論文の概要: Integrating Anomaly Detection into Agentic AI for Proactive Risk Management in Human Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19538v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 14:57:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.827929
• Title: Integrating Anomaly Detection into Agentic AI for Proactive Risk Management in Human Activity
• Title（参考訳）: 人間活動における能動的リスク管理のためのエージェントAIへの異常検出の統合
• Authors: Farbod Zorriassatine, Ahmad Lotfi,
• Abstract要約: 我々は、転倒検出と転倒予測は異常検出問題として有用であり、エージェントAIシステムによりより効果的に対処できると主張している。 即時展開の技術的要件は,本論文の範囲を超えているが,本論文では潜在的な価値を強調する概念的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6472101987306018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic AI, with goal-directed, proactive, and autonomous decision-making capabilities, offers a compelling opportunity to address movement-related risks in human activity, including the persistent hazard of falls among elderly populations. Despite numerous approaches to fall mitigation through fall prediction and detection, existing systems have not yet functioned as universal solutions across care pathways and safety-critical environments. This is largely due to limitations in consistently handling real-world complexity, particularly poor context awareness, high false alarm rates, environmental noise, and data scarcity. We argue that fall detection and fall prediction can usefully be formulated as anomaly detection problems and more effectively addressed through an agentic AI system. More broadly, this perspective enables the early identification of subtle deviations in movement patterns associated with increased risk, whether arising from age-related decline, fatigue, or environmental factors. While technical requirements for immediate deployment are beyond the scope of this paper, we propose a conceptual framework that highlights potential value. This framework promotes a well-orchestrated approach to risk management by dynamically selecting relevant tools and integrating them into adaptive decision-making workflows, rather than relying on static configurations tailored to narrowly defined scenarios.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIは、ゴール指向、積極的、自律的な意思決定能力を持ち、高齢者の転倒の持続的危険を含む、人間の活動における運動関連リスクに対処する魅力的な機会を提供する。 転倒予測と検出による転倒緩和への多くのアプローチにもかかわらず、既存のシステムはケア経路や安全クリティカルな環境をまたいだ普遍的な解決策としてはまだ機能していない。 これは主に、現実世界の複雑さ、特にコンテキスト認識の貧弱さ、高い誤報率、環境騒音、データ不足を継続的に扱うことの制限による。 我々は、転倒検出と転倒予測は異常検出問題として有用であり、エージェントAIシステムによりより効果的に対処できると主張している。 より広範に、この視点は、年齢関係の低下、疲労、環境要因から生じる、リスクの増加に関連する運動パターンの微妙な偏差を早期に識別することを可能にする。 即時展開の技術的要件は,本論文の範囲を超えているが,本論文では潜在的な価値を強調する概念的枠組みを提案する。 このフレームワークは、狭義のシナリオに合わせた静的な設定に頼るのではなく、適切なツールを動的に選択し、それらを適応的な意思決定ワークフローに統合することで、リスク管理に対する十分に整合したアプローチを促進する。

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