論文の概要: Agentic Control Center for Data Product Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10133v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 18:15:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.649632
• Title: Agentic Control Center for Data Product Optimization
• Title（参考訳）: データ製品最適化のためのエージェント制御センター
• Authors: Priyadarshini Tamilselvan, Gregory Bramble, Sola Shirai, Ken C. L. Wong, Faisal Chowdhury, Horst Samulowitz,
• Abstract要約: 専門的なAIエージェントによるデータ製品改善を自動化するシステムを提案する。 質問の回答、多次元品質メトリクスの監視、そしてループ内の人的制御のサポートにより、データは観測可能で精錬可能な資産に変換される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.534822229262725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data products enable end users to gain greater insights about their data by providing supporting assets, such as example question-SQL pairs which can be answered using the data or views over the database tables. However, producing useful data products is challenging, and typically requires domain experts to hand-craft supporting assets. We propose a system that automates data product improvement through specialized AI agents operating in a continuous optimization loop. By surfacing questions, monitoring multi-dimensional quality metrics, and supporting human-in-the-loop controls, it transforms data into observable and refinable assets that balance automation with trust and oversight.
• Abstract（参考訳）: データ製品により、エンドユーザは、データベーステーブル上のデータやビューを使用して回答できるQQ-SQLペアのような、サポートアセットを提供することで、データに関するより深い洞察を得ることができる。 しかし、有用なデータ製品を作ることは困難であり、通常、ドメインの専門家が支援資産を手作業で作らなければならない。 本稿では,連続最適化ループで動作するAIエージェントを通じて,データ製品の改善を自動化するシステムを提案する。 疑問の解決、多次元品質メトリクスの監視、そして人間のループ制御のサポートによって、データは監視可能な、再定義可能な資産に変換され、自動化と信頼と監視のバランスをとる。

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