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Microsoft AI（米国ワシントン州）は、従来型検索エンジンとAI向けグラウンディング基盤の違いについて説明する技術ブログを公開した。検索は「どのページを見るべきか」を提示する一方、AIグラウンディングは「どの情報を回答生成に利用できるか」を判断する役割を担うという。

同社によると、従来の検索基盤ではドキュメント単位で関連性や鮮度を評価する設計が中心だったが、AIシステムでは事実単位の情報抽出や出典管理、矛盾検知などが重要になると説明。AI回答では複数ソースが単一文に統合されるため、誤情報が連鎖的に拡大するリスクがあるとしている。

また、AI向けグラウンディングでは、情報の鮮度や証拠の強度、帰属情報の品質が従来以上に重要になると指摘。検索では人間が結果を見比べて修正可能だったが、AIでは回答そのものが確定的に提示されるため、十分な裏付けがない場合は「回答しない」という判断も必要になるとの見方を示した。

Microsoft AIは、グラウンディングは検索を置き換えるものではなく、既存の検索インフラを基盤として発展する技術と説明。今後は、AIシステムが提示する情報の信頼性や検証可能性をどう測定するかが重要課題になるとして、AI時代の検索品質指標の再定義が求められると述べた。