【2026年最新】LLMファインチューニング用データセットの作り方｜高品質な学習データを準備する手順

LLM（大規模言語モデル）の性能を特定の業務に合わせて最大限に引き出す

「ファインチューニング」。

その成否は、学習に用いる「データセット」の質に大きく左右されます。

しかし、

「具体的にどうやって高品質なデータを作ればいいのか」
「自社で取り組むには専門知識が足りない」

といった課題を抱える企業は少なくありません。この記事では、LLMのファインチューニングで成果を出すための、高品質なデータセットの作り方を、具体的な手順から品質向上のポイント、注意点まで網羅的に解説します。この記事を読めば、自社の目的に最適化されたLLMを開発するための、実践的な知識が身につくはずです。もし、より専門的なサポートや体系的な学習に興味があれば、当社のAX CAMPで提供している研修プログラムの資料もぜひ参考にしてください。

LLMファインチューニングにおけるデータセットの重要性

結論として、LLMのファインチューニングにおいてデータセットの品質は、成果を決定づける最も重要な要素です。なぜなら、モデルは提供されたデータからのみ学習するため、データセットの質が性能の限界点を決めるからです。不正確、不適切、あるいは偏ったデータで学習させると、期待通りの性能を発揮しないばかりか、誤った情報を生成するリスクさえあります。

高品質なデータセットを準備することは、自社の特定のニーズやドメイン知識をLLMに正確に反映させ、独自の価値を生み出すための第一歩と言えるでしょう。そのためには、まずファインチューニングの目的を明確に設定することが不可欠です。

ファインチューニングの成果を左右するデータの質と目的設定

ファインチューニングの成果は、学習データの「質」と「量」、そして「目的との整合性」に大きく依存します。例えば、専門的な社内用語に対応したチャットボットを開発したいのであれば、その用語を含む質の高いQ&Aデータセットが必要です。目的が曖昧なまま、手当たり次第にデータを集めても、望む結果は得られません。

最初に「どのようなタスクを自動化したいのか」「どのような応答を期待するのか」を具体的に定義し、それに合致したデータを戦略的に収集・作成することが、プロジェクト成功の鍵を握ります。目的から逆算してデータセットを設計するという視点が極めて重要になります。

RAGとの違いとファインチューニングの適用領域

LLMのカスタマイズ手法として、ファインチューニングとしばしば比較されるのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。RAGは、外部の知識ベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成する技術であり、最新情報への追随や、特定のドキュメントに基づいた回答生成に優れています。

一方で、ファインチューニングはモデル自体の「振る舞い」や「スタイル」を変化させる手法です。特定の文体（例：企業のブランドトーン）を模倣させたり、特定の対話スタイルを学習させたり、あるいはRAGでは対応しきれない複雑な応答パターンを教え込む場合に適しています。両者は競合するものではなく、目的に応じて使い分ける、あるいは組み合わせることで、より高度なLLM活用ができます。

適用領域の例としては、以下のようなケースが考えられます。

• 専門分野特化のQ&Aシステム
• 特定のキャラクターや文体の模倣
• 社内用語や文化を反映した対話
• コーディングスタイルの統一

これらのタスクでは、モデルの根本的な応答スタイルを調整する必要があるため、ファインチューニングが有効な選択肢となります。

https://media.a-x.inc/ai-finetune
https://media.a-x.inc/ai-rag

ファインチューニング用データセットの主な種類と形式

ファインチューニングに用いるデータセットは、モデルに学習させたいタスクに応じて、適切な形式を選択する必要があります。主に「指示応答形式」「対話形式」「補完形式」の3種類が利用されます。これらの形式を理解し、目的に合ったデータを用意することが重要です。

また、これらのデータをモデルが読み込めるように、決められたファイルフォーマットで保存する必要があり、最も一般的に使われるのがJSONL形式です。

指示応答・対話・補完形式のデータセット

データセットの形式は、LLMにどのような振る舞いを学習させるかによって決まります。それぞれの形式には特徴があり、タスクに応じて使い分けることが求められます。代表的な形式は以下の通りです。

