SCMソフトウェアベンダー主要機能比較
MOAI Labはサプライチェーンマネジメント（SCM）の頭脳部分(IBP: Integrated Business Planning) に関連するソフトウェアを提供する。以下では、主要なSCMソフトウェアベンダーを比較し、その概要をサーベイする。
この表は各ベンダーの主要な特徴を比較したものである。以下、個別に分析を行う。
Citations:
[1] https://www.henryharvin.com/blog/sap-scm-module/
[2] https://throughput.world/blog/best-supply-chain-management-software/
[3] https://www.softwaresuggest.com/logility-scm
[4] https://www.suretysystems.com/insights/oracle-scm-transforming-supply-chains-for-long-term-success/
[5] https://blueyonder.com/ja-jp/solutions/blue-yonder-platform
[6] https://www.predictiveanalyticstoday.com/e2open/
[7] https://www.cisin.com/enterprise-solutions/cost-and-benefits-of-implementing-manhattan-associates-supply-chain-management.htm
[8] https://fenixcommerce.com/what-software-is-used-in-logistics-and-supply-chain-management/
[9] https://c3.ai/how-c3-ai-transforms-business-processes-with-ai-platform-industry-apps/
[10] https://www.techtarget.com/searcherp/definition/JDA-Software
SAP IBP の主要機能
需要計画と予測
機械学習と予測分析を活用した高精度な需要予測[1]
市場動向や過去データの統合による予測精度の向上[1]
在庫計画と最適化
在庫レベルと顧客サービスレベルの最適なバランスを実現[3]
グローバルな在庫の最適化による効率的な在庫管理[4]
販売・業務計画(S&OP)
財務計画と業務計画の統合[3]
部門間の連携を促進する統合プラットフォーム[2]
サプライチェーンの可視化
リアルタイムのサプライチェーン監視[4]
アラート機能と高度な分析機能による問題の早期発見[2]
主なメリット
業務効率の向上
複数システムに分散した情報の一元管理[4]
部門間の調整時間の削減[4]
リスク管理の強化
シミュレーションによる複数シナリオの比較検討[4]
サプライチェーン全体の可視化によるリスクの早期発見[4]
コラボレーションの促進
Webインターフェース、Excel、モバイルなど多様なアクセス手段[4]
社内外のステークホルダーとのリアルタイムな情報共有[2]
SAP IBPは、SAP HANAプラットフォームを基盤とし、需要計画から在庫管理、販売・業務計画まで、
サプライチェーン全体を包括的に管理できるソリューションとして位置づけられている[1]。
Citations:
[1] https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html
[2] https://www.linkedin.com/pulse/overview-benefits-sap-integrated-business-planning-solution-from
[3] https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning/features.html
[4] https://www.b-en-g.co.jp/en/solution/sap/ibp.html
[5] https://www.linkedin.com/pulse/sap-integrated-business-planning-guide-features-hibest-mekonnen
[6] https://nttdata-solutions.com/qa-en/products/sap-integrated-business-planning/
[7] https://www.suretysystems.com/insights/what-is-sap-ibp-overview-key-features-benefits-for-you/
[8] https://teamideagroup.com/blog/for_clients/sap-integrated-business-planning-Everything You Need To Know/
AI技術の統合
IBM Watson AIの活用
SAP StartのデジタルアシスタントにIBM Watsonの機能を組み込み、自然言語処理と予測分析を強化[1]
watsonx.aiのGranite大規模言語モデルをSAP AI CoreのGenerative AI Hubで利用可能に[7]
予測分析と最適化
機械学習アルゴリズムによる需要予測の高度化
在庫レベルと顧客サービスレベルの最適バランスを実現[3]
生産能力制約、リードタイム、在庫水準を考慮した生産・配送計画の最適化[3]
業務プロセスへのAI適用
サプライチェーン最適化
輸送計画の最適化：天候、交通、地域イベントなどのデータを活用した配送ルートの最適化[6]
在庫最適化：店舗レベルでの品揃え最適化と需要予測[6]
自動発注：AIベースの最終配送における運用効率化[6]
ビジネスプロセス革新
SAP Business Technology Platform上でのAI機能拡張
財務、人事、サプライチェーン、顧客体験などの業務アプリケーション全般にAIを導入[2]
プロセス自動化とリアルタイムの意思決定支援[1]
これらの技術統合により、企業は予測精度の向上、業務効率化、リスク管理の強化を実現し、より効果的なサプライチェーン管理が可能となっている。
Citations:
[1] https://sapinsider.org/analyst-insights/ibm-and-sap-come-together-to-the-ai-table/
[2] https://eczine.jp/news/detail/14732
[3] https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html
[4] https://community.sap.com/t5/technology-blogs-by-members/leveraging-artificial-intelligence-for-sap-analytics-cloud-planning/ba-p/13731462
