eLogiiのレビュー – サプライチェーン・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

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eLogiiは、英国の企業Brisqq Ltdによって運営されるクラウドベースのルート最適化および配送・フィールドサービス実行のプラットフォームです。Brisqq Ltdは当初、自社のラストマイル配送ネットワークを構築し、その後eLogiiを独立したSaaS製品として分社化しました。本ソフトウェアは、デポ、車両、ドライバー、スケジュール、スキル、容量、そして顧客タスク（ピックアップ、配送、または現場作業）をモデル化し、内蔵の最適化エンジンを用いてタイムウィンドウや豊富な運用制約を伴うVehicle Routing Problem（VRP）の変種を解くことで、制約付きの車両ルートを算出します。算出されたルートはウェブダッシュボードを通じてディスパッチャーに提示され、iOS/Androidアプリを利用するドライバーによって実行され、追跡リンクを通じてライブのETA更新および配達完了証の取得と共にエンドカスタマーに提供されます。また、このプラットフォームはERP、WMS、CRM、eコマースシステムとの統合のためのREST APIおよびWebhookを提供し、交通状況に配慮した移動時間や機械学習による調整を用いてETAおよびサービス時間の改善を図っています。商業的には、eLogiiは比較的小規模ながら確立されたSaaSベンダー（およそ12名前後の従業員と低い一桁台の百万米ドル規模の売上）として、広範なサプライチェーン計画や在庫最適化ではなく、ラストマイルのルーティングおよび実行に特化しています。

eLogiiの概要と位置付け

本質的に、eLogiiはルート最適化およびモバイルワークフォース実行のためのマルチテナントSaaSアプリケーションです。パブリックプロダクトページでは、単一日、週間、日付範囲または複数日にわたるオペレーションを計画できる配送管理およびルート最適化ソフトウェアとして記述されており、柔軟な最適化モード、複数デポのサポート、そして制約や目的の高度な設定が可能です.12 利用規約において、このサービスは「eLogii」として事業を展開し、eLogiiウェブサイトおよび関連アプリケーションへのアクセスをライセンスするBrisqq Ltdによって提供されることが明示されています.34

技術的な観点から、eLogiiは以下のように理解されます:

  • デポ、車両、ドライバー、スケジュール、容量、ゾーン、タスクのための データモデル。
  • 制約条件と調整可能な目的の下でルートを構築する 最適化エンジン のペア（ベース版とアドバンスト版）。567
  • ディスパッチャーがタスクを取り込み、最適化を設定し、ルートやKPIを確認するための ウェブプランニングUI。189
  • タスクの実行と配達完了証の取得を行うための、iOSおよびAndroid向けの ドライバーモバイルアプリ。10
  • 外部システムへの注文取り込みとステータス更新のプッシュに使用される REST API + Webhooks。111213
  • エンドカスタマーにライブのETA、ドライバーの位置情報およびタスク状況を提供する トラッキング＆通知。114151617

本プラットフォームは、クラウドSaaSとしてのみ展開され（オンプレミスの提供はありません）、英国政府のG-Cloudフレームワークにも既製品のクラウド配送最適化ソリューションとして掲載され、供給元としてBrisqq Ltdが特定されています.14

商業的には、Tracxn、CB Insights、IRONPROS、GetLatkaなどの独立系SaaSディレクトリおよびプロファイルにより、eLogiiは2019～2020年頃に設立された小規模なルート最適化ベンダーとして記述され、2025年時点で従業員数は約10～20名、年間売上は約150万米ドル程度とされています.18192021 一方、Brisqq自体は2014～2015年頃から技術を活用したラストマイル配送プロバイダーとして運営され、ロンドンやその他の都市で数百のブランドにサービスを提供しています.2223 eLogiiの顧客基盤は、物流、3PL、小売・流通、食品・食料品、医療およびフィールドサービス業務に広がっています.1216

技術的には、証拠はNode.js + MongoDBバックエンド、Reactフロントエンド、Cordovaベースのハイブリッドモバイルアプリという標準的なモダンウェブスタックに、設定可能なVRP最適化エンジンおよびETA改善のための補助的な機械学習モデルが組み合わされていることを示しています.24714 組み合わせ最適化や確率的意思決定の学術最先端と比較すると、eLogiiのアプローチは有能かつ設定可能であるものの、典型的な商用VRPソルバーを明確に超えているわけではなく、その「AI」主張は主にETAおよび解析の改善に焦点を当てているに過ぎません.17142526

eLogii と Lokad の比較

eLogiiとLokadはどちらもサプライチェーンの文脈で「最適化」を売りにしていますが、対象とする問題の層が大きく異なり、技術的アーキテクチャも顕著に異なります。

