予定
Research.
想起ではなく、AIリサーチ成果物の信頼性を測定。
Research は、AIリサーチエージェントが実際に信頼できる調査結果を生み出しているかどうかを測定します。クエリと回答のペア、ソースの引用、人間のレビュアーによるフラグを取り込み、引用の正確さ、ソースのカバレッジ、事実の信頼性を評価します。
96% verified
Findingcited
Revenue grew 24% YoY, led by enterprise.
✓[1]10-K 2024, p.45
✓[2]Q3 earnings call
✓[3]Press release, Mar
$7.40 / finding
仕組み
Ingest, measure, trust.
01
Ingest
Feed in query-answer pairs, source citations, and reviewer flags.
02
Measure
Score citation accuracy, source coverage, and factual error rate.
03
Trust
Ship only the findings that clear the trust bar.
測定する項目
測定するもの。
01
引用の正確さ
主張を本当に裏付けている引用ソース。取得したコンテンツと照合して検証。
02
ソースのカバレッジ
主張あたりの独立したソース数。単一の情報源に依存した調査結果を回避。
03
事実誤認率
フラグが立てられたハルシネーション、誤った日付、誤った数値。スコアにマイナス加重。
04
新しさのスコアリング
引用されたソースが、トピックのタイムラインに対してどれだけ新しいか。
05
深さのスコア
エージェントが検索結果の1ページ目の先まで踏み込んだかどうか。
06
検証済みの調査結果あたりのコスト
トークン支出を、人間が検証した調査結果の数で割った値。
対象となる人
Research を使うのは誰か。
- ·リサーチオペレーションのリーダー
- ·コンサルティングファーム
- ·マーケットインテリジェンスのチーム
同じスイート
Observe の他のツールと組み合わせて使えます。
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