[5] https://news.sap.com/2024/05/ibm-and-sap-generative-ai-new-value-generation-partnership/
[6] https://manufacturingdigital.com/procurement-and-supply-chain/ibm-sap-unveil-ai-powered-solutions-for-supply-chain
[7] https://news.sap.com/uk/2024/10/ibm-granite-llm-now-available-through-the-generative-ai-hub-in-sap-ai-core/
[8] https://www.suretysystems.com/insights/what-is-sap-ibp-overview-key-features-benefits-for-you/
基本価格構造
SAP IBPは年間の商品原価(Cost of Goods)に基づいて価格設定され、350,000,000単位のブロック単位で課金される[1]。
スターターエディションは3ヶ月を最長契約期間とする定額料金制で提供される[1]。
スターターエディション仕様
スターターエディションには以下が含まれる[1]:
最大10名の同時ユーザー
最大5つの顧客定義プランニングエリア
最大5,000万のトータルプランニングポイント
256GBの仮想インスタンス
本番利用は不可
価格の目安
具体的な価格は公開されていないが、参考として:
ERPシステム全体の導入費用は、ミクシィの事例では約5,150万円[3]
大規模企業(NECなど)では数百億円規模になることもある[3]
コスト削減のポイント
モジュール式の採用により、必要な機能のみを選択可能[3]
クラウドベース(S/4HANA Cloud)の採用でインフラ整備費用を削減可能[3]
複数のベンダーから見積もりを取得して比較検討することが推奨される[3]
実際の価格は、企業規模、必要なモジュール、データ量などによって大きく異なるため、具体的な見積もりについてはSAPまたは認定パートナーに相談する必要がある。
Citations:
[1] https://www.sap.com/japan/products/scm/integrated-business-planning/pricing.html
[2] https://soloblog.me/【ざっくり解説】sap-ibpのモジュール、基本的な機能/
[3] https://onetech.jp/blog/how-much-does-sap-cost-11408
[4] https://www.sap.com/japan/products/scm/integrated-business-planning.html
[5] https://erp.dentsusoken.com/blog/ibp-vol-38/
Blue Yonder
Blue Yonderは、サプライチェーン管理と物流最適化に特化したソフトウェア企業である。以下に、同社のSCMソフトウェアの主要な特徴を詳しく説明する。Blue Yonder（旧JDA Software）は、1985年に設立されたサプライチェーンソリューションのリーディングプロバイダーである[3]。主に小売、製造、流通業界向けに包括的なソフトウェアソリューションを提供している。
主要な製品特徴
Luminate プラットフォーム
Blue Yonderの中核となるLuminateプラットフォームは、以下の特徴を持っている[1][2]:
AI/機械学習の活用
リアルタイムのデータ分析
潜在的な問題や機会の予測
機械学習ベースの行動推奨
サプライチェーン最適化
需要予測
インベントリ管理
生産計画
物流最適化
主要な機能
プランニング
需要計画
在庫最適化
生産計画
販売・運営計画
サプライ計画
ロジスティクス
輸送管理
倉庫管理
労働力管理
ロボティクス統合
オムニチャネル商取引
注文管理
在庫管理
価格設定
店舗運営
導入効果
Blue Yonderのソリューションは、以下の成果を提供する[2]:
在庫費用を10-30%削減
需要予測精度を最大95%に向上
欠品率を最大30%削減
プランナーの効率を最大60%向上
ターゲット市場
主に以下の業界向けに提供している[3]:
製造業
小売業
流通業
サービス産業
ユーザー評価
ユーザーからは、以下のような評価を受けている[4][5]:
長所:
高い安定性
イノベーションの促進
継続的な製品改善
使いやすいインターフェース
短所:
高価
サポート品質の改善の余地
複雑な初期設定
Blue Yonderは、AIと機械学習を活用した先進的なサプライチェーンソリューションを提供し、企業の効率性と競争力向上に貢献している。
Citations:
[1] https://softwareconnect.com/reviews/blue-yonder-luminate/
[2] https://appsource.microsoft.com/ja-jp/product/web-apps/jdasoftware-global.by_supply_chain_planning_operations_saas?tab=overview
[3] https://www.techtarget.com/searcherp/definition/JDA-Software
[4] https://www.softwarereviews.com/products/blue-yonder-luminate-planning?c_id=268
[5] https://www.infotech.com/software-reviews/products/blue-yonder-luminate-planning?c_id=112
[6] https://www.selecthub.com/p/supply-chain-management-software/blue-yonder/
[7] https://www.trustradius.com/products/blue-yonder-luminate-planning/reviews
AI技術の主な特徴
1. 予測と分析機能
インテリジェントな予測:
機械学習による需要予測
リアルタイムの異常検知
潜在的な供給網の混乱を事前に予測[3]
2. Blue Yonder Orchestrator
生成AIの革新的機能:
大規模言語モデル（LLMs）の活用
自然言語での問い合わせ可能
データから迅速な洞察と推奨事項の提供[1][2]
3. 意思決定支援
高度な意思決定支援:
データドリブンな推奨
複数のシナリオ分析
リスク最小化のための行動提案[4]
AI技術の具体的な最適化アプローチ
データ統合
クラウドデータの統合
400以上の特許に基づく独自アルゴリズム
Snowflakeとの連携によるデータプラットフォーム[2]
リアルタイム対応
常時監視システム
即時の機会・リスク検出
自動的な対応推奨[4]
セキュリティと信頼性
ロールベースのアクセス制御
Microsoft Azureでのセキュリティ確保
OWASPセキュリティガイドラインの遵守[2]
