信頼性を高める生成AIの新技術「グラウンディング」とは？企業向けモデルJamba 1.7の進化を探る

生成AIと企業の信頼性

生成AIが話題になってからというもの、多くの企業がその活用に乗り出しています。ただ、実際に業務で使おうとすると、「本当に正しいことを言っているのか？」という不安がつきまといますよね。AIが自信満々に間違った情報を出してしまう「幻覚（ハルシネーション）」は、今もなお大きな課題です。そんな中、イスラエル発のAI企業AI21 Labsが、企業向けに特化した新しい言語モデル「Jamba 1.7」を発表しました。このモデルは、AIの回答を“確かな情報”に基づかせる「グラウンディング（grounding）」という技術をさらに強化した点が注目されています。

グラウンディング技術の重要性

グラウンディングとは、簡単に言えば「AIが答えるときに、その根拠となる情報を明示し、それに忠実であるよう制御する」仕組みです。たとえば、社内文書や契約書など、企業独自のデータをもとにAIが回答することで、一般的な知識ではなく“自社の現実”に即した内容になるわけです。Jamba 1.7では、このグラウンディング精度を測るベンチマーク「FACTS」で高い評価を得ており、より信頼できる回答が可能になっています。

長文処理能力とハイブリッド構造

また、このモデルは256Kトークンという非常に長い文脈まで扱える点も特徴です。これはつまり、大量の文書や長い会話履歴を一度に読み込んで処理できるということ。従来は細切れの情報しか扱えず、文脈が途切れてしまうこともありましたが、この改善によってより一貫性のある回答が期待できます。そしてもうひとつ注目すべきなのは、「Transformer」と「State Space Model（SSM）」という2つのアーキテクチャを組み合わせたハイブリッド構造です。これによって、高速かつ効率的な処理と高精度な応答の両立が可能になりました。

技術的課題と未来への展望

もちろん、こうした技術にも課題はあります。たとえば、最新情報と過去の学習データとの間で矛盾が生じた場合、どちらを優先するか判断するのは簡単ではありません。また、「正確さ」を重視しすぎると、AIが答えられない場面も増えてしまいます。それでも、安全性や透明性への要求が高まる中で、このような“根拠あるAI”への取り組みは着実に前進していると言えるでしょう。

企業向けモデルの進化

この発表は、AI21 Labsがここ数年続けてきた「企業向け・信頼性重視」の方向性と一致しています。同社は2023年にも、大規模言語モデル「Jurassic-2」シリーズを公開し、その中でもRAG（検索連携生成）技術との統合によって業務利用への適応力を高めていました。今回のJamba 1.7は、その延長線上でさらに“現場で使えるAI”へと進化させた形です。一貫して「正確さ」「説明可能性」「効率性」にこだわり続けている点からも、この流れにはブレがないことがわかります。

安心して使える生成AIへ

生成AIはまだ発展途上ですが、「どうすれば安心して使えるか」という問いへの答えとして、“グラウンディング”という考え方はますます重要になっています。今回紹介したJamba 1.7も、その一歩先を行く試みと言えるでしょう。私たちユーザーとしても、「すごいことができる」だけでなく、「それをどう信頼して使うか」という視点から技術を見ることが求められている時代なのかもしれません。