RELEXソリューションズのレビュー、小売・サプライチェーン計画ソフトウェアベンダー

Léon Levinas-Ménardによる
最終更新: 2025年9月

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RELEX Solutionsは、小売およびサプライチェーン計画向けの統合SaaSプラットフォームを提供しており、需要予測／センシング、補充および割当、品ぞろえおよびスペースプランニング、価格設定およびプロモーション、人材最適化を網羅し、2024年以降はOptimity買収により上流の生産計画・スケジューリングも実現しています。公開されているエンジニアリングおよびパートナー資料によれば、RELEXは主にAzureを利用したRELEX運用データセンターおよびパブリッククラウド上でKubernetesを用いたマイクロサービスアーキテクチャを展開し、インメモリ処理コア、TerraformベースのIaC、およびKafkaやSnowflakeを含むエコシステムを備えています。同社はファイルおよびジョブ実行状態を確認するためのMonitoring API（OAuth2/OpenAPI）を公開していますが、主要な製品APIは公開されていません。RELEXは機械学習に基づく需要予測と、構成可能なビジネスルールエンジンを主張しており、2024年には計画データへの対話型アクセスを可能にするGPT-4ベースのアシスタント「Rebot」を導入しました。ケーススタディでは、パイロットフェーズから段階的な展開が約4～5ヶ月で最初の稼働に至ることを示しており、「コードを書くのではなく設定する」という方針を強調しています。2005年にフィンランドで創業して以来、RELEXはSummit Partners、TCV、Blackstoneから連続して資金調達を行っており、買収事例としてはGalleria（2016年）、Zenopt（2019年）、Formulate（2022年）、Athena Retail（2022年）、Optimity（2024年）が含まれます。需要予測および最適化の内部アルゴリズムに関する技術的主張は、公開文書ではほとんど明らかにされていません。

RELEX概要

一見すると、RELEXは下流の店舗・物流センター計画から上流の生産スケジューリング（Optimity以降）に至る「統合小売計画」スイートとして位置付けられており、マルチテナントSaaSとして提供されています123。製品化されたモジュールは、需要予測、補充、品ぞろえ／スペース、価格／プロモーション、人材、そして生産計画を網羅しています1452.

公開されているプラットフォームの説明では、Kubernetes／マイクロサービス、ハイブリッド展開（RELEXデータセンターとAzure/GCP）、インメモリ計算、Terraformを用いたIaCが強調されています。また、パートナーや求人情報により、各チーム向けにKafka／SnowflakeおよびClickHouse/BigQuery/PostgreSQLなどの混合データストアが使用されていることが裏付けられています678191011。統合はファイルとREST経由で行われ、取り込みおよび計画ジョブの状態を追跡するためのドキュメント化されたMonitoring API（OAuth2）が提供され、GitHubのサンプルコードがその利用方法を示しています11213。セキュリティに関しては、ISO 27001およびSOC 2の認証、さらに2025年のAIガバナンスポリシーが含まれています1415.

AI機能は大まかなレベルで紹介されており（機械学習に基づく需要予測、設定可能なビジネスルールエンジン）、RebotというジェネレーティブAIが導入されています。これは明示的にGPT-4及びAzure OpenAI上に構築され、RELEXデータ用のプライベートかつ安全な対話層として説明されています16171819.

ケーススタディにおける導入パターンは、パイロットフェーズと段階的なカテゴリー／地域ごとの展開（ウェーブ）を示しており、複数の事例で最初の稼働まで約4～5ヶ月かかるとされています20212223.

企業の歴史：2005年創業（アールト大学の流れ）、米国子会社設立2016年、主要資金調達は2015～2024年（Summit、TCV、Blackstone）、買収は2016～2024年にかけて（Galleria、Zenopt、Formulate、Athena Retail、Optimity）24252627282930313233453423.

RELEXソリューションズ vs Lokad

モデリングと透明性へのアプローチ。 RELEXは、ビジネスルールエンジンと機械学習に基づく需要予測を備えた設定可能なアプリケーションを強調していますが、需要予測アルゴリズム、最適化の定式化、またはMonitoring API以外の公開されている計画APIに関する技術的詳細は限定的です11217. Lokadは、ドメイン固有言語であるEnvisionを中心に構築されたプログラム型プラットフォームを提供し、確率的需要予測と意思決定最適化を明示的にエンコードすることで、各変換が検査可能かつ監査可能なホワイトボックスの、コード中心のワークフローとして自らを位置づけています3536.

意思決定のメカニズム。 RELEXの資料は、「コードを書くのではなく設定する」という方針を強調し、ルール駆動のポリシー制御とアプリケーションモジュール（補充、品ぞろえ／スペース、価格／プロモーション、人材、生産）を提供しています11742. 一方、Lokadは確率的需要予測（完全な需要分布）を基に、意思決定中心の最適化（例：ROI順にランク付けされた購入／移動ライン）を行い、需要予測と最適化を統合した単一のパイプラインで財務目標を狙います3536.

