Groundingとは？意味・仕組みとAI検索における役割
著者：吉田 清登（株式会社FID CMO / Genview PM）
公開日：
Grounding（グラウンディング）とは、生成AIの回答を、検証可能な外部情報・データ・事実などに結び付け、その情報を根拠として回答させることです。
生成AIやAI検索では、モデル内部の知識だけで回答するのではなく、検索結果、データベース、社内文書、商品情報などを利用して回答を生成する場合があります。Groundingは、こうした情報とAIの回答を結び付けるための重要な概念です。
Groundingとは
Grounding（グラウンディング）は、生成AIの回答を、外部の情報源やデータ、確認可能な事実などに結び付け、その情報に基づいて回答させることを指します。
たとえば、ユーザーが最新の情報について質問した場合、モデル内部の知識だけでは情報が古い可能性があります。
そこで、検索結果やデータベースなどから関連情報を取得し、その情報を回答生成の根拠として利用することで、回答を外部情報に基づかせることができます。
Grounding＝AIの回答を、特定の情報源・データ・事実などの根拠に結び付けること
ただし、Groundingの具体的な方法や対象となる情報源は、AIシステムやサービスによって異なります。
Groundingはなぜ必要なのか
LLMは大量のデータをもとに学習していますが、モデル内部の知識だけでは、すべての情報を正確かつ最新の状態で保持できるわけではありません。
また、企業内の文書や特定のデータベースなど、学習データに含まれていない情報を利用したいケースもあります。
Groundingを利用することで、たとえば次のような情報を回答生成の根拠として使いやすくなります。
- 最新のWeb情報
- 企業内の文書やナレッジ
- 商品情報やマニュアル
- データベースの情報
- 特定の検索結果
- 業務データやその他の外部データ
Google Cloudでも、GroundingはモデルをGoogle Searchや独自データなどの情報源に接続し、回答を外部情報に基づかせるために利用されています。
ただし、Groundingは回答の正確性を保証するものではありません。
参照した情報自体が誤っていたり、関連性の低い情報が取得されたり、LLMが情報を誤って解釈したりする可能性は残ります。
Groundingに使われる情報源
GroundingというとWeb検索をイメージしやすいですが、対象はWebだけではありません。
AIシステムによっては、次のような情報源を利用できます。
- Web検索結果
- 社内文書
- FAQやマニュアル
- 商品・サービスデータ
- データベース
- APIや業務システムから取得した情報
重要なのは、どこから情報を取得したかだけでなく、その情報が実際に回答生成の根拠として使われているかです。
そのため、Groundingを単に「最新情報を検索する仕組み」と捉えるのは正確ではありません。
Retrieval・RAG・Groundingの違い
Groundingは、RetrievalやRAGと一緒に使われることが多い言葉ですが、それぞれ役割が異なります。
| 用語 | 意味 | 主な役割 |
|---|---|---|
| Retrieval | 質問に関連する情報を検索・取得する処理 | 回答に使える情報候補を探す |
| RAG | RetrievalとLLMによるGenerationを組み合わせる仕組み | 外部情報を取得し、回答生成に利用する |
| Grounding | 回答を情報源・データ・事実などの根拠に基づかせること | 回答と根拠情報を結び付ける |
つまり、
- Retrievalは「情報を探して取得する」
- RAGは「取得した情報を使って回答を生成する」
- Groundingは「回答を根拠となる情報に基づかせる」
という違いがあります。
RAGはGroundingを実現する際に利用される代表的なアプローチの一つですが、GroundingとRAGは同じ意味ではありません。
詳しくは、Retrievalとは？意味・仕組みとAI検索における役割、RAGとは？意味・仕組みとAI検索における役割もあわせてご覧ください。
RetrievalしただけではGroundingとは限らない
GroundingとRetrievalを区別するときに重要なのが、情報を取得しただけでは、必ずしも回答がGroundingされているとは限らないという点です。
たとえば、AIシステムがWeb検索を行い、関連するページを取得したとしても、その情報が実際の回答生成に使われていなければ、検索したこと自体をGroundingと考えるのは適切ではありません。
概念的には、
質問 → 関連情報を取得 → 取得情報を回答生成の根拠として利用 → 情報に基づいた回答を生成
という流れになります。
Retrievalはその途中にある「情報を取得する処理」であり、Groundingは回答と根拠情報の関係に重点があります。
GroundingとAI検索の関係
Groundingは、AI検索の仕組みを理解するうえでも重要な概念です。
AI検索では、ユーザーの質問に応じてWebや検索インデックスなどから関連情報を取得し、その情報を利用して回答を生成する場合があります。
たとえばGoogle Cloudの「Grounding with Google Search」では、Google Searchを利用して取得した情報をモデルの回答生成に活用する仕組みが提供されています。
一方で、すべてのAI検索サービスが同じ方法でGroundingを行っているわけではありません。
利用する情報源、情報の取得方法、回答生成への利用方法、引用の表示方法などはサービスによって異なります。
