生成 AI のビジネス活用において，独自のデータを学習させることにより基盤モデルを自社の業務やサービスに特化したモデルへとカスタマイズすることを何と呼ぶか。

解説　本サイト独自（IPA公表のものではありません）

ウ　ファインチューニングとは，既に学習された基盤モデルに，利用目的に合った独自のデータを追加で学習させる調整方法である。自社の業務やサービスに特有の表現や判断の傾向をモデルへ反映し，目的に特化した出力を得られるようにする。

• ア　アノテーションは，学習に用いるデータへ意味や正解情報などを付与する作業である。基盤モデル自体を独自のデータで追加学習させることではない。
• イ　クラスタリングは，データ同士の類似性に基づいて，似た特徴をもつものを同じ集まりに分ける方法であり，基盤モデルのカスタマイズではない。
• エ　プロンプトエンジニアリングは，AIに与える指示や質問を工夫して望む出力を得る方法である。独自のデータをモデルに学習させる方法ではない。