なぜ専門用語が通じない？RAGの限界を超え、真に使えるドメイン特化AIを作る「継続的学習」の思考法
RAGやプロンプトエンジニアリングだけでは専門分野のAI精度が上がらない理由を解説。トークナイザーの壁やSFTとの違い、継続的事前学習（CPT）の必要性を、AI専門家ジェイデン・木村がビジネス視点で紐解きます。
キーワード解説
低リソース言語・専門分野のためのAI継続的事前学習のベストプラクティス
「低リソース言語・専門分野のためのAI継続的事前学習のベストプラクティス」とは、データが限られている言語や特定の専門知識を要する分野において、AIモデルの性能を継続的に向上させるための最適化された学習手法を指します。汎用モデルでは対応しきれない専門用語や文脈を正確に理解させるため、既存モデルに対し、対象ドメインの少量のデータを用いて追加学習（事前学習）を繰り返すことで、その知識を継続的に深化させます。これは「モデルの継続的ドメイン学習」の一環であり、特にRAGやSFTの限界を超えるアプローチとして注目されています。
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低リソース言語・専門分野のためのAI継続的事前学習のベストプラクティスとは
「低リソース言語・専門分野のためのAI継続的事前学習のベストプラクティス」とは、データが限られている言語や特定の専門知識を要する分野において、AIモデルの性能を継続的に向上させるための最適化された学習手法を指します。汎用モデルでは対応しきれない専門用語や文脈を正確に理解させるため、既存モデルに対し、対象ドメインの少量のデータを用いて追加学習（事前学習）を繰り返すことで、その知識を継続的に深化させます。これは「モデルの継続的ドメイン学習」の一環であり、特にRAGやSFTの限界を超えるアプローチとして注目されています。