## ChatGPTでできることできないこととは

最近、会話型AIの代表的なサービスとしてChatGPTが注目を浴びています。すでに使ってみて、その受け答えの自然さや便利さに驚いている方も多いでしょう。

*ChatGPTは自然言語処理AIであり、情報検索や要約、質問応答、言語翻訳など、主に文章の処理に関わる多くのことができます。*使い方によっては、ビジネスにおいても役立てられるような回答を得ることも可能です。

一方で、ChatGPTにはいくつかの制約が存在します。例えば、正確性や信頼性には注意が必要であり、また、法的判断や医療診断などの専門的な領域では回答してもらえない場合もあります。

この記事では、ChatGPTをもっと活用したい方のために、ChatGPTでできること6選、できないこと6選を紹介していきます。ChatGPTができることだけでなく、できないことも知っておくことで、ChatGPTからより適切な回答を効率的に得るための手助けとなるでしょう。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

まずは、ChatGPTの基本的な情報について説明しておきましょう。

*ChatGPTは、OpenAIによって開発された、大規模言語モデル（Large Language Model）と呼ばれる自然言語処理モデルを用いた会話型AIサービスです。*ユーザが質問を入力すると、人間らしい自然な文章で回答を返します。

SNSなどでは、その応答の自然さや、できることの多彩さが話題となり、より品質の高い回答を得られる方法や面白い使い方が多く紹介されています。

ChatGPTの始め方ですが、公式サイトにアクセスしてOpenAIのアカウント登録を行うことで、誰でも基本無料で使用できます。メールアドレスか、Google・Microsoft・Appleなどのアカウントがあれば始めることができます。

【参考】：[Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt)

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それでは、ChatGPTができることは多くありますが、ここでは、厳選して代表的な6つの例を見ていきます。自然な会話ができるだけでなく、翻訳や例文の生成など、様々なタスクをこなしてくれるため、うまく活用することで仕事に役立てることもできるでしょう。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

### ChatGPTと会話することができる

ChatGPTは、人間のような自然な会話が可能です。プログラミングに基づいて事前に用意された回答を返す従来型のチャットAIでは、回答が用意されていない場合には不自然な回答になることがありました。

**しかし、ChatGPTは与えられた質問に対して最適な単語を予測して回答することで、人間らしい自然な受け答えが可能です。**

ビジネスライクな会話だけでなく、日常の雑談のような話題に応答したり、相談に対してアドバイスをしてくれたりと、非常に柔軟で多様な応答で会話を成り立たせ、必要な情報を提供してくれます。

下図では例として、定年退職した叔父へのプレゼントにどのようなものをあげたら良いか聞いてみました。

~~【図】ChatGPTに叔父へのプレゼントの相談をした場合の回答~~

単純にプレゼントの候補として考えられるものを挙げるだけでなく、ChatGPTの方からユーザに問いかけることで、さらに具体的なアイデアの提供を提案しています。このように、ChatGPTは、実際に人間が受け答えしているような回答を返してくれます。

他にも、仕事でもっと成績を上げたいという相談をしたり、今日あった嬉しいことを聞いてもらったりと、話しかける内容に応じて自然な回答を返してくれます。ChatGPTとの会話を楽しむだけでも、あっという間に時間が過ぎてしまうでしょう。

現在、ChatGPTは100以上の言語を翻訳することができ、開発が進むにつれて順次増えています。*特に英語においては高い翻訳精度が評価されていますが、今後の開発において他の言語における翻訳の精度もさらに向上すると見られています。*

下図は、ChatGPTに日本語から他の言語に翻訳を依頼した結果です。

~~【図】ChatGPTに日本語から他の言語に翻訳を依頼した場合の回答~~

対応している言語であれば、例のようにまとめて聞いても答えてくれます。もちろん、もっと長い文章の翻訳を行うこともできます。

ChatGPTに例文作成を依頼することもできます。たとえば、ビジネスメールの例文などを作成することが可能です。

ビジネスで必要な文章を作成する時、何もないところから書き始めると、文章の構成や、ビジネス文書として適切な表現を考えながら書き進める必要があるため、思っていた以上に労力と時間がかかる場合があります。

