グラウンディング（接地）
意味・解説
AI（LLM）の生成結果を、現実世界の事実や外部の信頼できるデータソースに紐付けること。ハルシネーション（嘘）を防ぐための手法。
モデルが持つ内部知識だけでなく、提供された最新の資料やデータベースを根拠として回答を生成させる。RAGはグラウンディングを実現するための代表的な技術。
くわしく
「AIの言葉に『現実の重み（錨）』を持たせる作業」です。
1.背景：
AIは「もっともらしい嘘」を吐くことがありますが、それは言葉の確率だけで話しているからです。
2.効果：
社内マニュアルや最新ニュースを「参照元」として与えることで、AIは『この資料の3ページ目によると…』と事実に即した回答ができるようになります。ポイントは、ビジネスの現場では「正確性」が絶対条件であり、グラウンディングされていないAIは無責任な発言をするリスクが高く、実務に使えないからです。
例文
顧客対応AIの信頼性を高めるため、公式製品ページをソースとしたグラウンディングを実施し、不正確な仕様の回答を根絶した。
同義語: 事実への接地 / 根拠付け
分類: AIの信頼性向上技術