2024年ガートナー・マジッククアドラントにおけるサプライチェーン計画ソリューションの批判的検証、2025年4月

Last modified: April 5th, 2025 → 最終更新日: 2025年4月5日

はじめに

2024年ガートナー・マジッククアドラント（MQ）は、「ビジョンの完全性」と「実行力」により主要なソフトウェアベンダーをマッピングしていると主張しており、その形式は客観性の幻想を帯びている。しかし実際には、このMQは真の技術的優位性についてではなく、ガートナー自身のインセンティブや業界に残る遺産的要素をより多く反映している。本稿の批判的検証は、煌びやかなクアドラントの背後に潜む真実を追究し、懐疑的な視点で分析する。私たちはMQの手法と構造を解体し、ランキングを歪めるペイ・トゥ・プレイの力学や、何十年も前の「恐竜」ベンダーの過剰な代表性といった体系的な欠陥を暴露する。さらに、リーダークアドラントを精査し、曖昧なマーケティング主張（過大評価されたROI数値、技術的な詳細のない魔法のようなAI/MLの約束、「ブラックボックス」自動化）を糾弾するとともに、ベンダーの説明内に見られる内在的矛盾（例：リアルタイムプランニングを誇示しながら、大規模なアソートメントの最適化も謳う―これは実際の計算上両立不可能な組み合わせ）を指摘する。全体を通して、私たちは深い技術的論理と独立した分析（Lokadの2021～2025年にわたる研究を含む）を駆使し、誇大広告を切り崩す。さらに、MQが見落としている点―特にこれらのソリューションの頻繁な失敗した導入事例や、ガートナーのゲームに参加しない破壊的で科学的に厳密なベンダーの不在―にも光を当てる。目指すは、サプライチェーン計画ソフトウェアの状況に対するガートナーのビジョンに異議を唱え、読者がクアドラントの安心感を与えるが誤解を招く単純さを見抜けるようにする包括的かつ懐疑的な分析である。

マジッククアドラントの手法：構造、バイアス、そしてペイ・トゥ・プレイ

ガートナーのMQは、公平な評価として提示されている。2本の軸を持つ整然としたチャート―「実行力」（y軸）と**「ビジョンの完全性」（x軸）―は、理論上、憧れの右上「リーダー」クアドラントに位置するベンダーは、強固な実行力と説得力のあるビジョンを兼ね備えているはずである。しかし、これらのランキングの背後にあるプロセスは決して中立ではない。ガートナー自身の説明によれば、評価基準には製品機能、顧客体験、市場の対応力、戦略などが含まれており、これらは非常に定性的な要素であるため、アナリストに広範な裁量を与えている。エンタープライズソフトウェア業界では、ガートナーのような主要アナリスト企業がペイ・トゥ・プレイモデルで運営されていることは公然の秘密であり、彼らの推奨はしばしば製品の優秀性というよりもベンダーとの関係を反映している ¹。LokadのFAQでは率直に、*「ガートナーとの多大な有料のやり取りに参加しないベンダーは、通常、有利でない位置に追いやられるか、あるいは完全に排除される」*と述べている。その結果、マジッククアドラントは、厳格な評価ではなく、支払いをした者へのインフォマーシャル**として機能する傾向があり、多くの経営者はこれらのランキングを「たかが占星術と同じ信頼性で扱う」 ²。

この体系的なバイアスは、競合他社からの非難にとどまらず、ガートナーの事業運営の方法にも表れている。ベンダーはガートナーの調査サービスの購入、アナリストへのブリーフィング、再版権の購入など、アナリストとの関係に大きな投資を行い、MQポジションは関与を深めることで向上すると十分に認識している。当然ながらガートナーは見返りの存在を否定するが、たとえ各アナリストが客観性を保とうと努力しても、利益相反は避けがたい。ジョアンヌ・ヴェルモレルが指摘するように、これらのベンダー評価には*「中立性のふり」がある*が、実際には「利益相反があまりにも顕在しているため中立性は得られず、結果としてペイ・トゥ・ウィンとなる」³⁴。いかなる行動規範やアナリスト間の防火壁も、微妙な圧力を完全には排除できない。ヴェルモレルが述べるように、善意の人物であっても、重大な商業的利益が迫ると無意識のバイアスが現れる⁵⁶。MQの文脈では、これは大きなマーケティング予算やガートナー購読を持つ大手ベンダーが体系的に有利になることを意味する。真に独立した分析の欠如がこのモデルに組み込まれており、ガートナーの収益は「客観的」にランク付けされる企業から得られている。

ビジョン対実行力 ― 成功を定義するのは誰か？

MQの2本の軸は表向きにはベンダーの「ビジョン」と「実行力」を測定しているが、これらの概念は非常に曖昧である。サプライチェーン計画ソフトウェアにおいて、何が大胆なビジョンと見なされるのか？ 多くの場合、それはガートナーのアナリストがベンダーのブリーフィングや市場の流行語から聞かされる内容に過ぎない。たとえば、ロードマップに流行の略語（AI/ML、デジタルツイン、リアルタイムIBSなど）がすべて盛り込まれていれば、実際に製品がそれらを実現しているか否かにかかわらず、ビジョンの項目はクリアされる。逆に、本当に新しいアプローチを取るベンダーは、ガートナーの既成概念である「良いもの」の型に合致しなければ評価が下がる可能性がある。 実行力はしばしば規模、すなわち顧客数、グローバルな存在感、導入パートナーのネットワークに依存しており、これは実際の成功というよりも、マーケティングのリーチやエンタープライズセールスの実行力の代理指標に過ぎない。その結果、MQは、より優れたアルゴリズムを持ちながらも大口の実績が乏しい技術的に革新的な小規模企業に不利に働き、一方で、実装がしばしば期待外れであっても大規模な導入実績を持つ既存大手に有利に作用する。

重要なのは、ガートナーのスコアリングが、展開の実際の成功率を透明に考慮していない点である。たとえば、ソフトウェアを100部販売し、そのうち80部が失敗したベンダーは、単なる販売数と存在感によって「実行力」で高評価を得るのに対し、10部販売してすべて成功したベンダーは、実行力が低いと見なされる可能性がある。つまり、MQの手法は量を重視し、質を犠牲にするものである。特筆すべきは、ガートナー自身のアナリストが、これらの計画ソリューションのユーザー導入率が極めて低いと認めていることである。2024年のサプライチェーンプランニングサミットで、ガートナーのピア・オールプ・ルンドは、平均して典型的な組織のプランナーのわずか32%が実際に新しい計画ツールへ移行したと明かした―これは数百万ドル規模のプロジェクトを考慮すると驚くほど低い採用率である ⁷。言い換えれば、表向きは成功とされる展開の3分の2がユーザーに受け入れられず、棚上げ状態となっている。しかし、このような結果はガートナーの評価がこれらの失敗を見過ごすため、ベンダーのマジッククアドラント上の位置にはほとんど影響を与えない。「実行力」軸は、価値提供の尺度ではなく、主に市場浸透とベンダーの持続力の尺度であり、リーダークアドラントの意味合いに疑問を投げかける―名目上の実行であって、実際の実行ではないのだ。

