【用語ざっくり】グラウンディングとは？ ─ RAGとの違いを図解で整理する

Posted at 2026-10-10

はじめに

生成AIの記事や製品の説明を読んでいると、「グラウンディング（Grounding）」という言葉をよく見かけます。

なんとなく「RAGのことかな？」と思いながら読み飛ばしがちですが、RAGと同じ意味ではありません。本記事では、初心者向けにグラウンディングを1つの用語として軽めに整理します。

※本記事は個人の整理メモです。各サービスの仕様は2026年10月時点の公式ドキュメントをもとにしています。
※本記事の図は公開情報をもとに筆者が独自に作成したものであり、各社公式の資料ではありません。

一言でいうと

👉 グラウンディングとは、AIの回答を「根拠になる情報」につなぎとめることです。

英語の ground は「地面」です。学習した知識だけで答えると、AIの回答は地面から浮いた状態になりがちです。そこで、検索結果や社内文書などの根拠に「着地」させてから答えさせる、というイメージで捉えると分かりやすいです。

たとえで言うと

試験にたとえると、次のような違いです。

グラウンディングなし：記憶だけで答える試験。覚えていないことでも、それらしく書いてしまうことがある
グラウンディングあり：教科書や資料を見ながら答える試験。「何ページに書いてあったか」も示せる

たとえば「うちの会社の経費精算の締め日は？」と聞いた場合です。

グラウンディングなしでは、LLMは一般的な知識から「一般的には月末締めです」と答えるかもしれません。もっともらしいですが、自社のルールではありません。

グラウンディングありなら、社内の経費規程を根拠として渡したうえで答えさせます。回答と一緒に「経費規程の第5条」と出典も示せば、人が確かめやすくなります。

👉 ポイントは、答えが正しくなりやすいことと、出典を示せば根拠を確かめやすくなることの2つです。

よくある誤解

誤解1：グラウンディング＝RAG

RAG（検索拡張生成）は、グラウンディングを実現する代表的なやり方の1つです。

@ITの用語解説でも、RAGはグラウンディングの例として説明されています。Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform（旧 Vertex AI）でも、自社データへのグラウンディングの方法として RAG（Agent Search や RAG Engine など）が用意されています。グラウンディングは「根拠につなぐ」という考え方やゴールで、RAGはそのための手段、と分けると整理しやすいです。

実際には、RAG以外のやり方もあります。

資料をそのままプロンプトに入れて渡す
ツール（Function Calling）でデータベースやCRMから最新の値を取ってくる

これらも「根拠につないで答えさせる」という意味では、グラウンディングの一種と捉えられます。

誤解2：グラウンディングすればハルシネーションはなくなる

減らす効果はありますが、ゼロにはなりません。根拠を渡しても、読み間違えたり、根拠にないことを付け足したりすることがあります。

そのため、回答が根拠に沿っているかを確かめる仕組みもセットで考えられています。Microsoftの Azure AI Content Safety には、回答が根拠に基づいているか（Groundedness）を検出する機能があります（2026年10月時点ではプレビュー。公式の対応言語は英語で、英語以外の入力も可能ですが、精度・品質は英語向けに最適化されています）。

誤解3：どこで見ても同じ意味

「グラウンディング」は、文脈によって指すものが変わります。ここでは理解しやすいように、代表的な使われ方を3つに整理します。

文脈	指すもの	例
① 研究	言葉が実際のモノや体験とどう結びつくか（記号接地問題）	Harnad が1990年の論文「The Symbol Grounding Problem」で提起
② 生成AIの仕組み	回答を検索結果・文書・DBなどの情報源につなぐこと	Google Cloud の Agent Platform（旧 Vertex AI）の Grounding 機能
③ 評価	回答が渡した情報にどれだけ基づいているか（Groundedness）	Azure AI Content Safety の Groundedness 検出（プレビュー）

認知科学や哲学、AIの基礎論の話で出てくる「グラウンディング」は、①の意味であることが多いです。製品のドキュメントでは②、品質評価の話では③が中心です。

なお、画像とテキストを扱う研究では、言葉を画像の中の物体や領域と対応づけることを grounding（visual grounding）と呼ぶこともあります。①に近い使い方ですが、同じ「研究」の文脈でも指すものが少しずつ違う点には注意が必要です。

👉 見かけたら、まず「どの意味で使われているか」を確認すると迷いにくいです。

似た用語との違い

用語	ひとことで	グラウンディングとの関係
ハルシネーション	もっともらしい誤り	グラウンディングで減らしたい問題
RAG	検索した情報をプロンプトに入れて答えさせる	グラウンディングの代表的なやり方
Function Calling	AIに外部のツールやAPIを呼ばせる	DBなどから根拠を取ってくる手段の1つ
引用・出典表示	どこを根拠にしたかを示す	グラウンディングした結果を人が確かめる手段
Groundedness	回答が根拠に沿っている度合い	グラウンディングがうまくいったかの評価
ファインチューニング	モデルに追加で学習させる	別のアプローチ。モデル自体を変える

迷いやすいのはファインチューニングとの違いです。

グラウンディング：モデル自体を追加学習させなくても、回答時に根拠となる情報を利用できる。情報が変わった場合も、参照する情報を更新することで対応しやすい
ファインチューニング：モデル自体に学習させる。話し方や専門的な言い回しを覚えさせるのに向くが、最新情報の反映や出典の提示には向かない

社内規程のように「変わる情報」や「出典を示したい情報」は、グラウンディングで扱うのが向いていると整理しやすいです。

製品ではどう呼ばれているか

同じ考え方でも、製品によって呼び方や扱いが少しずつ違います。

Google Cloud（Gemini Enterprise Agent Platform／旧 Vertex AI）：「Grounding」という機能名で提供されています。Google検索、Google マップ、自社データ（Agent Search・RAG Engine・Elasticsearch などを使ったRAG）などを根拠として選べます
Microsoft（Azure）：RAGの文脈で「grounding data（根拠データ）」という言葉が使われます。回答が根拠に沿っているかを検出する Groundedness 検出（プレビュー）もあります
Salesforce：CRMのデータを根拠にして答えさせることを grounding と呼んでいます（以前の記事でも「学習・grounding・action」の3つで整理しました）

まとめ

グラウンディングとは、AIの回答を根拠になる情報につなぎとめること
目的はハルシネーションを減らすこと。出典も示せば人が根拠を確かめやすくなる
RAGは代表的なやり方の1つで、グラウンディングそのものではない
「グラウンディング」は研究・仕組み・評価の3つの文脈で使われる
ファインチューニングはモデル自体を変える別のアプローチ

👉 一言でまとめると、**「AIに根拠となる情報を参照しながら答えさせること」**です。資料や検索結果、データベースなどを利用し、どこを根拠にしたかも示せると、人が確かめやすくなります。

次に読むなら

グラウンディングの「根拠をどこから取ってくるか」をもう少し深く知りたい方向けです。

【ざっくり理解】ベクトルDBは新しい技術なのか？ ─ 1975年からRAGまで：RAGの検索部分の仕組み
【ざっくり理解】AIエージェントの「記憶」を3つの視点で整理する：根拠と記憶の違い
【ざっくり理解】LLMのFunction Callingはどこから来たのか？：ツールで根拠を取ってくる仕組み
Salesforce Koaを「学習・grounding・action」で整理する：製品でのgroundingの使われ方

参考（公式情報など）

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