論文の概要: AI Agents-as-Judge: Automated Assessment of Accuracy, Consistency, Completeness and Clarity for Enterprise Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22485v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 17:46:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.406547
• Title: AI Agents-as-Judge: Automated Assessment of Accuracy, Consistency, Completeness and Clarity for Enterprise Documents
• Title（参考訳）: AIエージェント・アズ・ジャッジ:企業文書の正確性、一貫性、完全性、明確性の自動評価
• Authors: Sudip Dasgupta, Himanshu Shankar,
• Abstract要約: 本研究では,AIエージェントを用いた高度に構造化された企業文書の自動レビューのためのモジュール型マルチエージェントシステムを提案する。 LangChain、CrewAI、TruLens、Guidanceといった現代的なオーケストレーションツールを使用して、文書のセクション単位での評価を可能にする。 99%の情報一貫性(人間の場合は92%)を実現し、エラーとバイアス率を半減させ、1文書あたりの平均レビュー時間を30分から2.5分に短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a modular, multi-agent system for the automated review of highly structured enterprise business documents using AI agents. Unlike prior solutions focused on unstructured texts or limited compliance checks, this framework leverages modern orchestration tools such as LangChain, CrewAI, TruLens, and Guidance to enable section-by-section evaluation of documents for accuracy, consistency, completeness, and clarity. Specialized agents, each responsible for discrete review criteria such as template compliance or factual correctness, operate in parallel or sequence as required. Evaluation outputs are enforced to a standardized, machine-readable schema, supporting downstream analytics and auditability. Continuous monitoring and a feedback loop with human reviewers allow for iterative system improvement and bias mitigation. Quantitative evaluation demonstrates that the AI Agent-as-Judge system approaches or exceeds human performance in key areas: achieving 99% information consistency (vs. 92% for humans), halving error and bias rates, and reducing average review time from 30 to 2.5 minutes per document, with a 95% agreement rate between AI and expert human judgment. While promising for a wide range of industries, the study also discusses current limitations, including the need for human oversight in highly specialized domains and the operational cost of large-scale LLM usage. The proposed system serves as a flexible, auditable, and scalable foundation for AI-driven document quality assurance in the enterprise context.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,AIエージェントを用いた高度に構造化された企業文書の自動レビューのためのモジュール型マルチエージェントシステムを提案する。 構造化されていないテキストや限定されたコンプライアンスチェックに焦点を当てた以前のソリューションとは異なり、このフレームワークはLangChain、CrewAI、TruLens、Guidanceといった現代的なオーケストレーションツールを活用して、正確性、一貫性、完全性、明確性のための文書のセクション単位での評価を可能にする。 テンプレートコンプライアンスや事実的正当性といった個別のレビュー基準に責任を負う専門エージェントは、必要に応じて並列またはシーケンスで運用する。 評価出力は標準化されたマシン可読スキーマに強制され、下流の分析と監査性をサポートする。 継続的監視と人間レビュアーによるフィードバックループは、反復的なシステム改善とバイアス軽減を可能にする。 AIエージェント・アズ・ジャッジ(Agen-as-Judge)システムは、重要な領域において、99%の情報一貫性(vs.92%が人間)を達成すること、エラーとバイアス率を半減すること、平均レビュー時間を1文書あたり30分から2.5分に短縮すること、そしてAIと専門家の人間の判断の間で95%の合意率で、人間のパフォーマンスに近づいたか、あるいは上回ったことを定量的評価が示している。 この研究は、幅広い産業に期待する一方で、高度に専門化されたドメインにおける人間の監視の必要性や、大規模LLMの使用の運用コストなど、現在の制限についても論じている。 提案システムは,企業コンテキストにおけるAI駆動型文書品質保証の柔軟性,監査性,スケーラブルな基盤として機能する。

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