AnyLogicのレビュー、シミュレーション & サプライチェーン設計ソフトウェアベンダー

レオン・ルヴィナ＝メナール著
最終更新日：2025年10月

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AnyLogic（The AnyLogic Companyによる）は、汎用のマルチメソッドシミュレーションIDE（離散イベント、エージェントベース、システムダイナミクス）を提供し、モデルの実行、パラメータ設定、結果のエクスポートを行うためのウェブ実行層であるAnyLogic Cloud、および解析的ネットワーク／在庫最適化（IBM ILOG CPLEX使用）と動的シミュレーションによるシナリオテストを組み合わせたサプライチェーン設計製品anyLogistix（ALX）を発表している。AnyLogicのモデルは、視覚的に開発され、埋め込みJavaコードを利用して構築され、スタンドアロンのJavaアプリケーションとしてエクスポートするか、ブラウザベースの実行のためにCloudにアップロードできる。CloudはRESTおよびクライアントAPIを公開し、「Completed runs」をExcelにエクスポートして解析することをサポートしている。AnyLogic内部の最適化はOptQuestメタヒューリスティックエンジンにより実現され、anyLogistixはソルバー支援によるネットワーク設計と在庫ポリシー、さらにシミュレーションベースのストレステストを提供する。拡張性として、AnyLogicのモデルからPythonを呼び出せる、ベンダー管理の「Pypeline」ライブラリが含まれている。全体として、このスタックは、日々の補充のための意思決定自動化ではなく、モデル中心（モデルを構築し、実験を実施し、出力を解析する）であり、ALXは戦略的／戦術的設計を、AnyLogicは様々な領域でのシミュレーションを対象としている。

AnyLogicの概要

製品ラインナップ（簡潔版）：

  • AnyLogic（デスクトップIDE）： スクリプト言語としてJavaを用い、文書化されたシミュレーションエンジンを備えたマルチメソッドシミュレーション環境。モデルはスタンドアロンJavaアプリとしてエクスポート可能。 1234
  • AnyLogic Cloud： モデル実行、実験作成、バージョン管理（近年はブラウザエディターも含む）および結果エクスポートを行うSaaS／ウェブレイヤー。RESTおよびクライアントAPIを提供。 56789
  • anyLogistix（ALX）： CPLEXを用いたネットワーク最適化と動的シミュレーションを組み合わせたサプライチェーン設計アプリケーション。安全在庫推定などの在庫管理手法を含む。 10111213

アーキテクチャとスタック（主要な事実）：

  • モデルはJavaにコンパイルされて実行される；エクスポートされたアプリは純粋なJavaで、**JDK 17+**が必要。 34
  • シミュレーションランタイムは、（イベントキュー、乱数生成器、JVM内の並行シミュレーション）を含む、文書化されたEngine API。 2
  • Cloudは頻繁なリリースを行っており、2024–2025年の注記にはJava 17が含まれ、Cloudは「Completed Runs」のエクスポートおよび診断機能を追加している。 14215
  • Private Cloudには管理者ガイドとアーキテクチャ文書があり、CloudはREST（JS／Python／Javaクライアント対応）を公開している。 169
  • 最適化：AnyLogicの最適化実験はエンジン内でOptQuest（OptTek）を利用し、ALXのネットワーク最適化はIBM ILOG CPLEXに依存する。 17181911

AnyLogicとLokadの比較

目的もメカニズムも異なる。 AnyLogic／ALXはモデル中心であり、明示的なシミュレーションまたはサプライチェーン設計モデルを構築し、パラメータ化された実験（ネットワーク／在庫向けソルバー支援の最適化を含む）を実施し、出力を解析する。証拠として、Javaへのモデルエクスポート、Cloudの実験ワークフローとREST API、モデル内でのOptQuest最適化、ALXのCPLEXベースのネットワーク設計が挙げられる。 3691711 対照的に、Lokadは確率的予測と最適化に注力した意思決定中心のSaaSであり、（対話型シミュレーションモデルではなく）順位付けされた補充／配送／価格決定を生成する。LokadのアプローチはDSLと日次バッチ計算を軸に、ERP／WMSで実行される優先順位付きアクションリストを出力する。（備考：本レポートはAnyLogicに焦点を当てており、Lokadの意思決定最適化パイプラインおよびDSLに関する主張は、Lokadの公開資料を参照されたい。）

