マンハッタン・アソシエイツのレビュー、サプライチェーンおよびオムニチャネルコマース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: 2025年12月

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Manhattan Associatesは、アトランタに本社を置く、1990年に設立された米国の上場ソフトウェアベンダーであり、歴史的にはAS/400ベースのPkMS倉庫管理システムで知られていました。その後、倉庫管理、輸送管理、注文管理、POS、店舗在庫、そして最近ではクラウドネイティブなプランニングおよびAIによるエージェント拡張を網羅する広範な「サプライチェーンコマース」スイートに拡大しました。現在の主力製品はManhattan Activeプラットフォームで、Google Cloud上で稼働するマルチテナントSaaSスタックとして、Kubernetes上でオーケストレーションされた250以上のJava/Springマイクロサービスを中核に構築され、REST APIを公開し、WMS、TMS、OMSおよびプランニングモジュール全体で「バージョンレス」（破壊的なアップグレードを伴わない継続的デリバリー）を実現するよう設計されています。Manhattanは、自社の最適化機能をこれらのアプリケーションに組み込まれたものとして位置付け、専有の「adaptive optimization engine」による継続的な輸送最適化、機械学習とルールおよびヒューリスティックスを組み合わせた「hybrid AI」レイヤー（UFM.ai）による需要・在庫計画、そしてプランニングワークフロー向けの新たなエージェントベースのアシスタントを提供しています。従業員数3,000名以上、小売、物流、製造などの業界で数千の顧客を有し、年商は約10億〜12億米ドル規模のManhattanは、確立されたAPS/SCMプレーヤーです。しかしながら、公開されている技術資料はマーケティング寄りで、最適化アルゴリズムの詳細、確率的モデリングの深さ、実際のAIアーキテクチャに関する情報は乏しく、一部の専門ベンダーが発表したピアレビューやベンチマークと同等の証拠は存在しません。クラウドエンジニアリングの観点から見ればManhattanの技術は明らかに最新ですが、そのAI/最適化能力が洗練されたルール駆動型トランザクションシステムをどこまで超えているかは、公開情報からは部分的にしか実証されていない状況です.

Manhattan Associatesの概要

Manhattan Associatesは1990年に設立され、ジョージア州アトランタに本社を置き、当初は流通および小売向けの倉庫管理に注力していましたが、その後、サプライチェーンの実行およびオムニチャネルコマースへと段階的に拡大しました.1234 NASDAQにMANHというティッカーで上場しており、アメリカ大陸、EMEA、APAC地域における小売、消費財、食品・食料品、物流サービス提供者、工業・卸売、高テクノロジーおよびライフサイエンスなどのセクターの顧客にサービスを提供しています.45

歴史的には、Manhattanの主力製品は、1990年代後半に広く展開されたAS/400ベースのWMSであるPkMSでした.36 時間の経過とともに、PkMSはTMSやその他の実行モジュールを補完する形でWMOS (Warehouse Management Open Systems) ラインへと進化しました.6 過去10年間で、ManhattanはManhattan Active®という、倉庫管理、輸送管理、注文管理、労務管理のための統一環境を提供するクラウドネイティブなプラットフォームへと方向転換し、Active Supply ChainとActive Omniという2つの主要ファミリーを展開しています.7

Manhattanは世界中で数千の顧客と数千人の従業員を抱えており、最近の求人情報では約3,400名の従業員が記載され、30年以上にわたり「サプライチェーン、在庫、オムニチャネル」のための技術を構築してきたと説明されています.48 売上高に関しては、Macrotrendsの集計によれば、2024年第3四半期時点で直近12ヶ月の売上高が約10.5億ドルであると報告されており,6 一方、Manhattanの2024年Form 10-KのWebull要約では、売上高が12.3億ドル（前年比+12%）と記載されています.9 この差異は、異なる計算期間や丸め処理に起因するものと思われますが、どちらの情報源もManhattanを低いシングルデジットの十億ドル規模に位置付け、初期段階のスタートアップではなく、確立され収益性のあるソフトウェアベンダーであることを示しています.

現在のポートフォリオは「サプライチェーンコマース」プラットフォームとして位置付けられており、Manhattan Active Supply Chain（WMS, TM, Yard, Labor）、Manhattan Active Omni（OMS, POS, 顧客サービス）、およびManhattan Active Supply Chain Planning（需要、在庫、配分および補充）から構成されています.4710 さらに、Manhattanは最近、対話型かつワークフロー志向のエージェントを各製品内に組み込むAgentic AIコンポーネントを導入し、「Manhattan Active Agentic AI Solutions」として販売しています.111213

