MJC²のレビュー：プランニングソフトウェアベンダー

Léon Levinas-Ménard著

最終更新: December, 2025

MJC² (MJC2 Limited) は、英国に拠点を置くソフトウェアハウスで、1990年に設立され、物流、マルチモーダル貨物、製造、労働力運用などの複雑で運用集約型環境向けに、リアルタイムの計画およびスケジューリングに特化した高精度な最適化システムを開発しています。法的には、従業員が一桁規模で年間売上高が£1m未満の小規模非公開企業ですが、大規模なEU資金提供プロジェクトや業界共同事業において、現場の混乱に対応して大規模ネットワークを再計画する高速なリアルタイムアルゴリズムを提供する最適化パートナーとして繰り返し選ばれています。製品ラインは単一のモノリシックなプラットフォームではなく、ディストリビューションおよび車両ルーティング向けの DISC、製造スケジューリングおよびプロセス制御のための PIMSS、戦略的輸送計画のための SLIM、さらに労働力・シフト管理モジュールなどからなる最適化エンジンとアプリケーションのファミリーであり、通常は顧客のIT環境に組み込まれた受注生産型プロジェクトとして展開されます。商業資料では、リアルタイムの再スケジューリング、シンクロモーダル物流、「フィジカルインターネット」概念、そしてAIベースの最適化が強調されていますが、基盤となる技術スタック、データモデル、または機械学習手法についての詳細はほとんど公表されておらず、最も確固たる証拠は、同社の組合せ最適化能力および SCADA/TMS/WMS との統合に関するものであり、確率的予測やエンドツーエンドのSaaSアーキテクチャに関するものではありません。実際、MJC²は一般的な用途のクラウドネイティブなサプライチェーン計画スイートではなく、輸送、製造、労働力スケジューリング向けのプロジェクト型最適化システムを販売する、研究開発集約型の小規模最適化ブティックと理解されるべきです.

MJC² の概要

企業のアイデンティティと規模

MJC2 Limitedは、会社番号02531037のもと、イングランドおよびウェールズに登録されています。Companies Houseの記録によれば、1990年8月14日に設立され（当初はOysterlock Limitedとして、その年にMJC2 Limitedに改名）、本社はバークシャー州クローサーンに所在し、SICコード62012（「業務用および家庭用ソフトウェア開発」）が割り当てられています。¹ 他のビジネスディレクトリも、同じ設立日、所在地、分類を確認しています。² 独立系の金融アグリゲーター（Endole、Craft、D&B）は、MJC²を小規模非公開企業として分類しており、最近の提出書類によれば、年間売上高は約£0.6–0.7m、従業員数は約7名、純資産は数百万ポンドとされています。³⁴⁵ EU Innovation Radarは、MJC²を、プロジェクト全体で約€2mのHorizon資金を受ける中小企業（SME）としてリストアップしています。⁶

公開されている採用資料では、MJC²は物流、製造、労働力計画向けの「先進的なスケジューリング & 最適化ソフトウェア」を開発しており、大規模な営業や実装組織ではなく、主に高度に専門化された最適化開発者を採用していると記述されています。⁷ 外部プロファイル（Craft、AI4Europe、Innovation Radar）も一貫して、同社を大規模かつ複雑な計画およびスケジューリング問題向けのアルゴリズム提供者として位置付け、一般的な業務ソフトウェアではなく、動的でリアルタイムな最適化に重きを置いていると特徴付けています。⁸⁹¹⁰ ベンチャー資金調達や買収の証拠は見当たらず、同社は有機的に成長し、プロジェクト資金で運営される独立企業であるようです.

製品ファミリーと機能範囲

MJC²の公式ウェブサイトでは、自社の提供する製品を物流、製造、労働力の3つの主要分野における「計画 & スケジューリングソフトウェア」と位置付けています。¹¹¹² 主なブランドコンポーネントは以下の通りです：

DISC – 大規模物流ネットワーク向けの配送スケジューリングおよび車両ルーティングソフトウェア（マルチデポ、ラインホール、バックホール、マルチドロップ）。¹³¹⁴
SLIM – 戦略的輸送計画およびネットワーク最適化（キャパシティ、回廊、時刻表設計、貨物物流）。¹⁵¹⁶
PIMSS – 生産計画および製造プロセスのスケジューリング、SCADA/プロセス制御システムと統合。¹⁷¹⁸¹⁹
Workforce / Mobile workforce / ROCS / MOBi – 仕事の割り当て、シフト管理、フィールドサービスの最適化。²⁰¹⁵¹⁷¹⁴
Multimodal & container logistics modules – コンテナ貨物、シンクロモーダル計画、内陸水路、鉄道貨物、及び「フィジカルインターネット」ユースケース向けの最適化。²¹²²²³⁶²⁴