具体的な最適化領域
需要計画
在庫管理
物流最適化
輸送管理
オムニチャネル戦略
Blue Yonder LuminateのAI技術は、サプライチェーンの複雑な課題に対して、インテリジェントで迅速な意思決定を可能にする革新的なソリューションを提供している。
Citations:
[1] https://www.supplychainbrain.com/articles/38665-blue-yonder-launches-new-ai-supply-chain-management-tool
[2] https://media.blueyonder.com/blue-yonder-launches-generative-ai-capability-to-dramatically-simplify-supply-chain-management-and-orchestration/
[3] https://softwareconnect.com/reviews/blue-yonder-luminate/
[4] https://supplychaindigital.com/articles/blue-yonder-thriving-in-supply-chain-fulfilment
[5] https://www.pymnts.com/supply-chain/2023/blue-yonder-adds-generative-ai-capability-to-supply-chain-solutions/
[6] https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/blue-yonder-boosts-heineken-demand-planning
システム面の課題
テクニカルな問題
バックエンドジョブの障害による運用disruption[1]
大規模データセット処理時のシステム遅延
システムフリーズの発生[1]
サポート面の懸念
サポート対応の遅さ
顧客サポートの改善の余地がある[1]
パフォーマンス上の制限
データ処理
大容量データ処理時の性能低下
システムの安定性に関する課題[1]
ユーザー体験
導入と運用
カスタマイズに時間とコストがかかる可能性
特定のユースケースへの柔軟な対応に課題
追加の注意点
大規模企業向けのソリューションのため、中小企業には複雑すぎる可能性
導入には高度な技術的知識が必要
これらの欠点があるものの、Blue Yonder Luminateは依然として先進的なサプライチェーン管理ソリューションとして高く評価されている。
Citations:
[1] https://softwareconnect.com/reviews/blue-yonder-luminate/
[2] https://www.supplychainbrain.com/articles/38665-blue-yonder-launches-new-ai-supply-chain-management-tool
[3] https://www.trustradius.com/products/blue-yonder-luminate-logistics/reviews?qs=pros-and-cons
C3 AIのサプライチェーンマネジメント(SCM)ソフトウェア概要
C3 AI Supply Chain Suiteは、サプライチェーンの計画立案と実行のための包括的なAIアプリケーション群である[1]。このソリューションは従来型AIと生成AIの両方を組み合わせ、予測分析と最適化を実現する[2]。
主要機能
需要予測と在庫最適化
複雑な機械学習アルゴリズムを活用して、より正確な需要予測を提供[2]
AI駆動の確率的最適化により、在庫レベルを最適化し、コストを削減[3]
サプライネットワークリスク管理
生成AI搭載の自然言語インターフェースにより、サプライチェーンのリスクを特定[6]
サプライヤーの遅延やオーダー配送リスクを予測[1]
デジタルツイン技術
複数のERPシステムを統合し、サプライチェーン全体のデータを統一的に可視化[1]
需要予測、注文移動、在庫、サプライヤー関係などの履歴を追跡[1]
特長的な機能
生成AI活用
自然言語でデータに関する複雑な質問が可能[2]
AIモデルの結果解釈を支援し、非技術者でも容易に利用可能[2]
スケーラビリティ
航空宇宙、石油・ガス、小売、製造、ヘルスケアなど、様々な産業の大規模組織に対応[1]
グローバルな複雑なサプライチェーン運営をサポート[4]
このソリューションにより、企業は予測的かつインテリジェントなサプライチェーン管理を実現し、不確実性の高いビジネス環境下での競争力を強化することができる[2]。
Citations:
[1] https://supplychaindigital.com/technology/c3-ai-supply-chain-driving-resilience
[2] https://c3.ai/blog/navigating-the-ai-landscape-in-supply-chain-management-traditional-ai-or-generative-ai/
[3] https://c3.ai/partners/googlecloud-partnership/supply-chain/
[4] https://c3.ai/ai-supply-chain-management/
[5] https://c3.ai/products/supply-chain-suite/
[6] https://c3.ai/products/c3-ai-supply-network-risk/
従来型AIと最適化手法
予測分析システム
複雑な機械学習アルゴリズムを活用して需要予測を実施[3]
内部データと外部データの両方を活用した予測モデルを構築[3]
ブラックボックスモデルを避け、各MLモデルにエビデンスパッケージを付属[3]
最適化エンジン
確率的最適化手法を用いた在庫レベルの最適化[4]
SKU-施設レベルでのリアルタイム最適化推奨[4]
サプライヤーの遅延、需要の不確実性、材料の移動阻害などの要因を考慮した最適化[4]
生成AI技術の活用
自然言語インターフェース
サプライチェーンチームが自然言語でクエリを実行可能[2]
隠れたリスクの特定とインサイトへの迅速なアクセスを実現[2]
非技術者でもAIモデルの結果解釈が容易に可能[3]
ハイブリッドアプローチ
物理モデル、統計モデル、AIベースモデルを柔軟に組み合わせて使用[1]
デジタルツインを活用した統合的なサプライチェーンモデリング[2]
「what-if」シナリオモデリングによる仮説評価機能[2]
これらの技術により、C3.AIは在庫レベルの50%以上の削減や、遅延注文の35%削減などの具体的な成果を実現している[2][4]。
Citations:
[1] https://c3.ai/products/c3-ai-process-optimization/
[2] https://c3.ai/products/c3-ai-supply-network-risk/
