B2WISEのレビュー、サプライチェーン計画ソフトウェアベンダー

レオン・ルヴィナス＝メナールによる

最終更新: 2025年11月

B2Wiseは、2016年頃にケビンとトレバー・ボークによって設立された中規模でDDMRP中心のサプライチェーン計画ベンダーであり、AWS上で構築されたクラウドベースの先進計画システムを提供します。このシステムは、需要主導型の方法論（DDMRP、DDOM、Drum-Buffer-Rope）を実装して資材計画や現場でのスケジューリングを行い、主要な予測エンジンとしてForecast Proを組み込み、さらに「AI agents」や中央のDataMart上にS&OPダッシュボードやファクトリーボードなどのワークフローを構築するためのロー/ノーコードプラットフォームであるCommWise.AIを次第に統合しています。同社はフランス、英国、南アフリカ、イベリア、LATAM、APAC、北米など複数の地域法人を通じて事業を展開し、ソフトウェアエディターおよびトレーニング提供者として自らを位置付け（特にDDBrixシミュレーションゲームを通じて）、ヨーロッパと南アフリカにおいて数十の著名な製造・流通クライアントを有し、低い一桁台の百万ドル規模の定期収益を持つ、ブートストラップまたは薄い資本による創業者主導のグループとして、DDMRPエコシステム内でニッチながらも確立された地位を築いているように見えます。

B2Wiseの概要

B2Wise（しばしば「b2wise」または「B2Wise」と表記される）は、需要主導型手法を中心に構築された専門のサプライチェーン計画ベンダーです。公開された企業およびデータベースの記録によれば、設立は2016年頃で、共同創業者はケビンとトレバー・ボーク、フランスおよび英国の法人がグループの中核を成しています。¹²³⁴⁵⁶ 同社は、AWS上で動作するクラウドまたはオンプレミスで稼働可能な、「フローに基づく」エンドツーエンドの計画システムを提供しており、その主要モジュールは Materials Planning (DDMRP)、Control Point Scheduling / DDOM、及び Demand Forecasting です。⁷⁸⁹¹⁰¹¹

機能的には、B2WiseはAPS (Advanced Planning System)として機能し、バッファに基づく補充（DDMRP）、ボトルネックでのDrum-Buffer-Ropeスタイルのスケジューリング、及びS&OPワークフローを実施します。予測は商用パッケージであるForecast Proに委ねられ、古典的な時系列手法と機械学習モデルの組み合わせを提供しています。⁷⁸¹²¹³¹⁴¹⁵¹⁶ アーキテクチャ的には、B2WiseはAWS中心のスタック（Lambda, S3, EC2）、MS SQL、及びApache Sparkに依存し、.NET Core、Node.js、Python、Goで記述されたマイクロサービスと、Docker/Terraformを用いたデプロイメントを採用しています。¹⁰¹⁷¹¹

最近、B2WiseはCommWise.AIを導入しました。これは、低/ノーコード環境で「AI agents」が中央のDataMart上にS&OPワークフロー、スケジューリングボード、ダッシュボードを組み立てるためのものです。マーケティングおよび表彰記事では、AI支援によるワークフロー構成が強調されており、自動化されたブラックボックス型の意思決定ではありません。¹⁸¹⁹²⁰²¹²² 同社はまた、Demand Driven Instituteのエコシステムと密接に連携しており、DDMRP/DDOMソフトウェア、トレーニング、及び広く使用されているDDBrixシミュレーションゲームを提供しています。²³²⁴²⁵ クライアントとしては、Etex、Goizper、LVMH Fragrance Brands、PPG、Takealot、Fruity Line、Fagor Ederlan、WeirdFishなどが挙げられ、特にヨーロッパと南アフリカで強い存在感を示しています。⁷¹¹²⁶²⁷²⁸²⁹³⁰