クアドラントの偽りの客観性

MQの形式―四分割グラフ―は、まるでベンダーが正確に測定されデカルト座標上にプロットされたかのような科学的分析の雰囲気を醸し出す。だが、これは誤解を招くものである。データ駆動の散布図とは異なり、マジッククアドラント上の位置は、内密の議論、ガートナーが完全には公開しない重みづけ評価基準、そして最終的には主観的判断の結果である。視覚的な単純さ―右上が良く、左下が悪い―は多くの主観的な選択を覆い隠す。また、文脈を無視した一律の比較を強制するため、ある種類の企業にとっての「リーダー」が別の企業にとっては全く不適切である可能性があるにもかかわらず、MQは一概に一方を普遍的に優れていると描く。多面的な製品を一つの点に凝縮することで、微妙な差異が失われる。たとえば、あるベンダーは予測においては優れたソリューションを持ちながら、生産スケジューリングにおいては平凡な場合、どうやって一つのXY座標で表現するのだろうか？ ガートナーの答えは、実質的にそれらを平均化し、その年に好ましいとする評価基準で重みづけするというものである。その結果、読者に差異が単なる漸進的なものと誤解させる区別の曖昧化が生じる。クアドラント形式は「右上が最良、左下が最悪」という怠惰な解釈を助長し、トレードオフや各能力を理解するための努力を省略させる。ヴェルモレルが皮肉ったように、「マジッククアドラントは、その名が示す通り、最高に迷信的であり、最低に偽科学的である」 ⁸。この厳しい表現は、クアドラントグラフィックが厳密な研究というよりも、むしろマーケティング・シアターであることを強調している。

リーダークアドラントを支配するレガシーベンダーたち

2024年のサプライチェーンプランニングMQを見ると、リーダークアドラントは事実上、レガシーベンダーの同窓会であることに気付かずにはいられない。Kinaxis、Blue Yonder、Oracle、OMP、Logility―これらの企業（またはその前身の名称）は何十年も存続している。Kinaxisは1980年代（WebPlanとして）、Blue Yonderは1985年（JDA Softwareとして）、OMPは1970年代、Logilityは1990年代に創業され、Oracleは現代ITと同じくらい古い。彼らがトップに居座り続けるのは、永続する優秀さを示す可能性もあるが、同時にガートナーの基準が本質的に規模と長寿を有利に働かせていることを示唆している。歴史は後者を示唆している。 これらの既存大手は、純粋な技術的優位性だけでなく、積極的な買収やポートフォリオの拡大を通じてその地位を確立してきた。Blue Yonderはその典型であり、「長いM&Aの連続の結果」として、結果的に一つのブランドの下に「ほとんどが時代遅れの、寄せ集めの製品群」が形成された ⁹。ガートナーのMQは依然としてBlue Yonderを、「包括的なマイクロサービスアーキテクチャ」と完全なエンドツーエンドスイートを持つリーダーとしてリストアップしているが、そのスイートの多くは古いツールを縫い合わせたものである現実を覆い隠している。エンタープライズソフトウェアは、M&Aによって魔法のように統合されるわけではない。統合は困難だし、Blue Yonderのスタックはその継ぎ目を露呈している。Lokadのベンダー調査では、Blue Yonderはマーケティングで「顕著にAIをフィーチャーしている」とされたが、実際には「主張は曖昧で、実質が伴わない」と評価されている。実際、Blue Yonderの公開技術資料（例：いくつかのオープンソースプロジェクト）から垣間見える手がかりは、基本的なARMA予測モデルのような2000年前の手法を「ほのめかしている」 ¹⁰。つまり、リーダーが「AI」を大々的に宣伝している一方で、実際には20年以上前の予測手法を裏で使用している可能性が高い。ここで難しい疑問が生じる：Blue Yonderは技術的優位性によるリーダーなのか、それともレガシーな勢いによるものなのか？ ガートナーの報告書はこの疑問を投げかけないが、懐疑的な検証は問い直さなければならない。

KinaxisとOracleもまた、示唆に富む例である。KinaxisはRapidResponseプラットフォームで高く評価され、ある意味での先駆者であり、数多くの競合に先駆けて高速なインメモリ「同時プランニング」を導入し、Sales & Ops Planningでも非常に人気がある。しかし、Kinaxisもまた、進化の途上にあるレガシープレイヤーである。これまでKinaxisは中核部分で高度な統計的またはMLによる予測を提供しておらず、ユーザーは予測をインポートするか、単純な手法を用いなければならなかった。数年前、Kinaxisはこのギャップに気づき、買収やパートナーシップを通じて確率論的ツールの追加を開始した（例：AI予測のためRubikloudの買収、在庫最適化のためWahupaとの提携） ^{11 12}。これらは前向きな動きであるが、実質的にはKinaxisは他社が既に備えているAI/ML機能に追いつこうとしているだけで、別々のモジュールを統合することで対応している。このため、技術の一貫性に疑問が生じる―Kinaxisの新機能は、*「技術スタックの一貫性に疑問を投げかける」形の「ボルトオン」である ¹²。これらの確率論的モジュールが深く統合されているのか、単なる表面的なマーケティング用の追加機能に留まるのかは今後明らかになるだろう。MQの記述では、Kinaxisは「実行力」と10年にわたる成功によりトップランクとなっているが、詳細な技術監査は、決定論的なレガシーアーキテクチャがハイブリッドへと進化していることを示している。さらに、Kinaxisに速度をもたらすインメモリ方式自体が制約をもたらす―大規模展開では、「データ増加に伴い高いハードウェアコストとスケーラビリティの制限（大規模展開には莫大なRAMが必要）」*に直面する ¹³。こうした微妙な点は、ガートナーによる「実行力」の評価にはほとんど反映されていない。MQを読むプランナーは、リーダーとしての地位からKinaxisを安全な選択だと考えがちだが、もし自社のサプライチェーンデータが膨大であれば、コストや性能の壁にぶつかるか、Kinaxisのリアルタイムシミュレーションを使用するために大規模なハードウェア投資が必要になる可能性があることに気づかないかもしれない。こうした現実はガートナーの記述にはめったに現れない。

