FAQ: SCM Reassurance

By Léon Levinas-Ménard

このガイドでは、Lokadのような専門プラットフォームが、サプライチェーンの予測と最適化において、組み込みのERPモジュール、BIツール、オープンソーススクリプト、またはLLMsを凌駕する方法について学びます。高度な機械学習からドメイン固有の専門知識まで、Lokadはリスクを軽減し、TCOを削減し、ROIを向上させます。より深い自動化、継続的な改善、そして実証された結果が汎用の代替手段を凌駕する理由を探ります。

対象読者：サプライチェーンおよびオペレーションリーダー、財務およびITステークホルダー。

最終更新日：2025年2月6日

既にERPが予測モジュールを提供している場合、なぜLokadのために追加料金を支払うのですか？

ERPシステムは、設計上、ほとんどのリソースを取引の追跡と記録に割り当てています。 ERPに付属の予測モジュールは通常、限られた統計ルーチンに依存する二次的な機能のままです。このようなモジュールはおおまかな見積もりには適しているかもしれませんが、予測がビジネスに重要な意思決定を促進したり、全体のサプライチェーンを最適化したりする必要がある場合には不十分です。それに対して、Lokadは、大規模な機械学習とクラウドコンピューティングパワーを活用して、高速かつスケールで粒度の細かい予測シナリオを処理するためのプラットフォームの中心機能として予測を提供しています。

NetworkWorldやFinancial Timesを含むいくつかの業界の観察者は、現代の予測ソリューションが、歴史的データをどれだけ徹底的に処理し、どれだけ正確に予測を生成するかによって、ますます差別化されていると指摘しています。 Lokadは、これらの機能を中心に構築され、専門的な分析を後付けのように扱うのではなく、コアに配置しています。この専門化は、単一の統計的予測を生成するだけでなく、再注文数量や安全在庫などの意思決定レベルの出力を自動的に提供し、売り上げ損失や保管コストの最小化などの高度な目標に適応できるようにします。

ERP予測モジュールで通常必要とされる手動のパラメータ調整とは異なり、Lokadのシステムは完全に自動化されたモデル選択と調整を提供し、ユーザーが統計の専門家になる必要がなくなります。また、通常、従来のERPシステムで実装が難しいとされる、出荷コンテナ内の重量や容積制約を満たすための予測など、非常に専門化された要件に対応します。Lokadのプログラムアプローチは、ドメイン固有の言語に基づいており、通常の重いカスタム開発サイクルを必要とせずに、予測ロジックの深いカスタマイズを可能にします。この柔軟性と自動化のレベルにより、市場の変化に迅速に適応する日次または週次で再最適化された注文や生産計画が実現されます。

ERPが組み込みの予測モジュールを持っているかもしれませんが、その範囲は限られています。新しい分析機能の実装に対する実装の障壁もかなり大きい場合があります。なぜなら、ほとんどのERPは不確実性の下での複雑な最適化を処理するように設計されていなかったからです。その結果、企業は、最も単純なシナリオ以外のものについては、スプレッドシートや別個のBIツールに頼ることがよくあります。Lokadを選択することで、組織は予測最適化のために特別に構築された専門的なレイヤーを獲得し、ERPにコアの取引ミッションを超えるタスクを遂行させることの落とし穴を回避します。このアプローチは、在庫の最小化、在庫切れの削減、およびサービスレベルや総サプライチェーンコストなどの重要な経済ドライバーの改善に対する実績があります。

専門的な予測のために追加料金を支払うことは、より多くのソフトウェアを取得することではありません。それは、優れた結果を確実にするための高度な専門知識と洗練された技術を反映しています。在庫レベルの改善、注文のタイムリーな履行、需要の急増や変化を予測することに真剣な企業にとって、ERPの予測モジュールはしばしば必要な精度と迅速な対応性を提供できません。Lokadは、これらのギャップに対処するために存在し、それによって、究極の目標を達成します：需要信号を一貫して活用し、それに遅れて反応するのではなく。

