ユニティSCM、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・レヴィナス＝メナード著

最終更新日：2025年4月

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ユニティSCMは、2020年にアミール・タイクマンとバラク・コーエンによって設立され、イスラエルに深い運用ルーツを持つサンノゼを本拠地とするクラウドベースのサプライチェーン管理プラットフォームで、ERP、WMS、TMSシステム、スプレッドシート、電子メール、および非構造化ソースからのデータを統合し、単一の実行可能なデジタルビューに統一することで、オペレーションを近代化するよう設計されています。その設計は、リアルタイムのトラッキング、自動データ修正、および俊敏なワークフロー自動化を重視しており、デマレージや滞納料金などの問題の解決に対応する紛争解決を含む一方で、ITの介入を最小限に抑えつつ多様な運用ニーズに適応する高度に構成可能なデータモデルを提供しています。2023年5月に1300万ドルのシリーズAラウンドで資金調達を行い、TypeScriptなどのモダンな言語をPythonと併用したAWS中心のテクノロジースタックに基づいて構築されているUnitySCMは、従来のデータ隔離と手作業による誤りの多いプロセスによって長らく挑戦されてきた領域で、サプライチェーンのエグゼクティブに即時の可視性と積極的な意思決定支援を提供することを目指しています。

ユニティSCMの概要

企業の背景

ユニティSCMは、2020年にアミール・タイクマンとバラク・コーエンによって設立され、サンノゼに本社を置き、イスラエルに運用拠点を確立しました¹²。同社は2023年5月に1300万ドルのシリーズAラウンドを確保し、PitchBookのプロフィールやCalcalistechの取材によって投資家の信頼が裏付けられています³⁴。

ユニティSCMのソリューションの成果物

実用的な機能

UnitySCMは、以下に焦点を当てたエンドツーエンドのサプライチェーン管理ソリューションを提供しています：

データの統合と可視性： ERP、WMS、TMSシステム、スプレッドシート、電子メール、およびさまざまな非構造化ソースからの情報を1つの統一されたデジタルダッシュボードに集約し、サプライチェーンのオペレーションの完全なポートレートを提供します⁵。
リアルタイムの洞察と自動化： 自動データの正規化とエンリッチメントを通じて、注文、出荷、在庫の即時追跡を可能にし、それによって積極的な意思決定をサポートします。
ワークフローの自動化と紛争解決： 自動化されたワークフローを通じてオペレーションを効率化し、特にキャリアの請求書と出荷のマイルストーンを比較してデマレージや滞納料金を自動的に特定し異議を申し立てるなど、紛争に具体的に対処します⁶。

技術的な能力

技術的な面では、UnitySCMは以下で優れています：

データの取り込みと変換： 構造化および非構造化ソースからデータを抽出、解析、正規化するためのルールベースのエンジンを使用し、出荷の到着予定日やステータスの更新などのサードパーティデータをシステムレコードに直接統合する高度なエンリッチメントメカニズムを備えています⁵⁷。
クラウドネイティブの展開と統合： クラウドを介して提供されるSaaSソリューションとして運用し、SAPやOracleなどのレガシーシステムとのスムーズな統合を可能にするクラウドネイティブの展開を行っています。求人広告には、CI/CDパイプラインとインフラストラクチャコードアプローチをサポートするためにTypeScriptをはじめとする言語としてPython、Java、またはGoを活用するAWS中心のモダンなテックスタックが示されています⁸。

ユニティSCMの動作方法

ユニティSCMの基本的な方法は、高度に構成可能なデータモデルに焦点を当て、着信情報を統合的なレコードに「リミックス」およびマッピングすることで、手動介入を最小限に抑えることにあります。プラットフォームは、データストリーム全体での異常とエラーを積極的に検出することにより、データの修正を自動化し、ルールベースのロジックとAI/ML技術（例：普遍的なデータ取り込みのための高度なOCRや不一致のフラグ付けのための機械学習など）を組み合わせています⁹¹⁰。この自動化されたアプローチにより、統合されたデータがリアルタイムの分析とレポート作成に適していることが保証されます。

ユニティSCM vs ロカド

ユニティSCMとロカドを比較すると、サプライチェーンソフトウェアにおける2つの異なる哲学が浮かび上がります。2020年に設立されたユニティSCMは、異なるデータソースを統合し、運用ワークフローを構成可能なデータモデルとデマレージ料金紛争などの自動解決機能を通じて効率化しています。一方、2008年に設立され、技術的な概要で詳細に説明されているロカドは、サプライチェーン最適化に数学的に厳密なアプローチを採用し、ディープラーニングによる予測予測とカスタムドメイン固有の言語（Envision）を活用して特注の数量的意思決定を可能にしています。基本的に、ユニティSCMは統合、データの統合、および運用の自動化を強調していますが、AIの強化を行っています⁵⁶一方、ロカドは、先進的な予測最適化とアルゴリズムインテリジェンスをサプライチェーンのあらゆる側面に組み込むことを目指したプラットフォームを提供しています[^11]。これら2つのアプローチの選択は、組織が迅速な統合された可視性を重視するか、深い科学に基づいた最適化エンジンを重視するかにかかっています。

結論

ユニティSCMは、伝統的な切断されたサプライチェーンデータと手動プロセスの課題を排除するためにポジショニングされた現代的でアジャイルなクラウドベースのソリューションを提供しています。さまざまなデータソースを統合し、リアルタイムの洞察と紛争解決を含む主要なワークフローを自動化することにより、プラットフォームはサプライチェーンのエグゼクティブに重要な運用改善を提供しています。AIおよび機械学習のコンポーネントは、確立された意思決定パラダイムを破壊するよりも、主にデータの取り込みと異常検出の強化に焦点を当てていますが、ユニティSCMの構成可能なモデルとレガシーシステムとのシームレスな統合は、即座に具体的な利点を提供しています。先進的なアルゴリズムアプローチを通じて予測最適化により深く掘り下げるロカドのようなプラットフォームと比較すると、ユニティSCMは、既存のサプライチェーンオペレーションをスムーズに統合することを目指した組織に適しており、カスタムの「数値レシピ」に対する事前の広範なコミットメントは必要ありません。