COMET Analysis、サプライチェーンリスクインテリジェンスソフトウェアベンダーのレビュー

最終更新: November, 2025

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COMET Analysisは、事故調査、根本原因分析、保証およびサプライチェーンリスクに焦点を当てた、従来の需要や在庫計画とは一線を画す英国拠点のリスクインテリジェンスソフトウェアスイート（旧称STC INSISO）の商標です。COMETの製品ファミリーは、独自の調査手法（「COMET Investigate」）、インシデント管理ワークフローツール、監査および保証モジュール、サプライチェーンリスク分析モジュール、さらにAI駆動の分析製品（COMET Signals）を単一のSaaS環境に統合しており、事故および監査データを実行可能な「リスクインテリジェンス」に変換する手段として市場に提供されています。¹²³ 2021年以降、この事業は統合されたSTC GlobalとInsisoを中心に展開され、後に2024年にCOMETブランドへと再編され、BGFからの£2mの成長資本により、エネルギー、公益事業、交通および建設セクター全体へのCOMETプラットフォームの展開が加速されています。^45678910 技術的には、COMETはAzure上にホストされるマルチテナントのSaaSアプリケーションで、英国のG-Cloudフレームワークを通じて販売され、ウェブブラウザアクセス、外部EHSプラットフォーム（例: Intelex、Synergi Life）へのAPI、および組み込みのPower BIダッシュボードを備え、ISO 27001およびCyber Essentials Plusの認証を有しています。^2111213 そのAIに関する説明は、NLP駆動のエンジンであるCOMET Signalsを中心としており、これは大量のHSEテキスト（観察、ヒヤリハット、事故報告）を解析してパターン、危険性および潜在的な根本原因を検出しますが、公開資料は高レベルの記述に留まり、アルゴリズム、モデルクラスや検証プロトコルの詳細は明かされていません。¹³¹⁴¹⁵ サプライチェーンの専門家にとって重要なのは、「COMET Supply Chain」が効率的なサプライヤーリスク評価および保証ツールとして位置付けられており、構造化されたリスク評価、監査および証拠追跡を実行する一方で、専用の計画システム（Lokadを含む）が行うような需要予測、在庫最適化や補充決定の計算は行わない点です。^16171811

COMET Analysisの概要

遠目から見ると、COMETは強固な調査実績、堅実ながらも信頼できるHSEテキスト分析に特化したAI機能、さらにサプライチェーンに隣接するサプライヤーリスクと保証に限定されたモジュールを備えた、企業向けのリスクおよび安全性パフォーマンスプラットフォームとして理解されるべきです。COMET自身は製品ブランドであると同時に、かつてのSTC INSISOグループの取引上のアイデンティティとしても認識されつつあります。³⁴¹⁹ 中核となる価値提案は、事故や監査を一貫した方法論に基づいて記録し、原因連鎖（人為要因を含む）の分析を行った上で、構造化された分類体系やAIツールを用いて組織全体の体系的な弱点を検出する点にあります。¹²²⁰¹³ 商業的には、このスイートは成熟度が中間的であり、基盤となる調査手法は十年以上前に起源を持つものの、現在の統合企業は2021年以来着実に成長しており、水道事業、港湾、鉄道、エネルギーおよび製造業などで顧客を抱えています。^562122231224 技術的には、COMETは従来のAzureホスト型Web SaaSアプリケーションで、REST APIと標準的なセキュリティ体制（TLS 1.2以上、ISO 27001、99.9% SLA、レプリケーションされたPaaSデータストア）を備え、加えてHSEコーパスに対してNLPを用いるCOMET SignalsというAI追加機能を搭載していますが、これは顧客に対してブラックボックスとして提示されています。¹¹¹²¹⁴ 裏での最適化エンジン、確率的需要モデル、またはサプライチェーン固有の数理最適化ソルバーの証拠はなく、その計算の重みはテキストマイニング、根本原因の分類管理およびリレーショナルデータを基盤としたKPIダッシュボードに置かれています。^161718111314

企業の歴史、所有権およびブランディング

STC Global（ソフトウェア）とInsiso（ビジネス改善コンサルタント）は、2021年初頭に合併しSTC INSISOを形成しました。当初の合計売上高は約£2.75mで、特にCOMETの製品スイートの拡大を狙っていました。⁵²²²³ 統合後の最初の年に、この新会社は約£3.8mの売上高と14件の新規クライアントを報告しており、その中にはHS2 Euston、East West Rail、Peel Ports、Sky Futuresが含まれ、鉄道、港湾、およびエネルギーセクター全体での支持を集めています。⁶²¹¹⁴ 2023年2月、STC INSISOは、COMETの安全性、文化およびパフォーマンス向上ソフトウェアの展開を加速するため、BGFから£2mの株式投資を確保しました。BGF自身のポートフォリオでは、STC INSISO/COMETが成長段階にあるソフトウェア支援サービス企業として位置付けられています。⁷⁸⁹¹⁰