• 指示応答形式：特定のタスクを遂行させる場合に用いる汎用性の高い形式。「指示（instruction）」と、必要に応じて「入力（input）」、そして期待する「出力（output）」を1セットにします。
• 対話形式：チャットボットのように、文脈を維持しながら自然な会話を継続させる能力を向上させたい場合に有効な形式。ユーザーとアシスタントの一連のやり取りをデータにします。
• 補完形式：与えられた文章の続きを生成させるためのデータ。文章の自動生成や、コードの補完機能などを実装する際に利用されます。

これらの形式の中から、達成したい目的に最も合致するものを選ぶことが、効果的なファインチューニングへの第一歩となります。

一般的なデータフォーマット（JSONLなど）

作成したデータセットは、LLMの学習フレームワークが解釈できるファイル形式で保存する必要があります。最も広く使われているのがJSONL（JSON Lines）形式です。これは、1行に1つのJSONオブジェクトが記述されたテキストファイルで、巨大なデータセットを効率的に扱うのに適しています。（出典：Distillation）

指示応答形式の場合、以下のような構造が一般的です。

{"instruction": "日本の首都はどこですか？", "input": "", "output": "日本の首都は東京です。"}

{"instruction": "以下の文章を要約してください。", "input": "（ここに長い文章が入る）", "output": "（ここに要約された文章が入る）"}

このように、各行が独立した学習サンプルとして扱われるのが特徴です。ファインチューニングを行うプラットフォームやモデルによって推奨されるキー（”instruction”や”text”など）が異なる場合があるため、利用する環境のドキュメントを事前に確認することが重要です。

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高品質なデータセット作成のための事前準備

高品質なデータセットを効率的に作成するためには、場当たり的な作業ではなく、計画的な事前準備が不可欠です。特に「目的設定とデータソースの収集計画」および「アノテーションガイドラインの策定」は、プロジェクトの成否を分ける重要な工程です。この準備段階で方向性を明確にすることで、後工程での手戻りを防ぎ、データの一貫性と品質を担保できます。

準備を怠ると、収集したデータが目的に合わなかったり、作業者によって品質にばらつきが生じたりと、多くの問題が発生する可能性があります。

目的設定とデータソースの収集計画

データセット作成の第一歩は、ファインチューニングによって何を達成したいのかを具体的に定義することです。「顧客からの問い合わせ対応を効率化する」「特定の文体でブログ記事を生成する」など、目的が明確であればあるほど、必要となるデータの種類や内容も具体的になります。

目的が定まったら、次にその目的を達成するために最適なデータソースをどこから収集するかを計画します。考えられるデータソースには、以下のようなものがあります。

• 社内のドキュメント（マニュアル、報告書など）
• 過去の問い合わせ履歴（メール、チャットログ）
• FAQサイトのQ&A
• 公開されているオープンデータ

これらのソースから、どの程度の量のデータを、どのような方法（手動、スクレイピングなど）で収集するかを計画します。この段階で、著作権や個人情報の取り扱いに関する法的な側面も十分に検討しておく必要があります。

品質を担保するアノテーションガイドラインの策定

アノテーションとは、収集した生データに対して、モデルが学習しやすいように正解ラベルや情報を付与する作業です。この作業を複数人で行う場合、品質のばらつきを防ぐために明確なルールを定めた「アノテーションガイドライン」が不可欠です。

ガイドラインには、以下のような項目を具体的に定めます。

• ラベルの定義（例：「肯定的」「否定的」の判断基準）
• 判断基準の具体例（OK例とNG例）
• 例外的なケースの処理方法
• 個人情報のマスキングルール（再識別リスクを評価し、不可逆的な匿名化手法を用いる等）

例えば、「丁寧な表現」を学習させたい場合、何をもって「丁寧」と判断するのかを具体例と共に定義します。このガイドラインを整備し、作業者全員で共有・遵守することで、データセット全体の一貫性が保たれ、モデルの学習効率と性能が向上します。

