Pluto7のサプライチェーン・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
最終更新日: December, 2025

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Pluto7（Pluto7 Consulting Inc.）は、主にGoogle Cloud専門パートナーとして位置付けられる、データプラットフォームおよびAI/MLソリューションを提供する米国拠点のソフトウェア・アンド・サービス企業であり、サプライチェーン向けソフトウェア資産も小規模ながら存在感を示しています。公開記録および企業資料によると、2005年12月にカリフォルニア州で設立され、その後Pluto7は自身をGoogle Cloud Premier/Partner専門の組織としてマーケティングし、少なくとも2010年代半ばからGoogle Cloudに注力していると述べています。サプライチェーン分野では、Pluto7の具体的なプロダクトとして最も明確なのはPlanning In A Boxであり、中小企業がAmazonやShopifyなどのチャネルを通じて販売するために、需要/在庫予測および関連分析を中心としたSaaSアプリケーションとして提供されています。Google Cloudが公開している顧客事例では、2017年にGoogle Cloudへの移行が明示され、BigQuery、Cloud SQL、Kubernetes Engine、GoogleのMLプラットフォームなどのマネージドサービスを「時系列予測モデル」とともに利用していると記述されています。Pluto7はサプライチェーンワークフロー向けの新たな「AIエージェント」イニシアチブも公開マーケティングしています（特にOracle NetSuite周辺）が、公開されている証拠は、再現可能なアルゴリズムの詳細（目的関数、制約モデル、確率的予測、または最適化ソルバーなど）よりもパートナー／プラットフォームの主張が多いです。独自に検証可能な顧客名の中で最も強固な証拠はAB InBevに見られ、Google CloudはPluto7と共にTensorFlowおよびGoogle Cloud MLサービスを用いてフィルトレーションの成果および運用指標を改善する機械学習プロジェクトを提供したと述べています。他の顧客やロゴの主張は、ベンダープレスおよびマーケティング資料に見られますが、外部からの裏付けは困難です。

Pluto7の概要

Pluto7は、Google Cloudを中心としたAI/MLおよび分析組織としての顔と、GoogleのデータスタックやSAP/NetSuiteに隣接する企業データシナリオに関するパッケージソリューションやアクセラレータを構築する企業としての顔を両立しています。1 サプライチェーン分野では、その最も明確に説明された製品はPlanning In A Boxであり、中小企業向けのオムニチャネル販売者向けの予測・計画SaaSとして位置付けられています。2

懐疑的な読者への重要な視点として、Pluto7の公開されている技術的説明は、従来の「統計的平均予測」と比較して、Google CloudのMLサービスを用いた時系列予測モデルによる精度向上という点を除けば、独自の予測／最適化手法の透明な説明よりも、「Google Cloud上で構築」（プラットフォームアーキテクチャとマネージドサービス）に重点が置かれています。2

企業の歴史、企業基盤、およびマイルストーン

設立と存続。 公的な企業登記集約サイトでは、Pluto7 Consulting Incがカリフォルニアの企業として、2005年12月に設立／登録されたと記載されています。34

公的情報で公開されたマイルストーン（抜粋）。

  • Pluto7は自社資料でGoogle Cloudパートナーとしての位置付けを強調していることから、Google Cloudに注力していると述べています。1
  • Google Cloudの顧客事例によると、Planning In A Boxは2017年初頭にGoogle Cloudへ移行し、2017年第2四半期に展開を完了し、SQLデータベースとクラウドベースの「機械学習サーバー」に依存していた従来のアーキテクチャに取って代わったとされています。2
  • Pluto7は、プレスリリースを通じて、サプライチェーン向けの「AIエージェント」イニシアチブ（特にOracle NetSuiteエコシステムに関連）を発表しています。5

資金調達ラウンド。 本調査で使用した情報源では、信頼できる参照可能な公的な資金調達履歴（ラウンド、金額、投資家）は見つかっておらず、Pluto7は非公開企業として運営されているようで、ベンチャー資金調達のタイムラインを自信をもって再構築するには十分な証拠がありませんでした。34

買収。 本調査の対象となった公開されているニュースルーム／プレス資料および一般に索引化されている企業プロフィールの中では、買収活動（買収側または被買収側）は確認されませんでした。これは「公的な証拠が見つからなかった」として扱うべきであり、存在しないことの証明ではありません。15

サプライチェーンに関連する製品の範囲

Planning In A Box

技術的な観点で見た提供内容。 Google Cloudは、Planning In A Boxを、市場やチャネル（Amazon、Shopify、eBayなど）で活動する中小企業向けのサプライチェーン分析SaaSとして説明しており、在庫計画の意思決定を支援するために、数週間先および数ヶ月先の需要/在庫予測を提供します。2 Googleの説明では、従来の「統計的平均予測」と比較して、Google CloudのMLサービスを用いた時系列予測モデルによる精度向上が明示されています。2

