グラウンディングとは
グラウンディング（Grounding） は、AIが生成する回答を実際のデータソースや事実に基づかせる技術です。AIの「もっともらしいが事実と異なる出力」（ハルシネーション）を防止する手段として重要視されています。
なぜグラウンディングが必要なのか？
LLMは学習データのパターンから文章を生成するため、事実と異なる情報をもっともらしく出力することがあります。グラウンディングにより以下が実現します。
- 出典付きの回答を生成できる
- 最新の情報に基づいた回答が可能になる
- ユーザーが情報の信頼性を検証できる
主なグラウンディング手法
1. RAG（検索拡張生成）
外部データベースから関連情報を検索し、プロンプトに含めてからAIに回答させます。
2. ツール連携
AIがAPIやデータベースに直接アクセスして、リアルタイム情報を取得します。
3. ファクトチェック層
AIの出力を別のシステムが検証し、事実と一致しない部分をフィルタリングします。
AEOとの関係は？
Google AI OverviewやChatGPT Searchは、グラウンディングの仕組みとしてWeb検索を利用しています。つまり、自社サイトが「グラウンディングのソース」として選ばれるかどうかがAEOの本質です。
構造化データ（Schema.org）、明確な著者情報、出典の明記は、AIが「この情報源は信頼できる」と判断するためのシグナルになります。
日本語コンテンツでは、出典リンクの明示と事実の正確性を担保することがグラウンディングのソースとして選ばれる鍵になります。