2024年にOracleがリーダーとして含まれているのも、既存大手への賛辞の一種である。OracleのSCPソリューションは、その広大なCloud SCMスイートの一部である。ガートナーは、Oracleの*「コンポーザブルアーキテクチャへのビジョン」と、「どんな細部まで計画できる」能力を賞賛している ¹⁴。だが、これはまるでパンフレットのように響く―「どんな細かさの計画も」というのは魅力的に聞こえるが、熟練の実務者は、非常に高い粒度での計画（例：複雑な制約を伴うSKUと店舗レベル）では、即時性が失われ、実際にどんな*細部であっても計画できるわけではないことを知っている。ここには計算上のトレードオフが存在する：迅速な計画を行うために集約するか、詳細な計画のためにより多くの時間（または計算資源）を要するかのどちらかである。Oracleは他社と同様、円を四角に収めるかのような含意を示しているのだ。おそらくそのクラウドは旧来のシステム以上の処理能力を持つかもしれないが、代償なく完全な粒度を実現できるという主張は信憑性を疑わせる。これは、レガシーベンダーが「クラウドAIプラットフォーム」として再ブランディングしている一方で、内部では依然として制約に苦しんでいるという一般的な傾向を反映している。Oracleは需要計画のためのDemantra、G-Logなど、多くの企業を買収し、それらを統合して自社のスイートを構築してきた。評価すべきは、Oracleが近代化に向けた投資を行っている点であるが、やはりMQの記述は、クライアント導入においてその「コンポーザブル」なビジョンを実現するために必要な年数やコンサルティング時間に何が費やされるかには触れていない。

また、MQリーダーズや全体においてレガシーベンダーが姿を見せない点も注目に値する。たとえば、SAPはERPの巨人でありSCP製品であるIBPを持っているにもかかわらず、2024年ではチャレンジャーにすぎない。一方、計画部門でMerciaやPredictixのような企業を買収してきた大手ERPプレーヤーであるInforは、2024年のMQには全く登場しない。なぜだろうか？ おそらく、Inforの注力ポイントがシフトした（あるいはガートナーの評価に参加しないことを選んだ）のかもしれない。Lokadのベンダー調査は、Inforが2016年にAI予測の専門家であるPredictixを買収したものの、Inforの製品群内で*「予測の側面は二流の存在に留まった」と指摘している ¹⁵。Predictixのいわゆる先進的なML手法は「後回しにされた」上、「それらの手法が2000年以前の予測モデルを上回るかどうかは疑わしい」とされ、Inforの*「AI」主張も疑わしいと評価されている ¹⁶。要するに、Inforの計画革新はしぼんでしまい、MQには名を連ねなかった。これは実際、ガートナーの誠実性を支持するもので、大手の名前であっても後れを取れば排除するという姿勢を示している。しかし、これはまた買収が結局何にもつながらない**ことを浮き彫りにしている。つまり、AIスタートアップを買収しただけでは、コアとなる企業が統合と実行に失敗すればリーダーシップは保証されないのだ。皮肉なことに、リーダーズクアドラントに留まる企業は、Blue YonderがJDA/i2/Manugisticsを、Logilityが近年GarvisやStarboardを、KinaxisがRubikloudを買収するなど、同様に買収依存の歴史を持っているにもかかわらず、ガートナーは依然として彼らに疑いの余地を与えている。レガシーベンダーの過剰な代表は、過去の市場シェアやガートナーとの関係が、現代の技術的優秀性をしばしば上回ることを示唆している。

ハイプ vs. 現実：リーダークアドラントにおける疑わしい主張

サプライチェーン計画におけるマーケティングの誇大表現は伝説的であり、MQレポートはしばしば極めて懐疑的なベンダーの主張を反映している。リーダー企業に共通するパターンは、具体的な証拠もなく、空高いROIや変革的な成果を自慢することである。たとえば、多くのベンダーはソリューション導入後に「30%の在庫削減、98%のサービスレベル、90%の生産性向上」といった数字を掲げる。かつてアナリストに頻繁に引用されたToolsGroupは、現在ではニッチプレイヤーとなっているが、「90%以上の製品在庫確保、在庫20-30%削減、作業負荷40-90%削減」といった実績を宣伝している。これらの数字がどこかのクライアントで実際に発生した可能性はあるものの、組み合わせとしてはあまりにも良すぎるように聞こえる。Lokadの分析は、この種の統計は通常、各高い数値を示す異なるクライアントから選び出されたものであり、“一つのクライアントがすべてを同時に記録するわけではない”と警告している ¹⁷。現実にはトレードオフがあり、在庫を20%削減すればサービスレベルが下がるかもしれないし、その逆もあり得る。しかし、MQはリーダーの「価値を提供する能力」を賞賛する際に、こうした注意点をほとんど含めない。むしろ、ベンダーが提供する成功事例をそのまま反映するため、結果として期待の膨張が生じる。MQでKinaxisやBlue Yonderについて読むサプライチェーン幹部は、これらのツールが自動的に問題を解決し迅速なROIをもたらすと考えるかもしれないが、実際には実装が苦戦し、もし成果が出るにしても長い変革管理の後にしか現れない。

もう一つのハイプの分野は、予測精度とAIである。現在、すべてのベンダーが、需要予測を劇的に改善する“AI搭載の予測”と称している。しかし、具体的な詳細はほとんど示されていない。Blue YonderやLogilityの説明文ではAI/MLに言及し、Kinaxisは「Planning AI」について語るが、ガートナーの概要は彼らのAIがどのように異なり、どのように証明されているのかの詳細を求めない。顕著な例は「需要センサリング」という概念で、これは極めて短期のデータを利用して予測を調整するための流行語である。ToolsGroupをはじめ他の企業もこの用語を使用している。しかし、Lokadの調査が示すように、「‘需要センサリング’に関する主張は、科学文献によって支持されていない」 ¹⁸。基本的にこれはマーケティング用語であり、ベンダーが需要センサリングと呼ぶ手法が、優れた短期統計以上に一貫してより良い予測を提供するという証拠はほとんどない。同様に、あるチャレンジャーであるJohn Galt Solutionsは、独自のアルゴリズム「Procast」が競合よりも正確であると自慢するが、公開された証拠を一切提供していない。実際、このアルゴリズムがオープンソース手法が優れていたM5予測コンペで上位にランクインしなかった事実は象徴的である ¹⁹。おそらく、John Galtの秘伝のタレは、FacebookのProphetやHyndmanのRパッケージを純粋な精度で凌駕しているわけではなく、MQの記述はそれを明かさない。これらの事実を明らかにするには、独立した調査が必要となる。MQのビジョン軸は、その手法が新規であろうと統計的に堅実であろうと、AIや分析を大いに語るベンダーに報いる傾向がある。例えば、o9 Solutionsを考えてみよう。昨年（2023年）、ガートナーは「デジタルブレイン」プラットフォームとしてのハイプという点でo9をリーダークアドラントに配置したが、2024年にはo9はヴィジョナリーへと落ち込んだ。何が変わったのか？ おそらくガートナーは、o9の壮大な主張のいくつかが実証されていないことに気づいたのだろう。Lokadのo9に関する調査では、*「その[AI]主張の多く（たとえば、そのナレッジグラフが予測を唯一無二に向上させるという主張）は、科学的根拠がなければ疑わしい」と指摘されている ²⁰。実際、o9の公開されている技術コンポーネントの分析では、ほとんどが標準的な手法であり、「壮大な‘AI’ブランディングを正当化するほど根本的に新しいものは何もない」*とされている ²⁰。これはよくある話であり、マーケティングが現実を上回る状況である。ガートナーは、最初にリーダーとして配置することで一部のハイプを増幅させた後、最終的には調整を行うが、この方針転換自体がMQの主観性――ある年はヴィジョナリー、次の年はリーダー、その後またヴィジョナリー――を際立たせ、安定した基準に基づくプロセスへの信頼を損なっている。

