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2025.07.30 ｜ Writer：NTT東日本アベ

RAGとファインチューニングの違いとは？社内活用に適した選択肢を解説

生成AIを利活用する際に課題となるのが、回答精度の高さです。質問の意図を理解し、ニーズに応じた回答を出力させるためには、プロンプトエンジニアリングのほかに、データベースやLLM（大規模言語モデル）そのものを改善するアプローチが求められます。そこで注目されているのが、回答精度を向上させる「RAG」と「ファインチューニング」という2つのフレームワークです。本記事では、RAGとファインチューニングの違いやそれぞれの用途、RAGを推奨する理由について解説します。

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1. RAG・ファインチューニングとは: 1-1. RAG; 1-2. ファインチューニング; 1-3. RAGとファインチューニングの比較
2. RAG・ファインチューニングの用途: 2-1. RAGが適しているユースケース; 2-2. ファインチューニングが適しているユースケース
3. 導入・運用のしやすさで選ぶなら「RAG」: 3-1. 高精度・柔軟・低リスクで運用が可能; 3-2. 導入後の拡張性が高い; 3-3. 運用中のデータベース更新が容易
4. RAGの構築でお悩みならNTT東日本の「生成AIサービス」
5. まとめ

1. RAG・ファインチューニングとは

RAGとファインチューニングは、どちらもLLMの性能や精度を向上させる手法です。通常、生成AIはある時点までの学習済みのデータに基づいて回答を出力するため、専門性の高い質問や最新の情報を引き出すような質問には答えられず、場合によってはハルシネーションを起こすという課題があります。そこで、RAGやファインチューニングを活用・実施することで、これらの質問にも精度高く回答を出力できるようになります。それぞれの特徴は次の通りです。

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1-1. RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、LLMに信頼できる閉域の外部データベースを組み合わせることで、プロンプト（指示や命令のメッセージ）だけでは調整しにくい出力精度を向上させるフレームワークです。基本となるLLMモデルは変更せず、外部知識を与えることで性能を底上げするアプローチであるため、外部データベースを入れ替える、あるいは更新することで幅広い情報出力に対応でき、社内文書やマニュアルといった非公開情報を扱うことも可能です。また、与えた外部データベースのみを参照するため、ハルシネーションのリスクを低減することができます。一方で、回答精度は外部データベースの質に依存するため、データそのものが古かったり、間違っていたりする場合には、誤情報を出力してしまいます。

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1-2. ファインチューニング

ファインチューニングとは、基本となるLLMに追加のデータセットを与え、モデルそのものを再学習・再訓練するフレームワークです。モデルに正解を与えた状態で学習させる「教師あり学習」という機械学習の手法を用いることで、LLMのパラメータを調整できるため、特定のドメインやタスクに特化したモデルを構築することが可能になります。汎用的なモデルよりも精度の高い回答が得られ、学習したパターンを安定して出力できる一貫性・再現性の高さもファインチューニングのメリットです。注意点としては、再学習のためには大量のデータが必要になることと、特定のデータに過剰に反応する過学習（オーバーフィッティング）のリスクがあることです。

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1-3. RAGとファインチューニングの比較

RAGとファインチューニングは、アプローチが異なることから、回答品質や拡張性といった点で違いあります。5つの観点から、RAGとファインチューニングを比較してみましょう。