Manhattan Associates と Lokad の比較

サプライチェーン計画の観点から、ManhattanとLokadは重なり合う部分もあるものの、構造的には異なる位置を占めています。Manhattanは、倉庫管理、輸送管理、注文のオーケストレーション、店舗とオンラインの統合といった実行およびオムニチャネルフローに強みを持つ大手エンタープライズベンダーであり、これらはWMS/TMS/OMS/POSなどの運用システムに近接する大規模なクラウドネイティブマイクロサービスプラットフォームを通じて提供されます.7141510 これに対し、Lokadは、既存のERPやWMS/TMSの上で、注文、配分、生産計画、価格設定といった財務的に最適化されたサプライチェーンの意思決定を生成するためのドメイン固有言語（Envision）と確率的予測・最適化エンジンを提供する、専門の予測最適化プラットフォームです.161718

技術的には、ManhattanのManhattan Activeスタックは、Google Cloud上で稼働するマルチテナントSaaS環境であり、主にJava/Spring Bootで実装された250以上のマイクロサービスがDockerでコンテナ化され、Kubernetesでオーケストレーションされています.7148 このアーキテクチャは、バージョンレスアップグレード、高可用性、REST APIによる統合を強調しており、認証、監視、ライフサイクル自動化のためのプラットフォームレベルのサービスを提供しています.71920 一方、Lokadのアーキテクチャは、分散ランタイム上で実行されるカスタムDSLを中心としており、イベントソーシングされたデータストア、専有の確率モデル、および最適化アルゴリズムを備えています；そのWeb UIは本質的にEnvisionプログラミング環境およびそこから生成されるダッシュボードのフロントエンドとなっています.1718 ここで強調されるのは、既製のトランザクションアプリケーションのカタログではなく、プログラム可能性とホワイトボックスモデリングです.

分析面において、Manhattanのプランニングおよび最適化に関する主張は各モジュールに組み込まれています。Manhattan Active TMは「adaptive optimization engine」と機械学習を用いて、複数モードの輸送計画やリアルタイムの再最適化のためにパラメータを継続的に調整しますが、公開ドキュメントは概念レベルにとどまり、実際のモデルクラス、目的関数、または完全な需要やリードタイム分布の使用については明示されていません.10212211 同様に、Manhattan Active Supply Chain Planningも「hybrid AI」を宣伝しており、統計モデル、機械学習、ビジネスルールを組み合わせたUFM.aiレイヤーを採用していますが、基礎となる確率構造の詳細は乏しいです.232425 これに対して、Lokadは確率的予測および定量的最適化に明確に自らを位置付け、分位数／分布モデル、Envisionの確率変数代数、さらにM5予測コンペティションでの実績（総合5位、SKUレベル1位）の公開ドキュメントを提供しています.161826

展開および運用モデルの観点では、Manhattanは通常、システムインテグレーター（例: 4SiGHT、JBF Consulting）と共に、またはそれらによって実行される大規模な導入プロジェクトに関与し、倉庫および輸送ネットワークに合わせてManhattan Active WMS/TMS/OMSを設定します。一方、プランニング機能はこれらのアプリケーション内で利用されます.72711 対照的に、Lokadは自社の「サプライチェーンサイエンティスト」を通して関与し、既存のWMS/TMS/ERPと並行して動作するカスタムEnvisionプログラムを構築、ファイルやAPIを介して意思決定をフィードバックします。プラットフォーム自体は比較的狭い範囲（WMS/TMSの実行は含まれない）ですが、モデリングの柔軟性はより高くなっています。Lokadの価値提案は意思決定中心の財務最適化に重点を置いているのに対し、Manhattanは実行、オムニチャネルフロー、および一部の組み込み最適化を統合することで、より広範な機能を提供する一方、透明性やドメイン固有のモデリング能力においては劣っています.

最新のクラウドエンジニアリングを用いたエンドツーエンドの実行とオムニチャネルのオーケストレーションを求めるバイヤーに対して、Manhattanは包括的なスイートと長年のWMS/TMS導入実績を提供します。一方、不確実性下での定量的最適化（例: 在庫、生産、価格設定）が核心課題であり、プログラム可能なモデリング環境に投資する意思のあるバイヤーに対しては、Lokadのアーキテクチャおよび文書化された確率・最適化スタックは、より専門的かつ透明性があります。公開情報から、ManhattanのAIおよび最適化に関する主張は、従来のAPSの挙動への組み込み的な改善という漸進的なものであるのに対し、Lokadは初めから確率的意思決定最適化を軸にプラットフォーム全体を構築しています.1023161826

企業の歴史と進化

Manhattan Associatesの起源は1990年にさかのぼり、複数の情報源がこの設立年および本社所在地アトランタについて一致しています.124528 初期のマーケティング資料およびAS/400に焦点を当てた報道記事では、PkMSが大量の取引をサポートし、在庫の受領、保管、流通を最適化するために設計された倉庫管理システム、すなわち大量流通センター向けの初期WMSであったことが示されています.36

1990年代から2000年代初頭にかけて、ManhattanはPkMSを超えてWMOS（オープンシステム）、輸送管理、およびその他の実行モジュールへと提供範囲を拡大し、同時に顧客基盤の国際展開も進めました.26 同社は1990年代後半にNASDAQに上場し、2010年代にはアナリストレポートや業界報告書において認知されたWMS/TMSベンダーとなりました（技術的な洞察がほとんど得られないため、詳細はここでは省略します）。