AIの位置付け。 RELEXのRebotは、計画データへの対話型アクセスにGPT-4を使用しています1819. 一方、LokadのAI/MLは、チャット支援レイヤーとしてではなく、需要予測／最適化スタック（例：ディープラーニング、微分可能なプログラミング）に組み込まれており、「AI」はDSLおよびダッシュボード内で監査可能であるべきという点を強調しています3536.

アーキテクチャ。 両社ともクラウドファーストです。RELEXは、Kubernetes／マイクロサービスおよびマルチクラウド（特にAzure）を、インメモリ処理とKafka／Snowflakeエコシステムと共に文書化しています6781910. 一方、Lokadは、カスタム実行エンジン（「Thunks」）およびイベントソースストレージを備えたマルチテナントスタックをAzure上で運用しており、サードパーティ依存性を最小限に抑え、製品固有のGUIではなくEnvisionを通じてそのロジックを公開しています36.

オープン性とAPI。 RELEXはMonitoring APIを公開していますが、主要な計画／最適化APIは公開されていません1213. 一方、Lokadの「オープン性」は、広範なRESTエンドポイントではなく、DSLそのものを通じて提供され（ソリューションはクライアントが読み取り、バージョン管理、拡張可能なコードとして提供されます）36.

組織の姿勢。 RELEXは、大規模なベンチャー資金調達および買収を通じてそのスイートを拡大しました2628302. 一方、Lokadはオーガニックな成長を報告しており、買収はなく、単一の統合プラットフォームに注力しています35.

結論： RELEX は、現代的なランタイムを備えた設定優先のAPSスタイルスイートで、アルゴリズムの開示が限定的であり、GPT-4チャットレイヤーを有します； Lokad は、DSL優先のホワイトボックス確率的最適化プラットフォームで、モデルが明示的なコードとして表現されています。どちらを選ぶかは、チームが設定可能な製品化スイートを好むか、あるいはプログラム可能な最適化環境を求めるかに依存します.

企業のタイムラインと資金調達

  • 創業とアイデンティティ。 2005年、フィンランド―アールト大学の流れ（Kärkkäinen, Småros, Falck）24. 米国法人は2016年4月に設立25.
  • 資金調達。 Summit Partnersからの少数株主投資（2015年）および追加入金（2017年）2627；TCVから2億ドル（2019年）2829；Blackstone Growthから評価額50億ユーロで5億ユーロの投資（2022年）30；Summit撤退に伴い、BlackstoneとTCVが保有比率を増加（2024年）31.
  • 買収。 Galleria RTS（約2016年）27；Zenopt（2019年）3233；Formulate（2022年）4；Athena Retail（2022年）534；Optimity（2024年）23.

製品の範囲とドキュメンテーション

  • ソリューションマップ。 需要計画／センシング；補充／割当；品ぞろえ＆スペース；価格およびプロモーション；人材最適化；生産計画／スケジューリング（Optimity経由）1452.
  • セキュリティとガバナンス。 ISO 27001、SOC 2（ISAE 3000）の認証主張；2025年に公開されたAIガバナンスポリシー1415.
  • 統合。 ファイル＋RESTによる取り込みがサポートされ、Monitoring API（OAuth2）が運用上の可視性のためにジョブ／ファイルの状態を公開しています；GitHubにサンプルクライアントコードがあります11213.

アーキテクチャとスタック

  • ランタイム。 Kubernetes上のマイクロサービス（AKS）；RELEXデータセンターとAzure、GCP一部を含むハイブリッド／マルチクラウド；Terraformを用いたIaC6781.
  • データ／処理。 インメモリ計算（ベンダーの主張）；KafkaとSnowflakeのパートナーシップ；求人情報では、各チームの特定のニーズに応じてClickHouse／BigQuery／PostgreSQLが参照されています191011.
  • オブザーバビリティ。 Microsoft 365のテレメトリーをElasticにサーバーレスで収集（パートナー事例）37.

AI、MLおよび最適化コンポーネント

  • 需要予測／ML。 RELEXは、モデルファミリー、特徴、またはベンチマークを公開することなく、機械学習に基づく需要予測を主張しています16.
  • ルール／最適化。 「コードを書くのではなく設定する」ためのビジネスルールエンジン；内部のルール言語／ソルバーの詳細は公開されていません17.
  • 生成AI。 Rebotは、RELEXデータ上に重ねられたGPT-4ベースのアシスタントであり、そのアーキテクチャ（RAG、アクセス制御、監査）は公開されていません1819.

評価。 現代的なランタイムとデリバリーの成熟度は十分に証明されていますが、公開資料におけるアルゴリズムの透明性は低いままであり（詳細なモデル／ソルバーの仕様や再現可能な評価はありません）。

デプロイメントと展開

  • パターン。 パイロットから段階的な展開（「ウェーブ」）が一般的で、複数の事例で最初の稼働まで約4～5ヶ月とされています20212223.
  • 運用の可視性。 Monitoring APIにより、取り込み／計画パイプラインの自動化とヘルスチェックが実現されています1213.