各ページで、MJC²は3つの機能的テーマを繰り返し強調しています：

大規模なリアルタイム再計画 – 数千台の車両、業務、または従業員のスケジュールを数秒で再計算し、GPS/SCADAや状況更新といったリアルタイム情報に応じる能力。¹¹²⁵²⁶
複雑な運用上の制約 – 運転時間、スキル、休憩時間、車両の積載量、有害物質、多区間貨物経路、乗組員のスキル構成などに関するルール。¹³¹⁷¹⁴
シンクロモーダル／マルチモーダル物流 – ネットワークの混雑、キャパシティ、持続可能性の目標を考慮し、輸送モード（道路／鉄道／バージ／海／航空）や経路を動的に選択する。²¹²²²³⁷

ポートフォリオは幅広いですが、一貫して運用スケジューリングに焦点を当てており、高レベルのS&OPや従来型の需要計画とは一線を画しています。サプライチェーンの最適化はSLIMやリーン製造のページで言及されていますが、主にネットワーク設計やリソース配分として扱われ、エンドツーエンドの確率的在庫計画とはなっていません。¹⁵²⁷²³

研究プロジェクトと外部の検証

MJC²に関する公開可能な多くの証拠は、同社が最適化技術提供者として名を連ねるEUや業界プロジェクトから得られています：

FLAGSHIP / FAST – MJC²の車両ルーティングソフトウェア FAST が英国の中小企業向けに提供されたEU海上輸送プロジェクト。CORDISはその役割を「リアルタイム物流スケジューリングソフトウェアの主要提供者」と記しています。²¹
e-Freight – 大規模なマルチモーダル物流プロジェクト。CORDISは、MJC²のコンテナ物流向けリアルタイムスケジューリングシステムが、コンテナ港向けの国際ITイノベーション賞を受賞したと報告しています。²⁸ MJC²の e-Freight ページでは、競合のないルーティング、グリーン物流最適化、内陸水路物流が強調されています。²²²¹
CONTAIN – コンテナセキュリティプロジェクト。CORDISおよび業界プレスは、MJC²のアルゴリズムを、コンテナの安全性を高め効率性を改善するための意思決定支援およびリアルタイムスケジューリングツールキットの主要な要素として説明しています。¹²⁹¹⁷
SYNCHRO-NET – スロー・スティーミングとシンクロモーダル物流に関する€8mのEC資金支援イニシアティブ。MJC²は、約20のサプライチェーン組織と共同で、シンクロモーダル最適化アルゴリズムを担当する「主要なイノベーションの担い手」として活動したと述べています。²⁰¹¹⁷
PIONEERS & その他の港湾プロジェクト – 港湾におけるグリーン物流最適化に関するEU資金提供プロジェクト。ここでは、MJC²がバージの利用や将来の自律型 e-バージ／e-トラックの最適化アルゴリズムを開発しています。¹⁵²⁴¹¹

第三者の記述（Innovation Radar、AI4Europe、Synchro-NETパートナーページ、海上物流ポータル）は、MJC²の専門性が大規模マルチモーダルネットワーク向けの先進的なスケジューリングアルゴリズムにあること、そして主要顧客が大手物流事業者、港湾、産業メーカーであることを大まかに裏付けしています。⁸⁹³⁰³¹ 一部のCORDIS記事では、TNT、B&Q、Pepsiなどの著名な物流ブランドがEUプロジェクト内でMJC²の技術を利用していると明示されていますが、研究コンテキスト以外での範囲や商業化に関する詳細は限定的です。³⁰