[3] https://c3.ai/blog/navigating-the-ai-landscape-in-supply-chain-management-traditional-ai-or-generative-ai/
[4] https://c3.ai/products/c3-ai-inventory-optimization/
[5] https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/c3ai-future-manufacturing-enterprise-ai
最適化エンジンの構成
Gurobiとの統合
C3 AIはGurobiの最適化エンジンを統合し、非線形、混合整数、確率的モデルを処理可能な強力なソルバーを実現している[4]
この統合により、複雑な制約条件下での最適化問題を効率的に解決することが可能になっている5]
ハイブリッド最適化アプローチ
AIと従来型最適化の組み合わせ
従来型のソルバーと混合整数技術にAIと機械学習を組み合わせた独自の手法を開発[4]
物理モデル、統計モデル、AIベースモデルを柔軟に組み合わせて使用[1]
実装例と成果
ある製糖メーカーでは、設備容量、エネルギー消費、環境規制などの複数の制約条件下で、年間収率を1.9%向上させ、年間800万ドル以上の経済価値を創出[4][5]
最適化の特徴
リアルタイム処理
SKU-施設レベルでのリアルタイムな最適化推奨を実現[6]
需要の不確実性、サプライヤーの遅延、材料移動の阻害などの要因をリアルタイムで考慮[6]
スケーラビリティ
複数の施設や数十万のSKUに対して容易にスケール可能[6]
データモデルの柔軟性により、予測分析と最適化を効率的に実行[3]
この最適化アプローチにより、C3 AIは在庫レベルの50%以上の削減や、サービスレベルの向上など、具体的な業務改善を実現している[6]。
Citations:
[1] https://c3.ai/products/c3-ai-process-optimization/
[2] https://c3.ai/products/c3-ai-sourcing-optimization/
[3] https://c3.ai/partners/googlecloud-partnership/supply-chain/
[4] https://www.gurobi.com/news/c3-ai-harnesses-gurobi-engine-to-enhance-optimization-results-driving-faster-intelligent-decisions/
[5] https://www.businesswire.com/news/home/20241025849780/en/C3-AI-Harnesses-Gurobi-Engine-to-Enhance-Optimization-Results-Driving-Faster-Intelligent-Decisions
[6] https://c3.ai/products/c3-ai-inventory-optimization/
Kinaxis
Kinaxisは、カナダのオタワに本社を置くサプライチェーン管理(SCM)およびセールス&オペレーション計画(S&OP)のソフトウェア企業である。主力製品のRapidResponseを中心に、以下のような特徴がある。
コンカレント・プランニング
データの変更が自動的に全体計画に反映され、サプライチェーン全体を同期させる[1]
リアルタイムでの例外ベースのアラートにより、リスクを特定・解決[1]
シナリオ計画
複数のシナリオを作成・共有し、最適な計画を策定可能[1]
機械学習を活用して複雑な依存関係やパターンを分析[1]
主要な計画機能
需要計画
在庫計画
供給計画
キャパシティ計画
S&OP[3]
導入効果
完成品在庫の33%削減
製造リードタイムの20%短縮
計画サイクルの57%削減[1]
技術的特徴
クラウドベースのSaaSソリューション[1]
特許取得済みのインメモリデータベース技術を採用[3]
AIと人工知能を組み合わせたハイブリッドアプローチ[7]
Kinaxisは、Honeywell、P&G、Ciscoなどの大手企業で採用されており[5]、予測困難な環境下での迅速な意思決定と俊敏なサプライチェーン計画の実現を支援している。
Citations:
[1] https://www.simplilearn.com/what-is-kinaxis-rapidresponse-article
[2] https://www.kinaxis.com/resources/content/c/kinaxis-rapidrespons?x=r5w_si
[3] https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/kinaxis-supply-chain-planning-management
[4] https://www.softwarereviews.com/products/kinaxis-rapidresponse?c_id=112
[5] https://www.cognism.com/blog/kinaxis-case-study
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/Kinaxis
[7] https://cloud.google.com/customers/kinaxis
[8] https://www.hcltech.com/case-study/enhancing-global-supply-chain-management-with-kinaxis-rapid-response
Planning.AIの基本アーキテクチャ
複合的な分析アプローチ
ヒューリスティクス、最適化、機械学習を自動的に組み合わせて使用
単一の問題に対して複数の分析手法を適用することで、速度と精度の両立を実現[1]
最適化プロセス
段階的アプローチ
まずヒューリスティクスを適用して問題の範囲を絞り込む
絞り込まれた範囲に対して最適化ソルバーを実行
この手法により、計算時間を大幅に削減しながら高い精度を維持[1]
AI技術の活用
需要予測における機械学習
内部データと外部データの両方を活用
短期・長期の予測horizonに対応した予測モデルを構築[1]
インテリジェントアシスタント
生成AIを活用したインターフェース
サプライチェーンのベストプラクティスに基づいた指針を提供[2]
プラットフォーム構造
3層アーキテクチャ
サプライチェーンデータファブリック層：内部・外部データソースの統合
常時稼働のインテリジェンスエンジン層：リアルタイムの洞察と予測
シームレスなユーザーインターフェース層：意思決定支援[2]
自動化機能
ルーチンタスクの自動化
例外事項の自動エスカレーション
予測アルゴリズムによる異常検知[4]
これらの技術を組み合わせることで、Kinaxisは高速な意思決定と高精度な予測を両立させ、複雑なサプライチェーン問題の解決を実現している。
Citations:
[1] https://www.kinaxis.com/en/news/press-releases/2022/kinaxis-announces-breakthrough-advanced-supply-chain-analytics-planningai