リーダーベンダー間で広まっている最も誤解を招く主張の一つは、「リアルタイム、エンドツーエンドの計画」という考えである。この表現は、サプライチェーン全体で常に最新の同期計画が可能で、場合によってはリアルタイムで自動調整されることを示唆している。KinaxisとBlue Yonderは、同時進行または継続的な計画に関する表現を用いている。Oracle向けのガートナーの記述は「あらゆるレベルの詳細での計画」を強調し、Kinaxisは自動化と整合性で称賛される。その矛盾は、規模と速度のトレードオフにある。大企業にとって「あらゆるレベルの詳細」とは、数百万にも及ぶSKUとロケーションの組み合わせ、複雑な多段階制約、季節性などを意味することがある。その規模で最適な計画を毎日達成すること自体が膨大な計算処理を要する。しかも、これをリアルタイム（データ変更時にサブ秒または瞬時に更新）で行うことは、詳細または最適性を犠牲にしない限り、現行のアルゴリズムとハードウェアではほぼ不可能である。Kinaxisは、インメモリアーキテクチャを用いて高速再計算することでこれに対応しているが、膨大なRAMと計算の単純化が必要となるため限界がある ¹³。Blue Yonderの「Luminate」プラットフォームは、AIエンジンについて語り、完全な再最適化ではなく迅速な調整のためのヒューリスティックを使用している可能性がある。MQの記述は、こうした技術的現実を認識していない。ベンダーに対して、包括的かつ詳細な分析と即時応答の両方を主張させるのだ。批判的な視点から見ると、これはマーケティングのダブルシンキングと呼ぶべきである。例えば、あるベンダーが「リアルタイム計画」と「非常に細かいレベルでの属性ベースの計画」の双方を主張する場合（ガートナーが一部のヴィジョナリーに対しても指摘している ^{21 22}）、どうやってそのような詳細さを保ちつつリアルタイムの速度を維持するのかと問われる。おそらく答えは、重いハードウェアや計算の単純化なしには不可能だということだ。Lokadのチームは、両極端を追求すると通常は失敗する―システムが重くなるか、あるいは内部的に詳細さが失われる（たとえば、いくつかの集計値はリアルタイムで更新されても、すべてがそうではない）と指摘している。残念ながら、ガートナーのMQは、これら矛盾の解決をベンダーに求めることはない。最先端の能力の外見が提示され、後になってユーザーがその組み合わせの一部が実現不可能であることを発見することになる。

ブラックボックス “AI” と透明性の欠如

リーダークアドラントのベンダーにおけるもう一つの懸念は、彼らがどれほど「ブラックボックス」ソリューションに依存しているかである。多くの企業は、システムが最小限の人間の介入で意思決定を行うAI駆動の自動化を自慢している。理論上は素晴らしい―サプライチェーンに自動操縦装置があれば誰もが望むに違いない―が、実際には、AIがブラックボックスであれば危険を伴う可能性がある。長年、説明のつかない最適化ソフトウェアを扱ってきたプランナーは、そのソフトウェアを信頼せず、またはデバッグが困難な奇妙な推奨を生むことがある。たとえば、Blue Yonderは、リブランディング以降、AIに大きく依存している（「Blue Yonder」という名称自体が、同社が買収したAIスタートアップに由来する）が、彼らのAIがどのように機能するかについてはほとんど公表されておらず、ユーザーはしばしば出力を手動で上書きまたは調整する必要があると述べている。Léon Levinas-Ménardは、Blue Yonderのアプローチには*「ブラックボックスAIの複雑さ」が伴い、これは両刃の剣であると指摘している ²³。内部は洗練されているかもしれないが、不透明であればユーザーの抵抗感や見えないエラーのリスクが増加する。ガートナーの評価はこの点についてほとんど洞察を与えていない。たとえベンダーが脆弱な機械学習モデルを内蔵していたとしても、数社のリファレンスクライアントがその効果を証言すれば、ガートナーは高く評価する。さらに、技術的透明性の欠如という広範な傾向がある。例外はほとんどなく、これらのベンダーは研究論文を公表せず、オープンなアルゴリズムコンペティションに参加せず（John GaltがM5に不参加であったことや、同様に大手リーダーがそのようなイベントで上位に入った実績がないことが示すように）、ソフトウェアの有意義な部分をオープンソース化もしない。彼らは信頼とブランドに依存している。ガートナーのクアドラントは、カスタマーインタビューやデモ以上の証拠を要求しないため、この状況を永続化している。歴史的により解析的でホワイトボックス的なアプローチ（その有名なSO99+最適化エンジンを有する）を取っていたToolsGroupのようなベンダーが、最近AIのハイプ波に乗る必要性を感じたのは決定的である。ToolsGroupはすべてを「AI搭載」と謳い、2018年頃にマーケティングで確率的予測を導入したが、それは不器用な方法で行われ、確率的予測を謳いつつもMAPEの改善を自慢している ^{24 25}（確率的予測に対してエラー指標であるMAPEは意味をなさないにもかかわらず）。この種の不整合は、真の理解に欠けたマーケティング主導の流行語採用を示している。Lokadの批判は的を射ており、ToolsGroupのAIに関する主張は「疑わしい」ものであり、その資料は「2000年以前の予測モデルをほのめかしている」*と、新しいものとして装っている ²⁶。

