グラウンディングとは
グラウンディング（Grounding）とは、生成AIの出力を信頼できる外部情報源に基づかせることで、事実性と正確性を向上させる技術・手法です。AIが内部の学習知識だけでなく、明確な証拠や出典に紐づいた回答を生成するようにすることで、ハルシネーションを大幅に軽減できます。
| ひとことで言うと | AIの回答を、実在する資料や事実にきちんと結びつけること。 |
|---|---|
| どこで使う | 社内規程のQA、カスタマーサポート、出典付きで答えたい業務。 |
| 注意点 | 参照元が古い・誤っていると回答も誤る。資料の鮮度管理が重要。 |
グラウンディングの手法
代表的な手法としてRAG（検索拡張生成）があり、ユーザーの質問に関連する文書をデータベースから検索し、その内容をコンテキストに含めてAIに回答させます。その他にも、Web検索結果との連携、企業の社内ドキュメントとの統合、構造化データ（データベースやAPI）の参照、出典URLの明示なども広義のグラウンディング手法に含まれます。
1質問利用者からの問い合わせ
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2資料を検索信頼できる文書を探す
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3根拠を渡す該当箇所をAIへ
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4資料に基づき回答記憶ではなく資料から
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5出典を添える確認できる形で提示
グラウンディングの実装と効果
効果的なグラウンディングを実装するには、参照データの品質管理、適切な検索アルゴリズムの選択、コンテキストへの情報挿入方法の最適化が重要です。AIの回答に出典や根拠を付与することで、ユーザーが情報の信頼性を判断できるようになり、透明性と説明責任が向上します。医療・法律・金融など、情報の正確性が特に重要な分野では、グラウンディングは必須の技術要素とされています。