論文の概要: Decision Evidence Maturity Model for Agentic AI: A Property-Level Method Specification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04093v1
- Date: Wed, 29 Apr 2026 09:59:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.426028
- Title: Decision Evidence Maturity Model for Agentic AI: A Property-Level Method Specification
- Title（参考訳）: エージェントAIのための決定エビデンス成熟度モデル:プロパティレベルメソッド仕様
- Abstract要約: エージェントAIシステムは、実行テレメトリを通じて大規模な意思決定証拠を生成するが、プロパティレベルの再構築は失敗することが多い。
このパターンをコンテナ誤認(container fallacy)と呼んでいます。
本稿では,エージェント決定のための特性レベル再構成法であるDecision Evidence Maturity Model (DEMM)を提案する。
- 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: Agentic AI systems produce decision evidence at scale through execution telemetry, but property-level reconstruction often fails when an external party asks a specific governance question about a specific decision: the assembled evidence is insufficient to answer it. We name this pattern the container fallacy: the automatic equation of evidence-container presence with audit sufficiency. This paper specifies the Decision Evidence Maturity Model (DEMM), a property-level reconstructability method for agentic decisions. DEMM classifies evidence sufficiency into four executable categories plus a protocol-level "conflicting" category and aggregates per-property verdicts into a five-level capability rubric anchored to the established maturity-model lineage. The open-source Decision Trace Reconstructor ships ten executable adapter-fallback classes spanning vendor SDKs, protocol traces, public-postmortem prose, and generic JSONL records. A reproducible feasibility exercise runs the protocol on 140 synthetic scenarios plus three public incidents; the resulting completeness range (53.6% to 100%) is implementation behaviour, not external validation.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、実行テレメトリを通じて大規模な意思決定エビデンスを生成するが、外部の当事者が特定の決定について特定のガバナンス質問をしたとき、プロパティレベルの再構築は失敗することが多い。
このパターンをコンテナ誤認(container fallacy)と呼んでいます。
本稿では,エージェント決定のための特性レベル再構成法であるDecision Evidence Maturity Model (DEMM)を提案する。
DEMMは、エビデンスを4つの実行可能なカテゴリに分類し、プロトコルレベルの「コンプリケーション」カテゴリと、確立された成熟度モデル系統に固定された5レベル機能ルーリックにパープロパリティの評定を集約する。
オープンソースのDecision Trace Reconstructorは、ベンダSDK、プロトコルトレース、公開後文、JSONLレコードにまたがる10の実行可能なアダプタフォールバッククラスを出荷する。
再現可能な実行可能演習は、140の合成シナリオと3つの公開インシデントでプロトコルを実行し、結果として完全な範囲(53.6%から100%)は、外部の検証ではなく実装の振る舞いである。
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