Oracleのレビュー：サプライチェーンプランニングソフトウェアベンダー

著: Léon Levinas-Ménard

最終更新: 2025年12月

Oracle Corporation は大手の米国を拠点とするエンタープライズソフトウェアベンダーで、1977年に Larry Ellison、Bob Miner、Ed Oates によって設立され、リレーショナルデータベースで最も知られていますが、現在では ERP、HCM、CX、及びサプライチェーンマネジメント (SCM) にまたがる幅広いクラウドアプリケーションポートフォリオを提供しています。¹² 同社のサプライチェーンに関連する提供製品は主に、Oracle Fusion Cloud Applications Suite 内に位置しており、Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) として知られる、Oracle Cloud Infrastructure 上で動作する複数モジュールの SaaS スイートで、サプライチェーンプランニング、在庫管理、製造、保守、受注管理、調達、物流、及び製品ライフサイクルマネジメントを含みます。³⁴⁵ 歴史的には、Oracle は Retek、G-Log、Demantra、360Commerce などの買収を通じてプランニングスタックを構築し、その後 Oracle E-Business Suite (EBS) の Advanced Supply Chain Planning (ASCP) モジュールを通して、Fusion Cloud SCM へと新たな機能を統合してきました。⁶⁷⁸ プランニング面では、Oracle は Demand Management と Supply Planning を核心要素として位置づけています：Demand Management は「ベイズ機械学習に基づく」15 の予測手法を提供し、外部の機械学習予測も取り入れることができ、Supply Planning は材料およびキャパシティの制約を考慮した制約ベースの供給計画を提供し、最適化機能の有無にかかわらず実行可能です。²⁹¹⁰³ 最近のリリースでは、SCM モジュール全体にわたって、需要計画アドバイザーやプロセスコパイロット（大規模言語モデルおよび RAG による）、予測 ETA、スロッティング、倉庫分析など、幅広い AIエージェント や組み込みの AI/ML 機能が、既存の Fusion スタック上に機能として実装されています。¹¹¹²¹³¹⁴ Oracle Fusion Cloud Applications は Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上で SaaS として運用され、Fusion 環境管理、セキュリティツール、および一部の新しいマイクロサービス（「Spectra services」）は、従来の WebLogic ベーススタックと同じ Oracle Database を共有するクラウドネイティブな Java/Kubernetes ワークロードとして実装されています。¹⁵¹⁶¹⁷ 商業的には、Oracle の SCM 製品は製造、流通、サービスにおける大企業および上位中堅企業にサービスを提供しており、GE Power、Zebra Technologies などのパブリックな顧客事例が、統合プランニング、物流、製造のために Oracle Cloud SCM を利用しています。¹²¹⁸¹⁹ 全体として、Oracle は SCM が ERP やファイナンスと深く統合された、幅広く成熟した高度に統合されたアプリケーションスイートを提供しており、技術的には、そのプランニング機能は、従来の制約ベースのプランニングおよび最適化エンジンと、より新しいベイズ予測や生成 AI スタイルのアシスタントを組み合わせたもので、設定可能なパッケージ化アプリケーションとして提供されています。

Oracle の概要

Oracle Corporation は世界最大級のエンタープライズソフトウェアベンダーの一つで、テキサス州オースティンに本社を置き、元々 1977 年に (Software Development Laboratories として) 設立され、Codd のリレーショナルモデルに触発されたリレーショナルデータベースシステムを商業化しました。¹²²⁰ 時間の経過とともに、Oracle は ERP、CRM、HCM などのアプリケーション分野に、内製開発と大規模な M&A（PeopleSoft、JD Edwards、Siebel、Retek（小売）、G-Log（物流）、360Commerce（店舗システム）、Demantra（需要計画とプロモーション最適化）を含む）を通じて積極的に拡大しました。⁶⁷²¹ Oracle の現行世代のビジネスアプリケーションは Oracle Fusion Cloud Applications としてブランド化され、ERP、エンタープライズパフォーマンスマネジメント、SCM、HCM、CX を網羅する統一 SaaS スイートとして、すべて Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上で稼働しています。¹⁵⁵²¹ このスイート内で、Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) は、サプライチェーンプランニング、製造、在庫管理、物流、PLM、および関連する分析を含む主要なサプライチェーンおよびプランニング機能を提供しています。³⁴²²⁸

サプライチェーンの視点から見ると、Oracle のポートフォリオは以下のように分類されます：

Fusion Cloud SCM（現行のフラッグシップ、OCI 上の SaaS）：サプライチェーンプランニング（需要管理、供給計画、販売＆オペレーションプランニング、バックログ管理）、在庫管理、製造、保守、受注管理、調達、輸送＆グローバルトレード管理、倉庫管理、およびインテリジェント・トラック＆トレースです。³⁴²²⁸
オンプレミス・アプリケーション（依然として広く展開されています）：Advanced Supply Chain Planning (ASCP)、Transportation Management (OTM)、および Warehouse Management を備えた Oracle E-Business Suite；残存する PeopleSoft、JD Edwards、Siebel のシステム。²³⁷²⁴