データセット作成の基本的な環境構築

データセットの作成、特にクレンジングやフォーマット変換といった処理を効率的に行うためには、適切な開発環境を構築することが推奨されます。一般的には、プログラミング言語Pythonとその関連ライブラリを使用し、必要に応じてクラウドベースの実行環境を活用するのが効率的です。環境構築を事前に行うことで、大量のデータをスムーズに処理し、作業時間を大幅に短縮できます。

ローカル環境だけでなく、クラウドサービスを利用することで、高性能な計算リソースを手軽に利用できるメリットもあります。

Pythonと関連ライブラリの準備

データセット作成におけるデータ処理には、Pythonがデファクトスタンダードとして広く利用されています。その豊富なライブラリ群が、データ操作を容易にするためです。特に、以下のライブラリはデータセット作成において非常に役立ちます。

• Pandas: データ分析・操作の定番ライブラリ。CSVやExcelファイルの読み書き、データフレーム形式での柔軟な操作を可能にします。
• NumPy: 数値計算を高速に処理するためのライブラリ。大規模な配列計算に不可欠です。
• Datasets (Hugging Face): 大規模データセットの効率的な操作・共有を支援するライブラリ。
• Scikit-learn: データの前処理（正規化など）や、学習・検証データの分割に便利な機能を提供します。

これらのライブラリをローカルPCにインストールし、Jupyter NotebookやVisual Studio Codeといった開発環境を整えるのが一般的です。これにより、一連のデータ加工作業をプログラムで自動化できます。

クラウド環境（Google Colab, AWS SageMakerなど）の活用

データセットが非常に大規模であったり、高性能なマシンが必要な処理を行ったりする場合には、クラウド環境の活用が非常に有効です。代表的なサービスとして、Google Colaboratory (Colab) や Amazon SageMaker Studio Lab が挙げられます。

これらのサービスはWebブラウザ上でPythonの実行環境を提供し、GPU（Graphics Processing Unit）を手軽に利用できる点が魅力です。ただし、一部のプランでは無料でGPUが提供されることがありますが、利用制限や有料プランが必要な場合も多いため、各サービスの最新の提供条件を必ずご確認ください。本格的な利用には、それぞれの有料プランを検討するとよいでしょう。

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【実践】LLMファインチューニング用データセットの作り方

ここからは、実際にファインチューニング用データセットを作成する具体的な手順を解説します。作業は大きく分けて「データ収集とクレンジング」と「アノテーションとフォーマット変換」の2つのステップで進みます。これらのステップを丁寧に行うことが、最終的なモデルの性能を大きく左右します。

各ステップでどのような作業を行うのかを理解し、計画的に進めていきましょう。

ステップ1：データ収集とクレンジング

最初のステップは、事前準備で立てた計画に基づき、元となるデータを収集することです。社内データベース、Webサイト、ログファイルなど、様々なソースからデータを集めます。収集したデータは、そのままでは使えない「生データ」であることがほとんどです。そのため、品質を向上させるための「クレンジング」作業が必要不可欠です。

クレンジングの具体的な作業内容は以下の通りです。

• 重複データの削除
• 誤字・脱字の修正
• 個人情報や機密情報のマスキング（再識別リスクを評価し、不可逆的な匿名化手法を用いる）
• HTMLタグなど不要な記号の除去
• フォーマットの統一（例：日付表現の統一）

この工程を丁寧に行うことで、モデルがノイズの少ない綺麗なデータから学習できるようになり、性能向上に直結します。特に個人情報の取り扱いには細心の注意が必要です。

ステップ2：アノテーションとフォーマット変換

クレンジングが完了したデータに対して、次に「アノテーション」を行います。これは、データに正解ラベルを付与する作業であり、データセット作成の中心的な工程です。例えば、指示応答形式のデータセットを作る場合、「指示」「入力」「出力」の各要素をデータから抽出し、構造化します。