CB Insights、Tracxn、GetLatkaなどの金融や企業登記の記録は、B2Wiseを未資金調達またはブートストラップ型企業として分類しており、ベンチャーラウンドの記録がなく、買収も完了しておらず、2025年の推定収益は約700万米ドル、従業員数は十数名であることから、初期段階のスタートアップや大規模なスイートプロバイダーというよりは、ニッチながらも商業的に確立されたベンダーと見なされています。¹²³³¹³²¹¹³³

B2Wise 対 Lokad

B2WiseとLokadはどちらもサプライチェーン計画に取り組んでいますが、問題の捉え方、技術的メカニズム、及び製品哲学は大きく異なります。B2Wiseは**Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP)とDemand Driven Operating Model (DDOM)**を中心に据え、デカップリングポイントにバッファを配置し、最小/目標/最大レベルを算出、実需要のネットティングを用いて優先順位を付けた補充注文を生成し、Drum-Buffer-Ropeに類似したルールと時間バッファを用いてボトルネック資源をスケジューリングします。⁷⁸¹⁰³⁴ 一方でLokadは、Quantitative Supply Chainを軸に、確率的かつ財務的視点に基づくパラダイムを採用し、主要な成果物として需要とリードタイムの確率分布を、そして期待される経済的リターンに基づいて注文、割当、生産、価格設定などの個別の意思決定を評価する数値ソルバーを提供しています。⁸³⁵³⁴³⁶³⁷

予測の面では、B2WiseはコアアルゴリズムをForecast Proに委ね、指数平滑法、ARIMA、断続需要モデルなどから自動選択を提供するとともに、勾配ブースティングツリーに類する機械学習モデルも組み込み、これらをB2Wise独自の「安定性重視の予測」プロセスおよびKPIレイヤーでラップしています。¹²¹³¹⁴¹⁵¹⁶ 一方、Lokadは独自の確率的予測エンジンを構築し、完全な需要分布（分位数グリッドやモンテカルロ風シナリオ）を算出。これがM5コンペティションやその後の論文で主要な差別化要素として公にベンチマークされ、確率的予測は追加機能ではなく最適化パイプラインの基盤となっています。³⁵³⁸³⁹³⁶⁴⁰⁴¹

意思決定の自動化に関して、B2Wiseは主に需要主導型の概念に基づくヒューリスティックルールを使用し、バッファロジック、優先順位インデックス、DDOMに基づくコントロールポイントでのスケジューリングを実施、さらに「AI agents」を履歴のクレンジング、アイテムのセグメンテーション、パラメータ調整の補助として位置付けています。⁷⁸¹²¹⁰¹¹¹⁸¹⁹ 一方、Lokadは意思決定を確率的未来における最適化問題として明示的に定式化し、カスタム数値ソルバー（例：Stochastic Discrete Descentや後の潜在空間ヒューリスティック）を用いて離散的な意思決定空間を探索し、全ての推奨が在庫切れペナルティ、保管コストなどの明示的な経済的要因に結びついていることを強調しています。³⁶³⁷⁴²⁴⁰³⁴

プラットフォームのレベルでは、B2WiseはAWS上で動作する伝統的なSaaS APSであり、SQL中心のDataMartと40以上のERPへのコネクタを備えています。データは通常sFTPやバッチAPIを通じて流れ、CommWise.AIがダッシュボードやワークフローを組み立てるための低/ノーコードレイヤーを提供します。⁴³¹⁰¹⁷¹¹¹⁸¹⁹ 一方、LokadはAzure上で動作するプログラム可能な最適化環境として、イベントソースのデータストア、カスタムDSL（Envision）および分散仮想マシンを備え、外部依存関係を最小限に抑えた上で、全体の予測および最適化ロジックを監査・変更可能なコードとして公開しています。³⁶⁴²⁸³⁴ B2Wiseはあらかじめ定義された計画モジュールを設定および一部ノーコードのAI組み立てでラップするのに対し、Lokadは専用の言語を公開し、純粋な設定だけでなくサプライチェーンサイエンティストによるソリューション設計を期待しています。

