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・ルヴィナス＝メナール著
最終更新: 2025年10月

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AnyLogic（The AnyLogic Company による）は、汎用性の高いマルチメソッドシミュレーションIDE（離散事象、エージェントベース、システムダイナミクス）を提供し、モデルの実行やパラメータ設定、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、そして分析的なネットワーク／在庫最適化（IBM ILOG CPLEX を介して）と動的シミュレーションを組み合わせた、独自のサプライチェーン設計製品 anyLogistix（ALX）を発表している。AnyLogicモデルは視覚的に開発され、組み込みJavaコードが挿入されており、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、またはブラウザベースの実行のためにCloudにアップロードすることができる。CloudはRESTおよびクライアントAPIを公開し、分析のために “Completed runs” をExcelにエクスポートすることをサポートしている。AnyLogic内の最適化はOptQuestメタヒューリスティックエンジンによって駆動され、一方 anyLogistix はソルバー支援のネットワーク設計と在庫ポリシーに加え、シミュレーションによるストレステストを提供する。拡張性として、AnyLogicモデルからPythonを呼び出すことができるベンダー管理の “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、実験を実行し、出力を分析する）である―ALXは戦略的／戦術的設計を目指し、AnyLogicは各分野におけるシミュレーションを対象としている。

AnyLogic 概要

製品ラインアップ（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持つ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のJavaアプリケーションとしてエクスポート可能。 1234
  • AnyLogic Cloud： モデルの実行、実験の作成、バージョン管理（最近のリリースではブラウザエディターを含む）、および結果のエクスポートを行うSaaS／ウェブ層。RESTおよびクライアントAPIを提供。 56789
  • anyLogistix（ALX）： CPLEX による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；セーフティストック推定などの在庫手法を含む。 10111213

アーキテクチャ＆スタック（主要事実）：

  • モデルは Java にコンパイルされ、実行される；エクスポートされたアプリケーションは 純粋なJava であり、JDK 17+ が必要。 34
  • シミュレーション実行時は、文書化された Engine API（イベントキュー、乱数生成、JVM内での並行シミュレーション）である。 2
  • Cloud は頻繁にリリースを公開；2024–2025のノートには Java 17 が含まれ、Cloudは “Completed Runs” エクスポートおよび診断機能を追加している。 14215
  • プライベートクラウド には管理ガイドとアーキテクチャ文書があり、Cloudは REST（JS／Python／Javaクライアント付き）を公開している。 169
  • 最適化：AnyLogic の最適化実験ではエンジン内で OptQuest（OptTek）が使用され、ALX のネットワーク最適化は IBM ILOG CPLEX に依存している。 17181911

AnyLogic vs Lokad

目的と手法は異なる。 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／在庫に対するソルバー支援の最適化を含む）を実行し、出力を分析する。証拠として、Javaとして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、およびALXのCPLEXに基づくネットワーク設計が挙げられる。 3691711 対照的に、Lokad は 意思決定中心 のSaaSであり、確率的予測と最適化に焦点を当て、ランク付けされた補充／出荷／価格決定を生成する（インタラクティブなシミュレーションモデルではない）。LokadのアプローチはDSLと日次バッチ計算を中心に、ERP／WMSでの実行のために優先順位付けされたアクションリストを出力する。（注：本レポートはAnyLogicに焦点を当てている。意思決定最適化パイプラインおよびDSLの主張については、Lokadの公開資料を参照のこと。）

サプライチェーンへの影響：

  • 問題の種類： ALXは 設計（グリーンフィールド配置、レーンフロー、キャパシティサイズ）およびシミュレートされたダイナミクス下での ポリシー探求 に秀でている；一方、Lokadは 反復的な業務上の意思決定（日々の再注文数量／割り当て／価格）を目指している。
  • メカニズム： ALXは CPLEX を呼び出して静的な定式（例：施設配置、フロー割り当て）を解決し、その後ダイナミクスを シミュレート する；AnyLogic IDEは OptQuest を用いてモデルパラメータを調整する；Lokadは 確率的予測＋確率最適化 を実行して意思決定リストを生成する―離散事象のフローチャートはない。 1117
  • デプロイメント： AnyLogicはデスクトップ型で、オプションとしてCloud実行およびAPIが提供される；ALXはソルバー統合済みのパッケージデスクトップアプリである；LokadはマルチテナントのSaaSのみである。 510
  • 成果物： AnyLogic／ALXは シナリオ、ダッシュボード、実行テーブル （Excel／RESTへエクスポート可能）を出力する；LokadはERP／WMSへフィードバックされることを意図した ランク付けされたトランザクションアクション 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 不確実性下での業務上の補充最適化 であるなら、Lokadのパラダイムが目標に近い。一方、目的が豊富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／在庫ポリシーの調整、またはストレステスト であるなら、シミュレーションおよびソルバーツールチェーンによりAnyLogic／ALXの方が適している。

