「汎用LLMの限界」を突破する：LoRA/FFTによる垂直統合型ローカルモデルと、クラウドAPIの使い分けの真実

はじめに

2026年、AI活用の議論は「どのAPIが賢いか」という議論から、「解くべきタスクの質に合わせ、モデルをどこに配置し、どう教育するか」というアーキテクチャ設計へ移行しました。

世の中には「RAGさえあればクラウドAPIで十分」という風潮もありますが、実務の深いニーズに踏み込むほど、汎用モデルの「薄く広い知識」では対応できない壁にぶつかります。本記事では、ローカル環境でのFine-tuning（LoRA/FFT）がもたらす「タスク特化型の優位性」と、自社ホスティングを前提としたインフラ戦略について技術的に深掘りします。

1. タスクの「質」が分ける境界線：なぜFine-tuningが必要なのか

クラウド上の巨大な汎用モデル（GPT-5、Claude 4等）は圧倒的な推論力を持ちますが、特定のビジネスドメインや、独自のコードベース、特殊なフォーマット出力においては、依然として「不器用」です。

垂直統合型（Vertical AI）の必要性: 特定の業界用語、社内独自の仕様書、あるいは極めて限定された条件下での判断ロジックは、プロンプトエンジニアリングやRAGでは補いきれません。FFT（Full Fine-Tuning）やLoRAによって、モデルの「思考の癖」そのものを矯正し、特定タスクにおいてSOTA（最高性能）を超える精度を出す。これがローカル学習の真髄です。
Instruction Followingの極致: 「常にこのJSON形式で、特定のバリデーションをパスする形式で出力せよ」といった制約は、汎用モデルでは確率的に失敗します。学習によってモデルにこの制約を「焼き付ける」ことで、推論時のエラー率を劇的に下げ、システムとしての堅牢性を担保します。

2. 学習・推論の自己完結：自社ホスティングによる「重みの資産化」

ローカルLLMを採用する場合、学習して終わりではありません。その「重み（Weight）」を自社リソースでホストし、APIとして提供するまでがセットです。

自社ホスティング（vLLM / SGLang）の運用: LoRAで学習したアダプタを、ベースモデル（Llama 4やMistral 2026等）に動的にマージしてデプロイします。vLLMやTGI（Text Generation Inference）を用いた自社推論サーバーを構築することで、APIのレートリミットやコスト、そして何より「データの外部流出」を気にすることなく、数ミリ秒単位の低レイテンシな推論を実現します。
「重み」こそが知財: 学習によって得られたモデルの重みは、企業の知財そのものです。これをクラウドベンダーのプラットフォームに依存させず、自社環境（オンプレミスGPUまたはプライベートクラウド）で保持・運用し続けることが、長期的な競争力に直結します。

3. 真のハイブリッド・オーケストレーション：タスクの振り分けロジック

技術的に正しいハイブリッド構成とは、「学習したモデルをクラウドへ戻す」ことではなく、「タスクの難易度と専門性に応じて、リクエストをルーティングする」アーキテクチャです。

特化型タスク（Local Hosted Model）:
- 対象: コード生成（自社規約準拠）、高度なデータ変換、専門領域の診断、定型的な判断業務。
- 構成: RTX 5090 x N / Mac Studio等のローカル環境でLoRA/FFTしたモデルを、vLLM等で自社API化。
- 優位性: 低コスト、高精度（特定領域）、プライバシー完結。
汎用・ナレッジ抽出タスク（Cloud API）:
- 対象: 広範なWebリサーチ、未学習領域の一般知識が必要なRAG、多言語間の高度な翻訳。
- 構成: OpenAI, Anthropic等の外部API。
- 優位性: 圧倒的な情報のカバレッジ、運用の簡便さ。