動作の仕組み（アーキテクチャと構成要素）に関して証明できる点。

  • Google Cloudは、使用されるサービスとして、BigQuery、Cloud SQL、AI Platform（MLプラットフォーム）、Cloud Natural Language API、Kubernetes Engine、および Dialogflowを挙げています。2
  • 同じ情報源では、システムがGoogle Cloud ML Engineを「常時」使用していること、またチャットボット向けにDialogflowを用いた実験も強調されています。2
  • これは、Google Cloudのマネージドサービスアーキテクチャの強い証拠ですが、「時系列予測」以外の特定の予測手法については十分な証拠とはなりません。2

証拠の不足（重要）。 調査対象の公的情報は、以下を検証するための十分な詳細を提供していません：

  • 予測が確率的（完全な分布／分位数）であるのか、単一の予測値（ポイント予測）なのか、
  • 特徴量エンジニアリングがどのように実施されているか（プロモーション、価格、リードタイム、可用性の制約など）、
  • 真に最適化層（目的関数＋制約＋ソルバー）が存在するのか、あるいは主に予測＋レポート機能に留まっているのか。

サプライチェーンワークフロー向け「AIエージェント」

Pluto7に関連するプレスリリースでは、Oracle NetSuite（および関連エコシステム）に結びついたサプライチェーン向け「AIエージェント」が示されています。5 しかし、本調査で得られた公開資料は、統合の文脈および「エージェント」というラベル以外の技術的な詳細が限られているため、その「AIエージェント」機能は、より強固な技術文書が提供されない限り、アルゴリズムやアーキテクチャのレベルで技術的に検証されていないものと扱うべきです。5

公的証拠からのテクノロジースタックのシグナル

Google Cloudサービスの使用実績（主要な証拠）

Google Cloudの顧客事例を通して、Pluto7のサプライチェーン関連ソフトウェアは、明確にGCPサービスおよびそのパターンと関連付けられています：

  • BigQuery + Cloud SQL（データ保存／配信用）、
  • トレーニング／推論用のマネージドMLスタック（従来の「Cloud Machine Learning Engine」／「AI Platform」）、
  • Google Kubernetes Engine（オーケストレーションやパッケージング用）、
  • Dialogflowなどのオプションの会話型コンポーネント。2

また、Google CloudのAB InBevの顧客事例では、Pluto7がTensorFlow、Cloud ML Engine、Cloud SQL、BigQueryを組み合わせたプロトタイプを提供し、製造フィルトレーションプロセスの最適化を実現、Google Cloudによって定量化された運用上の影響が報告されています。6

求人情報の証拠（弱い／間接的だが有用）

Pluto7の採用資料では、在庫切れ、プラットフォーム移行、そして「AI駆動のデータ基盤」に関する複数のプログラムに言及しており、Google Cloud、Looker、Databricks、およびプログラムツール（例：Jira/Asana）などのツールエコシステムを挙げています。7 これにより、企業の実装志向（クラウド移行、分析、AIイニシアチブ）が三角測量的に示されますが、これは製品のドキュメントではありません。7

展開およびロールアウトの手法

Google CloudのPlanning In A Boxの説明によれば、展開パターンは次のとおりです：

  • バックエンドサービスをGoogle Cloudに移行する、
  • 予測作業負荷にマネージドMLサービスを使用する、
  • クラウドの信頼性・スケーラビリティの向上に依存して運用負荷を軽減する、
  • チャットボットなどの新機能を迅速に反復する。2

これは、サプライチェーン計画の詳細な展開手法（データモデルの導入、予測評価プロトコル、バイアス／分散制御、例外管理、プランナーワークフローの統合）というよりも、クラウドエンジニアリング中心の話（プラットフォームの安定化＋マネージドサービス）です。2

機械学習、AI、および最適化の主張：実証された内容

実証済み（高い信頼性）

  • Planning In A BoxではMLが実質的に使用されており、少なくともGoogle CloudのMLプラットフォーム上で実行される時系列予測手法として、BigQuery/Cloud SQLを通じたデータ提供およびGKE上での運用が行われています。2
  • Pluto7は、製造業界（AB InBevのケース）において、TensorFlow + Google Cloud ML Engineソリューションを提供し、Google Cloudは運用上の改善を主張するとともに、実験プロセス（メイクアソン、パラメータ、スケーリング意図）を説明しています。6
  • Pluto7は、産業用AIパイプラインのためのエコシステムパートナーシップ（Litmus ↔ Pluto7のエッジからクラウドへの協業）に参加しており、マーケティング上の主張を超えた、実際のAI/分析導入の統合作業を示しています。8

実証されていない（信頼性低／詳細不足）

  • Planning In A Boxにおける最適化が、数学的に定義された意思決定エンジン（明示的な目的関数、制約、ソルバーのアプローチ）として、調査対象の公的技術資料において実証されていません。2
  • 最先端の予測に関する主張（「最も正確」）は、調査対象の情報源において独立して再現可能な形でベンチマークされていません（公的な手法、ベースライン、または査読済みの評価はこの証拠セットで見つかりませんでした）。2
  • 「サプライチェーン向けAIエージェント」に関する主張は、統合発表を超えて、検証可能なアーキテクチャや評価の詳細が十分に公開されていないため、検証済みとみなすには至っていません。5

