サポートAIをファインチューニングするために必要なデータとは？

サポートチームのためにカスタムトレーニングされたAIを持つという夢は素晴らしいものです。自社製品を隅々まで知り尽くし、ブランドの言葉を話し、トップエージェントのようにチケットを解決するAIを想像してみてください。しかし、ファインチューニングといった専門用語を耳にすると、途端にすべてが複雑で手の届かないものに感じられてしまいます。

サポートチームのリーダーであれば、AIの活用を考えたものの、最初の段階でつまずいてしまった経験があるかもしれません。「サポートAIをファインチューニングするにはどんなデータが必要なのか？」「そもそもどうやって準備を始めればいいのか？」といった疑問が浮かび、まるでデータサイエンスの学位がなければ一歩も踏み出せないように感じることでしょう。

このガイドは、そうした混乱を解消するためにあります。必要なデータを具体的に解説し、その準備方法をステップバイステップでご案内します。そして最も重要なこととして、チームのために高度にパーソナライズされたAIアシスタントを手に入れるための、よりシンプルで直接的な方法もご紹介します。

ファインチューニングとは？

まず、この点をはっきりさせておきましょう。ファインチューニングとは、AIをゼロから構築することではありません。それはまるで、自宅のガレージで自動車のエンジンを一から組み立てようとするようなもので、非常に複雑で、おそらくその労力に見合うものではありません。

ファインチューニングとは、GPT-4のような強力な事前学習済み大規模言語モデル（LLM）をベースに、あなたのサポートチーム特有の専門用語やトーン、業務プロセスを教え込むことです。

博士号を持つ優秀な新入社員を迎え入れるようなものだと考えてください。彼らに思考法や文章の書き方を教える必要はありません。それはすでに身につけています。あなたが行うべきなのは、会社の製品や社内ポリシー、顧客との独特な対話方法について、彼らを早期に戦力化することだけです。ファインチューニングは、その優秀なジェネラリストに専門知識を与え、あなたのチームのエキスパートへと変えるプロセスなのです。

この方法は、単にプロンプトをいじくり回すよりもはるかに信頼性が高く、モデルをゼロからトレーニングするよりも無限に実用的です。

サポートAIのファインチューニングに必要なデータとは？

さて、新しいAI社員を教育する準備ができました。ここに、あなたが用意すべき「カリキュラム」をご紹介します。

収集すべき3種類のデータ

モデルを適切にファインチューニングするためには、何を言うべきか、どう言うべきか、そして何が正しい答えなのかを網羅するデータの組み合わせが必要です。

1. 過去の会話履歴： これはまさに宝の山です。ヘルプデスクの過去のチケット、チャットログ、メールのスレッドは純金のような価値があります。これらはAIにあなたのブランドのトーンを教え、チームが一般的な顧客の問題にどう対処しているかを示し、良い解決策とは何かを実際の例で提供します。AIはチームの過去のやり取りから直接学習するのです。

2. 構造化された知識： これは「信頼できる唯一の情報源」です。ヘルプセンターの記事、FAQ、保存済みの返信、そしてConfluenceやNotionのような場所にある社内Wikiなど、すべての公式ドキュメントが含まれます。このデータはAIに事実を提供し、その応答が正確で、会社の方針に沿ったものであることを保証します。

3. 指示データ： 「合成データ」と呼ぶ人もいます。これらは基本的に、理想的な会話を手動で作成したサンプルです。「プロンプトと補完のペア」、例えば「{"prompt": "パスワードをリセットするにはどうすればよいですか？", "completion": "パスワードをリセットするには、次の手順に従ってください..."}」のような形式を取ることが多いです。正直に言って、これは作成に最も手間がかかるデータですが、特定の状況下でAIがどのように振る舞うかを非常に精密に制御することができます。

量より質が重要な理由

トレーニングデータに関しては、「ゴミを入れればゴミしか出てこない」という古い格言が絶対的なルールです。もし、乱雑で不正確、あるいは一貫性のない会話の巨大なデータセットでモデルをトレーニングすれば、結局は乱雑で不正確、そして一貫性のないAIエージェントが出来上がるだけです。

本当の作業は単にデータを集めることではありません。現実世界の幅広いシナリオをカバーする、クリーンで関連性が高く、多様なサンプルを用意することが重要なのです。何千ものデータポイントを手動でレビューし、クレンジングし、整理することは、ファインチューニングプロジェクトにおける莫大な隠れたコストであり、大きなボトルネックとなります。

