垂直領域LLMファインチューニング・カスタマイズ（企業向け/オンプレミスでの微調 Diagram

強み Strengths

• 汎用APIソリューションと比較してコスト管理が容易で、データが社外に出ない
• ファインチューニングにより、垂直タスクの精度を大幅に向上できる

弱み Weaknesses

• 顧客が期待する即効性と、モデルの実際の効果との間に乖離がある
• オープンソースの基盤モデルエコシステムに依存しており、上流モデルの変更による影響が大きい

機会 Opportunities

• データセキュリティ規制の強化に伴い、国内外のコンプライアンス対応アウトソーシング需要が増加
• 中小企業には自前のMLチームが不足しており、ファインチューニングや運用のアウトソーシング意欲が高い

脅威 Threats

• クラウドベンダーやモデル開発企業が、より安価で使いやすいファインチューニングツールを投入し、市場を侵食している
• オープンソースフレームワークの進化により、顧客が自社でファインチューニングを行うハードルが下がり続けている

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