Anaplan、クラウドネイティブプランニングソフトウェアベンダーのレビュー
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Anaplanは2006年、ヨークシャーで設立され、現本社はマイアミに所在する。統合されたリアルタイムのプランニングおよびシミュレーション環境を通じて、財務、サプライチェーン、営業、人事などの企業機能を一元的に統合するための先進的なクラウドネイティブプラットフォームとして台頭している。その中核にはHyperblockと呼ばれる独自のインメモリ計算エンジンがあり、高速かつ多次元のモデル再計算を実現する。一方、リビジョンタギングや「デプロイ済みモード」による制限など、堅牢なアプリケーションライフサイクル管理の実践により、製品の一貫性が保証されている。このプラットフォームは、統計的な予測技術（PlanIQモジュールを通じて）や線形計画法に基づいた意思決定エンジンを用いることで、統合された企業向け計画、シナリオ分析、最適化機能を提供する。Node.js、Docker、Javaを含むスケーラブルな技術基盤上に構築されたAnaplanは、異なるソースからのデータを統合し、意思決定のためのシングルソース・オブ・トゥルースを提供する。これにより、Lokadのような競合他社との比較でも、先進的な計画ツールとして有力な選択肢となっている。
企業概要
Anaplanは2006年、イングランドのヨークシャーで設立され、[Wikipedia]1に記録され、Canvas Business Model Brief History2で詳細に説明されている。現在、マイアミに本社を置き、企業向け計画ソリューションの主要プロバイダーへと成長した同社は、数十億ドル規模の取引でThoma Bravoに買収された3。今日、そのプラットフォームは、財務、サプライチェーン、営業、人事などの部門における共同計画を支え、包括的なクラウドネイティブプランニングツールへの進化を反映している4。
プラットフォームが提供するもの
Anaplanの連携プランニングプラットフォームは以下の機能を提供する：
- 統合型企業計画: 複数のビジネス部門が協力して多様なシナリオのモデリングとシミュレーションを可能にする4。
- シナリオプランニングと分析: 入力が変化する中で結果を予測するための堅牢な「もしも」のシミュレーションを可能にする。
- リアルタイムデータ統合: 複数のソースからのデータを集約・調和し、シングルソース・オブ・トゥルースを維持する。
- 最適化機能: 線形計画法を用い、数十億の意思決定の代替案を評価し、トレード‑オフを推奨する専用の最適化エンジンを活用する5。
プラットフォームの仕組み
コアエンジンとアーキテクチャモデル
プラットフォームの中心には、複雑で多次元なモデルの迅速な再計算のために設計されたAnaplanの独自のインメモリ計算エンジンであるHyperblockがある。システムは、リビジョンタギングや本番モデルの構造変更を防ぐための厳格な「デプロイ済みモード」を含む強固なアプリケーションライフサイクル管理（ALM）実践によって支えられている67.
AI/MLおよび予測コンポーネント
Anaplanは、ARIMA、Prophet、DeepAR+などの既存の統計手法を活用して時系列予測を提供するPlanIQ予測モジュールを統合している。しばしば「AI‑注入」としてマーケティングされるが、PlanIQの基礎となる手法は、様々なビジネスシナリオにおいて予測の一貫性を保証する成熟したモデルに基づいている89.
統合と技術インフラ
このプラットフォームは、手動のCSVインポートからAnaplan ConnectやREST APIなどのツールを用いた完全自動化パイプラインに至るまで、幅広いデータ統合手法をサポートしている。StackShareでのレビュー10やコミュニティでの議論11で文書化されている技術基盤は、Git、Node.js、Docker、jQuery、Javaなどの最新開発ツールを活用し、クラウド環境全体でのスケーラビリティ、堅牢なセキュリティ、および信頼性の高いパフォーマンスを実現している.
ベンダー主張に対する懐疑的分析
Anaplanが「AI‑注入」や「次世代連携プランニング」といった流行語を頻繁に使用しているにもかかわらず、技術的に詳しく見れば、その多くのコア機能は確立された業界標準の手法に根ざしていることが明らかである。数十億のシナリオを処理できると謳われる最適化エンジンも、実際には既存パッケージで見られる従来の線形計画法ソルバーに依存している5。同様に、PlanIQモジュールが機械学習要素を取り入れている一方で、その予測手法は画期的なAI革新ではなく、広く知られた統計アルゴリズムに基づいて構築されている8。さらに、プラットフォームの堅牢なALM機能と統合機能は、革新的な新アーキテクチャではなく、実証済みの手法へのこだわりを裏付けている。
Anaplan と Lokad の比較
AnaplanとLokadは、サプライチェーンおよびプランニング最適化の分野における2つの異なるアプローチを示している。Anaplanのプラットフォームは、統合されたインメモリ計算エンジンと従来の最適化手法を通じて、多様な業務部門を統合する企業全体の連携プランニングを強調している。一方、Lokadは、確率的予測、ディープラーニング、専用のドメイン固有言語（Envision）を活用することで、サプライチェーンの課題に対して高精度かつ具体的な意思決定を提供する、より専門的なアプローチを採用している。Anaplanは複数の業務部門を統合・調和するための幅広いプランニングソリューションを提供するのに対し、Lokadは高いプログラム性と最適化精度を持つ細分化された部門別の意思決定の自動化に注力している.
結論
Anaplanのクラウド‑ネイティブな連携プランニングプラットフォームは、Hyperblock計算エンジン、確立された予測手法、および線形計画法に基づく最適化を通じて、企業向け計画のための堅牢かつ統合された環境を提供する。AIや次世代プランニングの用語でマーケティングされているものの、詳細な評価は、その強みが実証済みの業界標準手法を効果的に融合する点にあり、リアルタイムの協働計画やシミュレーション機能を実現していることを示している。定量的かつプログラム可能なサプライチェーン最適化を強調するLokadのようなプラットフォームと比較して、Anaplanは信頼性とスケーラビリティを兼ね備え、複数の業務部門を橋渡しする包括的なプランニングソリューションを求める組織に理想的な選択肢となる。最終的に、広範な統合プランニングと一元管理された情報源を重視する企業にとって、Anaplanは堅実で、多少保守的ながらも信頼のおける選択肢となるだろう.