グラウンディング (根拠付け)
読み: ぐらうんでぃんぐ
最終更新: 2026-06-26・AI PICKS編集部
定義
グラウンディングとは、LLMの出力を社内ドキュメントや外部データベースなど具体的な情報源に根拠付けし、ハルシネーションを防ぐ技術のこと。
グラウンディング (根拠付け)とは — 詳しく解説
グラウンディングは、LLMが学習データのみで答えるのではなく、指定した情報源（社内FAQ・製品カタログ・規約文書など）を参照させて回答を生成する手法だ。RAGと組み合わせることで効果が最大化され、現場では「ハルシネーション対策の第一手」として定着している。2026年の実運用で多い落とし穴は、グラウンディング先のドキュメント品質が低いケース。精度の高い検索インデックスを整備しないと、かえってもっともらしい誤情報を生成するリスクがある。相場感としては、社内文書500件程度のベクトルDB構築で月2〜5万円（クラウドホスティング込み）が目安。AI PICKSが現場企業に推奨する選び方は、まずRAG＋グラウンディングのみで精度要件を満たせるか検証し、不十分な場合にのみファインチューニングを検討する順序だ。事例として、カスタマーサポートに導入した企業でグラウンディング後に回答精度が40%以上改善されたと報告されている。
グラウンディング (根拠付け)の使用例
- 社内規約文書をベクトルDB化し、問い合わせに対してグラウンディングで根拠ページ付き回答を自動生成。
- 製品カタログをグラウンディング源に設定し、在庫外の商品を推薦するハルシネーションを排除した事例。
グラウンディング (根拠付け)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
AI用語辞典をすべて見てみませんか
12カテゴリ・152語以上を体系的に整理しています
辞典トップへ