MJC² 対 Lokad

サプライチェーンの観点から見ると、MJC²とLokadは重なり合う領域を持ちながらも、構造的には異なるニッチ市場に位置しています。

意思決定の範囲: MJC²は主に運用スケジューリングおよびルーティングのベンダーです。その中核エンジンは、どのトラックまたはバージがどの荷物をいつ、どの経路で運ぶか、どの生産ラインがどの業務を実行するか、どの技術者がどの順番でどの現場を訪問するかなど、日次または日中の割り当てを計算します。¹³¹⁷²¹²³ 一方、Lokadは確率的な需要と供給モデルに基づき、サプライチェーンにおける戦術的および戦略的な計画決定、すなわち、在庫目標、発注、ネットワーク在庫の配分、時には価格設定に注力しています。³²³¹²⁹
最適化アプローチ: MJC²は、運用上の制約下での組合せ最適化を強調しており、しばしば複雑なルールを伴う車両ルーティングおよびスケジューリングとして位置付けられます。EUおよびベンダーの資料では、非常に大規模なNP困難な計画問題に対する「稲妻のように高速なアルゴリズム」が記述され、ePIcenterや鉄道貨物などのプロジェクトでは「AIベース」の最適化が言及されています。²¹⁸²⁸²³⁶ 需要やリードタイムのエンドツーエンドの確率的モデリングに関する公開証拠はなく、不確実性は主に再計画によって処理されるリアルタイムのイベント（遅延、混乱）として言及されています。一方、Lokadの文書化されたアプローチは、完全な需要とリードタイムの分布を計算し、確率的最適化（モンテカルロ法およびカスタムアルゴリズム）を適用してネットワーク全体で期待される経済的成果を最大化する、確率論的かつ意思決定中心の手法です。³²³¹²⁶¹⁰
アーキテクチャと製品化: MJC²は、しばしばSCADA、TMS、またはフィールドサービスインフラと緊密に統合された、プロジェクト固有の最適化システムを提供しているように見えます。例えば、PIMSSは制御階層のレベル2～3におけるSCADAの隣に配置されるよう設計され、物流モジュールはGPSおよびテレマティクスシステムと統合されています。¹⁷²⁶ マルチテナントSaaSプラットフォームや顧客向けのプログラミング層に関する公開情報はほとんどありません。一方、Lokadは、サプライチェーン最適化のためのドメイン固有言語（DSL）であるEnvisionを中心に構築された、明確なマルチテナントSaaSプラットフォームです。顧客のソリューションは、Lokadのクラウドインフラ上で実行されるEnvisionスクリプトとして実装されます。³²²⁴¹³²⁷
AI/MLの主張: MJC²は、鉄道貨物、ePIcenter、フィジカルインターネットなどのいくつかのプロジェクトページで「AIアルゴリズム」や、グローバル物流最適化のための「人工知能ベースのアルゴリズム」という表現を用いていますが、モデルタイプ（例：ニューラルネットワーク、勾配ブースティング木）、トレーニングパイプライン、検証ベンチマークに関する公開情報はありません。表面的には、ヒューリスティックまたはORに触発されたリアルタイムスケジューリングが強調されています。一方、Lokadは、予測のためのディープラーニング、共同予測と意思決定最適化のための微分可能プログラミング、そして外部ベンチマーク（例：M5コンペティション）で検証された確率モデルの使用を詳細に文書化しています。³²³¹²⁶¹⁰
予測とリアクティビティ: MJC²の資料では、需要や作業量の予測をスケジューリングへの複数の入力の一つとして扱い、リアルタイムの状態変化に応じたリアクティブな再計画に重点を置いています。¹¹¹⁵⁸ 一方、Lokadは、リアルタイム信号がなくとも需要分布を計算し、その分布に基づいて意思決定を最適化するという、確率的予測を中心としたアプローチを取っています。²⁶¹⁰ また、MJC²が労働力計画などのために予測に言及する場合、技術的な詳細は伴っていません。¹⁸⁹
商業モデルと成熟度: 両社とも長い歴史があり（MJC²は1990年から、Lokadは2008年から）、MJC²は構造的に非常に小規模な最適化ブティック（従業員が一桁、売上高が£1m未満）ですが、EUの研究プログラムや専門物流の展開において繰り返し重要な役割を果たしています。³⁴⁸⁶ 一方、Lokadは、数十名の従業員を擁する中規模のベンダーで、コンサルティング層（「Supply Chain Scientists」）とともに提供される標準化されたSaaSプラットフォームを販売しています。³²³¹ 実際、MJC²は運用システムに深く組み込まれたハードなリアルタイムスケジューリングを必要とする（例：港湾、鉄道貨物、公共事業の現場オペレーション）ケースで最適であり、Lokadは小売、製造、航空宇宙などの分野における定量的なサプライチェーン計画（多段階在庫、購買、配分）を対象としています。

購入者にとっての重要な違いは、MJC²が一般的な需要計画や在庫最適化スイートではなく、主要なビジネス課題が複雑なリアルタイムスケジューリングである場合に最も効果を発揮する最適化R&D拠点である点にあります。対照的に、LokadはTMS/SCADAの代替や配車エンジンではなく、ERP/WMS/TMSの上位で経済的に最適な計画決定を導く役割を担います。

企業の歴史と商業的成熟度

設立、法的歴史および所有権

公式のUK登記書類によると、MJC2 Limitedは1990年8月14日に設立され、初期名称「OYSTERLOCK LIMITED」を経て迅速にMJC2 Limitedに改名されました。¹² 同社は非公開企業として存続しており、Companies Houseの記録や主要なM&Aデータベースには、買収活動（買収者または被買収者として）の記録は見受けられません。事業登録簿や海事業界のプロファイルも、同社が物流および製造向けの高度な計画、スケジューリング、最適化に注力していることを示しています。³¹¹⁰

