2024年ガートナー・マジック・クアドラントのサプライチェーン計画ソリューションに関する批評的レビュー、2025年4月

By Léon Levinas-Ménard

Last modified: April 5th, 2025

はじめに

2024年のガートナー・マジック・クアドラント（MQ）は、「ビジョンの完全性」と「実行能力」によってトップのソフトウェアベンダーをマッピングすることを目的としていますが、この形式は客観性の幻想を持っています。しかし、実際には、このMQはガートナー自身のインセンティブや業界のレガシーの荷物について、本物の技術的メリットよりも多くを教えてくれます。この批評的なレビューでは、光沢のあるクアドラントの裏側を真実を求める懐疑的な視点で見ています。私たちはMQの方法論と構造を分析し、ランキングを歪めるペイ・トゥ・プレイのダイナミクスから、数十年前の「恐竜」ベンダーの過剰表現まで、システム的な欠陥を暴露しています。私たちはリーダーズ・クアドラントを精査し、曖昧なマーケティング主張（膨張したROI数字、技術的詳細のない魔法のAI/MLの約束、「ブラックボックス」の自動化）を指摘し、ベンダーの物語の内部の矛盾（例：リアルタイムの計画を誇る一方で、巨大なアソートメントを最適化すると主張することは、現実世界のコンピューティングでは計算上非互換である）を強調しています。常に、深い技術的論理と独立した分析（Lokadの2021年から2025年の研究を含む）を活用して、煽情を排除しています。また、MQが省略している点にも焦点を当てています - これらのソリューションの頻繁な失敗した実装や、ガートナーのゲームに参加しない、破壊的で科学的に厳密なベンダーの不在など。目標は、ガートナーのサプライチェーン計画ソフトウェアの景観に対するビジョンに挑戦し、読者がクアドラントの心地よいが誤解を招く単純さを見抜く力を身につけることです。

マジック・クアドラントの方法論：構造、偏り、ペイ・トゥ・プレイ

ガートナーのMQは公平な評価として提示されています：2つの軸、「実行能力」（y軸）と「ビジョンの完全性」（x軸）を持つきれいなチャートです。理論上、望ましい右上の「リーダーズ」クアドラントにあるベンダーは、強力な実行と説得力のあるビジョンの両方を持っています。しかし、これらのランキングの背後にあるプロセスは中立的ではありません。ガートナー自身の説明によると、基準には製品の能力、顧客体験、市場への対応、戦略などが含まれています - アナリストに幅広い裁量を与える高度に質的な要因です。ガートナーのような主要なアナリスト企業が**「ペイ・トゥ・プレイ」モデルで運営しており、彼らの推薦は製品の優秀さよりもベンダーとの関係を反映していることはエンタープライズソフトウェア業界のオープンな秘密です¹。LokadのFAQの1つが率直に述べているように、*「ガートナーとの重要な有料インタラクションに参加しないベンダーは、通常、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ります。」*その結果、マジック・クアドラントは、支払いを行う人々のためのインフォマーシャル**として機能し、厳格な評価ではなく、多くの幹部がこれらのランキングを「カジュアルな星占いに割り当てる信頼性と同じくらい」扱っています²。

このシステム的な偏りは、競合他社からの非難だけでなく、ガートナーがビジネスを行う方法によっても裏付けられています。ベンダーはアナリストとの関係に多額の投資を行っており、ガートナーの調査サービスを購入したり、アナリストにブリーフィングを行ったり、再印刷権を購入したりしています。MQのポジションはより多くの関与で向上する可能性があることをよく知っています。ガートナーはもちろん、応報応酬を否定していますが、個々のアナリストが客観性を追求していても、利益相反は避けられません。Joannes Vermorelが指摘したように、これらのベンダー評価には*「中立性の見せかけ」*がありますが、実際には「利益相反が非常に顕著で、中立性は得られない。得られるのは勝つために支払うことだ」と述べています。³ ⁴ 行動規範やアナリストのファイアウォールでも微妙な圧力を完全に取り除くことはできません。Vermorelが指摘するように、商業的な利益が大きな影響を与えると、意図の良い人々でさえ無意識の偏見を示すことがあります。⁵ ⁶ MQの文脈では、これは大手ベンダーが大規模なマーケティング予算とガートナーのサブスクリプションを持っているため、システム的に好まれることを意味します。真に独立した分析の不在はモデルに組み込まれており、ガートナーの収益は「客観的に」ランク付けされている企業から得られています。

ビジョンと実行 - 成功を定義するのは誰か？

MQの2つの軸は、ベンダーの「ビジョン」と「実行」を表しているとされていますが、これらの概念は曖昧です。サプライチェーンプランニングソフトウェアにおける大胆なビジョンとは何でしょうか？多くの場合、それはガートナーのアナリストがベンダーのブリーフィングや市場のキーワードで聞いている内容です。たとえば、ロードマップにすべてのトレンディな頭字語（AI/ML、デジタルツイン、リアルタイムIBSなど）があると、ビジョンボックスをチェックされますが、製品がそれらを本当に提供しているかどうかは別です。**逆に、本当に新しいアプローチを持つベンダーは、ガートナーの「良いものの見え方」の事前に構築されたテンプレートに合致しない場合、低く評価されるかもしれません。**実行能力はしばしばサイズに帰着します：顧客数、グローバルな存在、実装パートナーネットワーク - 基本的にはマーケティングリーチと企業の販売実行のプロキシであり、実際の成功した成果ではありません。これにより、MQは、技術革新的な中小企業（より優れたアルゴリズムを持っているかもしれませんが、大規模な参照が少ない）に不利な方向に歪み、実装がしばしば期待を下回る場合でも、大規模なインストールベースを持つ既存の企業に有利に働きます。

ガートナーのスコアリングは、透明性のある方法で展開の実世界での成功率を考慮していません。ソフトウェアの100部を販売して80部が失敗しても、「実行能力」が高いと評価される可能性がありますが、10部を販売して10/10が成功したベンダーは、実行能力が弱いと見なされるかもしれません。したがって、MQの方法論は、質を量よりも優先する罰則です。ガートナーの評価がこれらの失敗を無視しているため、ベンダーのマジック・クアドラントのポジショニングにほとんど影響を与えません。「実行能力」軸は価値を提供する尺度ではなく、主に市場浸透とベンダーのスタミナの尺度です。これはリーダーの四分位の意味を疑問視します：名目上の実行、実際にはそうではない。

