Pando.aiのレビュー、AI搭載貨物物流プラットフォーム

By Léon Levinas-Ménard
Last updated: December, 2025

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Pando.aiは、荷主側のロジスティクス実行（輸送管理、貨物調達、配送計画、運送業者/サプライヤーとの連携、貨物監査＆支払い、出荷の可視化）を対象としたクラウドソフトウェアプラットフォームを販売している。この製品は、エンタープライズシステムや運送ネットワークと連携して出荷の計画と実行、および貨物請求書の照合を行う「オーケストレーション」レイヤーとして位置付けられている。製品ページ、サードパーティのリスティング、TMS API向けに公開されたOpenAPI仕様書、セキュリティレジストリのエントリなど、公開された技術的証拠は存在するが、ほとんどのアルゴリズムに関する主張（AI/最適化）は再現可能な技術的開示を伴わず、ハイレベルに記述されているにとどまる。

概要

Pando.aiの対外的に公開されている製品は、貨物調達、国内TMS、実行の可視化、貨物監査＆支払いを含むエンドツーエンドのロジスティクス実行スイートとして市場に提供されている123。クラウドセキュリティレジストリでサービスに紐づく法人は**Quaking Aspen Private Limited (Pando.ai)**であり、レジストリはこの提供内容を、貨物調達、輸送管理、貨物監査＆支払いにまたがるSaaSプラットフォームとして記述している4。また、AWS Marketplaceに掲載されている「Pando Fulfillment Cloud」のリスティングも、このスイートを要約し、エンタープライズ向けの「Basic Plan」の価格帯などの商業的シグナルを提供しているが、こちらも明示的にベンダーによって作成されたコンテンツであり、その点を踏まえて扱う必要がある5.

Pando.ai 対 Lokad

Pando.aiとLokadはどちらもサプライチェーンの“最適化”を売りにしているが、公開されている製品の中心は大きく異なる。

Pando.aiは主にロジスティクス実行志向であり、輸送管理、貨物調達、配送計画のワークフロー、可視性、貨物監査＆支払いがコアモジュールとなっている123。最も強力な技術的アーティファクトであるOpenAPIは、実行向けのデータモデル（ルート、車両、運送者、請求書）と、TMS/実行プラットフォームとして一貫する運用エンドポイントを示している6。「AIエージェント」（“Pi AI Teams”）のコンセプトは、ロジスティクスの各ワークストリームに対する自律的な支援として位置付けられているが、技術的な裏付けは概ね叙述的で、詳細なアーキテクチャ上の説明には欠ける78.

Lokadは、在庫、購買、生産、価格設定などのサプライチェーン計画のための意思決定最適化プラットフォームとして位置付けられ、確率論的モデリングと明示的な経済的目的関数を中核に据えている。Lokadの公開資料は、数値結果の“ホワイトボックス化”を目指すダッシュボードや、スクリプトを成果物とするQuantitative Supply Chainの取り組みを強調している9。また、プラットフォームアーキテクチャ10や確率的予測の概念11についても具体的な記述があり、技術の叙述の一部として、名前の付いた最適化パラダイム（例：Stochastic Discrete Descent12やLatent Optimization13）も文書化されている。

要するに、Pando.aiは、TMS＋財務照合＋連携レイヤーに新たに“AIエージェント”によるワークフロー補強を加えたものに近いのに対し137、Lokadは、計画のための確率論的かつ経済的にスコア付けされた意思決定最適化に焦点を当て、モデリング/最適化の概念およびプラットフォームアーキテクチャについて比較的深い公開情報を提供している91011.

企業と事業拠点

企業アイデンティティ

Pando.aiの「会社情報」ページは、同社を貨物のオーケストレーションと実行成果（サービスレベル、コスト、協働）に注力するロジスティクステクノロジーベンダーとして紹介している14。また、Cloud Security Alliance (CSA) STARレジストリのエントリは、このサービスをQuaking Aspen Pvt Ltdに紐づけ、プラットフォームの範囲（貨物調達システム、輸送管理システム、貨物監査＆支払いシステム）やモバイル及びウェブアプリを介したエコシステムパートナーとの連携を記述している4.

資金調達のタイムラインとマイルストーン

公開情報によると、複数回の資金調達ラウンドが報告されている:

  • 2018年にインドのビジネスプレスで報じられたシード/アーリーラウンド（当時、物流業務のデジタル化・近代化を軸としてPandoと位置付けられていた）1516.
  • 2020年初頭にスタートアップ・ビジネス系メディアで報告されたシリーズAラウンド1718.
  • 2023年にはテックプレスおよび投資家・プレスリリースチャネルで報告されたシリーズBラウンド1920.

