RAGとファインチューニングの違い｜社内AIはどちらを選ぶ【2026年版】
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年6月13日
AIに自社の知識を答えさせる方法は大きく2つ、**RAG（検索拡張生成）とファインチューニング（追加学習）**です。結論から言うと、頻繁に更新する社内文書はRAG、独自の口調・形式を覚えさせたいならファインチューニングが向いています。
比較表
| 観点 | RAG | ファインチューニング |
|---|---|---|
| 仕組み | 文書を検索して回答に使う | モデル自体を追加学習 |
| 更新 | 文書を入れ替えるだけ | 再学習が必要 |
| コスト | 比較的低い | 学習コストが高い |
| 得意 | 最新情報・社内文書Q&A | 口調・形式・専門表現 |
RAGが向くケース
社内マニュアルやFAQのように内容が頻繁に変わる知識は、RAGが最適です。文書を差し替えるだけで最新情報に対応できます。仕組みはRAGとは？、構築はRAG構築OSS6選（LightRAGなど）が参考になります。
ファインチューニングが向くケース
特定の文体・出力形式・専門用語を一貫して再現したい場合は、ファインチューニングが効果的です。詳しくはファインチューニングとは？へ。参考：Hugging Faceのドキュメント↗。
併用という選択
実務では、RAGで知識を与えつつ、軽いファインチューニングで口調を整える併用も有効です。まずはコストの低いRAGから始めるのが定石です。
まとめ
「最新知識＝RAG」「振る舞い＝ファインチューニング」と覚えれば選びやすいです。多くの社内AIはRAGで十分始められます。関連OSSはLLMツールカテゴリから。
よくある質問（FAQ）
Q. まずどちらを試すべきですか？
ほとんどの社内Q&A用途はRAGで十分です。コストも低いため、RAGから始めるのがおすすめです。
Q. ファインチューニングは難しいですか？
データ準備と学習の知識が必要で、RAGより手間とコストがかかります。目的が「振る舞いの調整」のときに検討しましょう。
Q. 両方使えますか？
使えます。RAGで知識、ファインチューニングで口調・形式、という役割分担が有効です。
関連リンク・公式情報
ここで紹介したツールの一次情報（公式サイト・ソースコード）と、オープンソースラボ内の関連ページをまとめました。導入検討の際にご活用ください。
公式サイト・ソースコード（外部リンク）
オープンソースラボの関連ページ（内部リンク）