四分位の偽の客観性

MQの形式自体、つまり四分位グラフィックは、ベンダーが厳密に測定されて直交座標系のチャート上にプロットされたかのような科学的分析の雰囲気を醸し出しています。これは誤解を招くものです。データ駆動型の散布図とは異なり、マジック・クアドラント上の位置は、ガートナーが完全に開示しない加重スコアリング基準や、最終的には主観的な判断の結果です。視覚的な単純さ（右上が誰で左下が誰か）は、多くの主観的な選択肢を隠しています。また、コンテキストを無視した一律の比較を強制します：ある種の企業にとっての「リーダー」が別の企業のニーズにとっては最悪の選択肢かもしれませんが、それでもMQは一方を普遍的に優れていると描写します。多面的な製品を1つの点にまとめることで、微妙なニュアンスが失われます。たとえば、ベンダーが予測に優れたソリューションを持っていても、生産スケジューリングには平凡なものを持っているかもしれませんが、それを1つのX–Yポイントでどのように反映させますか？ガートナーの答えは、それを効果的に平均化し、その年に好きな基準で重み付けすることです。その結果、読者を差異が単なる増分であると思わせる区別のぼやけが生じます。四分位形式は怠惰な解釈を促します。「右上が最高で、左下が最悪」という考え方で、トレードオフや特定の能力を理解するための苦労を迂回します。Vermorelが皮肉ったように、「マジック・クアドラントは、その名が示すように、最高の迷信であり、最悪の偽科学です。」⁷ この厳しい表現は、四分位グラフィックが厳密な研究よりもむしろマーケティング劇場であることを強調しています。

レガシー・ベンダーがリーダー四分位を支配

サプライチェーンプランニングの2024年MQを見ると、リーダー四分位は事実上、レガシー・ベンダーの同窓会のように見えます。Kinaxis、Blue Yonder、Oracle、OMP、Logility - これらの企業（またはその前身の名前）は何十年もの間存在しています。 Kinaxisは1980年代に設立されました（WebPlanとして）、Blue Yonderは1985年に遡ります（JDA Softwareとして）、OMPは1970年代に、Logilityは1990年代に、Oracleは現代のIT自体と同じくらい古いです。彼らの継続的な存在は、持続的な卓越性を示す可能性があるかもしれませんが、それはガートナーの基準が本質的に規模と長期性を好むことを示しているかもしれません。歴史は後者を示唆しています。 これらの既存企業は、単に優れたテクノロジーだけでなく、積極的な買収とポートフォリオの拡大を通じて、顕著になったものです。Blue Yonderはその一例です：それは*「長期にわたるM&A活動の結果」であり、「ほとんどが時代遅れの製品の無秩序なコレクション」が1つのブランドの下にあります⁸。ガートナーのMQは、Blue Yonderを「包括的なマイクロサービスアーキテクチャ」を持ち、完全なエンドツーエンドスイートを持つリーダーとしてリストアップしていますが、そのスイートの大部分は古いツールから縫い合わせられています。エンタープライズソフトウェアはM&Aを通じて魔法のように統一されるわけではありません。統合は難しいものであり、Blue Yonderのスタックはその継ぎ目を示しています。ベンダーのLokadの調査によると、Blue Yonderはマーケティングで「AI」を目立たせていますが、「主張は曖昧でほとんど内容がない」です。実際、Blue Yonderの公開技術資料からのわずかな手がかり（たとえば、いくつかのオープンソースプロジェクト）は、基本的なARMA予測モデルなど、「2000年以前のアプローチを示唆しています」*⁹。つまり、リーダーが裏で20年以上前の予測技術を使用しているにもかかわらず、「AI」を煽っている状況です。これは難しい問題を提起します：Blue Yonderは技術的な優位性のためにリーダーなのか、それともレガシーの勢いのためなのか？ ガートナーのレポートはこれを尋ねませんが、懐疑的なレビューが必要です。

KinaxisとOracleも示唆に富んだ例です。RapidResponseプラットフォームで有名なKinaxisは、ある種の先駆者であり、多くの競合他社よりもはるかに前に高速でインメモリの「同時計画」を導入し、引き続きSales＆Ops Planningで非常に人気があります。しかし、それもまた進化を続けるレガシープレーヤーです。歴史的に、Kinaxisはコアでは高度な統計またはML予測を提供していませんでした。ユーザーは予測をインポートするか、簡単な方法を使用する必要がありました。数年前、Kinaxisはこのギャップに気付き、確率ツールを買収/提携を通じて追加し始めました（例：AI予測のためにRubikloudを買収、在庫最適化のためにWahupaと提携）¹⁰ ¹¹。これらは前向きな動きですが、基本的にKinaxisは他の企業が持っていたAI/ML機能に追いついており、それを別々のモジュールに統合しています。これは技術の整合性の問題を提起します - Kinaxisの新機能は「ボルトオン」であり、「技術スタックの整合性の問題を提起する」¹¹。これらの確率モジュールが深く統合されているか、単なる表面的なアドオンであるかはまだ見ているところです。MQの物語では、Kinaxisは「実行能力」と10年間の成功によってトップランクになっていますが、深い技術的監査はハイブリッドに進化する決定論的なレガシーアーキテクチャを示しています。また、Kinaxisにスピードを与えるインメモリアプローチは、大規模な展開が直面する制約をもたらします - データが増えるにつれて*「ハードウェアコストが高く、スケーラビリティの制限が発生します（大規模な展開には膨大なRAMが必要です）」*¹²。この微妙な点は、ガートナーの「実行」の評価から抜け落ちています。MQを読むプランナーは、Kinaxisがリーダーの地位を持っているため安全な選択肢だと考えるかもしれませんが、彼らのサプライチェーンデータが膨大である場合、コスト/パフォーマンスの壁にぶつかったり、Kinaxisのリアルタイムシミュレーションを使用するために膨大なハードウェア投資が必要になるかもしれないことに気づかないかもしれません。これらの現実は、ガートナーの記事にはほとんど表れません。

Oracleが2024年のリーダーとしての選出は、既存の地位への一つの示唆です。OracleのSCPソリューションは、その広大なCloud SCMスイートの一部です。ガートナーはOracleの*「コンポーザブルアーキテクチャのビジョン」と「任意の詳細レベルで計画できる能力」*を賞賛しています¹³。しかし、それはパンフレットのように読めます - 「任意の詳細レベル」での計画は素晴らしいように聞こえますが、経験豊富な実務家は、極めて高い粒度（たとえば、複雑な制約を持つSKU-店舗レベル）で計画することが瞬時に行われるわけではないことを知っています。計算上のトレードオフがあります：計画を速く行うために集約するか、詳細に計画するためにより多くの時間（または計算能力）をかけるかです。Oracleも他社と同様に、円を四角にすることができると暗示しています。おそらく彼らのクラウドは古いシステムよりも多くを処理できるかもしれませんが、全粒度での主張が何の影響もないとは信じがたいです。これは一般的な傾向を反映しています：レガシーベンダーが「クラウドAIプラットフォーム」として再ブランド化されていますが、その下には依然として制約に苦しんでいます。Oracleはこれまでに多くの企業を買収し（需要計画のためのDemantra、G-Logなど）、それらを統合してスイートを構築してきました。称賛すべき点は、Oracleが近代化を図るために投資してきたことですが、再びMQの要約には、クライアントの展開で実際にその「コンポーザブル」ビジョンを実現するのにどれだけの年数とコンサルティング時間がかかるかということは触れられていません。

