Arkievaの供給チェーン計画ソフトウェアベンダーのレビュー

執筆: Léon Levinas-Ménard
最終更新: 2025年10月

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Arkievaは、デラウェア州ウィルミントンに拠点を置くソフトウェアエディターであり（1993年創業、2011年にSupply Chain Consultantsからブランド変更）、需要予測、在庫計画（多段階も含む）、供給計画（RCCP、MPS）、およびS&OPプロセス管理に注力している。そのスイートは、「Orbit」というインメモリ計画プラットフォームを中心としており、オンプレミスまたはクラウドで提供され、S&OPガバナンスのために「Beacon」と呼ばれる協働ツールが重ねられている。Arkievaは自社をモジュラーかつ「AI駆動」と位置づけているが、スタックの実際のシグナルは、Microsoft/.NETの系譜、SQLデータベース、そしてモダンなウェブフロントエンドを示している。最近の採用募集および職務説明では、Kubernetes/Helm/Terraform/AnsibleおよびAzure DevOpsがデリバリーパイプラインに使用されていることが示唆される。2025年4月、ArkievaはBanneker Partnersからの戦略的成長投資を発表し、2025年9月に新CEOを任命、これによりクラウドデリバリーと製品の近代化に向けた加速方針を示した。

Arkievaの概要

Arkievaは、需要、在庫（多段階オプティマイザを含む）、供給/キャパシティ（RCCP、MPS）、およびS&OPプロセス管理の統合計画モジュールを提供しており、これらはOrbitというインメモリプラットフォーム、あるいはオプションでBeacon S&OPワークベンチを介して提供される。123456 導入形態はオンプレミスまたはクラウドであり、ベンダーはさらに、顧客の約「50%」がクラウドベースの展開を行っていると述べるクラウドページを広告している。17 Arkievaは、顧客導入事例（例：S&OP + RCCPを実装したMcBride）を公開しており、マーケティング資料では供給計画における「AI駆動」および「デジタルツイン技術」を強調している。8910

企業のタイムラインと財務。 企業は2011年10月にSupply Chain ConsultantsからArkievaへブランド変更を行い、2025年4月にはBanneker Partnersからの戦略的成長投資を発表した（Arkieva、Banneker、PR Newswire、およびBGLによりクロスバリデーション済み）。11121314315 2025年9月、ArkievaはAnand IyerをCEOに任命（報道および業界カバレッジ）。1617 本レビューにおいて、買収または売却としての買収案件は公開記録において確認されなかった.

スタックのシグナル。 公開資料および求人情報によると、バックエンドは**.NET/C#、フロントエンドはReact/Angular**、データベースはSQL、メッセージングにはRabbitMQ、さらにCI/CD用としてKubernetes/Helm/Terraform/AnsibleおよびAzure DevOps Serverが使用されており、あるDevOpsの募集ではPostgreSQLが望ましいとされている。18192021 製品資料は、Microsoft中心の系譜に沿ったAzure Data Factory / SSISによる統合を参照している。22

Arkieva対Lokad

範囲と提供モデル。 Arkievaは、Orbitインメモリ層およびBeaconワークフローUI上で動作する、モジュラーAPSスイート（需要、在庫（MEIO含む）、供給/RCCP、S&OPガバナンス）を提供する。1245 一方、Lokadは固定モジュールではなく、予測最適化のためのドメイン固有言語Envisionを中心としたプログラム可能なSaaSプラットフォームを提供している。2324

予測手法。 Arkievaの公開ページは、従来の需要予測およびライフサイクル管理について記述しており、確率的モデリングに関する技術的な詳細はベンダーの資料において限られている。マーケティングページでは、手法の詳細を省略した「AI駆動」の表現を最近導入している。25510 一方、Lokadは分位予測（2012年）から確率的予測（2016年以降）への10年以上にわたる進化を文書化しており、M5コンペティション（全体6位、SKUレベルで第1位）にその証拠がある。26272829

