AIグラウンディング（Grounding）とは、LLM の生成回答を信頼できる外部情報源で裏付け、事実に整合させる技術の総称である。業務に LLM を組み込む際、ハルシネーション（事実と異なる出力）はコンプライアンス・顧客信頼・意思決定の質に直結するリスクとなる。

近年は単に「RAG を入れる」ことではなく、コンテキストエンジニアリング（LLM に渡す情報の設計）やハーネスエンジニアリング（LLM を取り囲む実行環境の設計）といった上位概念の中で、グラウンディングをどう位置付けるかという議論が広がっている。

本記事は、B2B 企業の AI 担当者・LLM プロダクト開発者を対象に、AI グラウンディングの定義、RAG・Web 検索・ツール実行など主要なパターン、コンテキスト/ハーネスエンジニアリングとの関係、業務システムへ導入する手順、よくある誤解までを整理する。読み終えたとき、自社のユースケースに対してどの種類のグラウンディングが必要か、検索・評価・ハーネスの各層に何を実装すべきかを判断できるようになることを目指す。

AI グラウンディングは「LLM の回答を外部情報源に固定する」設計パターン全般を指す。 単一の技術ではなく、検索・ツール実行・構造化データ参照を含む幅広い概念であり、ハーネスエンジニアリングの中核を成す要素の一つでもある。

グラウンディングは、LLM の出力を学習済みパラメータだけに依存させるのではなく、推論時に取得した外部データ（社内ドキュメント、Web 検索結果、業務システムの API レスポンスなど）に基づかせる手法である。「事実に紐付ける（ground a model in evidence）」という言い回しが語源で、Google や OpenAI、Anthropic などの主要ベンダーが API ドキュメントで採用している用語でもある。

実装パターンは多様だが、共通しているのは以下の 3 点だ。

• 推論時に外部情報源にクエリする
• 取得した内容をプロンプトのコンテキストとして注入する
• 回答に出典・引用を併せて提示する

この 3 点を満たさず、LLM が学習済み知識だけで回答するパターンは「アングラウンデッド（ungrounded）」と呼ばれ、ハルシネーションが起こりやすい。

近年は LLM 単体ではなくマルチエージェント構成（Agentic RAG など）の中でグラウンディングを行うアプローチも普及してきた。エージェントが自律的に検索戦略を組み立て、複数の情報源にクエリしながら回答を組み立てる方式だ。これらの新しいパターンも、根本にあるのは「回答を外部情報源に紐付ける」という古典的なグラウンディングの原則である。

ハルシネーションは LLM が事実と異なる内容を自信ありげに生成する現象で、原因は学習データの偏り、コンテキスト不足、過剰生成など複数ある。グラウンディングはこのうち「コンテキスト不足」と「権威ある根拠の欠如」を補う対策である。

注意すべきは、グラウンディングはハルシネーションを 単独で完全に排除する技術ではない ことだ。取得した文書自体が誤っていれば誤回答は生じるし、LLM が引用元と矛盾する内容を生成することもある（後述の「引用一致性」問題）。

そのため、グラウンディングと併せて以下の周辺技術を組み合わせるのが一般的だ。

• 取得文書に対する回答の整合性チェック（LLM-as-a-Judge による事実検証層）
• 信頼度スコアによる回答拒否ロジック（Confidence-based abstention）
• AI オブザーバビリティ基盤による継続的な品質モニタリング
• 人間によるレビュー（HITL: Human-in-the-Loop）

つまりグラウンディングは「ハルシネーション抑制の必要条件」であり、十分条件ではない。本記事の後半で扱う「ハーネスエンジニアリング」は、こうした周辺要素を含めた LLM 実行環境全体を体系的に設計するアプローチで、グラウンディングはその中の一レイヤーとして位置付けられる。

業務 LLM の信頼性は、グラウンディングの実装品質で決まる。 規制対応・顧客対応・社内意思決定のいずれにおいても、根拠のない回答はそのまま事業リスクになるためだ。

コンシューマー向けチャットボットと異なり、業務 LLM が出す回答は契約、取引、人事判断、技術設計などに直結する。誤回答がそのまま稟議書や顧客提案書に転用されると、後工程で修正コストが膨らむか、最悪は対外的な信用問題になる。