MQリーダーまたは全く登場しない レガシーベンダー が注目されることもあります。たとえば、SAPは2024年においてはチャレンジャーにすぎず（ERPの巨人であるSCP製品、IBPを持つにもかかわらず）、MQリーダーには登場しません。Inforは、MerciaやPredictixなどを買収した大手ERPプレーヤーでありながら、2024年のMQには一切登場しません。なぜでしょうか？おそらく、Inforの焦点が変わったため（またはGartnerの評価に参加しなかったため）です。Lokadのベンダー調査によると、Inforは2016年にAI予測専門家であるPredictixを買収しましたが、Inforのスイート内で*「予測の視点は二級市民のままでした」* ¹⁴。Predictixの推定される高度なML技術は*「優先度が下げられ」、「それらの手法が2000年以前の予測モデルを上回る可能性は疑わしい」とされ、Inforの*「AI」の主張も疑わしい**とされています ¹⁵。要するに、Inforの計画革新は挫折し、そのためMQには登場していません。これは実際にはGartnerの信頼性を支持する一撃です - 彼らは大手企業が遅れを取ったときにも気にしませんでした。しかし、これはまた、買収がどこにもつながらないことを強調しています：AIスタートアップを買収しても、中核企業が統合して実行できなければリーダーシップが保証されるわけではありません。皮肉なことに、リーダーズ四半期に留まる企業は、類似した買収重視の歴史を持っています（Blue YonderはJDA/i2/Manugistics、Logilityは最近GarvisとStarboardを獲得、KinaxisはRubikloudなど）が、それでもGartnerは彼らに疑念を持ち続けています。レガシーベンダーの過剰表現は、過去の市場シェアとGartnerとの関係が現在の技術的優位性をしばしば凌駕することを示唆しています。

ハイプ vs. リアリティ：リーダーズ四半期での疑問のある主張

サプライチェーンプランニングのマーケティングフラフは伝説的であり、MQのライティングはしばしば極度の懐疑を引き起こすベンダーの主張を反映しています。リーダーたちに共通するパターンは、高いROIや変革的成果を自慢することです - 通常、具体的な証拠なしに。たとえば、多くのベンダーが、自社のソリューションを導入した後に「在庫削減30％、サービスレベル98％、生産性向上90％」などの数字を誇示しています。かつてはアナリストによく引用されていたToolsGroupは、現在はニッチプレーヤーですが、「90％以上の製品入手可能性、在庫削減20-30％、作業量削減40-90％」などの結果を広告してきました。これらの数字はおそらくどこかのクライアントで実現したものでしょうが、それらが組み合わさるとあまりにも良すぎると思われます。Lokadの分析によると、そのような統計は通常、チェリーピックされている可能性があります：「おそらく、それらの高い数字のいずれかを達成した異なるクライアントから来ており、すべてを同時に達成したクライアントはいない」 - 誰もが一度にすべての利益を期待すべきではありません ¹⁶。現実には、トレードオフがあります。在庫を20％削減するかもしれませんが、その結果、サービスレベルが低下するかもしれません。しかし、MQは、リーダーの「価値を提供する能力」を賞賛する際に、ほとんどそのような注意書きを含みません。それは通常、ベンダーが提供する成功事例を反映しています。その結果、期待が膨張します。MQでKinaxisやBlue Yonderについて読んでいるサプライチェーンのエグゼクティブは、これらのツールが問題を自動的に解決し、迅速なROIをもたらすと考えるかもしれませんが、実際には実装が苦戦し、利益がある場合でも、長期の変更管理の取り組みの後に得られるかもしれません。

予測精度とAIのもう1つの熱い分野は、ますます多くのベンダーが「AIを活用した予測」として需要予測を劇的に改善すると主張していることです。しかし、具体的な内容はほとんど常に欠けています。Blue YonderやLogilityの宣伝文にはAI/MLが言及されており、Kinaxisは「Planning AI」について語っていますが、Gartnerの要約では、彼らのAIがどのように異なるかや証明されているかについての詳細を要求していません。その一例が「需要センシング」という概念です - 予測を調整するために非常に近い将来のデータを使用するための流行語です。ToolsGroupはこの用語を使用しており、他の企業も同様です。しかし、Lokadの調査によると、「‘需要センシング’に関する主張は科学的文献で裏付けられていない」とのことです。基本的にはマーケティング用語であり、ベンダーが需要センシングと呼ぶものが、良い短期統計ができることを超えて一貫してより良い予測をもたらすという証拠はほとんどありません。同様に、あるベンダー（ChallengerであるJohn Galt Solutions）は、競合他社よりも正確な独自のアルゴリズム「Procast」を自慢していますが、公的な証拠は提供していません - 実際、このアルゴリズムがM5予測コンペティションの上位ランクになかったことは、オープンソースの手法が優れていたことを示しています。おそらく、John Galtの秘密のソースは、FacebookのProphetやHyndmanのRパッケージのような純粋な精度で勝るわけではないのですが、MQの解説ではそれが明らかにされません。これらのことを明らかにするには独自の調査が必要です。MQのVision軸は、アプローチが革新的かつ統計的に妥当であるかどうかに関係なく、ベンダーがAIと分析を持ち上げることを報われる傾向があります。o9 Solutionsを考えてみてください：昨年（2023年）Gartnerはo9をリーダーの四分位に位置付け、その「デジタルブレイン」プラットフォームとしての熱狂の強さに一部よっています。しかし、2024年には、o9はVisionaryに後退しました。何が変わったのでしょうか？おそらく、Gartnerがo9のいくつかの大それた主張が証明されていないと気づいたのです。Lokadがo9を調査した結果、*「その多くの[AI]主張（たとえば、その知識グラフが予測を独自に改善するという主張）は、科学的な裏付けがない」と述べています。実際、o9の公に見える技術コンポーネントの分析では、「その大きな’AI’ブランディングを正当化するだけの根本的に新しいものはほとんどない」*とのことです。これは一般的な話です：マーケティングが現実を追い越している。Gartnerは、その点で一定の評価を受けていますが、o9のように、初めはベンダーをリーダーとして位置付けることでその熱狂をいくらか増幅させた後に調整を行います。このフリップフロップは、MQがどれだけ主観的であるかを強調しています - 1年はビジョナリー、次の年はリーダー、そして再びビジョナリーに戻る - これは安定した、基準に基づいたプロセスに対する信頼を損なうものではありません。

