事前学習とファインチューニングの違いとは？AIモデルが賢くなる２段階プロセスをやさしく解説！
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
今回は、「事前学習とファインチューニングの違いとは？AIモデルが賢くなる２段階プロセスをやさしく解説！」というテーマで進めていきます。
AIモデルを育てるプロセスの中で必ず出てくるのが、
「事前学習（Pretraining）」と「ファインチューニング（Fine-tuning）」という2つのフェーズです。
「どちらも“学習”だし、何が違うの？」と疑問に思ったことはありませんか？
実はこの2つは役割も規模もまったく違うんです！
この違いを正しく理解しておくと、AIの仕組みや応用も一気に見通しがよくなりますよ。
結論から：役割が全く違う！
| 比較項目 | 事前学習（Pretraining） | ファインチューニング（Fine-tuning） |
|---|---|---|
| 目的 | 一般的な知識や言語理解を獲得 | 特定のタスクや分野に適応させる |
| データ | 大量の汎用データ（Wikipediaなど） | タスクに関連した専門データ |
| モデルの変化 | 基本モデルの「初期重み」を決める | モデルの「重みを微調整」する |
| 学習の範囲 | すべてのパラメータを学習 | 一部またはすべてのパラメータを調整 |
| 例 | GPT、BERTの初期学習 | 医療GPT、法務GPTへのカスタマイズ |
① 事前学習（Pretraining）とは？
一言で言うと？
「モデルが“世の中の一般常識”を身につけるフェーズ」
まだ何も知らない状態のモデルに対して、「言語とは何か」「文の構造は？」「知識ってどう表現されるの？」というような、基礎中の基礎を大量に学ばせるプロセスです。
たとえばこんなデータで学習します：
- Wikipedia、ニュース記事、SNS投稿、書籍、小説など
- 英語、日本語、その他多言語のミックス
- 特定のタスクに関係ない「一般文」
モデルの目的：
この段階では、「タスクを解く力」ではなく、「言語そのものの理解力」を養います。
たとえば：
- 「リンゴを食べた」は自然な文 → OK
- 「食べたをリンゴ」→ 不自然 → NG
このように、文脈や単語の関係性を大量に学ぶのが目的です。
よく使われる手法：
- マスク言語モデル（Masked Language Modeling）：一部の単語を隠して予測させる（BERT系）
- 自己回帰モデル（Autoregressive）：次の単語を予測させる（GPT系）
② ファインチューニング（Fine-tuning）とは？
一言で言うと？
「すでに賢くなったモデルに、特定の“仕事”を教えるフェーズ」
事前学習済みモデルは「知識」は持っていますが、「仕事のやり方」はまだ知りません。
そこで、そのモデルを特定のタスク用に調整するのがファインチューニングです。
たとえばこんなデータで調整：
- 医療診断に関するQAペア
- 特定企業のチャットログ
- 法律相談の過去データ
これらを使って、「専門的な仕事」をこなせるようにします。
具体例：
| モデル | ファインチューニングで得られるスキル |
|---|---|
| GPT | 法律相談に特化、感情に配慮した応答 |
| BERT | SNSの投稿感情を分類、商品レビュー分析 |
| T5 | 医療文書の要約、レポートの自動生成 |
例え話でイメージしよう！
● 事前学習 → 小学校〜高校までの「基礎学力」を育てる
- 一般常識、言葉の使い方、社会知識を学ぶ
● ファインチューニング → 就職後の「専門職トレーニング」
- 医者になる、弁護士になる、接客業になるなど
- ベースは同じでも、目指す職種によって学ぶ内容が変わる
事前学習とファインチューニングは「分担作業」
両方ともAIモデルの成長には欠かせないものですが、それぞれ異なる役割を持っています。
| フェーズ | 担当する内容 | 対象となる能力 |
|---|---|---|
| 事前学習 | 一般的な言語理解を習得 | 「ことばの感覚」「世界の知識」 |
| ファインチューニング | 特定の用途に応じた最適化 | 「専門分野への応用力」 |
実はこの2つ、「蒸留」や「PEFT」とも関係がある！
- 事前学習モデル → 蒸留 → 軽量化（DistilBERTなど）
- ファインチューニング → PEFT（LoRA、Adapterなど） → 効率的学習
つまり、事前学習 × ファインチューニング × 蒸留が今のAIモデルのベースになっているとも言えます！
まとめ
- 事前学習：汎用的な言語能力や知識を学ぶ
- ファインチューニング：特定のタスクやドメインに適応させる
- 両者は別物だけど、連携してモデルの実用化を支えている
- 例えるなら「基礎教育」と「職業訓練」！
今後の学習の指針
AIモデルの構築フロー全体を理解するには、次のようなテーマにもチャレンジしてみましょう：
- 事前学習の実装方法（BERT/GPTの学習方式）
- タスク別ファインチューニング（テキスト分類、QA、要約など）
- PEFT（LoRA、Adapter）など軽量ファインチューニング手法
- 事前学習データの設計思想やバイアス問題
ご希望があれば、実際のコードや図解と一緒に、どのフェーズもより深掘りしていけますよ！
気になるテーマがあれば、ぜひ教えてくださいね。
生成AI研修のおすすめメニュー
投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。