過去10年間での戦略的なピボットは、統一されたクラウドネイティブな「サプライチェーンコマース」プラットフォームとしてブランディングされたManhattan Active®への移行でした.7 サードパーティパートナーである4SiGHTは、Manhattan Activeが倉庫、輸送、注文、労務管理をマイクロサービスアーキテクチャで統合し、既存のWMOSおよびSCALEの顧客にとっての将来の道筋を示すものと説明しています.7 Manhattan自身の「Our Story」や「About Us」ページも、この進化―WMSの専門企業から、Active Supply ChainとActive Omniを中核とする広範な「サプライチェーンコマース」ソフトウェアベンダーへ―を裏付けています.14

財務面では、Manhattanは着実に十億ドル規模の収益領域へと成長しています。Macrotrendsによれば、2024年第3四半期時点で直近12ヶ月の収益が約10.46億ドル（前年比13%増）であり,6 一方、Manhattanの2024年Form 10-KのWebull要約では、収益が12.3億ドル（前年比+12%）と報告されています.9 10-KのPDFを直接精査することなく、これら2つの数値は計算期間（TTM対通年）の違いによるものですが、いずれもManhattanが概ね中程度の一桁規模の市場評価と十億ドル規模の収益を有していることを示しています.

現在、Yahoo FinanceおよびStockAnalysisは、Manhattanを小売、物流サービス提供者、消費財、工業、高テクノロジー、政府などのセクターにサービスを提供するグローバルなサプライチェーンおよびオムニチャネルコマースソフトウェアのプロバイダーとして位置付けています.45 最近の求人情報でも、同社が「30年以上にわたって」サプライチェーン、在庫、オムニチャネルにおける最も複雑なビジネス課題に対してソリューションを構築してきたと強調されています.8 要するに、Manhattanは成熟した、実行志向のエンタープライズソフトウェアベンダーであり、新進のAIスタートアップではありません.

製品ポートフォリオとサプライチェーンへの注力

Manhattan Active Supply Chain (WMS, TM, Yard, Labor)

倉庫管理. Manhattan Active Warehouse Management (MAWM)は、Manhattanの旗艦クラウドWMSです。Manhattanはこれを「クラウドネイティブ、バージョンレス、マイクロサービスベースのWMS」と説明し、自動化、ロボティクス、高ボリュームのオムニチャネル運用をサポートするよう設計されています.1520 公式パンフレットではこれを「あなたがこれ以上必要としない最後のWMS」と称し、弾力的なスケーラビリティ、無停止アップグレード、さらにAPIや設定レイヤーによる拡張性が強調されています.20 ExploreWMSによる独立レビューも、MAWMがマルチテナントでクラウドホストされ、大規模かつ複雑な倉庫向けに特化している点—労務管理、スロッティング、自動化のリアルタイム制御などの機能を備えている点—を指摘しています.27

輸送管理. Manhattan Active Transportation Management (MATM)は、Manhattanの従来のオンプレミスTMSに取って代わるものです。Manhattanは、MATMを統一されたクラウドネイティブTMSとして位置付け、パーセル、LTL、TL、インターモーダルといった各モードにわたる戦略的、戦術的、運用上の計画、さらにグローバルなマルチレッグプランニング、キャリア管理、貨物監査を実現します.10 専用の「continuous optimization」ページでは、MATMがadaptive optimization engineを継続的に稼働させ、新たな注文、イベント、制約が生じるたびに出荷を再最適化する点が説明され、従来の固定バッチ実行とは一線を画しています.21

ヤード、労務、およびキャリア管理. Manhattan Active Yard ManagementおよびLabor Management、並びにCarrier Managementも、Manhattan Active Supply Chain内のマイクロサービスとして提供されていますが、ゲートスケジューリング、タスクインタリービング、パフォーマンストラッキングといった機能的特徴以外の技術情報は、比較的一般的なAPS/WMSの内容に留まっています.415

Manhattan Active Omni (OMS, POS, Customer Service)

注文管理および店舗/オンライン統合. Manhattan Active Omniは、注文管理（OMS）、店舗在庫およびフルフィルメント、POS、そしてカスタマーサービスを網羅しています。Manhattanの資料では、チャネル全体で注文および在庫の一元的なビューを強調しており、DOM（分散注文管理）ロジックを用いて店舗出荷と配送センター（DC）からの出荷を決定し、BOPISやカーブサイドなどもサポートしています.7 4SiGHTの概要では、Manhattan Activeが「顧客と注文の一元的なビューおよび標準統合モデルによる在庫の一元的なビュー」を提供することを明示し、個別のポイントソリューションの必要性を軽減していると述べられています.7

サプライチェーンの観点から、Omniは深い最適化よりも、オーケストレーションと実行に重点を置いています。すなわち、ルールベースのDOMと設定可能な優先順位付けが特徴ですが、OMS層における高度な確率的最適化の詳細な公開技術的証拠は存在しません.