Oracle は Fusion Cloud Applications を、組み込みの AI を備えた「完全なクラウドスイート」として位置づけ、共通のデータモデルを共有し OCI 上で稼働、各機能間での単一の情報源を提供するとして市場に売り出しています。¹⁵²⁵²¹ 実際には、SCM コンポーネントはこの大規模スイート内の一貫したファミリーとして、Oracle Cloud ERP、調達、EPM と緊密に統合されています。

商業的な牽引力は高く、Oracle は Fusion Cloud Applications 全体で 14,000 以上の組織を抱えていると主張しており、発電（GE Power）、産業製造（Zebra Technologies）、その他の業界における Oracle Cloud SCM を利用したプランニング、物流、製造の連携に関する顧客事例があります。¹⁵¹⁸¹⁹ また、Oracle は 2022 年に Cerner (EHR ベンダー) を買収することで医療分野にも大きな存在感を示し、現在は Oracle Health として運用されています；これはサプライチェーン製品ではありませんが、データ集約型運用領域への Oracle の広範な進出と、それに伴うセキュリティおよびコンプライアンスの課題（2025 年の Cerner 関連のデータ漏洩、FBI による調査を含む）を示すものです。²⁶²⁷

Oracle 対 Lokad

Oracle と Lokad はどちらもサプライチェーンにおける意思決定に取り組んでいますが、そのアプローチは根本的に異なります。

製品の形態。 Oracle は パッケージ化された SaaS アプリケーション（需要計画、供給計画、製造、物流等）を提供しており、これらは Fusion Cloud SCM 内の設定可能なモジュールとして提供されます。顧客は UI 主導のセットアップやルールエディターを通じて予測プロファイル、プランニングパラメータ、制約、方針を設定し、ビジネスロジックは大部分が Oracle によってあらかじめ定義され、一部は設定や限定的なスクリプトによって拡張されます。⁴²²⁹²⁸ 一方、Lokad はサプライチェーンの「予測的最適化」のために明確に設計された、Envision というドメイン固有言語を中心に構築された、プログラム可能な最適化プラットフォームを提供しています。²⁹³⁰³¹ Lokad では、本質的にすべてのビジネスロジック—データ取り込み、確率的モデリング、最適化—が、あらかじめ定義されたアプリケーション挙動の静的設定ではなく、同社の SaaS プラットフォーム上で実行されるコードとして表現されます。²⁹³⁰³¹

予測と不確実性。 Oracle の Demand Management は「ベイズ機械学習に基づく」15 の予測手法を提供し、顧客が予測プロファイル内で手法を選択または組み合わせることを可能にするとともに、外部の機械学習モデルを使用した予測もサポートします。²¹⁰⁹ Oracle のドキュメントでは、高度な分析、例外管理、シナリオ分析も Demand Management の任務として強調されています。⁹ しかし、公開されているドキュメントでは、学術的な確率的予測の文献で定義されるような、リードタイムと需要にわたる完全な確率分布や分位点グリッドについては記述されていません；そのモデリング手法は、ML に基づく手法選択を伴う複数手法の時系列エンジンとして現れており、外部モデルをプラグインするオプションはあるものの、根本原理に基づく確率的パイプラインではありません。一方、Lokad はその中核能力を、ポイント予測ではなく需要とリードタイムの全分布をモデル化する 確率的予測 として明確に説明し、これらを下流の最適化の入力として使用します。²⁹³²¹⁴ Lokad のこの分野における主張は、M5 コンペティション（Lokad のチームは全体で 6 位、SKU レベルで 1 位の精度を報告）などの外部ベンチマークによって裏付けられており、予測の評価基準として分位点予測が用いられました。³³

最適化と意思決定の自動化。 Oracle の Supply Planning モジュールは 制約ベースの供給計画 をサポートしており、計画は材料およびキャパシティの制約、代替供給源、代替品、代替作業定義を考慮でき、最適化機能の有無にかかわらず実行可能です。³²²²⁶ 古いオンプレミスの ASCP モジュールも同様に、材料や資源に対して定義された制約および各期間ごとに設定された重要度レベルを伴う、オプションの最適化付きの制約ベースの計画をサポートしています。²³ これは先進的なプランニングシステムの典型であり、時間帯ごとの MRP ロジック、制約処理、および組み込みソルバーの組み合わせとなっています。Oracle のマーケティングおよびドキュメントは「需要をタイムリーに満たすこと」や、制約の自動考慮によるプランナーの生産性向上を強調しますが、基盤となるソルバーアーキテクチャ（例：MILP、ヒューリスティック手法）については高レベルな記述以上の公開をしていません。³²³²⁶ 一方、Lokad は 意思決定の最適化 を明確な最終目標として位置づけ、Envision プログラムは確率的予測とコストパラメータ（経済的ドライバー）を取り込み、自社開発の確率的最適化アルゴリズムを用いて、順位付けされた推奨リスト（注文、割り当て、価格設定）を出力します。²⁹³¹¹⁴ Lokad のドキュメントは、ドメイン固有の確率的手法や不確実性下での最適化を記述しており、事例（例：Air France Industries）では、大規模な MRO 在庫の投資／撤退決定を算出するためにこのアプローチが用いられることを示しています。²⁹³⁴

