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グラウンディング（Grounding）とは、大規模言語モデルなどの生成AIが出力するテキストや回答を、正確な情報源と結びつける仕組みを指します。従来の生成AIは、大量のデータを学習してパターンを捉えることで高度なテキストを生成を実現していますが、「ハルシネーション（Hallucination / 幻覚）」のリスクがつきまといます。グラウンディングの目的は、こうした誤った情報のリスクを低減し、信頼性の高いアウトプットを実現することにあります。

生成AIが外部データベースや特定の知識ソース、あるいは事前に定められたルールセットに基づいてテキストを生成するに、その情報元との照合を行うプロセスがグラウンディングの中心な役割になります。商品カタログや学術論文といった明確なデータを参照して回答を生成する場合、回答内容はより正確かつ一貫性のあるものとなりやすく、誤った説明や架空の事実が混入する可能性を下げることができます。また、コンテキストを意識した文章生成においても、ユーザーが求める内容を外部の知識ソースにリンクさせることで、より説得力のある説明や具体的な例を提示できるようになるわけです。

企業や研究機関では、機密性の高い文書やドメイン固有のナレッジベースとの統合を進めることで、生成AIの現場適用を加速させています。生成AIは自然言語の高度な処理能力を持つ一方で、ビジネスの現場では常に正確さが求められるため、誤った情報を元にした出力は大きなリスクにつながります。そこで、グラウンディングを適切に実装し、AIが参照すべき内容を限定・制御することで、企業固有の業務知識や最新の法規制に合致した回答が生成されるようになり、ビジネス面でも安心して活用できるようになります。