ファイナンシャル・プランニング技能検定と生成AIの新たな関係

ファイナンシャル・プランニング技能検定（FP技能検定）の過去問題を用いて生成AIを調整することで、どのように効果が得られるのかを探ります。具体的な実験内容やその結果について詳しく解説します。

FP技能検定の基本を知ろう
生成AIのFine-tuning: 理由と背景
1. Fine-tuningって何？
2. FP問題を選んだ理由は？
実験の流れとデータセットの作り方
1. データセット作成の裏側
2. Fine-tuningを実行しよう
Fine-tuningの結果：成果の具体例
1. 正答率がアップした理由
2. 指示追従性能の進化
他タスクへの影響と未来の可能性
1. 他のタスクでのパフォーマンス
2. 未来の展望と直面する課題
まとめと今後の活動

FP技能検定の基本を知ろう

ファイナンシャル・プランニング技能検定（FP技能検定）は、私たちの生活に欠かせないお金の管理やライフプランニングに関する知識を測るための試験です。この検定を受けることで、ファイナンシャル・プランナーとしての専門的なスキルを身につけることができ、将来のキャリアに役立てることができます。

まず、FP技能検定は日本FP協会が主催しており、主に3級と2級、そして1級の3つのレベルに分かれています。3級は基礎的な知識を問う内容で、ファイナンシャル・プランニングの基本的な概念や金融商品について学びます。2級では、より専門的な知識が求められ、実務に近い内容が増えます。1級は、プロフェッショナルとしての実践的なスキルが問われるため、最も難易度が高い試験です。

FP技能検定の目的とは？

この検定の目的は、ファイナンシャル・プランナーに必要な知識やスキルを身につけることです。具体的には、ライフプランニング、資産管理、リスクマネジメント、税金、相続、保険、投資など、多岐にわたる分野がカバーされています。受験することで、これらの知識を体系的に学ぶことができ、実際の相談業務に役立てることが可能です。

また、FP技能検定の資格を取得することで、顧客に対して信頼性の高いアドバイスを提供できるようになります。特にお金に関する問題は多くの人にとって重要なテーマであり、正確な情報と専門的なアドバイスが求められています。資格を持つことで、自身のキャリアの幅が広がるだけでなく、顧客からの信頼を得ることにもつながります。

出題形式を理解しよう

FP技能検定の学科試験では、選択肢問題が中心となっています。例えば、3級では与えられた文が適切か不適切かを判断する正誤問題や、空欄に入る適切な語句を選ぶ問題が出題されます。これに対して、2級ではさらに難易度が上がり、四肢択一問題が多く出題されます。実際の選択肢に触れることで、受験者は試験の形式に慣れ、本番でのパフォーマンス向上につながります。

このように、FP技能検定はお金に関する専門知識を身につけるための良い機会であり、生成AIとの関連についても考える余地があります。今後、AIを活用した学習方法や模擬試験が登場することで、さらに効率的に知識を深めることができるでしょう。生成AIを活用することで、個々の学習スタイルに合わせたカスタマイズが可能となり、より効果的な準備ができるかもしれません。

生成AIのFine-tuning: 理由と背景

Fine-tuningって何？

生成AIのファインチューニング（Fine-tuning）とは、特定のデータセットを用いて事前に学習されたモデルをさらに調整するプロセスのことを指します。これにより、モデルが特定のタスクやドメインにおいてより高いパフォーマンスを発揮することが期待されます。

ファインチューニングの基本的な考え方は、すでに広範な知識を持っているモデルを、特定のニーズに合わせて調整することです。例えば、一般的な言語モデルは多くのトピックについて学習していますが、特定の業界や分野に特化した知識が必要な場合、ファインチューニングが効果的です。このプロセスでは、特定のデータセットを使ってモデルを再学習させ、その分野の専門知識を強化します。

ファイナンシャル・プランニングの分野では、法律や税制、投資戦略など、特有の知識が求められます。これを考慮すると、一般的なモデルがそのままでは不十分であることがわかります。ファインチューニングを行うことで、モデルはファイナンシャル・プランニングに特化した情報を吸収し、より正確で信頼性の高いアドバイスを提供できるようになります。

FP問題を選んだ理由は？

ファイナンシャル・プランニングの問題を選んだ理由は、以下の点にあります。

ニーズの高い領域: お金に関する問題は、多くの人々にとって重要なテーマです。特に、ライフプランや資産運用に悩む人が多く、適切なアドバイスを提供できるAIのニーズが高まっています。
具体的なタスク設定: FP技能検定の問題は、選択肢形式で構成されているため、AIの学習や評価がしやすいという利点があります。これにより、モデルが正確な回答を出す能力を向上させやすくなります。
専門知識の必要性: ファイナンシャル・プランニングに関連する法律や規制は頻繁に変わるため、モデルが常に最新の情報を学習し続ける必要があります。ファインチューニングによって、最新のデータを用いてモデルを調整することで、より信頼性の高いアドバイスが可能となります。
実践的な応用: FP問題を通じて学習したモデルは、実際の業務に役立つだけでなく、他の日本語タスクにも応用が可能です。これにより、生成AIの可能性をさらに広げることができます。