AI/ML の位置づけ。 Oracle は SCM を含む Fusion Cloud Applications 全体で AI および AIエージェント を積極的にマーケティングしており、公式の「Oracle AI for SCM」ページや、プランニングアドバイザー、データ品質分析ツール、予測 ETA、予測スロッティング、生成 AI ノートアシスタントなど、数十にのぼる AI 搭載 SCM 機能の一覧が存在します。¹¹¹²¹³¹⁴ 一部の Demand Management 機能は、大規模言語モデルとリトリーバル強化生成 (RAG) を明示的に使用してプランニングプロセスのアドバイザーとして機能しています。¹⁴ 技術的には、これらの AI 機能は既存アプリケーションに層として組み込まれた 個別の機能 として実装され、ユーザーへの助言、データの要約、または設定の事前入力を行うものであり、新たなエンドツーエンド最適化エンジンとして提供されているわけではありません。Lokad も ML（ディープラーニング、確率的モデル）を使用し、実質的に「AI搭載」の予測および最適化を実施しますが、これをチャットボット風の AI エージェントではなく、定量的サプライチェーンとして位置づけ、数学的な意思決定の質に焦点を当てています。²⁹³¹³² Lokad の公開技術資料は、モデルやアルゴリズムのホワイトボックス的な説明を強調する一方で、Oracle の AI ドキュメントは機能カタログに重点を置いています。¹¹¹²¹⁴²⁹³¹

アーキテクチャと拡張性。 Oracle Fusion Cloud SCM は OCI 上の共通 Fusion Cloud Applications スタックで稼働しています。Fusion 環境管理や関連ブログでは、Oracle WebLogic ベースのアプリケーションと共有の Oracle Database を基盤とし、そこにクラウドネイティブなマイクロサービス（Spectra）が、Oracle Kubernetes Engine 上で Java/Helidon により実装され、OCI Streaming を介して通信し、同じデータベースを状態保存のために共有する形で徐々に拡張されるアーキテクチャが示されています。¹⁵¹⁶¹⁷ 拡張性は主に、設定、Application Composer、Visual Builder、および統合サービスを通じて実現され、サプライチェーンプランニングロジック自体は汎用言語として公開されていません。一方、Lokad は Envision を主要な拡張機構とする カスタム SaaS スタック そのものであり、サプライチェーンの専門家が最適化ロジック全体をコードとして記述・進化させることができるよう設計されています。²⁹³⁰³¹ 実際には、Oracle のアプローチは標準化と強固なセキュリティツールを備えた広範かつ統合されたアプリケーションプラットフォームを提供するのに対し、Lokad は、クライアントごとにより多くのモデリング作業を要求する代わりに、特注のサプライチェーン挙動をモデル化するための高い柔軟性を実現しています。

商業的成熟度とポジショニング。 Oracle は確立された大規模ベンダーであり、数千の Fusion 顧客と、Cloud SCM 用の GE Power など業種横断的な参照事例を含む、ERP および SCM における長い歴史を有します。¹⁵¹⁸¹⁹ 同社の SCM 製品ははるかに大きなポートフォリオの一部であり、エンタープライズ全体の Oracle 採用の一環として選ばれることが多いです。一方、Lokad は小規模で定量的サプライチェーン最適化に特化しており、通常は完全なエンタープライズスイートではなく、既存の ERP/WMS 上における集中型最適化レイヤーとして導入されます。Lokad の強みは確率的最適化における深みと柔軟性であり、Oracle の強みは機能の幅広さ、統合された財務機能、および企業標準化にあります。

要するに、サプライチェーンプランニングにおいて、Oracle は設定可能なプランニングモジュールを備えた幅広く統合されたアプリケーションプロバイダーであるのに対し、Lokad は確率的意思決定に基づくプログラム可能な最適化エンジンです。Oracle ERP との緊密な統合と標準 APS を求める組織には Oracle Fusion Cloud SCM が自然な選択となり、最大のモデリング柔軟性と確率的最適化（プログラムによる作業、または Lokad のサプライチェーン専門家との協力を厭わない場合）を求める組織には、Lokad が実質的に異なるアプローチを提供します。

製品ポートフォリオと機能範囲

Fusion Cloud SCM スイート

Oracle 自身のドキュメントでは、Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing が Fusion Cloud Applications スイートの一部として記述され、サプライチェーンプランニング、在庫管理、製造、メンテナンス、受注管理、調達、輸送およびグローバルトレード管理、倉庫管理、製品ライフサイクルマネジメント、及び関連する分析（SCM Analytics、IoT、インテリジェント・トラック＆トレース）という主要な製品領域が列挙されています。³⁴⁵ 「About Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing」ページでは、SCM が完全な Fusion Cloud スイートの一部であり、これらのモジュールがコンポーネントとして列挙されていることが明記されています。⁴