これらの情報源は、Pando.aiが少なくとも2018～2020年以降、ベンチャー資金を背景にしたソフトウェアベンダーとして活動してきたこと、そして2023年に大きなラウンドを実施したことを示しているが、統一された「創業年」が一貫して開示されていない点では矛盾がある。

買収活動

買収に関するターゲット検索（Pando.aiが買収側または被買収側として関与する事例）では、このページで参照された公開情報において、第三者による裏付けのある証拠は得られなかった。この事実は、取引が存在しなかったという証明ではなく、参照した公開資料内に該当情報が見当たらなかったことを意味する。

製品の範囲と文書化された機能

製品群が提供すると主張する機能

Pando.aiは自社の製品ページを通じて、プラットフォームを以下のように位置付けている:

  • 貨物調達（レート発見、契約、運送業者の割り当て）と協働2.
  • 輸送管理（計画、実行ワークフロー、運送業者操作インターフェース、可視化）1.
  • 貨物監査および支払い（請求書のキャプチャ、検証、不一致ワークフロー、支払い有効化）3.
  • “テクノロジープラットフォーム”レイヤー（データ統合、ワークフローのオーケストレーション、および大まかに記述された“AI”機能）21.

これらのページは意図された機能面を把握するために有用であるが、最適化手法（LP/MIP/CP/ヒューリスティック）、目的関数、制約モデル、または“AI”コンポーネントの評価プロトコルについては一般的に具体的に記述していない。

公開APIの証拠（最も技術的な証拠）

Pando.aiは、TMS関連のエンドポイント向けにOpenAPI仕様書（公開JSON）を公開しており、インターフェース境界でシステムが実際に何を行っているかについて、マーケティング文言以上の強い証拠を提供している。仕様書から推測できる例として:

  • 製品はロジスティクスのマスターデータおよび取引オブジェクト（例：運送者、ルート、車両、荷受人、資材）と認証、作成/更新操作などの運用アクションを中心に構成されている6.
  • APIの表面は、実行に隣接するオブジェクト（例：請求書/プロフォーマ請求書）を含んでおり、純粋な計画を超えて財務照合ワークフローにまで及んでいることを示唆している6.
  • インターフェースはREST/JSONスタイルであり（OpenAPIの構造とエンドポイントパターンから明らか）、しかしながら仕様書単体では内部アーキテクチャ、ソルバー技術、またはML実装の選択については明らかにしていない6.

展開およびロールアウト手法（証拠に基づく）

SaaSの姿勢とセキュリティ証明

CSA STARレジストリのリスティングは、プラットフォームをSaaSとして記述し、STAR Level 1の自己評価エントリ（レジストリ上の存在・更新日を含む）があることを文書化している4。これは、最低限のセキュリティ管理の開示実践が行われている証拠であるが、STAR Level 1は第三者認証ではなく自己評価である。

商業パッケージングのシグナル

「Pando Fulfillment Cloud」というAWS Marketplaceのリスティングが存在し、そこにはポジショニングの文言、機能のハイライト、サポートの参照、および（アクセス時点での）年間契約価格（例：「Basic Plan」が12ヶ月あたり200,000ドル）などが明示されている5。なお、同ページ内には「Deployed on AWS: No」といった、実際のホスティング情報ではなくAWS Marketplaceのメタデータの慣例を反映したと思われるフィールドも含まれており、更なる裏付けがなければ曖昧な情報として扱うべきである5.

指名顧客事例からの実装証拠（弱〜中程度）

Pando.aiは、限定的なロールアウトの証拠を提供する顧客事例を公開しており（最も強いのは、顧客の名前とスコープや成果を記述している事例）、以下のような指名された顧客の参照が含まれている:

  • Accuride（事例では貨物費削減が主張されている；詳細はベンダー作成）22.
  • Godrej（指名された顧客事例；こちらもベンダー作成で、主にスコープの主張に有用）23.
  • Inspire Brands（ロジスティクス実行のスコープを記述した指名事例；ベンダー作成）24.

匿名化された事例（「大手製造業者…」など）の場合は、証拠としての信頼性が低いとみなし、ここでは重視していない。

機械学習 / AI / 最適化の主張（懐疑的評価）

“Pi AI Teams” と “ロジスティクス言語モデル”

2025年、Pando.aiは「Pi AI Teams for Logistics」を発表し、これを物流作業（計画、調達、支払い）のための自律的または半自律的なAIエージェントとして位置付けた。参照された情報源の中で最も詳細な二次報告はTIMEの特集記事であり、これらのエージェントが“ロジスティクス言語モデル”によって動かされ、複数の商用LLMの利用を示唆しているが、モデルカード、ベンチマーク、プロンプトポリシー、評価セット、コードなど、再現可能な技術的アーティファクトは提供されていない7。Pando.ai自身のプレスリリース風資料も同様に、この機能をハイレベルに位置付けている8.