方法論的には、B2Wiseはソフトウェア導入を需要主導型トレーニングおよびチェンジマネジメントに強く結び付けており、DDBrixワークショップ、DDMRP認定、及び方法論的コーチングがそのプロジェクトの中心をなして、同社のソフトウェアはDDAE（Demand Driven Adaptive Enterprise）を実現するためのエネーブラーとして提示されています。²³²⁴²⁵ これに対し、Lokadはサプライチェーンサイエンティストを中心に据え、クライアントと共にEnvision「apps」を共同開発する形態を採っており、単一の外部方法論よりも各企業向けのモデル調整や定量的枠組みによるROI測定に重点を置いています。³⁴³⁶³⁷⁴²⁴¹ 要するに、B2WiseはDDMRPを前提とした計画スイート（AI支援のワークフロー・ツール付き）と解釈できるのに対して、Lokadは確率的でコード中心の最適化エンジンであり、DDMRPにとらわれない計画行動を取り、バッファ駆動の実行ではなく経済的最適化を目指しています。

方法論と注意点

本レビューは、B2Wiseに関する公に入手可能な情報、すなわち公式の製品およびマーケティングページ、トレーニング・統合ドキュメント、DDMRP/CommWise関連のプレスリリース、開発者求人、GitHub上のチャレンジ、第三者レビュー、企業登記情報、及びイベント情報のみに基づいています。¹²³³¹⁷¹⁰²⁴¹⁷¹¹¹⁸¹⁹¹³¹⁵ B2Wiseを特徴付けるために、Lokad管理ドメイン上の情報は使用されていません；Lokadの情報は上記の比較セクションに限定されています。

主要な制約:

多くの数値的主張（例：「250以上の導入」、「150億ドルの在庫管理」、「1万以上のクライアント」）はB2Wiseのマーケティングページやパートナー資料に由来し、独立した公的裏付けがありません。⁷²⁴¹¹⁴⁴
B2Wiseのコア計画エンジンやAI agentsに関する公開されたソースコードは存在せず、アルゴリズムや評価指標を記述した査読付き技術論文もありません。
一部の第三者プロファイル（Tracxn、GetLatka、LeadIQ）は収益や従業員数を推計しており、これらの数字は監査済みの事実ではなく推定値とみなすべきです。³³¹¹¹³³

ここで採られている立場は意図的に懐疑的であり、複数の独立した情報源または詳細な一次資料によって裏付けられた場合にのみベンダーの主張が受け入れられ、そうでなければ自己申告もしくは仮説として扱われます。

歴史、構造、および資金調達

設立とグローバル展開

CB InsightsおよびBounceWatchは、B2Wiseが2016年に設立され、フランスのリヨンを本拠地としてサプライチェーン計画ソフトウェアに注力していると記述しています。¹² Tracxnは「B2Wise」を、設立年が2017年で英国バーミンガムに拠点を置く未資金調達の企業としてリストしており、これはおそらく英国持株会社の登録日と所在地を反映しているもので、元の事業開始時期とは異なるものと思われます。³⁶

伝記やインタビュー資料から、KevinとTrevor BoakeがB2Wiseを共同設立したことが明らかになっており、Trevorは2016年7月以降Co-Founder & EVP Development/CTOとして記載されています。また、The Lekker Networkのインタビューでは、ERP中心の計画ツールへの不満から兄弟でB2Wiseを設立したKevinの経緯が語られています。⁴⁵⁴⁵ 同社の「Contact」ページには、英国（バーミンガム本社）、フランス（リヨン）、北米（ケンブリッジ, MA）、イベリア（スペイン）、南アフリカ（Somerset West）、LATAM（Querétaro）、APAC（オーストラリア）の各オフィスが記載され、複数法人による国際展開が確認されます。⁴⁶

B2Wiseは、DDMRPソリューションにおけるDemand Driven Institute (DDI)提携企業であり、ヨーロッパ、英国、米国、ラテンアメリカ、オーストラリア、南アフリカでの存在感を示し、DDMRPプロジェクトに対するグローバルな注力を裏付けています。²³