このように、ファインチューニングを通じてファイナンシャル・プランニングの専門知識を強化することは、生成AIがより実用的で有用なツールとなるための重要なステップです。

実験の流れとデータセットの作り方

データセット作成の裏側

ファインチューニングの第一歩は、適切なデータセットの作成です。私たちは、過去のFP技能検定の問題を利用することにしました。具体的には、3級と2級の試験問題を選び、選択肢形式の問題に絞りました。これにより、モデルが正確な回答を出力するための明確なタスクを設定することができます。

データセット作成の流れは次の通りです：

問題文の収集: 日本FP協会の公式サイトから過去の試験問題を収集しました。これには、選択肢形式の問題が含まれるため、モデルにとって適切な学習素材となります。
テキストの整形: 収集した問題文をそのまま使用するのではなく、モデルに適した形式に整形します。具体的には、「次の文章を読んで、正しいものには①、誤っているものには②をマークしなさい」といった指示を追加し、入力と出力のペアを明確にしました。
JSON Lines形式への変換: OpenAIのFine-tuning APIを使用するためには、データをJSON Lines形式に変換する必要があります。ここでは、各問題を次のようにフォーマットしました：

   {
     "messages": [
       {
         "role": "system",
         "content": "次の選択肢から正しいものを選んでください。"
       },
       {
         "role": "user",
         "content": "問題文と選択肢をここに記入"
       },
       {
         "role": "assistant",
         "content": "正しい選択肢の番号"
       }
     ]
   }

データセットの検証: 作成したデータセットがFine-tuningの要件を満たしているかを確認するため、OpenAI Cookbookを参考にして、適切なフォーマットであることをチェックしました。これにより、データが正しく処理されることを保証します。

Fine-tuningを実行しよう

データセットが整ったら、次はファインチューニングの実行です。以下の手順で行いました：

データセットのアップロード: OpenAIプラットフォームに作成したJSON Lines形式のデータセットをアップロードします。この際、APIを使用してスムーズに行いました。
Fine-tuningジョブの登録: アップロードしたデータセットを使用して、ファインチューニングジョブを登録します。この時、モデルの選択や学習率、エポック数などのハイパーパラメータを設定します。具体的には、GPT-3.5-turboを用いて、以下のようなコマンドを実行しました：

   $ python create_finetuning_job.py --training_file_id "" --validation_file_id "" --model "gpt-3.5-turbo" --n_epochs 3

進捗の確認: 登録したFine-tuningジョブはダッシュボードで進捗を確認し、エラーが発生していないかなどをチェックします。ジョブが終了すると、通知を受け取ることができます。
モデルの評価: Fine-tuningが成功したモデルを用いて、テストデータセットに対する性能評価を行います。これにより、どの程度モデルがファイナンシャル・プランニングの問題に正確に答えられるかを測定します。

このように、データセットの作成からファインチューニングの実行、モデルの評価に至るまで、一貫したプロセスを経て、生成AIの性能を向上させることができるのです。

Fine-tuningの結果：成果の具体例

正答率がアップした理由

Fine-tuningを行った結果、モデルの正答率が大幅に向上しました。具体的には、ファインチューニング前のモデルでは、FP技能検定のテストデータに対する正答率は約32.5%でしたが、ファインチューニング後のモデルでは、なんと70.1%にまで向上しました。この向上率は、ファイナンシャル・プランニングに関連する専門的な知識を取り込んだ結果だと考えられます。

ここで注目すべきは、ファインチューニングによってモデルが具体的な選択肢を選ぶ能力が向上したことです。モデルは、単に正しい答えを出すだけでなく、選択肢の中からの判断力も向上したため、より多くの問題に正確に答えることができるようになったのです。

この正答率の向上は、特に以下の要因によるものと考えられます：

専門知識の強化: ファイナンシャル・プランニングに特化したデータセットを用いて学習したことにより、モデルがこの分野の専門的な知識を習得できた。
選択肢形式の明確化: 選択肢問題に特化したデータで学習したため、モデルが正確な選択肢を選ぶ能力を高めることができた。
反復学習の効果: Fine-tuningの過程で、モデルは選択肢に基づく問題を繰り返し学習することで、より高い精度を持った応答を生成することができるようになった。

指示追従性能の進化

さらに、Fine-tuning後のモデルは指示追従性能においても顕著な進化を見せました。ファインチューニング前のモデルは、与えられた指示に完全に従わないケースが目立ちましたが、ファインチューニング後のモデルは、全ての指示に対して期待通りの応答が得られるようになりました。