ガートナーのMQレポートは、何かが主にビジョンに基づいている場合にそれを時折認める。たとえば、あるベンダーの「AIに対するビジョン」を強みとして記載している（例：Logilityの「平均以上のAIビジョン」は、最近の買収後に記されている） ^{27 28}。しかし、「AIに対するビジョン」を強みと呼ぶということは、本質的に彼らがAIについて巧みに語っているという意味である。それは実現された機能ではなく、計画や志向に過ぎない。それを実際の機能と同時に称賛することは、現状の実態と将来のロードマップとの境界を曖昧にする。これもまたベンダーに有利に働き、スライド資料や発表された意向に報いる。顧客は、AI搭載で完全自動化されたリアルタイム計画ソリューションを購入するつもりでリーダーと契約するかもしれないが、実際にはそれらの多くの能力が初期段階であったり、未検証であったり、実装に別のプロジェクトが必要であったりすることに気付くことになる。ガートナーのフォーマットは、実証済みの機能とロードマップ上の機能をMQグラフィック内で明確に区別しておらず、両者とも「Completeness of Vision」の配置に組み込まれている。そのため、リーダークアドラントは、サプライチェーンの未来について説得力のあるストーリーを語るのが得意な企業で満たされる傾向にある（しばしばガートナー自身の公開されたトレンドを取り入れて好意を買うために借用される）、それが実際にその未来を実現しているかどうかにかかわらず。

醜さを無視する：省かれた失敗と継続する苦闘

ガートナーの光沢あるクアドラントから顕著に欠如している側面は、エンタープライズソフトウェアの暗い側面、すなわち失敗したプロジェクト、大規模なコスト超過、棚上げされた実装である。特にサプライチェーン計画は、失敗や期待外れの展開の長い歴史を持っており、そのため多くの実務者は数度の失敗を経験した後にあらゆる新しい「ソリューション」に対してシニカルになっている。しかし、MQレポートを読むと、すべてが成功例と差別化された機能ばかりに見えてしまう。ガートナーはMQ調査の一環として顧客のフィードバックを集めるが、通常は各ベンダーに関して「強み」と「注意点」の洗練された概要のみを公表する。これらの注意点も通常は穏やかな表現で（「一部の顧客は使いやすさに課題があると指摘している」や「統合が複雑である」など）記される。MQには「ベンダーXは昨年複数のプロジェクトで失敗した」といった露骨な表現は見られない。そのような真実が浮上する場合でも、口コミやユーザーフォーラムを通じて伝わるものであり、ガートナーから直接発信されるものではない。その結果、情報の非対称性が生じ、MQを読む潜在的な購買者は、たとえばあるリーダーベンダーが18ヶ月の実装で稼働に至らないという評判を持っていることに気付かないかもしれない。ガートナーが失敗率を省略することは、業界に不利益をもたらし、過度に良い印象を植え付ける結果となる。

「価値提供までの時間」を考えてみよう――これはどのプロジェクトにおいても極めて重要な要素である。ガートナーは、各ベンダーの典型的な実装に要する期間や、納期通りに提供できる頻度を評価しているのだろうか？ もし評価していたとしても、その洞察はクアドラントに明確には反映されていない。逸話的には、一部の大手スイートベンダー（従来型のBlue YonderやSAPプロジェクトなど）は、完全な展開に何年もかかることがある。一方で、新しいSaaSプレイヤーは数ヶ月で展開できるかもしれない。しかし、MQの実行能力評価はこれを明示していない。実際、より小規模なベンダーは、実際にはより早く展開できたとしても、「大規模プロジェクトにはスケールしない」と評価されることがあるのは、単に彼らがまだ多くのグローバル展開に挑戦していないためである。さらに、成功バイアスも作用している。ガートナーは大半、ベンダー提供のリファレンスクライアントに話を聞くが、これらは通常、満足度の高い顧客である。不満や成功していないクライアントは積極的に面談に取り上げられない。そのため、サンプルは成功例に偏ってしまう。ガートナーのアナリストはこの点を理解しているが、MQの記述は一般的な注意喚起以上にこのことに触れることはほとんどない。

The 失敗した実装の頻度は、見過ごされがちな重大な問題である。ガートナーを含むさまざまな研究（別の文脈でのガートナーの調査も含む）では、大手テクノロジー施策の失敗率が非常に高いと指摘されており、たとえばガートナーはAIプロジェクトの85%が失敗すると有名に述べ、サプライチェーンテックプロジェクトの大部分が期待に応えていないとされている。2024年のガートナーSCPサミットのLinkedInまとめでは、最新の計画技術が存在するにもかかわらず、多くの企業が依然として苦戦し、プランナーがツールを採用していないと指摘されている ^{29 7}。平均採用率がわずか32%であるということは、大多数のプロジェクトが意図した効果を上げていないことを意味する。しかし、MQはその指標をベンダーランキングに組み入れていない。 何かと言えば、実行能力が低いベンダーは、使いやすさや複雑さについて顧客から不満が挙がっている可能性があるというほのめかしに過ぎない。しかし、これらはすべて風読みに過ぎない。MQのグラフィック自体は、実行スケールで下の領域に点があることを示しているが、「多くのクライアントがこのソフトウェアを本稼働できなかった」という情報は含まれていない。ただ下半分に点があるだけで、それが企業規模の小ささと誤解される可能性があり、問題ある実装の赤信号として認識されるべきではない。ガートナーの記述は、実際の成果に対する責任追及を回避し、ベンダーは現場での結果ではなく、販売力と魅力的なロードマップだけで評価されている。

実務者向けに言えば、これは重大な欠陥である。つまり、MQは成功を予測する信頼できる指標ではないということである。もし組織が十分に準備・一致していなければ「リーダー」とされたベンダーが、数年、数百万ドル規模の泥沼に導く可能性があるのに、ガートナーはその点を明確に示していない。一方、ニッチまたはビジョナリーなベンダーは、実際に迅速な成果をもたらすかもしれないが、ガートナーの低い順位が経営陣をその採用から遠ざけるかもしれない。このような状況から、多くの経験豊富なサプライチェーンリーダーはMQを疑いの目で見、代わりに同業者からの推薦や独立した評価に依存している。LokadのFAQの言葉を借りれば、*「本物のデューデリジェンスは、実際の運用環境で実証された結果を検証することで最も効果的に行われる」*のであり、「費用を支払えば承認がもらえるコンサルティング会社の認証」を信頼すべきではない ³⁰。MQはせいぜいベンダーの出発点リストを提供するにすぎず、これらのベンダーがあなたのような企業でどのような結果を出しているかについての外部調査で、十分に補強されなければならない。

ガートナーのリーダーに挑む：期待外れな技術に関するケーススタディ

この批判を具体化するために、2024年の高く評価されたリーダー、Kinaxis と Blue Yonderの二社に焦点を当て、彼らの右上の位置付けが技術的実質に裏打ちされているのか、既知の問題によって覆い隠されているのかを検証してみよう。