正直なところ、これが多くのプロジェクトが頓挫する主な理由の一つです。そして、eesel AIのような現代的なプラットフォームが、この頭痛の種を丸ごとスキップできるように設計されている理由でもあります。eesel AIは、あなたが何ヶ月もかけて完璧なデータセットを作成することなく、過去のチケットやドキュメントに既にある生の知識を自動的に分析し、あなたのビジネスコンテキストを学習することができます。

実際にどれくらいのデータ量が必要か？

テラバイト単位のデータを想像するかもしれませんが、通常はそこまで必要ありません。AIに返品処理を教えるといった特定のタスクの場合、数百件の高品質で厳選されたサンプルだけで素晴らしい結果が得られることがよくあります。目標はモデルをデータで圧倒することではなく、処理してほしいタスクのパターンを学習するのに十分な良質なサンプルを与えることです。

データの準備方法

データソースを見つけたら、いよいよ本番の作業が始まります。このプロセスはかなり技術的であり、モデルのパフォーマンスを損なう可能性のあるミスを避けるために、細部にわたる注意が必要です。

ステップ1：データの収集とクレンジング

まず、すべてのデータを集める必要があります。これには、Zendeskのようなヘルプデスクから何千ものチケットをエクスポートしたり、公開されているヘルプセンターをスクレイピングしたり、社内Wikiからドキュメントを取得したりすることが含まれます。

次に、この生データを細心の注意を払ってクレンジングする必要があります。これは非常に重要なステップです。顧客のプライバシーを保護するためにすべての個人識別情報（PII）を削除し、無関係な会話（スパムや社内のやり取りなど）を取り除き、古くて時代遅れの情報は修正または破棄します。

ステップ2：データのフォーマット

クレンジング後、データは特定の機械可読形式、通常はJSONL（JSON Lines）と呼ばれるものに変換する必要があります。ファイル内の各行が1つのトレーニングサンプルとなり、明確な「プロンプト」と「補完」で構成され、モデルに入力は何か、理想的な出力は何かを伝えます。

例えば、生のサポートチケットは次のように構造化されたものに変換する必要があります：

• プロンプト: 「顧客からの質問：『注文番号#12345がまだ届きません。』」

• 補完: 「AIの応答：『注文番号#12345を調べたところ、明日配達予定です。こちらが追跡リンクです…』」

このフォーマット作業は退屈で、開発者の時間が必要であり、大きな問題を引き起こす小さなエラーを起こしやすいです。eesel AIのようなツールが、このプロセス全体をバイパスするワンクリック連携機能を提供しているのは、これが主要な理由の一つです。アプリを接続するだけで、手動でのフォーマット作業なしに、AIはすぐに学習を開始します。

ステップ3：データの分割

最後に、フォーマットしたデータを3つの山に分割します：トレーニングセット（モデルを教えるため）、検証セット（学習の進捗を途中で確認するため）、そしてテストセット（最終的にどの程度性能を発揮するかを見るため）です。これは機械学習における標準的な手法であり、モデルが単に答えを記憶するのではなく、実際に概念を学習していることを確認するためのものです。

隠れたコストと頭痛の種

自分でAIをファインチューニングしようとすることは力強く感じられるかもしれませんが、プロジェクトを頓挫させかねない深刻なリスクと隠れたコストが伴います。

賢くなりすぎる（あるいは愚かになりすぎる）リスク

モデルの知性を本当に台無しにしてしまう可能性のある、2つの一般的な技術的問題があります：

• 過学習（Overfitting）: これは、AIがトレーニングデータに対してあまりにも上手くなりすぎたときに起こります。教科書を暗記しているが、少しでも言い回しが違うと一問も答えられない学生のようなものです。モデルは以前に見た質問には完璧に答えられますが、実際の顧客が新しい質問をすると崩壊してしまいます。

• 壊滅的忘却（Catastrophic forgetting）: これは、AIがあなたのサポートトピックに集中しすぎて、元々持っていた一般知識を忘れてしまう現象です。返品ポリシーのエキスパートになるかもしれませんが、文脈やニュアンスを理解する能力を失い、その返信はロボットのようで役に立たないものに感じられるようになります。

DIYプロジェクトの予測不可能なコスト

技術的な問題以外にも、財務的および運用上のコストは驚くほど高く、予測が難しいことが多いです。

• 計算コスト： ファインチューニングには、強力で高価なGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）が必要です。これらを数時間から数日間実行すると、AWSやGoogle Cloudなどのプロバイダーから目を見張るようなクラウドコンピューティングの請求書が届くことがあります。