Leaderベンダー全体に広がっている最も誤解を招く主張の1つは、「リアルタイムでエンドツーエンドの計画」という考えです。この表現は、供給チェーン全体で真に最新の同期された計画を持つことができるということを示唆しており、おそらくリアルタイムで自動的に調整することさえ可能です。KinaxisとBlue Yonderの両社は、同時または連続した計画に関する言語を使用しており、GartnerのOracleに関するテキストでは、「任意の詳細レベルでの計画」と強調されており、Kinaxisは自動化と整合性を称賛されています。矛盾点はスケール対スピードのトレードオフにあります。大企業にとって、「任意の詳細レベル」とは、何百万ものSKUロケーションの組み合わせ、複雑な多層制約、季節性などを意味することができます。その範囲でさえ最適な計画を毎日達成することは、膨大な計算作業です。今日のアルゴリズムやハードウェアでは、リアルタイムで行うこと（データが変更されるたびにサブセカンドまたは瞬時の更新）は、詳細性や最適性を犠牲にしない限り、ほぼ不可能です。Kinaxisは、高速な再計算のためにインメモリアーキテクチャを使用してこの問題に対処していますが、彼らにも限界があります（巨大なRAMが必要であり、一部の計算を簡略化する必要があります）¹²。Blue Yonderの「Luminate」プラットフォームは、AIエンジンについて語り、完全な再最適化ではなく、迅速な調整のためにヒューリスティックを使用しているかもしれません。MQの記事では、これらの技術的な現実を認めていません。ベンダーには包括的で詳細な分析と即座の対応の両方を主張する権利があります。批判的な視点でこれを見るべきであり、これをマーケティングの二重思考として認識すべきです。たとえば、ベンダーが「リアルタイムの計画」を処理し、「GartnerがいくつかのVisionariesについて指摘しているように、非常に詳細なレベルで属性ベースの計画」も行うと主張する場合¹⁷ ¹⁸、次のように尋ねるべきです。彼らはそのような詳細度でリアルタイムの速度を維持しているのか？答えはおそらく、重いハードウェアや簡略化なしではそうではないということです。Lokadのチームは、両極端において限界まで突き進むことは通常失敗すると指摘しています。システムが重くなるか、詳細度を静かに落とすかのいずれかです（たとえば、リアルタイムで一部の集計数値を更新するが、すべてを更新しない）。残念ながら、GartnerのMQはこれらの矛盾を解決するようベンダーに圧力をかけていません。最先端の機能の外観が提示され、特定の約束の組み合わせが実現不可能であることを後でユーザーが発見することになります。

ブラックボックスの「AI」と透明性の欠如

Leader quadrant ベンダーに関する別の懸念は、「ブラックボックス」ソリューションにどれだけ依存しているかです。多くの企業が、システムが最小限の人間の入力で意思決定を行うAI駆動の自動化を自慢しています。理論的には、これは素晴らしいことです - 誰もがサプライチェーンのためのオートパイロットを望むでしょうが、実際には、AIがブラックボックスである場合、危険です。計画者は、説明できない最適化ソフトウェアに数十年間経験があります。彼らはそれを信頼しないか、またはデバッグが困難な奇妙な推奨事項を生成します。たとえば、Blue Yonderは、再ブランド化以来AIに重点を置いてきました（非常に名前の「Blue Yonder」は、AIスタートアップを買収したことから来ています）。しかし、彼らのAIがどのように機能するかについてはほとんど公開されていません。ユーザーは、出力を手動でオーバーライドしたり調整する必要があるとしばしば述べています。Léon Levinas-Ménardは、Blue Yonderのアプローチが*「ブラックボックスのAIの複雑さ」を伴うと指摘しました¹⁹。内部は洗練されているかもしれませんが、それが不透明であれば、ユーザーの抵抗と見落とされたエラーのリスクが高まります。Gartnerの評価は、これについてほとんど洞察を提供していません。ベンダーは、フラグメントな機械学習モデルを持っているかもしれませんが、それがいくつかの参照顧客がそれらを助けたと言うだけであれば、Gartnerは高く評価します。技術的透明性の欠如のより広範なパターンがあります：いくつかの例外を除いて、これらのベンダーは研究論文を公開せず、オープンなアルゴリズム競技会に参加せず（John GaltのM5の不在と同様に、大手のリーダーたちはそのようなイベントでトップエントリーを持っていません）、ソフトウェアの意味のある部分をオープンソース化しません。彼らは信頼とブランドで運営しています。GartnerのQuadrantは、それが顧客インタビューやデモを超える証拠を要求しないため、それを永続させます。歴史的により分析的でホワイトボックスアプローチを持っていたToolsGroupのようなベンダーですら、最近AIのハイプウェーブに乗る必要があると感じました。ToolsGroupは最近、「すべてをAIでパワードアップ」と呼び、2018年頃にマーケティングで確率予測を導入しましたが、そのやり方はぎこちなかった - 確率予測を宣伝していましたが、依然としてMAPEの改善を自慢していました²⁰ ²¹（MAPEは確率予測にとって意味のないエラーメトリックです！）。このような不一致は、真の理解なしにバズワードの採用を示しています。Lokadの批判は鋭かった：ToolsGroupのAIの主張は「疑わしい」であり、彼らの資料は「2000年以前の予測モデルを示唆している」*と新しく着飾っています²²。ToolsGroupのような比較的技術的なベンダーがバズワードの膨張に屈した場合、より販売主導型の企業のポートフォリオにどれだけの純粋なマーケティングが投入されているか想像できます。

Gartner MQレポートは、時折、何かが主にビジョンであることを認めます。たとえば、最近の買収後にLogilityの「AIのビジョンが平均を上回る」というベンダーのビジョンを指摘しています²³ ²⁴。しかし、「AIのビジョン」を強みと呼ぶことは基本的に彼らはAIについてうまく話すということです。それは提供された機能ではなく、計画または志向です。実際の機能と将来のロードマップの間の現在の現実と未来の計画の間の線をぼかすことは、再びベンダーに役立ちます：それはスライドウェアと発表された意図を報酬として提供します。顧客は、リーダーと契約を結ぶ際に、AIパワード、完全自動化、リアルタイムの計画ソリューションを購入していると考えるかもしれませんが、それらの機能の多くが初期の、未検証のものであるか、別個のプロジェクトを実装する必要があることがわかるかもしれません。Gartnerのフォーマットは、MQグラフィック内で証明された機能とロードマップされた機能を明確に区別していません。両方が「ビジョンの完全性」の配置に組み込まれます。したがって、リーダーの四半期は、サプライチェーンの未来について魅力的なストーリーを語るのが得意な企業で埋め尽くされる傾向があります（しばしばGartner自身の公表されたトレンドからそのストーリーを借りて好意を得ます）、その未来を実現しているかどうかに関係なく。