*そこで、ChatGPTにある程度のひな形を作成してもらうことで、効率良く文章を作成することが可能です。*

例えば、自社の製品を使っているお客様に意見や感想を求めるメールの例文の作成を依頼すると、次のようになりました。

~~【図】お客様へのアンケートメールの例文作成を依頼した場合の回答~~

メールの件名や文章の構成だけでなく、お客様へ問いかけたい内容の案なども含まれる例文を提示してくれました。

使える文章はそのまま使っても良いですし、必要に応じて書き換えて、実際に送る文面を完成させることができます。

ChatGPTでは、このように文章を生成するだけでなく、既存の文章を校正したり、条件を指定して書き直したりすることもできます。また、ビジネス文書だけでなく、基本的な設定やテーマを示して、小説や詩を書いて欲しいという依頼にも応じてくれます。

### ChatGPTでプログラムが書ける

ChatGPTは、PHPやJava、Pythonなど、複数のプログラミング言語のコーディングを自動で行なってくれます。*言語を指定し、行いたい処理の内容を伝えて依頼すると、ChatGPTが作成したコードを提示してくれます。*

以下は、JavaScriptを使って、簡単な足し算プログラムを作成するように指示した例です。

~~【図】JavaScriptで簡単な足し算プログラムを作成を依頼した場合の回答~~

ChatGPTが作成してくれたプログラムを実際にブラウザ上で動かしてみると、問題なく動作することがわかります。

~~【図】ChatGPTが作成したJavaScriptを動かす~~

長いコードや複雑なコードの場合はうまく動かずエラーになることもありますが、その場合には生じたエラーの内容や状況を伝えると、コードの修正案を提示してくれるため、何度もやりとりを繰り返して、より実用性のあるコードを作成することができます。

また、エンジニアが作成したプログラムをChatGPTに入力してコードレビューを依頼すると、問題点や改善方法を指摘し、正しいコードを提示してくれるなど、コーディングの効率化や品質向上の大きな助けとなります。

### ChatGPTでデータ整理ができる

*ChatGPTは、与えたデータやメモを元に情報をまとめてくれます。*整理して欲しいデータを入力し、情報を整理する軸や方法を指定して依頼しましょう。

例として、ある1日に行ったことと食べたもののメモから、時系列の行動表をつくってもらいました。

~~【図】メモを元に表の作成を依頼した場合の回答~~

### ChatGPTでサンプルデータを作れる

ChatGPTは、さまざまな分野でサンプルデータを作成することができます。*例えば、与えられた条件に基づいて、マーケティングのための顧客データなど、必要なサンプルデータを生成することができます。*

ここでは、ChatGPTに、データが必要とするプロパティを指示して仮想の社員データを出力してもらいます。

~~【図】サンプルデータの生成を依頼した場合の回答~~

仮想のサンプルデータは、プログラムのテストやデータ解析など様々な場面で必要になりますが、用意するとなると、なかなか大変なものです。

ChatGPTで用途に必要なサンプルデータを生成することで、効率的な開発や分析に役立てることができ、テストや分析の手間を軽減することができるでしょう。

多くのことができるChatGPTですが、できないことや、向いていないこともあります。できないことも理解しておくことで、よりChatGPTを活用できます。

### ChatGPTは誤回答することがある

**ChatGPTは誤った回答をすることがあります。**特に専門分野や最新の情報に関しては正確性が低くなる傾向があります。気をつけるべきなのは、あたかも正しい情報であるかのように、誤った回答をしてくるということです。

ここでは例として、「泣かぬなら鳴くまで待とうホトトギス」という句について問いかけました。
気が熟すのをじっくり待って江戸幕府を開いた徳川家康の、忍耐強い性格を表した句であることは、多くの人がご存知でしょう。