オープンソース技術を使用した社内ソリューションに対してなぜLokadを選択するのですか？

企業は、オープンソースコンポーネントを使用して社内システムを組み立てることで、専門ベンダーの費用とコミットメントを節約できると考えることがよくありますが、時間、専門知識、およびメンテナンスにかかる隠れたコストは、予想以上に高くなる傾向があります。大規模なエンジニアリングチームが、フレームワーク、データベース、およびライブラリを組み合わせるために必要とされ、それらのエンジニアは高度な統計モデリングや機械学習を管理するスキルを持っている必要があります。ほとんどのオープンソースツールキットは、確率的予測や大規模最適化などの主要なサプライチェーンの課題を、ほとんど企業の内部ノウハウに任せるだけのメカニズムしか提供していません。そのような能力を構築することに成功した企業でさえ、状況が変化するにつれて定期的にソリューションを見直さなければならないことにすぐに気づきます。真の運用の連続性は、数値レシピを常に再考することを要求します。これは、ほとんどの内部チームが継続的に対応する余裕がない作業です。

Lokadは、ほとんどの社内プロジェクトが完全に解決しない数値的な複雑さに取り組むことで、自らを際立たせています。一般的なツールキットを提供するだけでなく、Lokadは、自社のドメイン固有の技術によって駆動された完全なサプライチェーン最適化を提供し、複数の業界で実務経験を持つサプライチェーン科学者のチームによって維持されています。この体系的なアプローチこそが、新しい市場状況や更新された企業の優先事項を反映するたびに、必要に応じて継続的な再実装サイクルを実現するものです。一般的なオープンソースのシナリオでは、これらの繰り返しの調整をすべて内部で行わなければならず、エンジニアリングおよび運用リソースを消耗します。これに対して、Lokadのモデルはこれらの懸念を集約し、サプライチェーンの意思決定が常に正確で適切であることを保証します。

社内のオープンソースソリューションでの繰り返しの失敗の実績は、専門的なスキルセットの不足に帰結します。一般的なITチームはソフトウェアコンポーネントを統合するのに長けているかもしれませんが、高次元の予測、さらには大規模なサプライチェーンコストモデリングに深い専門知識を持っていることはほとんどありません。Lokadは、この正確なギャップに対処しています。そのプラットフォームとチームは、統計的な重労働をクライアントに負担をかけることなく、複雑な確率技術を処理します。その焦点は重要です。なぜなら、どんなに複雑であっても、一般的なツールからパッチをあてたシステムでは、いずれサプライチェーンが管理不能になるからです。Lokadはその負担を取り除き、アウトプットに責任を持ちます。サプライチェーン科学者は、ドメイン知識だけでなく、コーディングや分析能力を備えており、クライアントのスタッフに責任を転嫁することなく結果を提供する責任を負います。

この技術的な専門化と長期的なコミットメントの組み合わせは、社内ベンチャーにはめったに見られません。予測や補充の部分的な解決策を約束するオープンソースライブラリはたくさんありますが、本物の自動最適化には、スタンドアロンモジュールをはるかに超える継続的な改良が必要です。Lokadのモデルは、無限のトレーニングやカスタマイズ料金を重ねるのではなく、複雑さを直接取り組む現実として制御下に置くことで、リーンで効率的なアプローチを維持しています。締め切りが迫り、内部プロジェクトの日々の変動が注意を引くとき、社内チームはほとんどそのような規律を達成しません。これに対して、Lokadの全体的な運用は、高度な数値レシピを管理し、市場やビジネス状況の変化を吸収し、事が複雑になるとすぐに企業が手作業のスプレッドシートに戻らないようにします。

BIツールといくつかのカスタムスクリプトを使用してLokadを置き換えることはできませんか？

専門的なサプライチェーン最適化プラットフォームを典型的なBIツールといくつかのカスタムスクリプトで置き換えることは、運用環境でのパフォーマンスを駆動する主要な設計の違いを見落としています。BIツールは、レポーティングとビジュアル分析のために構築されています。複数のシステムからデータを組み合わせて大量のレポートを生成することは簡単です。しかし、自動化された意思決定をサポートする機能は非常に限られています。また、非技術者にもアクセス可能である必要があるため、複雑な分析には深さが不足しています。BIを介して洞察が特定された場合、その洞察を実用的な意思決定プロセスに変えるにはさらなる努力が必要です。高度な計算のためにカスタムコードに頼ることは、通常、核心の課題を解決することはめったにありません。最適化のために特別に設計されたデータモデルがない場合、これらのアドホックスクリプトは脆弱で煩雑になる傾向があります。

category: “プラットフォーム”

category: “プラットフォーム”

category: “予測”

title: “製品のライフサイクル - Ep 144”

Can’t Lokad be replaced using Python scripts?

