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Groundingとは？
GroundingとはLLMの出力を外部の信頼できる情報源に根拠づける技術。ハルシネーション防止とファクトチェックのため、AI検索やエンタープライズAIで必須の手法。RAGもGroundingの一種。
公開: 2026年4月19日3分で読める
Groundingとは？
Grounding（グラウンディング） とは、LLM（大規模言語モデル）の出力を、検証可能な外部情報源に根拠づける技術です。LLMは学習データに基づいて回答を生成するため、時に事実でない内容を自信ありげに答える「ハルシネーション」を起こします。Groundingは、回答生成時に信頼できるドキュメントやデータベースを参照させることで、これを防ぎます。
代表的な実装
- RAG: Groundingの代表実装。ベクトル検索で関連ドキュメントを取得し、LLMに渡す
- Citation付き検索AI: Perplexityなど。回答に出典URL付与
- エンタープライズAI: 社内ドキュメントをGroundingに使う
Groundingのメリット
- ハルシネーション削減: 根拠のある回答だけを生成
- 情報の鮮度: 学習データ以降の情報も反映可能
- Citation: 出典明示で信頼性向上
- 企業のGRC対応: 監査可能なAI運用
よくある質問
Q. GroundingとRAGは同じ？
RAGはGroundingの一手法です。Groundingはより広い概念。
Q. エンタープライズで必須？
機密データを扱う場合、オンプレ環境でのGrounding実装が推奨です。JobDoneBot EnterpriseはLocal-FirstでのRAG/Grounding構築を提供します。
関連用語
- RAG / ハルシネーション
- LLM / Vector Search
Tufe Companyのソリューション
- JobDoneBot Enterprise — オンプレGrounding
- AI Automation サービス
関連キーワード
GroundingRAGAI技術ハルシネーション
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