小売業の回復力エンジン：テスト駆動開発アプローチによる信頼性の高い小売システム構築のためのエージェント型AIフレームワーク

システムの信頼性と運用の回復力は、小売業において顧客満足とビジネスの持続可能性に直結する二つの重要な成功要因です。今日のダイナミックで急速に進化する市場で競争力を維持するには、迅速な適応力が求められます。しかし、これは信頼性と回復力と矛盾する場合があります。本論文では、これらの成功要因と市場ニーズのバランスを確立する革新的な解決策として、小売回復力エンジン（Retail Resilience Engine, RRE）を提案します。本フレームワークは、テスト駆動開発（TDD）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた独自のアプローチです。また、最新のエージェント型AIアーキテクチャに準拠しており、在庫管理、需要予測、顧客フィードバックなど多様な要素を取り入れることで、小売業における意思決定プロセスを迅速に評価します。その結果、システムの信頼性が大幅に向上します。提案したフレームワークの実験分析では、意思決定が人間の専門家と97.5％の類似指数を示し、システムの信頼性を裏付けています。さらに、さまざまなデータセットサイズに対しても高い精度、適合率、再現率、およびF1スコアを維持し、フレームワークのスケーラビリティも証明されています。システムのロバストネス分析では、多様な小売領域での機敏性の向上を示し、すべての試験シナリオで90％を超える精度で一貫したパフォーマンスを保証します。創造的なフィルタリング機構の統合により、RREフレームワークのパフォーマンスはさらに向上し、関連性のない入力を98.2％防止します。総じて、提案されたRREフレームワークは、エージェント型AIアプローチを通じて、小売システムの信頼性、拡張性、および意思決定の質を向上させる驚異的な可能性を示しています。