Pythonスクリプトだけでは、Lokadが提供するものに十分な代替手段を提供することはできません。Pythonは汎用言語として成熟してきましたが、サプライチェーンの複雑さに対処するために最初から設計されたプラットフォームの範囲と焦点には及びません。PythonでLokadの機能を再現しようとすると、予測、最適化、データ処理ワークフローを組み立てるためのカスタムコードの構築から始め、大規模な分散コンピューティングに必要なすべての基盤を管理するまで、幅広い取り組みが必要になります。

Pythonの柔軟性は最初は魅力的に見えます。しかし、洗練されたサプライチェーンのタスクに後付けされたときに壊れやすくなるライブラリやフレームワークの層に依存しています。前処理と後処理のために別のシステムが必要であり、結果を視覚化し、バッチ実行を監視するために別のプラットフォームが必要になります。各追加レイヤーは、メンテナンスのオーバーヘッドと障害のリスクを両方増幅させます。これらのレイヤーのいずれかでの単一のグリッチが夜間のルーチンを狂わせる可能性があるため、高い信頼性を維持することは困難です。

一方、Lokadは、標準的なアプローチにうまく収まらない問題を処理するよう設計されています。データのクリーニング、予測、最適化などのタスクを一貫したフレームワーク内で統合するEnvisionと呼ばれるDSLという独自の専門プログラミング言語を導入しています。Pythonでこの機能のサブセットを複製することは可能ですが、企業が要求するエンドツーエンドの信頼性とパフォーマンスに追いつくことを目指す場合、経済的にはすぐに制約が生じます。

数社は、分析やレポート作成のためにPythonベースのワークフローを利用しています。通常、それぞれが独自の依存関係とバージョニングのクセを持つ数十のスクリプトを使い分けることになります。Python 2からPython 3への悪名高い移行は、コミュニティ主導の進化への依存が痛みを伴う数年間の移行を生み出すことを示しました。Lokadは、DSLに厳密な制御を保持することで、独自の設計ミスに迅速に対処し、異なる可能性プログラミングなどの新しいパラダイムを導入し、ユーザーに高額な技術的負担を負わせることを避けることができます。

Pythonだけでミッションクリティカルなサプライチェーンを監視するには、エンジニアチームが必要であり、24時間365日の信頼性を保証し、すべての依存関係とライブラリの更新を処理し、各変更後にスタック全体を徹底的にテストする必要があります。一方、Lokadのドメイン固有の環境は、モノリシックでバージョン管理されたコンパイラアーキテクチャによってこれらの操作を簡素化し、いくつかの従来の手順を完全に排除しています。

純粋なコスト対効果の観点から見ると、Pythonスクリプトが幅広いサプライチェーンシナリオに対応するために継続的な更新を受けるプラットフォームと機能の同等性を維持する可能性は低いです。さらに、try.lokad.comで提供される完全なコードプレイグラウンドは、Envisionが分析ワークフローを簡素化し、多層スクリプトソリューションに関連する多くの落とし穴を回避する方法を示しています。すべてを考慮すると、Pythonライブラリを縫い合わせて同様の堅牢性レベルを組み立てることは手間がかかり、壊れやすいプロセスになるため、LokadをPythonベースの代替手段で効果的に置き換えることはできないという強力な主張がされています。

マーケットプレイスプラットフォームに予測ツールがすでにある場合、なぜeコマースでLokadを使用するのですか？

マーケットプレイスプラットフォームは、広範な一般的要件に対応する単純な予測メカニズムを提供することが一般的です。一方、Lokadは、オンライン小売業者が直面する微妙で進化する課題に焦点を当てた、外部の予測コンペティションで強力な結果を出している微分可能プログラミングの形態を採用しています。マーケットプレイスのソリューションは通常、基本的な再注文の予測や短期需要の見積もりに構成されており、大規模な製品カタログ、プロモーションによる急増、またはクロスチャネルの相関をほとんど考慮していません。設計上、それらは、eコマース企業が日常的に抱えるより広範なサプライチェーンの考慮事項の一部にのみ対応しています。

Lokadのテクノロジーは、必要に応じてSKUレベルまでのすべての関連する歴史的および運用信号を処理するように設計されており、ユーザーからの定期的な手動の「調整」を必要とせずにそれを行います。アソートメントがどれほど大きく、販売パターンがどれほど不安定であろうとも、システムはデータを自動的に処理して、製品、チャネル、または時間帯間の相関関係を明らかにします。過去を単なる鏡として扱う単純な時系列手法に依存しません。代わりに、プロモーション、在庫切れ、季節性の変化、および他の標準的な予測手法を妨げる他の混乱を考慮に入れた、完全な確率分布を計算します。