特にハルシネーションが顕在化しやすいのは以下のような領域だ。

• 社内規程・契約条項の解釈
• 顧客の過去問い合わせ履歴の参照
• 競合・市場データの引用
• 技術仕様・API レスポンス形式の説明
• 法令・規制の解釈や手続き要件の案内

これらの領域に共通するのは、「LLM が学習時点で持っていない可能性が高い、もしくは更新が早い情報」だという点だ。学習データに含まれていない情報を質問されても、LLM は文脈から もっともらしい 回答を組み立てて返すため、グラウンディング層がなければ誤回答が静かに混入する。

さらに厄介なのは、LLM の出力は文体が均質で「自信のなさ」がほとんど表面化しない点だ。根拠が薄い回答も流暢な日本語で返ってくるため、人間のレビューでも見落とされやすい。グラウンディングと併せて、回答の信頼度を可視化し、低信頼の回答を抑制する仕組みが求められる。

AI に関する規制は世界的に整備が進んでおり、特に EU AI Act のような包括規制は、ハイリスクと分類された AI システムに対して「人間による監督」「透明性」「正確性」を要求している。グラウンディングは、これらの要件を実装レベルで満たすための重要なピースとなる。

具体的には、規制対応の文脈でグラウンディングが寄与する側面は次のとおりだ。

• 透明性: 回答の根拠となる文書を出典としてユーザーに提示できる
• 追跡可能性: 推論時に参照した文書 ID をログに残せる
• 訂正可能性: 誤った情報源を更新するだけで、全回答の挙動を是正できる
• 監査対応: いつ・どの情報源を参照したかを後追いで確認できる

タイの PDPA、日本の改正個人情報保護法、業界別の各種ガイドラインなど、地域・業界によって要件は異なるが、「LLM の回答に根拠を付与する」という設計原則は広く共通している。

加えて、Gartner が提唱する AI TRiSM（AI Trust, Risk and Security Management）のように、信頼性・リスク・セキュリティを統合管理する枠組みの中で、グラウンディングは「透明性」と「コンテンツアノマリー検出」の前提条件として位置付けられている。

グラウンディングは情報源の種類によって 3 つの大きなカテゴリに分けられる。 どれか 1 つだけで完結することは稀で、用途に応じて組み合わせる設計が一般的だ。最近は Agentic RAG のように、複数の情報源を LLM 自身が自律的に切り替える方式も普及してきている。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内ドキュメント、ナレッジベース、製品マニュアルといった静的な文書群を情報源とするグラウンディングだ。代表的なフローは以下のとおり。

1. 文書をチャンク分割し、エンベディングを生成してベクトルデータベースに格納する
2. ユーザーの質問を同じエンベディング空間にマップして類似文書を検索する
3. 取得した文書を LLM のプロンプトに注入して回答を生成させる

ベクトル検索だけでは精度が出ないケースも多く、BM25 などのキーワード検索と組み合わせるハイブリッド検索や、RRF（Reciprocal Rank Fusion）によるスコア統合が標準になりつつある。

加えて、文書間の関係を明示的にモデル化する GraphRAG や、エージェントが質問を分解して反復的に検索する Agentic RAG など、新しいパターンも登場している。GraphRAG は文書集合をナレッジグラフとして構築し、エンティティ間の関係をたどりながら回答を組み立てる方式で、複数文書にまたがる質問に強い。Agentic RAG は、LLM 自身が検索戦略を計画・実行し、結果を見て追加検索の必要性を判断する。

業務 LLM のグラウンディング設計では、これらをユースケースの複雑さに応じて段階的に導入していくアプローチが現実的だ。

Web 検索グラウンディングは、リアルタイムに変化する情報（最新ニュース、株価、天候、競合製品ページなど）を Web 検索 API 経由で取得して LLM に渡す方式だ。Google の Gemini や Anthropic の Claude、OpenAI のモデルにはそれぞれ Web 検索ツールが組み込まれており、API 経由でグラウンディング機能を有効化できる。

社内 RAG との大きな違いは、情報源を自社で管理しない点だ。利点は最新性とカバレッジの広さ、欠点は以下のような点である。

• 検索結果ページの信頼性がばらつく
• 情報源の権威性をシステム側で担保しづらい
• 検索クエリの組み立て次第で精度が大きく変わる
• 同じ質問でもタイミングによって取得される情報が異なる

