ファインチューニング

ファインチューニングは、事前学習済みのモデルに、特定の用途に向けた2回めの学習をさせ、モデルのパラメーターを調整する方法です。パラメーターの全部を変える場合と、一部だけを変える場合があります。

日本の「AI 事業者ガイドライン」（第1.2版）は、学習済みのモデルを特定の用途に合わせる追加の学習を事後学習と呼び、その主な手法の1つにファインチューニングを挙げています。

デジタル庁のガイドライン（DS-920）は、RAG を、外部のデータベースから取り出した知識をもとに LLM に回答を作らせ、ファインチューニングを経ずに知識を広げる手法と説明しています。

読み

ふぁいんちゅーにんぐ

英語

Fine-tuning

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Google for Developers: Machine Learning Glossary - Generative AI（fine-tuning、2026年4月13日更新）（別のタブで開きます）
• 総務省・経済産業省: AI 事業者ガイドライン（第1.2版）令和8年3月31日（別のタブで開きます）
• デジタル庁: 行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン（DS-920、2026年6月12日改定）（別のタブで開きます）