論文の概要: X-SYNTH: Beyond Retrieval -- Enterprise Context Synthesis from Observed Digital Human Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15505v2
• Date: Wed, 20 May 2026 23:24:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:41.852426
• Title: X-SYNTH: Beyond Retrieval -- Enterprise Context Synthesis from Observed Digital Human Attention
• Title（参考訳）: X-SYNTH:Beyond Retrieval -- 観測されたデジタル人間の注意からのエンタープライズコンテキスト合成
• Authors: Guruprasad Raghavan, George Nychis, Rohan Narayana Murthy,
• Abstract要約: 本稿では,デジタルヒューマンアテンションに基づく企業コンテキスト合成のためのフレームワークであるX-SYNTHを提案する。 X-SYNTHは、個々の行動ベースラインをデジタルツインシグナチャ(DTS)としてモデル化する 4段階のパイプラインは、クエリの埋め込みではなく、行動パターンに基づいてランク付けされたコンテキストを組み立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In enterprise operations, the context required for an AI agent task is scattered across systems of record, static information stores, and communication channels. What is stored is system state, a lossy representation of the work that actually happened. The prevailing approach retrieves by matching request content to what is stored; for narrow requests this works well. But synthesis quality depends on knowing what to surface and how to interpret it: knowledge specific to each organization, team, and individual, present in behavioral patterns, absent from any retrieval index. For the agentic task of proposing enterprise-valuable leads to sellers, this approach breaks down: True Lead Rate is low, False Lead Rate is high, and the model has no mechanism to improve. We present X-SYNTH, a framework for enterprise context synthesis grounded in digital human attention, the digitally observable interaction signatures of each worker, encoding what they did, the sequence in which they did it, and implicit reward signals. Behavioral traces preceding positive outcomes are distinguishable from those that did not, without external labeling. X-SYNTH models each individual's behavioral baseline as a Digital Twin Signature (DTS) and selects among seven attention filters, Proportional, Inverse, Differential, Recurrent, Comparative, Sequential, and Collective, per individual and per query, to identify causally relevant activity signatures. A four-stage pipeline assembles ranked context grounded in behavioral patterns rather than query embeddings. A frontier model unaided achieves 9.5% True Lead Rate (TLR) with 90.5% False Lead Rate (FLR). Augmented with X-SYNTH, TLR rises to 61.9% (6.5x) while FLR falls to 18.8%. Enterprise context synthesis is not a retrieval problem. It is a relevance problem, and digital human attention is its most reliable ground truth.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズオペレーションでは、AIエージェントタスクに必要なコンテキストは、レコード、静的情報ストア、通信チャネルのシステムに分散する。 格納されているのはシステム状態であり、実際に発生した作業の損失のある表現である。 一般的なアプローチは、リクエスト内容と格納されているものとを一致させることで検索する。 しかし、合成の品質は、何を表面化し、どのように解釈するかを知ることに依存する。組織、チーム、個人に特有の知識は、どんな検索指標も欠如している。 企業価値の高いリードを売り手へ提案する代理的なタスクでは、このアプローチは崩壊する。 真のリードレートは低く、偽リードレートは高く、モデルには改善のメカニズムがない。 本稿では,デジタル人間の注意を基盤とした企業コンテキスト合成のためのフレームワークであるX-SYNTHについて述べる。 ポジティブな結果に先行する行動的痕跡は、外部のラベル付けなしでは、そうでないものと区別できる。 X-SYNTHは、個々の行動ベースラインをDigital Twin Signature (DTS)としてモデル化し、7つの注意フィルタ(Proportional, Inverse, Differential, Recurrent, Comparison, Sequential, and Collective)の中から選択し、因果関係のアクティビティシグネチャを特定する。 4段階のパイプラインは、クエリの埋め込みではなく、行動パターンに基づいてランク付けされたコンテキストを組み立てる。 フロンティアモデルは9.5%の真のリードレート(TLR)と90.5%の偽リードレート(FLR)を達成している。 X-SYNTHにより、TLRは61.9% (6.5x)に上昇し、FLRは18.8%に低下する。 エンタープライズコンテキスト合成は検索の問題ではない。 関連性の問題であり、デジタル人間の注意は最も信頼できる基礎的真実である。

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