そのため、Web 検索グラウンディングは「最新情報の補強」として RAG と組み合わせ、ドメイン特化の質問は社内文書を優先するハイブリッド構成が現実的だ。

ベンダー提供の Web 検索ツールは API として呼び出すだけで完結する反面、検索結果のランキングロジックや権威性判定の中身はブラックボックスになる。重要な業務判断に使うグラウンディングでは、検索結果をログに残し、後から再現できる状態にしておくことが運用上重要だ。

ツール実行型グラウンディングは、LLM に SQL クエリ・API コール・関数呼び出しを「ツール」として渡し、必要に応じて呼び出させて結果を根拠にする方式だ。MCP（Model Context Protocol）や各社の Function Calling API がこのカテゴリに含まれる。

文書ベースのグラウンディングが「過去に蓄積された情報」を扱うのに対し、ツール型は「現在のシステム状態」を扱える点が大きい。具体的なユースケースとしては以下のようなものだ。

• 顧客マスタから最新の契約状況を取得して回答する
• 在庫管理 DB に問い合わせて納期を回答する
• 業務システムの API を呼び出して処理を実行し、結果を要約する
• 計算が必要な質問に対し、コードインタープリタで実行して回答する

ツール実行型は強力だが、誤った API 呼び出しを実行するリスクもある。書き込み系のツールを渡す場合は、AI ガードレールや HITL（Human-in-the-Loop）の確認層を併設するのが原則となる。読み取り専用ツールから始めて、書き込み系は段階的に解放するというロードマップが安全だ。

MCP は、ツール接続を標準化することで「どの LLM クライアントからも同じツールを使える」状態を目指す仕組みで、グラウンディングの実装をベンダー非依存にする方向で広がっている。

グラウンディング単独で議論されがちだが、実際には「LLM に何を渡すか（コンテキストエンジニアリング）」と「LLM を取り囲む実行環境をどう組むか（ハーネスエンジニアリング）」という上位概念の中で位置付ける必要がある。 これらの関係を整理することで、設計の盲点が浮かび上がる。

コンテキストエンジニアリングは、LLM のコンテキストウィンドウに何をどの順序で詰めるかを設計する領域だ。プロンプトエンジニアリングが「ユーザー入力の言い回し」を扱うのに対し、コンテキストエンジニアリングは「システムプロンプト・取得文書・対話履歴・ツール定義・出力指示」を含むコンテキスト全体を対象とする。

グラウンディングとコンテキストエンジニアリングの関係を整理すると、以下のようになる。

• グラウンディングは 「外部情報源からどう取ってくるか」 に焦点を当てる
• コンテキストエンジニアリングは 「取ってきたものをどう並べるか・どう要約するか」 に焦点を当てる

両者は別レイヤーだが密接に絡む。たとえば RAG で 50 件の文書を取得しても、コンテキストウィンドウに収まらなければ意味がない。優先度付け、要約、リランカーによる再順位付けはコンテキストエンジニアリング側の課題だ。

また、「ソースを引用していても LLM が原文と異なる内容を生成する」という引用一致性の問題も、コンテキスト内に矛盾する複数文書が混入していることが原因のケースが多い。グラウンディングだけ強化してもコンテキスト設計が雑だと精度は伸びず、両方を並行して改善する視点が必要になる。

実務的には、「RAG パイプラインを組んだ＝完了」ではなく、取得後にコンテキストをどう構造化して LLM に渡すかという二段階で設計品質を見直すと、改善余地が見つかりやすい。

ハーネスエンジニアリング（Harness Engineering）は、Claude Code などの登場で広く議論されるようになった概念で、「LLM そのもの」ではなく「LLM を取り囲む実行環境（harness）」を体系的に設計する領域を指す。コンテキストの組み立て、ツール接続、安全層、評価ループ、観測など、LLM を業務で動かすために必要な周辺要素のすべてが対象となる。

グラウンディングはハーネスエンジニアリングの中の「情報源接続レイヤー」に相当し、他のレイヤーと組み合わせて初めて機能する。代表的なレイヤーは以下のとおり。

• コンテキスト層: システムプロンプト、取得文書、対話履歴の管理（コンテキストエンジニアリング）
• 情報源層: RAG、Web 検索、ツール実行による外部接続（グラウンディング）
• ガードレール層: プロンプトインジェクション対策、出力フィルタ、ツール実行制限
• 評価層: LLM-as-a-Judge による回答品質判定、回帰評価セット
• 観測層: AI オブザーバビリティ基盤によるトレース・コスト・品質モニタリング
• HITL 層: 人間レビュー、フィードバック収集、改善サイクル

