この論文は、迅速な医薬品資産の実証のためのエージェントベースのAIシステム内で使用される競合他社の発見コンポーネントについて説明し、ベンチマークした結果を提供します。特定の適応症が与えられると、競合他社発見AIエージェントは、その適応症の競合環境を構成するすべての薬物を検索し、これらの薬物の標準属性を抽出します。競合他社の定義は投資家によって異なり、データは有料/ライセンスが必要であり、複数のレジストリに分散されており、適応症によってオントロジーが一致せず、薬物名にエイリアスが多く、マルチモードで、急速に変化します。従来のLLMベースのAIシステムは、すべての競合薬物名を確実に検索することができず、この作業に対する公開ベンチマークがないという問題を解決するために、民間バイオテックVCファンドの5年間のマルチモード非定型実写メモを構造化評価コーパスに変換し、適応症と標準化された属性を持つ競合薬物をマッピングしました。さらに、誤検出を排除し、精度を高め、幻覚を抑制するために、競合他社検証LLM-as-a-judgeエージェントを導入しました。この論文で提示された競合他社発見エージェントは、83％の再現率を達成し、OpenAI Deep Research（65％）とPerplexity Labs（60％）を上回りました。このシステムは企業ユーザーを対象に運営されており、バイオテックVC投資ファンドのケーススタディでは、競合分析に対するアナリストの処理時間が2.5日から約3時間に短縮されました（約20倍）。
