Flowlity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＝メナールによる

最終更新日: 2025年4月

Flowlityは、2019年にジャン＝バティスト・クラウアールとカリム・ベンチャーブーンによって設立された比較的新しいサプライチェーン計画分野のプレイヤーです。彼らは大手企業でのS&OPの経験と応用数学の知見を背景に、その開発に寄与しました。同社のクラウドホスト型SaaSソリューションは、確率論的予測、シミュレーション駆動のシナリオ分析、そして在庫管理における実行可能な提言を提供することで、サプライチェーン計画タスクの自動化に焦点を当てています。既存のERPやMRPシステムとシームレスに統合するよう設計されたFlowlityは、アンサンブル法からディープラーニングに至るまでの機械学習技術を活用し、複数の需要シナリオと安全在庫パラメータを生成する一方で、完全なプロセス自動化ではなく透明性と意思決定支援を重視しています。本レビューでは、Flowlityの事業起源、基盤技術および展開モデルを検証し、そのアプローチを、エンドツーエンドで高度にプログラマブルな定量的サプライチェーン最適化プラットフォームで知られる老舗企業Lokadの手法と批判的に比較します。

企業の歴史と資金調達

Flowlityは、2018年末から2019年にかけて、ジャン＝バティスト・クラウアールとカリム・ベンチャーブーンによって設立されました。彼らはサプライチェーン計画の経験と応用数学の学術的訓練を活かしました ¹。このスタートアップは、2022年3月10日にシリーズAラウンドで約657万ドルを調達し、Fortino Capitalや42 Capitalなどの機関投資家の支援を受け、市場で素早くポジショニングを確立しました ²。この初期の資金援助は、FlowlityがクラウドベースのSaaS提供を洗練させ、従来のERPオーバーレイと新興のAI搭載意思決定支援ツールがひしめく競争環境に参入するのに役立ちました。

製品技術と機能概要

Flowlityの中核製品は、先進的な予測とシミュレーションを通じてサプライチェーン計画を最適化するよう設計されたクラウドホスト型の意思決定支援プラットフォームです。このソリューションは、在庫の最小・最大範囲、欠品アラート、シミュレーションによるシナリオ結果などを含む「インテリジェントな提案」をユーザーに提供し、サプライチェーンマネージャーがサプライヤーの遅延や需要急増といった要因が与える影響を事前に評価できるようにします ³。完全に人間の意思決定を置き換えるのではなく、このツールは既存のERP/MRPシステムを補完し、自動シミュレーションエンジンと確率論的予測機能によって業務の洞察を向上させることを意図しています。

AI/MLコンポーネントの洞察

Flowlityの提供の核心には、AIと機械学習の統合があります。同プラットフォームは、過去のMRP傾向、製品間の相関関係、需要の変動性に基づいて複数の予測シナリオを生成するために、アンサンブル学習技術とディープラーニングアルゴリズムを採用しているとされています ⁴。信頼区間が付随する一連の結果を生成することで、Flowlityは企業がブルウィップ効果を軽減し、安全在庫レベルをより適切に決定するのを支援することを目指しています。しかし、先進的な「ディープラーニング」手法を使用しているとの主張にもかかわらず、モデルアーキテクチャやハイパーパラメータの調整に関する具体的な技術情報は限られており、これらの手法が実際に最先端であるかどうかについて慎重な見解が求められます ⁵⁶。

展開モデルと技術スタック

Flowlityはクラウドホスト型のSaaSソリューションとして提供されており、企業はオンプレミスのインストールではなく、ウェブブラウザを通じてプラットフォームにアクセスします。レビューによると、この製品は既存のERP/MRPシステムの上にオーバーレイとして設計され、既存プロセスを妨げることなく追加の洞察を提供します ³。フロントエンドは最新のウェブフレームワーク（求人情報や開発者プロフィールからVueJSが使用されていることが示唆されています）を用いて構築され、バックエンドは、重要なAI/MLタスクを支えるため、Pythonなどの一般的なプログラミング言語や関連する機械学習ライブラリで実装されていると推測されます ⁷⁸。このアーキテクチャにより、Flowlityは大規模なデータセットを迅速に処理し、ほぼリアルタイムでシミュレーションに基づく洞察を提供することが可能です。

批判的分析と懐疑的視点

Flowlityは在庫決定を支援するために、リアルタイムの予測、シミュレーション、シナリオ分析を提供していますが、いくつかの点で検証が必要です。このプラットフォームは「ディープラーニング」や「アンサンブル学習」といった流行語を頻繁に用いていますが、公開されている技術文書では、そのアプローチが標準的な確率論的予測モデルとどのように差別化されるかについて詳細な情報が提供されていません。意思決定支援フレームワークは、エンドツーエンドのプロセス自動化ではなく、最終的な判断を人間に委ねる設計となっており、これを透明性の観点では強みと見なす一方で、完全な業務自動化の実現には限界があると捉えられるかもしれません。全体として、Flowlityのレガシーシステムとの統合やシミュレーションへの注力は価値を加えるものの、先進的なAIの主張に対する独立した検証は依然として限られています ¹⁵。

Flowlity対Lokad

FlowlityとLokadはどちらもデータ駆動型手法を用いてサプライチェーン最適化の分野で活動していますが、そのアプローチは大きく異なります。2008年に設立されたLokadは、ドメイン固有言語（Envision）を備え、.NET/Azureスタック上で大規模な意思決定自動化を実現するための豊富な社内開発を行う、包括的な定量最適化プラットフォームを構築しました。一方、2019年に設立されたFlowlityは、従来のERP/MRPシステムにシミュレーションに基づく洞察と確率論的予測を提供することで、完全に人間の判断を置き換えることなく意思決定支援ツールとして位置付けています。Lokadの製品が完全なプロセス自動化と最小限の介入で指示的なアクションを生成する能力を強調するのに対し、Flowlityはプランナーの能力を「インテリジェントな提案」とシナリオ分析によって補強することを重視しています。技術の透明性、展開アーキテクチャ、及び自動化レベルの違いは、複雑なサプライチェーン課題に対処する各企業の独自の哲学を際立たせています ⁹¹。

結論

Flowlityは、確率論的予測とシミュレーションに基づく意思決定支援を融合したクラウドベースのプラットフォームを提供することで、サプライチェーン計画市場に革新的な参入を果たしています。既存のERPシステムとシームレスに統合し、実行可能な提言を提供することに注力しているため、レガシーな業務プロセスを全面的に刷新することなく計画プロセスを強化しようとする企業にとって魅力的な選択肢となります。しかし、AIと機械学習の活用に期待が持たれる一方で、詳細な技術情報の不足は、見込み顧客がFlowlityのアプローチが従来の手法を超える飛躍的な進歩を実現しているかどうかを評価する必要性を示唆しています。エンドツーエンドの最適化のための深く統合されたプログラム可能なフレームワークを提供する成熟したプラットフォームであるLokadと比較すると、Flowlityはサプライチェーンの意思決定プロセスを補完する（完全に自動化するのではなく）組織に最適と見なされます。