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AIDB Daily Papers

ベンチャーキャピタル向けデューデリジェンスのためのマルチエージェント協調フレームワーク

原題: A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence
著者: Grigorios Alexandrou, Katerina Pramatari
公開日: 2026-05-13 | 分野: LLM cs.AI cs.IR cs.MA AIエージェント デューデリジェンス

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、ベンチャーキャピタルにおける企業デューデリジェンスと市場分析のための完全自動化されたマルチエージェントフレームワークを提案した。
  • LLMとリアルタイムWeb検索を組み合わせ、非構造化データを投資インテリジェンスに統合するイベント駆動型アーキテクチャが、ハルシネーション対策として重要である。
  • ギリシャの企業登記所から動的エンドポイントを介して財務情報を取得・解析し、データ欠落時には未検証の数値を生成しない構造的フォールバック機構を開発した。

Abstract

We present a fully automated multi-agent framework for corporate due diligence and market analysis in venture capital. The system runs on an event-driven orchestration architecture, combining Large Language Models (LLMs) with real-time web retrieval to synthesize unstructured data into structured investment intelligence. A central technical contribution is a programmatic extraction pipeline that reverse-engineers the frontend-to-backend communication of the Greek Business Registry ($Γ$.E.MH.), querying dynamic endpoints to retrieve official financial filings that are then parsed using a layout-aware OCR extractor. A structural fallback mechanism explicitly flags data absence rather than generating unverified figures, directly targeting hallucination in financial contexts. All workflow artifacts are publicly available to support replication.

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