MJC², 計画ソフトウェアベンダーのレビュー

レオン・ルヴィナ＝メナール著

最終更新: April, 2025

MJC²（旧名: MJC2 LIMITED）は、1990年に英国で設立され、物流、製造、サプライチェーン、労働力管理における大規模かつ複雑な計画およびスケジューリングの課題に対応する意思決定支援システムの開発で長年にわたる評価を築いてきました。同社の統合スイートは、複数デポの物流、リアルタイムなディスパッチおよびルーティング、ジャストインタイム生産スケジューリング、そして労働者のロースタリング用モジュールを含み、いずれも決定論的かつルールベースの最適化手法を通じて運用プロセスの効率化を実現するよう設計されています。現代のAIバズワードが多用されながらも、MJC²の技術は適応型機械学習ではなく、高度なオペレーションズリサーチや整数プログラミング手法に根ざしているように見受けられます。この成熟したオペレーションズリサーチ主導のアプローチは、実証済みのリアルタイム最適化を求める組織にとって、実験的で高度にプログラム可能なプラットフォームに対する明確な代替手段となっています。

1. 会社の背景と歴史

Companies Houseの記録（¹）で確認できるように、MJC²は1990年に設立されました。当初はOYSTERLOCK LIMITEDとして取引されていましたが、その後MJC²にブランド変更し、独立した運営を続けています。大規模かつ複雑なオペレーションのリアルタイム最適化に注力することで、MJC²は複雑な物流や製造の課題に直面する主要なグローバル企業にサービスを提供しています（²）。

1.1 創業と市場の焦点

30年以上前に設立されたMJC²は、先進的なスケジューリングおよび計画ソリューションの展開に注力してきました。その伝統は、決定論的最適化手法を駆使して複雑な意思決定問題を解決し、高い応答性と正確な運用計画を実現する点に根ざしています。

2. 製品提供と基盤技術

MJC²のポートフォリオは、運用計画の様々な側面に対応する専門のモジュールに分かれています:

• 物流および流通において、DISCモジュールは複数デポの物流、ルート計画、ドライバーのスケジューリング、及び倉庫統合を包括的にサポートします（³）。これを補完するかたちで、REACTモジュールはGPSやテレマティクスからのデータストリームを統合し、動的なリアルタイムディスパッチおよびルーティングを実現して、当日配送のニーズに応えます。

• 製造業においては、PIMSSモジュールがリアルタイムのジャストインタイム生産計画を提供します。注文内容、原材料の在庫状況、リソース能力、及び切替制約に基づいて、数秒以内に自動的に生産スケジュールを生成します（⁴）。

• 同社はまた、従業員のロースタリングとモバイルワークフォース管理の両面をカバーする、強固な労働力スケジューリングソリューションも提供しています（⁵）。

• これらに加え、MJC²は先進的な研究とアルゴリズム革新に投資し、独自のスケジューリングアルゴリズムを開発するとともに、物流向けの量子コンピューティングなどの概念を探求しています（⁶）。いくつかのページでは、Physical InternetやePIcenterプロジェクトなどの「AI」イニシアチブが強調されていますが、詳細な技術情報の開示は限定的です。

3. 展開と統合

MJC²のシステムは、リアルタイムスケジューリングと戦略的計画の双方をサポートする包括的で統合されたプラットフォームとして展開されています。これらのソリューションは、ERP、SCADA、テレマティクス、製造制御システムなどの外部システムとシームレスに統合できるよう設計されており、多様な運用環境に合わせたカスタマイズ展開を可能にします（²、⁴）。また、同社は、複雑な物流オペレーションの動的な再スケジューリングにより、輸送コストを最大30％削減するなど、顕著な運用上の利点が得られると主張しています（⁶）。

4. AIおよび自動化主張の批判的分析

MJC²は「超高速アルゴリズム」や「AI搭載」などの用語をマーケティングに多用していますが、詳細な技術検証を行うと、その手法が決定論的最適化に傾いていることが明らかになります。提供されている資料には、ディープニューラルネットワークや確率モデルなどの現代的な機械学習技術の詳細な説明はなく、むしろ混合整数プログラミングとヒューリスティックなルールセットに基づく高度なオペレーションズリサーチに重点が置かれています（⁷、⁸）。技術的意思決定者にとって、この違いは、真に適応的なデータ駆動型学習システムに対する同社の主張を評価する際に極めて重要な意味を持ちます。

5. 結論

MJC²は、物流、製造、サプライチェーン、労働力管理にまたがる包括的な計画およびスケジューリングソリューションを提供する、実績ある意思決定支援システムのプロバイダーとして際立っています。その統合スイートは、多種多様な業界の広範なニーズをカバーし、リアルタイムの応答性を通じて大きな価値を提供します。しかしながら、同社が「AI搭載」機能を謳っている一方で、その技術基盤は現代の適応型機械学習モデルよりも、確立されたオペレーションズリサーチ手法に密接に依存している点は、提供される「AI搭載」効果が真の技術的革新なのか、従来のオペレーションズリサーチのリブランディングに過ぎないのかを慎重に評価する必要があることを示唆しています。

MJC² 対 Lokad

MJC²とLokadの両社は、サプライチェーン最適化のための革新的な意思決定支援プラットフォームを提供していますが、そのアプローチと技術は根本的に異なります。英国で1990年に設立されたMJC²は、DISC、REACT、PIMSSモジュールに代表されるように、決定論的でルールベースの最適化および混合整数プログラミングを軸としたリアルタイムスケジューリングと計画に重点を置いています（¹、³、⁴）。これに対して、2008年にパリで設立されたLokadは、クラウドベースの予測から進化し、確率的予測、ディープラーニング、微分可能プログラミングを活用したプログラム可能なエンドツーエンドのサプライチェーン最適化プラットフォームへと変貌を遂げました（⁹、¹⁰、¹¹）。この対比は、成熟したオペレーションズリサーチ主導の手法を体現するMJC²と、より実験的でデータ集約的、柔軟なプラットフォームアプローチを採用するLokadとの選択を浮き彫りにしています。サプライチェーンの責任者にとっては、決定論的で実証済みの技術と、高度にプログラム可能でML統合型のアプローチのどちらが自社の運用上の優先事項に合致するかが判断の鍵となります。

結論

MJC²は、堅牢な決定論的最適化手法に基づく意思決定支援システムの老舗プロバイダーとして際立っています。その統合スイートは、多様な業界の幅広い計画およびスケジューリングのニーズをカバーし、リアルタイムでの応答性を通じて大きな価値を提供します。しかし、同社が「AI搭載」機能を謳っているものの、その技術的基盤は現代の適応型機械学習モデルよりも、従来のオペレーションズリサーチ手法に強く依存している点が指摘されます。柔軟でプログラミング指向、データ集約型のアプローチを採用するLokadのような新興プラットフォームと比べ、MJC²はより伝統的ながら実証済みのツールを提供しています。見込み顧客は、自社のニーズと技術的準備状況を慎重に評価し、選択したソリューションがサプライチェーン目標を効果的に支えるかを検討する必要があります。