【意思決定の範囲】　eLogiiは実行レベルのルーティングおよびディスパッチに焦点を当て、車両容量、ドライバーのスケジュール、タイムウィンドウ、地理的制約を考慮して、どのドライバーがどの順序でどの停留所を訪問すべきかを決定します.156 その最適化エンジンは、タイムウィンドウと容量を伴うVRPの変種を解き、算出されたルートをドライバーアプリや顧客追跡ページにプッシュします.56710 一方、Lokadは、需要予測、在庫補充、多層流通計画、生産スケジューリング、場合によっては価格設定といった戦術的および戦略的なサプライチェーン意思決定に焦点を当てています.11182728 個々のトラックのルート設定を行うのではなく、Lokadは確率的需要予測を算出し、注文数量、在庫配分その他の意思決定を最適化することで、ネットワーク全体で期待される経済的成果（利益、運転資本、サービスレベル）を最大化します。

【不確実性の扱い】　eLogiiの公開ドキュメントでは、交通状況に配慮した移動時間と「機械学習で改善された」ETAおよびサービス時間を用いた決定論的最適化エンジンが説明されていますが、確率モデルや完全な需要分布は公開されていません.7141510 これらのエンジンは、ユーザー設定の目的や時間制限を用いてルートの所要時間、距離、または車両数を最小化し、作業負荷のバランスを取ることを目指しています.67 一方、Lokadの資料は、確率的予測を「支配的な予測パラダイム」として強調し、微分可能なプログラミングを用いて生成された完全な需要分布や、909チーム中全体で6位、SKUレベルでは最高精度を達成したM5予測コンペティションの客観的証拠を示しています.291118303132 これらの確率的予測は、単なる統計的予測誤差ではなく、サプライチェーン意思決定におけるエラーの金銭的コストを最小化する確率的最適化アルゴリズムに組み込まれています。

【アーキテクチャとプログラマビリティ】　eLogiiは設定駆動型SaaSを提供しており、ユーザーはダッシュボードまたはAPIを通じてデポ、フリート、制約、最適化目的を設定しますが、基盤となる最適化ロジックは一般にプログラミング可能ではありません.18567 技術スタックは従来型（Node/React/Mongo、Cordovaベースのモバイルアプリ）であり、公開されたDSLやプログラミング可能なモデリング層は存在しません。一方、Lokadは、カスタム分散VM上で実行されるEnvisionと呼ばれる**ドメイン固有言語（DSL）**を中心に据えており、全ての予測および最適化ロジックをコードとして表現します.273028 これにより、クライアントは（Lokadの支援を受けながら）複雑な制約や経済的要因（例：保管コスト、在庫切れペナルティ、BOM依存性、メンテナンススケジュール）をコード化し、ビジネス要件の変化に合わせてモデルを適応させることが可能となります。

【「AI」の深さ】　eLogiiやいくつかのサードパーティリスティングは、そのプラットフォームを「AI搭載」または「機械学習搭載」と表現しており、特にETA予測や解析において強調されています.122526 しかし、文書化された機械学習の利用は、主に過去のデータや交通情報に基づくETAおよびサービス時間見積もりの改善に限られており、ルート構築自体は制約に基づく最適化プロセスとして描かれています.71415 一方、Lokadの「AI」主張は、確率的予測、微分可能なプログラミングパイプライン、カスタム確率的最適化アルゴリズム、さらにはM5などの公開ベンチマークやAir France Industriesなどの大規模適用事例のケーススタディによって裏付けられています.291118303133 要するに、eLogiiはルート単位で機械学習を用いているのに対し、Lokadはネットワーク全体の意思決定レベルで機械学習および確率モデリングを活用しています。

【サプライチェーンスタックにおける位置】　eLogiiはラストマイル実行層に位置しており、既存の注文やタスクを前提として、それらを効率的に実行することに専念します。需要予測、補充計画、多層在庫の最適化は行いません。一方、Lokadは上流で分析的な「脳」として機能し、需要分布や意思決定の推奨（注文、配分、生産計画、価格設定など）を生成し、それをERP、WMS、また場合によってはTMSやルーティングエンジンなどの実行システムにプッシュします.114182733 階層化されたアーキテクチャにおいて、eLogiiは下流のルーティングエンジンに近く、Lokadは中～上位層の意思決定オプティマイザーとして高レベルな計画を提供します。

バイヤーの視点からすると、これらのツールは互換的ではなく補完的なものです。課題が「車両と停留所が多数ある中で、どのように効率的なルーティングを行い、優れたETAと配達完了証で実行するか」である場合はeLogiiが適しており、逆に「何を購入すべきか、どこに在庫を置くべきか、不確実性の中でどのように生産や保守のスケジュールを立て、利益やサービスを最大化するか」という場合はLokadが適しています。これらを混同すると期待がずれてしまい、eLogiiは完全なサプライチェーン計画システムではなく、Lokadはリアルタイムルーティングエンジンでもないという結果を招きます。

