論文の概要: Ask, Clarify, Optimize: Human-LLM Agent Collaboration for Smarter Inventory Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00121v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 21:45:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.265486
• Title: Ask, Clarify, Optimize: Human-LLM Agent Collaboration for Smarter Inventory Control
• Title（参考訳）: Ask, Clarify, Optimize:よりスマートなインベントリ制御のためのヒューマンLLMエージェントコラボレーション
• Authors: Yaqi Duan, Yichun Hu, Jiashuo Jiang,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの問題解決者としてのLLMの導入は,有意義な「ハロシン化税」を課していることを示す。 本稿では,数学的計算から意味論的推論を厳密に分離するハイブリッドエージェントフレームワークを提案する。 本研究は, LLMを, 厳密な解法ベースのポリシーを非専門家に利用できるようにする自然言語インタフェースとして位置づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.796330722859574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inventory management remains a challenge for many small and medium-sized businesses that lack the expertise to deploy advanced optimization methods. This paper investigates whether Large Language Models (LLMs) can help bridge this gap. We show that employing LLMs as direct, end-to-end solvers incurs a significant "hallucination tax": a performance gap arising from the model's inability to perform grounded stochastic reasoning. To address this, we propose a hybrid agentic framework that strictly decouples semantic reasoning from mathematical calculation. In this architecture, the LLM functions as an intelligent interface, eliciting parameters from natural language and interpreting results while automatically calling rigorous algorithms to build the optimization engine. To evaluate this interactive system against the ambiguity and inconsistency of real-world managerial dialogue, we introduce the Human Imitator, a fine-tuned "digital twin" of a boundedly rational manager that enables scalable, reproducible stress-testing. Our empirical analysis reveals that the hybrid agentic framework reduces total inventory costs by 32.1% relative to an interactive baseline using GPT-4o as an end-to-end solver. Moreover, we find that providing perfect ground-truth information alone is insufficient to improve GPT-4o's performance, confirming that the bottleneck is fundamentally computational rather than informational. Our results position LLMs not as replacements for operations research, but as natural-language interfaces that make rigorous, solver-based policies accessible to non-experts.
• Abstract（参考訳）: 先進的な最適化方法を展開するための専門知識が欠如している多くの中小ビジネスにとって、在庫管理は依然として課題である。 本稿では,Large Language Models (LLM) が,このギャップを埋める助けとなるかを検討する。 LLMを直接的にエンドツーエンドの解法として利用すると、モデルが基礎となる確率的推論を行うことができないことに起因するパフォーマンスのギャップが顕著な「ハロシン化税」をもたらすことを示す。 これを解決するために,数学的計算から意味論的推論を厳密に分離するハイブリッドエージェントフレームワークを提案する。 このアーキテクチャでは、LLMはインテリジェントインターフェースとして機能し、自然言語からパラメータを抽出し、結果を解釈し、厳密なアルゴリズムを自動的に呼び出して最適化エンジンを構築する。 実世界の管理対話の曖昧さと矛盾性に対して,この対話システムを評価するために,スケーラブルで再現可能なストレステストを可能にする有理合理的マネージャの「デジタルツイン」であるHuman Imitatorを紹介した。 実証分析の結果,GPT-4oをエンド・ツー・エンドの解法として用いた対話型ベースラインと比較して,ハイブリッド・エージェント・フレームワークは総在庫コストを32.1%削減することがわかった。 さらに,GPT-4oの性能向上のためには,完全な地平情報の提供だけでは不十分であることが判明し,ボトルネックが情報よりも根本的計算であることを確認した。 本研究の結果は, LLMを操作研究の代替としてではなく, 厳密な問題解決型ポリシーを非専門家に利用可能にする自然言語インタフェースとして位置づけた。

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