主要な懐疑的結論： “AIエージェント”機能の存在は、（TMS／調達／支払いモジュールの上に構築された）ワークフローレイヤーとしてはもっともらしいが、公開されている情報からは、高リスクな実行環境下でこれらのエージェントがどのように信頼性を確保しているのか（例：制約充足、監査可能性、ヒューマン・イン・ザ・ループ、エラー処理、ロールバックのセマンティクス）についての技術的裏付けは得られていない。ここでは、“AI”を製品ラベルとみなす（技術開示や信頼できる第三者評価が出るまで）。

最適化 vs. ルール vs. アナリティクス

Pando.aiのページでは、“optimization”や“network-intelligent planning”といった用語が繰り返し使用されている5121。OpenAPIのアーティファクトは運用インターフェースの存在を確認しているが、内部で数理最適化がどのように実装されているか（その種別を含む）については明らかにしていない6。ソルバーの詳細、目的の定義、または制約モデルが明示されていないため、以下を公開情報のみで区別することは困難である:

  • 真の最適化（形式的モデル＋ソルバー/ヒューリスティック探索）
  • 高度なヒューリスティック（スコアリングを伴うルールエンジン）
  • アナリティクスダッシュボードと手動による意思決定

指名顧客と市場での存在感

Pando.aiの公開資料には、いくつかの指名された顧客の参照が含まれている（上記の例参照）222324。また、Pando.aiの2025年の企業向けコミュニケーションでは、更に“マーキー”なロゴや導入事例が主張されているが、これらの主張はベンダー作成のものであり、顧客側からの開示や独立した報道で裏付けられない限り、信頼性は低いとみなすべきである25。全体として、同社は複数の資金調達ラウンド、エンタープライズ向け価格設定、指名された事例といった商業的成熟度の中程度から強いシグナルを示しているが、その“AI/最適化”の技術的深さについては、公開情報では“不明瞭”にとどまっている。

記録された不一致および曖昧さ

  • 創業年の不明瞭さ： このページで使用された公開情報は、主要資料において一つの権威ある創業年を一貫して示していなかった。資金調達の時系列は（2018/2020/2023の各ラウンドとして）明確だが、「創業〜」については主要情報源から裏付けが不足している。
  • AWS Marketplaceメタデータの曖昧さ： リスティングには「Deployed on AWS: No」と記述されており、AWS MarketplaceのSaaSリスティングと併せて解釈するには一見矛盾する部分がある5.
  • AIの裏付けの乏しさ： “Pi AI Teams / ロジスティクス言語モデル”の主張は、公開されている情報源では、技術評価、モデルの文書化、または再現可能な実演などがなく、叙述的にしか記されていない78.

結論

公開情報に基づくと、Pando.aiは、輸送管理、貨物調達、出荷計画/実行、及び貨物監査/支払いにまたがるSaaS型ロジスティクス実行プラットフォームを販売している4123。最も具体的な技術的証拠は、実行重視のTMSの表面（マスターデータ＋運用エンドポイント＋請求書関連オブジェクト）と整合するOpenAPI仕様書の公開である6。しかし、最も野心的な主張であるAIエージェントや“最適化”については、アルゴリズムの種別、制約モデリング、評価手法、または実行環境下での信頼性管理を検証するに足る公開技術開示がなされていない78。商業的には、ベンチャー資金調達の履歴および指名された顧客事例から、一定の市場での存在感が示唆されるものの、基盤となる最適化/AIの先端性については、公開情報からは「不明瞭」としか評価できない。

参考文献

  1. Domestic Transportation Management System — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Freight Procurement — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Freight Audit and Payment — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. STAR Registry Listing for Pando (Quaking Aspen Pvt Ltd) — listed since Nov 15, 2023; last updated Jan 9, 2025 — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. AWS Marketplace: Pando Fulfillment Cloud — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Pando TMS OpenAPI specification (documentation_json.json) — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. TIME: AIエージェントが企業の物流コストを削減する方法 — 2025年2月10日 — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Pandoが物流向けPi AI Teamsを発表（GlobeNewswire） — 2025年2月10日 — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. 量的供給チェーンの取り組み — Lokad — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  10. Lokadプラットフォームのアーキテクチャ — Lokad — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  11. 確率的予測（サプライチェーン） — Lokad — 2020年11月 — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  12. 確率的ディスクリート降下法 — Lokad — 2025年12月17日取得 ↩︎

  13. 潜在最適化 — Lokad — 2025年12月17日取得 ↩︎

  14. 会社情報 — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎

  15. Pando raises seed funding (Economic Times) — 2018 — 2025年12月17日取得 ↩︎

  16. Pando raises seed funding (VCCircle) — 2018 — 2025年12月17日取得 ↩︎

  17. Pando raises Series A (YourStory) — 2020 — 2025年12月17日取得 ↩︎

  18. PandoがシリーズAの資金調達を実施（Manufacturing Today India） — 2020 — 2025年12月17日取得 ↩︎

  19. PandoがシリーズBの資金調達を実施（TechCrunch） — 2023 — 2025年12月17日取得 ↩︎

  20. Pandoが3,000万ドルのシリーズB調達を実施（PR Newswire） — 2023 — 2025年12月17日取得 ↩︎

  21. Technology Platform — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  22. 顧客事例: Accuride — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  23. 顧客事例: Godrej — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  24. 顧客事例: Inspire Brands — Pando.ai — 2025年12月17日取得 ↩︎ ↩︎

  25. Pandoが戦略的再編を発表（Pando.ai） — 2025年7月1日 — 2025年12月17日取得 ↩︎