拓海さん、最近部署の若手が『SCPで社内文書に強いモデルを作ろう』って騒いでまして。正直よく分からないんです。要は既存のモデルに自社文書をもっと覚えさせるって話ですか？でも投資対効果が見えなくて。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まず結論だけ3点で言うと、1) 少ない社内データでも効果を出せる、2) データを増やす代わりにデータの表現を多様化する、3) 既存の事前学習モデルを追加学習させることで社内知識を内部化できる、ですよ。
なるほど。でも我々の文書は量が少ない。拓海先生、その『表現を多様化する』って、具体的にはどうするんですか？外注で文章を増やすとコスト高ですよね。
良い質問です！ここでいう表現の多様化は、元の文書を単純にコピーするのではなく、言い回し、事例、質問応答やコード例など様々な形で“同じ事実”を示すことを指します。身近な例で言えば、マニュアルの一文を分かりやすいQ&Aに直したり、現場の会話風に書き換えたりすることで、モデルがその知識を複数の角度から学べるようにするんです。
これって要するに、少ない元データから〝見せ方を変えた大量の教材〟を作って、それでモデルを再学習させるということ？要はデータの数を見た目上増やす作戦という理解で合ってますか？
はい、その理解で本質を押さえていますよ！要点を分かりやすく3つにまとめると、A) 元データの情報を忠実に保ちながら、新しい言い回しや構造に変換する、B) その合成データで続行事前学習（continued pretraining）を行いモデルの内部表現に定着させる、C) 結果として少ないトークン数でも特定領域での性能が向上する、です。
費用感やリスクも教えてください。社外にデータを渡したくないし、社内でやるにしてもエンジニアの工数が心配です。効果が見えない投資は避けたいのです。
心配はもっともです。まずプライバシー対策としては合成データの生成を社内環境か信頼できる閉域で行うべきです。コストは外注で大量データを作るより抑えられる場合が多いですが、初期の設計と検証に十分な時間を取る必要があります。効果の見える化は少量のトークン（数百万トークン）でまず検証してから段階的に拡張する方法がお勧めです。
分かりました。技術面ではどの辺が鍵になりますか？我々はAIの専門家が社内にいないので、設計段階でミスすると無駄が大きいのではと心配です。
設計で重要なのは三点です。1点目、合成データの品質（元情報の忠実度）を担保するプロンプトやルール設計、2点目、生成データの多様性をモニターする評価指標、3点目、少量データで効果を測る評価ベンチマークを事前に作ること。これらを外部専門家と一緒に段階的に回せば、内製知見が貯まりリスクは低減しますよ。
分かりました。要するに段階を踏んで、小さく試して成果を見てから拡大する、ということですね。では最後に、私の言葉で要点をまとめますと、少ない社内文書を色々な言い回しや形式に変えて学習データを増やし、既存モデルに追加学習させることで社内固有の知識をAIに定着させる手法、という理解でよろしいですか。
その通りです、完璧なまとめですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットから始めて、効果が出たらスケールする流れで行きましょう。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は「合成による継続事前学習（Synthetic Continued Pretraining, SCP 合成継続事前学習）」という手法を提案し、少量のドメイン固有コーパスから多様な表現を合成してモデルのドメイン適応力を高める点で大きく貢献している。事前学習済みの大規模言語モデル（Large Language Model, LLM 大規模言語モデル）を対象に、次単語予測（next-token prediction、次単語予測）という既存の学習パラダイムを継続するだけで、従来よりもデータ効率良くドメイン知識を内在化できる点が本質である。
基礎的には、言語モデルは大量の未構造化テキストを事前学習することで世界知識を獲得するが、同一事実を数百から数千の多様な表現で学ぶことで初めて確実に記憶できる。逆にドメイン固有コーパスはしばしば出現回数が稀であり、直接学習では汎化が難しい。SCPはそのギャップを埋めるため、少量データから多様な表現を生成することで学習効率を高める。
