読み：そーすぐらうんでぃんぐ ／ 分野：AI・生成AI
ソースグラウンディングとは、生成AIの回答を指定した資料や文書など根拠となる情報源に基づかせる仕組みです。
ソースグラウンディングとは、生成AIが回答を作る際に、社内資料や特定のWebページなど指定した情報源に根拠を置かせる仕組みです。AIの知識だけに頼らず、裏付けのある情報源から答えを導かせる点が特徴です。
意味
生成AI（文章などを作り出す人工知能）は、学習した大量のデータをもとに文章を作ります。そのため、事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまう「ハルシネーション」と呼ばれる現象が起こることがあります。ソースグラウンディングは、この問題を抑えるために、回答のもとになる文書やデータを明示的に与える手法です。具体的には、社内マニュアル、契約書、製品カタログ、WebページなどをAIに読み込ませ、その内容をもとにのみ回答するよう指示します。仕組みとしては、検索拡張生成（RAG）という技術が使われることが多く、質問に関連する文書を検索してからAIに渡し、それを根拠に回答を生成させます。回答と合わせて引用元を示せるようにする運用も一般的で、答えの信頼性を確認しやすくなります。
使われる場面と具体例
- 総務担当者が社内規定集をAIに読み込ませ、就業規則に関する質問にAIが正確に答えられるようにする場合に使います。
- カスタマーサポート部門が製品マニュアルを情報源として登録し、問い合わせ対応のAIチャットボットが誤った案内をしないようにする場合に使います。
- 営業担当者が自社の提案書や過去の見積り資料をもとに、顧客向け資料のたたき台をAIに作らせる場合に使います。
中小企業が押さえたい点
- 読み込ませる情報源が古い、または誤りを含んでいると、AIの回答もその影響を受けるため、情報源の更新管理が欠かせません。
- 回答に引用元を表示できる仕組みかどうかを確認すると、内容の検証がしやすくなります。
- 社外に出せない機密情報を情報源に含める場合は、情報漏洩を防ぐためのアクセス権限や保存先の管理が必要です。
よくある誤解
- ソースグラウンディングを使えば誤りが完全になくなると考えがちですが、情報源の解釈を誤ることもあるため、人による確認は引き続き必要です。
- 情報源を与えるだけで自動的に最新の内容に保たれると誤解されがちですが、情報源自体の更新作業は別途必要です。
よくある質問
Q. ソースグラウンディングと検索拡張生成（RAG）は同じ意味ですか。
A. 密接に関連しますが、RAGは実現するための技術方式を指し、ソースグラウンディングは回答を根拠ある情報源に基づかせるという考え方や取り組み全体を指します。
Q. 导入には専門知識が必要ですか。
A. 仕組みを構築する部分には技術的な知識が必要になることが多いですが、既存のサービスに情報源を登録するだけで使える製品もあります。
Q. どのような文書でも情報源にできますか。
A. テキスト化できる文書であれば多くの場合利用できますが、著作権や機密性に配慮し、利用範囲を社内で確認しておくことが望まれます。
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