論文の概要: The Human-AI Hybrid Delphi Model: A Structured Framework for Context-Rich, Expert Consensus in Complex Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09349v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 21:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.696447
• Title: The Human-AI Hybrid Delphi Model: A Structured Framework for Context-Rich, Expert Consensus in Complex Domains
• Title（参考訳）: Human-AI Hybrid Delphi Model:複雑なドメインにおけるコンテキストリッチ、エキスパートコンセンサスのための構造化フレームワーク
• Authors: Cathy Speed, Ahmed A. Metwally,
• Abstract要約: 本研究では,専門家のコンセンサス向上を目的としたHuman-AI Hybrid Delphi (HAH-Delphi) フレームワークの導入と評価を行う。 HAH-Delphiフレームワークは、高品質でコンテキストに敏感なコンセンサスを生成するためのフレキシブルでスケーラブルなアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Expert consensus plays a critical role in domains where evidence is complex, conflicting, or insufficient for direct prescription. Traditional methods, such as Delphi studies, consensus conferences, and systematic guideline synthesis, offer structure but face limitations including high panel burden, interpretive oversimplification, and suppression of conditional nuance. These challenges are now exacerbated by information overload, fragmentation of the evidence base, and increasing reliance on publicly available sources that lack expert filtering. This study introduces and evaluates a Human-AI Hybrid Delphi (HAH-Delphi) framework designed to augment expert consensus development by integrating a generative AI model (Gemini 2.5 Pro), small panels of senior human experts, and structured facilitation. The HAH-Delphi was tested in three phases: retrospective replication, prospective comparison, and applied deployment in two applied domains (endurance training and resistance and mixed cardio/strength training). The AI replicated 95% of published expert consensus conclusions in Phase I and showed 95% directional agreement with senior human experts in Phase II, though it lacked experiential and pragmatic nuance. In Phase III, compact panels of six senior experts achieved >90% consensus coverage and reached thematic saturation before the final participant. The AI provided consistent, literature-grounded scaffolding that supported divergence resolution and accelerated saturation. The HAH-Delphi framework offers a flexible, scalable approach for generating high-quality, context-sensitive consensus. Its successful application across health, coaching, and performance science confirms its methodological robustness and supports its use as a foundation for generating conditional, personalised guidance and published consensus frameworks at scale.
• Abstract（参考訳）: 専門家の合意は、証拠が複雑で矛盾し、直接処方薬に不十分な領域において重要な役割を果たす。 デルファイ研究、コンセンサス会議、体系的なガイドライン合成といった伝統的な手法は、高いパネル負担、解釈過剰化、条件付きニュアンスの抑制を含む、構造的だが顔の制限を提供する。 これらの課題は、情報過負荷、証拠の断片化、専門家のフィルタリングに欠ける公開ソースへの依存の増大によって悪化している。 本研究では、ジェニーニ2.5 Pro(ジェニーニ2.5 Pro)、シニアヒューマンエキスパートの小さなパネル、構造化ファシリテーションを統合することにより、専門家のコンセンサス開発を強化するために設計されたHuman-AI Hybrid Delphi(HAH-Delphi)フレームワークを紹介し、評価する。 HAH-Delphiは,2つの適用領域(耐久トレーニングと抵抗性,混合心/強度トレーニング)での再現性,予測比較,応用展開の3段階でテストされた。 AIは第1フェーズで専門家の結論の95%を再現し、第2フェーズでは上級人間の専門家と95%の方向性の合意を示したが、経験的および実用的ニュアンスに欠けていた。 第3フェーズでは、6人の上級専門家からなるコンパクトパネルが90%以上のコンセンサスを達成し、最終参加者の前に主題的な飽和に達した。 AIは、ばらつきの解決と飽和の加速をサポートする、一貫した文学的な足場を提供する。 HAH-Delphiフレームワークは、高品質でコンテキストに敏感なコンセンサスを生成するためのフレキシブルでスケーラブルなアプローチを提供する。 健康、コーチング、パフォーマンス科学にまたがるその成功例は、その方法論的堅牢性を確認し、条件付き、パーソナライズされたガイダンスと、大規模に公開されたコンセンサスフレームワークを生成するための基盤としての使用をサポートする。

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