論文の概要: RADAR: Readiness for AI Discovery and Agentic Reach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28480v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 16:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:56.029829
• Title: RADAR: Readiness for AI Discovery and Agentic Reach
• Title（参考訳）: RADAR:AI発見とエージェントリーチの準備
• Abstract要約: 政府は、ウェブサイトではなく、AIシステムを通じて市民に会うようになっている。 RADARは166カ国でこのシステムが機能するかどうかを測定している。 166カ国の1つで、平均的なエージェントの操作性スコアを超える情報的正当性スコアが与えられる。
• 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: Governments increasingly meet citizens through an AI system rather than a website. RADAR (Readiness for AI Discovery and Agentic Reach) measures whether that system works, across 166 countries and on two tasks: whether a chatbot can give a correct, officially sourced, country-specific answer about a public service (informational legibility), and whether an automated agent can reach the service to act on it (agent operability). The central finding is that AI can describe public services far better than it can reach them. In every one of the 166 countries, informational legibility scores exceed average agent operability scores under RADAR's respective measures, and the gap does not shrink with national wealth. Income and language explain only part of the pattern, and several governments perform far better or worse than their resources predict. The two failures have different correlates and different fixes. Whether AI can describe a service is associated with how well a country's main administrative language is represented in web-scale corpora, which a government cannot change quickly. Whether an agent can reach it is associated with the country's national web presence, which a government can change now. Traditional digital-government rankings miss the second problem entirely. RADAR lets governments at any income level see it and offers a concrete agenda to fix it, so that public services are not only described by AI but actually reachable through it.
• Abstract（参考訳）: 政府は、ウェブサイトではなく、AIシステムを通じて市民に会うようになっている。 RADAR(Readiness for AI Discovery and Agentic Reach)は、そのシステムが166カ国で、そして2つのタスクで機能するかどうかを測定する。 中心的な発見は、AIが公共サービスを彼らが到達できるよりもはるかにうまく表現できるということだ。 166カ国のどの国でも、RADARのそれぞれの措置に基づく平均エージェントの操作性スコアを超えており、そのギャップは国民の富と一致するものではない。 所得と言語はパターンの一部しか説明せず、いくつかの政府はリソースの予測よりもはるかに良く、あるいは悪く行動している。 2つの失敗は、異なる相関と異なる修正を持つ。 AIがサービスを記述できるかどうかは、政府が迅速に変更できないWebスケールのコーパスにおいて、国の主要な管理言語がいかにうまく表現されているかに関連している。 エージェントがそれに到達するかどうかは、政府が今変更できる国の全国的なウェブプレゼンスと関連付けられている。 従来のデジタル政府ランキングは、完全に第2の問題を見逃している。 RADARは、あらゆる収入レベルで政府がそれを見て、それを修正するための具体的な議題を提供する。

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