内 サプライチェーンプランニング における主要なプランニングモジュールは以下の通りです：

Demand Management – 統計的および機械学習に基づく予測、需要計画、および分析のため。⁹²
Supply Planning – 各拠点間の材料およびキャパシティの制約下での供給計画のため。無制約および制約ベースのプランニングオプション、最適化モードを含む。³²²²⁶
セールス・アンド・オペレーションプランニング (S&OP / S&OP プランニング) – シナリオベースの計画、プランの調整、および経営陣との協働のため（ドキュメントやレディネスノートでは S&OP および Sales and Operations Planning と記述）。
バックログ管理 – 顧客需要の約束と実現のため。ただし、これは長期計画よりも受注約束に重きを置いています。⁵

Other Fusion SCM modules relevant to execution and the broader supply chain:

在庫管理 – 在庫の追跡、原価計算、および調整；サプライプランニングおよび倉庫管理と統合。⁴⁸¹¹
製造と保守 – 個別およびプロセス製造の実行、作業定義、ルーティング、作業指示、そして保守の計画と実行。⁸⁶
輸送＆グローバルトレード管理 – 出荷計画、キャリアの選定、運賃評価、コンプライアンスおよび貿易書類（部分的には Oracle の G-Log 買収に起因）。⁷³
倉庫管理 – AI/ML 予測充足ダッシュボードや予測スロッティング機能を含む先進的な倉庫運用。¹¹

Oracle は、組み込み ML を活用した Oracle Fusion Data Intelligence により、サプライチェーンの専門家がパフォーマンスを解析し改善の機会を見出すための、プリビルドの分析ソリューションとして SCM アナリティクス も提供しています。

Legacy on-premise SCM

多くの Oracle 顧客は依然として Oracle E-Business Suite とその Advanced Supply Chain Planning (ASCP) モジュールを利用しており、ASCP 実装およびユーザーガイドでは、最適化の有無にかかわらず、プランナー定義の材料およびリソース制約（ハードまたはソフトであり、重要度によって重み付けされる）を伴う制約ベースの計画について説明されています。²³ このモジュールは歴史的に、オンプレミス環境における需要計画（Demantra を含む）とサプライプランニングを統合してきました。

Oracle には、JD Edwards、PeopleSoft、ならびに過去の買収製品（Retek、Demantra、G-Log、360Commerce）の SCM に関連するレガシー機能も存在し、これらは Fusion に統合されるか、もしくはメンテナンスモードのままです。⁶⁷ しかし、Oracle の戦略的方向性は明らかに OCI 上の Fusion Cloud SCM に向かっており、新たな投資（ベイジアン予測、AI エージェント、制約ベース計画の強化）はまずそこに投入されます。³¹¹¹²²⁶¹⁴

Technology, architecture, and AI/ML claims

Core architecture and stack

Fusion Cloud Applications（SCM を含む）は、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上の SaaS として提供されます。Oracle 自身の資料によれば、Fusion Cloud Applications は OCI 上で動作し、Fusion 環境やその他のワークロードに対して統一されたセキュリティ、ガバナンス、およびデータ管理を可能にしています。¹⁵¹⁶²⁵ Fusion Applications Environment Management のドキュメントでは、環境管理が OCI 上に構築され、認証、イベント、監視のためにクラウドサービスを活用していると記述されています。¹⁶ Oracle のブログ「Modernization of Fusion lifecycle management」および「Supercharging Fusion apps with OCI cloud native services」では、次のことが説明されています：

従来の Fusion Applications スタックは、Oracle の伝統的なエンタープライズアプリケーション技術（例：Oracle WebLogic、Oracle Database）に基づいています。
新しい “Spectra” クラウドネイティブサービスは、Helidon を用いた Java のステートレスなマイクロサービスとして構築され、Oracle Kubernetes Engine (OKE) 上で動作、OCI Streaming を介して通信し、既存の Fusion スタックと同じデータベースを共有しています。¹⁷³⁵

これは ハイブリッドアーキテクチャ を意味し、既存のモジュール（SCM を含む）は主に WebLogic ベースのエンタープライズアプリケーションであり、新しいクラウドネイティブサービスが段階的に機能の一部を拡張または置換しています。状態は Oracle Database に集中管理され、マイクロサービスはステートレスのままで、永続化のために共有データベースを利用します。¹⁷

ユーザーの観点からは、SCM は共通の Fusion Web UI（新しいリリースでは Oracle の Redwood デザインシステムを使用）を介してアクセスされ、他の Fusion モジュールと共有サービスやデータモデルを通じて連携します。²⁵⁵ Oracle はセキュリティや構成に関する詳細なドキュメント（Security Console、Fusion SaaS Security）を公開していますが、内部で採用しているプログラミング言語（一般的な Java を除く）、ソルバーエンジン、または SCM で使用される ML フレームワークなどの低レベルな詳細は公開していません。³⁶³⁷

A key architectural distinction vs a programmable platform like Lokad is that Oracle does not expose a general-purpose DSL for optimization; planning configuration is via forms, UIs, and predefined rules/parameters, with extensions handled through Oracle Integration, Visual Builder, and other integration tools.⁵ There is no public evidence of Oracle offering a language comparable to Envision for end-user modeling of forecasting and optimization.