会社の背景と歴史

企業アイデンティティと起源

eLogiiブランドは、イングランドおよびウェールズに設立された（会社番号09226265）Brisqq Ltdによって運営されており、当初はロンドンでクラウドソーシングによるラストマイル配送を提供していました.4222334 Brisqq自身のサイトでは、1時間以内の配送枠を備えたクラウドソーシング配送フリートと企業を結ぶロジスティクス・アズ・ア・サービスのイネーブラーとして説明され、約1,000の小売ブランドにサービスを提供しています.23 また、eLogiiの利用規約および英国G-Cloudの条件では、Brisqq LtdがeLogiiとして事業を展開し、eLogiiウェブサイトおよび関連アプリケーションへのアクセスと利用のライセンスを顧客に付与することが明記されています.34

eLogiiのワードマークは、2020年3月に出願された英国の商標として登録され、所有者としてBrisqq Ltdが記載されています；この商標はソフトウェアおよび関連サービスを対象としています.35 独立系スタートアップディレクトリ（EU-Startups、IRONPROS）では、eLogiiは「Brisqqグループ」の一部として説明され、Brisqqがロジスティクス・アズ・ア・サービス事業を運営し、eLogiiがクラウド配送管理およびルート最適化プラットフォームを提供しているとされています.353620

いくつかのプロファイルによると、Brisqqは2014～2015年頃に事業を開始し、eLogiiはその後、2019年頃にSaaS製品としてローンチされたとされています.2318 TracxnではeLogiiは2019年創業とされており,18 一方、CB Insightsは創業年を2020年として示しています.19 この不一致は、初期の製品ローンチ（2019年）と後の企業ブランディングおよび商標関連の出来事（2020年）の違いによると考えられます。

創業者とリーダーシップ

複数の独立した情報源が以下の役割を確認しています:

  • Andrew Mukerjee – Brisqqの創業者兼CEO、及びeLogiiの共同創業者/CEO.2318
  • Saagar Shah – eLogiiの共同創業者兼商務リード、さらにBrisqqの最高商務責任者。以前はCapco、Morgan Stanley、McKinseyに所属していました.1836
  • Leonard Budima – eLogiiのCTO（以前はBrisqqも含む）。電力システムおよびグリッド最適化ソフトウェアの経験あり.24

公開された組織図およびプロフェッショナルなプロファイルにより、これらの役割が確認され、少数のエンジニアおよびプロダクトスタッフからなるコアチームが示されています.2024

資金調達と所有権

eLogii自体に関する公開された資金情報は乏しく、やや矛盾しています:

  • TracxnはeLogiiを**「未資金調達」**と記述しており、記録された資金調達ラウンドは存在しません.18
  • GetLatkaでは2025年4月に「M&Aオファー」があったと記載されていますが、完了した取引は示されず、eLogiiが開示された資金調達で**$0**を調達し、チーム規模が約14名と報告されています.21
  • 別の投資ディレクトリではeLogiiを「シードステージ」とカテゴライズしていますが、投資家や金額は明記されていません.18

これに対し、Brisqqの初期事業は、旧来のプレス報道によれば数百万ドルの資金調達に支えられていましたが、正確なラウンドの詳細はここで使用される主流のスタートアップデータベースには記録されていません.23

検証可能な申請書類やプレスリリースがないことから、最も安全な結論は、eLogiiに関して公に文書化された資金調達ラウンドが存在しないということであり、伝統的なベンチャーキャピタルではなく、主にBrisqqのキャッシュフローおよび過去の投資によって資金が支えられていると考えられます。「シード」などのラベルは、確認済みの資金調達イベントではなく、ディレクトリのメタデータとして扱われるべきです。

M&A活動

Tracxnは、Brisqqが投資や買収を行っていないこと、またeLogiiが他社を買収した、または買収されたという公の発表がないことを指摘しています.1822 GetLatkaの2025年4月のeLogiiに関する「M&Aオファー」は、独立した申請書類やニュース報道で裏付けられていないため、完了した取引ではなく、興味や交渉の兆候として扱われるべきです.21

規模と組織

情報源による従業員数は少数ですが、概ね一致しています:

  • TracxnとIRONPROSは11～50名の従業員数を示しています.1820
  • コンタクトベースのツールおよびGetLatkaは、2025年時点で約14人のチームであると示唆しています.2124

年間約150万米ドルの売上推定と合わせて、eLogiiは集中した製品と控えめながらも決して些細ではない商業実績を持つ、小規模SaaSベンダーとして位置づけられます.21

製品の範囲と機能

問題の領域

eLogiiの主要な領域は、ルート最適化および配送／フィールドサービスの実行です。製品ページやヘルプセンターのドキュメントでは、以下の点が強調されています:

  • 対象業界：物流および3PL、小売・流通、食料品およびレストラン配送、医療・製薬、郵便・宅配サービス、そして害虫駆除や施設管理などのフィールドサービス業務.1216
  • ユースケース：ラストマイル配送、マルチドロップ配送、定時サービス訪問、ピックアップ＆デリバリー業務、その他各種のモバイルワークフォースルーティング.128

