AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『LLMを活用して顧客対応を自動化すべきだ』と言われて困っております。微調整とかRAGとか色々出てきて、何を基準に選べばよいのか見当がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず『微調整（fine-tuning）』はモデル自体を訓練し直す選択肢、次に『RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索強化生成）』は外部知識を引いて回答を補強する選択肢、最後に『元モデルの性格』で成果が大きく変わるという点です。
うーん、要するに『モデルを育てるか、外から資料を引いてくるか』という二択に見えますが、どちらがより現場向きなのでしょうか。
いい質問ですね！簡単に言えば、業務が『定型で繰り返す質問に特化』するなら微調整が効きます。反対に、知識が頻繁に更新され、かつ正確さが重要ならRAGの方が現実的です。結論を出す際の判断軸は三つ、目的・更新頻度・コストです。
投資対効果で見ると、微調整はコストがかかるのではないですか。データ整備や運用も必要でしょうし。
おっしゃる通りです。微調整は初期コストが高く、データの品質が成果を左右します。逆にRAGは初期費用を抑えやすく、情報を入れ替えるだけで性能を向上させられるため、短期的にはROIが出やすいです。ただし三つの落とし穴があるので注意してください：検索品質、整合性、運用の複雑さです。
なるほど。これって要するに『社内で手順が固まっていて変更が少なければ微調整、頻繁に情報が更新されるならRAG』ということですか？
その理解でほぼ合っていますよ！加えて現場で求められる応答の『柔軟性』も考慮してください。微調整は滑らかな一貫性を生み、RAGは情報正確性と最新性を担保します。選定の実務的な流れも三点にまとめますね：現状把握、少量で試す、評価指標を決めるです。
現状把握はわかりますが、評価指標というのは具体的にどんなものを見ればよいのですか。満足度ですか、応答時間ですか。
良い着眼点ですね！評価は自動評価と人間評価を両輪で行うことが重要です。自動指標で回帰的にチェックしつつ、人間による品質評価で実務上の誤りや安心感を確認します。要点を三つで言うと、正確性、自然さ、業務適合性です。
ありがとうございます。実務でやるなら、まず小さく試して効果が見えたら展開する、という流れですね。それなら我々でも取り組めそうです。
では最後に私の理解を整理します。要は『手順が安定している、変更が少ない領域は微調整、頻繁に更新される知識はRAG。まず小さく試して自動評価と人による評価を組み合わせ、投資対効果を見てから横展開する』ということでよろしいですね。