~~【図】歴史上の人物に関して質問した場合の回答~~

正解とは全く異なる回答が返ってきました。このように、誤回答であってもそれらしい説明が添えてあり、知らない人であればそのまま受け入れかねない説得力があります。

ChatGPTを利用するときは、このように誤回答をする場合があることに十分注意する必要があります。

### ChatGPTは掛け算ができないことがある

*意外に思われるかもしれませんが、ChatGPTは計算が苦手です。*人間が筆算でもそれほど無理なく解ける程度の掛け算でも、計算を間違えることがあります。

~~【図】掛け算を依頼した場合の回答~~

「23884円 × 826枚 =」の式は間違いありませんが、正解は19,728,184円で、ChatGPTの返した回答は不正解です。

自然な受け答えや、様々なタスクをこなす高性能さから、計算も簡単に行ってくれると思って依頼すると、誤った計算結果をそれらしく伝えられることがあります。現時点では、このような計算にChatGPTは使えないと言えるでしょう。

### ChatGPTは発想力や想像力が必要な回答が苦手

*ChatGPTは高い言語処理能力を持つモデルですが、発想力や想像力が必要な回答は苦手です。*
たとえば、なぞなぞを問いかけると、人間にとっては簡単な問題でも、正確な回答をすることが難しい場合があります。

~~【図】なぞなぞを出した場合の回答~~

正解は、「カバ」ですが、ChatGPTには正解を出すことができませんでした。

人間にとっては、少し発想を転換すれば簡単に答えられる問題でも、ChatGPTは正しい解答を出すことが難しいことがあります。ChatGPTは過去のデータをもとに学習しているため、クリエイティブな思考や柔軟な発想を必要とする回答は不得意であると言えます。

### ChatGPTに決断をゆだねることはできない

仕事でも日常生活でもそうですが、日々は決断の連続です。例えば仕事上で重要な決断をしなければならない時、優秀なChatGPTに状況を説明して、最も良い決断を依頼したくなることもあるかもしれません。

*しかし、ChatGPTは人間の代わりに決断を下すことはしてくれません。*

~~【図】代わりに決断をするよう依頼した場合の回答~~

決めてください、と明確に命令を行いましたが、決断するためのアイデアを提示するのみで、最終的な決定は自分で行うようにという回答でした。

### ChatGPTに病気の診断や法的相談はできない

*ChatGPTは、病気の診断や法的相談などの専門的な質問について、詳しくは回答してくれません。*一般的な情報やアドバイスを提供してくれることはありますが、具体的で詳細な内容になると、医師や弁護士などの専門家に相談するように回答が返ってきます。

ChatGPTは大規模言語モデルを使った会話型AIで、文章の処理に関わる様々なタスクを行えます。しかし、ChatGPTにもできないことや苦手なことがあります。この記事では、ChatGPTをより活用したい方のために、ChatGPTでできること、できないことを解説します。

ChatGPTでは、会話や翻訳、例文作成、プログラミング、表の作成、サンプルデータ作成など様々なタスクを行える

ChatGPTは、誤回答、専門的なアドバイスができない、創造的な発想ができないなど、できないこともある

ChatGPTを使う場合には、得られた回答の正確性や、望ましくない表現が含まれないかなどを確認する必要がある

ChatGPTでできることは? 何ができるか、できないことも併せ全12編を解説

## ChatGPTに独自データを学習させることは可能？

現在、AI領域の技術発達が進み、ビジネス分野でもChatGPTなどのAIツールの需要が高まっています。業務などでChatGPTを活用している方も多いのではないでしょうか。

**ChatGPTは非常に便利なツールですが、未学習のまま利用すると期待通りの回答を得られない場合もあります。**そのため、ChatGPTに独自データを学習させたい方も多いでしょう。

結論から言うと、ChatGPTに直接独自データを学習させることはできません。ただしAPIなどを利用して、間接的に独自データを学習させる方法はあります。そこで本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法を詳しく解説します。