The central concept is the タスク であり、これは指定された場所、時間枠、サービス時間、容量消費、及びオプションの顧客属性を備えたピックアップ、配送、またはフィールドジョブを表します.89 タスクはドライバーに割り当てられ、ルート として順序付けられ、各ルートは計画期間内に単一のドライバーによって実行される一連のタスクとなります.967

マスターデータとオペレーションのモデリング

eLogii の構成モデルは以下を含みます:

  • デポ – 車両がルートの開始・終了、再補給、または在庫保管（倉庫、中央キッチン、ハブなど）を行う場所です.89
  • 車両 – 容量（複数次元の場合もあり）、属性、およびデポとドライバーへの割り当てにより定義されます.8929
  • ドライバー – 勤務スケジュール、チーム所属、スキル、資格および割り当てられた車両を持ちます.8929
  • ディメンション – 重量、体積、パレット、箱、または注文数など、容量および利用率の計算に使用される一般的な容量単位です.8
  • ゾーン – サービスエリアの地理的な区分（郵便番号または多角形）で、ゾーニング制約やドライバーの割り当てに使用されます.89

これらのエンティティは、ダッシュボードを通じて設定するか、CSVでインポートするか、または API で管理可能です.89111213

ルート最適化と配車

最適化 のヘルプ記事および関連ドキュメントでは、最適化を制約を守りながらタスクをドライバーに割り当て、資源使用量を最小限に抑えるプロセスと定義しています.96 主要なポイント:

  • 最適化は以下の対象に対して実行可能です:

    • 単一の日に対して.
    • 複数の日付範囲に対して.
    • 複数日にまたがるルート（数日にまたがるタスク）.
    • 選択されたチームまたはタスク／ドライバーの部分集合（例：「選択項目に対して最適化」）。961523

  • 二つのエンジンが公開されています:

    • ベース（デフォルト）エンジン: 車両の仕様、スキル、ゾーン、勤務時間などの制約を考慮しつつ、可能な限り多くのタスクに対応し、できるだけ少ないドライバーで総ルート時間を最小限に抑えることを目的としています.71523
    • アドバンスドエンジン: コスト、距離、車両、ルート終了時間の最小化、作業、距離、時間による負荷のバランス、クラスタ、タスクの優先度／価値の優先化など、最適化目的に対するより細かな制御を可能にし、最適化時間の調整パラメーターも含みます（その代わり実行時間は長くなります）。729

  • 両エンジンとも、タスクの追加やルートの選択、「再最適化」ボタンのクリックといったアクションによりトリガーされる 手動再最適化 および 自動最適化 をサポートします.93717

高レベルの目標は、容量、時間枠、ゾーン、ドライバーのスケジュールといった制約の下、可能な限り効率的に、かつ最小限のドライバーでできるだけ多くのタスクを完了すること です.967 これは、時間枠と豊富な制約条件を持つ古典的な車両ルーティング問題 (VRP) に相当します.

実行およびドライバーのワークフロー

ドライバーは、iOS および Android で利用可能な ドライバーアプリ を通じて操作します.10 このアプリは:

  • ドライバーが組織 ID、ユーザー名、およびパスワードでログインできるようにします.
  • 割り当てられたタスクとルートをリストおよび地図表示で表示します.
  • 外部の地図アプリ（Google Maps、Waze、HERE、Yandex）を介してナビゲーションを提供します.
  • ドライバーがタスクのステータス（到着、完了、失敗など）を更新し、配送証明（署名、写真、メモ）を記録できるようにします.1038

タスクのステータス更新は中央システムへフィードバックされ、リアルタイムの追跡および ETA の再計算を可能にします.1415

追跡、通知、および顧客向け UX

eLogii は、タスクのライフサイクルイベント（例：ルート開始、ドライバー接近、完了）によってトリガーされる メールおよび SMS 通知 をサポートしており、これにはエンドカスタマーが以下を確認できる 追跡リンク が含まれます:

  • リアルタイム ETA.
  • リアルタイムのドライバーの位置.
  • タスク履歴／イベント.
  • 配送証明.
  • 評価／フィードバックフォーム.114151617

追跡ページは、クライアントのブランディングを使用してホワイトラベル化でき、特定のフィールドのみを表示するように制限できます.11617

分析とレポート

マーケティング資料および比較ページでは、プラットフォームの一部として 分析およびコスト計算 が言及されており、以下を含みます:

  • 運用 KPI（完了タスク、定時実施率、ドライバーの活用率）.
  • コスト見積もりおよび燃料使用量.
  • 過去の業績比較（例：計画 ETA と実際の ETA）.121639