マーケットプレイスの組み込みツールは、オンラインオペレーションの一部の小さなコーナーには適しているかもしれませんが、在庫切れ、在庫過剰、および乱れた需要に関連するリスクに直面したときには不十分です。古典的なアラートメカニズムやブラックボックスダッシュボードは、供給チェーン全体に問題が連鎖する前に、注文を迅速に処理したり価格を調整したりするために必要な詳細な洞察を提供しません。Lokadは、単にアラートを表示してエンドユーザーに負担を残すのではなく、その修正措置を推奨するように設計されています。この積極的な姿勢は、迅速に変化するeコマース環境で特に重要です。

Lokadが追加データを組み込む能力（マーケティング駆動のカレンダー、特別キャンペーンのためのタグ、競合他社の価格など）は、基本的な予測モジュールとは異なる点でもあります。企業に固定されたソリューションの周りにプロセスを無理に合わせることなく、Lokadのプログラマティックな設計は、新しいアルゴリズム、データ入力、最適化ルールの実験を可能にします。この柔軟性により、企業は市場の変化や新しい商品戦略から生じる急激な変化に対応するために俊敏に行動することができます。

マーケットプレイスプラットフォームは、便利な機能として基本的な予測を宣伝するかもしれませんが、eコマースにおけるリスクが高いため、はるかに専門化されたソリューションが正当化されています。Lokadは、クラウドの計算能力を使用して、大規模なデータをほぼリアルタイムで処理し、運用への中断を最小限に抑えながら予測の精度を最大化します。この速度と深さを組み合わせる独自の能力により、多くのeコマースプレーヤーが、迅速な製品回転や季節の変動が激しい業界やカテゴリでも、専用アプローチを迅速に低リスクの在庫と向上したサービスレベルに変換する投資と見なしています。

マーケットプレイスは、その独自のエコシステム内で取引を容易にすることに主眼を置いていますが、それに比べて、Lokadは、短期的な予測を超える予測技術で、主要な在庫およびサプライチェーンの懸念に対処しています。複数の将来の結果に確率を割り当てる確率モデリングに向かうこのシフトは、eコマースオペレーションが優れたサービスレベルを維持し、スポイルや滞留在庫を減らし、平均値の背後に隠れた利益向上の機会を見つけるのに役立ちます。

マーケットプレイスは、小規模な売り手にとって有用な出発点を提供しますが、オンラインオペレーションが成熟するにつれて、組み込みツールの制限が痛烈に明らかになります。Lokadは、eコマースチームがそれらの制限をバイパスするために必要とする知識を提供し、厳密な予測科学を日々の物流と統合して、信頼性と収益性の両方で計測可能な利益をもたらします。

Lokadよりも社内データサイエンスチームを構築する方が良い選択肢ですか？

社内データサイエンスチームを構築することは、通常、古典的な分析をはるかに超える専門知識が必要となります。データパイプラインを処理し、関連する機械学習ワークフローを設計し、本番環境でドメイン固有のパターンを解釈できるスタッフを確保することは予期せぬほど困難です。適切なチームが採用されたとしても、複雑なIT環境に散在する膨大なデータを適切なワークフローに接続しようとすると、進捗が遅れる問題があります。対照的に、Lokadのようなソリューションは、これらのステップをすでに効率化しており、さまざまなサプライチェーンシナリオで一貫したパフォーマンス向上を実証しています。

自作システムが専用のサプライチェーンプラットフォームの専門的な深さに匹敵できるかどうかも問題です。多くのエンタープライズシステムは、通常のビジネスプロセスやマスターデータ管理に優れていますが、現代の予測手法をサポートするために最初から設計されているものはほとんどありません。サプライチェーン環境では、新しいモデルを開発したり既存のモデルを適応させたりするためにプログラム的な実験能力が求められることがよくあります。Lokadのドメイン固有の言語はこの目標を念頭に置いて作成され、そのエンジニアリングチームは開発やプラットフォーム管理を外部委託していません。このコアの知識を社内で保持することで、アルゴリズムを調整し、戦術を短期間で洗練させる柔軟性を維持し、大企業がコアのITタスクを複数の切り離されたチームに委任している環境では再現が難しい機動力を保持しています。