矛盾点と不明点

  • 創業年は一部の二次情報源で2006年と誤報されることもありますが、一次情報源では2005年とされています24.
  • Galleria買収の時期は投資家のノートにより裏付けられています27.
  • **「失敗した実装は一度もない」**などの最上級表現は、独立した監査がなく検証されていないマーケティング主張です.
  • インメモリDBの内部構造、主要な最適化ソルバー、およびより広範な公開APIは、公的な資料では文書化されていません11217.

結論

RELEXは、買収と投資を通じて機能的に拡張された現代的なKubernetesベースのSaaSスイートを提供しており、運用スケーラビリティ（ハイブリッドクラウド、IaC、パートナーエコシステム）やパイロットから展開、Monitoring APIによるデリバリー成熟度の信頼できるシグナルを示しています。しかし、需要予測および最適化の主要なアルゴリズムの詳細は公に不透明であり、技術的ホワイトペーパー、ベンチマーク、コードアーティファクト、または公開された計画APIが存在しないため、その主張はもっともらしいものの未検証と見なすべきです。エンタープライズパッケージとして設定可能なモジュール駆動のAPSを重視し、アルゴリズムの透明性が限定的であることに問題がない組織にはRELEXは適しており、監査可能な数式やコードレベルで確率的意思決定を制御する明示的なプログラマブルモデリングを求めるチームには、LokadのDSL中心のアプローチが実質的に異なる選択肢を提供します.

出典

  1. RELEX — プラットフォームテクノロジー (2025年09月02日取得) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. RELEX PR — Optimityを買収 (2024-01-03) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. DC Velocity — RELEX SolutionsがOptimityを買収 (2024-01-03) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. RELEX PR — Formulateを買収 (2022-05-12) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. RELEX PR — Athena Retailを買収 (2022-05-24) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. RELEX Careers Blog — クラウドエンジニア Olli と Sid… (2021-09-21) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Polar Squad — Kubernetesマイグレーション管理 (2024-11-07) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Microsoft / Pulse by Devoteam — SREとAzureが迅速な対応を可能にする方法… (2023) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Snowflake — パートナー一覧: RELEX ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Confluent — パートナーページ: RELEX Solutions ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. RELEX Careers Blog — RELEXでのテックライフ: バックエンド (2019-09-05) ↩︎ ↩︎

  12. RELEX — Monitoring API (OpenAPIの例) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. GitHub — relex/monitoring-api-demo ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. RELEX — セキュリティとコンプライアンス (ISO 27001, SOC 2) ↩︎ ↩︎

  15. RELEX — AIガバナンスポリシー (2025-04) ↩︎ ↩︎

  16. RELEX — 概要（ML需要予測の主張） ↩︎ ↩︎

  17. RELEX — ビジネスルールエンジン：設定可能性が柔軟かつスケーラブルな計画をどのように実現するか… ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. RELEX — Rebotの紹介 (GPT-4アシスタント) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. DC Velocity — RELEXが生成AIアシスタントRebotを導入 (2024-04-25) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. RELEXケース — ブース：品質と鮮度 ↩︎ ↩︎

  21. RELEXケース — Musti Group ↩︎ ↩︎

  22. RELEXケース — Bubbies（米国） ↩︎ ↩︎

  23. RELEXケース — OXXO (2024) ↩︎ ↩︎

  24. アールト大学 — 2023年度優秀卒業生 (Småros, Falck, Kärkkäinen) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  25. ジョージア会社登記 — RELEX SOLUTIONS INC ↩︎ ↩︎

  26. RELEX PR — Summit Partnersからの投資 (2015-09-09) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Summit Partners — RELEXへの追加資金調達 (2017-09-12) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. RELEX PR — TCVが2億ドルの投資を実施 (2019-02-06) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. TechCrunch — 小売技術プラットフォームRelexがTCVから2億ドルを調達 (2019-02-06) ↩︎ ↩︎

  30. RELEX PR — 評価額50億ユーロでの€500M Blackstone主導の資金調達 (2022-02-17) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. Blackstone — BlackstoneとTCVがRELEXへの投資を増加 (2024-12-10) ↩︎ ↩︎

  32. RELEX PR — Zenoptを買収 (2019-06-27) ↩︎ ↩︎

  33. CB Insights — Zenopt会社プロフィール（買収済み） ↩︎ ↩︎

  34. Athena Retail — RELEXがAthena Retailを買収 (2022-05-24) ↩︎ ↩︎

  35. Lokad — 会社概要 (企業の背景、プラットフォーム概要) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  36. Lokad — なぜPythonではないのか (アーキテクチャ/DSLの根拠、オープンな姿勢) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  37. Elastic Solutions — Microsoft 365ログをElasticに統合するためのサーバーレスアーキテクチャの入力 (2023-07) ↩︎