2024年5月、同社は完全なリブランディングを発表しました。すなわち「STC INSISO」とCOMETを製品として提示するのではなく、グループ全体として主要ブランドをCOMETに移行し、COMETという名称が現代のSaaS主導のリスクインテリジェンス企業としてのビジョンをより適切に反映していると主張しています。⁴¹⁹ 外部ディレクトリでは、COMET（またはSTC INSISOとしても知られる）が、エネルギー、鉄道、建設その他のセクターにサービスを提供する、アバディーンに本社を置くプライベートなリスクインテリジェンスソフトウェアベンダーとして掲載されています。³⁴¹⁹ 環境サービス協会やOffshore Energies UKなどの業界団体は、COMETを会員として認め、その製品スイートをネットワーク内の主要なソフトウェア資産として強調しています。^2112312

製品ポートフォリオと機能範囲

COMETは、いくつかの指定されたモジュールを通じて一貫した調査および保証の方法論を実行する、モジュラーな「テクノロジー対応ソフトウェアスイート」として販売されています。¹²²⁵¹¹

• COMET Investigate – 旗艦となる根本原因分析（RCA）ソリューションで、独自のCOMET手法をトレーニングパッケージおよびオンラインツールとして提供します。構造化された発見、バリア分析、人為要因およびコード化された分類体系を強調し、体系的な原因を特定して予防策を設計します。¹²⁰
• Incident Management – 事故、ヒヤリハット、観察事項の記録、分類および管理のためのワークフローツール。リアルタイムでのキャプチャを実現する「モバイルファースト」設計で、Investigateと密接に統合されています。¹¹¹
• COMET Assured – チェックリスト、証拠収集およびRCA要素を組み合わせた監査・検査モジュールで、単に何が失敗したかではなく、なぜ監査が失敗したのかを分析します。²¹¹¹³
• COMET Supply Chain – サプライヤーリスク評価、監査、証拠の文書化および階層・カテゴリーにわたるリスクスコアリングのための構成可能なフレームワークを提供する、サプライヤーリスクおよび保証モジュールです。^216171811
• COMET Signals (AI Data Analytics) – 自然言語処理を活用し、大量のHSEデータから危険、トピック、重大度のパターンおよび潜在的な根本原因を特定するAIおよびデータ分析モジュールです。¹³¹⁴¹⁵
• Resilience and other newer modules – ESAおよびCOMETの資料では、さらに「COMET Resilience」や、より広範な運用リスクおよび信頼性向上を目指すレジリエンス指向のツールが言及されています。²²³

機能的には、これらのモジュールは以下に対処します：

• Data capture and structuring – 事故、観察、監査、サプライヤー評価のためのウェブおよびモバイルフォームで、分類体系やリスクマトリックスと連携します。¹¹⁶¹¹
• Investigation and analysis – COMET手法（バリア分析、人為要因の分類、原因連鎖）を用いたガイド付きRCA。²⁰
• Assurance and compliance – 監査のスケジュール管理、不適合の追跡、是正措置および証拠管理。¹¹¹³
• Risk scoring and dashboards – コード化されたデータおよびSignalsのアウトプットから導かれる、危険、場所、サプライヤー、プロジェクトなどの傾向を示す（多くの場合Power BIを利用した）ビジュアル化。¹¹¹³
• Training and services – COMETの調査員およびトレーナーが提供する実践者向けコース、調査支援および文化プログラムで、ソフトウェアと密接に連携しています。¹²⁰²⁴

したがって、このスイートは安全性、品質および運用リスクを中心に構築されており、サプライチェーンは主に監査、リスク評価および保証プロセスが適用される領域として位置付けられています。

アーキテクチャ、展開およびセキュリティ

COMETに関する最も詳細な公開技術説明は、英国政府のデジタルマーケットプレイス（G-Cloud 14）から提供されており、そこでCOMETはSTC INSISO Ltd.の「Lot 2: Cloud software」として掲載されています。¹¹¹²

• Cloud model: COMETは、インストール不要のウェブブラウザ（IE11、Edge、Firefox、Chrome、Safari、Opera）経由でアクセスされるクラウドベースのSaaS/PaaSソリューションとして提供されます。¹¹¹²
• Hosting and availability: このサービスは、英国およびその他の地域にあるAzureデータセンターで稼働し、データベースやアプリケーションサービスは複製・ミラーリングされ、数秒以内にサービスを復元できるPaaS展開として提示され、Azureに依存する99.9%の稼働率目標が支えとなっています。¹²
• APIs and integration: COMETは、IntelexやSynergi Lifeなどの広範なEHSプラットフォームとの間でデータをやり取りするためのAPIを公開し、また顧客の内部Power BIダッシュボードにデータをプッシュすることもできます。さらに、外部EHSプラットフォームで作成された事故記録を取り込み、自身の調査インターフェース内に表示することが可能です。¹¹¹²¹³
• Data import/export: データのインポートはCSVを使用し、エクスポートはAPIまたはUIからのフラットファイル（Excel、JSON）エクスポートで利用可能です。¹²
• Security: 通信にはTLS 1.2以上が使用され、保管データは暗号化されており、COMETはISO/IEC 27001認証（NQA経由）を取得、さらにCyber EssentialsおよびCyber Essentials Plus、ならびにIASME Goldなどの追加認証を保持しています。¹²
• Identity and access: ユーザー認証は二要素認証および役割ベースのアクセス制御をサポートし、アクセス活動の監査ログも提供されます。¹²
• Analytics: 組み込みの使用状況指標およびPower BIベースのダッシュボードにより、事故、監査、調査および根本原因の分布がリアルタイムで可視化されます。¹¹¹²

