予測と最適化の技術

過去10年間で、サプライチェーンにおけるデータ駆動型意思決定の実践は劇的に進化しました。 Lokadは2008年に正確な予測に注力して始まりましたが、現代のサプライチェーンは単なる予測だけでは不十分です。むしろ、不確実性の中で意思決定が最適化される必要があります。Lokadのアプローチは、クラウドベースのコンピューティング、プログラムパラダイム、そして実世界のパフォーマンスへのコミットメントによって支えられた一つのパイプラインに、予測と最適化を統合しています。

2020年、Lokadは権威あるM5予測コンペティションでSKUレベルで世界No1に輝き、正確性への妥協なきこだわりを示しました。しかし、正確性だけでは十分ではなく、厳しい制約、不安定な需要、経済的トレードオフの中で予測を意思決定に変換する必要があります。Lokadは、確率的および確率論的アプローチを、ドメイン固有言語であるEnvisionに統合することで、これらの要求に応えています。

1. Lokadの技術世代

Lokadの技術は一夜にして成し遂げられたものではなく、サプライチェーン分析における新たな課題に対応するため、複数の世代を通じて進化してきました。

潜在的最適化 (2024) 不確実性の中での困難で複雑な組み合わせスケジューリングや資源配分問題に取り組むために設計されたパラダイムです。
確率的離散降下法 (2021) 不確実性が支配する状況で、強力な確率論的最適化手法を用いて意思決定を算出するための堅牢な手法です。
差分可能プログラミング (2019) 数値最適化と機械学習の融合により、実際のサプライチェーンの制約に対応する統合モデルを提供します。
ディープラーニング (2018) 大規模なAI搭載予測を活用し、これは従来の統計的手法からGPUアクセラレーションを利用した技術への転換を示しました。
確率的予測 (2016) 単一の予測値ではなく、需要の完全な確率分布を推定することに明確な重点を置いています。
分位グリッド (2015) 平均値や中央値の需要だけでなく、全体の分布を計算することでサプライチェーンの制約に対応します。
クォンタイル予測 (2012) ビジネス経済に合わせた**非対称な「バイアス」**予測を導入することで、単なる平均予測からの脱却を図りました。
クラシック予測 (2008) 内部で多様なモデルライブラリを基にベンチマークされた当初のアプローチですが、現在ではより洗練されたパラダイムに取って代わられています。

2. 予測を超えて：なぜ最適化が重要なのか

従来の予測は、将来の需要について単一の数値（多くの場合中央値）を提供します。直感には役立つものの、実際の意思決定には重大なギャップが生じます。サプライチェーンは次の課題に対処しなければなりません：

在庫制約：在庫レベル、仕入先の最小発注数量（MOQ）、リードタイムなど。
経済的トレードオフ：保管コスト、欠品罰金、陳腐化リスク。
複雑なフロー：多段階ネットワーク、不確実なリードタイム、複数調達。

Lokadの最新開発である確率的離散降下法や潜在的最適化は、意思決定のワークフローに不確実性を自然に組み込むことで、単なる「予測エンジン」をはるかに超えるアプローチでこれらの課題に対処します。

3. Lokadの実践的な運用方法

当社のサプライチェーンサイエンティストのチームがこの取り組みを主導し、技術的貢献、特にEnvisionプログラミング全般を担当しています。

ステップ1．データ統合

過去の取引履歴、製品属性、仕入先情報などを取り込みます。この統合されたデータセットは、予測と最適化の双方の基盤となります。

ステップ2．確率的モデリング

単一の予測値を返す代わりに、Lokadの手法は、低回転のSKUや急激な需要変動に対して有用な、複数の結果にわたる確率を推定します。この不確実性の受容こそが、堅牢な計画の鍵です。

ステップ3．意思決定の最適化

潜在的最適化や確率的離散降下法といったパラダイムを通じて、最適な再注文数量、生産スケジュール、または移動など、御社の制約や目標に合わせた実際の意思決定を生み出します。

ステップ4．継続的改善

新しいデータが到着するたびに、モデルは迅速に再調整され、意思決定は自動的に適応します。このエンドツーエンドのループにより、サプライチェーン担当者は機敏さを保ち、需要や供給の変化に迅速に対応できます。

4. Envisionとホワイトボックス化

サプライチェーン向けドメイン固有言語

Lokadは、その技術を不透明な「オールインワン」エンジンの背後に隠すことはありません。代わりに、我々は、透明性と構成可能なサプライチェーン分析のために設計された言語、**Envision**を提供しています。パイプラインのあらゆる段階を検査し、適応させることができます。

ビジネス現実への適応

サプライチェーンは、製造、小売、MROなど大きく異なるため、Envisionのスクリプトは、御社のチームや当社のサプライチェーンサイエンティストが、プロセス固有の制約やヒューリスティックをハードコードできるようにします。Lokadの先進的な予測機能と相まって、このホワイトボックスアプローチは、固定的なテンプレートに合わせるのではなく、御社の実際の問題を解決します。

5. 次のステップ

Lokadは2008年にシンプルな約束、すなわち正確な予測を掲げて始まりました。現在、これらの予測を堅牢な最適化と融合させ、不確実性下で卓越した意思決定を実現しています。厳しいスケジューリング、急激な需要、または多段階フローに苦しんでいる場合でも、クォンタイル予測から潜在的最適化に至るまで、Lokadの世代を超えた技術が御社をサポートします。

もっと知りたい方は、ぜひご覧ください：

困難な組み合わせ問題によるスケジューリングの課題に直面している場合は、潜在的最適化を詳しくご覧ください。
日々の意思決定に不確実性が組み込まれている様子を確認したい場合は、確率的離散降下法をお試しください。
サプライチェーン最適化と融合した現代の機械学習をより深く理解したい場合は、差分可能プログラミングをご覧ください。
または、お問い合わせいただき、Lokadがどのように御社のビジネス制約を正確にモデル化できるかをご体験いただくためのパーソナライズドデモをお試しください。

最終的に、予測と最適化は一体となっており、Lokadの役割は、両方の良さを享受できるようにすることです。