Demand forecasting and analytics

Oracle Fusion Demand Management は中核となる需要予測機能を提供します。Forecasting Methods のドキュメントによると、「ベイジアン機械学習に基づく」15 の予測手法が存在し、これらは単独または組み合わせて予測プロファイルに利用されます。² また、Demand Management のドキュメントでは、予測生成、需要プランの管理、例外の監視、計画変更を評価するための先進的な分析の使用、ならびに他の SCM モジュールへの推奨事項のリリースといったユーザーのタスクについて説明されています。⁹

A “What’s New” document for Demand Management 24C adds the ability for customers’ data scientists to create external ML models and plug their forecasts into Demand Management via an interface (“Forecast Using External Machine Learning Models”), which suggests a degree of openness to custom ML forecasting pipelines.¹⁰ Oracle does not publicly detail the internal ML algorithms behind its Bayesian methods; the documentation focuses on method selection and configuration rather than on model structure or training procedures.²⁹

入手可能な資料に基づくと、Demand Management は、外部予測の取り込みがオプションであり、例外管理やプランリリースのワークフローに囲まれた、ベイジアン ML ベースの手法選択とアンサンブルを備えたマルチ手法の時系列予測エンジン として最も適切に説明されます。エンジンが今後の期間全体にわたって完全な確率分布や分位数グリッドを出力するという明確な証拠はなく、むしろ基本予測の生成およびシナリオ分析や what-if 評価のために分析を用いるようです。²⁹¹⁰ したがって、Oracle は内部的に機械学習を明確に使用していますが、専門のベンダーが提示するような確率論的最適化優先のアプローチを採用しているわけではありません。

サプライ、在庫、および生産計画

サプライプランニング 側では、Oracle は Fusion Supply Planning において 制約ベースのサプライプランニング を提供しています。ヘルプセンターやレディネスドキュメントによれば、制約ベースの計画では、プランナーが材料およびキャパシティの制約の両方を考慮したサプライプランを作成でき、代替ソース、代替部品、代替作業定義を評価することが可能です；制約ベースのプランは最適化の有無にかかわらず実行できます。³²²²⁶ 制約の種類には、材料制約、リソース制約、および各種優先順位が含まれ、これらの具体的な制約とその重要度はユーザーによって設定可能です。

旧来の EBS ASCP ドキュメントは、論理に関するさらなる洞察を提供しており、制約の種類と重要度を設定する機能とともに、最適化の有無による制約ベースの計画、さらに標準の制約ベース計画と「最適化付き制約ベース計画」との区別を記述しており、追加の最適化アルゴリズムを示唆していますが、正確なソルバーの種類は明らかにされていません。²³ これらの情報を総合すると、Oracle の計画ロジックは、APS システムに典型的な 制約処理と組み込み最適化を備えた段階的計画エンジン であり、制約条件下においてヒューリスティックと数理プログラミングの混合手法を利用している可能性が高いといえます。

生産計画と実行は主に Fusion Cloud Manufacturing と Maintenance によって担われています。Manufacturing は、個別およびプロセス製造、作業指示の実行、ルーティングを提供し、Maintenance は資産管理および作業実行を提供します。⁸⁶ サプライプランニングが作業定義やキャパシティを考慮するなど、計画間の連携は存在しますが、Oracle はサプライ、生産、保守にまたがる統合されたエンドツーエンドの確率論的最適化のストーリーを提示しているわけではなく、それぞれのモジュールが独自の最適化ロジックと設定を持つ形で統合されています。

AI エージェントと生成型 AI

Oracle は、AI 機能を2つの補完的な方法で導入しています：

従来型/組み込み ML とアナリティクス – 例：Demand Management のベイジアン手法、ロジスティクスおよび倉庫管理における予測 ETA とスロッティング、予測充足ダッシュボード、ならびにロジスティクスでの組み込み ML 強化。¹¹³
AI エージェントと生成型 AI – Oracle は、Collaboration Messaging、Demand Management、在庫、ロジスティクス、保守、製造、受注管理、調達、PLM、品質、S&OP、サプライプランニング、倉庫管理、サステナビリティにわたる数十の AI 機能を一覧にした 「SCM Features with AI」 カタログを公開しています。¹¹ これには：
- Demand Management および Supply Planning における例外とノートのためのプランニングアドバイザー用 AI エージェント。
- サプライチェーンプランニングにおけるプロセスアドバイザー用 AI エージェント。
- 計画データの品質確認、コスト処理エラーの要約、およびプランノート生成のための生成型 AI ベースの体験。
- ロジスティクスおよび倉庫管理における AI/ML を活用した予測 ETA、ルート予測、スロッティング、および製品分類。¹¹

A 「What’s New」 ノート（AI エージェント：Supply Chain Planning Process Advisor）では、これらのエージェントがプランナーの計画プロセスに関する質問に答えるため、リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション (RAG) と組み合わせた大規模言語モデルを使用していると説明されています。¹⁴ また、マーケティングページ「Oracle AI for SCM」では、これらのエージェントが業務効率の改善、標準トランザクションの自動化、保守トラブルシューティングやパッケージングのサステナビリティのようなプロセス最適化に寄与すると位置付けられています。¹³