Manhattan Active Supply Chain Planning (SCP)

プランニングモジュール. Manhattan Active SCPには、需要予測、在庫最適化、補充および配分、そして（一部の資料では）プロモーションおよび品揃え計画が含まれています。Manhattanは、このスイートを**「hybrid AI」**―機械学習、数理最適化、ビジネスルールを組み合わせてプランを生成する―と説明しています.102324

需要予測モジュールは、季節性、プロモーション、および因果要因を考慮するためにMLおよびAIを使用し、再補充および割り当てへの統合によって「ループを閉じる」ことを目的としている。2325 マーケティング資料および電子書籍（「Chasing Perfection」）は、需要、在庫、および受注フローを統括し、SCPならびに実行システムに情報を供給する「脳」として機能するUFM.ai層を説明している。24 しかし、マンハッタン社はモデルクラス、確率論的構造（存在する場合）や、予測がどのように経済的な意思決定に転換されるかについての詳細なアルゴリズム仕様を公開していない。

独立した解説（例：SupplyChainBrainによるマンハッタンActive SCPの報道）では、主にマンハッタン自身の「ハイブリッドAI」に関する主張を言い換え、より正確な予測やプランナーの生産性向上といった利点を強調しているが、「AIおよびMLを使用している」以上の技術的深みはほとんど含まれていない。25

エージェンティックAIソリューション

2024–2025年に、マンハッタンはManhattan Active Agentic AI Solutionsを導入し、これをマンハッタンActiveに統合された「エージェンティックAI」アシスタントとして市場に投入した。1112 プレスリリースでは、これらのソリューションは、計画、実行モニタリング、および根本原因分析などのために複数のAIエージェントを用い、協働してアクションを提案できるとされ、大規模言語モデルとマンハッタンのドメイン知識を活用していると述べられている。1112

DCVelocityの概要によると、エージェンティックAIソリューションはマンハッタンActiveの上に位置しており、特定のワークフロー向けにエージェントを構成・展開するための**「エージェント鋳造所」**を含んでいる。13 別の業界記事では、これらのエージェントが、例えば需要の異常を特定し、軽減アクションを提案し、プランナーが複雑なシナリオを乗り越えるのを支援できると説明されている。23

公開情報から、これらのエージェンティック機能はマンハッタンの最適化エンジンに根本的な変更を加えるものではなく、計画および実行のユーザーインターフェースに組み込まれたLLM駆動のアシスタントとして、ワークフロー単位の拡張として現れている。これらのエージェントが基盤となる最適化とどのように統合されるか、または最適化の目的や制約を変更できるかについての技術文書は存在しない。

技術アーキテクチャとスタック

クラウドプラットフォームとマイクロサービス

マンハッタンActiveは、クラウドネイティブ、マイクロサービスベース、バージョンレスプラットフォームとして説明されている。4SiGHTパートナーの記事によれば、マンハッタンActiveは独立して展開可能なマイクロサービスの集合体として構築されており、合計250以上のサービスがActive OmniやActive Supply Chainなどのソリューションにグループ化されている。7 この記事は、Java、Springフレームワーク、Docker、およびKubernetesの使用を強調し、プラットフォームが統合のためにREST APIを公開し、ビジネスおよびデータ運用向けに充実したドキュメントを提供していると述べている。7

Google Cloudのブログでは、マンハッタンがGoogle Cloud上でプラットフォームを再構築し、Google Kubernetes Engine（GKE）および他のGCPサービスを活用して、アプリケーションがGKEクラスター上にマイクロサービスとしてデプロイされているとさらに説明されている。14 マンハッタン自身のネットワーキング文書も、マンハッタンActiveがGoogle Cloud上のSaaSとして提供され、Google Cloud Load BalancingおよびVirtual Private Cloudネットワーキングの背後にあるGKEクラスターを使用していることを確認している。19

WMSの資料は、すべてのマンハッタンActiveソリューションが**「バージョンレス」**であると強調している：顧客は常に最新のコードを利用し、障害を伴わない継続的なアップデートが適用される。1520 これは、ソフトウェアが継続的に提供され、顧客ごとのバージョン遅延の概念が存在しないマルチテナントSaaSモデルと一致している。

開発者や求人情報から見る技術スタック

4SiGHTの記事およびシニアソフトウェアエンジニアの求人は、マンハッタンの開発スタックに関する具体的な洞察を提供している。4SiGHTは、マンハッタンActiveを理解するためにはJava、Spring、Docker、およびKubernetesに精通している必要があり、プラットフォームが「現代のオープンソース技術とクラウドネイティブアーキテクチャ」を活用していると述べている。7 求人情報には、Java、Spring Boot、マイクロサービスアーキテクチャ、REST API開発、Kibana、RabbitMQ、Elasticsearch、およびAngular/JavaScript/HTML/CSSを用いたフロントエンドスキルに加え、Gitベースのワークフローが必須スキルとして記載されている。8