資金調達、所有権、および規模

TracxnとBounceWatchは共に、B2Wiseを未資金調達と分類しており、ベンチャーやプライベートエクイティラウンドの記録はありません。²³ GetLatkaは2025年の「M&Aオファー」を記載していますが、完了した取引やラウンドの詳細はなく、主要なM&Aニュースソースにも登場していないことから、同社は独立した状態にあるとみなされます。³² UK Companies Houseの記録には、主要株主が25〜50％の株式と議決権を保有するB2WISE HOLDINGS LTDが示され、創業者の支配が確認されています。⁶

GetLatkaは、2025年の収益を約730万米ドル、チーム規模を66名と推計しており、OfferZenは南アフリカの開発オフィスに15〜50名の従業員がいると記しています。このため、全世界の従業員数は十数名程度と考えられ、これらの数字は、数十のクライアントを有する中規模でニッチなSaaSベンダーとしての位置付けと整合しています。

買収活動

信頼できる公的情報源では、B2Wiseが以下のいずれも行っていないことが示されています：

他のベンダーによる買収が行われた；または
他社の買収を行った。

GetLatkaの「2025 M&Aオファー」タグが唯一の手がかりですが、これは完了の発表を伴っておらず、実質的にはB2Wiseは買収歴のない独立した創業者主導の企業とみなされるべきです。

製品および機能範囲

コア計画モジュール

B2Wiseは、自社プラットフォームを、コアモジュールが以下の通りであるエンドツーエンドのフローに基づくAPSとして説明しています：

Materials Planning (DDMRP) – 戦略的デカップリングポイントにおける多階層バッファを用いた計画。
Control Point Scheduling – ボトルネックにおけるDDOMスタイルのスケジューリングおよび実行。
Demand Forecasting – Forecast Proに基づく統計/機械学習予測が計画プロセスに組み込まれている。⁷⁸⁹¹⁰

Materials Planningモジュールは、在庫バッファ（最小/目標/最大）、デカップリングポイントでの配置、動的バッファ調整、および補充注文を促すためのカラ―コードによる優先指標というDDMRPの概念を実装しています。⁸¹⁰³⁴¹¹ アルゴリズム的には、これは形式的な確率的最適化ではなく、決定論的なネットティングやバッファ維持の数式を示唆しています。

Scheduling & Execution（Control Point Scheduling）モジュールは、制約理論およびDrum-Buffer-Ropeの概念を使用しています。B2Wiseのブログによれば、DDOMはドラムを「コントロールポイント」に一般化し、各ポイントを時間バッファで保護しながら、利用率とフローを最大化しつつWIPを制限するようスケジューリングすると説明されています。¹⁰¹¹ このスケジューリングロジックは、MILPスタイルのグローバル最適化ではなく、コントロールポイントでのヒューリスティックなディスパッチおよびバッファリングと考えられます。

需要予測

B2WiseのDemand Forecastingソリューションでは、組み込み予測エンジンとして明示的にForecast Proが採用されています。¹² Forecast Proのドキュメントには、指数平滑法、Box-Jenkins/ARIMA、断続需要モデルなどの手法群に加え、機械学習モジュール（例：勾配ブースティング）および各系列に最適なモデルを自動的に選択する「エキスパート選択」メカニズムが記載されています。¹³¹⁴¹⁵¹⁶ したがって、B2Wiseが「機械学習予測」を市場に提供する際には、主にForecast Proのエンジンを指しています。

B2Wiseは独自のプロセスフレーミングを追加しています：

データのクレンジングと変換 – 販売履歴の異常値、急上昇、ノイズを検出するAI agentsを介して実施。
限界的な精度よりも予測の安定性に注力し、閾値に基づくKPIや分離されたリードタイム枠内で評価される予測誤差（例：閾値に基づく予測精度指標やトーナメント方式によるモデル選択）を採用。¹²⁴⁷¹³¹⁵

B2WiseがForecast Pro以上の、独自の先進的な予測アルゴリズムを開発しているという公開証拠はなく、付加価値はデータ準備、KPI設計、及びDDMRP/S&OPとの統合にあります。