サプライチェーンへの影響：

  • 問題の種類：ALXはシミュレーションされた動的環境下での設計（グリーンフィールドでの配置、レーンフロー、キャパシティサイズ）とポリシー探求に優れる。一方、Lokadは反復的な運用意思決定（日々の再発注数量／割当／価格）を目指す。
  • メカニズム：ALXはCPLEXを用いて静的な定式化（例：施設配置、フロー割り当て）を解き、その後、動的環境をシミュレートする；AnyLogic IDEはモデルパラメータ調整にOptQuestを使用する；Lokadは確率的予測＋確率的最適化を実施して意思決定リストを出力する—離散イベントのフローチャートは存在しない。 1117
  • 展開：AnyLogicはデスクトップアプリで、Cloud実行およびAPIをオプションで備える；ALXはソルバー統合済みのパッケージ化デスクトップアプリ；LokadはマルチテナントSaaSのみ。 510
  • 成果物：AnyLogic／ALXは、Excel／RESTにエクスポート可能なシナリオ、ダッシュボード、実行テーブルを出力する；LokadはERP／WMSへ返すことを意図した順位付けされた取引アクションを出力する。 20219

もし目的が、自動化された意思決定リストを伴う不確実性下での運用上の補充最適化であるなら、Lokadのパラダイムの方が目標に近い。豊かなプロセスダイナミクスを伴うネットワーク再設計、キャパシティ／在庫ポリシー調整、またはストレステストが求められるなら、シミュレーションとソルバーのツールチェーンを持つAnyLogic／ALXの方が適している。

会社、歴史、および企業情報

  • 法人: The AnyLogic Company（AnyLogicおよびAnyLogic Cloudの開発元）と、サプライチェーン設計向けのanyLogistix製品ブランド／サイト。 22110
  • 設立（公的登記情報による）: CB Insightsによれば、同社は2002年設立（イリノイ州オークブルックテラス）。ベンダーサイトでは資金調達ラウンドは公表されておらず、公式資料では買収の記録は確認されていない。 23
  • ポジショニング: AnyLogic（一般シミュレーション）、AnyLogic Cloud（ウェブ実行／分析）、anyLogistix（サプライチェーン設計）。 151013

矛盾点（企業情報）： マーケティングコピーでは「業界トップ」と頻繁に主張されるが、独立した登記情報（CB Insights／Craft）では基本的な会社情報のみが示され、確認された買収活動は存在しない。 23

製品と技術：ソフトウェアの機能概要

AnyLogic（デスクトップIDE）

  • モデリング手法: 共通ランタイム上でのDE／ABM／SD；論理はビジュアルブロックと埋め込みJavaコードで表現。 2
  • ビルド & 実行ターゲット: スタンドアロンJavaアプリとしてエクスポート；CLIは実験のエクスポート／実行をサポート；プラットフォームマトリックスには**JDK 17+**が記載。 34
  • 最適化実験: 制約／目的に従ったパラメータ調整のためにOptQuestをラップ；OptQuestクラスはAPIに文書化されている。 171819
  • データレイヤー: 内蔵データベースとコネクタ；データベースツールはヘルプに文書化されている。（エンジンの詳細—例：埋め込みDBエンジン—は公開ページに記載されていないため、ここでは主張されていない。） 24

AnyLogic Cloud

  • 目的: ブラウザ上でモデルを実行し、モデルバージョンを管理、実験（単一／複数実行）を実施、結果を比較し、データ／Completed runsをエクスポートする。 52021
  • ワークフロー: Run configuration（入力／出力／リソースの選択）を経由してデスクトップからエクスポートし、Cloudモデルバージョンを作成；「Model versions」には**ウェブエディター（アーリーアクセス）**が含まれる。 678
  • API: プログラム的実行と出力取得のために文書化されたREST API（＋クライアント）を使用；統合／自動化に利用。 9
  • リリース: 2024–2025年のアップデートでJava 17サポート、診断ツール、およびCompleted runsエクスポートの改善が追加。 14215
  • Private Cloud: 管理者ガイドとアーキテクチャ文書が公開されているが、詳細（例：サービスインベントリ）は公開ページに列挙されておらず、主張は公開情報に限定される。 2516

anyLogistix（ALX）

  • 対象: サプライチェーン設計（ネットワーク最適化、在庫／ポリシー設計、リスクシナリオ、マスタープランニング）。 1011
  • ソルバー: ネットワーク最適化等の解析にはIBM ILOG CPLEX（LP／MIP）を使用。 11
  • 在庫: 安全在庫推定手法が文書化されており、ALXはシミュレーションによるポリシー分析をサポートする。 12
  • シミュレーション: AnyLogicの技術スタックを活用して、設計の動的テストを実施。 10