【参考】：[ChatGPT公式](https://chat.openai.com/)

## 独自データを学習させる目的について

ChatGPTに独自データを学習させたい方は、どういった目的があるのでしょうか。独自データを学習させる目的によって学習方法も変わるため、まずは目的を整理しましょう。

**ここでは、ChatGPTに独自データを学習させる目的について解説します。**

### 決まったフォーマットで出力させたい

独自データを学習させたい方の中には、特定のフォーマットで出力させたい方も多いでしょう。例えば、議事録やレポートの生成、特定の書式に基づいた書類を作成したい場合などが考えられます。

議事録や書類を作成する場合、規定のフォーマットに沿って自動で文章を生成できればベストです。しかし、未学習のChatGPTでは応答時のフォーマットが固定されていないため、文章で回答する時もあれば、箇条書きで回答が表示される時もあります。*そのため、ユーザはChatGPTの生成した文章を、規定のフォーマットに入力し直す必要がありました。*

ChatGPTに独自データを学習させれば、作成したい成果物の書式に合わせて書類を自動生成できるようになります。

### 特定の業界知識を追加で学習させたい

特定の業界知識を前提として、文章を生成したい方も多いでしょう。例えば、医療や法律、金融の分野では専門知識や最新の法律の情報が求められます。

現在のChatGPTは、インターネット上にある一般的な知識から情報を収集して文章を生成するため、専門的な知識に特化した質疑応答や文章作成は難しいです。

*しかし、学習データを追加すれば、より精度の高い文書を生成できます。*例えば、ChatGPTに法律に関するデータを学習させると、契約書のレビューや法律用語の解説、法規制の解釈などを指示できます。

このように、業界に特化したタスクを実行させたい場合は、独自データの学習が必要不可欠でしょう。

## ChatGPTに独自データを学習させる方法一覧

ここからはChatGPTに独自データを学習させる方法を紹介します。**技術レベルや達成したい目的を踏まえて、どの学習方法を選ぶか検討してください。**

ChatGPTにはAPIが提供されています。*このAPIを利用すれば、特定のフォーマットでの出力や、指定したプロンプトに基づいた応答を生成できます。*

ただし、APIの利用には料金がかかりますので注意が必要です。APIは使用する機能やモデル、リクエストの量に応じて料金が異なります。

そのため、完全に無料で独自データを学習させたい場合は、後述するプロンプト設計などの別の方法を選びましょう。また、APIを利用する際には事前に費用を計算してから作業を行ってください。

例えば、GPT-4ターボという新しいモデルでは、1,000トークンあたり入力に0.01ドル、出力に0.03ドルかかります。その他にもモデルによって料金が異なりますので、詳細を知りたい方は以下の参考URLを参照してください。

また、ChatGPTの公式サイトには、APIのドキュメントも用意されています。APIでのデータ追加の方法が気になる方もチェックしましょう。

【参考】：[ChatGPT APIについて](https://platform.openai.com/docs/api-reference/making-requests)
【参考】：[ChatGPT APIの料金](https://openai.com/pricing)

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

プロンプトとは、ChatGPTに対しての指示文を指します。下図のように、ChatGPTを起動すると「Message ChatGPT」という入力欄があり、通常であればここにプロンプトと呼ばれる指示文を入力します。

~~【図】：ChatGPTを起動した画面~~

*プロンプト設計とは、このプロンプトの入力内容を精査・設計することで、応答の質を高めることを指します。*この設計を行うときは、コンピュータが読みやすいようにいくつか工夫するのが重要です。

例えば、下図のようにコンピュータが分かりやすいように箇条書きで命令を書く必要があります。また、補足情報を提供したり、出力形式を指定したりすることもポイントとして挙げられます。

