論文の概要: Business World Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10044v1
- Date: Mon, 08 Jun 2026 18:16:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.123726
- Title: Business World Model
- Title（参考訳）: ビジネスワールドモデル
- Authors: Cecil Pang, Hiroki Sayama,
- Abstract要約: 本稿では,ビジネスおよび組織環境に特化した世界モデルであるBWMの概念とアーキテクチャを紹介する。
人工知能、認知科学、制御理論の世界モデルにインスパイアされたBWMは、自律的な意思決定を支援するためにビジネス状態、ダイナミクス、制約、目的、実行可能なアクション空間を符号化する。
このフレームワーク内では、エージェントは代替アクションシーケンスをシミュレートし、将来のビジネス成果への影響を見積もり、不確実性の下でトレードオフを評価することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Businesses are increasingly adopting AI-enabled tools to improve productivity, reduce costs, and enhance products and services. However, the transformative potential of AI extends beyond automating predefined tasks: it lies in enabling intelligent systems to plan, optimize, and execute business initiatives from high-level strategic objectives. This paper introduces the concept and architecture of a business world model (BWM), a world model specialized for business and organizational environments. Inspired by world models in artificial intelligence, cognitive science, and control theory, a BWM encodes business states, dynamics, constraints, objectives, and feasible action space to support autonomous decision-making. We propose a business-semantics-centric formulation in which business states, dynamics and actions are linked to key business entities. Within this framework, agents can simulate alternative action sequences, estimate their effects on future business outcomes, and evaluate trade-offs under uncertainty. The proposed architecture integrates semantic data representations, probabilistic machine learning models, deterministic business rules, and explicit action space into a coherent structure for planning and counterfactual reasoning. Although its individual components are not new, the contribution of BWM lies in organizing them as an executable internal simulator for business initiatives. This work establishes a conceptual foundation for autonomous business systems capable of moving from instruction-based execution toward goal-driven planning and execution.
- Abstract（参考訳）: 企業は、生産性を改善し、コストを削減し、製品やサービスを強化するために、AI対応のツールをますます採用している。
しかし、AIの変革的なポテンシャルは、事前に定義されたタスクの自動化を超えて、高いレベルの戦略的目標からビジネスイニシアチブを計画、最適化、実行可能にすることにあります。
本稿では,ビジネスおよび組織環境に特化した世界モデルであるBWMの概念とアーキテクチャを紹介する。
人工知能、認知科学、制御理論の世界モデルにインスパイアされたBWMは、自律的な意思決定を支援するためにビジネス状態、ダイナミクス、制約、目的、実行可能なアクション空間を符号化する。
本稿では、ビジネス状態、ダイナミクス、アクションが主要なビジネスエンティティと結びついているビジネス・セマンティクス中心の定式化を提案する。
このフレームワーク内では、エージェントは代替アクションシーケンスをシミュレートし、将来のビジネス成果への影響を見積もり、不確実性の下でトレードオフを評価することができる。
提案アーキテクチャは、セマンティックデータ表現、確率論的機械学習モデル、決定論的ビジネスルール、明示的なアクション空間を計画と対実的推論のための一貫性のある構造に統合する。
個々のコンポーネントは新しいものではないが、BWMの貢献はビジネスイニシアチブの実行可能な内部シミュレータとしてそれらを組織することにある。
この研究は、命令ベースの実行から目標駆動型計画と実行に移行することができる自律型ビジネスシステムの概念的基盤を確立する。
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