グラウンディング
グラウンディングは、AIの回答を社内文書、検索結果、データベースなどの根拠に結びつけ、確認しやすくする考え方です。
意味
グラウンディングは、AIが自由に文章を作るだけでなく、社内文書、Web検索結果、FAQ、データベースなどの参照情報に基づいて回答するようにする考え方です。RAGや検索連携と近い場面で使われます。
中小企業で気にする理由
AIは自然な文章を作れますが、根拠がないままもっともらしく答えることがあります。中小企業の業務では、顧客対応、社内規程、価格、納期、手順書など、根拠を確認できることが重要です。グラウンディングを意識すると、AI回答を人が検証しやすくなります。
RAGとの関係
RAGは、AIが回答前に文書を検索して材料にする実装方法の一つです。グラウンディングは、回答を根拠に結びつける広い考え方です。たとえば、Google検索結果を使う、社内FAQを参照する、顧客管理システムの情報を見る、というように、回答の材料を明確にします。
ただし、参照先があるから安全とは限りません。元文書が古い、権限が広すぎる、検索結果の解釈を間違える、引用元と回答がずれる、という問題は残ります。根拠リンクや文書名を表示し、人が確認できる設計にします。
ただし、参照先があるから安全とは限りません。元文書が古い、権限が広すぎる、検索結果の解釈を間違える、引用元と回答がずれる、という問題は残ります。根拠リンクや文書名を表示し、人が確認できる設計にします。
業務での使いどころ
問い合わせ対応では、FAQや利用規約に基づく返信案を作るときに役立ちます。社内検索では、回答と一緒に参照文書を示すことで、担当者が確認しやすくなります。営業準備では、企業情報や公開ニュースを参照しながら商談メモを作る用途があります。
一方で、価格、法務、採用、医療、会計の判断では、根拠を見ても人の判断が必要です。AIが示した根拠を読まずに信じるのではなく、判断に使う前に確認する流れを入れます。
一方で、価格、法務、採用、医療、会計の判断では、根拠を見ても人の判断が必要です。AIが示した根拠を読まずに信じるのではなく、判断に使う前に確認する流れを入れます。
確認した情報
参照先は、Google AI for Developers: Grounding with Google Search、Google Cloud Vertex AI Grounding overview、Google Cloud RAG解説です。