拡張性とエコシステム

  • モデル内のPython: AnyLogicモデルからローカルPython（任意のライブラリ）を呼び出すための公式Pypelineライブラリ（MITライセンス；コア製品の一部ではなく、レポジトリで注意事項あり）。 1
  • Cloudからのデータ出力: Cloud UIから「Experiment data」と「Completed runs」をExcelにエクスポートする。 2021

仕組み（メカニズムとアーキテクチャ）

コンパイルとランタイム：

  • Engine APIはシミュレーションランタイム（イベントキュー、RNG、JVMごとの並行シミュレーション）を記述する。モデルはJavaで、エクスポートされたアプリは純粋なJavaで**JDK 17+**が必要。 234

Cloud実行とバージョン管理：

  • デスクトップからのエクスポートは、Run configurationを使用してCloudの入力／出力となるパラメータ／リソースを宣言する；Cloudはmodel versionsを管理（最近ブラウザエディターを追加）、実行と出力はREST経由で取得、Excelへエクスポート可能。 67892021

最適化の仕組み：

  • AnyLogic IDE内：パラメータ／探索実験のためにOptQuest（メタヒューリスティックス＋制約）を利用；公開API／クラスにOptQuestのバインディングが示されている。 171819
  • ALX内：CPLEXがネットワーク／在庫の定式化を解決し、その後シミュレーションが動的環境下でポリシーを検証／比較する。 1112

証拠として示されていない点：

  • いかなるベンダー文書も、AnyLogic／ALXがエンドツーエンドの確率的運用上の補充最適化をネイティブに実行し、ERPに直接取り込むための順位付けされた発注書を生成するとは主張していない。ワークフローは実験駆動型、すなわち設計、シミュレーション、解析、エクスポートである。 5102021

デプロイメントと展開（主要文書より）

  • デスクトップ → Cloudへの引き継ぎ： モデル作成；Run configurationの設定；モデルをAnyLogic Cloudにエクスポート；実験作成；実行；解析／エクスポート。 7620
  • API／統合： REST（およびクライアントSDK）を介して実行を促進し、出力を取得。 9
  • 結果の配布： 下流BIや引継ぎのために、Completed runs（全入力／出力、チャート）をExcelにエクスポート。 2120
  • Private Cloud: 管理者／アーキテクチャ文書は公開されているが、公開ページ外の詳細は主張されていない。 2516

AI/ML主張に関する証拠

  • ベンダー管理のPythonブリッジ： Pypelineは実行中のモデルからローカルPython（任意のライブラリ）を呼び出すことを可能にする。これはML推論や特化アルゴリズムには有用だが、明示的にJavaや組み込みMLスタックの代替とはならない。 1
  • ALXアルゴリズム： 最適化はCPLEXに依存しており、シミュレーション＋ソルバー定式化以外に、ALXに組み込まれた独自MLプランニングモデルの公開された証拠はない。 1112
  • 結論： AnyLogic／ALXはMLを利用するためのフック（例：Python経由）を提供するが、MLファーストのプランニングシステムとして文書上売り出されているわけではなく、コアの強みはシミュレーションとソルバーに基づく解析にある。 111

ソリューションが提供するもの（正確に）

  • AnyLogic（IDE）： Javaでコンパイルされたマルチメソッドシミュレーション環境により、実行可能なモデルを構築し、実験（単一／複数実行、OptQuestによる最適化）を行い、出力を解析／エクスポートする。これによりシミュレーション出力と実験テーブルを提供するが、運用上のターンキーな補充は実現しない。 32172021
  • AnyLogic Cloud： モデル出力のための実験、バージョン管理、RESTアクセス、およびExcelエクスポートを備えたホスティングランタイム。 5921
  • anyLogistix： CPLEX支援のネットワーク／在庫最適化と、設計およびポリシー検証のための動的シミュレーション；出力には、シミュレーションされた変動性下での設計に対する最適なサイト／フロー決定およびポリシーパフォーマンス指標が含まれる。 111210