S&OPおよびフロー駆動型S&OP

Sales & Operations Planningモジュール（フロー駆動型S&OP）は、以下を中心とした構造化されたプロセスを提供します：

製品、需要、および供給のレビュー。
Pre-S&OPおよびエグゼクティブS&OPのミーティング。
バリューチェーン上での流れに基づいて製品とリソースを集約するフローグループを横断するシナリオモデリング。⁹

B2Wiseは、その中央DataMartとCommWise.AIを使用して：

需要と能力をフローグループに集約する。
制約と需要仮定に基づく「もしも」のシナリオを実行する。
AIエージェントを用いて、フローグループの定義と能力のデフォルト値を提案する。
シナリオの変更点を要約し、これらのメモを財務および運用指標に添付する“AIセクレタリー”役割を展開する。⁹¹⁸¹⁹

再度述べると、ここでの重点はS&OPトレードの数学的に厳密な最適化ではなく、ワークフローと集約にあり、特定の最適化アルゴリズムは開示されていません。

CommWise.AI

CommWise.AI Studioは、B2Wise DataMart上に構築されたAI搭載プラットフォームとして位置づけられています：

ユーザーは、ビジネスルールと希望するアウトプットを指定することで、カスタムワークフロー（例：S&OP、現場ダッシュボード、スケジューリングボード）を設計できます。
AIエージェントがこれらの入力を解釈し、ダッシュボード、クエリ、あるいは場合によってはスケジューリングルールを組み立てます。
フラッグシップデモでは、CommWiseが実際のプランニングボードの写真を撮影し、それをインタラクティブなデジタルダッシュボードに変換する様子が示され、OCRおよび構造推論の可能性が示唆されています。¹⁸¹⁹²²

サプライチェーンイベント賞の説明では、CommWiseエージェントが**“自律的かつ追跡可能”であり、AIが不透明な決定を下すのではなく、クライアント定義のルールからソリューションを組み立てるために使用されることが強調されています。¹⁹²⁰²¹ しかし、モデルの種類、ガードレール、評価に関する詳細を提供する技術論文、オープンAPI、またはアーキテクチャ図は存在しません。

トレーニングとDDBrix

トレーニングは、B2Wiseの提供内容の中心的な柱です：

DDBrixワークショップは、LEGOを用いたゲーム形式でDDMRPの概念を教えるために広く利用されており、B2Wiseは世界中で10,000人以上の参加者を主張しています。²⁴²⁵
トレーニング資料では、コース全体で93%の満足率と87%の試験合格率が強調されています。²⁴
B2Wiseは、DDIに沿ったDDMRP、DDOMおよび関連する方法論のトレーニングを提供し、自らをソフトウェアベンダーであると同時に手法教育者として位置づけています。²³²⁴²⁵

この緊密な連携により、B2Wiseの多くのプロジェクトは、ソフトウェア展開と同様に方法論の展開でもあります。

アーキテクチャとテクノロジースタック

クラウドインフラストラクチャとスタック

B2Wiseのブログや第三者レビューによれば、本アプリケーションはAWSサーバーレス技術上に構築され、「超高速処理、大規模なスケーラビリティ、堅牢なデータセキュリティ」が謳われています。¹⁰¹¹ OfferZenのテックスタックプロファイルには次のように記載されています：

アプリケーション/データ：Node.js, .NET Core 2.0, C#, JavaScript/TypeScript, Python, Go, jQuery、Microsoft SQL Server、Apache Spark.
クラウドサービス：AWS Lambda, S3, EC2.
DevOps：Docker, Terraform, Prometheus, GitHub, npm など。¹⁷

これは、サーバーレスと従来のVMベースのコンポーネントを組み合わせた多様なマイクロサービス環境であり、トランザクションストレージにはSQLを、重い分析処理にはSparkを用いています。2020年代のSaaSとしては現代的かつ従来型ですが、構造的に特異なものではありません。