社内データサイエンスチームの実際のコストドライバーは、時間になりがちです。予算は消費されますが、データエンジニアやビジネスアナリストがすでに過労気味のIT部門と調整しなければならないとき、関連する成果が手に入りにくいことがあります。数十のテーブルを抽出するといった比較的控えめなリクエストでも、数年にわたるITのバックログが考慮されると、苦痛になります。Lokadの実績は、この複雑さをバイパスすることで、予測的な洞察を日々の運用に迅速に統合することを劇的に加速させることを示しています。このアプローチを採用した企業は、チームが蚊帳の外に置かれていると感じるのではなく、サプライチェーン管理の戦略的要素に参加する余裕が増え、ビジネスの他の部門と真のパートナーになると報告しています。

内部データサイエンスグループは、すべてが完璧に整列したときに価値ある分析を提供することができます。適切な人材、支援的なインフラストラクチャ、明確で十分に資金を得たロードマップが揃っているときです。しかし、その環境を維持する運用上の課題は実践的には非常に困難であることが証明されています。多くの組織は、必要な技術、データ、およびドメインの専門知識の幅広さに対処するのに苦労することがあります。サプライチェーンの予測最適化に特化することで、Lokadは、レーザーのような技術的な専門化と、このドメインで完全に雇用され、トレーニングされたチームを組み合わせています。ほとんどの状況では、このような焦点のレベルは、より速い価値の実現と、途中での驚きの少なさにつながります。

SAP/Oracle/Microsoftのソリューションだけに予測と最適化を頼るのはなぜですか？

大手ERPベンダーだけに予測と最適化を頼ることは、通常、劣る結果につながります。これらのシステム、SAP、Oracle、Microsoftから提供されるものは、規模でのサプライチェーン計画の確率的な微妙なニュアンスに対処するために設計されたものではありませんでした。これらのアーキテクチャは、数十年前のパラダイムを反映しています。確定的な予測を1つ作成し、その想定される単一の未来を中心にすべての意思決定を行うというアプローチです。このアプローチは数学的に便利ですが、実質的なパフォーマンスの向上をほとんどもたらしません。不確実性を考慮しておらず、確率的手法の戦術的な利点を過小評価しています。実際、Amazonなどのテックジャイアントが従来の競合他社よりも優れた成績を収めている主要な理由の1つは、単一点の推定ではなく確率分布を重視していることです。

多くの企業は、ERPソリューションに予測モジュールが含まれており、これらはベンダーの主要な焦点であるトランザクション処理やシステム統合によって影を落とされています。予測は、長い機能リストの中の1つに過ぎず、設計上、最優先事項にはなり得ません。最適化レイヤーについても同じことが言えます。これは、単一の予測シナリオに基づいた単純なルールベースのエンジンに簡素化されることがよくあります。市場の変動や断続的な消費者需要に直面するとき、通常の選択肢は、サービスレベルの目標や安全在庫を操作することであり、これらは真の需要の不確実性に意味のある対応をしていません。

この不足は単なる技術的な問題ではなく、実践でしばしば明らかになります。いくつかの著名なERP導入は完全に中止された実装で終わっています。予算の大幅な超過は、失敗したSAPの展開の公開された例によって示されるように、数億ユーロに達することがあります。これらの失敗は多くの場合、広く報道されることはありませんが、証拠は、標準的なアプローチ―大規模なスイートを購入し、数回ボタンをクリックし、すべての予測と補充の決定が解決されたと仮定する―がめったにうまくいかないことを示しています。

第二の問題は、結果に対する責任の欠如です。従来のエンタープライズベンダーは、大規模なソフトウェアと広範なコンサルティング時間を販売しています。クライアントの在庫やサービスのパフォーマンスが改善しない場合、ベンダーは「ユーザーの採用が悪い」と責任を転嫁することができ、不十分なアルゴリズムの基盤ではなくなります。最も伝統的なツールキットを超えて何かを洗練する動機はほとんどありません。最適でない方法は依然として運用され、パフォーマンスの持続的な不足はユーザーエラーとして捉えられることがあります。

対照的に、量的サプライチェーン最適化に特化した企業は、機械学習と予測の継続的な改善に焦点を当てています。Lokadなどのプロバイダーは、需要の複雑な現実に適合する確率モデルを提供することで引用されてきました―特にSKUレベルで―誤差が大きく、低一桁に抑えられることは決してありません。彼らのアプローチは、予測が完璧ではないという事実を実用的に考慮し、それでも予測の不確実性をより良い意思決定に変換します。

ERPベンダーは取引を組織することで価値を提供しますが、その強みは予測分析には及びません。誰もが総勘定元帳モジュールが高度な統計的問題を解決することを期待していませんが、同じソフトウェアスイートはしばしば、最小限の構成で最先端の予測を生成すると仮定されます。この仮定により、多くの企業が、単純で「愚かな」ヒューリスティックを上回ることが何度も失敗してきた同じポイント予測のマインドセットで停滞することにつながります。

