コンフォーマルVLM生成によるガイダンスを用いたハイブリッド意思決定

arXiv cs.AI / 2026/4/17

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要点

この論文は、学習してガイドする（LtG）枠組みを用いたハイブリッド意思決定のための新手法ConfGuideを提案し、最終決定そのものではなく意思決定を助けるテキストによるガイダンスを提供します。
先行手法の大きな欠点である「起こり得るすべての結果に関する情報が累積してしまい、理解しづらくなる」問題を解決することを目的としています。
ConfGuideはコンフォーマル・リスク制御を用いて結果の集合を選択し、誤陰性率（false negative rate）に上限を設けてガイダンスの信頼性を高めます。
実世界のマルチラベル医療診断タスクでの実験により、ConfGuideの有望さが経験的評価から示されています。