醜いものを無視する：省略された失敗と継続的な苦闘

ガートナーの光沢のある四半期から際立って欠けている側面は、企業ソフトウェアの暗い側面です：失敗したプロジェクト、巨額のコスト超過、そして棚上げされた実装です。特にサプライチェーンプランニングは、失敗したか期待外れの展開が長い歴史があります - そのため、多くの実務家は何度か燃えた後、新しい「ソリューション」に対して皮肉な態度をとるようになります。しかし、MQレポートを読むと、すべてが成功譚と差別化された機能だけだと思うでしょう。ガートナーはMQ研究の一環として顧客フィードバックを収集しますが、通常、各ベンダーについての「強み」と「注意事項」のサニタイズされた要約のみを公開します。それらの注意事項は通常、穏やかに表現されています（「一部の顧客が使い勝手の課題を引用している」や「統合が複雑になる可能性がある」など）。MQには「ベンダーXは昨年、複数のプロジェクト失敗を経験した」といった率直な声明は見られません。そのような真実は、もし現れるとすれば、ブドウのつるやユーザーフォーラムからではなく、ガートナーからではありません。その結果、情報の非対称性が生じます：MQを読む見込みのある購入者は、たとえば、あるリーダーベンダーが通常18ヶ月かかる実装でしばしば本番稼働しないという評判があることを知らないかもしれません。ガートナーが失敗率を省略することは、業界に対して不利益をもたらし、あまりにも楽観的な状況を描写しています。

“価値の実現までの時間”を考慮してみましょう - どんなプロジェクトにとっても絶対に重要な要素です。ガートナーは各ベンダーの典型的な実装にかかる時間や、納期をどれだけ頻繁に守っているかを評価しましたか？もしそうであれば、その洞察は四半期には明確に反映されていません。私たちはアナロジー的に、いくつかの大手スイートベンダー（従来のBlue YonderやSAPプロジェクトなど）が完全に展開するのに数年かかることがあることを知っています。一方、いくつかの新しいSaaSプレーヤーは数ヶ月で展開するかもしれません。しかし、MQの実行能力はこれを明示的に述べていません。実際、より小規模なベンダーは、「大規模プロジェクトにはスケーラブルではない」として否定されるかもしれませんが、実際にはより速く展開している場合でも、まだ多くのグローバル展開に取り組んでいないためです。成功バイアスも浸透しています：ガートナーは主にベンダーが提供したリファレンス顧客と話をしますが、それらは通常、幸せな顧客です。多くの不満足な顧客や成功しなかった顧客は積極的にインタビューの対象にされません。そのため、サンプルは成功事例に偏っています。ガートナーアナリストはこれを知っていますが、MQの執筆は一般的な注意事項を超えてそれを認めることはめったにありません。

失敗した実装の頻度は部屋の中の象です。さまざまな研究（別の文脈でのガートナーによるものを含む）は、大規模なテクノロジーイニシアチブの非常に高い失敗率を引用しています - たとえば、ガートナーはAIプロジェクトの85%が失敗すると言いましたし、サプライチェーンテクノロジープロジェクトの大部分が期待を下回る結果に終わると言いました。2024年のガートナーSCPサミットのLinkedInサマリーには、現代の計画技術にもかかわらず、多くの企業がまだ苦労しており、プランナーがツールを採用していないとあります ²⁵ ²⁶。平均採用率が32%の場合、それは多くのプロジェクトが意図した影響を生み出していないことを意味します。それにもかかわらず、MQはそのメトリックをベンダーランキングに統合していません。むしろ、それをほのめかしています：「実行能力が低い」というベンダーは、使い勝手や複雑さについて顧客が不満を述べた可能性があるベンダーです。しかし、これはすべて茶葉を読むことです。実行スケールの下にいくつかの点を示すMQグラフ自体は、「多くのクライアントがこのソフトウェアで本番稼働に失敗した」とは言いません。それは単に下半分に点を示しており、その会社が小さいとか何かだと誤解される可能性があります。したがって、ガートナーの物語は責任を回避しています：ベンダーは実際にはフィールドでの結果に対して真に責任を負わされておらず、売ることや素敵なロードマップを持っていることだけが評価されています。

実務者向けには、これは深刻な欠陥です。これはMQが成功の信頼できる予測要因ではないことを意味します。組織が非常に準備され、整合されていない場合、そしてガートナーがそれを明確に示していない場合、“リーダー"はあなたを数年間、数百万ドルの泥沼に導く可能性があります。逆に、ニッチまたは先見の明のあるベンダーは実際にはより速い勝利をもたらすかもしれませんが、ガートナーの低いランキングは、彼らを検討することからあなたの幹部を引き離すかもしれません。このダイナミックは、多くの経験豊富なサプライチェーンリーダーがMQを一抹の疑いを持って受け入れ、代わりに同僚の推薦や独立した評価に頼る理由です。LokadのFAQの言葉によれば、「真のデューデリジェンスは、ライブの運用コンテキストでの実績を調査することによって最もよく提供されます」、「支払いを受け取るコンサルタントからの承認の証明を信頼するよりも」²⁷。MQはベンダーの出発点のリストを提供しますが、絶対に外部研究との調和が必要です。それらのベンダーがあなたの会社と類似した企業でどのように運営されてきたかを調査する。

ガートナーのリーダーに挑戦：技術の期待を裏切るケーススタディ

批判を具体化するために、2024年の称賛されるリーダーであるKinaxisとBlue Yonderの2社に焦点を当て、彼らの右上の位置付けが技術的な実質によって正当化されるか、既知の問題によって偽られているかを検討してみましょう。

Kinaxis（リーダー） – 同時計画、しかしAIへの遅れ。ガートナーはKinaxisを最高のリーダーと位置付け、その「統合されたユーザーエクスペリエンス」と自動化を称賛しています。Kinaxisの強みは、確かにその反応性のある計画エンジンにあります：変更を迅速に伝播させるインメモリモデルで、シナリオシミュレーションをリアルタイムで行うことができます。これはS&OPやシミュレーション分析に非常に役立ちます。ただし、Kinaxisは歴史的にはボックス外の高度な予測や最適化を提供していませんでした。その計画は主にルールベースで決定論的であり、プランナーが供給/需要のバランスロジックを設定することに依存していました。業界の変化に気付いたKinaxisは、最近、確率的予測と在庫最適化の機能を追加しましたが、それはそれらの部分を取得または提携することによって行いました（例：Wahupa MEIOエンジン、Rubikloud AI予測）¹⁰ ²⁸。これらの追加は疑問を呼び起こします：それらはRapidResponseプラットフォームにシームレスに統合されていますか、それとも外部モジュールがクラッジされていますか？初期の指標は後者を示唆しています - 実質的にKinaxisは現在、在庫最適化とML予測のための「アプリ」をシステムに接続することができます。これは自家製の統一された分析コアとは異なります。さらに、KinaxisのAIへの進出は非常に新しいものです。2023年時点で、「Planning.AI」のマーケティングを開始し、AIゲームに参加する必要があることを示していますが、メッセージングには慎重です - おそらく、AI/MLの深さがまだ開発途上であることを知っているためです²⁹ ³⁰。Lokadの分析は、Kinaxisが確率的予測の能力を公に実証していないことを指摘しました（出版物や競技がないため）、その効果を信じる必要があります³¹。要するに、Kinaxisはその先駆的な同時性と多くの満足のいく顧客に対して完全に評価されるべきですが、純粋に技術的な観点からは、分析の最先端ではありません。そのコアアーキテクチャは古くなっており、多くのRAMとCPUに依存して高速計算を強制することになっています。そして、他の企業が数年前に採用した予測手法を現代化することを今やっと始めています。ユーザーコミュニティでは、Kinaxisがデータセットが非常に大きい場合や、特定の閾値を超えた詳細な計画を行おうとする場合に苦労しているとの噂が広がっています（これは指摘されたRAM/スケーラビリティの懸念と一致しています¹²）。したがって、Kinaxisは本当に2024年のサプライチェーン計画ソフトウェアの中で「最高の最高」なのでしょうか？それとも、単にエンドツーエンドのビジョンを販売し、実装の実績を持っているだけなのでしょうか（ただし、価格と努力はかかります）？ガートナーのMQはそれを堂々と#1に位置付けていますが、より批判的なランキングでは、Kinaxisを対話型計画では非常に強力でありながら、アルゴリズム予測ではまだ中途半端とするかもしれません。MQの単軸スコアリングはその二分法をうまく反映できません。したがって、Kinaxisのリーダーの立場は、市場での成功を通じて獲得されたものである一方で、AIへの遅れや将来の統合上の課題をごまかしています。