具体例を挙げると、以下のようなケースがあります：

ファインチューニング前: 「次の選択肢から正しいものを選んでください。」という指示に対し、選択肢の番号や内容が不正確に出力されることがありました。
ファインチューニング後: 同じ指示に対して、正確な選択肢の番号と内容を出力することができました。例えば、税金に関する問題では、適切な法令に基づいた正しい選択肢を選ぶことができるようになりました。

このように、Fine-tuningを通じて指示追従性能が向上したことは、生成AIの実用性を大きく高める要因となりました。

他タスクへの影響と未来の可能性

他のタスクでのパフォーマンス

ファインチューニングしたモデルの効果を検証するためには、FP技能検定以外の日本語タスクでもその性能を評価する必要があります。具体的には、自然言語処理の分野でよく使われるタスクとして、以下のようなものがあります：

質問応答（QA）: ファイナンシャル・プランニングに関する知識が強化されたモデルは、一般的な質問応答タスクにおいても高い精度で答えを返すことが期待されます。特に、金銭的なアドバイスや資産運用に関連する質問に対して、より具体的で正確な回答ができるようになるでしょう。
文書分類: ファインチューニングを通じて得た専門的な知識は、文書の分類タスクにも活用できるかもしれません。例えば、ファイナンシャル・プランニングに関連する文書を自動で分類する際、モデルはその知識をもとに文書の内容を正確に把握し、適切なカテゴリに振り分けることが可能となります。
感情分析: お金に関する会話やフィードバックの感情を分析するタスクでも、ファインチューニングの効果が表れることが期待されます。ファイナンシャル・プランニングに関連するトピックは特に感情が動きやすく、モデルがその微妙なニュアンスを理解することで、より深い洞察を提供できるようになるでしょう。

これらのタスクにおいて、ファイナンシャル・プランニングの専門知識が活かされることで、モデルのパフォーマンスは向上し、さまざまなシーンでの応用が可能になります。

未来の展望と直面する課題

さて、今後のFine-tuning技術の進展に期待が高まる一方で、いくつかの課題も存在します。ここでは、未来の展望とそれに伴う課題について考えてみましょう。

データの質と量: ファインチューニングの効果は、使用するデータセットの質と量に大きく依存します。特に、ファイナンシャル・プランニングのように法律や規制が頻繁に変わる分野では、最新のデータを常に取り入れ続けることが重要です。
モデルの汎用性: 特定のドメインに特化したファインチューニングは、専門的な知識を強化する一方で、他の領域での汎用性を損なう可能性もあります。したがって、モデルが他のタスクにも適切に対応できるよう、バランスを取ることが求められます。
倫理的な配慮: ファイナンシャル・プランニングに関する知識を持つモデルは、顧客に対して信頼できるアドバイスを提供する必要がありますが、そのためには倫理的な配慮が不可欠です。
技術の進化: AI技術は急速に進化しており、新たな手法やアプローチが次々と登場しています。今後も新たな技術を取り入れ、進化させていくことで、モデルの性能向上や新たな応用の可能性を広げていくことが期待されます。

以上のように、ファインチューニングによって得られた知見や技術は、他の日本語タスクにおいても活用できる可能性を秘めています。一方で、今後の課題に対しても真摯に向き合い、より良いAIのあり方を模索していくことが必要です。

まとめと今後の活動

今回のブログでは、ファイナンシャル・プランニング技能検定（FP技能検定）を用いて、生成AIのファインチューニングのプロセスとその成果について詳しく探求しました。ファインチューニングを通じて、モデルの正答率や指示追従性能が向上し、FP技能検定に特化した知識を効果的に学習させることができました。

ここでの主なポイントを振り返ってみましょう：

FP技能検定の重要性: FP技能検定は、お金に関する知識を深め、ファイナンシャル・プランナーとしてのスキルを高めるための重要な資格試験です。
ファインチューニングの効果: ファインチューニングによって、モデルは特定のタスクに対するパフォーマンスを大幅に向上させることができました。
他タスクへの応用の可能性: FP技能検定に基づく成果は、質問応答や文書分類、感情分析など、他の日本語タスクにも応用可能であることが示唆されました。
直面する課題と未来の展望: ファインチューニングを進める中で、データの質やモデルの汎用性、倫理的な配慮といった課題が浮き彫りになりました。

今後の活動としては、以下の点に注力していきたいと考えています：

データの拡充と質の向上: 最新の法令や規制を反映させることで、常に信頼性を保った情報提供ができるよう努力します。
他の分野への応用研究: FP技能検定以外の分野でもファインチューニングの可能性を探求します。
倫理的な課題への対応: 信頼できるAIの提供を目指します。
コミュニティとの連携: 他の研究者や開発者との情報共有を促進します。

今回の取り組みを通じて、生成AIの可能性をさらに広げ、実社会に役立つ技術の発展に寄与できるよう邁進していきます。

参考記事: ファイナンシャル・プランニング技能検定試験問題で LLM を Fine-tuning してみた / OpenAI Fine-tuning API 編