いくつかの外部プロファイル（Endole、D&B、Craft）では、過去10年間にわたり、控えめながらも安定した収益、小規模なスタッフ（約7～10名）、プラスの純資産、低い負債比率という傾向が示されています。³⁴⁵ これは、急成長中またはベンチャー支援を受けたベンダーではなく、小規模で専門的な最適化ハウスであることと一致しています。

EU資金およびプロジェクトの軌跡

CORDISおよびInnovation Radarは、MJC²の研究開発の軌跡に関して部分的な情報を提供しています：

2000年代後半から2010年代初頭にかけて、MJC²はFLAGSHIP（海上）やe-Freight（マルチモーダル港湾）などのプロジェクトに登場し、後に再利用または商業化される車両ルーティングおよびリアルタイムスケジューリングのコンポーネント（例：中小企業向けFASTルーティング）を提供しました。²¹²⁸
2010年代初頭から中頃にかけて、MJC²はCONTAIN（最適化バックエンドを備えたコンテナセキュリティ）に参加し、コンテナ物流の追跡およびルーティングのための最適化コンポーネントを開発しました。¹²⁹
2010年代中頃以降、MJC²はSYNCHRO-NETや関連するシンクロモーダル鉄道・貨物プロジェクトに登場し、スマートストリーミング、鉄道へのモーダルシフト、統合型グリーン物流最適化に注力しました。²⁰¹¹²³⁷
最近では、PIONEERSやePIcenterなどのプロジェクトが港湾およびグローバル物流における持続可能性に焦点を当て、Innovation Radarによれば、これらおよび関連する取り組みにMJC²に合計約€2mのH2020資金が授与されています。⁸²⁴²⁸

この流れは、MJC²の研究開発ロードマップがEUおよび業界の協力プロジェクトに強く結びついており、同社の製品が完全に製品化された既製品スイートというよりも、これらの研究の応用成果として進化していることを裏付けています。

市場での存在感と顧客の参照事例

MJC²のウェブサイトやEUプロジェクトページでは、TNT、B&Q、Pepsi（マルチモーダル物流の文脈で）、ならびに港（例：バレンシア）や物流事業者（例：Schenker、DSV、Jan de Rijk、Stena Line）など、いくつかの有名ブランドが特定のプロジェクトにおいて、その技術の協力者または利用者として言及されています。²²²⁸³⁰ しかし:

これらの言及の大部分は プロジェクトレベル で、EU出資のイニシアチブに紐づいており、単独の商業ケーススタディではありません。
配備の範囲（例：どのビジネスユニット、データ量、商業条件）や、実施前後のKPIに関する詳細はほとんどありません。
公開されたケース説明は、長期的な生産利用よりも、技術革新（例：コンテナスケジューリングに対する国際IT賞）を強調しています。²⁸²⁹

DatanyzeやCraftといった商業ディレクトリは、物流、製造、公益事業部門全体の顧客を大まかにリストアップしていますが、詳細な参照名は提供していません。全体として、証拠は、非常に専門的な物流および産業の文脈における信頼性のあるニッチな採用を示唆しているものの、主流のサプライチェーン計画スイートとしての広範な浸透は見られないことを示しています。

製品ポートフォリオの詳細

物流および流通最適化 (DISC、SLIMおよび関連ツール)

MJC²の物流スタックは、そのポートフォリオの中で最も明確に説明されている部分です。

DISC製品（DIstribution SCheduling）は、宅配、小口貨物、大口貨物、建材、小売などの流れをカバーする大規模かつ複雑な物流オペレーション向けに、高速最適化エンジンとして市場に提供されています。マルチデポルーティング、バックホール、マルチドロップラウンド、トランキング／ラインホール統合、そしてドライバーロースタリングをサポートし、ベンダーの資料によれば、数秒で数千の動きをスケジュールし、リアルタイムで再計画できるとされています。¹³¹⁴¹⁶ DISCは、ROCSによるロスター作成と統合することで、作業負荷予測および労働時間規則に基づき、車両スケジュールとドライバーローテーションを同時に計画することが可能です。¹³

DISCを補完するSLIMは、貨物物流の最適化、ネットワーク設計、インターモーダルルーティングおよび時刻表作成のための戦略的輸送計画ツールとして説明されています。使用例としては、輸送システムの計画、サプライチェーンの最適化およびキャパシティプランニングが挙げられます。¹⁵¹⁶ SLIMの機能範囲は、通常の戦略的ネットワーク設計ツールと重複する部分がありますが、SKUレベルの在庫配置よりも、マルチモーダルルーティングとコリドーの利用に重点が置かれています。