アノテーション作業は、策定したガイドラインに基づき、一貫性を保ちながら慎重に進める必要があります。作業が完了したら、最後にそのデータをモデルが学習できる形式、一般的にはJSONL形式に変換します。このフォーマット変換は、Pythonのスクリプトなどを用いて自動化するのが効率的です。最終的に、1行に1つの学習サンプルが記述されたファイルが完成します。

データセットの品質を向上させるポイント

データセットの品質は、一度作成して終わりではありません。モデルの性能を継続的に高めていくためには、いくつかの重要なポイントを意識し、改善を続ける必要があります。特に「多様性・公平性・一貫性」の確保と、「継続的な改善とデータ拡張」は、高品質なデータセットを維持・発展させる上で欠かせない要素です。

これらのポイントを実践することで、より堅牢で汎用性の高いモデルを育成できます。

ポイント1：多様性・公平性・一貫性の確保

高品質なデータセットの根幹をなすのが、多様性、公平性、そして一貫性の3つの要素です。

多様性は、データが様々な状況や表現を網羅していることを指します。データが偏っていると、モデルもその偏りを学習してしまい、未知の入力に対してうまく対応できなくなります。例えば、特定の言い回しばかりを学習させると、少し違う表現の質問に答えられなくなる可能性があります。

公平性は、データに社会的バイアス（性別、人種などに関する偏見）が含まれていないことを意味します。バイアスのあるデータで学習したモデルは、差別的・不適切な回答を生成するリスクがあります。これを防ぐためには、データの収集段階から慎重な検討が必要です。

一貫性は、アノテーションガイドラインが全てのデータに対して同じ基準で適用されていることを保証します。判断基準が揺らぐと、モデルが混乱し、学習がうまく進まない原因となります。定期的なレビューで一貫性をチェックすることが重要です。

ポイント2：継続的な改善とデータ拡張

データセットは、一度完成させたら終わりというわけではありません。ファインチューニングしたモデルを実際に運用してみると、特定の入力に対してうまく応答できない、あるいは期待と違う回答をするといった弱点が見えてきます。

これらの弱点を克服するためには、モデルが苦手とするケースのデータを新たに追加し、再度ファインチューニングを行うという、継続的な改善サイクルが不可欠です。このプロセスは「データ拡張（Data Augmentation）」とも呼ばれます。例えば、類義語への置き換えや、文章の言い換え（パラフレーズ）によって、既存のデータから新しい学習サンプルを生成する手法も有効です。この反復的な改善ループを回すことで、モデルの性能は着実に向上していきます。

https://media.a-x.inc/llm-evaluation

データセット作成に役立つツール・プラットフォーム

ゼロから手作業でデータセットを作成するのは、非常に時間とコストがかかる作業です。幸いなことに、現在ではデータ収集やアノテーション作業を大幅に効率化してくれるツールや、世界中の研究者や開発者が作成したデータセットを共有するプラットフォームが存在します。これらをうまく活用することで、高品質なデータセットをより短期間で構築することが可能です。

自社の目的に合ったツールやプラットフォームを選定し、賢く利用することがプロジェクト成功への近道となります。

データ収集・アノテーションを効率化するツール

データ収集やアノテーションは、データセット作成において最も手間のかかる工程の一つです。これらの作業を効率化するため、様々なツールが開発されています。Webスクレイピングツールを使えば、Webサイトから構造化されたデータを自動で収集できます。

また、アノテーション作業を支援する専用ツールも多数存在します。「Doccano」や「Labelbox」といったツールは、直感的なインターフェースを提供し、複数人での協業をスムーズに進めるための機能（進捗管理、品質チェックなど）を備えています。（出典：TIS、自然言語処理・機械学習向けデータ作成ツール「doccano」をOSSで公開, Identify labeling mistakes）これらのツールを導入することで、アノテーションの作業効率と品質を大幅に向上させることができます。

データセット共有プラットフォームの活用（Hugging Face Hub）

必ずしも全てのデータセットを自社で一から作成する必要はありません。AIと機械学習のコミュニティでは、データセットを共有する文化が根付いています。その中心的な存在が「Hugging Face Hub」です。