ドキュメント自体は分析よりも運用設定に重点を置いていますが、顧客レビューでは製品の一部としてダッシュボードとレポートが言及されています.40

最適化エンジン、「AI」および技術的深堀り

決定論的最適化コア

最適化エンジン に関する記事は、ソルバー内部の仕組みを最も明確に示しています.7 ベースエンジン:

  • 過去および現在のルート情報（交通状況、平均移動速度）を利用して移動時間を計算します.
  • 車両の仕様、スキル、ゾーン、ドライバーのスケジュール、時間枠、容量という制約条件の下でルートを構築します.
  • 総ルート時間を最小化し、すべてのタスクに対応可能な最小限のドライバーセットを使用する傾向にあります.
  • 複数日にまたがるルートや、容量超過時の自動デポ再補給をサポートします.72915

アドバンスドエンジン:

  • 同じデータモデルを基に、ユーザーがタスク数、コスト、距離、期間、車両、ルート終了時間、クラスタリング、タスクの優先度など、異なる指標に対して優先順位を付けられる カスタム目的関数 を提供します.
  • 負荷分散モード を含み、「最も効率的なルート」「ルート数のバランス」（作業数、期間、または距離で）、「すべてのドライバーを使用／できるだけ早く完了」などを選択できます.
  • 最適化時間のファクターと時間制限の制御を備えており、解の品質と実行時間をトレードオフできるようにします.729

この構成は、具体的なアルゴリズムは公表されていないものの、メタヒューリスティック VRP ソルバー（例：大域近傍探索、タブーサーチ、遺伝的アルゴリズム）と一致しており、時間制限および複数の目的の存在は、厳密な混合整数最適化ではなくヒューリスティックサーチが採用されていることを強く示唆しています.

ETA 計算と交通状況

eLogii の ETA ドキュメントでは、ETA のスケーリングとルート ETA 計算のための別層が説明されています.14 主要な要素:

  • 移動時間には、設定やマッププロバイダーに応じて 静的または動的な交通データ が含まれる場合があります.
  • システムは、計画時の 予定 ETA と、ドライバーの進捗や新情報により更新される リアルタイム ETA の両方を保持します.1415
  • ユーザーは、元の見積もりを固定したい場合、リアルタイム ETA の更新を無効にすることができます.15

主要なマーケティングサイトでは、「eLogii は市場で最も正確な ETA を実現し、実際のデータがプラットフォームを通じて流れるにつれて機械学習により常に改善される」と主張しています.12 また、CB Insights も eLogii を「機械学習によって強化された ETA 予測」を提供すると要約しています.19 これらは、機械学習が主に過去の実行データに基づいて移動時間やサービス時間を較正するために適用され、コアの組合せ最適化エンジンの代替ではないことを示しています.

「AI搭載」主張

Omdena や Daidu.ai などの第三者のリストでは、eLogii はインテリジェントなルート最適化と分析を備えた「AI搭載のロジスティクスプラットフォーム」と表現されています.2526 しかし、上記の ETA および分析に関するヒント以外に、これらの AI コンポーネントのアーキテクチャを詳細に記述した公開情報（ドキュメント、論文、特許、オープンソースコード）は存在しません.

したがって、慎重な技術的解釈としては:

  • 中央最適化 は、古典的な OR ヒューリスティックスを備えた制約ベースの VRP ソルバーとして残ります.
  • 機械学習 は、ルート構築のための一般的な方針学習ではなく、ETA 予測およびパフォーマンス分析 のレベルで使用されているようです.

その結果、eLogii が 機械学習強化ルーティング を使用していると表現するのは正確ですが、エンドツーエンドの確率的意思決定最適化を実装するプラットフォームと同様に、深く AI ネイティブな意思決定システムとして扱うのは誤解を招く可能性があります.

アーキテクチャとテクノロジースタック

ハイレベルアーキテクチャ

API ドキュメント、ヘルプセンター、およびプラットフォームの一般的な挙動から、以下を推測できます:

  • マルチテナントクラウドバックエンド:

    • リソースベースの URL と JSON ペイロードを用いた、HTTPS 経由の REST API（api.elogii.com およびサンドボックスサブドメイン）。111213
    • タスク、顧客、デポ、ドライバー、車両、ルート、ゾーン、最適化ジョブのリソース.111213
    • 外部システムとのイベント駆動型統合のための Webhooks.1113

  • ウェブダッシュボード:

    • 設定、計画、および分析に使用される、dash.elogii.com などで提供されるシングルページ・アプリケーション.189
    • タスク、ドライバーのルート、および最適化結果の地図およびタイムラインビューを提供します.128

  • モバイルアプリ:

    • Cordova および JavaScript フレームワークを使用して構築された iOS/Android アプリで、ドライバーがタスクを実行し、配送証明 (POD) を記録するために使用されます.1024

  • マッピングプロバイダー:

    • ジオコーディングおよびナビゲーションのため、外部の地図およびナビゲーションエンジン（Google Maps、Waze、HERE、Yandex）と統合.1038

  • 最適化サービス:

    • ユーザーが計画画面で「最適化」をクリックするか API 経由で呼び出すバックエンドサービス。ベースまたはアドバンスドエンジンと、任意のカスタム最適化オプションまたはプリセットを使用します.97291317

この全体的なパターンは、他の現代的なロジスティクス SaaS プラットフォームと大筋で一致しています.

