マルチドメイン・インテリジェンスモデリングのためのダイナミックなエージェンティックAIエキスパート・プロファイラ・システムアーキテクチャ
arXiv cs.AI / 2026/4/8
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要点
- 本論文は、自然言語による回答からユーザーの専門性を4段階（Novice：初心者、Basic：基礎、Advanced：上級、Expert：専門家）に分類するエージェンティックAIのエキスパート・プロファイラを提案する。
- LLaMA v3.1（8B）に基づく、テキスト前処理、スコアリング、集約、最終分類を含むモジュール化された層構造のシステムアーキテクチャを導入する。
- 評価は2つの設定で行う。すなわち、82人の参加者の発話記録に対する静的解析と、エージェンティックAI面接者を用いた402件のライブ・インタビューによる動的セットアップである。
- 動的評価では、最終回答後だけでなく各回答の直後に専門性を推定し、そのプロファイラ結果は複数ドメインにわたって参加者の自己評価と83%〜97%の一致率で整合する。
- 不一致の要因は、自己評価バイアス、ユーザー回答の不明瞭さ、ならびに言語モデルによるニュアンスを含む専門性のときどきの誤解釈に起因するとされる。