これらの情報源を総合すると、マンハッタンActiveは主にJava/Spring Bootマイクロサービススタックの上に構築されており、コンテナ化（Docker）、オーケストレーション（Kubernetes）、メッセージング（RabbitMQ）、ロギング／モニタリング（Kibana/Elasticスタック）およびフロントエンド向けの一般的なウェブ技術を利用しているという結論が強く支持される。これは、従来型ながら堅実な現代エンタープライズスタックである。

これは、マイクロサービス、可観測性、CI/CDなど、堅実なエンジニアリングプラクティスを示しているが、それ自体がマンハッタンの最適化アルゴリズムの数学的洗練度を示すものではない。これらの詳細は依然として独自のサービスにカプセル化されている。

WMSアーキテクチャ

MAWMのパンフレットでは、この製品を「クラウドで生まれた」と表現し、弾力的なスケーラビリティ、レジリエンス、および「常に最新」の能力といった特徴を強調している。20 ExploreWMSは、MAWMがAPIを通じた自動化やロボティクスとの統合をサポートし、労働、スロッティング、およびヤード管理を含む複雑なDCオペレーションを調整するために設計されていると指摘している。27

アーキテクチャは、現代のWMSに期待されるものと一致している：

  • GCP上のマルチテナントSaaS
  • 受領、保管、ピッキング、パッキング、出荷といった主要なWMS機能および、アイデンティティ、構成、モニタリングといった補助サービスのためのマイクロサービス
  • 自動化のためのREST API、メッセージキュー、およびイベントストリームを通じた統合
  • フロー、ルール、およびユーザーインターフェースコンポーネントのための構成レイヤー

基盤となるデータモデル（例：イベントソーシング対リレーショナルスキーマ）の詳細な公開文書は存在しないが、このスタックと典型的なWMSの要件を考慮すると、トランザクションデータ用にはリレーショナルデータベース、パフォーマンス向上用には分散キャッシュ／インデックスが併用される混合が合理的と推測される。とはいえ、これは推論であり、マンハッタンは低レベルのDB/ORMの詳細を公開していない。

TMS最適化アーキテクチャ

マンハッタンActive TMの継続的最適化の主張は、より具体的であるが依然としてマーケティング色が強い。製品ページによれば、MATMは統一されたインメモリモデルと適応最適化エンジンを用いて、リアルタイムのイベント、キャリアの制約、およびビジネスルールを取り入れた輸送計画を継続的に最適化する。1021 GlobeNewsWireのプレスリリースは、このエンジンを「マルチモーダル」であり、「何百ものパラメータを調整するために機械学習を使用している」と説明し、より迅速で高品質なルートおよびロードプランの達成を目指している。22

2023年のJBF ConsultingによるマンハッタンTMS（マンハッタンActive TM）のアップデートでは、マンハッタンがActiveスタイルのアーキテクチャ上にTMSを実質的に書き直したと述べ、マイクロサービスベースのクラウドネイティブ設計と最新の最適化エンジンを備えているが、レガシーTMSからの移行は容易ではなく、一定期間両世代が並行して運用される可能性があると指摘している。11

公開情報から次のことが示唆される：

  • 最適化は、汎用の最適化サービスとして公開されるのではなく、TMSアプリケーション内に埋め込まれている。
  • 適応エンジンは、完全な数学的再定式化ではなく、パラメータの機械学習によって調整されるヒューリスティック/ML補強型である。
  • マンハッタンは、目的関数、制約セット、あるいは最適化が確率的か決定論的かについては公開しておらず、マーケティングではMLが言及されるものの、確率論的モデリングには触れていない。

懐疑的な観点から見ると、MATMは明らかに単なるCRUDシステム以上のものであり、非自明な最適化を実行しているが、その最適化の粒度および厳密さは公開文書からは完全に評価できない。

サプライチェーン計画とハイブリッドAI

マンハッタンActive SCPのマーケティング主張は、「ハイブリッドAI」およびUFM.aiを中心に展開されている。SCP製品ページでは、ハイブリッドAIは機械学習、数学的最適化、および意思決定インテリジェンスを組み合わせ、需要、在庫、および能力の現実を反映する計画を生成すると説明されている。23 『Chasing Perfection』の電子書籍は、UFM.aiをネットワーク全体のフローを調整し、計画モジュールに洞察を供給する統一フローマネジメント層として位置づけている。24

SupplyChainBrainの報道および関連電子書籍（「Game-Changing Power of Manhattan Active SCP」）では、自動ベースライン予測、プランナーの作業環境、例外管理、およびシナリオ分析といった機能が言及され、再びハイブリッドAIが強調されるものの、アルゴリズムの詳細は提供されていない。25

