すべての大規模言語モデルには知識のカットオフ——学習データが終わる日付——があります。その日以降に起きたことを尋ねても、モデルは知りません。曖昧でも、部分的でもなく——その情報はモデルの中にまったく存在しないのです。YouTube 動画を要約するツールにとって、これは思った以上に重要です。人々が見る動画の多くは新しいものだからです：製品発表、速報ニュース、3日前にリリースされたモデル。トランスクリプトは、要約エンジンが一度も見たことのない世界について語っています。
さらに、もう一つの見えにくい問題があります：トランスクリプト自体がしばしば間違っているのです。クリエイターは記憶で話します。「2ドルくらい」と記憶された価格の実際の発売価格は $0.75。マグニチュード、日付、バージョン番号——人を誤らせるのにちょうど十分なだけずれています。間違いを忠実に繰り返す要約は、仕事をこなしながら、それでもあなたを欺いています。
ここで「Google 検索によるグラウンディング」の出番です。AI による動画要約であっても、「自動ファクトチェック」の選択肢をユーザーに提供すべきだと私たちは考えています。DeepSRT の設定に加わったオプトインのプレビュー機能「ウェブ検索グラウンディング」を有効にすると、Gemini は要約中に最新の検索結果で事実を検証し、自身のカットオフを越えて情報に手を伸ばし、間違いを訂正し、そのことを明記します。
実験1：間違った価格の主張
ある新しい AI モデルが「100万トークンあたり2ドルほどで、前世代より高い」と主張するトランスクリプトを与えました。実際の発売価格は100万入力トークンあたり $0.75——高いどころか、安くなっていました。
| トランスクリプトの主張 | グラウンディングなし | グラウンディングあり |
|---|---|---|
| 「100万トークンあたり約 $2、前世代より高い」 | 事実として繰り返した | ✅ 検索を実行し、公式価格ページを引用：「価格が上がったという誤解に反して……前世代より50%安い、100万入力トークンあたり $0.75 で発売」 |
実験2：捏造の地震報道
次はより難しいケース。スペインで実際に起きた地震について、都市、マグニチュード、曜日、被害状況をすべて意図的に間違えた偽のニューストランスクリプトです。この地震は数日前に発生しました——どのモデルの学習データよりも後で、正しく答えられるのはライブ検索だけです。
| 詳細 | トランスクリプト（誤） | グラウンディングなし | グラウンディングあり |
|---|---|---|---|
| 場所 | バルセロナ | 「Barcelona」を繰り返した | ✅「アンダルシア州グラナダ県」（Alhendín 付近）に訂正 |
| マグニチュード | 6.5 | 「マグニチュード 6.5」を繰り返した | ✅「マグニチュード 5.0 — 6.5 ではない」に訂正 |
| 時刻 | 水曜日の午後 | そのまま繰り返した | ✅「土曜日の未明」に訂正 |
| 被害 | 負傷者あり、建物倒壊 | 「建物が倒壊……複数の負傷者」を繰り返した | ✅「建物の倒壊はなく、負傷者の報告もない」に訂正 |
実験3：存在しないモデルバージョン
最も難しい種類の間違いは、実在するものの数字違いではなく、「そのもの自体が存在しない」ケースです。「Grok 3.6」を発表するトランスクリプトを書きました——このバージョンはリリースされたことがなく（数日前の実際の発表は Grok 4.6）、さらに間違ったベンチマークスコアと価格を加えました。
| 詳細 | トランスクリプト（誤） | グラウンディングなし | グラウンディングあり |
|---|---|---|---|
| バージョン | Grok 3.6（存在しない） | 「Grok 3.6」を繰り返し、気づかず | ✅ 実際のリリースを認識：「Grok 4.6（Grok 3.6 への言及を訂正…）」 |
| ベンチマーク | Intelligence Index で 75 | 「約 75」を繰り返した | ✅「75 ではなく 61」に訂正 |
| 価格 | 100万入力トークンあたり $5 | 「およそ5ドル」を繰り返した | ✅「100万入力トークンあたり $2.00、出力 $6.00」に訂正 |
| 会社名 | xAI（その後改名） | 「xAI」を繰り返した | ⚠️「xAI」のまま——改名は見逃された。実在する限界 |
書き残す価値のある部分
Google 検索をツールとして有効にしても、モデルが検索するようにはなりません。ある主張が確認に値するかどうかをリクエストごとに自分で判断し、最初のテストでは単に検索しませんでした——同じトランスクリプト、ツール有効、検索ゼロ、間違った数字がそのまま繰り返されました。出力は機能をオフにした場合と見分けがつきませんでした。
本物にしたのは、要約プロンプトに追加した一つの指示です：具体的な事実の主張——価格、日付、バージョン、統計——を最新情報と照合し、ソースが間違っていれば訂正して簡潔にそう述べること。この一行で、同じトランスクリプトが毎回検索をトリガーするようになりました。3回中3回、毎回出典を引用し、何を訂正したかを明示しました。
正直な制限
これはプレビューであり、意図的に範囲を狭くしています：
ベストエフォートであり、保証ではない。検索するかどうか、何を検索するか、どのソースを信頼するかは、すべて Gemini モデルがリクエストごとに判断します。捉えた間違いは訂正しますが——実験では多くを捉えました——グラウンディングは 100% の正確さを約束できません。勤勉なファクトチェッカーとして扱い、絶対の託宣とは思わないでください。
コストは増えます。グラウンディングされたリクエストは追加のトークンを消費し（検索結果がコンテキストに入ります）、検索自体も通常の生成とは別に課金されます。この機能を有効にするなら、まず Google アカウントに月次支出上限を設定してください——AI 文字起こしへの助言が、ここでは二重に当てはまります。
既定でオフ。グラウンディングされたリクエストは通常の生成とは別に課金され、要約ツールがウェブにアクセスすることは、アップデートで黙って変わるべきではなく、あなたが選ぶべき行動の変化です。
要約のみ。字幕の翻訳はグラウンディングを使いません——一文を翻訳するのに検索するものはなく、グラウンディングは字幕パイプラインが依存する構造化出力モードと互換性がありません。
訂正するのは主張であって、背景ではない。具体的な数字は確認されます。背景的な事実——実験3で静かに社名を変えた会社がそうだったように——は漏れることがあります。モデルは主張らしきものを検証するのであって、世界全体を再導出するわけではありません。
Gemini のみ。グラウンディングは Gemini の機能です。要約が他のプロバイダで動いている場合、このトグルはオフのままです。