結果がどのように達成されるか（メカニズム／アーキテクチャ）

  • メカニズム: Javaモデルのコンパイル → エンジン実行；パラメータ探索のためのOptQuest；ALXはMIP／LPのためにCPLEXを呼び出す；Cloudは実験とデータ出力を統括し、REST APIが実行／出力を公開する。 21711921
  • アーキテクチャ: CLI／エクスポート機能を備えたデスクトップIDE → モデルバージョンと実験を持つCloudサービス（Private Cloud向けの管理者／アーキテクチャ文書が公開されている）。主張は、文書化されたコンポーネント／バージョン（例：CloudリリースのJava 17）に限定される。 3162

制限点とギャップ（懐疑的見解）

  • 運用上の意思決定自動化: 公開文書には、AnyLogic／ALXが確率的需要／リードタイム下で、毎日ERP準備済みの順位付けされた発注ラインを生成するという記述はなく、この機能はモデル中心のワークフローの外にある。 510
  • AIラベリング: Python／MLは呼び出せるが、ALXにネイティブなエンドツーエンドの「AI意思決定」があるという主張はなく、最適化の証拠はCPLEXとOptQuestに基づく。 11117
  • アーキテクチャの透明性: Cloudのアーキテクチャ文書は存在するものの、すべてのマイクロサービス／キュー／トピックが公開ページに列挙されているわけではなく、明示的に文書化されているのはバージョンのハイライト（例：Java 17）のみである。本論では公開された事実の範囲内に留まる。 162

結論

AnyLogicのスタックはモデル中心であり、技術的にも十分に文書化されている。モデルはJavaにコンパイルされ、文書化されたエンジン上で実行され、エクスポートまたはCloud上で実行可能で、REST／Excelエクスポートを介して統合される。IDE内の最適化はOptQuestを利用し、ALXはサプライチェーンの設計のためにCPLEXベースのネットワーク／在庫最適化とシミュレーションを追加する。公開された証拠は、このスイートを日々の補充に対する運用上の意思決定自動化プラットフォームと同一視するマーケティング上の解釈を支持しない。実験、ネットワーク設計、キャパシティサイズ、およびポリシーのストレステストを必要とする組織にとって、AnyLogic／ALXのツールチェーンは目的に合致している。一方、毎日の確率的補充／配送の意思決定には、意思決定中心のプラットフォーム（例：Lokad）の方がアーキテクチャ上、ニーズに近い。

参考文献

  1. AnyLogic-Pypeline (Python ブリッジ) – GitHub (最新リリース 2025年9月17日) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. エンジン API – AnyLogic ヘルプ (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. モデルを Java アプリケーションにエクスポート – ヘルプ (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. ダウンロード – AnyLogic (JDK 17以上必須) (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. AnyLogic Cloudヘルプ – インデックス (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. AnyLogic Cloudへのモデルエクスポート – ヘルプ (最終更新2025年9月09日) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Run configuration – ヘルプ (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Model versions（ウェブエディター） – ヘルプ (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. REST API – AnyLogic Cloud ヘルプ (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. anyLogistix – 製品サイト (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. anyLogistix ヘルプ – ネットワーク最適化 (CPLEX) (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. anyLogistix ヘルプ – セーフティストック見積もり (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. 会社概要 – anyLogistix (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎

  14. AnyLogic 2024 振り返り – ブログ (2024) ↩︎ ↩︎

  15. AnyLogic Cloud 2.5.3 – ブログ (2025年6月) ↩︎ ↩︎

  16. アーキテクチャ – AnyLogic Cloud 管理ガイド (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. ExperimentOptimization (OptQuest) – API リファレンス (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. OptQuestUtils – API リファレンス (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. 最適化実験 – AnyLogic (JP) ビデオページ (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. データのエクスポート (実験データを Excel へ) – Cloud ヘルプ (最終更新 2025年9月08日) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Excel へのエクスポート (実行完了) – Cloud ヘルプ (最終更新 2025年9月09日) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. 会社情報 – AnyLogicシミュレーションソフトウェア (2025年9月アクセス) ↩︎

  23. The AnyLogic Company – CB Insights (2025年6月～9月アクセス) ↩︎ ↩︎

  24. AnyLogic データベース – ヘルプ (2025年9月アクセス) ↩︎

  25. 管理者ガイド – AnyLogic Cloud (2025年9月アクセス) ↩︎ ↩︎