追加のページでは以下が説明されています:

流通管理: 倉庫／ハブと輸送オペレーションの統合計画、シフトパターン、仕分け能力およびシナリオモデリングのためのワットイフ分析を備えています。²⁸⁶
リアルタイム車両スケジューリングとディスパッチ: 自動ディスパッチ、GPSに基づく追跡、コントロールルームスタッフ向けの地図およびガントチャートの視覚化、さらに戦略的分析のためのKPIダッシュボードを提供します。²⁶
バルクタンカー・スケジューリング: 大量液体および乳製品のリアルタイムスケジューリングを行い、農場での集荷や工場間移送の最適化を図ります。³⁰
旅客輸送およびTMS: 同様のスケジューリングアルゴリズムが、旅客ネットワークおよび一般的な輸送管理システムに適用されます。²⁷³³

技術的な観点から見ると、これらのモジュールはすべて、制約条件下での車両ルーティングとリソース配分の変種を中心に展開しています。これらは、時間窓付きVRP、マルチデポ、マルチレッグ、ドライバー規則などのVRP類似の定式化とよく一致しており、速度と再最適化可能性を重視した独自のヒューリスティックスによって解かれています。

マルチモーダル、シンクロモーダル、および「フィジカル・インターネット」物流

MJC²の特徴的な分野のひとつは、マルチモーダル貨物およびシンクロモーダル最適化です:

e-Freightモジュールは、陸路、鉄道、バージ、海上にまたがる統合計画に焦点を当て、無衝突ルーティング、グリーン物流の最適化、内陸水路のスケジューリングを実現します。ページでは、標準化された「輸送実行プラン」とマルチレッグの動きの計画が強調されています。²²²¹
コンテナ物流ソフトウェアは、運転手／ハウレージの割り当ておよびコンテナ再配置を含め、グローバルフォワーディング、内陸物流、港湾ターミナル運営、デポ管理全体で、戦略的かつリアルタイムの最適化を提供します。²¹²²
Rail Freight Optimisationモジュールは、AIベースのアルゴリズムとリアルタイムスケジューリングを適用して、TEN-T回廊での利用率と効率を向上させます。成功事例として、主要な欧州の鉄道貨物オペレーターとの展開が挙げられています。²³
コントロールタワーの資料では、ターミナルでの予想在庫レベル、出荷状況、および混乱がサービスレベルに与える影響を示すリアルタイムダッシュボードが説明され、イベント発生時には自動更新されます。²²³²
「フィジカル・インターネット」およびePIcenterのページでは、将来のシンクロモーダルネットワーク、自律型バージ、および持続可能なグローバルサプライチェーンのためのAIベースの最適化について議論されています。²⁸⁶²⁴

独立した情報源（CORDIS、SupplyChainDigital、Synchro-NET、Innovation Radar）は、これらのプロジェクトにおけるMJC²の役割が、容量、排出量、コストの制約を考慮してモードと経路を動的に選択できる最適化エンジンを提供することであると強調しています。¹¹⁷²⁰⁸³⁰ これは高度な技術ですが、依然として決定論的またはシナリオベースの組合せ最適化の範疇にあり、公開資料には需要分布やリードタイム分布の明示的な確率モデルは見受けられません。

製造およびプロセス制御（PIMSS、リーン製造）

製造部門において、PIMSSは、生産スケジューラーおよびプロセス制御最適化システムとして提示されています:

生産ラインや機械への生産ロットの配分を最適化するとともに、関連する労働、倉庫作業、清掃／メンテナンス作業のスケジューリングも行います。[11]²²
SCADAアーキテクチャと統合し、PLCやセンサー上位の生産スケジューリング／制御レベルを担います。資料ではSCADAレベル0～4へのマッピングが明示的に記述されています。¹⁸
リーン製造のページでは、PIMSSがDISC（物流）およびSLIM（戦略的最適化）と統合し、包括的なサプライチェーンの視点を提供することが述べられています。²³¹⁹

外部のプロファイル（EFFRAポータル、EngNet）もこの説明を反映しており、PIMSSを複雑な製造計画、プロセス自動化スケジューリング、キャパシティプランニングおよびMRP／ラインスケジューリングのツールとして位置づけています。²⁵¹⁹

全体として、PIMSSは一般的なAPSスイートではなく、プラント制御システムに密接に連結されたオペレーションレベルのスケジューラーであるように見受けられます。おそらく、物流モジュールと同様の組合せヒューリスティックスが用いられていると考えられますが、これはジョブショップまたはフローショップのスケジューリングに適用されています。

労働力、モバイル労働力およびロースタリング

MJC²は、労働力最適化のためのいくつかのモジュールを提供しています:

