AI・データ
ふぁいんちゅーにんぐ
大規模言語モデルなど事前学習済みの汎用モデルに対して、特定のタスクや領域向けに少量のデータを追加学習させる手法。基盤モデルの言語理解力を保ったまま分類・要約・対話などへの適応精度を高められる。ゼロからの学習より低コストで、企業独自データへの最適化手段として広く使われる。
ITパスポートでは、AI、データ分析、マーケティング指標の用語が、活用目的や分析の流れとセットで問われます。教師データの有無、数値化の方法、得られる示唆、業務改善への使い方を区別して読むと、似た選択肢を見分けやすくなります。
ファインチューニングと同じ「AI・データ」の用語では、RPA、アフィリエイト、HRテックなどが近い文脈で問われます。データの種類、正解ラベルの有無、分析で得たい結果、業務での使い道を軸に比較してください。