企業、歴史、及び企業情報

  • 企業体： The AnyLogic Company（AnyLogicおよびAnyLogic Cloudの開発元）および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（公開登録情報）： CB Insightsによると、同社は 2002年設立（イリノイ州オークブルックテラス）とされている。公開されている資金調達ラウンドはベンダーサイトに記載されておらず、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（汎用シミュレーション）、AnyLogic Cloud（ウェブ実行／解析）、anyLogistix（サプライチェーン設計）。 151013

不一致記録（企業情報）： マーケティング資料はしばしば「リーディング」と主張するが、独立した登録情報（CB Insights／Craft）は基本的な企業情報のみを提供しており、裏付けされた買収活動は確認されていない。 23

製品と技術：ソフトウェアの機能

AnyLogic（デスクトップIDE）

  • モデリング手法： 共有ランタイムを用いた DE／ABM／SD；ロジックはビジュアルブロックと 組み込みJavaコード で表現される。 2
  • ビルドおよび実行ターゲット： スタンドアロンJava アプリとしてエクスポート可能；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+ が記載されている。 34
  • 最適化実験： 制約／目的に応じてパラメータを調整するために OptQuest をラップする；OptQuestクラスはAPIに文書化されている。 171819
  • データ層： 組み込みのデータベースおよびコネクタ；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―例えば組み込みDBエンジンなど―は公開ページに記載されていないため、ここでは断定されていない。） 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し、実験（単一／多重実行）を実施し、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）を通じ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する；「Model versions」には ウェブエディター（早期アクセス） が含まれている。 678
  • API： プログラムによる実行および出力取得のために文書化された REST API （クライアント付き）；統合／自動化に使用される。 9
  • リリース： 2024–2025のアップデートで Java 17 対応、診断ツール、および Completed runs エクスポートの改善が追加された。 14215
  • プライベートクラウド： 管理者ガイドおよび アーキテクチャ 文書が公開されている；具体的な内容（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、主張は公開されている範囲に限定される。 2516

anyLogistix（ALX）

  • 範囲： 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 およびその他の解析で IBM ILOG CPLEX （LP／MIP）が使用される。 11
  • 在庫： セーフティストック推定 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の技術スタックを利用して、設計の動的テストを行う。 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、リポジトリで注意喚起されたオーバーヘッドがある）。 1
  • Cloud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

動作原理（メカニズムとアーキテクチャ）

コンパイルと実行時：

  • エンジンAPI はシミュレーション実行時（イベントキュー、乱数生成、JVMごとの並行シミュレーション）を記述する。モデルは Java であり、エクスポートされたアプリは 純粋なJava で、JDK 17+ が必要である。 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 モデルバージョン を維持し（最近、ブラウザエディターを追加した）、実行と出力は REST 経由で取得可能および Excel にエクスポート可能である。 67892021

最適化の連結：

  • AnyLogic IDE内では：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）を使用する；公開API／クラスはOptQuestのバインディングを示している。 171819
  • ALX内では：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 が動的な条件下でポリシーを検証／比較する。 1112

証明されていない点：

  • どのベンダー文書も、AnyLogic／ALXがネイティブにエンドツーエンドの確率的 業務上の補充最適化 を実行し、直接ERPに取り込むためのランク付けされた購買注文を生成するとは断言していない。ワークフローは 実験駆動型 のままである：設計、シミュレーション、分析、エクスポート。 5102021

展開およびロールアウト（主要文書より）

  • デスクトップ → Cloud の引き渡し： モデルを作成し、Run configuration を設定し、Export model to AnyLogic Cloud を実行、実験を作成し、実行し、分析／エクスポートする。 7620
  • API／統合： REST （およびクライアントSDK）を通じて実行を推進し、出力を取得する。 9
  • 結果の配信： 下流のBIまたは引き継ぎのために、Completed runs（全ての入力／出力、チャート）を Excel にエクスポートする。 2120
  • プライベートクラウド： 管理／アーキテクチャ文書は公開されているが、公開ページ以外の詳細については断定されていない。 2516