オンボーディングおよびオフボーディングは、標準的なSaaSの手法により対応されます。COMETは導入時に購入者向けに構成され、管理者ユーザー向けには追加の設定（例：カスタム監査テンプレート、タグ構造、サプライチェーンモジュール内のリスクマトリックス）が可能です。契約終了時には、データはAPIを通じて抽出するか、フラットファイルとしてリクエストすることができます。¹¹¹²

技術・アーキテクチャの観点から見ると、これはREST API、リレーショナルバックエンド、およびその上にBIツールを重ねた、従来型のマルチテナントAzure SaaSアプリケーションです。ドメイン固有の言語、大規模な確率シミュレーションエンジン、または組み込みの数理最適化ソルバーの存在は確認されておらず、その高度さは特注のインフラではなく、むしろ調査手法、分類体系およびNLPエンジンに起因しています。^161718111314

AI、分析および自動化の主張

COMETのAIに関する説明は、2つの層に分かれています：

1. コアCOMETプラットフォームにおけるAI/ML – G-Cloudの掲載では、「過去のインシデントから学習するためのAI/MLを用いた予測アラート」と、見えないものを「見抜く」ためのAI/ML強化型リスクインテリジェンスが記述されています。¹¹ しかし、ここではモデルの種類（例：勾配ブースティングツリー対ニューラルネットワーク）、トレーニング体制、特徴エンジニアリングや検証指標については明示されていません。

2. COMET Signals (AI Data Analytics) – 別個のAI駆動ツールとして位置付けられており、当初はロイドレジスターと共同開発され、その後STC INSISOに完全に買収されました。¹³¹⁴¹⁵ 公式資料によれば、COMET Signalsは：

   • 組織全体の大量のHSEデータ（観察、ヒヤリハット、事故報告）をスキャンします。
   • 自然言語処理を使用して、危険、トピックおよび重大度のパターンを特定し、将来の事故を引き起こす可能性のある潜在的な根本原因を予測します。¹⁴¹⁵
   • コカ・コーラ、ネットワークレール、マクダーモットなどの大手組織とのパイロットプロジェクトで展開されています。¹⁴

技術的な詳細は高レベルに留まっており、Signalsは明らかにNLPアプリケーションですが、モデルアーキテクチャ（例：トランスフォーマー対従来方式）、トレーニングコーパスの規模、有ラベルデータにおける精度/再現率、または運用環境でのモデルモニタリングについての議論はありません。¹⁴¹⁵ 公開されている事例研究資料は、定性的な利点（「明確で即時かつ実行可能な洞察」）を強調し、パイロット顧客を列挙していますが、定量的な精度ベンチマークや、より単純なベースライン（例：キーワードダッシュボード）との比較は行っていません。¹⁴¹⁵

要約すると、COMETのAIは実際の製品（Signals）と実際のパイロットプロジェクトを有する信頼性のあるものですが、その内部は不透明です。プラットフォームは現代の既製のNLP技術を利用している可能性が高いものの、標準的なテキスト分類やトレンド検出をどこまで超えているかを厳密に評価するための十分な情報開示はされていません。

クライアント基盤と商業的成熟度

COMETは、いくつかの安全性が求められるセクターにおいて、明確なクライアント基盤を有しています：

• 水道事業 – Severn Trent WaterはCOMET Investigateの18か月間のSaaS契約を締結し、South West Waterは契約を更新しました。これらの契約は合わせて£70kを超え、South West WaterのHomeSafeプログラム向けの以前のコンテンツ開発に続くものです。²¹
• 港湾および物流 – Peel Portsは、コンテナターミナル全体での健康・安全評価のために、STC INSISO/COMETとの6桁の契約を延長し、港湾運用での複数拠点展開を示唆しています。²²
• エネルギー、鉄道および公益事業 – Offshore Energies UKやESAのCOMET事例研究は、石油・ガス、建設、海運、公益事業、鉄道に渡る利用を強調しており、COMETは人とAIが主導する急成長中の監査および検査ツールのスイートとして描かれています。^2112312
• 製造業およびグローバルブランド – COMETのマーケティングおよびウェビナー資料では、Corning、Cummins Power Systems、Borr Drilling、GSKなどの顧客が引用され、COMETの調査および監査ツールを使用することで、救急事例の削減や安全性の向上が実現されたと証言されています。¹²⁴