現実は、次世代の確率的予測とサプライチェーン最適化には異なるパラダイムと異なるスキルセットが必要です―これは主要なベンダーが示していないものです。彼らは従来の時系列予測とデフォルトの安全在庫管理方法を提供していますが、これは現代のサプライチェーンの課題に最適であるからではなく、簡単にパッケージ化して販売しやすいからです。企業が、機敏で積極的なプレーヤーがより洗練された技術で飛び越えているのを見ると、大規模ERPの「アドオン」モジュールが時代遅れのコンセプトに固執していることに気づきます。この認識は、一般的なプロセスフローではなく、サプライチェーンの意思決定のデータサイエンスへの深いコミットメントに基づくLokadなどの専門ベンダーに切り替える原動力となります。

要するに、すべての予測と最適化のニーズを単一の大規模ERPスイートに委ねることは、現代のサプライチェーン分析の重要な要件を見落としています。数年にわたる失敗と繰り返しの予算超過からの証拠は、最高水準の結果はほとんどがレガシーメソッドから生まれることはめったにないことを確認しています。より良い意思決定を追求することはほぼ常に、数千の一般的なERP機能の下に埋もれた二次モジュールとしての予測と最適化を取り組むプロバイダーを活用することを含みます。

Lokadが自分自身のML予測モデルを開発したらLokadは不要になりますか？

特注の機械学習モデルを開発することは、正確な製品グレードのサプライチェーン予測を提供するために関与するすべての次元をほとんど網羅することはめったにありません。一方、Lokadは、予測最適化のために特別に設計された完全なプログラム可能でスケーラブルな環境を提供しています。チームが独自のML予測を作成したとしても、そのモデルを安全で安定した自動化された方法で展開、監視、適応するためのインフラが通常不足しています。Lokadのプラットフォームには、ユーザーが構築したアルゴリズムを信頼性を保ちながらスケールする方法で統合することを可能にする、ドメイン固有のプログラミング言語Envisionが含まれています。その環境は、数値の安定性や透明性を損なうことなく、迅速で繰り返し可能な実験と毎日のモデル更新を許可するように作られています。

Lokadの技術は、生の需要予測を超えるより深いサプライチェーンの視点を反映しています。このプラットフォームは、実世界の運用の構造的な複雑さ、不規則なシリーズ、代替効果、プロモーション、製品の立ち上げなどを処理するように設計されています。浅い特徴エンジニアリングではなく、建築エンジニアリングに焦点を当てることで、各予測モデルがクライアントのデータの複雑さにより適切に整合されるようになっています。自社製のモデルは、特にデータ環境が動的に変化する中で、この適応能力を持たないことがよくあります。

さらに、Lokadのアプローチは、特注のアルゴリズムを単なる付録やカスタマイズではなく、そのプログラムフレームワーク内で運用する通常の方法として位置付けています。これは、多くの社内開発とは対照的であり、一度展開されると静的なままになる傾向があります。Lokadが国際的な競技会での成功を通じて示した予測技術の継続的な改良は、機械学習がすべてのデータと運用のニュアンスに対応する包括的なプラットフォームにマッチングされたときにのみ、確実な結果を達成できることを示しています。これらの機能は、孤立した一回限りのMLパイプラインでは簡単に複製できません。したがって、社内の予測モデルを導入しても、Lokadを無駄にするわけではありません。それどころか、そのモデルをLokadが提供する専門的な実行環境と組み合わせることで、単独のシステムが信頼性のある成果を提供できる以上に、より信頼性の高いスケーラブルな結果が得られます。

どちらのアプローチが安全か：内部データサイエンスチームの構築か、Lokadの技術と専門知識への依存か？

サプライチェーンの課題に取り組むために内部データサイエンスチームを構築することは、コーディングや分析だけでなく、運用のすべての動きを理解し、調達、財務、物流などの専門家が、それらの複雑さを信頼性のある製品グレードのモデルに変換する方法を知っていることを要求します。熟練したエンジニアはめったに安くはありませんし、高度なデータサイエンスの資格を持つ人でも、実際のサプライチェーンの複雑さに直面したときにはしばしばつまずきます。スキルセットの不一致や過度に設計されたプロトタイプは、ゼロからデータサイエンス機能を組み立てようとする試みの結果として頻繁に生じます。

