論文の概要: A systematic Approach to constructing a Chance-and-Risk Matrix for Semiconductor Supply Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01563v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 17:30:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.893253
• Title: A systematic Approach to constructing a Chance-and-Risk Matrix for Semiconductor Supply Chains
• Title（参考訳）: 半導体サプライチェーンのためのチャンス・アンド・リスク行列構築のための体系的アプローチ
• Authors: Ema Salkić, Alexander Fichtl, Philipp Ulrich, Hans Ehm, Marta Bonik, Georg Groh,
• Abstract要約: 半導体企業の企業文書を検索するエンドツーエンドパイプラインを提案する。 各項目をカテゴリ、ソース、関連するイベントにリンクするナレッジグラフに編成し、それをマージしてランク付けする。 パイプラインは76,207個のアイテムを生成し、独立したチェックでは92.6%が有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.57632227614054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Semiconductor supply chains face escalating risks from geopolitical tensions, geographic concentration, and rapid technological shifts, yet no scalable system continuously extracts, structures, and prioritizes risk intelligence from public corporate disclosures. We present an end-to-end pipeline that retrieves corporate documents for semiconductor companies and uses large language models (LLMs) to extract the risks and opportunities they describe. It organizes these into a knowledge graph linking each item to its category, sources, and related events, then merges duplicates and ranks them with a three-layer mechanism combining an algorithmic formula, an LLM relevance adjustment, and expert validation. Applied to five companies across the value chain, the pipeline produces 76,207 scored items, of which an independent check finds 92.6% valid. The automated rankings match expert judgment at an average Spearman correlation of 0.55 for risks and 0.72 for opportunities, and the resulting matrices identify trade restrictions as the dominant cross-company risk.
• Abstract（参考訳）: 半導体サプライチェーンは、地政学的緊張、地理的集中、急速な技術シフトによるリスクのエスカレートに直面しているが、スケーラブルなシステムは継続的に抽出、構造、リスクインテリジェンスを公開企業から優先するものではない。 本稿では,半導体企業の企業文書を検索し,大規模言語モデル(LLM)を用いて記述するリスクと機会を抽出するエンドツーエンドパイプラインを提案する。 これらは、各項目をカテゴリ、ソース、関連するイベントにリンクする知識グラフに編成し、重複をマージし、アルゴリズム式、LLM関連調整、エキスパート検証を組み合わせた3層メカニズムでランク付けする。 バリューチェーン全体にわたる5つの会社に適用されるパイプラインは76,207点のアイテムを生成し、うち独立したチェックでは92.6%が有効である。 自動ランキングは、リスクの0.55と機会の0.72という平均的なスペアマン相関で専門家の判断と一致し、結果として得られた行列は、貿易制限を主要な企業間リスクとみなす。

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