財務面では、合併後のSTC INSISOは初年度に約£3.8mの売上高（合併前の合計から£1mの増加）を報告し、また£2mのBGF資金調達はCOMETの製品ロードマップおよび市場展開の加速に明示的に充てられました。⁷⁸⁹¹⁰ 外部ディレクトリでは、COMETは従業員数11～50人の中堅・専門ベンダーとして位置付けられています。³

総じて、COMET / STC INSISOは、SAPやOracleのような大手企業向けプラットフォームではなく、安全性が重視される業界で信頼できる顧客基盤を有する、成熟したながらも成長段階にあるベンダーとして位置付けられます。

サプライチェーンの関連性

COMETのサプライチェーンへの直接的な関連性は COMET Supply Chain に集中しており、公式資料や第三者ディレクトリでは、サプライヤー保証のための「効率的なサプライチェーンリスク分析ツール」として記述されている:^16171811

• モジュールは、サプライヤー向けに設定可能なリスク評価マトリクスをサポートしており、安全性パフォーマンス、コンプライアンス、ESG、運用リスクなどの基準に基づいてサプライヤーを評価・分類できるようにしている。¹⁶¹⁷¹¹
• サプライヤー監査や検査のためのテンプレートを提供し、調査結果、是正措置、証拠の追跡が可能である。¹⁶¹⁷¹⁸
• COMETスイート全体と統合されているため、サプライヤーに関連するインシデントや監査結果は、他のインシデントデータと同じ分類体系やダッシュボードに流れる。^2161113

エネルギー分野での報道では、COMETはサプライチェーンの相互作用を含むさまざまな産業において「リスクを制御し、運用を保証する」ツールとして強調されている。Energy Voiceは、在庫最適化ではなく、ベンダー保証とリスク管理の文脈で「合理化されたサプライチェーン管理」と記述している。¹⁸²³¹⁴ 同様に、TechnologyCatalogueのCOMET Supply Chainリストでは、需要予測や補充ではなく、サプライヤーリスクとパフォーマンスのリアルタイム可視化が強調されている。¹⁷

COMETのマーケティング資料およびG-Cloudドキュメント全体を通じて、以下の項目に関する証拠は一切ない：

• 需要予測アルゴリズム（時系列モデル、確率的需要分布など）。
• 在庫または補充の最適化（例：発注数量の最適化、多層安全在庫）。
• 発注レベルの意思決定出力（例：推奨PO、転送指示、生産計画）。

したがって、「サプライチェーン」というラベルは、サプライチェーン計画や最適化ではなく、サプライチェーン保証―監査、リスク評価、コンプライアンス―として解釈するのが最も適切である。

全体的な技術評価（サプライチェーン固有ではない）

技術的には、COMETは以下を提供する：

• 人的要因や障壁分析を組み込んだ成熟した構造化調査手法（COMET Investigate）。²⁰
• インシデント管理、監査、保証、サプライヤーリスクのための一貫したモジュール式スイートで、分類体系やBIダッシュボードによりサポートされている。^12251113
• 既存のEHSプラットフォームとAPI統合され、Power BIを用いた分析を可能にする現代的で標準的なAzure SaaSアーキテクチャ。¹¹¹²¹³
• HSEテキストに対してNLPを適用し、パターンや潜在的な根本原因を検出する専門のAIモジュール（COMET Signals）。¹³¹⁴¹⁵

「最先端」の観点から：

• COMETの調査および人的要因における方法論の深さは、単なるインシデント追跡ツールに対する真の強みであり、差別化要因となっている。これは豊富な調査経験とトレーニングサービスによって裏付けられている。[^^18]²⁴
• AIの能力は現代的であるが、大部分がブラックボックスとして提示されており、モデルのアーキテクチャや検証指標が公開されていないため、Signalsは最先端のAI研究というよりも、標準的なNLPの確かな応用と見なす方が安全である。
• アーキテクチャは新奇なものではなく、現代的な企業向けSaaSの枠内に収まっており、Azureでの良好な実践を逸脱して、インフラやデータモデルを再考する試みは見られない。

インシデント調査、監査、リスク保証（サプライチェーン全体を含む）の改善を主に目指す組織にとって、COMETは技術的に目的を達成している。一方、需要計画、在庫最適化、生産スケジューリングを求める組織にとっては、COMETは必要な予測および最適化機能を欠いており、他のツールで補完する必要がある。

COMETの分析 vs Lokad

COMETとLokadは、非常に異なる問題分野に取り組んでいる。COMETは、サプライヤーリスクと保証に限定されたリスクインテリジェンスおよび安全性パフォーマンスのスイートであるのに対し、Lokadは、在庫、生産、価格設定のための需要予測と意思決定最適化に焦点を当てた数量的サプライチェーン最適化プラットフォームである。^{23251626272829303132}

