論文の概要: From Fluent to Verifiable: Claim-Level Auditability for Deep Research Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13855v1
• Date: Sat, 14 Feb 2026 19:39:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.514745
• Title: From Fluent to Verifiable: Claim-Level Auditability for Deep Research Agents
• Title（参考訳）: フルエントから検証へ:ディープリサーチエージェントのクレームレベル聴取性
• Authors: Razeen A Rasheed, Somnath Banerjee, Animesh Mukherjee, Rima Hazra,
• Abstract要約: 研究生成が安価になるにつれて、監査可能性がボトルネックになる、と我々は主張する。 この観点からは,ディープリサーチエージェントの第一級設計および評価対象として,クレームレベルの監査性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.49451413641847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A deep research agent produces a fluent scientific report in minutes; a careful reader then tries to verify the main claims and discovers the real cost is not reading, but tracing: which sentence is supported by which passage, what was ignored, and where evidence conflicts. We argue that as research generation becomes cheap, auditability becomes the bottleneck, and the dominant risk shifts from isolated factual errors to scientifically styled outputs whose claim-evidence links are weak, missing, or misleading. This perspective proposes claim-level auditability as a first-class design and evaluation target for deep research agents, distills recurring long-horizon failure modes (objective drift, transient constraints, and unverifiable inference), and introduces the Auditable Autonomous Research (AAR) standard, a compact measurement framework that makes auditability testable via provenance coverage, provenance soundness, contradiction transparency, and audit effort. We then argue for semantic provenance with protocolized validation: persistent, queryable provenance graphs that encode claim--evidence relations (including conflicts) and integrate continuous validation during synthesis rather than after publication, with practical instrumentation patterns to support deployment at scale.
• Abstract（参考訳）: ディープリサーチエージェントは、数分で流動的な科学的レポートを作成し、注意深い読者は、主要な主張を検証し、実際のコストは読み取りではなく、どの文がどの文で、どの文が無視され、どこで証拠が矛盾しているかを確認する。 研究生成が安価になるにつれて、監査可能性がボトルネックとなり、主要なリスクは、独立した事実エラーから、クレーム・エビデンス・リンクが弱い、欠落している、あるいは誤解を招く科学的スタイルのアウトプットへとシフトする。 この観点からは、ディープリサーチエージェントの第一級設計および評価対象としてのクレームレベル監査可能性、長期水平障害モード(オブジェクトドリフト、過渡的制約、検証不能推論)の蒸留、およびオーディタブル自律調査(AAR)標準の導入、すなわち、オーディタビリティを前例のカバレッジ、前例の健全性、矛盾する透明性、監査作業を通じて検証可能にするコンパクトな測定フレームワークを提案する。 永続的でクエリ可能な証明グラフで、クレーム-エビデンス関係(競合を含む)を符号化し、出版後ではなく、合成中の連続的な検証を、大規模なデプロイメントをサポートするための実用的な計測パターンと統合する。

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