[2] https://www.sdcexec.com/software-technology/ai-ar/news/22913306/kinaxis-inc-kinaxis-introduces-aiinfused-supply-chain-orchestration-platform
[3] https://appsource.microsoft.com/ja-jp/product/web-apps/kinaxisinc1605902426970.kinaxis-rapidresponse-public?exp=ubp8&tab=Overview
[4] https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/kinaxis-maestro-ai-supply-chain-orchestration
[5] https://throughput.world/blog/best-ai-tools-for-supply-chain/
OMPのサプライチェーン計画(SCP)ソフトウェア
OMPは、Unison Planning™という包括的なSCPソリューションを提供している。このソリューションは、高度なインテリジェンスと専門家の知見を組み合わせ、複雑なサプライチェーンの課題に対応する[1]。
主要機能
需要計画: 需要予測と計画の最適化
在庫最適化: 在庫レベルの適正化管理
生産スケジューリング: 生産計画の最適化
販売・業務計画(S&OP): 統合的な計画立案
輸送計画: 物流ネットワークの最適化[3]
産業別ソリューション
OMPは以下の産業に特化したソリューションを提供しています：
化学産業: グローバル需要の不確実性とバッチ生産の最適化
消費財産業: 需要変動への対応と在庫最適化
ライフサイエンス: 医薬品製造から流通までの一貫管理
金属産業: 資産活用の最大化とスクラップの最小化[1]
技術的特徴
このソフトウェアは、高度なソルバーとAIを活用し、スマートな計画モデルとサイクルを構築する。これにより、計画立案時間の大幅な短縮と、変化への迅速な対応が可能になる2]。
主なメリット
計画立案時間の大幅な短縮
変化への迅速な対応能力の向上
シナリオの生成と検討が容易
最適化された計画の作成[5]
OMPは、Gartnerからサプライチェーン計画分野のリーダーとして認識されており、複雑な計画課題を抱える企業に対して、最適なデジタル化されたソリューションを提供している[1]。
Citations:
[1] https://omp.com
[2] https://appsource.microsoft.com/en-us/product/web-apps/omp.omp?tab=overview
[3] https://www.softwaresuggest.com/omp-unison
[4] https://omp.com/solution
[5] https://www.linkedin.com/pulse/2023-supply-chain-business-solution-omp-planning-hype-ochoa-zuno-mktmc
[6] https://omp.com/supply-chain-planning-software
予測分析技術
統計的予測アルゴリズム: 季節性、トレンド、需要変動性を考慮した履歴データの分析を行い、正確な予測を生成する[1]
説明可能なAI(XAI)エンジン: 意思決定の透明性を確保しながら、自律的な計画立案を実現する[3]
生成AI: 対話性とインテリジェンスを向上させるため、生成AIテクノロジーを統合している[2]
最適化ソルバー
数理計画法: 価値最適化ソルバーが数理計画技術を適用し、全体的なモデリングを実現する[5]
高度な最適化アルゴリズム:
在庫パラメータの最適化
安全在庫レベルの計算
生産シーケンスの最適化[1]
データサイエンス応用
需要センシング: リアルタイムの販売時点データを活用して、需要パターンを検知し、異常を特定する[1]
ディープラーニング: 予測精度の向上に活用されている[6]
デジタルツイン: テレスコピック（望遠鏡的）なデジタルツインにより、計画機能、役割、期間を継ぎ目なく接続する[4]
特殊な最適化機能
ブレンディング最適化
切断最適化
ルーティング生成
キャンペーン計画
賞味期限最適化
タンクスケジューリング[5]
これらの技術は、企業固有の知識やルールと組み合わせることで、より効果的な計画立案を実現している。
Citations:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=aOdD0s1X_2Y
[2] https://omp.com/making-your-day/innovation-leader
[3] https://supplychaindigital.com/news/omp-helping-power-kraft-heinzs-intelligent-supply-chain
[4] https://slashdot.org/software/p/OMP-Unison-Planning/
[5] https://omp.com/-/media/Files/e-books/OMP_UnisonPlanning_Ebook.pdf
[6] https://www.accesswire.com/892037/bayer-implements-omp-demand-planning-worldwide
o9 Solutions社のSCMソフトウェアの概要
o9 Solutions社のSCMソフトウェアについて、以下にまとめる。
主な特徴
デジタルブレイン（Digital Brain）プラットフォーム
AIを搭載した次世代サプライチェーンプランニングプラットフォーム[4]
サプライチェーン全体の統合的な計画と意思決定を支援[4]
主な機能
サプライチェーン管理の高度化
需要と供給のバランシングを最適化[4]
リアルタイムでの需要・供給シグナルの処理[4]
サプライヤーとの安全なコラボレーションワークフロー[4]
デジタルツイン技術
エンタープライズナレッジグラフ（EKG）モデルを活用[4]
サプライチェーンの各ノードについて正確で最新の情報を提供[4]
導入メリット
サプライチェーンリスクの早期検出[5]
需要予測の精度向上[5]
リアルタイムでのシナリオ評価[5]
需要と供給の知的なマッチング[5]
コスト削減とリードタイム短縮[6]
導入対象と価格
グローバルオペレーションを行う企業
年商500億円規模の企業でも効果を発揮[6]
年間導入コストは約3,000万円から[6]
提供形態
SaaS（Software as a Service）モデル[6]
o9 Solutionsは、AIとデータベース技術を活用し、複雑なサプライチェーンの最適化を実現するソフトウェアを提供している。
Citations:
[1] https://www.marubeni.com/jp/news/2024/info/00035.html