Blue Yonder (リーダー) – オールインワンスイートまたは雑多なもの？ Blue Yonderのリーダーとしての存在感は、その長い歴史（以前はJDA）からほぼ当然のものです。ガートナーは、「Luminate Platform」と包括的な機能性を引用しており、需要計画、供給計画、在庫最適化、生産スケジューリングなど、すべてを行うと示唆しています。さらに、分析やマイクロサービスなどの新しい機能もあります。その約束はエンドツーエンドの統合プラットフォームです。製品を知る人々による報告する現実は異なります。Blue Yonderのスイートは、数十年にわたる多くの買収の結果です：彼らは複数の需要計画エンジン（レガシーJDA対新しいBlue Yonder MLエンジン）、複数の供給計画およびフルフィルメントモジュール、異なる起源の店舗補充ツールなどを持っています。これらを本当に統一することは彼らにとって課題でした。Lokadのベンダー調査は厳しい批評を与えました：「BYバナーの下には、ほとんどが時代遅れの製品の無秩序なコレクションがあります。」 統合は、ユーザーインターフェースとマーケティングレベルであり、深い技術レベルではありません。たとえば、Blue Yonderは共通のポータルを提供するかもしれませんが、裏では需要計画がフルフィルメントや生産スケジューリングとは異なるコードベースであるかもしれません。顧客の視点からすると、それは一貫性のないユーザーエクスペリエンスとデータ同期の頭痛を意味する可能性があります。ガートナーのMQの解説ではこれについて一切触れられておらず、Blue Yonderを現代的で統一されたクラウドとして描写しています（「マイクロサービスアーキテクチャ」という用語が使用されています³²、これは非常に最先端のようです）。懐疑論者は尋ねます：Blue Yonderが本当に統一されたマイクロサービスの再アーキテクチャを持っているのであれば、なぜパナソニックに買収されて存続する必要があり、なぜ長年の顧客の多くがJDAモジュールの古いオンプレミスバージョンを引き続き使用していると報告されているのでしょうか？その答えは、変革が未完了であるということです。Blue Yonderのマーケティングは現在、おそらく彼らが買収し、その後会社全体に名前を付けた小さなBlue Yonder（ドイツのAIスタートアップ）の影響によるもので、AIに重点を置いています。しかし、述べられているように、彼らのAIの主張は曖昧です。Lokadは、その内容の欠如と、彼らの既知の技術がかなり従来的であることについて指摘しました³³。日常的な使用では、需要予測などの一部のBYモジュールは問題ありませんが、オフザシェルフの統計パッケージよりも優れているとは限らず、単純なベースラインを上回るように「AI」を実行するのに苦労しているとの報告もあります。また、目立つ実装の課題もありました：たとえば、Blue Yonderの需要およびフルフィルメント計画を導入しようとした大規模小売業者は、数年にわたる遅延と部分的な成功に直面しています（これは一般に公表されていませんが、内部者はいくつかの例を知っています）。もちろん、ガートナーのMQはこのようなケースについて一切触れていません。Blue Yonderはリーダーのままであり、おそらくその幅広さとグローバルなリーチ（そしてはい、ガートナーとの一貫した関与とアナリストとの会話への参加）に支えられています。Blue Yonderのリーダーの配置に疑問を投げかけると、ベンダーのスタックが「陳腐な技術」のミックスであり、そのAIが未検証である場合、それは右上にあるべきでしょうか？MQは「はい」と言います、なぜなら彼らは実行できるからです（多くのサービスパートナーがいて、大規模なクライアントをサポートできるからです-これは真実です）そして彼らは広いビジョンを持っています（つまり、すべてのための解決策）。これはMQの偏見を示しています：幅広さと市場での存在感が深さやエレガンスを凌駕する。10のことを半ばうまくやる会社は、3つのことを非常にうまくやる会社よりも上位にランクされます。Blue Yonderは多くのことを行い、そのうちのいくつかはおそらくうまくいっていませんが、すべての基盤をカバーしており、JDAを購入しても誰も解雇されませんでした（古いIBMの言葉を引用すると）。しかし、サプライチェーンチームは用心すべきです-何でも屋のスイートは何事にも秀でていないかもしれず、新しいインターフェースの下で古いテクノロジを統合することは、解決するよりも複雑さを増す可能性があります。MQはこのリスクを考慮していません。

これらの事例研究は、懐疑的な視点が必要である理由を補強しています。リーダーたちはしばしば資格（多くの顧客、完全な機能リスト、大きなチーム）を持っていますが、荷物（古いコード、過去の失敗、マーケティングの虚飾）も持っています。ガートナーのフォーマットはほとんどが前者しか見ていません。後者を発見するのはユーザーの責任であり、それがここで強調していることです。

