人工知能駆動型クロスボーダー貿易リスク検知フレームワーク「TradeSense-EQA」:申告内容と実態の照合および証拠に基づく質問応答

クロスボーダー貿易におけるセキュリティリスクは、貿易書類、物流、ハードウェアセンサーの状態、金融決済活動間の不整合に起因することが多い。既存手法は構造化された申告フィールドに依存し、デジタル申告と物理的プロセスとの照合や、規制当局レビューに適した証拠生成が困難であった。この課題に対処するため、クロスボーダー貿易セキュリティ異常検知および証拠に基づく英語質問応答フレームワーク「TradeSense-EQA」が提案された。貿易書類、GPS/AIS軌跡、RFID記録、電子シールイベント、港湾計量データ、温湿度測定、振動信号、コンテナドア状態、画像などのマルチソースセンサー情報を統合的にモデル化する。信頼性認識モジュールは、データ欠損、サンプリング間隔、デバイス健全性、通信品質に応じてセンサーチャネルの重みを動的に調整する。貿易プロセス制約モジュールは、申告、梱包、輸送、積み替え、到着、通関の各段階で異常を特定し、プロセス整合性のある証拠チェーンを生成する。証拠に基づく質問応答モジュールは、検証された書類フィールドとセンサー記録に基づいて英語の貿易リスクに関する質問に回答し、信頼性推定と棄権メカニズムにより事実の誤りを低減する。実験の結果、TradeSense-EQAは異常検知タスクで精度0.918、適合率0.909、再現率0.897、マクロF1 0.903、ROC-AUC 0.958を達成し、XGBoost、LightGBM、TCN、Transformer、BERT、CLIP、VisualBERTなどのベースライン手法を上回った。英語貿易リスク質問応答タスクでは、完全一致、トークンレベルF1、BLEU、ROUGE-L、BERTScoreがそれぞれ0.782、0.851、0.668、0.801、0.934に達した。消融実験により、ハードウェアセンサー入力、信頼性認識重み付け、申告-事実照合、プロセスグラフ推論、証拠制約生成の効果が確認された。本フレームワークは、税関監督、港湾セキュリティ、国際物流レビュー、貿易背景調査のための、信頼性が高く、解釈可能で、監査可能なAI駆動型センシングソリューションを提供する。