Hugging Face Hubには、様々な言語やタスクに対応した、数万ものオープンなデータセットが公開されています。（出典：Hugging Face – The AI community building the future.）これらのデータセットをベースに、自社独自のデータを追加してファインチューニングを行うことで、開発コストを大幅に削減できます。また、自社で作成したデータセットを（公開可能な範囲で）共有することで、コミュニティに貢献することもできます。まずはHugging Face Hubで、自社の目的に近いデータセットがないか探してみることをお勧めします。

https://media.a-x.inc/llm-open-source

データセット作成時の注意点とよくある失敗例

高品質なデータセットを作成する過程では、いくつかの落とし穴が存在します。これらの注意点を事前に理解し、対策を講じることで、手戻りやプロジェクトの失敗リスクを大幅に減らすことができます。特に、著作権や個人情報の問題、そしてデータの品質管理は、多くのプロジェクトで課題となるポイントです。

よくある失敗例から学び、同じ轍を踏まないようにしましょう。データセット作成で特に注意すべき点は以下の通りです。

• 著作権・ライセンスの確認
• 個人情報・機密情報の混入
• アノテーション品質のばらつき
• データ形式の間違い
• 目的とデータの不一致

Web上から収集したデータを利用する場合、そのデータの著作権や利用ライセンスを必ず確認する必要があります。商用利用が許可されていないデータを無断で学習に用いると、法的な問題に発展する可能性があります。対策として、データソースごとにライセンス種別（クリエイティブ・コモンズ、パブリックドメイン、商用不可など）を確認・一覧化し、必要に応じて権利者から利用許諾を得るといった対応が不可欠です。

また、社内のデータを利用する際には、顧客の個人情報や社外秘の機密情報が混入しないよう、クレンジングの段階で厳重なチェックとマスキング処理が不可欠です。マスキングを行う際は、再識別化のリスクを評価し、不可逆的な匿名化手法を用いる必要があります。情報漏洩は企業の信用を著しく損なうため、細心の注意を払うべきです。

アノテーションの品質が作業者によってばらつくのも、よくある失敗例です。これを防ぐには、前述の通り、明確なガイドラインを策定し、定期的に作業内容をレビューする仕組みが重要です。これらの注意点を軽視すると、時間とコストをかけて作成したデータセットが無駄になりかねません。

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ファインチューニング後のモデル評価とデータセットの改善

ファインチューニングは、データセットを作成してモデルを学習させたら終わりではありません。そのモデルが本当に期待通りの性能を発揮しているかを客観的に評価し、結果に基づいてデータセットを改善していく反復的なプロセスが不可欠です。この評価と改善のサイクルを回すことで、モデルの性能を継続的に向上させることができます。

評価手法には、数値指標を用いる「自動評価」と、人間が品質を判断する「定性評価」があり、両者を組み合わせることが重要です。

自動評価と人手による定性評価

モデルの性能を評価するアプローチは、大きく2つに分けられます。

自動評価は、BLEUやROUGEといった評価指標を用いて、モデルの生成した出力と正解データを比較し、スコアを算出する手法です。大規模なテストデータに対して迅速かつ客観的な評価を行えるメリットがありますが、数値スコアだけでは、生成された文章の自然さや文脈の適切さといった、人間が感じる品質を正確に測れない限界もあります。

そこで重要になるのが、人手による定性評価です。これは、人間が実際にモデルの出力を読み、「指示に沿っているか」「自然で分かりやすいか」「誤った情報を含んでいないか」といった複数の観点で評価する手法です。コストと時間はかかりますが、モデルの実用性を判断する上で最も信頼性の高い方法と言えます。A/Bテストのように、複数のモデルの出力を比較評価することも有効です。

評価結果に基づくデータセットの反復的改善

モデルの評価を行うと、「特定の種類の質問に弱い」「不自然な言い回しが多い」といった、モデルの弱点や改善点が明らかになります。この評価結果こそが、データセットを改善するための最も重要な情報源です。

