MJC²、計画ソフトウェアベンダーのレビュー

By Léon Levinas-Ménard

最終更新日：2025年4月

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MJC²は、1990年に英国で設立されたMJC2 LIMITEDとして正式に知られ、物流、製造、サプライチェーン、労働管理全般にわたる大規模で複雑な計画とスケジューリングの課題に対処するための意思決定支援システムを開発することで長年の評判を築いてきました。ベンダーの統合スイートには、マルチデポロジスティクス、リアルタイムディスパッチとルーティング、ジャストインタイム生産スケジューリング、労働者の勤務表作成などのモジュールが含まれており、すべてが確定論的でルールベースの最適化技術を通じて運用プロセスを効率化するよう設計されています。現代のAIのキーワードが頻繁に使用されているにもかかわらず、MJC²の技術は、適応型機械学習ではなく、高度な運用研究と整数計画法に根ざしているように見えます。この成熟した、運用研究に基づくアプローチは、実証済みのリアルタイム最適化を好む組織にとって、実験的で高度にプログラム可能なプラットフォームよりも明確な選択肢として位置付けられています。

1. 企業の背景と歴史

MJC²は1990年に設立され、その事実はCompanies Houseの記録を通じて検証できます（¹）。最初はOYSTERLOCK LIMITEDという名前で取引されていましたが、後にMJC²に改名し、独立した運営を維持してきました。大規模で複雑な運用に対するリアルタイム最適化に焦点を当てているMJC²は、複雑な物流と製造の課題に直面する主要なグローバル組織にサービスを提供しています（²）。

1.1 設立と市場の焦点

30年以上前に設立されたMJC²は、洗練されたスケジューリングと計画ソリューションの展開に集中してきました。その伝統は、高度に反応性が高く正確な運用計画を確実にする確定論的最適化手法を活用して、複雑な意思決定問題を解決することに根ざしています。

2. 製品提供と基盤技術

MJC²のポートフォリオは、運用計画の異なる側面に対処する専門モジュールに分割されています：

• ロジスティクスと配送では、DISCモジュールがマルチデポロジスティクス、ルートプランニング、ドライバースケジューリング、倉庫統合などに包括的なサポートを提供しています（³）。これに加えて、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、同日配送ニーズをサポートするための動的なリアルタイムディスパッチとルーティングを実現しています。

• 製造では、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ています。注文の詳細、原材料の入手可能性、リソース容量、切り替え制約に基づいて、数秒で生産スケジュールを自動生成します（⁴）。

• 会社はまた、従業員の勤務表作成とモバイル労働管理のための堅牢なソリューションを提供しています（⁵）。

• これらに加えて、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し、物流のため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、「AI」イニシアチブが強調されていますが、物理インターネットやePIcenterプロジェクトなどの取り組みに関する詳細な技術的開示は乏しいです。

3. 配備と統合

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両方をサポートする包括的な統合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、生産制御システムなどの外部システムとのシームレスな統合を実現しており、多様な運用環境でのカスタマイズされた展開を可能にしています（²、⁴）。ベンダーは、その技術が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って、輸送コストを最大30％削減するなど、重要な運用上の利点をもたらすと主張しています（⁶）。

4. AIおよび自動化の主張の批判的分析

MJC²はしばしば「高速アルゴリズム」や「AI搭載」ソリューションなどの用語をマーケティング物語に取り入れていますが、より詳細な技術的検討では、その方法論は決定論的最適化に傾いていることが示唆されます。利用可能な文書には、現代の機械学習技術（例：深層ニューラルネットワークや確率モデル）の詳細な説明は提供されておらず、むしろ、混合整数計画法やヒューリスティックルールセットに基づく高度な運用調査が重点とされています（⁷、⁸）。技術決定者にとって、この違いは、ベンダーの主張を真に適応型でデータ駆動型の学習システムと比較する際に重要です。

5. 結論

MJC²は、物流、製造、サプライチェーン、労働力管理にわたる計画とスケジューリングソリューションの包括的なスイートを提供しています。その意思決定支援システムは、高度なリアルタイム最適化アルゴリズムを中心に構築されており、非常に複雑な運用上の課題に取り組んでいます。同時に、ベンダーが頻繁にAI関連のキーワードを使用しているにもかかわらず、確立された決定論的方法論に依存していることから、潜在的な採用者は、約束された「AI搭載」の利点が真の技術革新を表しているか、あるいは主に従来の運用調査の実践の再ブランディングであるかを慎重に評価すべきです。

MJC² vs 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、アプローチと技術において根本的な違いがあります。1990年に英国で設立されたMJC²は、リアルタイムスケジューリングと計画を推進するために、決定論的なルールベースの最適化と混合整数計画を中心としたソリューションを展開しています（DISC、REACT、PIMSSモジュールで見られるように；¹、³、⁴）。一方、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プログラマブル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に進化し、確率的予測、深層学習、および微分可能プログラミングを活用しています（⁹、¹⁰、¹¹）。この対比は、MJC²による成熟した運用調査主導の方法論と、Lokadによるより実験的でデータ集中型かつ柔軟なプラットフォームアプローチの選択肢を反映しています。サプライチェーンの幹部にとって、決定は、決定論的で実証済みの技術か、高度にプログラム可能で機械学習統合型のアプローチが彼らの運用上の優先事項により適しているかどうかにかかっています。

結論

MJC²は、堅牢で決定論的な最適化技術に基づいた意思決定支援システムのベテラン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、さまざまな産業にわたる計画とスケジューリングニーズをカバーし、リアルタイムのレスポンスを通じて重要な価値を提供しています。ただし、ベンダーが「AI搭載」の機能を宣伝している一方で、その技術的基盤は、現代の適応型機械学習モデルではなく、確立された運用調査方法に密接に結びついていることに留意すべきです。Lokadなどの新しいプラットフォームとは対照的に、MJC²はより伝統的でありながらも実証済みのツールセットを提供しています。見込み客は、これらの対照的な方法論を評価する際に、自らのニーズと技術的準備を慎重に評価し、選択したソリューションがサプライチェーンの目標を効果的に支えることを確認すべきです。