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	RAG	ファインチューニング
回答精度と品質	最新の情報や非公開情報といった幅広いタスクに対応した、精度の高い回答を出力可能外部データベースの質に依存するため、ノイズがあると精度が低下する	特定のドメインやタスクに特化した、精度の高い回答を出力可能大量のデータセットが必要になり、データセットに偏りがあると回答精度にもブレが生じる
情報セキュリティ・ガバナンス	外部知識ベースに情報を保持するため、情報管理や権限設定が容易外部情報にアクセスする構成上、アクセス制限や暗号化されていないと外部漏えいリスクが発生し得る	モデル内部にデータを組み込むため、オフライン環境での利用が可能モデル自体が機密情報を保持するため、データの再利用などによる意図しない情報漏えいのリスクがある
メンテナンス・拡張性	知識ベースの更新だけで済むため、柔軟かつ低コストでの情報更新が可能知識ベースの構築・保守に専門的なデータ整備スキルが求められる	一度チューニングすれば安定した回答品質を長期的に維持できる新しい情報の追加には再チューニングが必要で、コスト・労力がかかる
導入コスト	既存モデル＋外部検索の構成により、初期導入の障壁が低いが、検索システムやインデックス設計に初期工数・運用管理コストがかかる	モデル訓練に高性能リソースと専門知識が必要で、コストが高額になりやすい
運用負荷	知識ベースの更新やデバッグが人によって対応できる範囲が広い検索精度の調整や、ドキュメント管理など定期的な管理が必要	モデル変更が不要であれば運用が安定するモデル更新や保守が技術的ハードルや偏った人材依存になりやすい

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2. RAG・ファインチューニングの用途

RAGとファインチューニングは、「LLMの出力精度を向上させる」という目的は同じですが、適した用途は異なります。それぞれのユースケースを見てみましょう。

2-1. RAGが適しているユースケース

RAGは、最新情報を反映できたり、非公開情報を扱えたりする特性から、社外向けのFAQやチャットボットといったカスタマーサポートのほか、マニュアルをはじめとする社内の情報を蓄積したナレッジベースまで、幅広い業務に活用できます。

【想定されるユースケース】

社内ポリシーや製品情報の更新が頻繁なFAQ
カスタマーサポートにおける製品比較や仕様説明
顧客の動向に基づいて商品やサービスをレコメンドするサービス　など

2-2. ファインチューニングが適しているユースケース

ファインチューニングは、モデルそのものを再学習できる特性から、法律や医療分野といった専門性の高い文書作成のほか、特定の言語をペアにした機械翻訳、ブランドイメージに沿ったマーケティングコピー作成など、専門分野に特化した業務に適しています。

【想定されるユースケース】

法律、医療、金融分野の文書作成や解析
ブランドイメージに合わせたマーケティング文書の作成
特定の業務プロセスに特化したチャットボットの開発　など

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3. 導入・運用のしやすさで選ぶなら「RAG」

RAGとファインチューニングは、自社の課題や目的に応じて実施内容を検討するのが望ましいですが、導入や運用のしやすさで選ぶならRAGがおすすめです。RAGを推奨する理由を3つ解説します。

3-1. 高精度・柔軟・低リスクで運用が可能

外部のデータベースを検索するため、対象のデータが整備されていれば高い回答精度が期待できます。また、検索対象をカスタマイズできるので、業務内容に応じたフレキシブルな運用が可能です。加えて、情報そのものは外部データベースに存在しているため、アクセス制限や暗号化が適切に施されていれば、情報漏えいなどの情報セキュリティリスクをおさえることができます。

3-2. 導入後の拡張性が高い

基本モデルを再学習させる必要がなく、必要なデータベースを入れ替えるだけでニーズに応じた環境を構築できます。その特性から、定期的に内容が変更されるFAQや作業マニュアルなど新たな情報の追加も容易であり、LLMの根幹となる技術には手を加えないため、作業負荷や技術的ハードルが低いこともポイントです。

3-3. 運用中のデータベース更新が容易

データベースが人の手で制御できる点も、RAGの大きな特長です。日々の業務で増加する文書や議事録といったドキュメントをベクトルデータとして追加するだけで、データベースを容易に更新できます。“情報の鮮度”を維持しつつ、回答精度を向上させることができるため、ハルシネーションのリスク低減にも効果的です。

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4. RAGの構築でお悩みならNTT東日本の「生成AIサービス」

SaaS型で提供するNTT東日本の「生成AIサービス」では、RAGの構築を支援いたします。RAGを活用すれば、生成AIの問題点やリスクを低減することが可能です。また、情報セキュリティに配慮し、生成AIを安全に利用するためのサポートや知識・技術習得のための研修などをオプションにて実施できます。適切な生成AI環境のカスタマイズをトータルでサポートいたしますので、RAGの構築をご検討中の方は、NTT東日本にご相談ください。

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