論文の概要: Modeling supply chain compliance response strategies based on AI synthetic data with structural path regression: A Simulation Study of EU 2027 Mandatory Labor Regulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06261v1
• Date: Sun, 04 May 2025 11:39:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.707403
• Title: Modeling supply chain compliance response strategies based on AI synthetic data with structural path regression: A Simulation Study of EU 2027 Mandatory Labor Regulations
• Title（参考訳）: 構造経路回帰を用いたAI合成データに基づくサプライチェーンコンプライアンス対応戦略のモデル化:EU2027強制労働規制のシミュレーションスタディ
• Authors: Wei Meng,
• Abstract要約: 本稿では,AI合成データ生成機構と構造経路回帰モデリングを統合した方法論的枠組みを構築する。 その結果,AI合成データと構造経路モデリングが組み合わさって,高強度規制シミュレーションに有効なツールであることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5516803380598074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of the new mandatory labor compliance in the European Union (EU), which will be implemented in 2027, supply chain enterprises face stringent working hour management requirements and compliance risks. In order to scientifically predict the enterprises' coping behaviors and performance outcomes under the policy impact, this paper constructs a methodological framework that integrates the AI synthetic data generation mechanism and structural path regression modeling to simulate the enterprises' strategic transition paths under the new regulations. In terms of research methodology, this paper adopts high-quality simulation data generated based on Monte Carlo mechanism and NIST synthetic data standards to construct a structural path analysis model that includes multiple linear regression, logistic regression, mediation effect and moderating effect. The variable system covers 14 indicators such as enterprise working hours, compliance investment, response speed, automation level, policy dependence, etc. The variable set with explanatory power is screened out through exploratory data analysis (EDA) and VIF multicollinearity elimination. The findings show that compliance investment has a significant positive impact on firm survival and its effect is transmitted through the mediating path of the level of intelligence; meanwhile, firms' dependence on the EU market significantly moderates the strength of this mediating effect. It is concluded that AI synthetic data combined with structural path modeling provides an effective tool for high-intensity regulatory simulation, which can provide a quantitative basis for corporate strategic response, policy design and AI-assisted decision-making in the pre-prediction stage lacking real scenario data. Keywords: AI synthetic data, structural path regression modeling, compliance response strategy, EU 2027 mandatory labor regulation
• Abstract（参考訳）: 2027年に実施される欧州連合(EU)における新たな強制労働コンプライアンスの文脈において、サプライチェーン企業は労働時間管理の厳しい要件とコンプライアンスリスクに直面している。 本稿では,AI合成データ生成機構と構造経路回帰モデルを統合し,新たな規制の下で企業の戦略的移行経路をシミュレートする方法論的枠組みを構築する。 本研究では,モンテカルロ機構とNIST合成データ標準に基づく高品質なシミュレーションデータを用いて,複数の線形回帰,ロジスティック回帰,媒介効果,モデレーション効果を含む構造経路解析モデルを構築した。 可変システムは、企業労働時間、コンプライアンス投資、レスポンススピード、自動化レベル、ポリシー依存など、14の指標をカバーする。 探索データ解析(EDA)とVIF多重線形性除去により、説明力を持つ変数セットをスクリーニングする。 調査の結果、コンプライアンス投資が企業存続に大きな影響を与えることを示し、その効果はインテリジェンス水準の仲介経路を通じて伝達される一方で、EU市場への依存は、この仲介効果の強さを著しく弱めている。 構造経路モデリングと組み合わされたAI合成データは、実シナリオデータを持たないプレディディション段階での企業戦略応答、ポリシー設計、AI支援意思決定の定量的基盤を提供する、高強度規制シミュレーションの有効なツールを提供すると結論付けている。 キーワード:AI合成データ、構造経路回帰モデリング、コンプライアンス対応戦略、EU2027強制労働規制

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