[論文レビュー] Contract2Plan: Verified Contract-Grounded Retrieval-Augmented Optimization for BOM-Aware Procurement and Multi-Echelon Inventory Planning

Sahil Agarwal|arXiv (Cornell University)|Jan 7, 2026

Constraint Satisfaction and Optimization被引用数 0

ひとこと要約

Contract2Planは、出典を伴う契約制約を抽出し、BOM対応のMILPモデルに結びつけ、保守的な修復ループと人間の介在ゲートを備えたソルバ検証機能を用いて、実現可能性と適合性を担保する検証済みの検索拡張システムを提示します。

ABSTRACT

Procurement and inventory planning is governed not only by demand forecasts and bills of materials (BOMs), but also by operational terms in contracts and supplier documents (e.g., MOQs, lead times, price tiers, allocation caps, substitution approvals). LLM-based extraction can speed up structuring these terms, but extraction-only or LLM-only decision pipelines are brittle: missed clauses, unit errors, and unresolved conflicts can yield infeasible plans or silent contract violations, amplified by BOM coupling. We introduce Contract2Plan, a verified GenAI-to-optimizer pipeline that inserts a solver-based compliance gate before plans are emitted. The system retrieves clause evidence with provenance, extracts a typed constraint schema with evidence spans, compiles constraints into a BOM-aware MILP, and verifies grounding, eligibility, consistency, and feasibility using solver diagnostics, triggering targeted repair or abstention when automation is unsafe. We formalize which clause classes admit conservative repair with contract-safe feasibility guarantees and which require human confirmation. A self-contained synthetic micro-benchmark (500 instances; T=5) computed by exact enumeration under an execution model with MOQ uplift and emergency purchases shows heavy-tailed regret and nontrivial MOQ-violation incidence for extraction-only planning, motivating verification as a first-class component of contract-grounded planning systems.

研究の動機と目的

• 監査可能な出典を伴う契約-groundedかつBOM対応の調達・計画問題を定義する。
• 証拠区間と信頼度を持つ制約スキーマを抽出する検証済みの検索拡張生成パイプラインを開発する。
• Groundingを基盤とし、実現可能性を検証し、保守的な修復を行うまたは人間へエスカレーションするソルバベースの検証機を統合する。
• 単調契約条件の準拠保証を提供し、非単調条項の自制方針を確立する。
• 契約駆動のサプライチェーン最適化における尾部リスクを定量化し、検証の重要性を示す。

提案手法

• BM25、密情報検索、リランキングを組み合わせたハイブリッド検索パイプラインで、版管理付きの複数ソースの調達文書を取得する。
• 各フィールドに対して出典と信頼度を付与した型付き制約スキーマを用い、 groundingと検証可能な意思決定を保証する。
• 制約をBOM対応のMILP骨格へ正規化・決定論的にコンパイルする。
• grounding、整合性、ソルバの実現可能性を強化する多層検証機を備え、対象外条項には保守的な修復ループと人間ゲートを適用する。
• 各結びつき制約と推奨を証拠区間へリンクする判定カードで監査可能性を確保する。
• 正式な準拠定理を用いて、単調性をもつClass Aの制約は保守的修復で安全、非単調性のClass C条項は人間確認が必要として区別する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの契約由来の制約を保守的な修復と grounding 保証を用いてBOM対応の最適化に安全に統合できるか。
• RQ2 検証層が抽出誤りを検知・修復して実現不可能または非準拠な計画を防ぐ方法は。
• RQ3 抽出誤差が計画コストとサービスレベルに与える影響を、管理されたマイクロベンチマークでどう測るか。
• RQ4 自制ルールが人間介入を発動する条件は何か、またそれが運用判断にどう影響するか。
• RQ5 出典付き制約 groundingは、契約駆動の調達における監査性と適合性をどのように向上させるか。

主な発見

• 検出のみの計画は検証済み計画と比較して重い尾部の後悔を示す（平均142.33、平均最適コストの5.40%）。
• 合成マイクロベンチマーク（500件、 horizon 5）は非自明な尾部リスクと抽出計画でのMOQ違反発生率16.6%を示す。
• MOQとリードタイムの共同誤抽出下では、発注の押し上げと遅延納品が緊急購入を促すため尾部リスクが最も高い。
• 保守的修復はモノトニック制約（MOQ、リードタイム、容量、ペース）について、明示的な仮定の下で契約上の安全性を保証する。
• 階層適格性制約は、閾値を結合制約として encoding することで不適格な割引主張を防ぐ。
• 非単調または例外の多い条項は abstention または人間確認へのエスカレーションを引き起こし、安全でない自動統合を防ぐ。