Kinaxis (リーダー) – 同時進行型プランニング、ただしAIへの参入は遅い。ガートナーはKinaxisを最も高いリーダーとして位置付け、その「統一されたユーザーエクスペリエンス」と自動化を称賛している。Kinaxisの強みは、変更を即座に伝播させるインメモリモデルによる反応性の高いプランニングエンジンにある。これはS&OPやもしも分析に非常に有用である。しかし、Kinaxisはこれまで最初から高度な予測や最適化を提供しておらず、主にルールベースで決定論的なプランニングに依存して、需要と供給のバランスロジックをプランナーに委ねていた。業界の変化を受け、Kinaxisは最近、確率論的予測と在庫最適化機能を追加したが、それはこれらの機能を買収または提携によって得たものである（例：Wahupa MEIOエンジン、RubikloudによるAI予測） ^{11 31}。これらの追加は疑問を投げかける。すなわち、それらはRapidResponseプラットフォームにシームレスに統合されているのか、それとも外部モジュールとして雑に組み込まれているのか？初期の兆候は後者を示唆しており、実質的にKinaxisは在庫最適化および機械学習予測のための「アプリ」をシステムに組み込んでいる状態だ。これは内製された統一分析コアとは異なる。さらに、KinaxisのAIへの進出は非常に新しい。2023年時点で「Planning.AI」のマーケティングを開始し、AI分野に参入する必要性を示しているが、メッセージは慎重であった－おそらく自社のAI/MLの深さがまだ発展途上であることを認識しているからだ ^{32 33}。Lokadの分析は、Kinaxisが確率予測の能力を公に実証しておらず（論文やコンペティションがないため）、その有効性を信じるほかないと指摘している ³⁴。要するに、Kinaxisはその先駆的な同時並行性と多くの満足した顧客により評価されるに値するが、純粋に技術的な観点からは、最も先進的な分析ツールとは言い難い。そのコアアーキテクチャは老朽化しており、迅速な計算を行うために大量のRAMとCPUに依存している。そして、他社が何年も前に採用した予測手法の近代化を、今になってようやく進め始めたに過ぎない。ユーザーコミュニティでは、データセットが非常に大きくなる場合や、一定の閾値を超えた詳細なプランニングを試みる際にKinaxisが苦戦するという噂がある（これはRAMやスケーラビリティへの懸念と一致している ¹³）。では、Kinaxisは本当に2024年のサプライチェーンプランニングソフトウェアにおける「最高の中の最高」と言えるのだろうか？それとも、単にエンドツーエンドのビジョンを販売し、実績を積んできた（たとえ高額な費用と労力を要したとしても）だけに過ぎないのだろうか？ガートナーのMQはこれを第1位に位置付けているが、より批判的なランキングでは、Kinaxisはインタラクティブプランニングでは非常に優れているものの、アルゴリズムによる予測では中程度と評価されるかもしれない。MQの単一軸スコアリングはその二面性を十分に反映できていない。したがって、Kinaxisのリーダーとしての地位は、市場での成功によって獲得されたとはいえ、AIへの遅れと将来的な統合課題を隠蔽している。

Blue Yonder (リーダー) – オールインワンスイートか、雑多な混乱か？ Blue Yonderがリーダーとして存在感を示すのは、その長い歴史（旧JDA）が大きい。ガートナーは、その「Luminate Platform」と包括的な機能性を挙げ、需要計画、供給計画、在庫最適化、生産スケジューリングなど、あらゆる分野を網羅していると示唆している。約束されるのは、エンドツーエンドの統合プラットフォームである。しかし、製品に精通した者が報告する現実はこれと異なる。Blue Yonderのスイートは、数十年にわたる多数の買収の結果として形成され、複数の需要計画エンジン（旧JDAと新しいBlue Yonder MLエンジン）、複数の供給計画およびフルフィルメントモジュール、さらには異なる起源の店舗補充ツールなどが混在している。これらを真に統一することは困難であった。Lokadのベンダー調査は辛辣な評価を下しており、「BYの傘の下には、場当たり的な製品群があり、その多くは時代遅れである」 と述べている ⁹。統合は、深い技術レベルよりもユーザーインターフェースとマーケティングのレベルで行われている。たとえば、Blue Yonderは共通ポータルを提供しているが、裏では需要計画とフルフィルメントや生産スケジューリングが異なるコードベースで動作している可能性がある。これにより、顧客はユーザーエクスペリエンスの不整合やデータ同期の問題に直面する。ガートナーのMQの記述はこれらに一切触れておらず、Blue Yonderを現代的な統合クラウドとして描いている（「マイクロサービスアーキテクチャ」という用語が使われており ³⁵、非常に先端的に聞こえる）。懐疑的な視点からは、もしBlue Yonderが真に統一されたマイクロサービスの再構築を果たしているのなら、なぜパナソニックに買収されなければならなかったのか、またなぜ多くの旧来の顧客が依然として古いオンプレミス版のJDAモジュールを利用しているのか、と問われるべきである。答えは、変革が未完であるということである。さらに、Blue Yonderのマーケティングは現在AIに大きく依存しており、これはおそらく、買収した小規模なBlue Yonder（ドイツのAIスタートアップ）の影響を受け、同社名を冠したためである。しかし、前述の通り、彼らのAIに関する主張はあいまいである。Lokadは、実質の欠如と、彼らの技術が非常に伝統的であることを指摘している ³⁶。日常の運用において、需要予測などのBYモジュールは悪くはないものの、既製の統計パッケージより優れているとは限らず、時には単純なベースライン以上の成果を上げるのに苦戦するという報告もある。さらに、注目すべき実装の問題も存在しており、たとえばBlue Yonderの需要およびフルフィルメント計画を導入しようとした大手小売業者は、数年にわたる遅延と部分的な成功に終わった事例がある（これは公にはされないが、内部関係者は例を知っている）。もちろん、ガートナーのMQにはこのような事例は一切記されていない。Blue Yonderは、その広範な機能とグローバルなリーチ（およびガートナーとの継続的な関与やアナリストとの対話）によって、リーダーの地位を維持している。Blue Yonderのリーダーとしての配置に疑問を呈するなら、もしベンダーの技術スタックが「老朽化した技術」の混合物であり、そのAIが未検証であるなら、トップ右の位置にあるべきだろうか？MQは、彼らが実行可能であり（多数のサービスパートナーを有し、大口顧客をサポートできることは事実である）かつ広範なビジョン（つまり、すべてのソリューションを提供できる）を持っているため、リーダーとして位置付けている。これは、市場の広がりと存在感が、深みや洗練を凌駕するというMQの偏りを示している。10のことを中途半端にこなす企業が、3のことを極めて上手にこなす企業より上位にランクされる。Blue Yonderは多くのことを行っており、その中にはひょっとすると下手なものもあるが、全領域を網羅しているためにリーダーに選ばれているのであり、JDAを購入したことで解雇された人はいない（旧IBMの格言を借りれば）。しかし、サプライチェーンチームは注意が必要であり、多芸は必ずしも専門ではなく、古い技術を新しいインターフェースに統合することで、解決すべき問題以上の複雑性を生む可能性がある。MQは、このリスクを考慮していない。

