グラウンディング
Grounding
AIが外部のデータや事実と結びつき、正確な回答を出せるようにする技術。
簡単に説明すると
グラウンディングは、AIが自分の思い込みではなく、確かな事実や最新のデータにアクセスして答えるようにする仕組みのことだよ。 例えば、AIに「今日の東京の天気は？」と質問したときに、過去の学習データから適当に予測して答えるのではなく、リアルタイムの天気予報サイトや気象データを提供するAPIに接続して、最新の事実を確認した上で回答させる仕組みがこれに当たるよ。このように、インターネット上の最新情報や外部のデータベースなどの確かな情報にAIを接続することで、事実に基づいた案内ができるようになるんだよ。
名前のヒミツ
グラウンディング（Grounding）は、英語で「地に足をつける」や「接地する」という意味を持つ言葉だよ。 AIの分野では、現実のデータという「確かな地面」にAIの知識を結びつけることを指すんだ。AIがフワフワした誤った情報を生み出さないように、現実世界や具体的な事実と結びつける様子からこう呼ばれているよ。
くわしく見てみよう！
グラウンディングとは、人工知能がもっともらしい誤りを出力する現象を防ぐために、信頼できる外部データや現実世界の事実とAIを結びつけるアプローチのことだよ。
AIは大量の文章を学習しているけれど、学習データにない最新情報や個別の専門知識については、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を事実のように答えてしまう課題があるんだ。
この課題を解決するため、AIが回答する際に、現実世界の確かな事実を参照させる仕組みを取り入れるんだよ。これには、リアルタイムのウェブ検索結果を参照させたり、気象情報や地図情報を提供するAPIと連携させたり、社内のデータベースからデータを取得したりするさまざまな方法があるよ。よく知られている「RAG（検索拡張生成）」も、必要な文書を検索してAIに読み込ませるという、グラウンディングを実現するための一つの手法なんだ。
このように、AIの知識を現実世界の正しいデータにしっかりとつなぎ止めることで、業務などで使われるAIの回答の正確性を高めることができるんだよ。