これらの情報源に基づくと、SCPスタックはおそらく以下を含む：

  • 需要予測のための時系列MLモデル（おそらくは勾配ブースティングツリーまたはニューラルネットワーク）
  • 在庫および再補充のための決定論的最適化（例：安全在庫および再発注計算、割当ヒューリスティック）
  • 例外処理およびプロモーションのためのルールベースおよびヒューリスティック層

しかし、特殊なベンダーが公開するものに類似した、完全な確率的需要分布、分位点グリッド、および確率的最適化の明確な証拠は存在しない。 “AI”という主張は、MLおよび分析の利用レベルでは信頼性があるように見えるが、透明なアルゴリズム文書に裏打ちされてはいない。

エージェンティックAIとLLM統合

マンハッタンのエージェンティックAIに関する発表は、同社が**大規模言語モデル（LLM）**とエージェントオーケストレーションをマンハッタンActiveに統合していることを示している。エージェンティックAIソリューションのプレスリリースでは、これらのエージェントがマンハッタンのドメイン知識とコンテキストを用いて「知覚し、推論し、行動する」ことができ、「エージェント鋳造所」を通じて構成可能であると主張している。11 DCVelocityは、これらのエージェントが、プランナーが問題を診断し、アクションを推奨し、サプライチェーンの各機能間で協力するのを支援するよう設計されていると報告している。13

これらの記述から、エージェンティックAIは階層化されたLLM＋ツールのアーキテクチャとして現れている：

  • LLM（おそらくGCPパートナーシップに基づき、GCPのVertex AIを使用24）
  • マンハッタンActiveのデータに問い合わせ、基盤となるワークフローを呼び出すためのツールおよびAPI
  • WMS/TMS/SCP画面に組み込まれたUIコンポーネント（チャット形式またはガイド付きワークフロー）

再び、マンハッタンは技術的な詳細、すなわちモデル提供者、ファインチューニングのアプローチ、ガードレール、またはエージェントの判断がどのように記録・監査されるかについては公開していない。これらの機能セットは業界のトレンド（LLMベースの共同パイロット）と整合しているが、コアな最適化との統合の深度は不明である。

展開、ロールアウト及びエコシステム

SaaS配信とインフラストラクチャ

マンハッタンActiveは、Google Cloud上のマルチテナントSaaSとして提供されている。Google Cloudのブログでは、マンハッタンがオンプレミス／ソフトウェアインストール製品から、GKE上に構築されたSaaSプラットフォームへと移行したこと、自動スケーリングおよびレジリエントなインフラストラクチャを備えていることが明示されている。14 マンハッタンのネットワーキング文書は、顧客環境がGCP VPC、ロードバランサー、および標準的なセキュリティプラクティスを用いて論理的に分離されていることを示している。19

その結果、展開は基本的にマンハッタンのクラウド内でテナントをプロビジョニングし、統合を設定し、関連モジュールを有効化するという問題であり、顧客がマンハッタンActiveのインフラを自前で運用することはない。

実装方法論とパートナーエコシステム

しかし、実装自体は容易ではない。パートナー4SiGHTは、マンハッタンActiveに関して、WMSアップグレード評価、実装サービス、トレーニング、開発およびサポート、さらには戦略および倉庫コンサルティングに関する幅広いサービスポートフォリオを概説している。7 同じページでは、マンハッタンActive内のアプリケーションであるマンハッタンProActiveが、ライフサイクル全体でのカスタム拡張（ユーザーエグジット、イベント、UI修正）の管理に役立つと述べている。7

JBF ConsultingのTMSアップデートも、マンハッタンのActive TMへの移行が、しばしば大規模な設計、テスト、および変更管理を伴う移行プロジェクトを意味することを強調している。11 これらの情報源は、次の見解を支持している：

  • マンハッタンActiveはプラグ＆プレイのツールではなく、構造化された実装プロジェクトを必要とする。
  • カスタマイズは通常、設定、拡張、あるいはシステムインテグレーターの関与を伴うカスタムコードによって行われる。
  • マンハッタン自身のプロフェッショナルサービスおよびパートナーネットワークが、価値提供の大部分を担っている。

実際、マンハッタンのロールアウト方法論は、プロセス設計、設定、統合、テスト、トレーニング、およびハイパーケアを含む数ヶ月にわたるプロジェクトを伴う、クラシックな企業向けAPS展開の形態を呈しており、「セルフサービスSaaS」とは大きく異なる。

ケーススタディとリファレンスクライアント

マンハッタンは数多くのケーススタディを公開している。2つの例がその規模を示している：

  • C&A（ファッション小売）: 動画によるケーススタディでは、C&AがマンハッタンActive Warehouse Managementを用いてオムニチャネル配信を加速し、MAWMを活用して業務拡大とサービス向上を実現した様子が説明されている。29
  • DHL Supply Chain: ケーススタディでは、DHLが大規模かつマルチクライアントのオペレーションを支援するためにマンハッタンActive Warehouse Managementを採用したことが記され、マンハッタンはこれをMAWMがティア1の3PL環境に適している証拠として提示している。28

