グラウンディング（根拠付け）（Grounding） | AI Reliability Catalog

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質問に答える前に関連資料を検索し、取得した資料を回答生成時の参照情報としてモデルに渡してから回答させる。

区別・注意

このCatalogでは、Groundingを**過程・システム側の概念**、Groundednessを**生成結果側の性質**として分けます。RAGはGroundingを実現する方法の一つになり得ますが、同義ではありません。情報を検索していても、モデルがその内容を無視したり誤解したりすれば、出力が十分に根拠付けられるとは限りません。

用語上の注意

GroundingとGroundednessの区別は、このCatalogの編集上の整理であり、研究分野全体の標準化された用語体系ではありません。「グラウンディング（根拠付け）」という日本語表現も説明用で、形式的な標準訳を主張するものではありません。

Evidence

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Overview of the TREC 2025 Retrieval Augmented Generation Track

SRC-F02-013

タイトル: Overview of the TREC 2025 Retrieval Augmented Generation Track
著者・組織: NIST TREC 2025
年: 2025
種別: official evaluation proceeding
公開状態: published
対応する用語・主張: Grounding, completeness, attribution, retrieval/relevance, RAG evaluation
範囲: shared-task operationalization。標準定義ではない。
アクセス・版: official proceedings page。
URL / DOI: https://pages.nist.gov/trec-browser/trec34/rag/proceedings/

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

SRC-F02-005

タイトル: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
著者・組織: Lewis et al.
年: 2020
種別: NeurIPS original peer-reviewed research
公開状態: published
対応する用語・主張: RAG definition, retrieval + parametric generation, factuality benefit
範囲: original RAG architecture。今日の全RAG variationを包含しない。
アクセス・版: published proceedings。
URL / DOI: NeurIPS 2020 proceedings URL

FaithfulRAG: Fact-Level Conflict Modeling for Context-Faithful Retrieval-Augmented Generation

SRC-F02-008

タイトル: FaithfulRAG: Fact-Level Conflict Modeling for Context-Faithful Retrieval-Augmented Generation
著者・組織: Zhang et al.
年: 2025
種別: ACL original peer-reviewed research
公開状態: published
対応する用語・主張: Grounding, Faithfulness, Knowledge Conflict, RAG limitations
範囲: conflict-focused RAG setting。strict context adherenceにもfailure modeがある。
アクセス・版: published ACL。
URL / DOI: 10.18653/v1/2025.acl-long.1062

Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models

SRC-F02-012

タイトル: Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models
著者・組織: Wang et al.
年: 2025
種別: ACL original peer-reviewed research
公開状態: published
対応する用語・主張: Retrieval Failure, RAG, Knowledge Conflict
範囲: controlled RAG analyses。全retrievers/domainsへの万能推論は不可。
アクセス・版: published ACL。
URL / DOI: 10.18653/v1/2025.acl-long.1476

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