グラウンディングとは？
読み方: グラウンディング
30秒まとめ
AIの出力を外部の信頼できるデータソースに基づかせ、事実性を担保する技術。
グラウンディングの意味・定義
グラウンディング（Grounding）は、AIモデルの出力を外部の信頼できるデータソースや事実に基づかせ、回答の正確性と信頼性を担保する技術・アプローチです。LLMは学習データのパターンから回答を生成するため、事実に基づかないハルシネーションが発生しやすい問題があります。グラウンディングは、RAG（検索拡張生成）、リアルタイムのウェブ検索、構造化データベースへの参照、ナレッジグラフの活用などの技術を通じて、AIの回答を検証可能な事実に「接地」（グラウンド）させます。Google Cloud Vertex AIのGrounding機能や、Perplexity AIのソース引用機能は、グラウンディングの代表的な実装例です。企業がAIを業務に導入する際、回答の信頼性を確保するためにグラウンディング技術の実装は不可欠とされています。2026年現在、エンタープライズAIにおけるグラウンディングの重要性はますます高まっています。