企業適用の観点では、我々が扱うのは典型的な課題である。社内マニュアルや製造手順書のようなドメイン知識はボリュームが小さく、言い回しも限定的であるため、そのままでは汎用LLMに取り込ませるのが難しい。SCPはそのボトルネックを技術的に解消する道筋を示した点で実務へのインパクトが大きい。
要点を整理すると、SCPは1) 少量データの表現を合成して多様化する、2) 続行事前学習（continued pretraining 継続事前学習）でモデルに定着させる、3) 少ないトークン数で実用的な性能向上を達成する、という三段論法で成果を示している。経営判断としては、外注で大量データを作る代わりに設計と検証に投資することで、より低コストで領域適応が可能になる。
この節の結びとして、SCPは技術的には新奇というよりは、既存の生成モデル・続行学習の考えを組み合わせ、実務的に重要なデータ効率の問題に対処した点で革新性を持っている。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大きく二つの流れに分かれる。ひとつはAPIベースの大規模生成モデルを使って合成データを作成し、下流のタスク用データセットを増強するアプローチである。もうひとつは教師あり学習や自己教師あり学習でモデルを直接微調整し、特定タスクへ特化させる手法である。本研究の差別化は、合成生成と続行事前学習を統合し、小さなトークン数で効果を出せる点にある。
SCPがユニークなのは、単純なパラフレーズ（言い換え）にとどまらず、問答形式やコード例、入門説明など多様な知識表現を自動生成する点である。これにより単一の事実が複数の観点から提示され、モデルはより堅牢に知識を吸収する。従来の増強法は表現の多様性で限界があったが、本手法は明示的に多様化を設計する。
また、従来は事前学習の規模が10Bから100Bトークンを前提とする議論が多かったが、本研究は1.3Mトークン程度といった現実的なスケールでもドメイン知識を学習可能であることを示した点で実務寄りの示唆を与えている。これは特に中小企業や閉域データを扱う現場にとって重要である。
もう一つの差別化は評価設計だ。本研究は多様な表現で合成したデータの「忠実度」と「多様性」を評価軸として扱い、過剰な合成による歪み（虚偽の生成）を避けるガードレールを設けている点で実用的である。単なるデータ量の増加だけでなく、質と多様性のバランスを重視している。
総じて、本研究は既存技術の組合せを実務的要請に寄せて最適化した点で先行研究と一線を画している。キーワード検索で追う場合は、”synthetic data generation”, “continued pretraining”, “domain adaptation”, “data efficiency”などを使うと良い。
3.中核となる技術的要素
本手法の中核は三つの技術要素で構成される。第一に合成データ生成の設計であり、これは階層的プロンプティング（hierarchical prompting 階層的プロンプト手法）やテンプレート設計を用いて元ドキュメントから多様な表現を生成する工程である。具体的には説明文をQ&A、事例、実装コード、要約などに変換することで、同一知識の複数表現を用意する。
第二に続行事前学習（continued pretraining 継続事前学習）の運用である。ここでは次単語予測（next-token prediction 次単語予測）という従来の目的関数を維持したまま、合成コーパスで追加学習を行う。この設計の利点は既存事前学習で得た一般知識を損なわずにドメイン知識を重ねられる点にある。
第三に評価とモニタリングである。合成データは便利だが品質管理が不可欠であり、忠実度（fidelity）と多様性（diversity）の指標を定めて自動評価を行う。また少量の検証セットを用意し、段階的に性能を測ることで過学習や意味の破綻を早期に検出する。
技術的リスクとしては、合成過程での誤情報の混入（いわゆるハルシネーション）があり、これを放置するとモデルが誤った内部表現を獲得する。したがってガードレールとして信頼できる元データと人によるサンプリング検査を組み合わせる必要がある。実務ではこの点の運用体制が成功の鍵を握る。
最後に、実装面では計算コストと効果測定のトレードオフが重要である。大規模に合成し続けるよりも、まず小規模で生成・学習・評価を回すことでROIを検証することが推奨される。
4.有効性の検証方法と成果
