グラウンディング

解説

グラウンディングは、生成AIの回答を、指定した資料の記述に基づかせることです。日本語では根拠づけと訳されます。モデルが学習した一般知識だけで答えさせるのではなく、自社のFAQやマニュアルといった手元の文書を根拠として渡し、そこに書かれている範囲で答えさせる考え方を指します。

RAGは仕組み、グラウンディングは目的にあたる

RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する文書を検索し、その内容を添えて回答を作らせる実装上の仕組みです。グラウンディングはその手前にある目的、つまり何を根拠に答えさせたいのかという方針を表します。両者は同じ場面で語られることが多いものの、方法と狙いという関係で捉えると混乱しません。

根拠を与えても誤りがゼロにはならない

検索で必要な箇所を拾えなければ、AIは答えようがありません。古い記事を拾えば、古い内容をそのまま根拠にします。根拠となる文書の精度と新しさが、そのまま回答の質に表れるため、ナレッジの更新体制と切り離して考えることはできません。どの文書を根拠の対象に含めるかという線引きも、運用側であらかじめ決めておきます。