論文の概要: A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13110v1
• Date: Wed, 13 May 2026 07:20:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.873982
• Title: A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence
• Title（参考訳）: ディリジェンスによるベンチャーキャピタルのためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク
• Authors: Grigorios Alexandrou, Katerina Pramatari,
• Abstract要約: 我々は、ベンチャーキャピタルにおける企業デュリジェンスと市場分析のための完全に自動化された枠組みを提示する。 このシステムは,大規模言語モデルとリアルタイムWeb検索を組み合わせた,イベント駆動オーケストレーションアーキテクチャ上で動作する。 構造的フォールバック機構は、財務状況における幻覚を直接ターゲットとして、検証されていない数字を生成するのではなく、データ不在を明示的にフラグする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a fully automated multi-agent framework for corporate due diligence and market analysis in venture capital. The system runs on an event-driven orchestration architecture, combining Large Language Models (LLMs) with real-time web retrieval to synthesize unstructured data into structured investment intelligence. A central technical contribution is a programmatic extraction pipeline that reverse-engineers the frontend-to-backend communication of the Greek Business Registry ($Γ$.E.MH.), querying dynamic endpoints to retrieve official financial filings that are then parsed using a layout-aware OCR extractor. A structural fallback mechanism explicitly flags data absence rather than generating unverified figures, directly targeting hallucination in financial contexts. All workflow artifacts are publicly available to support replication.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ベンチャーキャピタルにおける企業デュリジェンスと市場分析のための、完全自動化されたマルチエージェントフレームワークを提案する。 このシステムはイベント駆動オーケストレーションアーキテクチャで動作し、Large Language Models(LLM)とリアルタイムWeb検索を組み合わせて、構造化されていないデータを構造化投資インテリジェンスに合成する。 中心となる技術的貢献は、ギリシャのビジネスレジストリ($E.MH.)のフロントエンドとバックエンドの通信をリバースエンジニアリングするプログラム抽出パイプラインであり、動的エンドポイントをクエリして、レイアウト対応のOCR抽出器を使用して解析される公式の財務書類を取得する。 構造的フォールバック機構は、財務状況における幻覚を直接ターゲットとして、検証されていない数字を生成するのではなく、データ不在を明示的にフラグする。 すべてのワークフローアーティファクトは、レプリケーションをサポートするために公開されている。

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