論文の概要: Meet Your New Client: Writing Reports for AI -- Benchmarking Information Loss in Market Research Deliverables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15817v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 12:05:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.086503
• Title: Meet Your New Client: Writing Reports for AI -- Benchmarking Information Loss in Market Research Deliverables
• Title（参考訳）: あなたの新しいクライアント:AIのためのレポートを書く -- 市場調査での情報損失をベンチマークする
• Authors: Paul F. Simmering, Benedikt Schulz, Oliver Tabino, Georg Wittenburg,
• Abstract要約: 本研究では,RAG導入時の情報損失を評価する。 テキストは確実に抽出されるが、チャートやダイアグラムのような複雑なオブジェクトから重要な情報が失われる。 これは、研究の洞察が翻訳で失われないようにするために、専門的でAIネイティブな成果物が必要であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As organizations adopt retrieval-augmented generation (RAG) for their knowledge management systems (KMS), traditional market research deliverables face new functional demands. While PDF reports and slides have long served human readers, they are now also "read" by AI systems to answer user questions. To future-proof reports being delivered today, this study evaluates information loss during their ingestion into RAG systems. It compares how well PDF and PowerPoint (PPTX) documents converted to Markdown can be used by an LLM to answer factual questions in an end-to-end benchmark. Findings show that while text is reliably extracted, significant information is lost from complex objects like charts and diagrams. This suggests a need for specialized, AI-native deliverables to ensure research insights are not lost in translation.
• Abstract（参考訳）: 組織が知識管理システム(KMS)に検索強化世代(RAG)を採用するにつれ、従来の市場調査成果物は新たな機能的要求に直面している。 PDFのレポートやスライドは長い間人間の読者に役立ってきたが、現在ではAIシステムによってユーザーの質問に答えられている。 本研究は今後,RAG導入時の情報損失について検討する。 PDF と PowerPoint (PPTX) の文書が Markdown に変換されて LLM が実際の質問にエンドツーエンドのベンチマークで答えられるかを比較する。 テキストは確実に抽出されるが、チャートやダイアグラムのような複雑なオブジェクトから重要な情報が失われる。 これは、研究の洞察が翻訳で失われないようにするために、専門的でAIネイティブな成果物が必要であることを示唆している。

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