DataMartとインテグレーション

B2Wiseの統合ページでは、シンプルなバッチパイプラインが記述されています：

データ仕様（マスター、トランザクション、予測、BOM、ルーティング）に合意する。
顧客が安全なsFTPエンドポイントにデータをアップロードする。
B2Wiseがファイルを内部テーブルにマッピングする。
システムが自動的に更新データを取得、検証、およびインポートする。
生成された注文（PO/WO/DO）はsFTPにエクスポートされ、APIまたはファイルインポートを介してERPにロードされる。⁴³

B2Wiseは、SAP、Microsoft Dynamics 365（F&OおよびBC）、Oracle NetSuite、Sage X3向けのコネクタや、40以上のERPとの統合経験を宣伝しています。⁴³¹¹⁴⁴ このアーキテクチャは主にバッチ指向でDataMart中心であり、イベント駆動型やストリーミング型のアーキテクチャの兆候はありません。

SDLCとデプロイメントのリズム

OfferZenは、B2Wiseの開発プロセスを次のように説明しています：

スクラムマスターとプロダクトオーナーによる隔週のスクラムスプリント。
UAT環境へのデプロイの後、毎月ライブ環境へ昇格。
マルチテナントSaaSの慣行に沿ったライブとUATの別々のインスタンス。¹⁷

これは、予測可能なリリースサイクルを持つ、かなり成熟したSaaS SDLCを示唆しています。

開発者への期待

B2Wiseのシニアデベロッパーチャレンジに対する候補者の解決策を示す公開GitHubリポジトリには、以下が求められます：

pandasを用いた売上およびマスターデータのインポート。
ARIMAモデルを適用して52週間の予測を行う。
在庫と二値の品切れフラグをシミュレーションする。⁴⁸

これは公式の製品コードではありませんが、B2Wiseはエンジニアに対して古典的な時系列モデリングとPythonを用いた解析に精通していることを期待しており、内部予測ロジックが最先端というよりも従来型であるという解釈を裏付けています。

AI、MLおよび最適化の主張

Forecast Proを通じた予測AI

需要予測におけるB2Wiseの「AI」表現は、主に以下を提供するForecast Proとの統合に由来しています：

指数平滑法、Box-Jenkins/ARIMA、断続的需要モデルの中から自動でモデルを選択する。
複雑なパターンに対応するための専用の機械学習モジュール（例：勾配ブースティング決定木）。
一部の構成では確率的な出力（予測区間）を提供する。¹³¹⁴¹⁵¹⁶

B2Wiseは以下により価値を付加します：

ノイズやプロモーションと真の構造的需要を区別することを目的とした、AI支援の履歴クレンジング。
SKU期間レベルでの最小誤差を追求するのではなく、予測の変動性を管理してDDMRPバッファをサポートする安定性重視の予測。¹²⁴⁷¹³

技術的な観点から、Forecast Proは成熟した商用エンジンであり、B2Wiseの貢献はプロセス設計と統合にあり、新規の機械学習研究ではありません。

クレンジング、セグメンテーションおよびS&OPのためのAIエージェント

サイト全体で、B2WiseはAIエージェントが以下の動作を行うと主張しています：

売上履歴をクレンジングし、予測のために異常を特定する。
製品と顧客をセグメント化する。
バッファ設定およびフローグループを提案する。
アラート、シナリオ構築、ダッシュボードの組み立てを自動化する。²³¹²⁹¹⁸¹⁹

しかし：

モデルファミリー（例：クラスタリング対教師あり学習）、トレーニングデータ、または評価指標に関する詳細は提供されていません。
これらのエージェントに特有の精度、データ品質の向上、または意思決定への影響を定量化する公開ケーススタディは存在しません。

慎重に解釈すると、B2Wiseはデータ準備と分類のためにルールと軽量のMLコンポーネントの混合を使用しているものの、これらエージェントの正確な洗練度は不明瞭なままです。

