AI 検索におけるグラウンディングとは?
グラウンディングとは、AIモデルの回答をリアルタイムの検索結果などの外部情報源に結び付け、その主張が記憶だけでなく取得したコンテンツに基づくようにすることです。 グラウンディングされた回答は、各主張の出どころを示せます。グラウンディングされていない回答は、モデルが記憶から話しているものです。ブランドにとって、グラウンディングは、回答の土台があなたの最新のページなのか、それとも他者のページなのかを決めます。
グラウンディングはどのように動くのですか?
グラウンディングは、回答の時点でモデルに取得したコンテンツを渡し、回答の各部分をそれに結び付けることで機能します。Google は Grounding with Google Search を、Gemini モデルをリアルタイムのウェブコンテンツにつなぐものと説明しています。グラウンディングされた応答は、モデルが実行した検索クエリと、回答の範囲を情報源の URL に結び付ける引用注釈とともに返されます(Gemini API ドキュメント、2026年10月13日更新)。
Anthropic の Citations 機能は、主張ごとに、引用されたテキストそのものと情報源文書内でのその位置を返します。API がそのテキストを自ら抽出するため、Anthropic は、引用には提供された文書への有効なポインターが必ず含まれるとしています(Claude ドキュメント、2026年10月15日閲覧)。
どのエンジンが、何に基づいて回答をグラウンディングしていますか?
各エンジンは、それぞれの検索ソースでグラウンディングしています。
- Google AI Overviews と AI Mode:Google の検索インデックス。インデックス登録され、スニペットの対象となるページからの補助リンク付き。
- Microsoft Copilot:Microsoft のドキュメントによれば、自ら書いたクエリを Bing 検索サービスに送ります。
- ChatGPT:実行すると判断したウェブ検索。結果の URL がインラインで引用されます。
- Claude と Perplexity:それぞれ独自のウェブ検索。回答の横に情報源が表示されます。
グラウンディングは実例ではどう見えますか?
公開されている Tesla の例(2026年10月4日)では、Claude は「What is Tesla?」と「Is Tesla legit?」に、モデルがすでに知っていることから、情報源を引用せずに答えました。グラウンディングされていない回答です。購買者の質問25件では強くグラウンディングし、引用は351件、最も引用したサイトは en.wikipedia.org の16回、tesla.com は1回でした。
Google AI Overviews はすべての回答を Google のインデックスでグラウンディングし、「What is Tesla?」には同じ名前の磁気の単位から答え始めました。グラウンディングで回答は検証可能になりますが、正しい Tesla についての回答になるとは限りません。
グラウンディングがブランドにとって重要なのはなぜですか?
グラウンディングされた回答は、今月あなたが影響を与えられる部分だからです。今あるページを読むので、修正した価格や新しい比較ページは、クロールされれば回答に届きます。グラウンディングされていない回答は、新しいモデルが出るまで変わりません。
コンテンツの制御が効くのもこの部分です。Google-Extended を使うと、Gemini アプリや Vertex AI の Grounding with Google Search でのグラウンディングに Google がコンテンツを使ってよいかをサイト側で指定でき、Google はこれが Google 検索には影響しないとしています(Google のクローラーに関するドキュメント、2026年7月14日更新)。
Proofsource はグラウンディングをどう見せていますか?
Proofsource は、すべての回答を、引用されたページと、エンジンが報告する場合は実行した検索と一緒に保存します。そのため、グラウンディングされた回答と記憶による回答を見分け、それがどの情報源に基づいているかを確認できます。引用をご覧ください。
グラウンディングについてのよくある質問
グラウンディングでハルシネーションはなくなりますか?
モデルに情報源を与えることで減りますが、グラウンディングされた回答でも、情報源を読み違えたり、間違ったものを選んだり、2つを混ぜたりすることはあります。引用があるかどうかだけでなく、引用されたページを確認してください。
グラウンディングは RAG と同じですか?
密接に関連しています。RAG は取得してから書く手法で、グラウンディングは回答の主張を取得したものに結び付けることです。ほとんどの AI 検索エンジンは両方を行っています。
回答がグラウンディングされていたかはわかりますか?
たいていは情報源でわかります。グラウンディングされた回答は情報源を列挙するかリンクしています。情報源がまったくない回答は、モデルの記憶から書かれた可能性が高いです。
Google-Extended をブロックすると AI Overviews から外れますか?
いいえ。Google-Extended が対象とするのは、Gemini の学習と、Gemini アプリおよび Vertex AI でのグラウンディングです。Google は、AI Overviews を含む Google 検索での掲載や順位には影響しないとしています。
関連用語
- 検索拡張生成（RAG）
検索拡張生成（RAG）とは、言語モデルがまず関連する文書を検索して取得し、それを参照しながら回答を書く手法です。
- 学習データとリアルタイム検索
学習データはモデルが知識のカットオフ以前に学んだもの、リアルタイム検索は回答中にウェブで調べるもので、1 つのAI回答はどちらか一方、または両方に基づくことがあります。
- AIのハルシネーション
ハルシネーションとは、AIの回答に含まれる自信ありげな記述のうち、誤っているか根拠のないもので、誤った価格、存在しない機能、書かれたことのない情報源などがあります。
- Google-Extended
Google-Extended は robots.txt のトークンで、Google がクロールしたコンテンツを今後の Gemini モデルの学習や Gemini の回答のグラウンディングに使ってよいかを制御し、Google 検索には一切影響しません。
実例：Tesla、公開されているAIの回答、2026年10月4日：Proofsource による Tesla の初回スキャン。購買者の質問25問とブランドの質問5問を、4つのエンジンそれぞれで1問につき1回ずつ質問。1ブランドの小さなサンプルで、ベンチマークではなく例として示しています。
AI があなたを外している場所と、改善すべき点を確認。
どの購買者の質問があなたのブランドに言及しているか、代わりにどのブランドに言及しているか、何を改善すべきかを確認。200件の回答。25 Prompts/質問。主要AIエンジン。2日間。無料。 カード不要。
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
