論文の概要: Snippet-Driven Supply Chain Discovery with LLMs: Scaling Visibility in China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27845v1
• Date: Wed, 27 May 2026 02:02:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.681867
• Title: Snippet-Driven Supply Chain Discovery with LLMs: Scaling Visibility in China
• Title（参考訳）: LLMによるスニペット駆動型サプライチェーン発見:中国のスケーリング可視性
• Authors: Hiroto Fukada, Takayuki Mizuno,
• Abstract要約: 金融と経済の研究は、しばしば構造化されたサプライチェーンの開示と商業データベースに依存している。 中国では、サプライヤー・カストマーの開示は通常上場企業の主要パートナーに限られる。 本稿では,サプライチェーン知識グラフ(SCKG)をノードとして構築し,エッジとして相互確認を行うスニペット駆動方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial and economic research often relies on structured supply-chain disclosures and commercial databases. In China, supplier--customer disclosure is typically limited to major partners of listed firms, leaving unlisted firms and long-tail inter-firm links poorly captured in structured data. Public web evidence can partly complement this gap through corporate, government, and trade-media disclosures; however, full-text web mining at scale is costly because pages are often inaccessible or expensive to process with large language models (LLMs). We propose a snippet-driven method for constructing a supply chain knowledge graph (SCKG), with firms as nodes and inter-firm relationships as edges. Web search snippets are query-biased summaries returned with search results. We use them as a scalable first-pass evidence layer for LLM-based relationship extraction. We evaluate the pipeline in terms of extraction efficiency and coverage. For extraction efficiency, exhaustive full-text chunking discovers 19.8$\times$ more unique relationships than snippets, but requires 251.2$\times$ more input tokens and yields higher redundancy. For coverage, we use 130,685 Chinese firms as search seeds, covering Shanghai/Shenzhen-listed firms and large unlisted firms as of 2024. In the listed-firm subset, the resulting SCKG covers 7.2$\times$ more firms and 9.3$\times$ more relationships than the CSMAR disclosure-based benchmark, while revealing heavy-tailed degree patterns. Retained provenance metadata make the SCKG an auditable complement to disclosure-based databases.
• Abstract（参考訳）: 金融と経済の研究は、しばしば構造化されたサプライチェーンの開示と商業データベースに依存している。 中国では、サプライヤー・カストマーの開示は通常上場企業の主要パートナーに限られる。 公共のWebエビデンスはこのギャップを、企業、政府、貿易メディアの開示を通じて部分的に補うことができるが、大規模なWebマイニングは、ページが大きな言語モデル(LLM)で処理するためにアクセス不能またはコストがかかるため、コストがかかる。 本稿では,サプライチェーン知識グラフ(SCKG)を構築するためのスニペット駆動方式を提案する。 Web検索スニペットは、検索結果で返されるクエリバイアスの要約である。 LLMに基づく関係抽出のためのスケーラブルなファーストパスエビデンス層として使用する。 抽出効率とカバレッジの観点から,パイプラインの評価を行った。 抽出効率を上げるために、全文チャンキングはスニペットよりも19.8$\times$ユニークな関係を見つけ出すが、251.2$\times$多くの入力トークンを必要とし、高い冗長性をもたらす。 対象としては、中国企業130,685社を検索種として使用し、上海・深セン上場企業や、2024年時点では未上場企業を対象としています。 リストアップされたサブセットでは、結果のSCKGは7.2$\times$以上の企業と9.3$\times$以上の関係をカバーし、CSMARの開示ベースのベンチマークでは重み付けの度合いパターンを明らかにしている。 保証メタデータの保持により、SCKGは開示ベースのデータベースの監査可能な補完となる。

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