従業員スケジューリング／ジョブ割り当て – 業務ルールと制約に従い、現場担当者へジョブ、訪問、または通話をリアルタイムアルゴリズムで割り当て、数秒で数百または数千の従業員のスケジュールを組むとされています。¹⁷
ジャストインタイム労働力計画（MOBi、ROCS） – スキル、稼働状況および所在地に基づいてジョブを動的に割り当て、リアルタイムディスパッチ用のモバイルアプリを提供します。ROCSは需要主導のロースタリングおよび自動シフトスケジューリングを行います。¹⁵
クルーおよびチームスケジューリング – 多様なスキルと相互依存するタスクを有する大規模チームを割り当てるための専門モジュールで、休憩時間、スキルミックス、クルーの好みといったルールをモデル化します。¹⁴
公益事業およびエネルギー現場サービス – 公益事業向けのモバイル労働力最適化で、数千のジョブをスケジューリングし、現場でのイベント発生時に計画を更新します。³⁴

これらのソリューションは、物流モジュールと同様の制約ベースのスケジューリングの特色を共有していますが、車両ではなく人的資源に適用されています。

技術とアーキテクチャ

技術スタックの可視性

MJC²は、その基盤となる技術スタックに関する公開情報が非常に少ないです:

主要な製品ページには、プログラミング言語、データベース、またはクラウドプロバイダーについての明示的な記述はありません。
採用ページでは、特定の技術を挙げることなく、一般的に「先進的なスケジューリング＆最適化ソフトウェア」と述べられています。⁷
求人ポータル（Glassdoorなど）は、MJC²で働くことに関する高レベルの記述のみを提供しており、技術スタックの詳細はありません。⁴²⁹

これを踏まえると、特定の言語やフレームワークに関するいかなる記述も推測の域を出ません。明確なアーキテクチャ的ヒントは次の通りです:

PIMSSはSCADAレベル2–3で統合されており、オンプレミスまたはプラントレベルで密接に連携した展開を示唆しています。¹⁸
複数の物流モジュールは、GPS／テレマティクス、TMSおよびモバイルアプリと統合され、サーバーサイドの最適化エンジンとリアルタイムデータフィードの組み合わせが示唆されています。²⁶³⁴
セルフサービスのウェブプラットフォームに類似するマルチテナントSaaSコントロールプレーンは見られず、展開はしばしば物流事業者、港湾、または公益事業のIT環境内で行われるプロジェクト固有のものに見えます。

評価の観点から、これは強くカスタムソリューション／プロジェクトベースのアーキテクチャを示唆しており、最適化エンジン（またはそのセット）が、ファイル、API、SCADAコネクタなどのインターフェースを通じてクライアントシステムに統合され、各プロジェクトごとにカスタム設定が施されています。

最適化手法と「AI」主張

ウェブサイトやプロジェクト資料全体で、MJC²は次のような表現を使用しています:

非常に大規模で複雑な計画問題に対する「稲妻のような速さのアルゴリズム」；⁸⁹
鉄道貨物向けの「AIベースの物流最適化ソフトウェアおよびリアルタイムスケジューリング技術」；²³
ePIcenterの文脈における「持続可能なグローバル物流オペレーションのための人工知能ベースのアルゴリズム」；²⁸
Synchro-NETのパートナー説明において、「リアルタイムスケジューリングソリューションを提供できる世界でも数少ない企業の一つ」とされています。⁸

しかし、公開資料のいずれも、正式なアルゴリズムの記述、疑似コード、モデルの方程式、またはトレーニング／検証手順を提供していません。特に:

MJC²による、サプライチェーンのためのディープラーニング、確率的予測、または微分可能プログラミングに関する公開研究論文の証拠はありません。
EUプロジェクトの文書（例：Cargo Flow Optimisationのスライド、CORDISの要約）では「新しい多層最適化アーキテクチャ」が記述されていますが、高レベルなアーキテクチャ図のレベルに留まり、正式な手法としては提示されていません。¹¹¹²
モデルは一貫して、複雑な制約およびリアルタイムイベント下での最適化として位置付けられており、不確実性のエンドツーエンドの統計モデルとしては扱われていません。

これを踏まえると、最も保守的かつ根拠に基づいた解釈は、MJC²が組合せ最適化のための先進的なヒューリスティックおよびメタヒューリスティック手法（例：局所探索、タブーサーチ、遺伝的アルゴリズム、または独自ヒューリスティックスの変種）を、制約用のルールエンジンと組み合わせて使用しているというものです。「AI」というラベルは、必ずしもディープニューラルネットワークや確率的グラフィカルモデルを意味するものではなく、広義での「先進的なアルゴリズム最適化」という業界的定義で使用されている可能性が高いです。

