論文の概要: LLM-Grounded Explainable AI for Supply Chain Risk Early Warning via Temporal Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04818v2
• Date: Tue, 10 Mar 2026 04:40:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 12:59:12.924562
• Title: LLM-Grounded Explainable AI for Supply Chain Risk Early Warning via Temporal Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: 一時的グラフアテンションネットワークによる早期警戒のためのLCM周囲の説明可能なAI
• Authors: Zhiming Xue, Yujue Wang, Menghao Huo,
• Abstract要約: 重要な物流ノードの破壊は、世界的なサプライチェーンに深刻なリスクをもたらす。 本稿では,ボトルネック予測と忠実な自然言語リスク説明を共同で行うエビデンス基盤フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5653106385738822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disruptions at critical logistics nodes pose severe risks to global supply chains, yet existing risk prediction systems typically prioritize forecasting accuracy without providing operationally interpretable early warnings. This paper proposes an evidence-grounded framework that jointly performs supply chain bottleneck prediction and faithful natural-language risk explanation by coupling a Temporal Graph Attention Network (TGAT) with a structured large language model (LLM) reasoning module. Using maritime hubs as a representative case study for global supply chain nodes, daily spatial graphs are constructed from Automatic Identification System (AIS) broadcasts, where inter-node interactions are modeled through attention-based message passing. The TGAT predictor captures spatiotemporal risk dynamics, while model-internal evidence -- including feature z-scores and attention-derived neighbor influence -- is transformed into structured prompts that constrain LLM reasoning to verifiable model outputs. To evaluate explanatory reliability, we introduce a directional-consistency validation protocol that quantitatively measures agreement between generated risk narratives and underlying statistical evidence. Experiments on six months of real-world logistics data demonstrate that the proposed framework outperforms baseline models, achieving a test AUC of 0.761, AP of 0.344, and recall of 0.504 under a strict chronological split while producing early warning explanations with 99.6\% directional consistency. Results show that grounding LLM generation in graph-model evidence enables interpretable and auditable risk reporting without sacrificing predictive performance. The framework provides a practical pathway toward operationally deployable explainable AI for supply chain risk early warning and resilience management.
• Abstract（参考訳）: クリティカルロジスティクスノードの破壊は、グローバルサプライチェーンに深刻なリスクをもたらすが、既存のリスク予測システムは、通常、操作的に解釈可能な早期警告を提供することなく、予測精度を優先する。 本稿では、時間グラフ注意ネットワーク(TGAT)と構造化大言語モデル(LLM)推論モジュールを結合することにより、サプライチェーンボトルネック予測と忠実な自然言語リスク説明を共同で行うエビデンス基盤フレームワークを提案する。 海上ハブをグローバルサプライチェーンノードの代表的なケーススタディとして使用し,注目に基づくメッセージパッシングを通じてノード間相互作用をモデル化する自動識別システム(AIS)放送から,日時空間グラフを構築した。 TGAT予測器は時空間的リスクダイナミクスを捉えるが、モデル内部の証拠(特徴zスコアや注目に起因した隣人の影響など)は構造化プロンプトに変換され、LLM推論を検証可能なモデル出力に制限する。 説明的信頼性を評価するために,生成したリスク物語と基礎となる統計的証拠との間の合意を定量的に評価する方向整合性検証プロトコルを導入する。 実世界の物流データの6ヶ月の実験では、提案されたフレームワークはベースラインモデルより優れており、テストAUCは0.761、APは0.344、リコールは0.504であり、厳密な時間分割の下で99.6\%の方向整合性を持つ早期の警告説明を生成する。 結果から,グラフモデルエビデンスにおけるLLM生成は,予測性能を犠牲にすることなく,解釈可能かつ監査可能なリスクレポートを可能にすることがわかった。 このフレームワークは、サプライチェーンのリスク早期警告とレジリエンス管理のための運用可能な説明可能なAIへの実践的な経路を提供する。

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