論文の概要: A Multi-Agent AI System for Automated High School Transcript Processing: Collaborative Document Analysis at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13916v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 21:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.653963
• Title: A Multi-Agent AI System for Automated High School Transcript Processing: Collaborative Document Analysis at Scale
• Title（参考訳）: 高校文書自動処理のためのマルチエージェントAIシステム:大規模共同文書解析
• Authors: Ben Torkian, Jun Zhou,
• Abstract要約: マルチエージェントAIシステムによる変換解を提案する。 専門のエージェントが協力して 様々な転写フォーマットを 自動的に処理する インテリジェントな調整と通信を通じて 米国の13州にまたがる40の高校のリアル・ワールド・スクリプティングを評価したところ、エージェント・システムはすべての文書を処理し、専門家のマニュアル・レビューと比べて96.7%の精度で処理できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.505217332626521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Each year, college admissions offices face an overwhelming challenge: processing millions of high school transcripts, each with unique formats, grading systems, and layouts. This manual process creates operational bottlenecks that delay admissions decisions and consume valuable resources. We present a transformative solution through a multi-agent AI system where specialized agents collaborate to automatically process diverse transcript formats through intelligent coordination and communication. Our multi-agent architecture consists of three specialized agents-a Pattern Recognition Agent for format-specific parsing, a Semantic Analysis Agent for natural language understanding, and a Vision Intelligence Agent for multimodal document analysis-coordinated by an Orchestration Agent that manages agent communication and result reconciliation. Our key innovation lies in agent-based quality control using GPA extraction as a coordination signal, ensuring reliable agent collaboration and preventing critical information loss. When evaluated on 40 real world transcripts from high schools across 13 U.S. states, our agent system successfully processed every document, achieving 96.7% accuracy compared to expert manual review while maintaining practical processing speeds of 45 seconds per transcript. This work demonstrates how multi-agent coordination can solve complex document processing challenges, offering institutions a scalable, collaborative AI solution that preserves accuracy while dramatically reducing processing time.
• Abstract（参考訳）: 毎年、大学入学事務所は、何百万もの高校の書き起こしを処理し、それぞれ独自のフォーマット、グレーディングシステム、レイアウトなど、圧倒的な課題に直面している。 この手動のプロセスは、決定を遅らせ、貴重なリソースを消費する運用上のボトルネックを生み出します。 エージェントが協調して、インテリジェントなコーディネーションとコミュニケーションを通じて、さまざまな転写フォーマットを自動で処理する、マルチエージェントAIシステムを通じて、トランスフォーメーションソリューションを提案する。 我々のマルチエージェントアーキテクチャは、3つの特殊なエージェント-a Pattern Recognition Agent for format-specific parsing, A Semantic Analysis Agent for natural language understanding, and a Vision Intelligence Agent for multimodal document analysis-coordinated by an Orchestration Agent that manages agent communication and result reconciliationからなる。 我々の重要な革新は、GPA抽出を協調信号とし、信頼性の高いエージェント協調を確保し、重要な情報損失を防ぐエージェントベースの品質制御である。 米国の13州にまたがる40の高校のリアル・ワールド・スクリプティングを評価したところ、エージェント・システムはすべての文書を処理し、専門家のマニュアル・レビューと比べて96.7%の精度で処理し、1スクリプティングあたり45秒の実用的な処理速度を維持した。 この研究は、マルチエージェントのコーディネーションが複雑なドキュメント処理の課題をいかに解決できるかを示し、組織にスケーラブルで協調的なAIソリューションを提供し、処理時間を劇的に短縮する。

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