これらのケーススタディは、なぜ懐疑的な視点が必要であるかを改めて示している。リーダー企業はしばしば実績（多数の顧客、充実した機能、強力なチーム）を有する一方で、問題点（古いコード、過去の失敗、マーケティングの誇大表現）も抱えている。ガートナーのフォーマットは主に前者のみを評価しており、後者はユーザー自身が見出すべきものとなっている。

ビジョナリーおよびニッチプレイヤー：信号か雑音か？

我々の焦点の大部分はリーダーとMQの方法論にあるが、ここでは他の区分―ビジョナリー、チャレンジャー、ニッチプレイヤー―についても簡単に触れておこう。逆説的なことに、最も興味深いベンダーの一部はこれらの区分に存在するが、ガートナーの呼称もまた誤解を招く可能性がある。MQ用語における「ビジョナリー」とは、ビジョンの完全性が高いが実行能力が低いことを意味し、すなわち「良いアイデアはあるが、市場での存在感やリソースが不足している」ということである。2024年のビジョナリー区分には、o9 Solutions、GAINSystems、E2open、Dassault Systèmes（DELMIA）が含まれていた。これらは、比較的新しいプレイヤー（o9、GAINS）と、このセグメントで支配的ではない既存企業（E2open、Dassault）が混在している。特筆すべきは、o9がリーダーからビジョナリーに格下げされたことである ³⁷。ガートナーは、o9が依然として強いビジョンを持つ（実際、バズワードを多用して積極的にマーケティングしている）ものの、実行面での課題や競争の激化があったと説明している。E2openとDassaultには興味深い技術要素がある（E2openは広範なサプライチェーンネットワークに注力し、Dassaultは強力な最適化ツールであるQuintiqを保有している）が、いずれもリーダーの座を得ることはなかった。なぜなら、彼らはSCP市場におけるシェアが小さい（GAINSは小規模な専門プロバイダーであり、Quintiqはカスタムプランニングの場面で頻繁に利用されるなど）か、顧客からの評価が賛否両論であったためだろう。重要なのは、特定の状況においては、ビジョナリーやニッチプレイヤーこそが隠れた宝石—または特定の能力の供給源—である可能性があるという点である。たとえば、GAINS（別名GAINSystems）は在庫最適化の能力で高く評価され、特定の業界では非常に満足度の高い顧客を有するが、リーダーほど大規模ではない。主要な課題が在庫最適化である企業にとっては、Oracleの全スイートを導入するよりもGAINSのほうが価値を提供するかもしれない。しかし、MQの性質はリーダーを強調するものであり、ビジョナリーは一応認められるものの、多くの経営者は「彼らはリーダーではない、つまり二流だ」と考える傾向にある。これは残念なことであり、場合によってはビジョナリーが市場でまだ十分な実績を積んでいない待機中のリーダーであるか、または広さよりも深さを選ぶニッチな専門家であることを意味する。ガートナーは少なくとも彼らを認めているが、フォーマット上、彼らの評価は低くなっている。

2024年のニッチプレイヤー区分は（Adexa、Coupa、ToolsGroup、Slimstock、AIMMS、Blue Ridge）非常に混雑している。この区分は実質的に「ビジョンが低く、実行も低い」というレッテルを貼るもので、致命的な評価となり得る。しかし、ニッチには、ガートナーの広範なSCP定義に当てはまらない新規参入者や専門家も含まれている。たとえば、AIMMSはサプライチェーンのモデリング（最適化ツールキット）の専門であり、Blue Ridgeは流通中心のプランニングに特化している。これらは、初めから特定のニーズに応じるために設計されており、エンドツーエンドの統合を目指しているわけではない。その配置は、必ずしも彼らが劣っていることを意味するのではなく、単にガートナーの目には十分大規模でないことを示している。ToolsGroupが「新規追加」としてニッチに分類されたこと ³⁸ は興味深い。なぜなら、ToolsGroupは長年にわたって確立されたベンダーであり、以前は参加していなかった可能性があるからである。現在は含まれているが、ガートナーは、不確実性への対応に関するそのビジョン（おそらく確率的アプローチに言及している）を評価しつつ、ニッチに振り分けた ³⁹。ある人は、ToolsGroupがいわゆるビジョナリー以上の本物のビジョンを持っていると主張するかもしれない（数年前に確率予測に注力していた点で）。しかし、ガートナーの基準は時に風変わりである。かつてチャレンジャーであったCoupaが、急速な状況変化の中で買収や自社買収を経て、最終的にニッチに落とされたことは、その変化の速さを示している。共通するテーマは、区分の配置が業界の混乱を追随または平滑化してしまうことが多いという点である。企業は実際には苦戦または変革しているかもしれないが、MQの枠内では一区分下がるか、またはその潜在力や問題点を十分に反映しないカテゴリーに留まってしまうのだ。それは非常に大雑把なカテゴライズである。

批判的な視点からは、ビジョナリーやニッチプレイヤーを「無視リスト」と見なすのではなく、隠れた宝石、あるいは少なくとも特定の能力を持つ情報源として扱うべきである。しかし、ガートナーの記述は、リーダーに与えられる注目と比べると、これらの企業にはほんの数文しか割かれていない。これは、ガートナーのビジネスモデル――そのクライアント（通常は大企業でMQを読む層）が「トップベンダー」のみを求める――を反映している。その結果として、イノベーションが損なわれるという不本意な副作用が生じる。新興またはより専門に特化したプレイヤーが十分に可視化されなければ、企業は大手に依存し続け、そのサイクルは続く。

破壊者の省略：Lokad（およびその他）はどこに？

おそらく、Gartner MQに対する最も強い非難は、誰が含まれているかではなく、誰が排除されているかにあります。2024年のクアドラントのどこにも、Lokadのような名前は見当たりません。Lokadは、多くの技術的尺度でMQ内の既存企業を凌駕するサプライチェーンソフトウェア企業であるにもかかわらずです。

誰もが全てを含むことはできないという議論もあるでしょうが、それは理解できます。しかし、著名な革新者が除外されていることは、パターンを示唆しています：MQは本質的に保守的なのです。パラダイムシフトの認識に遅れをとっており、確立されたベンダーや漸進的な改善をカタログ化する点では優れている一方で、小規模な新規参入者が本質的に優れた仕掛けを持っている場合の評価が苦手です。Gartnerの大企業の顧客は、しばしばGartnerに既存の確立企業だけの評価を依頼します（「いつもの顔ぶれがどうか見たい」といった具合に）。そのため、MQは大企業の調達ショートリストの鏡であると同時に、分析でもあるのです。それは一つのサイクルを強化します：MQに載っていなければ、多くの人はその存在を検討しないのです。Lokadの戦略は、実務者に直接価値を証明し、独立メディアを通じてそれを実現することで、この状況を回避してきました。しかし、GartnerのレポートにLokadが載らないために、Lokadの存在を一度も耳にすることのない潜在的な買い手はどれだけいるでしょうか？これが、「ペイ・トゥ・プレイバイアス」と呼ばれる理由です ― 露骨な賄賂の意味ではなく、Gartnerのエコシステムに参加する者に有利なルールが存在するという意味です。

