AI活用に取り組んでいるという結果が出ている。
また、そのうち47％は「生成AIのPoC段階」、残り26％は「すでにコスト削減・生産性向上を目的に活用している」と回答している。この結果から、大きな期待が集まる生成AIだが、現状のユースケースのほとんどは、文章の翻訳や要約、議事録の作成など、「コスト削減・生産性向上」を目的とした領域に留まることがわかる。
しかし、本来の生成AIの実力を考えると、社内システムや自社が提供する商品・サービスに組み込み、他社にはない価値を提供するといったような「差別化や競争力向上」を目的とした生成AI活用にこそ、価値が出やすい。得られるメリットも大きく、目指すべき姿なのだ。
それでは、そうした自社の競争力強化を目的とした「差別化領域の生成AI活用」の取り組みでは何が重要になるのか。その鍵を握るのが、自社がやりたいことに合った「生成AI活用のアーキテクチャー」を選ぶことにある。この見極めが成功確率を大きく左右するという。
ここからは、生成AI活用における「3大アーキテクチャー」を紹介しつつ、自社の開発目的と相性が良いアーキテクチャーの選び方をわかりやすく解説する。
また、そのうち47％は「生成AIのPoC段階」、残り26％は「すでにコスト削減・生産性向上を目的に活用している」と回答している。この結果から、大きな期待が集まる生成AIだが、現状のユースケースのほとんどは、文章の翻訳や要約、議事録の作成など、「コスト削減・生産性向上」を目的とした領域に留まることがわかる。
しかし、本来の生成AIの実力を考えると、社内システムや自社が提供する商品・サービスに組み込み、他社にはない価値を提供するといったような「差別化や競争力向上」を目的とした生成AI活用にこそ、価値が出やすい。得られるメリットも大きく、目指すべき姿なのだ。
それでは、そうした自社の競争力強化を目的とした「差別化領域の生成AI活用」の取り組みでは何が重要になるのか。その鍵を握るのが、自社がやりたいことに合った「生成AI活用のアーキテクチャー」を選ぶことにある。この見極めが成功確率を大きく左右するという。
ここからは、生成AI活用における「3大アーキテクチャー」を紹介しつつ、自社の開発目的と相性が良いアーキテクチャーの選び方をわかりやすく解説する。
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・生成AI活用するなら…どれを選ぶべき？「3つのアーキテクチャー」
・生成AI拡張ならどれ選ぶ？ プロンプト・チューニング、RAG、ファイン・チューニング
・難しすぎる「ファイン・チューニング」、1番躓く作業をスッキリ解決する方法
・生成AIのポテンシャルが凄かった…某製造企業・医療機関の成功事例とは
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