[2] https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/lst/2020/cc/1028_1
[3] https://o9solutions.com/ja/solutions/supply-chain/
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[6] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/1908/21/news077.html
[7] https://www.marubeni.com/en/news/2024/info/00035.html
[8] https://supplychaindigital.com/supply-chain-risk-management/o9-increasing-supply-chain-visibility
主要機能
統合プラットフォーム
サプライチェーン上の「数量」を扱う需給計画（SCP）と「金額」を扱う統合事業計画（S&OP）を同一プラットフォーム上で可視化[1]
タイムリーな連動と最適化により、最適な意思決定や経営計画策定を支援[1]
計画最適化機能
デジタル情報に基づいた最適な需給計画の提案[1]
コストの最小化と売上の最大化を実現[1]
属人的な業務からの脱却をサポート[1]
特徴的な点
導入のしやすさ
シンプルな機能で比較的安価な価格を実現[1]
サプライチェーン管理ソフトウェアを初めて導入する企業でも利用しやすい設計[1]
業務改善効果
PB（プライベートブランド）比率の拡大
在庫の削減
値下げ販売率の低減[6]
技術的特徴
AIアルゴリズムを活用
様々な制約や最適化に対応できる柔軟性
高速なデータ処理能力[9]
Mo9は、丸紅とo9 Solutionsが共同開発したソリューションで、特に日本企業のニーズに合わせて最適化されている。
Citations:
[1] https://www.marubeni.com/en/news/2024/info/00035.html
[2] https://exoft.net/supply-chain-management-software-features-requirements/
[3] https://www.infineon.com/dgdl/Infineon-ModusToolbox_Machine_Learning_User_Guide-UserManual-v02_00-EN.pdf?fileId=8ac78c8c83cd308101840de7e95a09df&redirId=216849
[4] https://supplychaindigital.com/supply-chain-risk-management/o9-increasing-supply-chain-visibility
[5] https://keenethics.com/blog/top-capabilities-of-supply-chain-management-scm-software
[6] https://www.marubeni.com/jp/news/2024/info/00035.html
[7] https://appsource.microsoft.com/en-us/product/web-apps/o9solutions.o9-scm?tab=overview
[8] https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/pwc-and-o9-launch-supply-chain-digital-brain
[9] https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/lst/2020/cc/1028_1
主要な最適化技術
AIアルゴリズムベースの最適化
デジタル情報に基づいた最適な需給計画を提案[1]
高速なデータ処理能力と様々な制約に対する柔軟な対応を実現[1]
デジタルツイン技術
エンタープライズナレッジグラフ(EKG)モデルを活用[5]
サプライチェーンの各ノードについて正確で最新の情報を提供[5]
リアルタイムでの需要と供給の最適化を実現[5]
予測分析と最適化
機械学習を活用した予測的再計画[2]
リアルタイムデータの継続的分析による潜在的な混乱や遅延の予測[2]
生産スケジュールと在庫レベルの自動調整[2]
シナリオ計画と最適化ツール
不確実性の動的管理とオペレーションの効率化[2]
様々なシナリオの作成と評価による洞察の提供[2]
アルゴリズムの統合によるリアルタイムの適応性確保[2]
これらの最適化技術により、在庫の最適化、生産スケジュールの効率化、配送戦略の改善などを実現し、コスト削減と売上最大化を支援している。
Citations:
[1] https://www.nri.com/-/media/Corporate/en/Files/PDF/news/newsrelease/cc/2020/201028_1.pdf
[2] https://exoft.net/supply-chain-management-software-features-requirements/
[3] https://keenethics.com/blog/top-capabilities-of-supply-chain-management-scm-software
[4] https://www.marubeni.com/en/news/2024/info/00035.html
[5] https://appsource.microsoft.com/en-us/product/web-apps/o9solutions.o9-scm?tab=overview
[6] https://www.marubeni.com/jp/news/2024/info/00035.html
[7] https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/pwc-and-o9-launch-supply-chain-digital-brain
[8] https://supplychaindigital.com/supply-chain-risk-management/o9-increasing-supply-chain-visibility
Coupaのサプライチェーンデザイン&プランニングソリューション
企業概要
Coupaは、2020年11月にLlamasoft社を15億ドルで買収し、サプライチェーンマネジメント（SCM）ソフトウェアの ケイパビリティを大幅に拡大した[1][8]。
ソリューションの主な特徴
デジタルサプライチェーンデザイン
AIと高度な最適化テクノロジーを活用したサプライチェーンのデジタルモデリング
サプライチェーン全体の分析と最適化を可能にする[1][6]
主な機能
ネットワーク最適化
安全在庫の最適化
輸送最適化
デジタルツイン構築
シミュレーションと仮説検証[7]
ビジネス価値
コスト削減
平均10%のサプライチェーンコスト削減
固定費、在庫、輸送、製造コストの削減が可能[1]
戦略的アドバンテージ