ドメインの焦点。 COMETは、インシデント調査、保証、データ解析のための技術を活用したスイートとして位置付けられ、構造化されたRCA、監査、サプライヤーリスク評価、AI駆動のHSEインサイトを、高リスク産業（エネルギー、公益事業、鉄道、建設など）に提供している。^123231213 一方、Lokadは「サプライチェーンの予測と最適化」を目的としたプラットフォームとして、自動小売業者、製造業者、流通業者、MRO組織に対して、確率的需要予測と財務的に最適化された意思決定（発注、在庫移動、生産計画、場合によっては価格設定）を提供している。^{26272829303132} COMETのアウトプットが調査レポート、是正措置、リスクスコアであるのに対し、Lokadのアウトプットは、物資の流れとキャパシティに対する意思決定リストと制御変数である。

データとモデル。 COMETの主なデータソースは、インシデント記録、監査結果、観察、ニアミス、サプライヤー評価である。COMET InvestigateとAssuredは、構造化された分類体系と人的要因に基づくRCAを用いて事象を分類し、COMET SignalsはテキストによるHSEデータにNLPを適用して、危険、トピック、深刻度のパターンおよび将来のインシデントにつながる潜在的な根本原因を推定する。^20131415 一方、Lokadは、取引データやマスターデータ（販売履歴、在庫、BOM、リードタイム、価格など）を取り込み、確率的予測によりSKU・ロケーション・時刻ごとの需要分布を推定し、確率的最適化と経済的要因（保有コスト、品切れペナルティ、MOQなど）のモデルを適用して、期待利益の最大化または期待コストの最小化を実現するためのアクションを推奨する。^2627293132 COMETでは、リスクパターンを可視化するためにAIが用いられるが、Lokadでは、AI/MLと最適化が具体的なサプライチェーンの意思決定を計算するために用いられる。

アーキテクチャと設定可能性。 COMETは、多テナントのAzure SaaSアプリケーションとして提供され、G-Cloudなどの枠組みを通じて販売される。設定は主にUI経由で行われ、管理者はテンプレート、リスクマトリクス、分類体系をカスタマイズできる。APIはEHS統合およびBIのために公開されている。¹¹¹²¹³ 一方、Lokadも多テナントのクラウドSaaSプラットフォームとして提供されるが、ドメイン固有言語（Envision）を公開しており、予測と最適化のロジックがフォームではなくプログラムとして記述されるため、クライアントごとにカスタムモデルや意思決定パイプラインが可能となる。^2627293031 COMETでは、ベンダーに組み込まれた方法論とUIパターンがツールの使用方法に大きく影響するが、Lokadではサプライチェーンの専門家（Lokad側またはクライアント側）が、望む最適化ロジックを直接表現するコードを書く。

サプライチェーンの役割。 COMETのサプライチェーンモジュールは、サプライヤー保証に焦点を当て、サプライヤーリスクの評価とスコア付け、監査の実施、調査結果と是正措置の追跡、そしてリスク重視のダッシュボードの提供を行う。^16171811 これにより、在庫目標、発注数量、転送ポリシー、生産計画などを計算するわけではない。Lokadの存在意義は、まさに不確実性下での購入、移動、製造、値引きのタイミング・場所・数量といった意思決定にある。^27293031 サプライチェーン組織にとって、COMETは通常、計画システムと並行してリスクおよび保証レイヤーとして機能し、Lokadは先進的な計画および在庫最適化システムとより直接的に競合または補完する。

ユーザーとワークフロー。 COMETの主なユーザーは、インシデント調査、監査実施、サプライヤー保証プログラムの管理を行うEHS、リスク、運用のリーダーである。ワークフローは調査およびガバナンス中心である。Lokadのユーザーは、優先順位付けされた発注リストやダッシュボードを利用するサプライチェーンプランナー、在庫管理者、データに精通した関係者であり、場合によってはLokadのチームと協力してEnvisionスクリプトを共同開発する。^26272830 COMETがインシデントから学ぶことで再発防止とリスク曝露の低減を目指すのに対し、Lokadは需要と供給の不確実性に応じて在庫、キャパシティ、価格設定を継続的に再調整することを目指す。

要するに、COMETとLokadは互いに代替可能ではない。COMETは、インシデント調査とサプライヤーリスク保証のプロフェッショナル化を目指す組織にとって有力な候補であり、Lokadは数量的な計画と最適化の再構築を目指す組織に焦点を当てている。多くの企業では、COMETがガバナンス層に豊富なリスクとインシデントの文脈を提供し、Lokadが日々の在庫および生産の意思決定を導くことで、双方が共存できる。

歴史、所有権、ブランド戦略

COMETのルーツは、STC Global（ソフトウェア）とInsiso（業務改善）にある。アバディーンを拠点とするこの両社は、2021年初頭に合併し、STC INSISOを設立した。当初の合算売上高は約£2.75mで、将来的に£3.5mまで成長するという野心を抱いていた。⁵²² 初年度には、STC INSISOは£3.8mの売上を報告し（2社が別々だった前年に比して£1mの増収となり）、医療、鉄道、再生可能エネルギー、海事など、多岐にわたるクライアントリストにHS2 Euston、East West Rail、Peel Ports、Sky Futuresが含まれていた。⁶²¹¹⁴