言語とフレームワーク

eLogii は公式なテックスタックを公開していませんが、独立したサイト（例: TheOrg）の複数の開発者プロフィールから、eLogii に携わるエンジニアが以下を使用していることが示されています:

  • バックエンドでは、Node.js、Hapi フレームワーク、および Mongoose（MongoDB ORM）を使用しています.
  • 主なデータストアとして MongoDB.
  • シングルページダッシュボード UI には React.
  • ハイブリッドモバイルアプリケーションには Cordova.24

これらのヒントとアプリケーションの挙動から、eLogii は JavaScript 中心のスタック (Node + React + MongoDB) 上で動作し、Cordova ベースのドライバーアプリを備えていると推測されます — これは技術的に主流でよく理解されているものであり、エキゾチックなものではありません.

展開とロールアウトの方法論

オンボーディングフロー

Getting Started ガイドでは、典型的な実装シーケンスが概説されています:859

  1. ウェブダッシュボードでの アカウント設定とログイン.

  2. 組織設定、特にタイムゾーン設定（正確な ETA および計画期間にとって重要）.

  3. マスターデータの設定:

    • デポ、ディメンション、車両、ドライバー、およびチームを定義します.
    • ドライバーの勤務時間および例外を設定します.

  4. タスク取り込み:

    • タスクを手動で作成するか、住所付き CSV（インポート時にジオコーディングされる）をインポートするか、ERP、WMS、CRM、eコマース等から API 経由でタスクを送信します.891113

  5. 計画と最適化:

    • 特定の日または期間のための計画画面を使用し、未割り当てのタスクと利用可能なドライバーを確認し、ベースまたはアドバンスドエンジンで最適化を実行します.9729

  6. 実行:

    • ドライバーはアプリをインストールしてログインし、ルートに従い、タスクのステータスを更新し、配送証明 (POD) を収集します.10

  7. 追跡と通知:

    • 通知テンプレートと追跡リンクを設定し、ダッシュボードからリアルタイムの ETA とタスク完了状況を監視します.141516

  8. 統合と自動化:

    • API キー、Webhooks、および自動最適化を使用して上流システムと統合し、フローの一部を自動化します.11133717

デプロイメントモデル

eLogii は専ら クラウドサービス として販売され、オンプレミスでのデプロイメントオプションは宣伝されていません。これは以下と一致します:

  • 「Software as a Service」としてサービスを記述している G-Cloud ドキュメント.4
  • 永続ライセンスではなく、異なる機能バンドルを有するサブスクリプションティアを示す公開の料金およびプラン比較ページ.23

したがって、実装は主にソフトウェアのインストールではなく、データ統合と設定に関するものです.

ユーザー報告の体験

主要なソフトウェアディレクトリ（Capterra、SoftwareAdvice、SourceForge）のユーザーレビューは、一貫して以下を強調しています:

  • インターフェースの使いやすさ.
  • 既存ツールと比較した実装の容易さ.
  • 小規模なフリートから複数拠点での運用へのスケールアップ能力.40

これらは逸話的なものでありますが、eLogii が重厚なエンタープライズスイートではなく、比較的軽量で迅速に展開可能な SaaS であるとの位置付けを大筋で裏付けています.

クライアント、セクター、および地理的分布

指名されたクライアント（自己申告）

eLogii のマーケティング資料および求人広告では、いくつかの 指名された顧客 が挙げられています:

  • Northern Care Alliance / NHS (UK) – 施設物流の改善に eLogii を使用していると引用される NHS トラスト.1240
  • Porcelanosa – 世界的な顧客として引用されている、スペインのセラミックス／タイルグループ.40
  • Ananas – ケース資料に取り上げられた E コマース企業.216
  • Vergo Pest Management (formerly Terminix UK) – フィールドサービス最適化に関するケーススタディの対象.1617
  • Richburns と Baycorp – ルート効率およびデジタル化に焦点を当てたケーススタディに取り上げられた、債権回収およびフィールドサービスのクライアント.1641

Brisqq の上級コンテンツライターの求人広告には、eLogii の技術が「Porcelanosa、Ananas、そして英国国民保健サービスを含むグローバルなクライアントによって信頼されている」と明示されています.40

重要な注意事項: これらの参照は eLogii／Brisqq による 自己申告 であり、クライアントのプレスリリースや第三者によるニュース報道による独立した確認は、確認された情報源には見受けられません。そのため、もっともらしいものの、外部から検証されたわけではありません.