上記のようなプロンプトで期待通りの結果が返ってこなかった場合、さらにプロンプトを調整したり、命令文を追加したりすることをおすすめします。このようにプロンプト設計では、指示文に工夫を凝らして最適な回答が得られるように調整を行います。

ChatGPTのプロンプトとは？回答精度を高めるための秘訣を解説

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

*既存のモデルを特定のタスクに最適化する方法としては、ファインチューニングというものもあります。*しかし、ファインチューニングとはモデルに対してデータを学習させる方法のため、ChatGPTに直接ファインチューニングを行うことはできません。

OpenAIが提供するモデルにファインチューニングをして、新しいモデルを構築したい場合は、公式サイトのAPIリファレンスなどを参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction)

*エンベディングとは、テキストや画像、音声などのデータを、数値ベクトル化することです。*ベクトル化を行うことで、コンピュータがデータの特徴や関連性を理解できるようになります。エンベディングで業界特有の情報のデータなどを学習させれば、ChatGPTはそれを踏まえてた回答ができます。

また、ChatGPTを提供しているOpenAIでは、エンベディングを行うためのモデルを提供しています。このモデルを利用すれば、テキストデータからエンベディングを実行し、データ間の類似性や関連性を評価できます。

つまり、ChatGPTのエンベディングを行えば、より高度な応答を得られるようになります。ただし、ChatGPTでエンベディングを行うにはPythonのコードを操作する必要があります。Pythonへの知識がある程度必要になりますので、注意してください。

また、現在ではOpenAI以外でも、多くのエンベディングツールが公開されています。ツールによっては、ノーコードで利用可能なものもありますので、自分に合ったツールを探してみましょう。

【参考】：[エンベディングとは](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings)
【参考】：[エンベディングのモデルの使用例](https://cookbook.openai.com/examples/using_embeddings)

**ここまでChatGPTで追加学習を行う方法をいくつか紹介しましたが、本記事ではエンベディングの方法を紹介します。**

手順はそれほど難しくありませんので、ぜひ一緒に手を動かしてみましょう。

### エンベディングツールを利用して独自データを学習させる

*今回は、PDFファイルの独自データを学習させる方法を紹介します。*また、PythonやAPIに関する知識がない方でも取り組みやすいように、今回はノーコードのエンベティングツールを使用します。

まず、「ChatPDF」の公式サイトにアクセスします。このサービスは、PDFの情報を学習してくれるサービスです。ChatPDFにサンプルのインタビュー記事を読み込ませ、そのデータに関する質問をしてみます。

【参考】：[ChatPDF公式サイト](https://www.chatpdf.com/)

公式サイトにアクセスすると、下図のような画面が表示されます。画面中央の「Drop PDF here」というエリアに、任意のPDFをアップロードしましょう。

ちなみに、今回アップロードするPDFの内容は下図です。架空のインタビューの文章が記述されています。

アップロードが完了すると、画面が切り替わりチャットのエリアが表示されます。質問例もいくつか表示されています。今回は「XYZ社が市場で成功を収める秘密は何ですか？」と尋ねました。

~~【図】：ChatPDFで質問をする~~

すると「XYZ社が市場で成功を収める秘密は、ユーザーのニーズを深く理解し、それに応える製品を開発することにあります。また、持続的な研究開発と革新により、常に業界をリードする製品を提供しています。」と返答され、インタビューデータを反映した応答が確認できました。

~~【図】：応答結果を確認する~~

このように独自データを踏まえた応答も、ツールを利用すれば簡単に行えるようになります。ただし、データベースを読み込ませる場合や、学習させたいデータ量が膨大な場合は、別の学習方法を選びましょう。

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## ChatGPTで独自データを学習すれば、業務を効率化できる

未学習のChatGPTも非常に便利です。**しかし、特定のフォーマットに沿った業務を自動化させたい場合や、独自データに基づいたテキスト生成などをする場合は、やはりデータを学習させた方が良いでしょう。**