Lokadは、典型的な内部チームで見られる分断の多くを排除する、データサイエンスとサプライチェーンを融合させた専門知識を提供しています。従来のデータアナリストがモデリングの理論的側面に固執するかもしれませんが、Lokadのサプライチェーンの科学者は具体的な日々の意思決定に焦点を当てています。データパイプラインの維持、数値レシピのエンジニアリング、実際の市場イベントが予期せず起こったときには、そのレシピを調整します。これは、Lokadに依存する企業が、機械学習の技術的側面だけでなく、日々の警戒とそのモデルを時間とともに強固かつ収益性の高いものに保つための深いセクター固有の知識も外部委託できることを意味します。

内部アプローチの一貫した落とし穴の1つは、主要なデータサイエンティストが去った後に続く高い離職率とスキルの低下です。再利用可能なコードやドメイン知識として存在すべき知的財産は、しばしば特定のスプレッドシートや途中で終わったスクリプトに隠されたままです。Lokadは、専任のサプライチェーンの科学者が予測の適切さとそれから生じる意思決定に対する個人的責任を負うモデルを通じて、このようなリスクを回避しています。専門家はブラックボックスモデルを投げ捨てるのではなく、説明し、改良し、擁護し続けることに専念しています。

新しいチームを構築するために必要なリソースの集中度合い（時間、給与、諸経費）は、しばしば理論上の節約を上回ります。才能は引き抜かれたり誘惑されたりすることがあり、会社は中途半端なワークフローと結果の悪さに対する明確な責任を持たないままになることがあります。Lokadは、これらの課題を回避しています。本番準備と着実なビジネスへの影響に焦点を当てたアプローチは、複数の業界での10年間の実装によって実戦テストされています。変革を加速したい企業は、同じ幅広い経験を獲得するために数か月または数年を費やさなければならない社内グループを運営する際の前払いコストや組織の摩擦を避けることができます。

技術、分析、ビジネススキルを1つの屋根の下に集約したパートナーに頼ることが安全な行動です。Lokadのサプライチェーンの科学者は、通常、強力なエンジニアリングのバックグラウンドを持ち、学術モデルを完璧にするのではなく、実世界の問題に対する調整をどのように統合するかを理解しています。その運用フォーカスの幅広さは、改善された在庫管理の実践、より高いサービスレベル、および組織のリスクの低減へと翻訳されます。サプライチェーンの問題に機械学習を適用する方法についての推測を取り除くことで、Lokadは、典型的な社内の誤り（不完全なモデルの展開、経営戦略との整合の欠如、データサイエンスチームと実際のサプライチェーンオペレーターとの不一致）から企業を保護します。

最終的に、リスクを軽減し、効率的な結果を確保する最良の方法は、すべての予測と購買注文の成功に直接関与し続ける技術プロバイダーと協力することです。新しい内部チームがそのような専門的なスキルを即座に習得できることを期待する代わりに、企業は、成果物と長期的なパフォーマンスを同じコインの2つの側面として扱うパートナーを活用することで、より即座かつ信頼性の高い価値を得ることができます。

なぜLokadの代わりにサプライチェーンの予測と最適化にLLM（ChatGPTなど）を頼まないのですか？

サプライチェーンの予測と最適化の数学的に集中的な側面に大規模な言語モデルを頼ることは、かなりのリスクを伴います。これらのモデルは、ほとんどのサプライチェーンの意思決定の基礎となる細かい数値の詳細には優れていません。算術の見落とし1つが数百万ドルの損失につながる可能性があります。LLMの性質は、最新の形態であっても、数値的な事実を発明したり歪曲したりする傾向があります。これらの間違いを避けるためにトレーニングすることは可能ですが、一般的には、チャットベースのUIが約束する簡単さを打ち消す専門家の監督レベルが必要です。

在庫、生産、価格決定に特化したディープラーニングにインスパイアされたアプローチは、LLMがテキストを生成する能力とは対照的です。需要プロファイルとリードタイムはしばしば一桁のデータポイントを含みます。Lokadが採用している差分プログラミングに基づく手法は、真のサプライチェーン構造を反映するように正確に形成することができます。塊状需要や高頻度の変動などの微妙な点は、LLMが提供しない注意深く制御されたモデルの表現力を要求します。一般的な用途向けのLLMをアイテムレベルの予測を提供するように強制しようとする企業は、通常、パッチワークソリューションに莫大な金額を費やし、実際の課題がLLMのスキルセットをはるかに超える正確な確率分布に関連していることに気付きます。