ハーネス視点で見ると、グラウンディングだけを強化しても全体の信頼性は頭打ちになりがちだ。たとえば情報源が完璧でも、プロンプトインジェクションで意図しない応答が出れば事故になるし、評価層がなければ精度劣化に気付けない。「LLM × ハーネス」 で初めて業務システムとして成立するという視座が、グラウンディング設計の出発点になる。

ハーネスを構成する個々のレイヤーは独立して進化しており、ベンダーごとに対応領域が異なる。自社のユースケースで「どのレイヤーが弱いか」を可視化し、優先順位を付けて補強していくのが現実的なアプローチだ。

グラウンディング導入は、情報源の選定 → 取得層の設計 → 評価の 3 ステップに整理できる。 いきなり実装に入るのではなく、上流の設計品質が後工程の精度を決める。ハーネス全体との接続も並行して設計する必要がある。

最初のステップは「どの情報源を、なぜ信頼できるとみなすのか」を明確化することだ。ここを曖昧にしたまま RAG パイプラインだけを組むと、後で精度問題が起きたときに原因を切り分けられなくなる。

具体的に整理すべき観点は以下のとおり。

• 情報源のオーナー: 誰が更新責任を負っているか（部門・担当者・更新頻度）
• 権威性のレベル: 一次情報か、二次情報か、コミュニティ情報か
• 適用範囲: どのユースケース・どの質問カテゴリでこの情報源を使うか
• 更新タイミング: バッチ更新か、リアルタイム同期か
• アクセス権限: 全社共有か、特定部門限定か、機密区分はあるか

これを「情報源カタログ」としてドキュメント化しておくと、後の運用・監査・トラブル切り分けが格段に楽になる。情報源カタログは AI ガバナンスの観点でも重要で、規制対応や監査要請に応える際の基礎資料となる。

PoC 段階では情報源を 1〜2 種類に絞り、運用が安定してから段階的に拡大するアプローチが安全だ。最初から全社の文書を投入すると、検索ノイズが増えて精度評価が困難になる。

次に、特定した情報源にどうクエリするかを設計する。RAG の場合はチャンク分割戦略・エンベディングモデル・検索アルゴリズムの選定が中心になり、ツール型の場合はどの API・SQL を LLM に公開するかを決める。

検索層の設計で押さえるべきポイントは以下のとおり。

• ハイブリッド検索の導入: ベクトル検索だけでなく、BM25 などのキーワード検索を組み合わせる
• チャンクサイズの調整: 短すぎると文脈が失われ、長すぎると検索の精度が落ちる
• メタデータフィルタ: 部署・期間・地域などで検索範囲を絞れるようにする
• リランカーの活用: 検索結果上位を再順位付けし、コンテキストに渡す文書を絞り込む
• 失敗時のフォールバック: 検索結果ゼロのとき、LLM が学習済み知識で答えてしまわないように制御する

特に最後の「フォールバック」は見落とされやすい。情報源にヒットがないことを LLM に伝え、回答を保留させる仕組みが必要だ。これは「RAG = グラウンディングが完成」という典型的な誤解を回避する鍵でもある。検索パイプラインを組んでも、ヒットしなかった質問に対して LLM が学習済み知識から答えを「補完」してしまえば、結局アングラウンデッドな回答になる。

検索層は一度作って終わりではなく、運用しながら継続的に改善するパイプラインとして設計するのが前提だ。

3 つ目のステップは評価だ。グラウンディング層は「入れた瞬間に精度が上がる」ものではなく、運用しながら継続的に改善するパイプラインである。ハーネスエンジニアリングの観点では、評価層と観測層を最初から組み込むことが信頼性確保の前提となる。

評価で見るべき主要な軸は以下のとおり。

• 検索リコール: 必要な文書がきちんと取得できているか
• 回答の根拠整合性: 生成された回答が、取得文書の内容と一致しているか（引用一致性）
• 回答拒否率: 情報源で答えられない質問を、LLM が正しく「分からない」と返せているか
• ハルシネーション率: 想定していない範囲の創作が混入していないか
• 応答レイテンシとコスト: トークン消費・処理時間が業務要件を満たしているか