AI検索全体の回答生成プロセスについては、AI検索の仕組みとは｜情報取得からLLMによる回答生成までをご覧ください。
Groundingと引用・出典表示は同じではない
Groundingを理解するときに注意したいのが、Groundingと引用・出典表示は同じものではないという点です。
Groundingされた回答では、根拠となった情報源やリンクが表示される場合があります。
しかし、
- 回答が特定の情報に基づいていること
- その情報源がCitationや参照リンクとしてユーザーに表示されること
は別の概念です。
AIが特定の情報源を回答生成に利用していても、その情報源がユーザー向け画面に必ず表示されるとは限りません。
反対に、回答にURLや出典が表示されていても、その引用が回答中のすべての主張を正しく裏付けているとは限りません。
そのため、GroundingとAI Citationは関連する場合がありますが、同義ではありません。
AI Citationそのものの意味や、参照・言及・推薦との違いについては、AI引用とは？言及・推薦との違いとAIが参照する情報源を解説をご覧ください。
Groundingとハルシネーションの関係
Groundingは、ハルシネーションを減らすために利用されることがあります。
モデル内部の知識だけで回答させるのではなく、外部の根拠情報を回答生成に利用することで、事実に基づいた回答を作りやすくなります。
ただし、Groundingしてもハルシネーションが完全になくなるわけではありません。
たとえば、
- 誤った情報を取得する
- 関連性の低い情報を取得する
- 正しい情報をLLMが誤って解釈する
- 根拠情報に書かれていない内容を生成する
といった可能性があります。
そのため、Groundingはハルシネーションを完全に防ぐ仕組みではなく、回答を根拠情報に基づかせることで、誤りを減らしやすくする方法の一つと考えるのが適切です。
ハルシネーションそのものについては、ハルシネーションとはをご覧ください。
GenviewではGroundingをどう捉えているか
Genviewでは、GroundingをGEO専用の施策や「Grounding対策」として捉えていません。
AIの回答がどの情報を根拠として生成されているのかを理解するための基礎概念として位置づけています。
実務では、Groundingの仕組みそのものを推測して攻略するのではなく、
- AIが実際にどの情報源を参照しているか
- 自社について正しく説明されているか
- 自社URLが引用・参照として表示されているか
- 自社と第三者サイトの情報に大きな矛盾がないか
などを、それぞれ別の観点として確認することが重要です。
正確な一次情報や明確なページ構造を整備することは重要ですが、それだけで特定のAIサービスにGroundingされることや、回答内で引用されることが保証されるわけではありません。
Groundingについてよくある誤解
誤解①：Groundingは情報を検索する処理である
情報を検索・取得する処理は主にRetrievalと呼ばれます。
Groundingは、取得した情報などを回答生成の根拠として利用し、回答をその情報に基づかせることを指します。
誤解②：GroundingとRAGは同じ意味である
同じ意味ではありません。
RAGはRetrievalとGenerationを組み合わせる仕組みであり、Groundingを実現する際に使われる代表的な方法の一つです。
Groundingという概念自体は、RAGだけに限定されません。
誤解③：検索やRetrievalを行えばGroundingされる
必ずしもそうではありません。
関連情報を取得していても、その情報が回答生成の根拠として利用されていなければ、検索したこと自体をGroundingと考えるのは適切ではありません。
誤解④：Groundingすればハルシネーションはなくなる
Groundingによって外部情報を回答生成に利用することで、誤りを減らせる場合があります。
しかし、取得された情報が不正確であったり、モデルが情報を誤って解釈したりする可能性は残ります。
Groundingはハルシネーションを完全に防ぐ仕組みではありません。
誤解⑤：Groundingされれば必ず出典が表示される
Groundingと出典表示は別の概念です。
AIが特定の情報を根拠として利用していても、その情報源がユーザーに表示されるとは限りません。
引用や参照リンクの表示は、AIサービスやシステムの仕様にも左右されます。
よくある質問
まとめ
Grounding（グラウンディング）とは、生成AIの回答を、検証可能な情報源・データ・事実などの根拠に結び付け、その情報に基づかせることです。
Retrievalが関連情報を探して取得する処理なのに対し、Groundingは回答と根拠となる情報の関係に重点があります。
また、Retrievalで情報を取得しただけではGroundingとは限りません。その情報が実際に回答生成の根拠として利用されていることが重要です。
RAGは、Retrievalした外部情報をLLMによる回答生成に利用することで、Groundingを実現する代表的なアプローチの一つです。
一方、Groundingと引用・出典表示は同義ではなく、Groundingされた情報源が必ず画面上に表示されるわけでもありません。
さらに、Groundingによって回答の正確性が保証されたり、ハルシネーションが完全になくなったりするわけではありません。
AI検索を理解する際には、Retrieval、RAG、Grounding、AI Citation、ハルシネーションをそれぞれ異なる概念として整理することが重要です。
AI検索全体の仕組みについては、AI検索の仕組みとは｜情報取得からLLMによる回答生成までをご覧ください。