投稿者 global-ai-media 
米国の金融大手Capital Oneが「LLMカスタマイズ」専任のデータサイエンティストを募集しています。この事実は、企業における生成AI活用が、単なるAPI利用の実験段階から、自社データに基づく高度なカスタマイズへとフェーズ移行していることを示唆しています。本稿では、規制の厳しい金融業界におけるLLMカスタマイズの必然性と、日本企業が取るべき現実的な戦略について解説します。
汎用モデルの限界と「カスタマイズ」へのシフト
米国の金融大手Capital Oneが、ニューヨークで「LLM Customization Team（大規模言語モデル・カスタマイズチーム）」の主要メンバーとなるデータサイエンティストを募集しています。この求人情報が示唆する業界の動向は極めて重要です。
これまで多くの企業は、OpenAIのGPT-4などの汎用モデルをAPI経由で利用し、社内チャットボットや要約ツールとしてのPoC（概念実証）を行ってきました。しかし、金融や医療、法務といった専門性が高く規制の厳しい領域では、汎用モデルだけでは解決できない課題が浮き彫りになっています。
汎用モデルは一般的な知識には長けていますが、各企業固有の「社内用語」「商品仕様」「コンプライアンス基準」を正確には理解していません。その結果、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクや、業務特有のニュアンスを汲み取れないという課題が生じます。Capital Oneのような先進的な金融機関が「カスタマイズ専任チーム」を組織化している動きは、AI活用の主戦場が「汎用モデルの利用」から「自社特化型モデルの構築」へと移っていることを明確に示しています。
RAGとファインチューニングの使い分け
「LLMのカスタマイズ」と一口に言っても、実務的には主に2つのアプローチがあります。
一つは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。これは、LLM自体を再学習させるのではなく、社内データベースから関連情報を検索し、それをAIに参照させて回答を生成させる手法です。事実に基づく回答を求める場合に有効で、日本国内でも多くの企業がまず取り組む手法です。
もう一つが、今回の求人タイトルにもあるようなモデル自体のファインチューニング（追加学習）です。これは、AIのパラメータ（重み）自体を調整し、特定のタスクやドメイン知識をモデルの「脳」に直接焼き付ける手法です。
ファインチューニングはRAGに比べてコストと技術的難易度が高い一方で、プロンプトだけでは制御しきれない「出力のトーン＆マナーの統一」や「複雑な推論プロセスの定着」に強みを持ちます。金融機関がこれを内製化しようとしているのは、外部に出せない機密データを安全な環境（VPCやオンプレミス）で学習させ、他社と差別化された競争優位性のあるAI資産を作ろうとしているからに他なりません。
日本企業における「LLMカスタマイズ」の課題とリスク
日本企業がこの潮流に乗る際、直面する最大の壁は「人材」と「データガバナンス」です。
LLMのカスタマイズには、単にモデルを動かせるだけでなく、学習データの品質管理、評価指標の設計、そして推論コストの最適化を行える高度なエンジニアリング能力が必要です。米国の大手テック企業や金融機関がこれらを内製化できる資金力を持つのに対し、日本の多くの企業では、こうしたスペシャリストを社内で確保するのは容易ではありません。
また、日本では著作権法第30条の4により、AI学習のためのデータ利用は比較的柔軟に認められていますが、個人情報保護法や各業界のガイドライン（金融分野におけるFISC安全対策基準など）への適合は必須です。「カスタマイズしたモデルが、本来出力してはいけない個人データを出力してしまった」という事態は、企業にとって致命的なリスクとなります。
さらに、カスタマイズしたモデルは「作って終わり」ではありません。元の基盤モデルがアップデートされるたびに再学習が必要になるのか、あるいは継続的な追加学習をどう運用に乗せるのか、MLOps（機械学習基盤の運用）のコスト見積もりが甘いと、プロジェクトは頓挫します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のCapital Oneの事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点を考慮すべきです。
1. 段階的なアプローチの採用
いきなり大規模なファインチューニングを目指すのではなく、まずはRAGによる社内ナレッジ活用から始め、それでも解決できない「形式の厳密さ」や「特殊な推論」が必要な領域に絞ってカスタマイズを検討するべきです。
2. 「自社データ」の整備が最優先
どんなに優秀なデータサイエンティストを採用しても、学習させるデータが整理されていなければ効果は出ません。LLM活用を見据え、非構造化データ（文書、メール、議事録）のデジタル化とクレンジングへの投資が急務です。
3. 外部パートナーとの協業と内製化のバランス
米大手のように完全内製化を目指すのが難しい場合、セキュリティ基準を満たした国内のAIベンダーやSIerと連携しつつ、コアとなる「評価・判断」のノウハウだけは社内に蓄積する体制が現実的です。
LLMのカスタマイズは、もはや研究室の実験ではなく、ビジネスの現場における「実務」のフェーズに入っています。流行に流されず、自社のビジネス課題に本当に必要な精度とコストを見極める冷静な視点が求められています。