論文の概要: TESSA: A Governance-Oriented Custom GPT for SME Guidance under the EU AI Act: Design, Implementation, and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30822v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 06:52:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.262449
• Title: TESSA: A Governance-Oriented Custom GPT for SME Guidance under the EU AI Act: Design, Implementation, and Evaluation
• Title（参考訳）: TESSA: EU AI法に基づく中小企業指導のためのガバナンス指向のカスタムGPT:設計、実装、評価
• Abstract要約: 本研究は,OpenAI Custom GPT環境におけるガバナンス指向の教育アーティファクトであるTESSAを開発した。 ガバナンスアライメントアセスメント、ヒューマンエキスパートレビュー、一貫性テストを通じて、100のベンチマークシナリオを使用して、ベースラインのChatGPTに対して評価された。 この結果は、ガバナンス指向の基盤は、中小企業のための構造化、実践、安定したAI支援コンプライアンスガイダンスを支援することができることを示唆している。
• 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: The increasing adoption of generative AI presents new opportunities while raising AI governance and regulatory challenges, particularly for small and medium-sized enterprises (SMEs) navigating the European Union Artificial Intelligence Act (EU AI Act). To support AI governance education, this study developed TESSA, a governance-oriented educational artifact within the OpenAI Custom GPT environment. Following a design science research approach, TESSA was evaluated against baseline ChatGPT using 100 benchmark scenarios through governance alignment assessment, human expert review, and consistency testing. Preliminary LLM-assisted assessment showed governance alignment rates of 90% for TESSA and 83% for baseline ChatGPT, while independent validation by an AI regulation law practitioner yielded 71% and 70%, respectively. Human expert review indicated that both systems provided generally strong governance guidance, while TESSA maintained high consistency across repeated executions. The findings suggest that governance-oriented grounding can support structured, practical, and stable AI-assisted compliance guidance for SMEs. The study contributes (i) a governance-oriented Custom GPT artifact for AI governance education, (ii) a human-validated regulatory update mechanism, and (iii) a multidimensional evaluation framework for governance-oriented AI artifact.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの採用の増加は、特に欧州連合人工知能法(EU AI Act)をナビゲートする中小規模企業(中小企業)において、AIガバナンスと規制上の課題を提起する新たな機会を提示している。 この研究は、AIガバナンス教育を支援するために、OpenAI Custom GPT環境内のガバナンス指向の教育アーティファクトであるTESSAを開発した。 デザインサイエンス研究のアプローチに従って、TESSAは、ガバナンスアライメントアセスメントアセスメント、ヒューマンエキスパートレビュー、一貫性テストを通じて、100のベンチマークシナリオを使用して、ベースラインのChatGPTに対して評価された。 予備的なLCM支援評価では、テッサのガバナンスアライメント率は90%、ベースラインのChatGPTの83%、AI規制法実践者の独立した検証は71%と70%であった。 人間の専門家によるレビューでは、どちらのシステムも一般的に強力なガバナンスガイダンスを提供しており、TESSAは繰り返し実行される間に高い一貫性を維持している。 この結果は、ガバナンス指向の基盤は、中小企業のための構造化、実践、安定したAI支援コンプライアンスガイダンスを支援することができることを示唆している。 研究は貢献します i)AIガバナンス教育のためのガバナンス指向カスタムGPTアーティファクト。 (ii)人為的な規制更新機構、及び (iii)ガバナンス指向AIアーティファクトのための多次元評価フレームワーク。

関連論文リスト

• GovAI-Pipe: A Layered AI Governance Pipeline for Citizen-Facing AI in Turkey's e-Government Gateway [1.9290392443571385]
  トルコのe-Government Gatewayは6800万人以上の登録ユーザーと9200以上の政府サービスを提供している。 我々は、AIモデルのライフサイクルをガバナンスチェックポイントにマップする4層ガバナンスパイプラインであるGovAI-Pipeを提案する。 GovAI-Pipeはガバナンスの原則を監査可能な技術的パイプラインコンポーネントとして運用する方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-31T19:28:17Z)
• The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.87236114682497]
  AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。 我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-09T18:37:14Z)
• Bottom-Up Perspectives on AI Governance: Insights from User Reviews of AI Products [0.0]
  本研究は,ガバナンス関連テーマをユーザ談話でどのように表現するかをボトムアップで検討する。 G2.comの10万以上のAI製品のユーザレビューに基づいて、BERTopicを適用して、潜伏したテーマを抽出し、AIガバナンスに関連する最も意味のあるものを特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T01:33:21Z)
• Enterprise Architecture as a Dynamic Capability for Scalable and Sustainable Generative AI adoption: Bridging Innovation and Governance in Large Organisations [55.2480439325792]
  生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、イノベーションを促進し、多くの産業におけるガバナンスを再形成する可能性を持つ強力な新技術である。 しかし、テクノロジの複雑さ、ガバナンスのギャップ、リソースのミスアライメントなど、GenAIをスケールする上で大きな課題に直面している。 本稿では、大企業におけるGenAI導入の複雑な要件をエンタープライズアーキテクチャ管理が満たす方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T07:41:33Z)
• Media and responsible AI governance: a game-theoretic and LLM analysis [61.132523071109354]
  本稿では,信頼できるAIシステムを育成する上での,AI開発者,規制当局,ユーザ,メディア間の相互作用について検討する。 進化的ゲーム理論と大言語モデル(LLM)を用いて、異なる規制体制下でこれらのアクター間の戦略的相互作用をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T21:39:38Z)
• AI Governance InternationaL Evaluation Index (AGILE Index) 2024 [15.589972522113754]
  人工知能(AI)技術の急速な進歩は、人間の社会を大きく変えつつある。 2022年以降、生成的AIの広範な展開、特に大きな言語モデルが、AIガバナンスの新たなフェーズとなった。 国際ガバナンスに関するコンセンサスが確立され、活動を続ける中、AIガバナンスのグローバルな評価を行う上での実践的重要性が徐々に明らかになってきている。 AGILE Indexの最初の評価は、AIの開発レベル、AIガバナンス環境、AIガバナンス機器、AIガバナンスの有効性の4つの基本柱の探索から始まった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-21T10:16:56Z)
• Open Problems in Technical AI Governance [102.19067750759471]
  テクニカルAIガバナンス(Technical AI Governance)は、AIの効果的なガバナンスを支援するための技術分析とツールである。 本論文は、AIガバナンスへの貢献を目指す技術研究者や研究資金提供者のためのリソースとして意図されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T21:13:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。