入手可能な資料から、これらの AI エージェントは、既存の APS ロジックを置き換えるコア最適化エンジンではなく、UI に組み込まれた 支援コパイロット として機能し、データの要約、次のアクションの提案、質問への回答を行っています。Oracle は LLM+RAG をプランナーのワークフローに統合していますが、基盤となる制約ベースの計画および需要計画エンジンは依然として別個のコンポーネントとして存在します。

Deployment, integration, and usage

ロールアウトおよび統合パターン

Oracle Fusion Cloud Applications は、OCI 上で稼働する 完全な SaaS スイート として位置付けられており、事前に統合されたモジュールとセキュリティ、ガバナンス、データのための共通プラットフォームを備えています。¹⁵²⁵ Fusion の環境管理や関連ブログでは、以下が強調されています：

OCI コンソールおよび Fusion Applications Environment Management を通じた統合的な管理制御。¹⁶³⁵
Fusion SaaS Security、機能監査、ならびに細分化された権限付与といった組み込みセキュリティツール。³⁶³⁷
Oracle Integration、Digital Assistant、その他の OCI サービスによる統合機能。¹⁷

SCM に特化すると、Oracle Cloud SCM はこのプラットフォームを活用しており、ERP と SCM がマスターデータ、財務、およびセキュリティを共有する一方、SCM アナリティクスは Fusion Data Intelligence を使用して Cloud SCM からデータを取得し分析を行い、AI エージェントは Oracle AI サービスを活用しています。⁵¹¹¹³

Oracle は SCM 単体の詳細なステップバイステップのロールアウト手法を公開していませんが、一般的な資料および顧客事例からは、典型的なパターンが示唆されています：

Cloud ERP および Cloud SCM の基盤的実装（または EBS からの移行）と、コアデータモデルやプロセスの確立。
データ品質や組織の準備状況の向上に伴い、計画モジュール（Demand Management、Supply Planning、S&OP）の段階的な活性化。
顧客が Redwood UI や新バージョンを採用するにつれて、AI エージェントおよび分析機能の段階的な有効化。²⁵¹⁸¹⁹

Fusion Cloud SCM はより広範なスイートの一部であるため、実行システム（ERP、WMS、TMS）との統合は、単体の最適化ツールに比べて本質的に強固であり、Oracle はこの統合を差別化の要素として強調しています。

顧客の実績および業界

Oracle の公開されている Cloud SCM customers ページでは、エネルギー、製造、技術などの各業界における参照例が強調されています。例えば：

GE Power – Oracle Cloud SCM を活用して最新のサプライチェーン戦略を実現し、システムの統合によりグローバルでのエネルギーの可視性向上と供給プロセスの合理化を図っています。¹²¹⁸¹⁹
Zebra Technologies – 在庫の可視性や製造・ロジスティクスの連携に注力した「将来性のあるサプライチェーン」（Oracle の表現）を実現するために Oracle Cloud SCM を利用しています。¹²

これらのケーススタディは主にプロセス改善、システム統合、および可視性の向上に重点を置いており、予測精度や最適化性能の具体的な技術指標は示されていません。

SCM を超えて、Oracle の Cerner 買収により、同社は主要な電子カルテプロバイダーとなるとともに、医療分野の AI に積極的に取り組むプレイヤーへと成長しました。2024年10月には「次世代」AI 対応の EHR システムが発表されましたが、VA Cerner のロールアウトには問題が発生し、2025年には Reuters が、Oracle のクラウドインフラに未移行の旧型 Cerner サーバーに関するデータ侵害で FBI の調査が行われていると報じました。²⁶²⁷ これらの事象は SCM とは直接関係しないものの、Oracle のより広範なクラウドおよび AI に関する野望と、大規模アプリケーションポートフォリオに潜む運用上・セキュリティ上のリスクを示唆しています。

全体として、Oracle は 多数の名前が明らかで検証可能なクライアント を提示していますが、公開されている SCM ケーススタディは、技術的な詳細（例えば具体的な予測誤差の削減値）よりもビジネスのストーリーに重きを置いています。

技術評価

Oracle の SCM ソリューションが提供するもの（技術的視点）

正確かつプロモーションではない観点から、Oracle のサプライチェーンソリューションは以下を提供します：

共有された OCI ベースの Fusion Cloud Applications プラットフォーム上で、サプライチェーン計画および実行（計画、在庫、製造、ロジスティクス、PLM）のための マルチモジュール SaaS スイート。³⁴¹⁵⁵
需要計画：15 のベイジアン機械学習ベースの手法、設定可能な予測プロファイル、例外管理、および外部 ML 予測のオプション取り込みを備えた予測エンジンを通じて。²⁹¹⁰
供給計画 は、材料および能力の制約、代替案、置換品を考慮できる制約ベースの計画エンジンを介して、最適化の有無にかかわらず実行され、時系列の供給計画と推奨事項を生成します。³²²²³²⁶
実行に隣接する最適化と分析 は、物流および倉庫業務において（例：予測ETA、予測スロッティング、予測フルフィルメントダッシュボード）およびOracle Fusion Data Intelligence上の事前構築済みSCM分析を備えています。¹¹
組み込みのAI/LLMベースアシスタント（AIエージェント）は、SCMモジュール全体でデータやプロセスを要約、説明、助言し、LLM+RAGを利用する計画プロセスアドバイザーを含みます。¹¹¹³¹⁴
共有SaaSプラットフォーム は、OCIのインフラおよびネイティブセキュリティサービスを活用し、堅牢なエンタープライズグレードのアイデンティティ、セキュリティ、および管理機能を備えています。¹⁵¹⁶³⁶³⁷