最適化の仕組み。 Arkievaは安全在庫目標に対してMEIOを採用し、RCCP/MPSの内容を公開しており、求人情報ではLP/MIPモデルが言及されている—これは、一部のサブ問題に対して従来の数理プログラミングが用いられていることを示唆している。21220 一方、LokadはEnvision内部で実装された意思決定中心の確率的最適化および予測と最適化を一体化する微分可能プログラミングを強調している。2330

透明性と拡張性。 Arkievaは構成、シナリオ、協働機能を公開しているが、公開のプログラミングモデルは提供しておらず、統合はコネクタやデータパイプラインに依存している。1224 一方、Lokadはクライアント固有の最適化アプリケーションを構築するために使用される言語とリファレンスドキュメントを公開しており、そのAFIケーススタディでは、優先投資/撤退の意思決定および制約モデリングについて詳細が述べられている。2331

クラウド/運用体制。 Arkievaは柔軟なオンプレミスまたはクラウド（「約50%クラウド」の主張）を広告しており、現在のDevOps募集ではKubernetesベースのデリバリーが示唆されている。1719 一方、Lokadは設計上マルチテナントSaaSであり、外部のMLスタックを回避するために、アルゴリズムをEnvisionに組み込んでいる（ドキュメントおよび技術ページによる）。2324

結論。 Arkievaは、進化するクラウド/DevOpsのシグナルを伴う、モダナイズされたAPSパラダイム（モジュラー駆動、シナリオ/協働を重視）と整合しているのに対し、Lokadは、公開された技術文書および第三者の証拠に裏打ちされた、確率的/微分可能手法に基づくプログラム可能な意思決定エンジンとして位置付けられている。232627283130

歴史とマイルストーン（検証済み）

  • 1993: デラウェア州ウィルミントンにて会社設立（当時は Supply Chain Consultants）。225
  • 2011年10月: Arkievaに改名（ベンダーPRおよび独立した業界報道）。1112
  • 2015: McBrideによる実装（S&OP + RCCP）の発表；後のケーススタディで、標準化されたS&OPおよび18ヶ月間のRCCP改善がまとめられている。98
  • 2025年4月29日: Banneker Partnersからの戦略的成長投資（ベンダー、投資家、PRワイヤー、アドバイザーの確認あり）。1314315
  • 2025年9月15日〜16日: CEO交代としてAnand Iyerが任命（報道および業界カバレッジ）。1617

買収は検出されず（買収者または被買収者として）。投資家、ワイヤー、業界出版物を検索したが、資金調達はあったもののM&Aの発表は見当たらなかった。

Arkievaのソフトウェアの役割（技術的範囲）

需要予測。 設定可能な予測手法およびライフサイクル／新製品モデリングを備えた古典的な需要予測。2532

在庫計画。 MEIOは、需要およびリードタイムの変動を考慮して段階別の安全在庫を算出し、在庫分析UIは在庫過剰/品切れの診断をサポートする。212

供給計画＆キャパシティ。 RCCP（12〜18ヶ月）および、生産と調達との間での資材/キャパシティの同期のための供給計画；シナリオ分析および「もしも」の検討が強調される。123

S&OP管理。 BeaconはS&OPのワークフロー/タスク管理およびミーティングのガバナンスを提供する。56

プラットフォーム。 Orbitはインメモリの統合計画プラットフォームとして記述されており、導入形態はオンプレミスまたはクラウドで、クラウドページでは顧客の約50%がクラウド展開を利用していると主張されている。17

動作原理（仕組みとアーキテクチャ — 証拠に基づく）

データと統合。 ベンダーのサービス資料はパイプラインにAzure Data FactoryおよびSSISを引用しており、歴史的にArkievaのコンテンツは、集中型計画データベースとしてMicrosoft SQL Server、Oracle、DB2などのDBMSを参照している。2221

計算とモデリング。 公開ページでは安全在庫の算出にMEIO、制約ベースの供給計画が示され、求人情報では、キャパシティ/資材バランスのための線形/混合整数定式化と整合するLP/MIPモデリングの経験が求められている。2920