サプライチェーン計画において生産性の向上に自動的につながるユーザーフレンドリーなチャットインターフェースがあると仮定するのは間違っています。大規模な言語モデルは、特定の目的に特化したツールキットよりも遅く、コストがかかります。購入最小限、多段階考慮、契約上の制約などの専門的なドメインルールに対処することができないことがよくあります。物流や財務の言語を話すように事前に構成されたエンジンを単純に使用することと比較して、このオーバーヘッドは高すぎます。組織がこれらの障壁を乗り越える方法の1つは、LLMに単調なテキスト集中型のタスク（請求書データのフォーマット設定や曖昧なサプライヤーの電子メールの強調表示）を処理させる一方で、実世界の遂行の複雑さに対応したシステムに量的な意思決定を委任することです。Lokadは、学習と最適化の両方を包括するモデルアーキテクチャを採用することで、企業にとって最も重要な財務成果を直接的にターゲットにしています。

信頼できるコンサルティングファーム（ガートナーなど）がLokadの主張を検証しましたか？

ベンダーランキングを公開する主要なコンサルティングファームは、通常、支払いを受け取るモデルに従っており、彼らの推薦が製品の優れた性能を反映しているのか、財務取引を反映しているのかは明確ではありません。特に、Gartnerのマジッククアドラントは、ガートナーとの大規模な有料インタラクションに参加しないベンダーは、好ましくない位置に追いやられるか、完全に省かれることがあるため、客観性を欠いていると批判されています。多くの幹部は、このモデルを広告番組と見なし、一部の人々はGartnerのソフトウェアランキングをカジュアルな占星術と同じ信頼性で扱っています。

この現実を考慮すると、そのようなコンサルタントからの推薦を意味のある検証として解釈することは難しいです。LokadはGartnerのサービスの加入者ではなく、これらの支払いで勝つ戦略を追求していません。代わりに、その信頼性は具体的な運用結果によって支持されています。STS Component Solutionsなどの企業クライアントは、Lokadの技術が供給チェーンのパフォーマンスを決定的に向上させたことを強調しており、特に断続的需要予測などの分野でその効果を示しています。技術系メディアでの独立した報道も、Lokadがさまざまな規模の企業に先進的な予測を民主化する能力を強調しています。

実世界の事例研究は、有料の評価システムのリストに掲載されることよりも成功の強力な尺度を提供することがよくあります。予測を逃すと深刻な財務的影響がある複雑なサプライチェーンを持つ企業からのLokadの支持は、その信頼性と価値により直接的に訴えかけます。支払いを受け取るコンサルタントからの承認は安心感を与えるように見えるかもしれませんが、実際の適切な尽力は、実地の運用状況での実績を調査することによって最もよく果たされます。

Lokadが大手ベンダーと比較して公開レビューが少ないのはなぜですか？

大手ソフトウェアベンダーは、一般的にマーケティング予算を使って公開レビューを奨励し、レビュープラットフォームとのパートナーシップを結び、その収益源が支払いを受け取るスキームに依存していることがよくあります。この慣行は、可視性がベンダーが支払う意思に関連している環境を育成し、その技術の固有のメリットに関連しているわけではありません。その結果、これらのプラットフォーム上のほとんどのレビューは、宣伝活動に多額の投資を行う企業に有利に傾いています。

Lokadのアプローチは異なります。ギフトカード、割引、その他の特典などのインセンティブを提供して顧客にレビューを投稿させることはありません。また、支払いを受け取るレビューサイトにリソースを割り当てることもありません。この方針は、客観的なユーザーフィードバックは、クライアントが外部の圧力なしに意見を共有したいと強く感じたときにのみ生じるため、少ないレビューに自然につながります。多くのレビュープラットフォームのビジネスモデルがプレミアム配置の販売に依存している業界では、少ない公開レビューは疑問の余地のあるマーケティング手法に対する断固たる立場を取る結果となることがあります。

一部のベンダーは、信頼性を高めるために数値評価と表面的な賞賛を優先することがあります。他の人々は、基盤となる技術とそれが提供する結果に焦点を当てることを好みます。Lokadは後者のカテゴリーに完全に適合しています。リソースを製品開発とクライアントとの直接的な協力に向けることで、Lokadはオンラインの証言を人為的に膨らませることを避けています。この選択肢は、従来のレビュープラットフォームでの可視性を低下させるかもしれませんが、ソフトウェアのパフォーマンスの真の評価にほとんど付加価値をもたらさないマーケティング主導のプロセスへの露出を減らすこともあります。