総合すると、OracleのSCMソリューションは、ERPおよび分析と統合された構成可能なAPSスタイルの計画および実行スイートであり、MLベースの予測手法とUI層のAIエージェントによって強化されています。

メカニズムとアーキテクチャの実証

メカニズムに関して、Oracleはその技術的主張の一部を検証するための十分なドキュメントを提供していますが、すべてではありません：

15のベイジアンML予測手法の存在は、需要管理の予測手法ドキュメンテーションに直接記載されています。² しかし、アルゴリズムの内訳（例：ベイジアン構造時系列、階層モデル）や、ベイジアン推論の実装方法（例：MCMC、変分法）についての公開情報はありません。したがって、「ベイジアン機械学習」という主張は部分的に実証されているに過ぎず（複数の手法を組み合わせたエンジンが存在し、ラベルはOracleのものです）が、アルゴリズムレベルで外部から検証することはできません。
外部MLモデルのプラグインの機能は、24C版の「外部機械学習モデルを使用した予測」機能に明示されており、そこでは顧客のデータサイエンティストがMLモデルを作成し、その予測を需要管理に統合できると説明されています。¹⁰ これは、上級ユーザー向けの具体的かつ検証可能な仕組みです。
制約ベースの計画は、材料および能力の制約を考慮し、代替案を評価する能力を有しており、Fusion Supply PlanningのドキュメントおよびEBS ASCPのドキュメントの両方によって裏付けられています。³²²²³²⁶ これは古典的なAPS設計と整合しており、技術的に信頼できます。公開されたソルバーの詳細（MILPとヒューリスティックの違い）の欠如は、専用のAPSにおいては典型的なことであり、最適化の深さを独立して評価することを制限します。
AIエージェントおよび生成型AI機能は、SCMのAI機能カタログおよび特定のエージェント（例：サプライチェーンプランニングプロセスアドバイザー）の準備ノートにおいて文書化されています。¹¹¹⁴ LLMとRAGの使用が明示されていますが、詳細なアーキテクチャ（例：プロンプトの統合、ベクトルストアなど）は公開されていません。業界の標準を考慮すると、これらの機能がLLM+RAGを使用しているという主張はもっともらしく、部分的に実証されています。

「最先端のAI」や「革命的な最適化」といった主張に関して、Oracleの公開技術ドキュメントはマーケティング寄りであり、厳密な検証を可能にするアルゴリズムの解説や独立したベンチマークが欠如しています。確率モデルと最適化手法の詳細を技術ブログや競技結果で公開しているLokadとは異なり、²⁹³¹³²³³ OracleはSCMアルゴリズムに関して同等の公開技術詳細を提供していません。そのため、厳密な懐疑的立場では、OracleのMLベースの予測および制約ベースの計画の存在は認めつつも、「最先端のAI」に関する主張はOracle自身の主張を超えては未証明とみなされます。

強み

技術的および商業的な観点から、OracleのSCMはいくつかの明確な強みを示しています：

幅広い連携と統合。 SCMは、広範なFusion Cloud Applicationsスイート（ERP、HCM、CX）に深く統合されており、OCI上でデータモデル、セキュリティ、分析を共有しています。これにより、統合にかかる手間が削減され、サプライチェーンの意思決定を財務や人事プロセスと連携させることが可能になります。¹⁵⁵³⁴
成熟したAPS機能。 制約ベースの供給計画、多手法予測、製造・保守モジュールが、多くの業界向けに完全なAPSスタイルのツールキットを提供します。³²²²³⁸⁶
エンタープライズグレードのSaaSプラットフォーム。 Fusion Cloud Applicationsは、OCIのセキュリティ機能、環境管理、運用ツール（監査、権限管理）の恩恵を受けており、これらは十分に文書化されています。¹⁶³⁶³⁷
AI機能の幅広さ。 Oracleは、計画、在庫、物流、倉庫、調達、品質を網羅する多くのAIエージェントとAI強化SCM機能を迅速に展開しています。¹¹¹³¹⁴ 最適化の深さが限定されているとしても、これらはユーザーの生産性やデータ探索の向上に寄与する可能性が高いです。
商業的成熟度。 SCMおよびクロスファンクショナルアプリケーションにおけるOracleの長い実績と、多数の顧客事例（例：GE Power）からは、高い商業的成熟度とグローバルなサポート体制が示されています。¹⁸¹⁹⁷