2023年、STC INSISOはBGFから£2mの資金調達に成功し、投資家と企業の双方が、COMETソフトウェアプラットフォームの拡大を資金の主要用途として強調した。⁷⁸⁹¹⁰ Offshore Energies UKも、今回の資金調達が石油・ガス、建設、海事、公益事業などの分野でCOMETの迅速な展開を支援するためのものであると強調した。⁸²²²³ BGFのポートフォリオ記述では、STC INSISO/COMETは、安全性、組織文化、技術にまたがる製品群を拡大するビジネスサービス会社として位置付けられている。⁹

2024年5月、STC INSISOは公にリブランディングを行い、COMETへと改名した。これは、COMETブランドがその現代的なSaaSおよびデータドリブンなリスクインテリジェンスにより適しているとする見解に基づいている。⁴¹⁹ ESAのメンバー名簿には「COMET (STC Insiso)」と記載され、同スイートは調査、保証、データ解析に対する構造化されたアプローチを提供していると説明されている。² また、Craftなどの第三者ディレクトリは、COMET（STC INSISOとしても知られる）を、エネルギー、鉄道、建設、その他の産業にサービスを提供するプライベートなリスクインテリジェンスソフトウェア企業として特徴付けている。³

製品および機能分析

コアCOMETの方法論とInvestigate

COMET Investigate モジュールは、プロの調査官によって作成された、インシデント調査、根本原因の特定および予防のための構造化プロセスであるCOMET方法論を運用化する。²⁰ この方法論は、次の点を強調している：

• 分析前に高品質な入力データを確保するための強力な「Discover」フェーズ。²⁰
• 障壁に基づく思考：インシデント発生を許した失敗または欠如した障壁の特定。
• 人的要因：COMETは、認定されたヒューマンファクター分析を内蔵した、商業的に初の調査手法として自らを市場に提示している。¹¹²⁰
• 傾向分析および体系的な学習を支援するための、コード化された根本原因の分類体系。¹¹²⁰¹³

Investigateツールは、データ取得、分析、アクションプランの策定を通じてユーザーをガイドし、この方法論をソフトウェアに組み込んでいる。マーケティング資料やケーススタディでは、ツールと方法論の採用により、例えば応急処置事例の減少といった測定可能な改善が示されているが、これらの主張は公開ドメインにおける統制試験によって裏付けられてはいない。²⁰²⁴

インシデント管理とAssured

インシデント管理 モジュールは、初期報告から分類、調査、アクション追跡までのライフサイクルを管理する。G-Cloudの項目では、このモジュールが「モバイルファースト」であり、ユーザーがインシデント、ニアミス、観察をリアルタイムで記録し、その後、Investigateと連携してより深い分析を行えると記されている。¹¹¹²

COMET Assured は、この方法論を監査および検査に拡張するもので、組織はテンプレートを設定し、監査を実施し、調査結果を記録した後、ミニRCAを用いて単に何が失敗したかだけでなく、なぜ監査が失敗したかを理解できる。¹¹¹³ インシデントデータに用いられる同じコード化された分類体系とPower BIダッシュボードが適用され、監査やインシデントで明らかになった問題の横断的分析が可能となる。²¹¹¹³

COMET Supply Chain（サプライヤー保証）

COMET Supply Chain は、サプライチェーンに最も直接的に関連するモジュールであるが、その範囲はエンドツーエンドの計画ではなく、サプライヤーリスクと保証に限定されている。^16171811 公式および第三者の記述では、次の点が強調されている：

• 組織がサプライヤー基盤に応じたリスク要因や重み付けを定義できる、設定可能なサプライヤーリスク評価マトリクス。¹⁶¹¹
• サプライヤー監査用のテンプレートを作成・管理し、監査を実施し、証拠を記録し、是正措置を追跡する機能。¹⁶¹⁷¹⁸
• 他のCOMETモジュールとの統合により、サプライヤー関連のインシデントや監査結果を他の運用リスクや失敗と合わせて分析できる。^2161113

Energy Voiceによる「合理化されたサプライチェーン管理」の報道では、エネルギーセクターの顧客に対するサプライヤー関連のリスクおよび保証プロセスの管理におけるCOMETの役割が説明されているが、計画、予測、在庫については触れられていない。¹⁸ 同様に、TechnologyCatalogueのリストでも、COMET Supply Chainはサプライヤーのパフォーマンスとリスクに対するリアルタイム可視化を提供するものとして位置付けられている。¹⁷

COMET Supply Chainが最適な発注数量、安全在庫、リードタイムバッファー、または類似の計画出力を計算するという公開のドキュメントは存在せず、既存の調達およびサプライチェーン取引システムに対するオーバーレイとして、サプライヤーがリスク、コンプライアンス、パフォーマンス基準を満たすことを保証する役割を果たすものと考えられる。