アプリケーション/UX。 このスイートは、コードレベルの制御ではなく、シナリオモデリング、ダッシュボード、および優先順位付けされたリスト（例：RCCPキャパシティビュー、S&OPアクションアイテム）を提供する。12458

運用とデリバリーのシグナル。 採用広告およびキャリア情報は、.NET/C# バックエンド、React/Angular フロントエンド、RabbitMQ、SQL、および Kubernetes/Helm/Terraform/Ansible（Azure DevOps Server使用）を指している；ある求人では PostgreSQL がプラスとして記載されており、複数のDBに精通し、コンテナ化されたデリバリーが可能であることを示唆している。181920

展開およびロールアウト手法（文書化済み）

Arkievaは、ホワイトペーパーやブログを通じて S&OPプログラムの設定 と 実施手順 を文書化している。McBride の資料は、標準化されたS&OPプロセスと18ヶ月のRCCP計画につながる段階的な展開を示している。48209 Orbit/Beaconのページは、シナリオ実行 と 協力 を強調しており、クラウドおよびオンプレミスのオプションが多様なIT体制を可能にしている。15

AI/ML/最適化主張 — 精査

  • 主張が確認される。 サプライプランニングのページでは、「AI駆動型」、「自律オーケストレーション」、および「デジタルツインテクノロジー」といった記述がされている。10
  • 証拠が確認される。 具体的な手法の開示は少なく、最も明確な技術的指標は、キャリア情報に見られる MEIO の説明、RCCP/MPS の記載、および LP/MIP の技能である。21220
  • 評価。 公開されたアルゴリズムノート、コードアーティファクト、またはベンチマークが存在しないため、技術文書や再現可能な実証が得られるまで、Arkievaの AI 主張は 根拠のないマーケティング とみなすべきである。最適化は、ヒューリスティックやwhat-ifツールを用いた 従来型OR（LP/MIP）と一貫しているが、Lokadなどの同業者が文書化しているエンドツーエンドの確率的／微分可能なパイプラインとは異なる。23262730

テクノロジースタックおよびエンジニアリングシグナル（公開アーティファクトより）

  • 言語/フレームワーク。 C#/.NET、React/Angular、RabbitMQ.18
  • データ。 歴史的に SQL データベースが指摘され、DevOpsの求人では PostgreSQL がプラスとして言及されている。2119
  • DevOps。 DevOpsの募集では、Kubernetes、Helm、Terraform、Ansible、Azure DevOps Server が強調されている。1920
  • 統合。 ETL用として Azure Data Factory / SSIS が参照されている。22

これらのシグナルは、コンテナオーケストレーションによって近代化されたMicrosoft中心のスタックと整合している。

観察された不一致とギャップ

  • 「Orbit」ページのスラッグ が「/akieva-orbit/」と誤って記載されているが、製品名は “Arkieva Orbit” である。小さなサイトQAの問題である。1
  • クラウドの主張（「ほぼ50%がクラウドベース」）は日付が記載されておらず、参考情報であり監査済みではないと扱うべきである。[^^] 7
  • AIに関する記述 は、手法の詳細や参照がなく、AI性能主張を裏付ける公開されたベンチマークや論文はArkievaから確認されていない。10
  • データベースの多様性：従来のコンテンツでは SQL Server/Oracle/DB2 が強調されているが、DevOpsの広告では PostgreSQL が挙げられており、これは矛盾ではなく環境の多様性を反映していると考えられる。2119

結論

Arkievaは、需要、在庫（MEIO）、供給／RCCP、及びS&OPガバナンスを統合した近代化されたAPSスイートを、クラウド／オンプレミスの柔軟性を備えたインメモリプラットフォーム上で提供する。また、明示的に示された最適化要素は MEIO と LP/MIPスタイル の計画であり、AI に関する記述は、公開された手法の開示がない限りマーケティングレベルにとどまっている。実務者はシナリオ実行と協力が可能なモジュール駆動型のシステムを十分に期待でき、デューデリジェンスの際には技術的な深堀調査（目的関数、制約セット、ソルバークラス、確率的処理）を要求すべきである。Lokadのプログラム可能な意思決定エンジン（文書化された確率的予測、微分可能なプログラミング、及び公開されたコンペティション／ケーススタディの実績）と比較すると、Arkievaはコード主体の環境よりも構成可能なモジュールおよびS&OPワークフロー・ツールを好む購入者に適している。2025年の成長投資と新CEOは、製品の加速した進化を示唆しており、注視すべき証拠としては、具体的なAI／最適化の開示、クラウド採用指標、及び計測可能な在庫／サービス成果を示すリファレンス実装が挙げられる。