制約とリスク

懐疑的な立場の者は、いくつかの制約とリスクにも注意すべきです：

コアアルゴリズムの透明性の制限。 Oracleは、予測、最適化、またはAIエージェント内部の詳細な技術的説明を公開していません。ホワイトボックス形式の数学的モデルを求める組織にとって、この不透明性は制約となり、評価はパイロット実施中のブラックボックス性能テストに依存しなければなりません。
パッチワークの遺産。 OracleのSCMの系譜は、数多くの買収およびレガシープロダクト（Retek、G-Log、Demantra、EBS ASCP）によって形成されています。Fusion Cloud SCMが現在のターゲットプラットフォームであるものの、基盤となるアーキテクチャは、旧来のWebLogicベースのアプリケーションと新しいマイクロサービスの混合です。⁷¹⁷³⁵ これにより、内部的には統合と一貫性の課題が生じる可能性があります（ただし、これらは外部からは完全には見えません）。
AIマーケティングと最適化現実の乖離。 多くのAI機能は、コアの最適化エンジンではなく、UIレベルのアシスタントです。Oracleが一部の専門ベンダーのように、エンドツーエンドの確率モデルおよび確率的最適化を中心にSCM計画を再構築したという公開された証拠はありません。¹¹¹⁴²⁹³²
セキュリティと複雑性。 OCIとFusionが強力なセキュリティツールを提供している一方で、Oracleの膨大なアプリケーション環境は固有の複雑性を伴います。Cernerに関連する侵害は、ターゲットアーキテクチャが堅牢であっても、レガシーシステムや不完全な移行がセキュリティリスクを生む可能性があることを示しています。²⁶²⁷
構成可能性とプログラマビリティの対立。 構成および標準化におけるOracleの強みは、計画ロジックにおける限定されたプログラマビリティという代償を伴います。非常に特異なサプライチェーンにおいて、LokadのようなDSLベースのプラットフォームと比較すると、カスタムの経済的ドライバーや制約をエンコードするのは困難かもしれません。²⁹³⁰³¹

商業的成熟度

商業的成熟度において、Oracleは明らかに確立されたプレイヤーです：

数十年にわたり、Oracle ApplicationsおよびFusion ApplicationsはERP、HCM、SCM全体で認知されています。²¹²⁴
Fusion Cloud Applicationsは広く採用されており、Oracle自身の資料では14,000を超える組織がこのスイートを使用しているとされ、GE Powerなどの具体的なCloud SCMの導入実績も示されています。¹⁵¹⁸¹⁹
Oracleの規模、サポート組織、およびグローバルなデータセンターの展開は、小規模ベンダーを凌駕する安定性と長期サポートの期待を提供します。

リスクは未熟さではなく慣性にあり、大規模なスイートは動きが遅く、コア計画パラダイム（例：完全な確率的意思決定最適化）への大幅な変更が専門プラットフォームに比べて現れるまでにより長い時間を要するかもしれません。

結論

厳密な技術的および実証的観点から見ると、Oracleのサプライチェーンソフトウェアは、広範かつ成熟したAPSスタイルの計画および実行スイートであり、大規模なSaaSアプリケーションプラットフォームに組み込まれていると最も特徴づけられます。これには以下が含まれます：

複数手法によるMLベースの需要予測、文書化された一連のベイジアン予測手法および独自のML予測を導入するオプション付き。
最適化の有無にかかわらず、制約ベースの供給計画と、堅牢な製造、保守、物流、および倉庫モジュール。
プランナーやオペレーターがデータ分析、例外処理、要約を行うのを支援する、広範なAIエージェントおよび組み込みAI機能のカタログ。
ERP、HCM、CXと共有される、OCIベースの安全なSaaSアーキテクチャ。

公開情報に基づけば、明確に提供されていないのは、すべての意思決定が明示的な確率分布および経済的ドライバーに基づくプログラム可能なモデルから導出される、完全に透明な確率最適化優先のアーキテクチャです。そのAI主張は、多数の機能レベルのアシスタントやML強化分析という意味では実際のものですが、オープンに文書化され、ベンチマークが取られた最先端の最適化アルゴリズムという意味では明確ではありません。

Lokadと比較すると、Oracleは幅広い統合性と組織的成熟度を提供する一方、Lokadはプログラム可能な確率的最適化とホワイトボックスモデリングを提供します。既にOracle ERPに標準化され、強固なITガバナンスの下で統合計画を求める組織にとって、Fusion Cloud SCMは自然な選択肢です。一方、不確実性下での意思決定の質が主な懸念事項であり、モデル駆動型の最適化への投資が可能な組織にとっては、Lokadのような専門プラットフォームは真に異なる技術的提案を提供します。

したがって、OracleとLokadのようなベンダーとの間で厳密な決定を行う場合、**統合およびプロセス標準化のニーズ（Oracleの強み）と深い確率的最適化のニーズ（Lokadの強み）**を分け、それぞれのソリューションを実際の予測および意思決定パフォーマンスを測定するハンズオンのパイロットによって評価すべきです。