リスク管理
需要予測の精度向上
意思決定の迅速化
サプライチェーンの柔軟性と回復力の強化[1][3]
顧客基盤
フォーチュン100企業の約70%が利用
Boeing, Ikea, Heineken, Walmart等の大手企業が導入[8]
テクノロジーの特徴
クラウドベースのプラットフォーム
AI・機械学習による高度な分析
継続的なサプライチェーンデザインを実現[5][6]
Citations:
[1] https://www.digitalcommerce360.com/2020/11/05/coupa-software-buys-supply-chain-tech-firm-llamasoft/
[2] https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/physical_internet/pdf/002_04_01.pdf
[3] https://marketscale.com/industries/coupa/coupa-supply-chain-solutions-powered-by-llamasoft/
[4] https://www.sdcexec.com/software-technology/company/10922747/llamasoft-a-coupa-company
[5] https://www.coupa.com/products/supply-chain-design/
[6] https://get.coupa.com/ja_ContinuousSupplyChainDesign-SpCh_On-Demand.html
[7] https://www.trustradius.com/products/coupa-supply-chain-design-planning/reviews
[8] https://www.supplychaindive.com/news/coupa-llamasoft-acquisition-15B-procurement-tech-software/588424/
Coupaのサプライチェーンリスク管理アプローチ
リスク管理の4つの主要戦略
1. コンプライアンス検証の自動化
ベンダーの信用格付けを自動的にチェック
財務的負債や法的判断を迅速に評価
監査準備と完全なコンプライアンスを確保[4]
2. ビジネスコミュニティの知見活用
サードパーティソースからの包括的なリスクスコアリング
収益諸表、裁判所文書、ニュース記事を分析
集合的な顧客レビューを統合[4]
リスク管理の高度な機能
リアルタイム可視化
サプライヤーごとのリスクを即時認識
貿易制裁、為替変動、自然災害への迅速な対応
プロアクティブなアプローチを実現[4]
トランザクションコントロール
進行中の取引におけるリスクの監視
重大な脆弱性の優先順位付け
リスク対策のための明確な次のステップを提供[4]
テクノロジーによるリスク管理
AIとデータサイエンス
llama.aiによるAIベースの意思決定支援
サプライチェーン全体のアルゴリズム分析
無制限のユースケースに対応[5]
デジタルツイン技術
サプライチェーンの包括的なシミュレーション
複雑なシナリオの事前検証
リスク軽減のための仮説検証[2]
具体的な成果
リスク管理の効果
サービスレベルの向上
在庫の最適化
サプライチェーンの近リアルタイム課題検知[3]
Citations:
[1] https://get.coupa.com/rs/950-OLU-185/images/LLamasoft_Whitepaper_COVID19_Risk_Resiliency_A4_JP_final.pdf
[2] https://get.coupa.com/rs/950-OLU-185/images/20220322-SCDP-Seminar.pdf
[3] https://www.trustradius.com/products/coupa-supply-chain-design-planning/reviews
[4] https://supplychaindigital.com/procurement/coupa-software-four-tips-reducing-supply-chain-risk
[5] https://www.digitalcommerce360.com/2020/11/05/coupa-software-buys-supply-chain-tech-firm-llamasoft/
Coupaのサプライチェーンリスクマネジメントの具体的なステップ
リスク管理の4段階プロセス
1. リスクの特定
サプライチェーンのオペレーションに関するリスクを「リスク登録簿」に洗い出し
リスクを以下の観点で分類
影響期間（長期/短期）
再発度（高/低）
2. リスクの評価
SMAUGモデルを活用した評価
以下の5つの観点で優先順位を決定
深刻度（リスクの相対的影響）
管理の容易性
受容性
緊急性
リスク拡大の可能性
3. リスク対応
4つの「T」アプローチで対応を決定
リスク回避（Terminate）
リスク移転（Transfer）
リスク低減（Treat）
リスク保有（Tolerate）
4. 継続的なモニタリング
事業継続計画の策定
定期的なリスク情報の報告
プロセスの定期的な確認と更新
高度なリスク分析技術
デジタルツール
AIによるリスクスコアリング
サプライヤーの財務・法的・風評リスクの総合評価
リアルタイムのリスク可視化
リスクスコアの主な指標
財務スコア
司法スコア
ニュースセンチメントスコア
スクリーニングリストステータス
事業継続スコア
Citations:
[1] https://supplychaindigital.com/procurement/coupa-software-four-tips-reducing-supply-chain-risk
[2] https://kpmg.com/us/en/capabilities-services/alliances/kpmg-coupa/identify-assess-mitigate-supplier-risk.html
[3] https://get.coupa.com/rs/950-OLU-185/images/LLamasoft_Whitepaper_COVID19_Risk_Resiliency_A4_JP_final.pdf
[4] https://help.llama.ai/release/native/modeling/modeling-topics/Risk_Analysis.htm
[5] https://procurementmag.com/articles/coupa-future-proofing-business-and-reducing-risk
OptiLogicについて
OptiLogicは、2018年に設立されたサプライチェーンデザインソフトウェア企業で、本社はミシガン州アナーバーに位置している[1][6]。同社の主力製品はCosmic Frogと呼ばれるクラウドネイティブのサプライチェーンデザインプラットフォームである。
Cosmic Frogの主な特徴
クラウドベースのソリューション
100%SaaS基盤