対照的に、Lokadのドキュメントは、サプライチェーン計画のためにリレーショナルデータ上でディープラーニング、確率的予測、微分可能プログラミングを用いている点について、技術ワークショップや、乱数変数および確率的最適化のためのEnvisionにおける言語レベルのプリミティブを含め、詳細に説明しています。³²³¹²⁶²⁴²⁷ この透明性の違いは重要で、LokadのAI主張は技術的に裏付けられているのに対し、MJC²の場合は、少なくとも公開情報としてはその裏付けがなされていません。

データと不確実性の取り扱い

MJC²のページでは、リアルタイム再計画を通じて暗黙的に不確実性を扱っています。遅延、混乱、または需要の変化が発生すると、最新のデータを用いてスケジュールが再計算されます。¹¹²²²³ 一部のプロジェクト説明では「複雑なネットワークのリスク軽減」や「アジャイルなサプライチェーン」が言及されていますが、不確実性が事前にどのようにモデル化されているかについては触れられていません。¹¹⁸

対照的に、以下については議論されていません:

確率的な需要またはリードタイムの分布;
安全在庫の計算;
モンテカルロ法またはシナリオサンプリング手法.

シンクロモーダルおよびフィジカル・インターネットの文脈では、MJC²のアルゴリズムは、事前に確率分布をモデル化するのではなく、リアルタイムで再計算することにより、運用上の不確実性を管理しているように見受けられます。²³⁶²⁴ これはディスパッチやルーティングにとっては適切ですが、現状の証拠からは、MJC²が確率的サプライチェーン計画プラットフォームであるとは言えません。

展開、統合およびロールアウト

MJC²は正式な実装手法を公開していませんが、製品およびプロジェクトの説明からいくつかのパターンが浮かび上がっています:

組み込み型展開: PIMSSはプラント制御アーキテクチャ内に配置され、物流モジュールはTMS、SCADA、GPSデバイスおよびスマートフォンアプリと統合されています。¹⁷¹⁸²⁶³⁴
リアルタイムデータフィード: 物流コントロールタワーおよびリアルタイム車両スケジューリングのページでは、出荷、車両、在庫レベルに関する連続的なデータストリームが強調され、逸脱が発生すると最適化が実行されます。²²³²²⁶
シナリオおよび戦略モード: 流通管理およびSLIMには、プランナーが同じ最適化エンジンを用いて、（例：容量追加、新規ボリューム、シフトパターンの変更などの）ワットイフシナリオを検討できる戦略的計画モードが含まれています。¹⁵²⁸⁶
プロジェクトスタイルの構成: シンクロモーダルおよびPIONEERSの資料は、インフラ管理者や物流企業との反復的な協力を通じて、アルゴリズムを特定の回廊、港湾またはネットワークに適応させることを示しています。¹¹¹⁵⁷²⁴

エンドユーザー向けのプログラミングインターフェースやDSLの概念は見られず、構成はMJC²のチームによるパラメータ化やカスタム開発を通じて行われているようです。Lokadの「サプライチェーンサイエンティスト＋DSL」モデルと比較すると、MJC²は伝統的なエンジニアリング・コンサルタントおよび専用ソルバーに近いといえ、ベンダーチームが各クライアント向けにアルゴリズムと統合を調整しています。

技術的価値および最先端の評価

MJC²のソリューションが提供するもの

公開された証拠に基づくと、MJC²は以下を提供しています:

高性能な組合せ最適化エンジンを、以下のために:
- 車両ルーティングおよび輸送計画（マルチデポ、バルク、宅配、旅客）；¹³¹⁵³⁰²⁶
- マルチモーダルおよびシンクロモーダル貨物のルーティングおよびスケジューリング；²¹²²²³²⁴
- 生産スケジューリングおよび製造プロセス制御；¹⁷¹⁸¹⁹
- 労働力、クルーおよびモバイルフィールドサービスのスケジューリング。¹⁵¹⁷¹⁴³⁴
逸脱が発生した際に、GPS、SCADAおよびその他のライブデータソースと統合してオペレーションの再スケジューリングを行うリアルタイム再計画機能。¹¹²²²³²⁶
EUのフラッグシッププロジェクトで使用され、受賞歴（例：e-Freight ITイノベーション賞）や最適化パートナーとしての繰り返しの選定によって評価されるカスタム最適化アーキテクチャ。²⁸²⁹³⁰

技術的には、これは堅固で専門的な運用スケジューリング向け最適化ツールセットを構成します。特に次の場合に関連性が高いです：

問題の規模が大きい（数千の作業／車両／リソース）、
制約が複雑（法規、安全、技能、容量）、
リアルタイムでの応答性が重要（港、鉄道貨物、公益事業のフィールドサービス）。

