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2024年5月31日に発表されたNASSCOMの報告書によると、インドの生成AI市場は2027年までに220億ドルに達すると予測されている。2022年から2023年にかけて、AIへの投資は40億ドルを超えた。生成AIの精度を確保するためにファインチューニングと検索強化生成（RAG）の2つの手法がある。ファインチューニングは特定のタスクの精度向上には有効だがデータ導入が煩雑である。一方RAGは他のデータソースから情報を抽出し、迅速かつ安全な応答を提供する。
インドの生成AI市場と投資動向
2024年5月31日に発表されたNASSCOMの報告書によると、インドの生成AI市場は2027年までに220億ドルに達するという予測がある。これは、2022年から2023年にかけてAIへの投資が40億ドルを超えたという結果に基づいている。生成AIの普及が急速に進む中、インドはこの技術に大きな期待をかけていることがわかる。特にビジネスや国全体にとって有益なツールと見なされている。生成AIの精度を高めるために、ファインチューニングと検索強化生成（RAG）の2つのアプローチが存在する。これらの手法は、それぞれ異なる方法で生成AIの品質向上を目指している。
ファインチューニングによる精度向上
ファインチューニングは、生成AIモデルに対して小規模かつ特定のデータセットを導入し、特定のタスクの精度を向上させる方法である。例えば、AIアプリケーションがレストランを推薦する場合、最近の食事情報を導入することで、より個別化されたリストを提供することができる。しかし、この手法にはデータの導入が煩雑であり、定期的なデータ更新が必要となるという課題がある。さらに、個人識別情報（PII）や企業秘密を含むデータの導入により、プライバシーリスクが増大する可能性がある。特に電子商取引アプリの場合、在庫状況の変化に対応できないことから、フラストレーションを引き起こすことがある。これらのデメリットを補うために、ファインチューニングは意味や情報が一貫している場合や、特定のタスクに対して高精度が求められる場合に適している。
RAGによる迅速かつ安全な応答
対照的に、検索強化生成（RAG）はMLMに新しいデータを導入することなく、他のデータソースから情報を抽出して生成AIの回答を正確にする手法である。RAGは、データとプロンプトをベクトルとして保存し、関連する情報を迅速に検索することができる。また、手動で情報を追加する必要がなく、自動でデータを更新するため、効率的である。さらに、RAGシステムは細かく制御されたアクセス権を持ち、特に顧客が個人情報だけを閲覧できるようにすることで、データセキュリティを強化する。リアルタイムで情報を提供し、かつその情報が保護されることが重視される場合、RAGは非常に有効である。医療治療の推薦や旅行計画の個別化など、複数の情報源からの統合や多段階の推論を必要とするアプリケーションには最適である。
まとめ
NASSCOMの報告書に基づき、インドの生成AI市場は2027年までに220億ドルに達すると予測され、2022年から2023年にかけて40億ドル以上の投資が行われた。生成AIの精度向上にはファインチューニングと検索強化生成（RAG）があり、それぞれの手法にはメリットとデメリットがある。ファインチューニングは特定タスクでの高精度が求められる場合に有効だが、データの導入が煩雑である。一方、RAGは迅速かつ安全に情報を提供でき、リアルタイムの応答が求められるアプリケーションに最適である。