COMET SignalsとAIデータ解析

COMET Signals は、スイート内で最も顕著な「AIブランド」の製品である。COMETおよびニュース資料によれば、これは：

• STC INSISOとLloyd’s Registerが共同開発した、HSEデータを大規模にスキャンし、明確で即時かつ実行可能なインサイトを提供するAI駆動のHSEデータ解析ツールとして起源を持つ。¹⁴¹⁵
• 2022年にSTC INSISOによって完全に買収され、同社が知的財産とソフトウェアの単独所有権を取得し、AIデータ解析における野心的な製品ロードマップを推進している。¹⁴¹⁵
• 観察、ニアミス、インシデントレポートなど、大量のHSEデータに対して自然言語処理を用い、危険やトピックのパターンを識別し、深刻度を分析し、将来のインシデントにつながる潜在的な根本原因の存在を予測する。¹⁴¹⁵
• Coca-Cola、Network Rail、McDermottなどの主要組織でパイロット運用が展開されている。¹⁴

シグナルは、より広範な COMET安全パフォーマンスシステム の一部として提示され、RCAおよび保証プロセスにインテリジェンスをフィードバックします.¹⁴ しかし、前述の通り、AIの実装は本質的に外部からはブラックボックスであり、モデルアーキテクチャ、トレーニング手法、パフォーマンスベンチマークが公開されていません。

その他のモジュールとサービス

ESAとCOMETの資料では、より広範な運用レジリエンスと信頼性に焦点を当てた COMETレジリエンス などの追加モジュール、およびCOMET手法に基づいた文化、トレーニング、コンサルティングサービスの幅広いポートフォリオが紹介されています.^2231224 COMETの「無料でCOMETを試す」およびウェビナーページでは、パートナーシップ志向のエンゲージメントモデルが強調されており、トレーニングコース（例：3日間のプラクティショナーコース）、カスタマイズされたリーダーシッププログラム、そして調査員や専門家からの継続的なサポートが提供されています.¹²⁰²⁴

アーキテクチャ、展開、セキュリティ

前述の通り、G-CloudリスティングはCOMETの技術的特性に関する構造化された概要を提供しています:¹¹¹²

• マルチテナントSaaS – Azure上で稼働、ミラー化されたデータベースとアプリケーションサーバーを備えたPaaSとして提供され、稼働率99.9%のSLAが保証されています.
• ブラウザベースのアクセス – レスポンシブデザインと主要ブラウザへの特別なサポートを備えています.
• モバイルファーストのインシデントキャプチャ – インシデント管理モジュール向け.
• API – クラウドEHSシステムや内部BIツールとの統合を可能にし、APIドキュメンテーションとサンドボックス環境が提供されています.
• CSVインポート、Excel/JSONエクスポート – APIまたはフラットファイル経由で、契約終了時に完全なデータ抽出が可能です.
• セキュリティ – ISO/IEC 27001、Cyber Essentials、Cyber Essentials Plusに基づき、転送時はTLS 1.2以上、保管時は暗号化ストレージを利用.
• アクセス制御 – 2要素認証およびロールベースアクセスによる管理と、ユーザーおよびサプライヤーのアクティビティ監査ログを備えています.

運用面では、COMETは最新のSaaSセキュリティおよびガバナンスの実践（例：外部ペネトレーションテスト、Microsoft Defenderベースのモニタリング、サプライヤー定義の構成および変更管理コントロール）に準拠しています.¹² これらは現代のエンタープライズSaaS製品としては特異なものではなく、革新的なアーキテクチャというよりも、十分に能力のある標準的な実装です.

展開、ロールアウト、および運用

COMETは通常、既存のEHSおよび運用システム上にレイヤー化されたクラウドサービスとして実装されます:

• オンボーディング – 顧客のプロセスやガバナンスに合わせ、モジュール（例：タクソノミー、テンプレート、リスクマトリクス）の設定を行います。現地またはオンラインで提供される調査および保証モジュール向けトレーニングコースも用意されています.¹¹²⁰¹²
• 統合 – 通常、APIを利用してCOMETをEHSプラットフォーム（Intelex、Synergi Life）や内部ダッシュボードに接続し、他システムで記録されたインシデントや観察事項をCOMETのRCAワークフローやBIへ流し込みます.¹¹¹²¹³
• 運用 – ヘルプデスク、メールおよび電話サポート（SLA付き）により支援され、顧客はチケットを発行しステータスを追跡できます.¹¹¹²
• 変更管理 – 顧客レベルでの設定管理が主となり、より大幅な変更やロードマップ上の項目はCOMET自身の製品およびエンジニアリングチームが中央で管理します.¹¹¹²¹³

COMETは取引システム（調達や生産アクションを直接実行しない）ではないため、展開リスクはERPの代替システムに比べて低くなります。主な導入課題は、COMET手法を組織の実践に組み込み、調査や監査が一貫してツールを通じて実施されるようにすることで、分析およびAIエンジンが高品質なデータを得られるようにする点にあります.