例えば、専門用語に関する回答精度が低いことが分かった場合、その専門用語を含むQ&Aデータをデータセットに追加します。不自然な言い回しが問題であれば、より自然な表現のデータを増やすといった対策が考えられます。このように、評価で見つかった課題を解決するためのデータを新たに追加し、再度ファインチューニングを行う。この反復的なプロセスこそが、LLMの性能を継続的に高めていくための王道です。

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【2026年】LLMデータセット作成の最新トレンド

LLMとデータセット作成の分野は、日進月歩で進化を続けています。2025年現在、特に注目されているトレンドが「合成データ（Synthetic Data）」の活用と、テキスト以外の情報も扱う「マルチモーダル」への対応です。これらの新しい潮流を理解することは、将来的に競争優位性を確保する上で重要になります。

技術の進化は、データセット作成のあり方そのものを変えつつあります。

合成データとマルチモーダル対応の潮流

合成データとは、実世界のデータではなく、プログラムやAIモデルによって人工的に生成されたデータのことです。特に、高性能なLLMを用いて、高品質なファインチューニング用データを生成させるアプローチが注目を集めています。この手法により、手作業でのデータ作成コストを大幅に削減しつつ、多様で大規模なデータセットを構築することが可能になります。（出典：Distillation）しかし、合成データの活用には、生成データの品質検証や、意図しないバイアスの混入、著作権といった法的リスクへの配慮が不可欠です。そのため、人手によるレビューや、生成元データの記録といった管理体制の構築が重要となります。

もう一つの大きな潮流がマルチモーダル対応です。これまでのLLMは主にテキストデータを扱ってきましたが、最新のモデルは画像、音声、動画といった複数のモダリティ（情報の種類）を同時に理解し、処理する能力を備えています。これに伴い、ファインチューニング用のデータセットも、テキストと画像を組み合わせたものなど、より複雑でリッチな形式が求められるようになっています。この流れは今後さらに加速していくでしょう。

新しいデータフォーマットの登場

マルチモーダル化の進展に伴い、テキストベースのJSONL形式だけでは表現しきれない情報を扱うため、新しいデータフォーマットの模索も進んでいます。例えば、対話の履歴だけでなく、その中で参照された画像やUIの状態といった、より複雑なコンテキスト情報を構造化して表現できるフォーマットの研究開発が進められています。

将来的には、ユーザーの操作ログや画面遷移といった系列データも組み合わせた、より高度なデータセットがファインチューニングに活用されるようになる可能性があります。これにより、ユーザーの意図をさらに深く理解し、よりパーソナライズされた応答を生成するモデルの開発が期待されます。

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LLMのファインチューニングやデータセット作成ならAX CAMP

LLMのファインチューニングや高品質なデータセット作成は、専門的な知識と技術を要する複雑なプロセスです。この記事で解説した手順やポイントを自社だけで実践するには、多くのハードルがあるかもしれません。「何から手をつければいいかわからない」「専門知識を持つ人材が社内にいない」といった課題をお持ちなら、ぜひAX CAMPの活用をご検討ください。

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• コールセンター業務の効率化：履歴確認などをAIで効率化し、全社で月100時間以上の業務削減を達成。（参考値）

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まとめ：LLMファインチューニング用データセットの作り方と成功のポイント

本記事では、LLMのファインチューニングにおける高品質なデータセットの作り方について、その重要性から具体的な手順、品質向上のポイントまでを網羅的に解説しました。最後に、成功のための要点を改めて確認しましょう。

• 目的の明確化：何を実現したいかを具体的に定義する。
• 品質が最重要：データの質がモデル性能の上限を決める。
• 計画的な手順：収集、クレンジング、アノテーションを丁寧に行う。
• 継続的な改善：評価とデータ拡張のサイクルを回す。
• ツールの活用：効率化ツールやプラットフォームを賢く利用する。

ファインチューニングは、LLMを自社の強力な武器に変えるための有効な手段ですが、その心臓部となるデータセットの作成には専門的なノウハウが求められます。もし、自社でのデータセット構築やLLM活用に課題を感じているのであれば、専門家の支援を受けるのが成功への最短ルートです。

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