いずれのケーススタディも、マンハッタンActiveが大規模で複雑な倉庫に展開されており、同社が小売および物流分野において信頼性のあるリファレンスを有していることを示している。しかし、これらのケーススタディは、最適化アルゴリズムの具体的な寄与よりも、業務成果（スループット、リードタイム、オムニチャネル能力）に焦点を当て、プロセス再設計、自動化、または可視性向上との比較を定量化することはほとんどない。

AI、機械学習および最適化：主張と証拠

AI/MLが明白に存在する領域

公開されている資料から、マンハッタンがAI/MLを使用していると裏付けられた有望な分野は以下である：

  • 輸送最適化： MATMのマルチモーダル最適化エンジンは、明示的にそのヒューリスティックなパラメータ調整に機械学習を使用しているとされている。2221
  • 需要予測および計画： マンハッタンActive SCPは、機械学習に基づく予測、因果モデリング、およびハイブリッドAIを計画モジュール全体で参照している。2325
  • エージェンティックAI： LLMを基盤とするエージェントは、マンハッタンActiveのロードマップに明確に組み込まれており、プレスリリースや業界記事で計画および実行ワークフローでの利用が説明されている。1113

これらは、現代のAPSにおけるAIの信頼性のある利用例である。

証拠が弱い、または存在しない領域

しかし、いくつかの重要な技術的疑問が公開情報からは未解決のままである：

  1. 確率論的モデリングの深度： マンハッタンは、SCPの予測が完全な確率分布（例：分位点グリッド）であるのか、あるいは主に信頼区間付きの一点予測であるのかを明確にしていない。公開されている文書には、確率的安全在庫の最適化や確率的目的関数に言及がない。2325

  2. 最適化の透明性. TM および SCP に関して、マンハッタンは以下の情報を公開していません:

    • 目的関数の構造（例: コスト構成要素、サービスターゲット）。
    • 制約条件の取り扱い（例: MOQ、容量、ネットワーク制約）。
    • 最適化が決定論的（シングルシナリオ）か、確率的（シナリオベース）かどうか。

    JBF と 4SiGHT は最適化が存在することを確認していますが、数学的な詳細は記載していません.711

  3. ベンチマーキング. 一部の専門ベンダーが公開コンペや学術協業に参加しているのとは異なり、2025年末時点で、マンハッタンがその予測または最適化アルゴリズムを 公開監査対象のベンチマーク （例: M5 コンペへの参加、査読付き論文）に晒したという証拠はありません.

  4. エージェンティックAIの内部構造. エージェンティックAIは LLM を中心に構築されているようですが、マンハッタンはモデルプロバイダー、ファインチューニング戦略、安全性メカニズム、及びエージェントの決定がどのように記録・監査可能であるかを説明していません。LLM の脆弱性を考えると、これは技術的厳密性の観点から見て、決して些細な省略ではありません.

最先端技術との比較

学術界及び専門ベンダーによるサプライチェーン最適化の 最先端技術 と比較して、マンハッタンの公開技術情報は控えめです:

  • 微分可能なプログラミング、コスト目標に対するエンドツーエンドの予測トレーニング、または特殊な確率的最適化アルゴリズムについての公開証拠はありません.
  • 確率的予測（完全な分布モデリング）は明確に説明されていません。一方、Lokad のような専門ベンダーは、分位数や分布に基づくアプローチを明記し、M5 などのベンチマークで結果を公表しています.161826
  • エージェンティックAIは（LLM の共同パイロットとして）業界のトレンドに沿っているように見えますが、それを超える独自の高度なエージェントアーキテクチャが、市販の LLM プラットフォームを用いるどのベンダーにも実現可能な範囲を超えて公開されているという証拠はありません.

総括すると、マンハッタンの AI および最適化能力は 信頼に足るが不透明 です。クラウドプラットフォームのエンジニアリングは明らかに現代的ですが、その数学的コアの高度さは、公開された証拠に基づいて示されるというよりも主張に留まっています.

商業的成熟度とポジショニング

商業的観点から、マンハッタンは 非常に成熟 しています:

  • 1990年設立、NASDAQ 上場、そして数十年にわたる WMS/TMS の実運用経験を有する.124
  • 約 10 億～12 億ドルの収益,69 及び数千名の従業員を抱えています.48
  • 小売や物流などにおいて著名な事例を持つ、複数業界にまたがる大規模かつグローバルな顧客基盤.42829

マンハッタン・アクティブへの転換により、同社は他の大手 APS ベンダー（例: Blue Yonder, Oracle, SAP, o9）と同様の幅広いサービスを提供する クラウドネイティブスイートベンダー として再位置付けされ、WMS/TMS における歴史的な強みと、拡大する SCP および AI ポートフォリオを有しています.