本研究は実験的に少量トークン（数百万トークン規模）での続行事前学習が有効であることを示した。評価は下流タスクの精度比較だけでなく、合成データによるモデル内部表現の変化や、異なる表現がモデルの応答多様性に与える影響を多角的に測定している。これにより単純な精度改善以上の改善の本質を明らかにしている。
具体的な成果として、限定コーパスから生成した合成データで続行学習したモデルは、直接そのコーパスで微調整したモデルや、量的に大きな外部データで微調整したモデルと比較しても競争力のある性能を示した。特に検索や質問応答のような知識利用タスクでの改善が顕著である。
さらにコスト視点では、外部コーパス収集や大規模注釈付けに比べて短期間・低コストで効果が得られるケースが報告されている。企業実装においては、初期パイロットを通じて効果を検証し、成功事例を元にスケールするフローが現実的だ。
ただし検証は限定的なドメイン・モデルスケールで行われており、全ての領域で同様の効果が出る保証はない。特に高度な推論や計算を要する領域では追加の工夫が必要となるだろう。
結局のところ、有効性の核心は「少ないデータをどう見せるか」にある。合成の質と評価の設計が適切であれば、実用レベルの改善は現実的に達成可能である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有望だが議論点も多い。まず合成データの信頼性である。合成過程が巧妙でも元情報にない誤情報が混入する可能性は常に存在する。企業での適用ではコンプライアンスと品質保証のために人手による検査や自動検出ルールを組み合わせる必要がある。
次にプライバシーとセキュリティの問題である。外部APIを使って合成する場合、データが第三者に渡るリスクがある。閉域環境やオンプレミスで生成・学習を行う運用が望ましく、これがコストと運用の障壁になる。
また、評価指標そのものの設計も課題である。多様性を追求するあまり元情報が希薄になれば逆効果であり、忠実度と多様性を同時に最適化する明確な指標設計が必要だ。現状では手作業や経験則への依存が残る。
加えて、モデルのサイズやアーキテクチャ依存性も未解決である。小さいモデルでは合成の恩恵が出にくい場合があり、大きなモデルを必要とする場面がある。企業は自社の利用ケースに応じてモデル選定を慎重に行う必要がある。
最後に人材と組織の問題がある。SCPを実務で回すには生成設計、評価、運用の三領域を統合するスキルが必要であり、内製化の段階的計画と外部パートナーの活用戦略が重要となる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三方向の研究・実務検証が重要である。第一に合成データの自動品質保証手法の確立であり、これが実運用での安全性を担保する鍵となる。第二に少量トークンでの最適な学習スケジュールと正則化手法の研究で、過学習や偏りを防ぐ技術的ブレークスルーが期待される。
第三に企業ユースケースに即した運用フレームワークの整備である。具体的にはパイロット設計、ROI評価指標、ガバナンス体制のテンプレートを作り、段階的に内製化するための道筋を明確にすることが求められる。これにより導入障壁は大きく下がる。
学術と実務の橋渡しとしては、公開可能なベンチマークとプラクティス集が有効である。企業が自社データを直接公開できない場合でも、合成データを用いた検証プロトコルを共有することで再現性と信頼性を高められる。
最後に、検索で使える英語キーワードを記しておく。”synthetic continued pretraining”, “synthetic data for pretraining”, “domain adaptation for LLMs”, “data efficiency in pretraining”。これらで文献を追うと良い。
会議で使えるフレーズ集
「まずは小さなパイロットでSCPを検証し、数百万トークン規模でROIを見ます。」
「合成データの忠実度と多様性を評価する指標を事前に定めておきましょう。」
「外部APIを避ける運用でプライバシーを担保し、オンプレ生成を基本とします。」
「効果が出れば内製化の段階を踏み、外部専門家は初期設計と評価で活用します。」
Z. Yang et al., “SYNTHETIC CONTINUED PRETRAINING,” arXiv preprint arXiv:2409.07431v2, 2024.
