論文の概要: Multi-Agent Legal Verifier Systems for Data Transfer Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10925v1
- Date: Fri, 14 Nov 2025 03:32:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.41475
- Title: Multi-Agent Legal Verifier Systems for Data Transfer Planning
- Title（参考訳）: データ転送計画のためのマルチエージェント法定検証システム
- Authors: Ha-Thanh Nguyen, Wachara Fungwacharakorn, Ken Satoh,
- Abstract要約: AIによるデータ転送計画における法的コンプライアンスは、厳格なプライバシー規制の下でますます重要になっている。
本稿では,法令解釈,ビジネスコンテキスト評価,リスク評価のために,コンプライアンスチェックを専門エージェントに分解するマルチエージェント法定検証手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.286589966480548
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Legal compliance in AI-driven data transfer planning is becoming increasingly critical under stringent privacy regulations such as the Japanese Act on the Protection of Personal Information (APPI). We propose a multi-agent legal verifier that decomposes compliance checking into specialized agents for statutory interpretation, business context evaluation, and risk assessment, coordinated through a structured synthesis protocol. Evaluated on a stratified dataset of 200 Amended APPI Article 16 cases with clearly defined ground truth labels and multiple performance metrics, the system achieves 72% accuracy, which is 21 percentage points higher than a single-agent baseline, including 90% accuracy on clear compliance cases (vs. 16% for the baseline) while maintaining perfect detection of clear violations. While challenges remain in ambiguous scenarios, these results show that domain specialization and coordinated reasoning can meaningfully improve legal AI performance, providing a scalable and regulation-aware framework for trustworthy and interpretable automated compliance verification.
- Abstract（参考訳）: 個人情報保護法(APPI)などの厳格なプライバシー規制の下で、AIによるデータ転送計画における法的コンプライアンスがますます重要になっている。
本稿では, 規則解釈, ビジネスコンテキスト評価, リスク評価のための特殊エージェントにコンプライアンスチェックを分解し, 構造化合成プロトコルを介して協調する多エージェント法定検証器を提案する。
本システムは,200件の修正APPI条第16条に明確に定義された真理ラベルと複数の性能指標を有する階層化されたデータセットに基づいて評価し,クリアコンプライアンスケースの90%の精度を含む,単一エージェントベースラインよりも21ポイント高い72%の精度を達成し,クリア違反の完全な検出を維持した。
課題はあいまいなシナリオに留まるが、これらの結果は、ドメインの特殊化と調整された推論が、法的AIのパフォーマンスを有意義に改善し、信頼性と解釈可能な自動コンプライアンス検証のためのスケーラブルで規制対応のフレームワークを提供することを示している。
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