投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装において最大の障壁となる「ハルシネーション（事実に基づかない回答）」。その解決策として注目される「グラウンディング（Grounding）」のアプローチと、長文脈化が進むGeminiなどのモデルにおける「コンテキスト消失」を防ぐためのメモリ管理について、日本企業の視点から解説します。
ハルシネーション問題への技術的アプローチ：グラウンディング（Grounding）とは
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の企業導入において、経営層や現場担当者が最も懸念するのは「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」のリスクです。議事録の要約や社内規定の検索において、存在しない事実を捏造されては業務に支障をきたします。
この問題に対する現在のアプローチの主流が「グラウンディング（Grounding）」です。これは、AIの回答を特定の信頼できる情報源（社内ドキュメント、データベース、Web検索結果など）に「接地（ground）」させる手法を指します。最近の議論では、単にRAG（検索拡張生成）を使うだけでなく、AIが回答を生成するプロセスにおいて、対話的な「足場（Scaffolding）」を組むことで、根拠に基づいた回答を強制するアプローチが模索されています。
長文脈時代の新たな課題：「コンテキストの消失」とメモリ管理
Geminiをはじめとする最新モデルは、数百万トークンという長大なコンテキストウィンドウ（入力可能な情報量）を持てるようになりました。これにより、大量のマニュアルや過去の議事録を一度に読み込ませることが可能になりましたが、新たな課題も浮上しています。
それは「コンテキストの消失（Context Loss）」です。モデルが大量の情報を保持できたとしても、対話が進むにつれて重要な指示や前提条件を「忘れて」しまったり、情報の優先順位を見失ったりする現象です。元記事の議論でも触れられているように、これに対する解決策として「階層型メモリアーキテクチャ（Tiered memory architecture）」のような概念が重要視され始めています。
これは、人間の短期記憶と長期記憶のように、対話の中で常に維持すべき「核心的な指示（Core Instructions）」と、一時的な「参照情報」をシステム側で明確に区別して管理する仕組みです。単にプロンプトに詰め込むのではなく、システム側で記憶の階層を設計することが、精度の高いAIアプリケーションには不可欠になりつつあります。
日本企業におけるデータ整備の重要性
グラウンディングやメモリ管理といった技術は強力ですが、魔法ではありません。日本企業がこれらの技術を活用する際、最大のボトルネックになるのは「参照すべきデータの品質」です。
多くの日本企業では、業務知識が属人化していたり、ドキュメントがスキャンされたPDF（画像データ）のまま保存されていたり、「行間を読む」ことが前提の曖昧な記述であったりします。AIを「グラウンディング」させようにも、その「地面（データ）」がぬかるんでいては、正確な回答は期待できません。AI導入プロジェクトにおいては、モデルの選定以上に、社内データの構造化やクレンジング（AIが読みやすい形への整備）が成否を分けます。
日本企業のAI活用への示唆
ハルシネーションの抑制と実務適用に向け、日本の意思決定者とエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- 「正確さ」の定義と許容範囲の策定：ゼロリスク（ハルシネーション0%）を目指すとコストが無限大になります。人間による最終確認（Human-in-the-Loop）を前提としたワークフローを設計し、業務ごとに許容できるリスクレベルを定義してください。
- プロンプトエンジニアリングから「システム設計」へ：プロンプトの工夫だけでハルシネーションを防ぐには限界があります。RAGや階層型メモリのような、外部情報を確実に参照・維持させるためのシステムアーキテクチャへの投資が必要です。
- 「足場」となるデータの整備：AIに参照させる社内規定やマニュアルを、曖昧さを排した形式に書き直すことも重要です。これはAIのためだけでなく、業務標準化という観点でも日本企業にとってプラスになります。
技術は日々進化していますが、「信頼できるデータを用意し、適切な制約条件の中でAIを動かす」という本質は変わりません。ツールの機能に踊らされず、自社のデータ環境を見直すことから始めるのが賢明です。