優秀なAIを実現する”トレーニングデータ”ってなに？

生成AIを活用するうえで欠かせないのが「トレーニングデータ」です。正しいデータ選定と準備を行うことで、ビジネスをChatGPTなどのAIで再現する精度が大きく変わります。

みなさん《聴くチカラ研究所》へご来訪ありがとうございます。4DL Technologies株式会社(フォーディーエル)の荒巻 順です。今日は優秀なAIを実現するための根幹である「トレーニングデータの大切さ」を分かりやすく解説します。

• トレーニングデータの選び方
• データの質とモデルの精度
• データ準備のベストプラクティス

トレーニングデータの選び方

• トレーニングデータは目的（BtoBセールスなど）に沿った内容に絞ろう
• 誤ったデータを集めるとモデルの方向性を誤るリスクがある
• ビジネス経験をいかした視点でデータを選ぶと生成AIがより効果的に活躍する

ChatGPT活用や生成AI活用を考えるうえでまず押さえたいのは「何のためにデータを使うか」です。

たとえば法人営業の現場で、お客様へのインタビュー記録や見積もり条件、過去案件の失注理由などをトレーニングデータに含めると、将来の予測や打ち手の提案が具体的になります。ただし、闇雲にデータを大量に集めればよいというわけではありません。ビジネス上の意図に反する情報や、不正確な情報を大量に投入すると、生成AIの回答もブレやすくなります。

4DL Technologies株式会社（フォーディーエル）では、プロンプトエンジニアリング時点から「ビジネスロジックに沿ったデータ選び」が重要と考えています。

すなわちAIビジネス活用のゴール設定に合うデータだけを厳選するということです。ビジネス経験をいかし、お客様へのインタビュー結果を洞察力をもって要点化する。こうした作業が最終的にプロンプトデザインやプロンプト設計に寄与し、リスキリングにも役立ちます。

生成AI学習のフェーズで中身の薄いデータや無関係な情報を混在させると、誤学習を引き起こす恐れがあります。たとえば「ChatGPTとGemini比較」を行うには、双方の特性や学習データの違いを正確に捉える必要があります。

よく分からないスクラップ情報を混ぜても、答えが曖昧になるだけです。「どのデータが本当に必要か」を定義することで、AIでビジネスの再現がしやすくなります。

データの質とモデルの精度

• 質の高いデータが生成AIの性能を最大化する
• 不正確なデータは「嘘の出力」を導きやすい
• ビジネス視点のフィルタリングやチェックが不可欠

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が高精度な出力を行うカギは、言うまでもなく「入力されたデータのクオリティ」にかかっています。

BtoBセールスの現場であれば商談履歴や顧客課題のヒアリングシートなど、多角的なやり取りが財産です。しかし、もし入力データが最新ではなかったり、担当者ごとに書き方がバラバラだったりすると、生成AIも十分な洞察力を発揮できません。

そこで大切になるのが、「データの質を担保する仕組み」です。現場で集めた顧客ニーズの情報を定期的にアップデートしたり、書式や表現を標準化することで、生成AI生き残りの武器となる信頼性の高いトレーニングデータを構築できます。

こうした過程が、プロンプトエンジニアリングを実施するときの大きなアドバンテージになるわけです。

特に4DLプロンプトデザインで重視しているのは「データ内容を常に見直すフローの存在」。たとえば、過去の案件ならどういう部分で失注したのか、競合には何が強みとして評価されたのかを分析し続けることで、モデルが賢くなり正確性が増します。

最終的にはビジネス経験を下支えするデータがAIを育て、その結果法人営業としての提案の幅も広がるのです。

データ準備のベストプラクティス

• 事前のフィルタリングとクリーニングが必須
• データ更新とアーカイブのルール化で継続的な精度維持
• 定期的なテストセットでモデルの挙動を検証する

ビジネスにおいて4DLが提唱するプロンプトデザインをより効果的に実行するには、トレーニングデータの準備段階から丁寧に作業する必要があります。

まずはデータのフィルタリングとクリーニング。これは情報が重複していないか、不要な誤字やデータ抜けはないか、公開NGの情報が紛れていないかを確認する工程です。この時点で手間を惜しまず洗い出すことで、モデルが誤回答をしにくくなるのです。

次に、データ更新とアーカイブのルールを決めておくことも重要です。BtoBセールスの案件は日々変化します。新しい商品リリースやキャンペーン情報など、モデルにインプットすべき情報は定期的に上書きされていきます。

そこで、更新サイクルやアーカイブの基準を明確にし、どのタイミングでデータを差し替えるのかを決めておくと、生成AI 準備や生成AI 学習の効率があがります。

また、データ準備の最終段階として、テストセットを用いてモデル出力を検証するベストプラクティスも取り入れましょう。テストセットとはトレーニングに使わない検証用データのことです。毎回同じプロンプトやシナリオでモデルを試すことで、出力のばらつきをチェックし、プロンプト設計の改善につなげます。

こうした一連の流れが整うことで、プロンプトデザインとトレーニングデータが噛み合い、キャリアアップを目指すビジネスパースンに頼もしいAIの相棒が誕生するのです。

このように「何を」「どのような目的」でモデルに学習させるのかを明確にしたうえで、データの品質管理と継続的なメンテナンスに取り組むのが生成AI 失業の不安を払拭し、逆に生き残りのチャンスを拡大する最短ルートではないでしょうか。

次の章では、より高度なプロンプトエンジニアリングの具体手法について一歩踏み込みます。質の高いトレーニングデータとプロンプトが連動すると、法人営業のプロセスがどう変わるのか。そしてChatGPTとGemini比較など、最新のモデル動向も含めて解説します。ぜひ次回のAIブログもお楽しみに！