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

最終更新日: 2025年4月

今日の急速にデジタル化が進むサプライチェーン環境において、eLogiiは、最終マイル配送およびフィールドサービス業務を、ルート最適化の自動化やリアルタイム追跡、動的な配車機能の提供によって変革するクラウドベースのソリューションを提供します。2019年に設立され、ロンドンに本社を置く同プラットフォームは、プランナー向けの充実したウェブダッシュボードと、運転手専用のモバイルアプリを備えた強固なSaaSソリューションを展開します。eLogiiは、履歴および現在のデータを活用して最適な走行ルートを自動で算出する、柔軟に設定可能な最適化エンジンを通じて業務の効率化を図り、新たなタスクや予期せぬ変更が発生した際にも継続的なルート再最適化を可能にします。RESTful APIやCSVデータフィードによるシームレスな統合設計により、運転手のパフォーマンスやタスク進捗の可視性が向上し、確立された決定論的なルールベースアルゴリズムに、選択的なデータ駆動型の強化が加えられています。

概要

eLogiiは、クラウドファーストかつ資金調達を受けていないSaaSプラットフォームで、2019年に立ち上げられ、ロンドンに本社を置いています。同サービスは、最終マイルにおけるルート最適化および配送管理を自動化します。このソリューションは、計画用の直感的なウェブダッシュボードと、運転手向けのモバイルアプリを備え、リアルタイム追跡、動的なルート再最適化、そして外部システムとの円滑な統合を可能にしています。その市場での存在感は、Crunchbase ¹およびLinkedIn ²上のプロフィールにより確認できます。

ソリューションが提供する価値

eLogiiのプラットフォームは、以下の機能を提供することで業務効率の向上を図るよう設計されています：

自動化されたルート計画と最適化： システムは、複数の停車地点を扱う車両隊に対し、車両の積載容量、運転手のスケジュール、時間枠などの要素を考慮しながら、走行時間とのバランスを取りつつ最適なルートを自動で算出します ³.
リアルタイム追跡と可視化： 統合されたモバイルアプリが、運転手の位置やタスク進捗のライブ更新を提供し、ディスパッチャーが正確な到着予測（ETA）情報を得られるようにします ⁴および⁵.
動的な配車と再最適化： プラットフォームは、新たなタスクや予期せぬ変更に対して即時にルートを再最適化することで、日中の業務を柔軟かつ迅速に対応させます。
包括的な分析機能： ルートパフォーマンス、運転手の利用率、全体のタスク指標に関する詳細な履歴およびリアルタイムのデータ分析により、ユーザーは時間をかけて業務の改善を図ることができます（eLogiiの機能ページ ⁶に詳述）。

ソリューションの仕組み

最適化エンジン

eLogiiは、ルート計画機能を駆動するために、2つの主要な最適化エンジンを採用しています。Base Engineは、過去および現在のルートデータの両方を活用して、車両の積載量、運転手のシフト時間、特定の時間枠などの設定可能な制約を遵守しながら、全体の走行時間を迅速に最小化します ³.　カスタマイズ度をさらに高めたいユーザー向けには、Advanced Engineが詳細な負荷分散オプションを導入し、K-Meansの変種（非決定論的、制約付き、または決定論的）を用いたクラスタリング技術により、近接するタスクを効果的にグループ化します ⁷.　また、許容誤差の設定や実行時間制限などの追加最適化パラメータにより、柔軟性が一層向上します ⁸.

導入と統合

eLogiiは完全にクラウドベースのSaaSソリューションとして提供され、使いやすいウェブダッシュボードと運転手向けの専用モバイルアプリを組み合わせています。このプラットフォームの設計は、リアルタイムのタスク管理、ライブ分析、動的なルート調整をサポートする一方、APIファーストのアーキテクチャ（包括的なREST APIドキュメント ⁹に支えられ）およびCSVインポート機能により、CRMやERPなどの外部システムとの円滑な連携を実現しています。セットアップおよび統合に関する詳細なガイドは、Getting Started Guide ¹⁰を通じて提供されます。

AIと機械学習に関する主張

「AI搭載」として販売されているeLogiiは、主に到着予測時間（ETA）の計算精度向上およびルートパフォーマンス指標の調整のために機械学習の要素を統合しています。しかしながら、プラットフォームのコアとなる最適化機能は、あらかじめ定義された制約と履歴データに依存する決定論的なルールベースアルゴリズムによって駆動されています。この手法は、「AI」コンポーネントが完全自律型のブラックボックス意思決定エンジンではなく、成熟したオペレーションズリサーチ技法の強化として理解されるべきであることを示唆しています。

テックスタックと求人情報からの洞察

eLogiiは、技術スタックの詳細な技術仕様を公開していないものの、フルスタック開発者やテスト自動化エンジニアの求人情報からは、最新のウェブおよびモバイル開発フレームワークが使用されていることが伺えます。これは、特定のプログラミング言語やフレームワークが明らかにされていないにもかかわらず、リアルタイムのデータ処理と動的な再最適化を支える堅牢かつスケーラブルなインフラストラクチャを意図して設計されていることを意味します。

eLogii 対 Lokad

eLogiiが最終マイル配送とルート最適化を対象としているのに対し、Lokadのプラットフォームは、定量的なサプライチェーン最適化に対する包括的なアプローチで有名です。Lokadは、高度な確率論的予測、ディープラーニング、および独自のドメイン固有言語（Envision）を活用し、在庫、価格設定、生産計画におけるエンドツーエンドの意思決定自動化を可能にするプログラマブルなツールをサプライチェーンの専門家に提供します ¹¹¹².　一方、eLogiiは、主に決定論的なルールベースアルゴリズムにより、機械学習の強化が限定された状態で、リアルタイムのルート計画やフィールドサービスの動的な配車に焦点を当てた、より狭い運用範囲に特化しています。この根本的な違いは、eLogiiが配送およびフィールドオペレーションの日々の課題に対応するよう設計されているのに対し、Lokadは戦略的なサプライチェーンの意思決定のための幅広いツール群を提供することを意味します。

結論

eLogiiは、柔軟に設定可能な最適化エンジン、リアルタイム追跡、および動的な配車機能を通じて、最終マイル配送とルート管理を最適化する包括的なクラウドベースのプラットフォームを提供します。決定論的なルールベースアルゴリズムに機械学習の選択的な強化を加えた点が、効率的で機敏な配送業務に注力する組織に適しています。プラットフォームは「AI搭載」とブランド化されていますが、そのコア機能は完全自律型のAIではなく、成熟したオペレーションズリサーチ技法に基づいています。シームレスなモバイルおよびウェブソリューションによる堅牢で統合された配送管理を求める企業にとって、eLogiiは競争の激しいサプライチェーンソフトウェア市場における確かな専門ツールとなります。