グラウンディング（AI）とは？
ぐらうんでぃんぐ
AIにおけるグラウンディングとは、AIの回答を実際の事実・データ・現実世界の情報に根拠付ける技術・手法です。
グラウンディング（Grounding）とは、AIシステム、特に大規模言語モデル（LLM）が生成する回答を、現実の事実や外部の信頼できる情報源と結び付けることで、正確性・信頼性を高める手法や概念を指します。
大規模言語モデルは学習データをもとに自然な文章を生成しますが、学習時点以降の情報を持たなかったり、確信度が低い情報を「もっともらしい文章」として出力してしまう「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる問題があります。グラウンディングはこの問題に対処するためのアプローチです。
代表的なグラウンディング手法には以下があります。
- RAG（検索拡張生成）：回答生成の前に外部データベースや文書を検索し、その内容を根拠として使う
- ツール連携：検索エンジン・計算機・APIなどの外部ツールを呼び出して最新情報を取得する
- 引用・ソース付き生成：回答中に参照した原文を明示し、検証可能にする
グラウンディングが適切に機能することで、AIが「知っているふりをする」リスクが減り、より信頼性の高い情報提供が可能になります。企業向けAIチャットボットや医療・法律分野での活用において特に重視される概念です。
使い方・例文
企業の社内文書検索AIが、質問に答える際に自社のマニュアルや規定を参照してから回答を生成する仕組みが、グラウンディングの典型的な応用例です。
この用語をシェア
最終更新: