生成AIの拡張に利用できるRAGとファインチューニング両者の違いは？

2025年4月17日

生成AIの活用領域を広げるうえで、自社独自データの活用は欠かせません。本資料では、独自データを生成AIに取り込むための2つの手法「RAG（検索拡張生成）」と「ファインチューニング」について、それぞれの特徴、違い、導入シーン別の選び方を解説しています。初期コスト・運用性・精度など、実務で重要となる観点から比較し、最適な導入判断をサポートします。

こんな方におすすめ

・生成AIの社内導入・活用を検討している情報システム部門の方

・自社データを活用したAIソリューションの設計に関わる企画・開発担当者

・RAGとファインチューニングの具体的な違いや使い分けを理解したい方

・初期コストと運用コストのバランスを見極めて導入判断を行いたい方

・AIによる業務効率化・精度向上を実現したい現場責任者の方

この資料でわかること

①RAGとファインチューニングの基本概念と仕組みの違い
　── 追加情報を与えるタイミングや技術的構成の違いを整理

②導入・運用コスト、精度面の比較ポイント
　── 費用対効果やスキル要件を踏まえた現実的な導入判断の視点を提供

③ユースケースに応じた選び方のガイドライン
　── 業界特性・利用頻度・精度要件など、ケース別の最適な選択肢を提示

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