複雑な倉庫、輸送ネットワーク、及びオムニチャネルのフローを持つ組織にとって、クラウドベースの WMS/TMS/OMS を評価する際、統合されたベンダースタックと強固なパートナーエコシステムを重視するなら、マンハッタンは合理的な候補です。一方、主に 高度な確率的プランニングまたは最適化 を求める組織にとっては、マンハッタンのプランニング及び AI コンポーネントはあまりにも組み込み型で不透明なため、唯一の解決策とはならない可能性があり、マンハッタンの実行部分と、より専門的な最適化レイヤー（自社内または Lokad のようなベンダー経由）を組み合わせる方が、技術的により厳密なアプローチとなるでしょう.

リスク、ギャップ、及び未解決の問題

厳格に技術的かつ証拠に基づいた視点から、いくつかのリスクまたはギャップが指摘される必要があります:

  • 不透明な最適化と AI. マンハッタンの公開ドキュメントは、成果や高水準の概念（適応最適化、ハイブリッド AI、エージェンティック AI）に焦点を当てているものの、アルゴリズムの透明性が欠如しています。購入者は、システムが不確実性、経済的トレードオフ、またはエッジケースにどの程度対応できるかを容易に評価することができません.

  • 範囲と深さのトレードオフ. マンハッタンは WMS/TMS/OMS/プランニング/エージェンティック AI という幅広い領域をカバーしています。この広範性は、特にプランニングや最適化において、確率的意思決定最適化を中核とする専門ベンダーに比べ、各分野での革新の深さを制限する可能性があります.

  • 実装の複雑さ. マンハッタン・アクティブの導入は大規模なプロジェクトとなることが多く、パートナーとの連携や広範な設定・カスタマイズが必要です.711 これはエンタープライズ APS では標準的なことですが、すぐに試用して廃棄できる軽量 SaaS であるという暗黙の前提に反しています.

  • エージェンティック AI の安全性と堅牢性. LLM エージェントがどのように制限され、監査され、統合されているかという技術的詳細がないため、ミッションクリティカルなプランニングにおいてその信頼性を過大評価するリスクがあります。組織は、内部検証が完了するまではエージェンティック機能を 補助ツール として扱い、自律的な意思決定者と見なすべきではありません.

  • プランニング性能の証拠. マンハッタンのプランニング精度や最適化品質が、他の選択肢と比較された公開ベンチマークは存在しません。ケーススタディは成功例を強調していますが、本質的に選択的でマーケティング志向です.

これらの懸念は、マンハッタンのソリューションが効果を発揮していないことを意味するものではなく—多くの顧客が良好な結果を報告しているものの—懐疑的かつ技術的な観点からは、証拠は主に逸話的でベンダー管理下にあるものであり、独立して検証されたものではありません.

結論

正確でマーケティング色のない表現で言えば、マンハッタン・アソシエイツは以下のものを提供しています:

  • Java/Spring マイクロサービス上に構築され、Kubernetes 上でコンテナ化され、Google Cloud 上に展開される クラウドネイティブエンタープライズプラットフォーム（マンハッタン・アクティブ）;
  • 複雑かつグローバルなサプライチェーンをサポートする、大規模かつ成熟した WMS/TMS/OMS アプリケーション。多数の著名な顧客と充実したパートナーエコシステムを有しています;
  • TMS および SCP に組み込まれた 最適化と AI 機能、並びにプランニングと実行ワークフローに LLM 駆動の支援を付与する新たな エージェンティック AI 機能.

公開され、証拠に基づいた情報源から判断すると、マンハッタンの技術は クラウドエンジニアリングの最先端 であり、AI/最適化においては信頼できるが不透明 です。このプラットフォームは単なる CRUD アプリケーションを超え、輸送最適化やプランニングモジュールにおいて決して些細でないアルゴリズム的論理を具現化しています。しかし、透明な数学的記述、独立したベンチマーク、または公開された確率的モデリングの詳細が欠如しているため、マンハッタンの AI に関する主張は外部の観察者によって完全に検証されることはありません.

Lokad と比較すると、マンハッタンはアプリケーション内に最適化を組み込んだ 広範かつ実行重視のスイートベンダー であるのに対し、Lokad は DSL と明確な定量モデリングを中核に構築された、より狭いが深い確率的最適化プラットフォーム です。統合された実行および商取引スイートを求める組織は自然にマンハッタンに引かれるでしょうが、不確実性下での意思決定の質を主な課題とする組織は、予測、最適化モデル、及び経済的要因が完全に公開されプログラム可能なプラットフォームを補完または選択することを検討すべきです.

いずれにしても、潜在的な購入者はマーケティング用語を超えてマンハッタンの AI および最適化能力を精査し、モデル、目的関数、制約条件の具体的な説明や自社データに対する実績の証拠を要求し、エージェンティックまたはハイブリッド AI の主張が特定の文脈で検証されるまで、それらを実証済みと扱うことに慎重であるべきです.

参考文献

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  2. Manhattan Associates の歴史 – Company-Histories.com（タイムラインとマイルストーン） — 2025年11月28日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

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  4. Manhattan Associates – 会社概要（業界および地域） — Yahoo Finance, 2025年11月28日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

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