最小限の努力の極み：サプライチェーン意思決定のための大規模言語モデル。
「既に開かれている扉を開くだけでは十分でなく、さらにWordの青で取っ手を再塗装しないようにしなければならない。」
もし、当たり前の事実を述べながら同時にMicrosoft Azureを宣伝する濃縮講座が必要なら、最新の「Large Language Models for Supply Chain Decisions」1を見れば充分です。この文書は業務を革新すると約束しますが、実際は昨日の残り物を温め直し、Times New Romanで盛り付け、入場料を請求するだけです。
以下は、この陳腐な賛辞の驚異的な偉業に対する軽妙な解体です。
1. 書式設定の犯罪現場
要旨にたどり着く前に、この論文はMicrosoft Word 97のデフォルトの見出し 1で我々を侮辱してきます。LaTeXも、組版への情熱もなく、まともな図のキャプションすら半端な試みです。著者諸氏へ：もしTikZが手に余るのであれば、少なくともタイトルの色を変えるなど、人の手が加わった証拠を示してください。
2. 大開きの扉を蹴飛ばす
1ページ目では厳かに*「現代のサプライチェーンは複雑である」と、「最適化ツールが広く利用されている」*と述べられています。画期的です。次は、水が濡れていることや月曜日が日曜日の後に来ることが明らかにされるのでしょう。
本文中のあらゆる事実は次のいずれかです:
- 20年前の学部またはOR講義で既に扱われていたか、または
- あまりにも一般的すぎて、誰にも気付かれることなくWikipediaにコピペできるものです。
3. 大規模言語モデル入門—2025年版
セクション2では、LLMが「次の単語を予測する」ことを説明するために3ページが費やされています。まるで物理学の論文で、ニュートンのF = maを説明するために一旦立ち止まるようなものです。これは最小限の努力の極みです―読者がまるで1990年から目覚めたばかりであるかのように前提される学問モデルです。
4. 数字はどこにあるのか？
タイトルは「意思決定」を謳っていますが、目に見える唯一の数式はページ番号のフッターだけです。定式化も、損失関数も、KPIも、さらにはExcelソルバーと比較できるベンチマークすらありません。GPT‑4が*「約90%の精度」*を叩き出すと伝えられています。正確には何の精度なのでしょう？コスト見積もり？サービスレベル？フランス菓子の識別？指標がなければ、根拠のない90%も結局はゼロに等しいのです。
5. 仮定のキャバレー
著者たちは見事なアーキテクチャを披露します（Figure 1参照 — PowerPointのクリップアートに値するフローチャート）で、平易な英語の「もしも？」を「数学的コード」へと変換しています。
しかし、その裏方のマジックは想像に委ねられています。どのソルバーを使っているのか？実行環境は？GPTが快活にモデルを破壊する制約を追加した場合、どうやって実行可能性を維持するのか？静寂。私たちを信じてください、私たちは専門家です。
6. スポンサードコンテンツ、学術版™
全体の約3分の1は、Microsoft Azureのプランナーに関するケーススタディで、内部チャットボットが調査時間の23%を節約するため、彼らが大喜びしているという内容です。
その割合は、定義されたことのない指標としては怪しいほど正確です。さらに、「実験」はプレスリリースと見分けがつかず、企業の宣伝広告の臭いが漂います。『Transformers 19』ではプロダクトプレースメントが許されるかもしれませんが、学術章ではその匂いが際立ちます。
7. リスク？倫理？いいえ。
LLMは幻覚を見たり、データを流出させたり、突如としてサプライヤーを創造したりします―しかし、そのどれもが議論には一切登場しません。著者はユーザーに*「正確な質問の仕方を学ぶべきだ」*と述べ、モデルが暴走した場合には実質的に操作者の責任としています。これは、ブレーキのない車を出荷し、運転手に「停車計画を慎重に立てろ」と指示するようなものです。
8. 生物学のない参考文献リスト
参考文献は5件ありますが、そのうち全てが自己引用、3件がプレプリント、1件がHBR（脚注付きの企業ブログ）です。実際のサプライチェーンに関する文献―需要予測、確率的最適化、確率的リードタイム―はどこにも見当たりません。どうやらORはGPT‑3がリリースされた頃から始まったようです。
9. 逸した機会
- 確率的思考: サプライチェーンは不確実性で動いています。この論文は決定論的な妖精の塵で成り立っています。
- 因果推論と反実仮想: 「工場Fが停止したらどうなるかをGPTに尋ねる」という方法に置き換えられています。
- 計算コスト: GPUは「特殊なハードウェア」としてあいまいに扱われます。あなたのクラウドの請求書がその挨拶を伝えるでしょう。
最終考察
この章は間違っているのではなく、単に無意味なのです。それは、哲学にバンパーステッカー的な格言が寄与するのと同じくらいサプライチェーン科学に貢献しています。もしLLMがサプライチェーン論文を書けることを示すのが目的であったなら、おめでとうございます―AIは明らかに書き上げ、誰も編集しなかったのです。
内容を求める読者には、この論文を飛ばし、ChatGPTに「5歳児にもわかるようにサプライチェーン最適化を説明して」と指示することをお勧めします。より優れた内容が、より良いフォーマットで、そしてAzureのコマーシャルなしに提供されるでしょう。