ChatGPTに独自データを学習させれば、ChatGPTをより幅広い業務で活用できます。本記事で紹介したようなサービスなどを活用すれば、プログラミングが苦手な方でもChatGPTに独自データを学習させることができます。この機会に、ぜひ独自データの学習に挑戦しましょう。

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ChatGPTはビジネスの場面でも非常に重宝されるAIツールですが、特定の業務に対応させるためには独自データの学習が必要です。本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法をいくつか紹介した後、具体的な学習方法を解説します。

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ChatGPTに独自データを学習させる方法を4つ紹介！実施手順やメリット

## ChatGPTのファインチューニングとは何か？

**ファインチューニングは、簡単に説明すると機械学習における微調整のことを指します。**AIモデルは大量のデータを学習させています。そして、この初期段階の学習を「事前学習」と言いますが、AIモデルの精度をより高めるために再学習を行います。

この再学習によってAIモデルを微調整することを、「ファインチューニング」と言います。AIモデルに対してファインチューニングを行うことで、特定のタスクや用途により適用した回答を返すようになります。

【参考】：[OpenAI ドキュメント ファインチューニングについて](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning)

### ファインチューニングと通常のトレーニングの違いとは

ファインチューニングと通常のトレーニングの違いは一体何でしょうか。*ファインチューニングと通常のトレーニングとの違いは、モデルを再利用しているかどうかです。*

ファインチューニングでは、事前に学習されたモデルを、さらに新しいデータでトレーニングします。ファインチューニングは通常のトレーニングと異なり、すでに完成しているモデルを再利用するため、モデル構築にかかる時間も短縮できます。

## ファインチューニングの仕組み

ファインチューニングの概要について簡単に説明しましたが、ここではより詳しくファインチューニングの仕組みについて解説します。

~~【図】：事前学習された言語モデル~~

ファインチューニングでは、上図のように事前学習された言語モデルが必要です。**例えば、GPT-3.5をはじめとする言語モデルに対して、さらに追加のデータを学習させます。**

~~【図】：ファインチューニングを行う~~

その結果、タスクに対して最適化された結果を返してくれるようになるでしょう。ただし、実際の開発では、この結果が期待していたものではなかった場合、さらにトレーニングを重ねることもあります。

### 使用されるアルゴリズムとモデル

ファインチューニングを行うことで、より精度の高いモデルを作成できるということが分かりました。*ただしこのファインチューニングは、対応するモデルが限定されています。*

現在、ファインチューニングに対応するモデルは、GPT-3.5-turbo-1106やGPT-3.5-turbo-0613、babbage-002、davinci-002、GPT-4-0613などがあります。今後、さらにファインチューニングに対応するモデルが増加する可能性もあるため、詳しく知りたい方は公式サイトの情報を随時、確認しましょう。

ファインチューニングの仕組みを理解したところで、実際に使用するデータセットを見てみましょう。*ChatGPTを公開しているOpenAIのドキュメントには、データセットの例が紹介されています。*

~~【図】：公式サイトのデータセットサンプル~~

今回は、文章のスタイルとトーンを調整したいという場合の、データセットを紹介します。このとき、上図のように、データセットはJSON形式で用意しましょう。

また、実際にトレーニングを始める前に、フォーマットが正しいか確認してください。フォーマットのチェック項目などに関しては、公式サイトに記載されています。

~~【図】：フォーマットの検証について~~

【参考】：[OpenAI ドキュメント データセットの準備](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset)
【参考】：[OpenAI ドキュメント フォーマットの検証](https://cookbook.openai.com/examples/chat_finetuning_data_prep)

### ファインチューニングの料金について

ChatGPTのファインチューニングを無料で行いたい方もいるかもしれませんが、実際にファインチューニングを行う際には、現時点では料金が発生します。

*料金については、使用する言語モデルによって異なります。*例えばGPT-4であれば入力で1,000トークンあたり0.03ドル、出力に1,000トークンあたり0.06ドルかかります。