セクターと地理

複数の情報源において、eLogii は一貫して以下として位置付けられています:

  • 小売、E コマース、食料品、ロジスティクス／3PL、ヘルスケア、郵便／宅配およびフィールドサービス業界 へのサービスを提供しています.1216352025
  • 本社は 英国ロンドン にあり、複数国でのルーティングをサポートできるオペレーションがあります.122351920

英国 G-Cloud フレームワークへの参加および公共部門マーケットプレイスでの存在は、少なくとも英国政府または準政府機関での採用を示唆しています.4 また、eLogii はロジスティクステクノロジーのアナリストや比較サイトに、複数のルート最適化 SaaS 提供の一つとして掲載されています.16352539

顧客規模

公式な顧客数は開示されていませんが:

  • Brisqq は、その物流サービスを利用するブランドが約 1,000 に上ると主張しています.23
  • GetLatkaは2025年においてeLogiiの収益を約USD 1.5Mと見積もっている.21
  • 主要なソフトウェアレビュープラットフォームがeLogiiに関する数十件のレビューを掲載しており、少なくとも数十件（おそらくそれ以上）の有料または試用中の顧客が存在することを示唆している.40

全体として、これは中程度の商業採用の状況を示している。eLogiiは小規模な実験的製品でも大手エンタープライズベンダーでもなく、小規模ながら活発なSaaSプレイヤーである.

商業的成熟度と市場におけるポジション

証拠を総合すると:

  • 創業年: eLogiiは約2019–2020から市場に登場している.1819
  • チーム: 約14名の従業員で、時間とともにわずかに拡大している.202124
  • 収益: 2025年時点で、ある外部推計によれば約USD 1.5M/年である.21
  • 資金調達: 公に記録されたラウンドはなく、VC支援ではなく創業者または親会社による資金提供である可能性が高い.181921
  • 顧客基盤: 複数の業界に広がっており、中小企業から中堅市場への展開や、いくつかの大手とされる名前も含まれているが、独立して検証されたものではない.12164140

このプロファイルは、明確なニッチ（ルート最適化と実行）を持ち、数年にわたる実績がある小規模ながら確立されたSaaSベンダーという状況と一致しているが、大手エンタープライズの計画ソフトウェアプロバイダーのような資本や規模は持っていない.

ギャップ、不確実性、矛盾点

いくつかの点で不確実または矛盾する部分がある:

  • 創業年 – Tracxnや一部の経歴では2019年とされるが、CB Insightsや一部のディレクトリでは2020年とされている.1819 これは初期の製品ローンチと、その後の企業/商標に関するマイルストーンの違いを反映している可能性が高い.
  • 資金調達とM&A – ディレクトリによって、eLogiiが「シード資金」を調達しているのか、完全に資金を受けていないのか意見が分かれており、GetLatkaは「M&Aオファー」があったと報告しているが、完了の証拠は示されていない.181921 正式な提出書類がないため、これらは未検証とみなすのが安全である.
  • クライアントの言及 – NHS、Porcelanosa、Ananas、Vergo、Richburns、Baycorpといった名前のクライアントはeLogii自身のマーケティングや求人資料でのみ見られ、特定の展開を確認する独立したプレスリリースは存在しない.16174140
  • AIの深さ – eLogiiや第三者サイトでは頻繁に「AI搭載」という表現が使われているが,122526 具体的に記述されている機械学習の利用はETAおよびサービス時間の見積もりに限られており、より高度なAIコンポーネントに関する公開技術の詳細やベンチマークは存在しない.

これらの不確実性は、eLogiiがルート最適化と実行プラットフォームであるという基本的特徴を損なうものではないが、資金調達、有名クライアント、そしてAIの高度さに関する主張を評価する際の限界となる.

結論

厳密に技術的かつ証拠に基づく視点から見ると、eLogiiはロンドンを拠点とするBrisqq Ltdによって運営され、物流、小売、現場サービスなど幅広い分野で利用される、ラストマイルのルート最適化とモバイルワークフォースの実行のための有能でカスタマイズ可能なSaaSプラットフォームを提供している。プラットフォームの機能—マルチデイVRP、豊富な制約、ドライバーアプリ、トラッキングリンク、通知、および統合機能—は十分に文書化され、現代の商業的ルート最適化製品と大体同等である.156710

最適化エンジンは、古典的なオペレーションズリサーチに基づいて設計されている。具体的には、基本的なヒューリスティックVRPソルバーと、複数の目的および負荷分散モードを持ち、いずれも時間制限とプリセットによって調整可能な高度なエンジンである.6729 機械学習は、コアなルート構築を推進するというよりも、ETAおよびサービス時間の精緻化に的を絞っている.71415 その結果、eLogiiの「AI搭載」というブランディングは、根本的にAIネイティブな意思決定システムというより、ORと機械学習が強化されたルーティングとして解釈されるべきである.

