論文の概要: Auditing and Controlling AI Agent Actions in Spreadsheets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20070v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 00:32:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.889949
• Title: Auditing and Controlling AI Agent Actions in Spreadsheets
• Title（参考訳）: スプレッドシートにおけるAIエージェントアクションの監査と制御
• Authors: Sadra Sabouri, Zeinabsadat Saghi, Run Huang, Sujay Maladi, Esmeralda Eufracio, Sumit Gulwani, Souti Chattopadhyay,
• Abstract要約: AIエージェントは、開始から終了まで自律的に洗練された多段階の知識ワークを実行することができる。 ユーザがアウトプットを受け取るまでには、すべての基本的な決定は、その関与なしにすでに行われています。 我々は、監査可能な制御可能なアクションに実行を分解するスプレッドシートAIエージェントであるPistaを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.249091427192786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in AI agent capabilities have outpaced users' ability to meaningfully oversee their execution. AI agents can perform sophisticated, multi-step knowledge work autonomously from start to finish, yet this process remains effectively inaccessible during execution, often buried within large volumes of intermediate reasoning and outputs: by the time users receive the output, all underlying decisions have already been made without their involvement. This lack of transparency leaves users unable to examine the agent's assumptions, identify errors before they propagate, or redirect execution when it deviates from their intent. The stakes are particularly high in spreadsheet environments, where process and artifact are inseparable. Each decision the agent makes is recorded directly in cells that belong to and reflect on the user. We introduce Pista, a spreadsheet AI agent that decomposes execution into auditable, controllable actions, providing users with visibility into the agent's decision-making process and the capacity to intervene at each step. A formative study (N = 8) and a within-subjects summative evaluation (N = 16) comparing Pista to a baseline agent demonstrated that active participation in execution influenced not only task outcomes but also users' comprehension of the task, their perception of the agent, and their sense of role within the workflow. Users identified their own intent reflected in the agent's actions, detected errors that post-hoc review would have failed to surface, and reported a sense of co-ownership over the resulting output. These findings indicate that meaningful human oversight of AI agents in knowledge work requires not improved post-hoc review mechanisms, but active participation in decisions as they are made.
• Abstract（参考訳）: AIエージェント能力の進歩は、ユーザが実行を有意義に監視する能力を上回っている。 AIエージェントは、開始から終了まで、高度で多段階の知識処理を自律的に行うことができるが、このプロセスは実行中に事実上アクセス不能であり、しばしば中間的推論と出力の中に埋もれている。 この透明性の欠如により、ユーザはエージェントの仮定を調べたり、伝播する前にエラーを特定したり、意図から逸脱した時に実行をリダイレクトすることができない。 特に、プロセスとアーティファクトが分離できないスプレッドシート環境では、利害関係は高い。 エージェントが行う各決定は、ユーザーに属し、反射する細胞に直接記録される。 これは、実行を監査可能なコントロール可能なアクションに分解し、エージェントの意思決定プロセスと各ステップで介入する能力の可視性を提供する、スプレッドシートAIエージェントである。 定式化研究 (N = 8) と,Pistaをベースラインエージェントと比較した要約的評価 (N = 16) により, 実行の活発な関与がタスクの成果だけでなく, タスクに対するユーザの理解, エージェントの認識, ワークフローにおける役割意識に影響を及ぼすことを示した。 ユーザは、エージェントの行動に反映された自身の意図を特定し、ホット後のレビューが表面化しなかったであろうエラーを検出し、結果のアウトプットに対する共同所有意識を報告した。 これらの結果は、知識労働におけるAIエージェントの有意義な人的監視は、ポストホックレビューのメカニズムを改善する必要はなく、意思決定に積極的に参加する必要があることを示唆している。

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