GMDH（Streamline）のレビュー、サプライチェーン計画ソフトウェアベンダー

By Léon Levinas-Ménard

最終更新日：2025年4月

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GMDH（Streamline）は、サプライチェーン計画と予測分析のために設計されたAI駆動の協力型計画プラットフォームと位置付けています。このシステムは、1960年代後半に開発されたデータ処理グループ法に根ざした自己組織化多項式モデリング手法を活用し、需要予測と在庫計画のための歴史データに合わせた数学モデルを自動的に生成、検証、選択します。その主な機能には需要予測、在庫計画、統合された販売および運用計画（S&OP）が含まれており、シームレスなERP統合を通じて提供されます。しかし、そのマーケティングは「AI」の利点として、手動予測の劇的な削減や迅速な投資回収などを強調していますが、より詳細な分析では、その基盤技術が現代のディープラーニング技術よりも自動化された統計モデリングにより密接に一致していることが明らかになります。このレビューでは、GMDHの歴史的背景、技術および展開アプローチを検討し、その手法をLokadのものと対比しています。Lokadは、プログラマブルで、ディープラーニングおよび微分可能プログラミングに基づくエンジンを使用して意思決定の自動化を推進するサプライチェーン最適化プラットフォームです。¹²³

企業の背景と歴史的文脈

GMDH（Streamline）は、数十年にわたるレガシーに基づいて構築されています。その基本的な手法は、1960年代後半から1970年代初頭にかけてソビエト科学者アレクセイ・G・イヴァフネンコによって開発された自己組織化帰納モデリング手法であるデータ処理グループ法に由来しています。時間の経過とともに、ベンダーはこの学術的な遺産を商用プラットフォームにパッケージ化し、数年にわたる研究と実践応用によって開発された独自の技術を提供しています。その製品は、歴史的資料が方法論の長い歴史と厳密な統計的アプローチに根ざしていることを強調して、グローバル企業にサービスを提供するよう位置付けられています。¹⁴

技術と手法

3.1 自己組織化多項式モデリング

GMDH（Streamline）の技術的なバックボーンは、反復的な自己組織化多項式モデリングです。このプロセスは、歴史データをトレーニングおよび検証のサブセットに分割し、入力変数の多項式関数を形成して候補モデルを自動的に生成することから始まります。モデルは通常、平均二乗誤差を最小化することによって評価され、過学習を避けながら最も性能の良いモデルが選択されます。このアプローチは、多くの予測シナリオで堅牢ですが、今日の多層非線形ディープラーニングアーキテクチャではなく、自動多項式回帰に焦点を当てています。⁵⁶

3.2 AIの主張と現代の技術

GMDHは自社のソリューションを「AI駆動」と位置付け、手動予測時間の大幅な短縮と高い投資収益率を強調していますが、基盤となるアルゴリズムは現代のニューラルネットワーク技術を組み込んでいません。代わりに、数十年にわたって使用されてきたよく文書化された統計手法に依存しています。この観点から、プラットフォームの「知能」は、自動的に多項式モデルを構築し洗練する能力に由来しており、現代の機械学習フレームワークではなく、ディープで多層の非線形変換に依存しているものではありません。³

製品機能と展開モデル

4.1 実用的な機能

GMDH（Streamline）は、エンドツーエンドのサプライチェーン計画機能を提供するように設計されています。その主な機能には次のものが含まれます： • 需要予測と在庫計画 - 自動モデルは在庫レベルを最適化し、高い在庫可用性を維持することを目指しています。 • 統合S&OP - プラットフォームは複数の事業部門からの入力を統合し、包括的な販売および運用計画をサポートします。ベンダーは、ほぼ完璧な在庫可用性や迅速な投資回収（たとえば、「最初の3か月で100％の投資回収」）などの数量的主張を頻繁に引用していますが、そのような数字は独立した検証が必要な典型的なマーケティング主張です。³

4.2 統合と展開

クラウドとオンプレミスのアーキテクチャに関する技術的な詳細は乏しいものの、GMDH（Streamline）は、SAP、Oracle JD Edwards、Microsoft Dynamicsなどの人気のあるERPシステムとシームレスに統合するよう設計されています。これは、双方向コネクタやAPIを介して実現され、企業のサプライチェーン全体でリアルタイムのデータフローを促進し、大規模で複雑な組織での展開をサポートします。¹

GMDH（Streamline）vs Lokad

GMDH（Streamline）とLokadの両方がサプライチェーン計画と予測のためのソリューションを提供している一方で、それらの基本的な哲学と技術的アプローチは大きく異なります。GMDHは、数十年にわたって磨かれた伝統的な自己組織化多項式手法に基づく予測と計画の推奨を生成するために確立された手法に依存しています。一方、Lokadは、深層学習と微分可能プログラミングに基づくモダンでクラウドネイティブなプラットフォームを採用しており、そのEnvisionドメイン固有言語を使用して、確率的予測、在庫、価格、生産計画を統合するカスタム最適化スクリプトを記述できます。GMDHの「AI」主張は、決定論的多項式関数を用いた帰納的モデル構築の伝統に根ざしているのに対し、Lokadのアプローチは、最先端の機械学習技術と自動化された意思決定による複雑で高次元のサプライチェーンの意思決定を継続的に最適化することに焦点を当てています。要するに、GMDHは、協力的な計画と在庫管理のための堅実で伝統的なツールを提供していますが、Lokadは、サプライチェーンにおける完全にプログラム可能なエンドツーエンドの予測最適化に向けたパラダイムシフトを表しています。⁷⁸

結論

GMDH（Streamline）は、自動需要予測と統合S&OP機能を提供する尊敬される統計手法に基づいて構築されたソリューションを提供し、豊富なデータ環境のサポートを受けるとサプライチェーン計画を向上させることができます。ただし、「AIによる駆動」という特性は、現代の深層学習革新の反映よりも、むしろマーケティングの立場である可能性があります。クラウドネイティブアーキテクチャ、深層ニューラルネットワーク、意思決定自動化へのプログラマブルなアプローチなどのプラットフォームのようなLokadのようなプラットフォームとは対照的に、GMDH（Streamline）は伝統的な自己組織化多項式モデリングに根ざしています。サプライチェーンソフトウェアを評価する組織にとって、これらの違いを理解することは重要です。GMDHは、明確な歴史的系譜を持つ堅実で実証済みの手法を提供しますが、次世代のLokadのようなプラットフォームが提供するエンドツーエンドの最適化と比較して、柔軟性に欠け、スケーラビリティに欠けるアプローチになるかもしれません。