• 専門知識コスト： データの準備からモデルの評価まで、プロジェクトを管理するために高価なデータサイエンティストや機械学習エンジニアを雇うか、契約する必要がほぼ間違いなく出てきます。

• 時間コスト： 本格的なファインチューニングプロジェクトは、週末に片付けられるようなものではありません。データ収集から使えるモデルになるまで、平気で数週間から数ヶ月かかることがあります。その間、ROIは保留され、チームは本来の業務から気を取られてしまいます。

これらのリスクとコストにより、ほとんどのチームにとってDIYでのファインチューニングは現実的ではありません。ここでeesel AIは、その強力なシミュレーションモードによってプロセス全体のリスクを排除します。AIが実際の顧客と話す前に、過去の何千ものチケットでテストすることができます。これにより、パフォーマンス、解決率、潜在的なコスト削減効果を正確にプレビューできるため、自信を持って本番稼働させることができます。

サポートAIのファインチューニングに必要なデータを知るだけでなく、プロセス全体のリスクをどう軽減するかを示す、eesel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。導入前に過去のチケットでAIのパフォーマンスをテストできる様子を示している。

ファインチューニングの価格設定 vs. オールインワンプラットフォーム

DIYプロジェクトのコストと専用プラットフォームのコストを比較するのは難しい場合があります。なぜなら、一方は変動要素が多く、もう一方は明快だからです。

DIYアプローチでは、固定価格というものがありません。総コストは、開発者の給与、使用量によって変動するクラウド料金、そして場合によってはデータラベリングサービスの費用からなる変動ターゲットです。予算を立てることはほぼ不可能です。

一方、eesel AIのようなオールインワンプラットフォームは、予測可能性を提供します。

アプローチ	コスト構造	予測可能性
DIYファインチューニング	変動（計算リソース + 人件費 + データ）	低い（複雑さと時間に応じてコストが増加）
eesel AI	固定の月額/年額料金	高い（使用量に基づき、解決ごとの料金はなし）

eesel AIの価格設定は透明性が高く、必要な機能とボリュームに基づいています。忙しい月があったとしても、解決ごとの料金でペナルティを受けることはなく、チームは予期せぬ請求に悩まされることなく効果的に予算を組むことができます。

より良い方法：手間なく瞬時に知識を活用

ファインチューニングは強力ですが、その道のりは退屈なデータ準備、高額で予測不可能なコスト、技術的な頭痛の種、そして失敗の可能性に満ちていることは明らかです。

幸いなことに、より現代的な解決策があります。eesel AIは、手動のファインチューニングプロジェクトの苦労なしに、カスタムトレーニングされたAIのすべての利点を提供します。

数ヶ月にわたるデータサイエンスプロジェクトを開始する代わりに、eeselは既存の知識を瞬時に統合します。ヘルプデスク、社内Wiki、公開ドキュメントに直接接続し、初日から文脈を理解したAIアシスタントを提供します。一行のコードも書かず、一つのトレーニングファイルもフォーマットすることなく、あなたのビジネスを理解した強力で専門的なAIを手に入れることができます。数ヶ月ではなく、数分で運用を開始できます。

ヘルプデスクや社内Wikiなど、さまざまなソースから知識を瞬時に統合することで、eesel AIが「サポートAIのファインチューニングにはどのようなデータが必要か」という問いをいかに簡素化するかを示すインフォグラフィック。

データだけがすべてではない

サポートAIのファインチューニングに必要なデータが何かを理解することは第一歩ですが、それは長く、複雑で、費用のかかる旅の始まりに過ぎません。テクノロジー自体は素晴らしいものですが、データ準備、技術的な作業、予測不可能なコストといった現実的なハードルが、多くのサポートチームにとってこの道を困難なものにしています。

幸いなことに、現代のAIプラットフォームは、チームと顧客をすぐに支援できるカスタマイズされたサポートAIを手に入れるための、はるかに直接的で効率的な方法を提供しています。

もっと簡単な方法を試してみませんか？

手動のファインチューニングプロジェクトという頭痛の種なしに、会社のあらゆる知識から学習する強力なサポートAIを手に入れましょう。eesel AIを無料でお試しいただき、わずか数分でチーム専用のカスタムAIエージェントをセットアップする方法をご覧ください。