論文の概要: An Interactive Multi-Agent System for Evaluation of New Product Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05980v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 07:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.286532
• Title: An Interactive Multi-Agent System for Evaluation of New Product Concepts
• Title（参考訳）: 新製品コンセプト評価のための対話型マルチエージェントシステム
• Authors: Bin Xuan, Ruo Ai, Hakyeon Lee,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)を用いた自動アプローチを提案する。 提案システムは,R&Dやマーケティングといった専門分野を代表する8つの仮想エージェントからなるチームから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Product concept evaluation is a critical stage that determines strategic resource allocation and project success in enterprises. However, traditional expert-led approaches face limitations such as subjective bias and high time and cost requirements. To support this process, this study proposes an automated approach utilizing a large language model (LLM)-based multi-agent system (MAS). Through a systematic analysis of previous research on product development and team collaboration, this study established two primary evaluation dimensions, namely technical feasibility and market feasibility. The proposed system consists of a team of eight virtual agents representing specialized domains such as R&D and marketing. These agents use retrieval-augmented generation (RAG) and real-time search tools to gather objective evidence and validate concepts through structured deliberations based on the established criteria. The agents were further fine-tuned using professional product review data to enhance their judgment accuracy. A case study involving professional display monitor concepts demonstrated that the system's evaluation rankings were consistent with those of senior industry experts. These results confirm the usability of the proposed multi-agent-based evaluation approach for supporting product development decisions.
• Abstract（参考訳）: 製品コンセプト評価は、企業における戦略的リソース割り当てとプロジェクトの成功を決定する重要な段階である。 しかし、従来の専門家主導のアプローチは、主観的バイアスや高い時間とコストの要求といった制限に直面します。 このプロセスを支援するために,大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)を用いた自動アプローチを提案する。 製品開発とチームコラボレーションに関するこれまでの研究の体系的な分析を通じて、本研究は2つの主要な評価次元、すなわち技術的実現可能性と市場実現可能性を確立した。 提案システムは,R&Dやマーケティングといった専門分野を代表する8つの仮想エージェントからなるチームから構成される。 これらのエージェントは、検索強化世代(RAG)とリアルタイム検索ツールを使用して、客観的なエビデンスを収集し、確立された基準に基づいて構造化された検討を通して概念を検証する。 これらのエージェントは、彼らの判断精度を高めるために、プロの製品レビューデータを使用してさらに微調整された。 専門的なディスプレイモニターの概念を取り入れたケーススタディでは、システムの評価ランクがシニア産業の専門家と一致していることが示されている。 これらの結果は,製品開発決定を支援するためのマルチエージェントによる評価手法の有用性を確認した。

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