真実を追求する観点からすれば、技術的には優れていながらも破壊的なベンダーであるLokadのような企業がMQに存在しないことは、読者に対して非常に慎重になるべきであると警告しています。これは、MQの「ビジョンの完全性」に対する見解が実際には不完全である可能性を示唆しています。また、サプライチェーンの問題に対する最適な解決策を見つけることが目的であれば、MQだけに頼ることはできず、より広い視野を持つ必要があることも意味します。MQには「非伝統的あるいは型破りなアプローチは代表していない」といった警告ラベルが付けられるべきかもしれません。科学的に言えば、通常のジャーナルに掲載されなかったために画期的な成果を上げた外れ値の研究が、意図的にレビューから除外されるようなものです。革新を地図化すると謳いながら、極めて異なるアプローチ（この場合は確率的プログラミング）で知られる数少ないベンダーを除外する主要なクアドラントは、革新の地図としては疑わしいほど無効と言え、重大な盲点を抱えています。

結論：懐疑とより深い分析への呼びかけ

2024年版サプライチェーンプランニングソリューション向けGartner Magic Quadrantは、プランニングソフトウェアベンダーを選定するための決定的なガイドとして提示されています。しかし実際には、非常に主観的で商業的影響を受けたスナップショットであり、健全な懐疑心を持って読むべきものです。私たちは、MQの構造―その軸やビジュアル―が深いバイアスを隠していることを見てきました。すなわち、大手の既存ベンダーを優遇し、マーケティングの誇大宣伝や広範な約束を賞賛する一方で、実装の成功や技術の深さといった重要な要因を見落としているのです。リーダークアドラントは、品質の保証とは程遠く、Kinaxisの付属AIへの依存やBlue Yonderのパッチワークプラットフォーム、さらには他ベンダーの誇張された主張など、よく知られた欠点をも抱えています。Gartnerのペイ・トゥ・プレイのダイナミクスや、一部Magic Quadrantの「インフォマーシャル」的性質は、ベンダー評価が製品の優秀さとGartnerとの関与に大きく連動している可能性を意味しているのです¹。ビジョン（しばしば流行語を意味する）と実行（しばしば販売フットプリントを意味する）への過度な強調は、サプライチェーンプランニングの成功―つまり、企業のニーズに合わせた確固たる技術、能力ある人材による実装、そしてユーザーによる採用―と緩くしか関連付けられていないランキングを生んでいます。

サプライチェーンプランニングソリューションを求める企業にとって、MQは出発点となり得ます―多くのプレイヤーがリストアップされ、Gartnerの詳細なレポート（クアドラントのグラフィック外側）ではいくつかの強みや弱点が指摘されています。しかし、クアドラントの枠を超える必要があります。それを多くの情報の一要素として扱い、その主張を批判的に検証すべきです。問いかけてみてください：何が語られていないのか？ どこに偏りがあるのか？ 独立した評価を調査し、実際のユーザー（単に好意的な推薦だけでなく）に話を聞き、パイロットやベンチマークの実施を検討してください。「信頼はするが検証せよ」という格言は強く適用されます ― あるいは「検証されるまでは疑え」とも言えるでしょう。前述の通り、Gartner自身のアナリストでさえ、これらのプロジェクトを成功させるのがいかに困難であるか（多くの場合、驚くほど低い採用率であることを）⁴⁰認めています。この現実は、いかなる輝かしいクアドラントランキングに対しても謙虚さを促すべきものです。

結局のところ、Magic Quadrantの最大の価値は答えを示すことではなく、適切な疑問を喚起することにあるかもしれません。それは、大手プレイヤーが誰で、彼らが何を主張しているのかを示唆してくれます。しかし、誇大広告の背後を見抜くのはあなた自身の責任です。もしベンダーが「AI駆動型リアルタイムプランニング」と謳うならば、それが具体的にどのように機能し、どのように落とし穴を回避しているのかを説明するよう求めてください。もしリーダーが一度も自社技術を公開または実証していないなら、Gartnerがそれを素晴らしいと断言するのを鵜呑みにせず、証拠を要求すべきです。そして、確証バイアスに注意してください：一度ベンダーがリーダーとラベル付けされると、なぜそれに値するのかを合理化しがちです。逆の視点を試してみてください ― もし彼らがクアドラントに載っていなかったら、依然としてショートリストに挙げるでしょうか？逆に、もしニッチなプレイヤーがリーダー並みのマーケティング力を持っていたら、その技術は突然より実行可能に見えるでしょうか？

MQは複雑な分野において心強い単純化を提供しますが、サプライチェーンの管理は、最も右上の点を選ぶだけの単純なものではありません。実際、その点は、チャート外にあるより良い解決策へとあなたを誤誘導する可能性があります。賢明なサプライチェーンの専門家は、GartnerのMQを聖典ではなく、あくまで参考資料として活用するでしょう。彼らは、なぜこれらのクアドラントが「偽科学」と呼ばれるのかを理解し、代わりに第一原理と実際の証拠に注目します。Joannes Vermorelが助言するように、実際のケーススタディと実績が、有料の評価に勝るべきなのです。サプライチェーンプランニングにおいて重要なのは、ソフトウェアがサービスレベル、在庫、コスト、そしてアジリティの改善を実現し、それを組織内で持続できるかどうかです。それはx-yプロットからは導かれず、厳密な評価や、場合によっては対立する視点（ベンダーの主張を厳しいシナリオでテストすること）から生まれるのです。

結論として、Gartnerの2024年版サプライチェーンプランニングMQは、その神秘性を剥ぎ取られると、保守的でマーケティング色の強いベンダーの風景描写であることが明らかになります。普段通りの大手を強調し（その欠点は一切語られず）、いくつかの小規模企業を散りばめ、本当の革新者を見逃しているのです。徹底的に真実を追求するレビューは、皇帝の裸を示すかのように、クアドラントのグラフィックが明らかにする以上のものを隠していることを明らかにします。懐疑的になり、派手な物語よりも技術的な深さを求めることで、クアドラントの落とし穴を回避できるのです。最終的には、サプライチェーンプランニングの成功は魔法ではなく現実に根ざしているため、クアドラントの限界を見抜くのは買い手自身の責任なのです。^{2 4}

脚注