評価データは AI オブザーバビリティ基盤に蓄積し、モデル更新やプロンプト変更のたびに回帰評価できるようにする。手作業の目視評価から始めて、徐々に LLM-as-a-Judge（別の LLM に回答品質を判定させる手法）や人間レビュー（HITL）を組み合わせるのが現実的だ。

LLM-as-a-Judge は人間レビューよりスケールするが、判定 LLM 自身もバイアスを持つため、最初に「人間レビューとどれくらい一致するか」をキャリブレーションする工程が欠かせない。評価層が整備されると、グラウンディング改善のサイクルが回り始め、ハーネス全体の品質が継続的に底上げされる状態に持ち込める。

Q1: RAG とグラウンディングは同じ意味ですか？

いいえ。RAG はグラウンディングの実装パターンの一つで、社内ドキュメントなど静的な文書を情報源とする方式を指す。グラウンディングは Web 検索やツール実行も含む、より広い概念だ。

Q2: グラウンディングを入れればハルシネーションは完全になくなりますか？

なくならない。グラウンディングは「コンテキスト不足」と「根拠の欠如」を補う技術であり、引用一致性チェックや回答拒否ロジック、人間レビューと組み合わせて初めて実用水準のハルシネーション抑制になる。

Q3: コンテキストエンジニアリングとハーネスエンジニアリングは何が違いますか？

コンテキストエンジニアリングは「LLM に渡すコンテキストの中身」を扱う領域で、ハーネスエンジニアリングは「LLM を取り囲む実行環境（コンテキスト・ツール・ガードレール・評価・観測など）全体」を扱う領域だ。前者は後者の中の一レイヤーと考えると整理しやすい。

Q4: Agentic RAG と従来の RAG は何が違いますか？

従来の RAG は「質問 → 検索 → 回答」の一往復で完結するのに対し、Agentic RAG はエージェントが質問を分解し、検索戦略を計画・実行し、結果を見て追加検索を判断するという反復ループで動く。複雑な質問や複数文書にまたがる質問に強い反面、レイテンシとコストは増える。

Q5: 自社で実装すべきか、ベンダー機能を使うべきか？

社内ドキュメントの機密性が高く、検索ロジックを細かく制御したい場合は自社実装が向く。最新の Web 情報を補強したい程度であれば、各 LLM ベンダーが提供する Web 検索グラウンディング機能を使うのが手早い。両者を併用する構成も多い。

Q6: 評価はどのタイミングで始めれば良いですか？

PoC の初期段階から、評価データセットを 50〜100 件程度作っておくことを推奨する。本番リリース後に評価基盤を作ろうとすると、改善サイクルが回らずモデル更新のたびに回帰が起きる。

AI グラウンディングは、LLM の回答を外部情報源に基づかせ、ハルシネーションのリスクを抑える設計パターンの総称だ。RAG・Web 検索・ツール実行という 3 つの主要カテゴリがあり、最近では Agentic RAG や GraphRAG のような発展形も実用段階に入りつつある。

ただし、グラウンディングだけを単独で強化しても業務 LLM の信頼性は頭打ちになる。コンテキストエンジニアリングで「取得情報をどう構造化して渡すか」を設計し、ハーネスエンジニアリングの視点で「LLM を取り囲む実行環境全体」を整えることで、初めて運用可能な品質に到達する。

業務システムに組み込む際は、以下の順番で設計を進めることを推奨する。

• 情報源を整理し、権威性と更新責任を明確化する
• 検索・取得層を設計し、ハイブリッド検索やフォールバックを実装する
• コンテキストの組み立て方を設計し、引用一致性が崩れない構造にする
• 評価データセットを用意し、継続的に検索リコールと回答整合性を測定する
• ガードレール・観測・HITL といったハーネス全体を並行して整備する

グラウンディングはハルシネーションを単独で排除する技術ではなく、ハーネスエンジニアリングの中で他レイヤーと組み合わせる枠組みの土台と考えるのが現実的だ。AI ガバナンス、AI オブザーバビリティ、HITL といった周辺領域と一体で設計することで、業務 LLM を安心して運用できる状態に近づく。