ビジョナリーズとニッチプレイヤー：信号かノイズか？

主にリーダーとMQ方法論に焦点を当てていますが、他の4つの象限についても簡単に触れてみましょう：ビジョナリーズ、チャレンジャーズ、そしてニッチプレイヤー。逆説的に、最も興味深いベンダーのいくつかはそこに存在しますが、ガートナーの用語はここでも誤解を招く可能性があります。MQ用語での「ビジョナリー」は、ビジョンの完全性が高く、実行能力が低いことを意味します。これは「良いアイデアがありますが、市場での存在やリソースが不足しています」とも言えます。2024年、ビジョナリーズの象限にはo9 Solutions、GAINSystems、E2open、Dassault Systèmes（DELMIA）が含まれていました。これらは比較的新しいプレイヤー（o9、GAINS）と、このセグメントを独占していない既存のプレイヤー（E2open、Dassault）の組み合わせです。特筆すべきは、o9がリーダーからビジョナリーに降格されたことで、ガートナーはo9はまだ強力なビジョンを持っていると説明しています（冗談ではありません - 彼らはバズワードで積極的にマーケティングを行っています）が、実行の問題や競争が追いついた可能性があると述べています。E2openとDassaultには興味深いテクノロジー要素があります（E2openは幅広いサプライチェーンネットワークに焦点を当てており、Dassaultは強力な最適化ツールであるQuintiqを所有しています）。しかし、どれもリーダーにはなりませんでした。なぜでしょうか？おそらく、SCP市場シェアが小さいため（GAINSは小規模の専門プロバイダーであり、Quintiqは非常にカスタムな計画シナリオで使用されることが多いためなど）または顧客フィードバックが賛否両論だったためです。注目すべきは、一部のビジョナリーやニッチプレイヤーが特定の状況においては正しい選択肢である可能性があるということです。たとえば、在庫最適化の能力で高く評価されているGAINS（別名GAINSystems）は、特定のセクターで非常に満足しているクライアントを持っています - リーダーほど大きくはありませんが。在庫最適化が主要な課題である企業は、Oracleの全スイートを導入するよりも、GAINSからより多くの価値を得るかもしれません。しかし、MQの性質はリーダーを強調することです。ビジョナリーズは一応認められていますが、それを読む多くの幹部は、「彼らはリーダーではないので、セカンドティアだ」と考えるでしょう。これは残念なことです：一部の場合、ビジョナリーは市場での会費をまだ支払っていないリーダー待ちの存在であるか、幅よりも深さを選択するニッチスペシャリストであるかもしれません。ガートナーは少なくともそれらを認めていますが、再びフォーマットは彼らの地位を軽視しています。

2024年のニッチプレイヤーの四分位は混雑しています（Adexa、Coupa、ToolsGroup、Slimstock、AIMMS、Blue Ridge）。この四分位は効果的に「低いビジョン、低い実行」と言っています - これは致命的なラベルかもしれません。しかし、ニッチの中には、ガートナーの広範なSCPの定義に単純に合致しないいくつかの新参者や専門家もいます。例えば、AIMMSはサプライチェーンモデリング（最適化ツールキット）の専門家であり、Blue Ridgeは配送中心の計画に焦点を当てています。彼らは特定のニーズを満たすために設計されたニッチであり、エンドツーエンドを目指しているわけではありません。彼らの配置が悪いことを意味するわけではありません。それは単に、ガートナーの視点では広範囲または大きすぎないということです。³⁴新しい追加としてのToolsGroupのニッチへの配置は興味深いです。ToolsGroupは長年にわたり確立されたベンダーでした - 以前の不在は参加していなかったためかもしれません。今では含まれていますが、ガートナーは不確実性の取り扱いに関するビジョンについて一部の賞賛を込めてToolsGroupをニッチに投げ込みました（おそらくその確率的アプローチを参照しているでしょう）。³⁵ToolsGroupは、いくつかのいわゆるビジョナリーよりも実際のビジョンを持っていると主張することができます。しかし、ガートナーの基準は奇抜なことがあります。Challengerであった後のNicheとしてのCoupaの存在は、運命がどれだけ速く変わるかを示しています - CoupaはLLamasoft（サプライチェーン設計）を買収し、そして自体が買収され、そして明らかにそのSCPのストーリーが共鳴していないため、四分位に落ちました。四分位の配置はしばしば業界の動乱を遅らせたり滑らかにしたりします。企業は実際には苦戦しているか進化しているかもしれませんが、MQの土地では、1つの四分位移動したり、潜在的な問題を完全に反映していないカテゴリに留まったりします。これは粗い分類です。

批評的な視点からは、Visionary/Nicheプレイヤーを「無視リスト」としてではなく、潜在的な隠れた宝石または少なくとも特定の能力の源として扱うべきです。しかし、Gartnerのテキストはしばしば彼らに対して短く扱われています - リーダーに注がれる注意と比較して、それぞれ数行です。これは再び、Gartnerのビジネスモデルを反映しています。彼らのクライアント（MQの読者、通常は大企業）はしばしば「トップベンダー」にしか興味がないため、Gartnerはその要求に応じます。残念な副作用はイノベーションが損なわれることです。新興企業やより焦点を当てたプレイヤーが目立たない場合、企業は大手に資金を提供し続け、サイクルが続きます。

ディスラプターの省略：Lokad（およびその他）はどこにありますか？

おそらく、Gartner MQの最も厳しい非難は、含まれている人物ではなく、除外されている人物です。2024年の四半期には、Lokadのような名前はどこにも見当たりません。Lokadは、多くの技術的尺度によれば、MQの在庫者のほとんどを上回るサプライチェーンソフトウェア企業であるにもかかわらず、どこにも見当たりません。確かに、Lokadは小規模で非伝統的なアプローチを取っています（確率予測に焦点を当て、サプライチェーン向けのドメイン固有言語、および「量的サプライチェーン」哲学）。しかし、Lokadの実績を考えてみてください。それは10年前に確率予測を先駆けとしており（Kinaxisなどよりもはるかに前）、2020年のM5予測競技会では（数百のチームが参加するグローバルなベンチマーク）、Lokadの手法はSKUレベルで世界一位（全909チームの中で6位）にランクインしました ³⁶ ³⁷ - 本質的には、そのアルゴリズムをオープンなステージで証明しました。この企業は自社の技術を公開文書化しており、YouTubeの講義を通じてサプライチェーン科学を教えています ³⁸。このような透明性と技術的な成果は珍しいものです。客観的な基準からすれば、そのようなベンダーは少なくともVisionaryとして資格があるはずですが、Challengerとしても資格があるはずです。それが欠けている理由は非常に単純です：LokadはGartnerのゲームに参加することを拒否しています。Lokadは公に述べています。それはGartnerの加入者ではなく、アナリストとの関係に投資しておらず、代わりに製品の構築と顧客へのサービスに焦点を当てています ³⁹。その結果、GartnerのアナリストはLokadにほとんど露出していません（おそらくはそれに対する偏見さえも、それが彼らの物語に挑戦するため）。MQの含蓄基準は、ベンダーが一定の収益や顧客数が必要であると言うかもしれませんが、Lokadがそれを満たしたとしても、Gartnerに支払わない限り、無視されるか過小評価されるでしょう。この欠如はMQの完全性の警告信号です。最も重要なSCPソリューションプロバイダーをカバーすると主張する四半期が、技術的優秀さと独自のアプローチで知られるプレイヤーを省略している場合、それは明らかに包括的ではありません。そして、Lokadだけでなく、他のアナリティクスに焦点を当てたまたは新興のプレイヤー（おそらく学術的またはオープンソースの領域、または地域の専門家）も含まれていません。

