グラウンディングと RAG は同じものですか？

違います。グラウンディングは「回答を根拠に結びつける」という達成したい状態で、RAG はそれを実現する代表的な手段です。RAG を導入しても検索結果の質や引用の検証が無ければ、グラウンディングできているとは言えません。

グラウンディングでハルシネーションは完全に無くなりますか？

無くなりません。根拠データ自体が古い・誤っている場合や、LLM が出典を捏造する場合があります。引用元の実在確認と、根拠が無いときは回答しない設計を組み合わせて発生率を下げます。

Google や Azure のグラウンディング機能を使えば自社開発は不要ですか？

根拠データの整備・検索精度の調整・引用の検証・評価の運用は自社で設計する必要があります。各社の機能は「検索して引用付きで答える」部分を提供するもので、根拠データの品質管理までは代行しません。

グラウンディング（Grounding）

グラウンディング

更新日:2026年9月7日作成日:2026年3月25日

グラウンディングとは、LLM の出力を外部データや検索結果と照合し、根拠（出典）に基づいた回答を生成させる技術。RAG はその代表的な実装手段で、ハルシネーション低減の中核となる。主要クラウドの AI サービスはいずれも同名の機能を備える。

グラウンディング（Grounding）とは、LLM の出力を外部の信頼できるデータソースと照合し、事実に基づいた回答を生成させる技術である。ハルシネーション（もっともらしいが事実でない回答）を低減する中核的なアプローチとして位置づけられる。

なお「グラウンディング」は電気のアース（接地）や、心理学でのストレス対処法としても使われる語だが、本項では AI・LLM の文脈に限って解説する。

RAG・ファインチューニングとの違い

	グラウンディング	RAG	ファインチューニング
目的	回答を根拠（データ）に結びつける	外部データを検索して文脈として渡す	モデルの振る舞い・文体・知識を学習で変える
位置づけ	達成したい状態（概念）	グラウンディングの代表的な実装手段	知識の更新には向かず、グラウンディングの代替にならない
情報の鮮度	参照先を更新すれば即反映	同左	再学習が必要
出典の提示	必須（検証可能にする）	実装次第	出せない

RAG はグラウンディングを実現する最も一般的な方法だが、検索結果の品質が低ければ誤った情報にグラウンディングされる。RAG を入れれば終わりではなく、「何を根拠に、どこまで信じてよいか」まで設計するのがグラウンディングである。

主要サービスでの実装方法

サービス	仕組み	特徴
Google Cloud Vertex AI	Google 検索や Vertex AI Search を根拠にする「グラウンディング」機能	Web 情報と自社データの両方を根拠にできる
Azure OpenAI	自社データを接続する「On Your Data」	Azure AI Search と組み合わせ、引用付きで回答する
OpenAI API	ファイル検索・Web 検索ツール	応答に引用（注釈）を含められる
Anthropic API	Web 検索ツールと引用（Citations）機能	回答の各部分がどの資料に基づくかを返す

いずれも「検索 → 根拠を文脈に渡す → 引用付きで生成」という同じ構造で、違いは根拠データの置き場所と課金単位（検索リクエスト数・インデックス容量・トークン量）にある。

実装の手順（5 ステップ）

根拠データを決める: 社内文書・FAQ・DB・Web のどれを「正」とするかを決め、更新責任者を置く
検索の質を上げる: ハイブリッド検索やチャンクサイズの調整で、正しい根拠が上位に来る状態を作る
引用を必須にする: プロンプトで「根拠が無ければ回答しない」「引用元を付ける」と指示し、出力形式を固定する
引用を検証する: LLM は出典を捏造することがある。引用元の URL や文書 ID が実在し、本文と一致するかを後処理で確認する
評価を回す: LLM-as-a-Judge や人手評価で「根拠に基づく回答の割合」を継続的に測る

費用の考え方

グラウンディングのコストは「検索リクエスト数」「インデックス（ベクトル DB や検索サービス）の容量」「文脈として渡すトークン量」の 3 つで決まる。根拠を多く渡すほど精度は上がりやすいが入力トークンが増えるため、検索上位の数件に絞る、要約してから渡す、といった設計で費用と精度を両立させる。

実務での効果と落とし穴

「出典付きで回答させる」だけでもハルシネーション率は大きく下がる。一方で、古い文書や誤った文書に根拠づけられた回答は、自信ありげな分だけ危険になる。根拠データの棚卸しと更新の仕組みまで含めて設計することが、グラウンディングを機能させる条件だ。当社の実装手順はAI グラウンディングの実装ガイドに、RAG でよく起きる失敗はRAG 構築の失敗パターン 10 選にまとめている。社内データを根拠にした AI の設計・PoC はAI・DX サービスで支援している。

よくある質問

Q.グラウンディングと RAG は同じものですか？: A.違います。グラウンディングは「回答を根拠に結びつける」という達成したい状態で、RAG はそれを実現する代表的な手段です。RAG を導入しても検索結果の質や引用の検証が無ければ、グラウンディングできているとは言えません。
Q.グラウンディングでハルシネーションは完全に無くなりますか？: A.無くなりません。根拠データ自体が古い・誤っている場合や、LLM が出典を捏造する場合があります。引用元の実在確認と、根拠が無いときは回答しない設計を組み合わせて発生率を下げます。
Q.Google や Azure のグラウンディング機能を使えば自社開発は不要ですか？: A.根拠データの整備・検索精度の調整・引用の検証・評価の運用は自社で設計する必要があります。各社の機能は「検索して引用付きで答える」部分を提供するもので、根拠データの品質管理までは代行しません。