論文の概要: Flowr -- Scaling Up Retail Supply Chain Operations Through Agentic AI in Large Scale Supermarket Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05987v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 15:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.907582
• Title: Flowr -- Scaling Up Retail Supply Chain Operations Through Agentic AI in Large Scale Supermarket Chains
• Title（参考訳）: Flowr -- 大規模スーパーマーケットチェーンにおけるエージェントAIによる小売チェーン運用のスケールアップ
• Abstract要約: Flowrは、大規模スーパーマーケットでのエンド・ツー・エンドのサプライチェーンを自動化する新しいエージェントAIフレームワークである。 手動サプライチェーン操作を専門のAIエージェントに分解し、それぞれが明確に定義された認知的役割を担っている。 このフレームワークは、大規模なスーパーマーケットチェーンと協調して検証され、ドメインに依存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.022529651709786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retail supply chain operations in supermarket chains involve continuous, high-volume manual workflows spanning demand forecasting, procurement, supplier coordination, and inventory replenishment, processes that are repetitive, decision-intensive, and difficult to scale without significant human effort. Despite growing investment in data analytics, the decision-making and coordination layers of these workflows remain predominantly manual, reactive, and fragmented across outlets, distribution centers, and supplier networks. This paper introduces Flowr, a novel agentic AI framework for automating end-to-end retail supply chain workflows in large-scale supermarket operations. Flowr systematically decomposes manual supply chain operations into specialized AI agents, each responsible for a clearly defined cognitive role, enabling automation of processes previously dependent on continuous human coordination. To ensure task accuracy and adherence to responsible AI principles, the framework employs a consortium of fine-tuned, domain-specialized large language models coordinated by a central reasoning LLM. Central to the framework is a human-in-the-loop orchestration model in which supply chain managers supervise and intervene across workflow stages via a Model Context Protocol (MCP)-enabled interface, preserving accountability and organizational control. Evaluation demonstrates that Flowr significantly reduces manual coordination overhead, improves demand-supply alignment, and enables proactive exception handling at a scale unachievable through manual processes. The framework was validated in collaboration with a large-scale supermarket chain and is domain-independent, offering a generalizable blueprint for agentic AI-driven supply chain automation across large-scale enterprise settings.
• Abstract（参考訳）: スーパーマーケットチェーンにおける小売サプライチェーンの運営には、需要予測、調達、サプライチェーンの調整、在庫の補充、反復的、決定集約的で、人的努力を伴わないスケールの難しいプロセスなど、継続的な、高額のマニュアルワークフローが含まれる。 データ分析への投資が増えているにもかかわらず、これらのワークフローの意思決定と調整のレイヤは、主にアウトレット、流通センター、サプライヤネットワークにまたがって手動、リアクティブ、断片化されている。 本稿では,大規模スーパーマーケットにおけるエンド・ツー・エンドのサプライチェーンワークフローを自動化するエージェントAIフレームワークであるFlowrを紹介する。 Flowrは、手動サプライチェーン操作を専門のAIエージェントに体系的に分解し、それぞれが明確に定義された認知的役割を担う。 タスクの正確性と責任あるAI原則の遵守を保証するため、このフレームワークは、中央推論LLMによって調整された、微調整されたドメイン特化された大規模言語モデルのコンソーシアムを採用している。 フレームワークの中心は、ヒューマン・イン・ザ・ループのオーケストレーションモデルであり、サプライチェーンのマネージャが、モデルコンテキストプロトコル(MCP)対応のインターフェースを通じてワークフローのステージを監督し、介入し、説明責任と組織的制御を維持する。 評価は、Flowrが手動の調整オーバーヘッドを大幅に減らし、需要供給の調整を改善し、手動のプロセスで達成不可能なスケールでのアクティブな例外処理を可能にすることを示している。 このフレームワークは、大規模なスーパーマーケットチェーンとのコラボレーションで検証され、ドメインに依存しない、エージェントAI駆動のサプライチェーン自動化のための一般化可能な青写真を提供する。

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