最適化の深さ

B2Wiseの公開資料は常に、一般的なOR用語であるMILP、確率的プログラミング、または制約プログラミングではなく、DDMRPバッファ、DBRスケジューリング、DDOM制御ポイントを強調しています。⁷⁸¹⁰³⁴ 次の点については言及がありません：

混合整数ソルバーや商用最適化ツール。
明示的な確率的最適化の定式化。
B2Wiseの最適化と他のエンジンとの比較を行うオープンなベンチマーク。

したがって、これらの証拠は、B2Wiseをヒューリスティック駆動のプランニングシステムとして位置づける見解を支持しています。つまり、先進的な数値最適化ではなく、体系化されたDemand Drivenロジックを具現化しているのです。これはシステムが効果的でないという意味ではなく—実際にDDMRP/DBRは実務上うまく機能することがある—方法論駆動であり、ソルバー駆動ではないのです。

展開およびロールアウトの手法

方法論中心のプロジェクト

B2Wiseの実装メッセージは、プランナーのトレーニングと認定、フローに基づくモデル設計、プロセスの合意、そしてデータ整備という4つの柱に基づいており、「ゴーライブ以降に真の価値が実現される」と述べています。⁷²⁴²⁵ トレーニングは大々的に推進され、DDBrixは教育ツール及び変革マネジメントツールとして機能しています。²⁴²⁵

これは、B2Wiseのプロジェクトが以下のようであることを示しています：

方法論主導（DDMRP/DDOMが第一、ツールは第二）。
単にソフトウェアを入れ替えるのではなく、組織をDemand Drivenな思考へと転換させるために設計されている。

統合とロールアウトパターン

統合ページや事例から推測される一般的な展開パターン：

パイロット＆トレーニング – DDBrixセッション、プランナー認定。
モデル設計 – 分離ポイント、バッファ配置、制御ポイントの特定。
統合 – sFTPベースのデータフロー、DataMartの構築、パラメータ設定。
ゴーライブ – DDMRPマテリアルプランニング、その後にDDOMのスケジューリングとS&OP；統合はAPIを介して徐々に自動化される。⁷⁴³²⁴²⁵¹¹

バッチファイル転送と定期的なインポートに依存していることから、B2Wiseは分単位のリアルタイム制御ではなく、戦術的な計画の時間軸（日次から週次）に向けられていることが際立ちます。

クライアント、セクターおよび参照

指名され、裏付けられたクライアント

マーケティング、ビデオ、第三者の参照を通じ、B2Wiseは以下のクライアントを強調しています：

Etex（建築資材）– DDMRP変革に関するウェビナー。⁷²⁸
Goizper（産業製品）– 売上成長と計画時間短縮に関するケーススタディ。⁷³⁰
LVMH Fragrance Brands – プランニング改善に関する証言。⁷
PPG Industries – DDMRPを通じたより良い統計を示す短いビデオ。⁷²⁹
WeirdFish（英国アパレル）– 店舗の補充改善についての証言。⁷²⁷
Takealot（南アフリカeコマース）– 実際に稼働するDDMRPのビデオ。²⁶
Fruity LineおよびFagor Ederlan – フランスのサプライチェーンプレスで引用された、それぞれS&OPにおけるCommWise.AIおよびロードバランシングの初期採用者。¹⁹⁴⁹

これらの名前の一部は、PPGで「B2WISE（demand driven MRP）の実装」と記載された個人プロファイルや、B2WiseとGoizperが共同で登場するモンドラゴン大学のイベントなど、独立した情報源によって裏付けられています。²⁹⁵⁰³⁰

追加で主張されるクライアントとセクター

Promptloop、Nerdisa、LeadIQなどのサードパーティディレクトリやポートフォリオリストには、製造、化学、建築製品、ラグジュアリー、流通、MROセクターに属するbioMérieux、Air Liquide、SEB、Legrand、Afflelou、Piveteauboisなどの名前が記載されています。¹¹⁵¹³³ B2Wise自身の「Industries」ページでは、産業製品や食品＆化学から自動車およびeコマースに至るカテゴリが、統一されたDemand Driven Operating Modelの下にリストされています。³⁴