競合他社のソリューションと比べて40%高速
ハイパースケーリング技術により、数百から数千のシナリオを並行して実行可能[1][2]
独自の分析機能
コスト、サービスレベル、リスクを同時に評価
各シナリオに自動でリスク評価を提供
エンタープライズレベルのシミュレーションモデリング[2][5]
主な用途
ネットワークデザイン
施設立地分析
M&A分析
近隣諸国への生産移転
設備投資計画
製品フロー分析
会社の背景
OptiLogicの創業者であるドナルド・ヒックスは、以前にLlamasoftを創設し、2020年に15億ドルで売却した経験を持つサプライチェーン業界の経験豊富な起業家である[1]。
投資と成長
2023年に1,300万ドルの資金調達を実施
Beringea、MK Capital、Augment Venturesなどが投資[6]
顧客事例
Walgreens、United Rentals、Stone Brewingなど、多様な業界の企業が同社のソリューションを採用している[7]。
Citations:
[1] https://www.beringea.com/portfolio/optilogic
[2] https://optilogic.com/resources/blog/best-supply-chain-design-software/
[3] https://optilogic.com
[4] https://www.thescxchange.com/articles/9399-supply-chain-software-vendor-optilogic-acquires-insight-inc
[5] https://optilogic.com/solutions/supply-chain-network-optimization/
[6] https://www.cbinsights.com/company/optilogic
[7] https://optilogic.com/cosmic-frog/
[8] https://itsubwaymap.com/project/optilogic/
Cosmic Frogの主な利点
高速かつ効率的な分析
Cosmic Frogは、競合他社のソリューションと比較して40%高速で、数百から数千のシナリオを並行して分析できる[2][3]。これにより、サプライチェーンの設計と最適化プロセスを大幅に短縮できる[3]。
包括的なリスク評価
独自のリスクエンジンを搭載し、以下の特徴を提供する：
各シナリオに自動でリスク評価を実施
外部データソースと連携した包括的なリスク分析
自然災害、政治的安定性、経済状況などを考慮
需要集中や単一調達製品のリスクを特定
Opti-Risk スコアによる簡易的なリスク比較[3]
多角的な分析機能
Cosmic Frogは、以下の要素を同時に評価可能：
コスト
サービスレベル
リスク
サステナビリティ指標
ESG（環境・社会・ガバナンス）メトリクス[2][3]
クラウドネイティブの利点
100% SaaS基盤
どこからでもアクセス可能
ブラウザのみで操作
数分で導入可能
数週間で投資対効果（ROI）を実現[2][4]
高度なシミュレーション機能
離散イベントシミュレーションエンジン
SKUレベルでの詳細なモデリング
在庫政策のテスト
新製品導入の影響予測
需要変動の計画
サービスレベルの検証[3]
主な活用シーン
ネットワークデザイン
施設立地分析
M&A分析
近隣諸国への生産移転
設備投資計画
製品フロー分析[6]
導入企業の声
Stone Brewing、Walgreens、United Rentalsなど、多様な企業が Cosmic Frogの革新的な機能を高く評価している[5]。特に、複雑なサプライチェーン問題を迅速かつ正確に解決できる点が魅力とされている。
Citations:
[1] https://logisticsnewsnetwork.com/2024/07/27/general-motors-partners-with-optilogic-to-enhance-supply-chain-efficiency-with-cosmic-frog-software/
[2] https://optilogic.com
[3] https://optilogic.com/resources/blog/best-supply-chain-design-software/
[4] https://www.softwaresuggest.com/cosmic-frog
[5] https://optilogic.com/cosmic-frog/
[6] https://itsubwaymap.com/project/optilogic/
Cosmic Frogのリスク評価メカニズム
リスクエンジンの特徴
Cosmic Frogは、サプライチェーンのリスクを包括的かつ自動的に評価する独自のリスクエンジンを搭載しています。以下の特徴がある：
リスク評価の多角的アプローチ
リスク評価レベル
サプライヤーレベル
施設レベル
顧客レベル
ネットワークレベル
外部リスクデータソース
Cosmic Frogは、以下の外部データソースを活用してリスクを評価：
世界銀行のデータ
世界保健機関（WHO）のデータ
自然災害リスク
政治的安定性
経済状況
核施設や生物学的研究所への近接性
Opti-Risk スコアの特徴
自動リスク計算
各シナリオに対して自動的にリスクスコアを生成
リスク要素の重み付けをカスタマイズ可能
クリック1つで全シナリオのリスク比較が可能
リスク評価の主な観点
需要集中度
単一調達製品の割合
サプライヤーの地理的位置
施設の容量
潜在的な自然災害リスク
リスク分析の具体的な質問例
サプライヤー数や保管容量の使用率がサプライチェーンリスクにどう影響するか
サプライヤーや施設の物理的位置がリスクにどう影響するか
需要増加や高リスク配送センターの能力不足、サプライヤーの停止がサービスとコストにどう影響するか
リスク軽減アプローチ
リスクシナリオの特定
リスク発生確率と影響度の評価
収益性とサービスレベルを維持しながらリスクを最小化するシナリオの選択
潜在的な disruption に対する事前の対応計画策定
Cosmic Frogは、これらの複雑なリスク評価を自動化し、企業が戦略的な意思決定を行うためのデータ駆動型アプローチを提供している。
Citations:
[1] https://optilogic.com/resources/blog/best-supply-chain-design-software/
[2] https://optilogic.com/solutions/supply-chain-risk-resiliency-analysis/
[3] https://www.prnewswire.com/news-releases/optilogic-introduces-personalized-risk-profiling-in-cosmic-frog-supply-chain-network-design-platform-301832810.html
[4] https://slashdot.org/software/p/Cosmic-Frog/）