グラウンディングとは？
グラウンディング（Grounding）とは、生成AIが回答を作る際に、検索結果や社内データなど根拠となる外部情報に基づかせることで、回答の正確性を高める仕組み全般を指します。 LLMは学習データにない情報や最新の情報を答えようとすると、事実と異なる内容をそれらしく生成してしまうハルシネーションを起こすことがあり、グラウンディングはその対策として使われる考え方です。
仕組み
グラウンディングでは、AIが回答を生成する前段階で、検索エンジンの結果や社内文書などの外部情報を取得し、その内容を根拠として回答に反映させます。代表的な実装方法がRAG（検索拡張生成）で、質問に関連する文書を検索してAIに渡し、「渡された文書の内容に基づいて」回答させることで、AIが持っていない最新情報や社内固有の情報にも、根拠を示しながら答えられるようにします。
ビジネスでの使いどころ
社内規程や商品情報など、正確性が求められる回答をAIチャットボットに任せる場合、グラウンディングの有無が回答の信頼性を大きく左右します。回答の根拠となった文書や出典を提示できる仕組みにしておくと、利用者が内容を検証しやすくなり、誤情報を鵜呑みにするリスクを抑えられます。