Gartnerは誰もを含めることはできないと主張するかもしれませんが、それは公平です。しかし、既知のイノベーターの省略は、パターンを示唆しています：MQは本質的に保守的です。パラダイムシフトを認識するのに遅れています。確立されたベンダーや増分の改善をカタログ化するのは得意ですが、小規模な新参者が基本的に優れた仕掛けを持っているときに認めるのは得意ではありません。Gartnerのクライアント（大企業）はまた、しばしばGartnerに、確立されたベンダーだけを評価するように要求します（「いつもの容疑者がどのように積み重なるかを見たい」と）。したがって、MQは大企業の調達の短いリストの鏡であると同時に、分析でもあります。それはサイクルを強化します：MQに載っていないものは、多くの人がそれを考慮しないでしょう。Lokadの戦略は、実務家に直接価値を証明し、独立したメディアを通じてそれを通じてバイパスすることでした。しかし、Gartnerのレポートに含まれていないため、Lokadのことを聞いたことがない潜在的なバイヤーはどれくらいいるでしょうか？これが私たちがそれをプレイ・トゥ・プレイのバイアスと呼ぶ理由です - 粗野な賄賂の意味ではなく、ゲームのルールがGartnerのエコシステムに参加する人々を好むようになっているという意味で。

真実を求める観点から、Lokadのような技術的に優れたが破壊的なベンダーがMQから欠けていることは、読者を非常に慎重にさせるべきです。これは、MQの「ビジョンの完全性」が実際には不完全であることを意味します。また、サプライチェーンの問題に対する最良の解決策を見つけることが目標である場合、MQだけに頼ることはできません。より広い範囲で検討する必要があります。MQには警告ラベルが付いているかもしれません。「非伝統的またはマーベリックなアプローチは代表されていません」という警告が付いているかもしれません。科学的な観点から見ると、通常のジャーナルに掲載されていないために突破的な結果を出した外れ値の研究を除外した研究レビューのようなものです。確率プログラミングなど、根本的に異なるアプローチで知られている数少ないベンダーの1つを除外した革新をマッピングすると主張する主要な四分位図は、革新の地図として無効であると言えるでしょう。大きな盲点があります。

結論：懐疑心と深い分析を求める

2024年版のGartnerサプライチェーンプランニングソリューションのマジッククアドラントは、計画ソフトウェアベンダーを選択するための決定版ガイドとして位置付けられています。実際には、これは非常に主観的で商業的に影響を受けたスナップショットであり、健全な懐疑心を持って読む必要があります。MQの構造 - 軸とビジュアル - がどのように深い偏見を隠しているかを見てきました：大手のレガシーベンダーを好み、マーケティングのハイプと広範な約束を報酬とし、実装の成功や技術的な深さなどの重要な要素を見落としています。リーダーズ四分位は、品質の保証とは程遠く、KinaxisのボルトオンAIへの依存やBlue Yonderのパッチワークプラットフォーム、他社の誇張された主張など、よく知られた欠点を持つベンダーが含まれています。Gartnerのペイ・トゥ・プレイのダイナミクスと一部のマジッククアドラントの「インフォマーシャル」的性質は、ベンダーの評価がGartnerとの関与と製品の優秀さと同じくらい相関する可能性があることを意味します¹。ビジョン（しばしばバズワードを意味する）と実行（しばしば販売範囲を意味する）への過度の強調は、サプライチェーンプランニングで成功を実際に促進するものとは緩くしか関連していないランキングを作成します - つまり、ビジネスのニーズに合わせた堅実なテクノロジー、能力のある人々によって実装され、ユーザーによって採用されるものです。

サプライチェーンプランニングソリューションを探している企業にとって、MQは出発点となるかもしれません - 多くのプレイヤーがリストされており、Gartnerの四分位図以外の詳細なレポートはいくつかの強みと弱みを指摘しています。しかし、四分位図を超える必要があります。それを他の情報の1つとして扱い、その主張を批判的に検証してください。尋ねてみてください：何が言われていないのか？何が偏っている可能性があるのか？ 独立したレビューを調査し、実際のユーザーと話をし（幸せそうな参照だけでなく）、パイロットやベンチマークを実施することを検討してください。**「信頼するが検証する」**という格言が強く適用されます - あるいは「検証されるまで不信」かもしれません。私たちが強調したように、Gartner自体のアナリストさえも、これらのプロジェクトを成功させるのがどれほど難しいかを認めています（多くの場合、驚くほど低い採用率）⁴⁰。その現実は、輝かしい四分位ランキングを謙虚にするはずです。

最終的に、マジッククアドラントの最大の価値は、答えを与えるのではなく、正しい質問を促すことかもしれません。大手が誰であり、彼らが何を主張しているかを知らせることができます。しかし、そのハイプを切り抜けるのはあなた次第です。ベンダーが「AI駆動のリアルタイムプランニング」と言った場合、それが具体的にどのように機能し、どのように落とし穴を回避しているかを説明するよう求めてください。リーダーが技術を公開したり証明したことがない場合、それが素晴らしいとGartnerが言っているからといって受け入れないでください - 証拠を要求してください。そして確証バイアスに注意してください：ベンダーがリーダーとラベルされた場合、なぜそれに値すると合理化しようとする傾向があります。逆を試してみてください - もし彼らが四分位図に載っていなかったら、それでも彼らを候補に挙げますか？逆に、ニッチなプレーヤーがリーダーのマーケティング力を持っていたら、彼らのテクノロジーは突然より実用的に見えるでしょうか？

複雑な領域でMQは安心感を提供しますが、サプライチェーンの管理は最も上位かつ右側の点を選ぶほど単純ではありません。実際、その点は、チャート外のより良い解決策にあなたを誤解させるかもしれません。したがって、熟練したサプライチェーンの専門家は、ガートナーのMQを軽い参照として使用し、聖書としてではなく、なぜこれらの四分位数を「偽の科学」と呼ぶ人もいるかを理解します。ジョアネス・ヴェルモレルのアドバイスに従い、実際のケーススタディと実証された結果が有料の評価を上回るべきです。サプライチェーンの計画では、ソフトウェアがサービスレベル、在庫、コスト、俊敏性の向上を提供し、組織で維持できるかどうかが重要です。それはx-yプロットからではなく、厳格な評価とおそらく少しの対立的思考（ベンダーの主張を厳しいシナリオに対してテストする）から得られます。

結論として、ガートナーの2024年のサプライチェーン計画MQは、その神秘性を剥奪されると、ベンダーランドスケープの保守的でマーケティング色の強い描写として現れます。通常の巨人（その欠点を言及しないまま）を強調し、いくつかの小さなものを振りかけ、真の革新者を見逃しています。最大限の真実を求めるレビューでは、皇帝はほとんど服を着ていないことがわかります：四分位図は隠すよりも多くを隠しています。懐疑的で光沢のある物語よりも技術的な深さを要求することで、四分位数の落とし穴を回避できます。四分位数の制限を見抜くのは購入者の責任です。なぜなら、成功したサプライチェーン計画は魔法ではなく現実に根ざしているからです。 ² ⁴