4段パイプラインのどこに位置するのか？
主要なAIエンジンの回答は4段階で作られます。第1段の検索で候補情報を集め、第2段のグラウンディングで「この情報は根拠を持つか」を確認し、第3段で回答文を生成し、第4段で引用リンクを付けます。グラウンディングは「拾われた」と「語られた」の間の関門です。検索で上位にいても、この段階で落ちれば回答には現れません。パイプラインの全体像はAIエンジンの仕組みを参照してください。
何が突合され、何が落とされるのか？
突合されるのは主に事実の核です：会社名・製品名、設立年、所在地、価格、スペック、営業時間。公式サイト、ディレクトリ、レビュー媒体、SNS、Wikipediaといった複数の情報源が照合され、一致が取れた事実ほど自信スコアが上がります。逆に、公式サイトは2012年設立、ディレクトリは2010年、SNSは2015年——という状態は、どれが正しいか判断できないシグナルになり、エンジンはリスク回避のために言及自体を見送ります。間違っているより、矛盾しているほうが致命的です。
実行チェックリスト
- エンティティ台帳を1枚作り、正式名称・別名・設立年・所在地・連絡先・事業内容を確定値として固定する——エンティティ設計
- 公式サイトのOrganization Schemaに台帳の値を入れ、sameAsで外部情報源と双方向接続する
- ビジネスプロフィール・主要ディレクトリ・SNSプロフィールを台帳と一字一句一致させる
- 数字には出典と日付を付ける——検証可能な記述はグラウンディングを通りやすい信頼シグナル
- 四半期ごとに全情報源を棚卸しし、古い記載・誤記載を各プラットフォームの手続きで訂正する——情報源グラフ
よくある落とし穴
「AIが勝手に間違える」とハルシネーション扱いするのは早計です。調べると、たいてい情報源のどこかに古い値が残っています。AIは情報源の矛盾を映す鏡であり、修正はAI側ではなく情報源側から行います。もう1つの落とし穴は、訂正後の検証をしないことです。同一質問セットで再測し、回答が修正されたかをスクリーンショットで確認するまでが作業です。手順は計測SOPを参照してください。
よくある質問
グラウンディングとファクトチェックは同じ？
似ていますが厳密には違います。ファクトチェックは真偽の判定、グラウンディングは「複数情報源での裏付け確認」です。真実でも裏付けが1箇所しかなければ自信スコアは上がらず、言及が見送られることがあります。
自社サイトだけ正確なら大丈夫？
不十分です。グラウンディングは第三者情報源を含む網全体を突合するため、古いディレクトリ記載が残っていれば矛盾は解消しません。台帳を正典として外部情報源まで一致させる必要があります。
矛盾を直せばすぐ回答は修正される？
情報源の再クロールとインデックス更新に時間がかかるため、通常は数週間〜90日程度の幅を見てください。修正→再測→確認のサイクルを月次計測に組み込むのが確実です。