成果を達成する方法 – メカニズムと制約

メカニズムは成果ほど透明ではありません。繰り返される要素は以下の通りです：

カスタム最適化ヒューリスティックス：AIベースのアルゴリズムや超高速最適化と漠然と呼ばれるが、正式な記述はされていません。⁸²⁸²³
厳密な統合：運用システム（SCADA、TMS、モバイルアプリ）と連携し、リアルタイムでのイベントキャプチャを可能にします。¹⁷¹⁸³⁴²⁶
シナリオエンジン：プランナーが同じ最適化カーネルを使用して戦略的あるいは「もしも」のシナリオを実行できるようにします。¹⁵²⁸⁶¹⁶

一方で：

需要、リードタイム、故障分布の明示的な確率モデルは存在しません。
汎用の最適化ソルバー（例：CPLEX、Gurobi）についての言及がないため、非常にカスタマイズされたコードであることが示唆されます；これは微調整された強みである一方、長期的なメンテナンスリスクにもなり得ます。
SaaS、マルチテナンシー、または顧客向けの設定レイヤーについての記述がないことは、セルフサービスが限定的であることを示しており、ソリューションはおそらくベンダー主導であることを意味します。

サプライチェーンプランニングの最先端と比較して：

複雑な制約下でのリアルタイムスケジューリングにおいて、MJC²は欧州連合の選定と受賞の実績から、競争力があり技術的にも信用できると見なされます。
確率的プランニング、機械学習、および統合された予測–意思決定最適化に関して、MJC²は本質的に沈黙しています；Lokadの確率的予測、微分可能プログラミング、または確率的最適化パイプラインに匹敵する技術の証拠はありません。³²³¹²⁶¹⁰

商業的成熟度

商業的には、MJC²は：

成熟した歴史（35年）を持ち、中小企業として安定しており、正の純資産を有するとともに、大手物流および産業プレーヤー向けのプロジェクト実績があります。[^^1]³⁴⁶
規模はニッチで、メインストリームのAPSやサプライチェーンベンダーと比べると収益ははるかに低い非常に小規模なチームです。
EUの研究開発と強く結びついているため、その公表された実績の多くが製品化されたSaaS展開ではなく、EUや業界プロジェクトとして位置付けられています。

この組み合わせにより、MJC²は包括的なサプライチェーンソフトウェアプロバイダーというより、非常に専門的なニッチベンダーとして位置付けられます。

結論

MJC²は、小規模ながら技術的に有能な最適化ブティックとして理解されるべきで、物流、マルチモーダル貨物、製造および労働力運用におけるリアルタイム組み合わせスケジューリングに特化しています。その強みは、EU資金提供の研究プロジェクトへの数十年にわたる関与と、コンテナ港、鉄道回廊、大型タンカー艦隊、公益事業フィールドサービスといった要求の厳しい環境での最適化エンジンの繰り返し展開によって裏付けられています。企業のアルゴリズムは、迅速な再計画が不可欠な、大規模で制約の多い運用上の問題に非常に適しているように見受けられます。

しかしながら、公開情報は明確な限界も示しています。MJC²は、確率的なエンドツーエンドのサプライチェーンプランニングプラットフォームとして自らを提示していません。確率的な需要およびリードタイム分布に基づくマルチエシェロン在庫最適化、または価格設定、需要予測、ネットワークプランニングを統合した経済的最適化フレームワークの支援は見受けられません。その「AI」に関する主張は、高度なヒューリスティックスという点ではもっともらしいものの、最先端の機械学習を謳う現代のベンダーに求められる技術的透明性に欠けています。

Lokadと比較すると、MJC²は設計空間の異なる位置を占めています。Lokadがサプライチェーン全体での定量的かつ確率的なプランニング判断に焦点を当てるのに対し、MJC²は複雑な制約下での運用スケジューリングおよびディスパッチに注力しています。主要なボトルネックが車両、クルー、設備のスケジューリングである組織にとっては、プロジェクトスタイルの統合モデルと基盤となるアルゴリズムの不透明性を受け入れる限り、MJC²の技術は魅力的かもしれません。一方、確率的な在庫最適化と需要計画エンジンを求める組織に対しては、MJC²の公表された情報からはそのカテゴリで活動しているようには見えません。

要するに、MJC²は汎用のサプライチェーンプランニングスイートではなく、専門的な最適化エンジン供給業者です。運用スケジューリングにおける技術的優位性は強く、独立したプロジェクトによって検証されていますが、より広範なサプライチェーン最適化におけるその役割は慎重に評価されるべきであり、現代の確率的および機械学習ベースのプランニングスタックの多くが同社の公表範囲外にあることを理解する必要があります。