【ファインチューニング】モデルを「追加で鍛える」方法と、プロンプトで足りるときの見分け方

Google DeepMind は10/14、シンガポール政府と組んで、スマートフォンの中で動く詐欺検知のモデルを作ったと発表しました。Google の軽量モデル Gemma を、現地の詐欺の会話でファインチューニングしたものです。会話のデータは端末の外に出ず、利用者の同意があるときだけ読むとしています。

一方で OpenAI は2026年5月から、自社のファインチューニングのサービスを段階的に終えつつあります。新しく使い始めることはもうできず、いま使っている顧客も2027年1月6日からは新しい学習を始められません。ファインチューニングは「どの会社のサービスで頼むか」より、「どのモデルを手元でどう鍛えるか」の話に移りつつあるように見えます。この記事では、ファインチューニングの種類と、プロンプトで足りる場面との見分け方を整理します。