~~【図】：言語モデルごとの料金について~~

同様に、他の言語モデルでも料金が発生しますので、開発する際には予算を見積もる必要があります。料金の詳細については、公式サイトにて詳しく掲載されていますので、料金のページを参照してください。

【参考】：[OpenAI 言語モデルの価格について](https://openai.com/pricing#language-models)

## ファインチューニングを行うメリット

ファインチューニングを行うメリットは、3つほど挙げられます。ここでは、それぞれのメリットについて詳しく解説します。

**ファインチューニングは、開発者にとっても企業にとってもメリットがありますので、ぜひ参考にしてください。**

*ファインチューニングのメリットは、まず高度なカスタマイズが可能な点です。*

例えば、医療分野のAIアシスタントを開発したい場合、ファインチューニングを行えば医療用語や専門分野への理解を強化できます。

また、異なる言語や方言をはじめとする、地域特有のデータを読み込ませれば、特定の文化圏で適切なサービスを提供できます。そのため、日本から海外進出したい企業は、ファインチューニングで海外仕様のAIモデルを作成して、業務効率を目指すことも可能です。

### 社内の開発・運用コストの削減

前述の通り、ファインチューニングを行う場合は、すでに事前学習が済んだAIモデルを使用します。*そのため、AIモデルを1から構築するよりも短時間で開発を行えます。*

人的コストや開発工数など、社内のリソースを削減しつつ最適化されたモデルを構築したい場合は、ファインチューニングはおすすめです。

ファインチューニングの際、AIモデルが訓練データに対して過剰に最適化されてしまうことを、過学習と言います。AIモデルが過学習の状態になると、訓練データにはうまく対応できるものの、新しいデータに対しては上手く機能しません。

*ファインチューニングは、新しいデータセットを少しずつ調整するため、この過学習のリスクを減らします。*

ユーザの満足度が向上する点も、ファインチューニングの大きなメリットです。例えばAIモデルを活用して、ユーザ向けにおすすめの商品を表示する機能を作成したとします。このとき、ユーザの好みに基づいた商品の提案ができれば、満足度が上がります。

その他にもカスタマーサポートのAI搭載型のチャットボットなど、様々な場面でAIと顧客が接点を持つ機会は数多くあります。

*AIモデルをファインチューニングして、ニーズに合わせたサービスが提供できれば、結果的にビジネスが成功する確率も高まります。*

## ファインチューニングの利用場面

実際に業務の中でファインチューニングが必要な場面とは、どのような場面でしょうか。*ここでは、ファインチューニングの利用場面を3つ紹介します。*

### 文章のトーンや、出力形式を設定したいとき

*ファインチューニングはウェブサイトのコンテンツや、あらかじめ固定されたファイル形式で出力したい時に役立ちます。*

例えば、企業が自社のメディアのコンテンツをAIを活用して生成する場合、メディア特有の文章のトーンやスタイルを調整する必要があります。この場合、ファインチューニングで微調整を行えば、生成したいメディアのトーンに合わせた言葉遣いに統一できます。

ただし、上記のようにスタイルを統一したい場合は、すでにある自社ブランドの記事やデータを用いますので、既存のデータが必要になると覚えておきましょう。

また出力形式を固定したい時にも、ファインチューニングが役立ちます。例えば、ChatGPTで特定のデータを「JSON形式で出力してください」と依頼すると、前置きの文章など余計な回答結果が出力されてしまうこともあります。

ファインチューニングによってこれらの微調整を行うことで、出力形式を固定することも可能です。

【参考】：[OpenAI ドキュメント ファインチューニングについて](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset)

### 専門性に特化した処理を行いたいとき

例えば法律をはじめとする業界に特化した処理を行いたい場合、これまでの事例や深い知識が必要です。

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