アーキテクチャ的には、eLogiiはCordovaベースのモバイルクライアントを備えた主流のNode/React/Mongoスタックを使用し、REST APIおよびWebhookを備えたマルチテナントSaaSとしてパッケージ化されている.11121324 この設計は実用的で馴染み深いが、決して珍しいものではない。商業的には、同社は公に見えるベンチャー資金調達を行うことなく、年間数百万ドル、約12名の従業員、数十以上の顧客を抱える控えめながらも安定した規模に成長している.182021

Lokadと比較すると、eLogiiはサプライチェーン技術スタックの異なる層で機能している。eLogiiは車両ルートの最適化と実行の調整を行うのに対し、Lokadは確率的予測とカスタムな意思決定モデルを用いて、不確実性下での購買、在庫、製造、または価格設定の最適化を実現している.1141827303133 強固な需要および在庫計画を既に持ちながらも、最新のルーティングおよび実行ツールが不足している組織にとって、eLogiiは重要なラストマイルのギャップを埋めることができる。一方、サプライチェーン全体のエンドツーエンドかつ不確実性を考慮した最適化を求める組織には、Lokadのようなツールがより広範な問題領域に対応している.

まとめると、eLogiiは堅実なORベースのエンジン、控えめな機械学習の強化、そして小規模ながら実績のある市場トラクションを有する、重点的なルート最適化および配送実行ベンダーと特徴付けるのが最適である。その強みは運用の柔軟性と実行機能にあり、制約としてはアルゴリズム内部の透明性の欠如、より高度なAI能力の証拠の不足、そして大手エンタープライズプラットフォームではなく小規模独立SaaSに適した商業的足跡が挙げられる.

出典

  1. eLogii – ルート最適化ソフトウェア (マーケティングサイト, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. eLogii – 機能概要 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. eLogii – 利用規約 (ライセンサー: Brisqq Ltd, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. UK G-Cloud 12 – ELOGII 利用規約 (Brisqq Ltd, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. eLogii ヘルプセンター – スタートガイド：デリバリービジネス (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. eLogii ヘルプセンター – 最適化エンジン (基本および高度, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. eLogii ヘルプセンター – 最適化オプション / 追加最適化オプション (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. eLogii ヘルプセンター – スタートガイド コレクション (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. eLogii ヘルプセンター – 最適化 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. eLogii ヘルプセンター – ドライバーアプリの利用 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. eLogii ヘルプセンター – APIセットアップ (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. eLogii API ドキュメント (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. eLogii ヘルプセンター – API コレクション (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. eLogii ヘルプセンター – ETAスケーリングおよびルートETA計算 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. eLogii ヘルプセンター – ライブETAアップデート (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. eLogii – ケーススタディ インデックス (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. eLogii – Vergo 害虫管理 ケーススタディ (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. Tracxn – eLogii 企業プロファイル (2019年創業、従業員数、資金調達, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. CB Insights – eLogii 企業プロファイル (2020年創業、ML搭載ETAの説明, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. IRONPROS – eLogii 企業プロファイル (規模とポジショニング, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. GetLatka – eLogii メトリクス (収益、チーム規模、資金調達/M&Aオファー, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. UK Companies House – Brisqq Ltd (会社情報, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Brisqq – 会社概要 (クラウドソーシング型デリバリーおよび顧客基盤, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  24. TheOrg – eLogii エンジニアリングプロファイル (スタック: Node, React, MongoDB, Cordova; 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  25. Omdena – AI搭載ルート最適化のトップ企業 (eLogiiを含む, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  26. Daidu.ai – eLogii AI搭載ロジスティクスプラットフォーム概要 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Lokad – 予測＋最適化 技術の概要 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. Lokad – サプライチェーン最適化ソフトウェア, 2025年2月 (ベンダーランキングおよび概要, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎

  29. eLogii ヘルプセンター – カスタム最適化 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Lokad – 確率的予測 (2016年, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. Lokad – M5コンペティションで909チーム中6位 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  32. Lokad – 需要予測FAQ (確率的予測およびM5に関する参照, 2025年11月25日取得) ↩︎

  33. Lokad – 航空宇宙在庫予測およびAFIケース資料 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  34. Brisqq – 利用規約 (企業アイデンティティ, 2025年11月25日取得) ↩︎

  35. Trademark Elite – 英国商標 “eLogii” (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  36. EU-Startups – eLogii 企業ディレクトリエントリー (Brisqqグループ所属, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎

  37. eLogii ヘルプセンター – 自動最適化 (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎

  38. eLogii ヘルプセンター – 一般的なFAQ (マッピングプロバイダーおよび構成, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎

  39. SaaSBrowser – eLogii (ルート最適化) SaaSプロファイル (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎

  40. Capterra / SoftwareAdvice / SourceForge – eLogii レビュー (使いやすさ、導入実績, 2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  41. eLogii – RichburnsとBaycorp ケーススニペット (2025年11月25日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