公表された顧客およびケーススタディ

より強固で独立して裏付けられた顧客の証拠

  • AB InBev：Google Cloudは、Pluto7の役割と使用されたGoogle Cloud + TensorFlowスタックを明示的に説明し、引用された関係者および定量化された成果の主張を含む詳細な顧客事例を公開しています。6

証拠が弱い（ベンダーによる主張／ここでは裏付けが困難）

Pluto7のマーケティングおよびプレスリリースでは、追加の認識可能な顧客やロゴが挙げられている可能性がありますが、本調査の対象内では、Google CloudのAB InBev事例のような信頼性の高い独立した主要顧客の出版物や第三者のケーススタディによって一貫して裏付けられているわけではありません。51 このような主張は、外部の確認（顧客プレスリリース、カンファレンストーク、提出書類、または評判の高い第三者のケーススタディ）と一致しない限り、未検証とみなされるべきです。

Pluto7 vs Lokad

Pluto7とLokadは、サプライチェーン業務において実質的に異なる「重心」を提示しています。Pluto7の最も証拠のあるサプライチェーン製品（Planning In A Box）は、Google Cloudのマネージドサービス（BigQuery/Cloud SQL/GKE/MLプラットフォーム）の上に構築された予測中心のSaaSとして公開され、その最も強固な公的技術の詳細は、クラウドアーキテクチャ、スケーラビリティ、および運用信頼性に焦点を当て、さらに時系列予測モデルの説明がなされています。2 より新しいPluto7の「AIエージェント」発表は、エンタープライズアプリケーションエコシステムにおけるワークフローの拡張（例：NetSuite）を目的としているように見えますが、公開された検証可能な意思決定最適化のメカニズムは含まれていません。5

対照的に、Lokadは、自社の2016年以降の資料において、確率的予測＋意思決定最適化プラットフォームとして公開されています。つまり、完全な不確実性分布の予測を強調し、その後、明確な経済的目標の下で意思決定（在庫、補充、生産など）を最適化するもので、制約や意思決定ロジックをエンコードするためのプログラム層（DSL）が使用されています。910 実際のところ、Pluto7の証拠に基づくアプローチは「Google Cloudスタック上でML予測を展開し、それを製品やワークフローに組み込む」と読み取れる一方で、Lokadのアプローチは「確率的予測を指示的な意思決定の入力とする、最適化を最優先としたサプライチェーン意思決定エンジンを構築する」となっています。2910 この違いは重要であり、予測システムは依然として、制約の下で予測を注文に変換するというコアな意思決定問題を残す可能性がある一方、最適化システムは、予測精度だけではなく、（少なくとも内部的には）目的関数、制約、トレードオフの処理といった意思決定モデルを公開する必要があるからです。29

結論

Pluto7は、長い歴史を持つ（2000年代半ばの設立）Google Cloud中心のAI/解析企業として公に証明されており、中小企業向けのオムニチャネル在庫／需要予測のためのPlanning In A Boxなど、いくつかの機能を製品化しています。公的情報で利用可能な最も信頼性の高い技術的詳細はGoogle Cloudの顧客事例から得られており、これらは具体的なクラウドコンポーネント（BigQuery、Cloud SQL、Kubernetes Engine、マネージドMLサービス、そして（AB InBevの場合は）TensorFlow）を説明し、Pluto7が実際にMLを活用したシステムを運用環境で提供していることを裏付けています。同時に、最先端のサプライチェーン技術を確立するための「難解な部分」、すなわち、実証可能な確率的予測、透明な評価手法、特に予測を制約された経済基盤の意思決定に変換する検証可能な最適化層については、公的証拠は比較的乏しい状況です。商業的には、Pluto7はパートナー／サービス企業として、製品イニシアチブと共に確立されているように見えますが、クラウド提供能力とは別に、サプライチェーン専用ソフトウェアの成熟度と独自性は、公に検査可能な技術文書では部分的にしか証明されていません。

出典

  1. Pluto7 — About Us (retrieved 2025-12-19) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Pluto7: Using machine learning to accurately predict demand — Google Cloud customer story (retrieved 2025-12-19) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Pluto7 Consulting Inc — BizProfile (retrieved 2025-12-19) ↩︎ ↩︎

  4. Pluto7 Consulting Inc — CorporationWiki (retrieved 2025-12-19) ↩︎ ↩︎

  5. Pluto7がOracle NetSuite向けのサプライチェーンAIエージェントを発表 (プレス配信; 2025-12-19取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. AB InBev: マシンラーニングによって、これはあなたのためのバドです — Google Cloud カスタマーストーリー (2025-12-19取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Pluto7キャリア — プロジェクトマネージャー (バイリンガルスペイン語/英語) 求人情報 (2025-12-19取得) ↩︎ ↩︎

  8. Litmus と Pluto7 が製造業におけるAIのためのエッジからクラウドへのソリューションで協力 — Litmus (2021年5月20日) ↩︎

  9. 予測と最適化の概要 — Lokad (2025-12-19取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. 定量的サプライチェーン (意思決定中心のアプローチ) — Lokad (2025-12-19取得) ↩︎ ↩︎