一部のクライアント名（例：NHS、DHL、Autoglass、Komatsu、BRP、Orica）はOfferZenの企業プロファイルに登場するものの、独立した裏付けがなく、これらは採用の弱い証拠とみなされるべきです。¹⁷

規模の主張

NetSuite統合マーケティング等のページ上で、B2Wiseは以下を主張しています：

150億ドルの管理下在庫。
10,000以上のクライアント。
8,000以上の計画拠点。⁴⁴

これらの数字を確認する外部レジストリは存在せず、収益見積もりに対して高く見えるため、自己申告のマーケティング数値と解釈されるべきです。

商業的成熟度および市場での位置

年齢、規模、エコシステムのシグナルを総合すると：

年齢 – 約2016年から操業しており、複数の地域子会社を有する。¹²⁴⁵⁶⁴⁶
収益と従業員数 – 年間収益は数百万ドル台、従業員数は十数人。³¹¹⁷¹¹
顧客基盤 – 数十の具体的な産業および流通クライアントに加え、DDBrixを通じた広範なトレーニング参加者が存在する。⁷²⁴²⁵²⁶²⁷²⁸³⁰
エコシステムにおける役割 – DDMRP/DDOMのアフィリエイト、トレーニングプロバイダー、およびサプライチェーン革新賞におけるCommWise.AIのファイナリスト。²³¹⁸¹⁹²⁰²¹

したがって、B2WiseはDemand Drivenプランニング分野における確立されたニッチプレイヤーとして最も適切に位置付けられます。実験的でも支配的でもなく、DDMRP志向の製造および流通において意義ある存在感を示しています。

結論

技術的には、B2WiseはDDMRP中心のAPSを提供しています。すなわち、バッファに基づく補充推奨を計算し、Drum-Buffer-Ropeロジックを用いてボトルネックのスケジューリングを行い、プロフェッショナルな予測エンジン（Forecast Pro）を組み込み、これらのコンポーネントをS&OPワークフローおよびAI支援のノーコードレイヤー（CommWise.AI）で包み、モダンなAWSベーススタック上で稼働するDataMart上で動作させています。⁷⁸¹²⁹⁴³¹⁰¹⁷¹¹¹⁸¹⁹¹³¹⁴¹⁵ アーキテクチャおよび実装の選択（サーバーレスとマイクロサービス、SQL + Spark、sFTPベースの統合、スクラムによる納品）は、SaaS APS提供としては現行世代でありながら従来型です。

科学と最適化の観点から、B2Wiseはソルバー駆動ではなく方法論駆動です。すなわち、DDMRPとDDOMのヒューリスティックを運用化し、Forecast Proの確立された予測手法を活用していますが、先進的な確率的最適化、カスタム数値ソルバー、またはAIエージェントに関する深い技術的透明性の公開証拠はありません。⁷⁸¹²¹⁰¹¹¹³¹⁴¹⁵ AI駆動のクレンジング、セグメンテーションおよびS&OPサポートの主張はもっともらしいものの、公開された指標やアルゴリズムの詳細は存在しません。

商業的には、B2Wiseは自己資金で立ち上げられ、創業者主導のベンダーとして、特に欧州の製造業および南アフリカの流通において、控えめながら信頼性のあるクライアント基盤を有し、Demand Driven Instituteのエコシステムと密接に連携し、地域のサプライチェーン賞で評価されています。¹²³¹²³²⁴²⁵¹¹¹⁸¹⁹²⁰²¹²⁶²⁷²⁸³⁰³³ DDMRP/DDOMを追求する組織に対して、B2Wiseは統合されたソフトウェア＋トレーニングの提案を提供し、これらの手法を制度化できます。一方、数学的に透明性があり、監査可能なアルゴリズムと広範なモデリングキャンバスを持つ確率的最適化を求める買い手には、B2Wiseの現状の公開実績は、強力なヒューリスティックプランニングツールを示唆するものの、最先端の最適化やAI研究プラットフォームではありません。