出典

  1. Arkieva Orbitプラットフォーム — インメモリ計画、オンプレミスまたはクラウド（どのデバイスからもアクセス可能） ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Arkieva マルチエシェロン在庫最適化（MEIO） ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. PR Newswire — Arkieva、Banneker Partnersからの戦略的成長投資を発表 — 2025年4月29日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Arkieva S&OPマネジメント（ソリューションページ） ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Arkieva Beacon — S&OPプロセス管理 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Arkievaニュース — Beaconリリース（S&OPの協力） — 2021 ↩︎ ↩︎

  7. Arkievaクラウドページ — 「顧客の約50%がクラウドベースの導入を採用」 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Arkievaケーススタディ — McBrideがS&OPとキャパシティ（RCCP）を強化 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Arkievaプレス — McBrideがArkievaを選定（S&OP + RCCP） — 2015年4月14日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Arkieva サプライプランニング — マーケティングによる主張: AI駆動、自律的なオーケストレーション、デジタルツイン — 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Supply Chain Consultantsが名前をArkievaに変更（ベンダーPR） — 2011年10月17日 ↩︎ ↩︎

  12. Supply & Demand Chain Executive — 「Supply Chain ConsultantsがArkievaに改名」 — 2011年10月20日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Arkieva、Banneker Partnersからの戦略的成長投資を発表 — 2025年4月29日 ↩︎ ↩︎

  14. Arkieva — 戦略的成長投資（ベンダーページ） — 2025年4月29日 ↩︎ ↩︎

  15. BGLプレスリリース — Arkieva、Banneker Partnersから投資を受ける — 2025年4月29日 ↩︎ ↩︎

  16. Newswire — 「Arkieva、CEOとしてAnand Iyer氏を発表」 — 2025年9月15日 ↩︎ ↩︎

  17. DC Velocity — 「サプライチェーンSaaS企業Arkieva、新CEOを任命」 — 2025年9月16日 ↩︎ ↩︎

  18. JOBS.BG — Arkieva OOD シニアバックエンド開発者 (C# .NET, SQL, React, Angular, RabbitMQ) — 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. Glassdoor — Arkieva DevOps エンジニア (Kubernetes, Helm, Terraform, Ansible; Azure DevOps Server; PostgreSQL プラス) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. Arkieva 採用情報 — LP/MIP モデリングに関する役割 (現在のページ) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Arkieva ブログ — 「Excelではもはや足りない？ 集中化された需要計画… DBMSの例：SQL Server、Oracle、DB2」 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. Arkievaサービス — データ統合（Azure Data Factory、SSIS） ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Lokad 技術文書 — Envision Language（サプライチェーン最適化のためのDSL） ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  24. Lokad Docs — ビッグピクチャー / プラットフォーム哲学 ↩︎ ↩︎

  25. Arkievaデマンドプランニング — 予測手法 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  26. Lokad — 分位点予測技術 (2012) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Lokad — 確率的予測 (2016～) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. Lokad ブログ — M5競争で909チーム中6位; ベンダー主導のチーム — 2020年7月2日 ↩︎ ↩︎

  29. Lokad 講演 — 「M5におけるSKUレベルでの第1位」(ビデオ＆トランスクリプト) — 2022年1月5日 ↩︎

  30. Lokad — 微分可能プログラミングの概要 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. Lokad ケーススタディ — エールフランス・インダストリーズ (PDF) — 2017年3月 ↩︎ ↩︎

  32. Arkieva 需要計画 — ライフサイクル管理 ↩︎