グラウンディング

詳しい解説

グラウンディングとは、AIが生成する回答を、実際のデータ・文書・Webページなどの「信頼できる情報源」に紐づける技術・考え方です。「根拠を持たせる」と理解するとわかりやすいでしょう。

グラウンディングが行われていないAIは、学習データの記憶から確率的に回答を生成するため、ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）が起きやすくなります。グラウンディングを適切に行うことで、「この回答は〇〇の文書のこの部分に基づいています」という形で根拠が示せるようになります。

RAGはグラウンディングを実現するための代表的な手法のひとつです。

現場での使い方・事例

法令・規程に基づいた回答の実現：社内規程・労働法・契約書などの文書をグラウンディングの情報源として設定することで、「この規程のどこに書いてあるか」を示しながら回答するシステムが構築できます。

Perplexity AIの活用：Perplexity AIはWebをリアルタイムで検索し、引用元URLとともに回答を生成します。「どこから持ってきた情報か」が明示されるため、グラウンディングされた回答の典型例です。

よくある誤解

「グラウンディングすればハルシネーションがゼロになる」は誤解です。情報源自体に誤りが含まれていたり、AIが情報源を誤って解釈したりすることがあります。グラウンディングはハルシネーションのリスクを大幅に下げる手法ですが、重要な情報は引き続き人間が原典を確認することが必要です。