商業的成熟度とクライアントの実績

既に議論された財務および投資指標に加え、COMETの成熟度はその顧客基盤からも読み取ることができます:

• 水道事業 – South West Waterによる多年の利用とSevern Trent Waterとの新規契約が、COMET Investigateが成熟した安全意識の高い分野で受け入れられていることを示唆しています.²¹
• 港湾およびターミナル – Peel Portsによる健康と安全評価のための6桁の契約延長が、COMETの港湾および物流業務への適用可能性を示しています.²²
• エネルギーおよび公益事業 – ケーススタディや団体の紹介（OEUK、ESA）により、石油・ガス、公益事業、廃棄物管理全般での採用が示されています.²²³¹²
• 産業およびグローバルブランド – Corning、Cummins、Borr Drilling、GSKからの証言は、製造業および医薬品研究開発分野での採用を示唆しています.¹²⁴

このパターンは、中規模の専門ベンダーによるものであり、そのソフトウェアは安全性が重要な産業に十分堅牢である一方で、汎用エンタープライズプラットフォームの規模や幅にはまだ達していないことを示しています。大規模なM&Aや、COMETが大手企業に買収されたという兆候はなく、成長はオーガニックかつ投資で支えられているようです.

最先端の主張に対する批判的評価

懐疑的かつ証拠に基づく視点からすると:

• COMETのコアの強みは、体系的なRCA手法と、インシデント、監査、サプライヤー保証のための一貫したツール群への統合にあります。これはパンフレットやケーススタディで十分に文書化され、安全性が重要な分野での採用によって裏付けられています.^2021222324
• AIのナラティブ（特にCOMETシグナルに関して）はもっともらしく、HSEテキストにNLPを適用してパターンや潜在的原因を検出するというのは、正当で価値ある応用です。しかし、公開情報は技術的透明性に欠け、モデルの説明、ベンチマーク、アブレーションスタディが存在しないため、最先端のAIとして客観的に評価することはできず、標準手法を適用した現代的な分析製品としてのみ評価されます.¹³¹⁴¹⁵
• COMETのサプライチェーンに関する命題は、「サプライチェーンリスク分析」と保証として正確に記述されており、最適化ではありません。COMETがAPS、MRP、または先進的な計画ツールと予測や最適化で競合しているという兆候はなく、すべての証拠がそうではないとの見解を支持しています.^16171811
• アーキテクチャ的には、COMETは堅実だが従来型です: Azure SaaS、リレーショナルデータ、REST API、Power BIダッシュボード、標準的なセキュリティ認証。これは、差別化要因というよりも、理解に基づいたエンジニアリングの選択です.¹¹¹²

サプライチェーンに焦点を当てた評価において、重要な注意点は、COMETをプランニングシステムと誤認しないことです。調査、監査、サプライヤーリスクプロセスを成熟させ、別のプランニングツールにより良いリスク情報を提供する組織にとって、適したシステムとなります.

結論

COMET Analysis（COMETスイート）は、STC Global / Insisoの合併とそれに続くリブランディングから進化した、専門的なリスクインテリジェンスおよび安全性パフォーマンスプラットフォームであり、成長投資と安全性が重要な産業分野で拡大する顧客基盤に支えられています。その主要な技術資産は、体系的な調査手法、緊密に統合されたインシデントおよび監査ツール、そしてHSEデータにNLPを適用するAI駆動型分析モジュール（COMETシグナル）です。アーキテクチャ的には、COMETはAPIと強固なセキュリティ認証を備えた標準的なAzure SaaSであり、技術的には新たなインフラや数学的最適化ではなく、EHSおよびリスクのユースケースに焦点を当てた堅実なエンジニアリングを示しています.

「COMETサプライチェーン」モジュールは、サプライヤーリスクおよび保証機能（設定可能なリスク評価、監査、証拠追跡）を追加することで、COMETがサプライチェーン関連のワークフローに正当な足場を提供していることを示します。しかし、COMETが需要予測、在庫最適化、生産計画を実行しているという証拠はなく、発注数量やスケジュールを生成することはありません。サプライチェーンの実務者にとって、COMETはプランニングや最適化エンジンの代替ではなく、補完的なリスクおよび保証システムとして評価されるべきです.

Lokadが確率的な予測と財務的に最適化されたサプライチェーンの意思決定を明示的に目的として設計されているのに対し、COMETはガバナンス、保証、そしてサプライチェーンにおける失敗を含む失敗からの学習という異なる層で動作します。併用することで、COMETは組織がどこで、なぜ失敗が発生するのかを理解する助けとなり、一方でLokad（または同様のツール）は日々の商品の流れやキャパシティの最適化に寄与します。単独で使用する場合、COMETは在庫やフローのアルゴリズム的最適化ではなく、調査の質向上、再発防止、サプライヤーリスク管理の制度化を主目的とする場面で有力な候補となります.

出典