AI/ML の主張に関する証拠

  • 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―ML推論または特殊アルゴリズムに有用だが、明示的にJavaや組み込みMLスタックの代替ではない。 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＋ソルバー定式化を超える、ALXに組み込まれた独自のMLプランニングモデルの公開証拠はない。 1112
  • 結論： AnyLogic／ALXはMLを 利用 するためのフック（例えばPython経由）を提供するが、文書中でMLファーストのプランニングシステムとして売り込まれてはおらず、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（詳細）

  • AnyLogic（IDE）： Javaでコンパイルされるマルチメソッドシミュレーション環境で、実行可能なモデルを構築し、実験（単一／多重実行、OptQuestによる最適化）を実施し、出力を 分析／エクスポート する。これにより、シミュレーション出力および実験テーブルが提供されるが、ターンキーな業務上の補充には対応していない。 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、Excelエクスポート を備えたホスト型実行環境。 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をテストするための 動的シミュレーション；出力には、設計における 最適なサイト／フローの意思決定 およびシミュレーションによる変動下でのポリシーパフォーマンス指標が含まれる。 111210

成果が得られる仕組み（メカニズム／アーキテクチャ）

  • メカニズム： Javaによるモデルコンパイル → エンジン実行；パラメータ探索にはOptQuest；ALXはMIP／LPのためにCPLEXを呼び出す；Cloudが実験とデータ出力をオーケストレートし、REST APIが実行結果／出力を公開する。 21711921
  • アーキテクチャ： CLI／エクスポート付きデスクトップIDE → モデルバージョンと実験を備えたCloudサービス（プライベートクラウド向けに公開された管理／アーキテクチャ文書あり）。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）

  • 業務上の意思決定自動化： どの公開文書にも、AnyLogic／ALXが確率的需要／リードタイム下で毎日のERP対応 ランク付け注文行 を生成することが示されておらず、この機能はモデル中心のワークフローの範囲外である。 510
  • AIラベリング： Python／MLは呼び出すことが可能であるが、ALX固有のエンドツーエンドの「AI意思決定」があるとの主張はなく、最適化の根拠は CPLEX および OptQuest にある。 11117
  • アーキテクチャの透明性： Cloud の アーキテクチャ 文書は存在するが、公開ページに全てのマイクロサービス／キュー／トピックが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。本記述の主張は公開された事実に留まる。 162

結論

AnyLogic のスタックは モデル中心 で技術的に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の下で実行され、エクスポートまたはCloudで実行することが可能であり、REST／Excelエクスポートを通じて統合される。IDE内の 最適化 は OptQuest を使用し、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のための 業務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解釈を支持していない。実験、ネットワーク設計、キャパシティサイズ、およびポリシーストレステスト を必要とする組織には、AnyLogic／ALXのツールチェーンが目的に適っている。一方、毎日の確率的な補充／出荷の意思決定 の場合は、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要求に近い。

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 (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Java アプリケーションへのモデルのエクスポート – ヘルプ (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. ダウンロード – AnyLogic（JDK 17以上必須） (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  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 クラウド ヘルプ (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. anyLogistix – 製品サイト (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. anyLogistix ヘルプ – ネットワーク最適化 (CPLEX) (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. anyLogistix ヘルプ – 安全在庫推定 (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. 私たちについて – anyLogistix (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎

  14. AnyLogic 2024 レビュー – 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 クラウド管理ガイド (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. ExperimentOptimization (OptQuest) – API リファレンス (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. OptQuestUtils – API リファレンス (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. 最適化実験 – AnyLogic (JP) ビデオページ (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. データのエクスポート (実験データをExcelへ) – クラウドヘルプ (最終更新日 2025年9月8日) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Excelへのエクスポート (完了した実行) – クラウドヘルプ (最終更新日 2025年9月9日) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. 私たちに関して – 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 (参照日時 2025年6月～9月) ↩︎ ↩︎

  24. AnyLogic データベース – ヘルプ (参照日時 2025年9月) ↩︎

  25. 管理者ガイド – AnyLogic Cloud (参照日時 2025年9月) ↩︎ ↩︎