NextBillion.ai、サプライチェーン計画ソフトウェアベンダーのレビュー

By Léon Levinas-Ménard

最終更新日：2025年4月

2020年にGaurav Bubna、Ajay Bulusu、Shaolin Zhengを含むチームによって設立されたNextBillion.aiは、複雑なサプライチェーンの課題に特化したロケーションテクノロジーのAPIファーストプラットフォームとして位置づけられています。同社は、企業がさまざまな現実の制約（時間枠、車両容量、さらにはカスタム距離/時間行列¹²など）の下で複数の配送ルートを生成し、正確なETA見積もりと走行距離³を行うためのAPIおよびSDKのスイートを提供し、大規模な距離行列（最大5000×5000要素）を計算し、ライブトラッキング、ジオフェンシング、ディスパッチ機能を備えたカスタム編集可能な地図を展開します。モジュラーアーキテクチャで設計されたNextBillion.aiのソリューションは、車両、ジョブ、および場所に関する詳細な入力を受け入れ、古典的な運用調査技術を思わせる制約を処理し、既存のERPやフリート管理システムとシームレスに統合されるように、マルチテナントクラウドからプライベートまたはオンプレミスのインストールまでの柔軟な展開オプションをサポートします⁴。同社はブログ投稿でしばしば機械学習とAIの強化を宣伝していますが、そのドキュメントの詳細な検討は、知的なルーティング決定が選択的なMLの改善を加えた確立された最適化手法に依存していることを示唆し、見込みのあるユーザーには、特定の条件下でシステムを厳密にテストするよう促しています。

製品概要

提供内容

NextBillion.aiは、次のような包括的なツールスイートを提供しています：

ルート最適化： APIチュートリアルで示されているように、多数の現実の制約（時間枠、車両容量、ドライバースキルなど）を考慮して複数の配送ルートを生成します。
距離行列計算： 正確なETA見積もりと地点間距離³のために、5000×5000要素までの広範な行列を計算します。
マッピング＆ナビゲーション： ライブトラッキングやジオフェンシングなどの機能が統合されたカスタム編集可能な地図を提供し、高度なロジスティクスの可視化をサポートします。
ディスパッチおよびフィールド管理： フリート管理やディスパッチ業務に特化したソリューションを提供し、コアルーティングAPIを補完します。

動作原理

このプラットフォームは、さまざまなAPIが組み合わさって古典的な車両ルーティング問題（VRP）のバリアントを解決するモジュラーアーキテクチャに基づいて構築されています。車両、ジョブ（または出荷）、場所をカバーする詳細な入力オブジェクトを受け入れ、最適化されたルートを提供するために、時間枠、容量制限、さらにはカスタムコスト行列などの複雑な制約を処理します。このソリューションの柔軟性を強調することで、ユーザーは特注データ（たとえば、カスタム距離/時間行列）を提供し、クラウド、プライベートクラウド、またはオンプレミス⁴など、さまざまな展開モデルから選択できます。この柔軟性により、企業は既存のERP、テレマティクス、またはフリート管理システムとNextBillion.aiをシームレスに統合できます。

技術的基盤

アルゴリズムと最適化技術

NextBillion.aiは、VRPの課題を解決するために古典的な最適化ヒューリスティックを活用しています。そのAPIは詳細な制約を管理し、カスタム目標を可能にするよう設計されており、複雑な環境での堅牢なパフォーマンスを確保しています。会社は、機械学習を使用してリアルタイムのデータ適応と予測的な調整を可能にすることを推進していますが、技術文書の検討からは、ルーティング決定の「知性」は、確立された運用調査手法に主に依存しており、増分的なMLの改善によって補完されていることが明らかになります。

展開の柔軟性と拡張性

NextBillion.aiのプラットフォームの主要な強みは、展開の柔軟性です。NextBillion.aiは、厳格なデータセキュリティとコンプライアンス要件を満たすセクターに対応するために、マルチテナントクラウド、プライベートクラウド、オンプレミスの展開オプションをサポートしています。そのAPIファーストのアプローチとモジュラーな統合能力により、遺産システムとのスケーラビリティとスムーズな相互運用性が確保されていますが、高度にカスタマイズ可能なソリューションの約束は、かなりの構成と継続的な技術的専門知識を要求します。

価格モデルとビジネス主張

NextBillion.aiは、パーオーダー、パーアセット、またはパーアPIコールの使用に応じて調整できる柔軟な価値ベースの価格戦略を採用しています。価格モデルは透明で調整可能に見えますが、会社が「AI」や「高度な最適化」といった言葉を多用することには健全な懐疑的な態度で接するべきです。技術文書によると、そのコアルーティングエンジンは古典的な最適化技術に基づいており、機械学習は補助的な役割を果たしています。確立された方法論に依存することで堅牢性が確保される一方で、これは実装と統合に複雑さをもたらす可能性があり、将来の顧客はその運用ニーズに慎重に検証する必要があります。

NextBillion.ai vs Lokad

NextBillion.aiとLokadは、サプライチェーン領域の課題に取り組んでいますが、その焦点は大きく異なります。NextBillion.aiは、主にAPIファーストで、ロケーションベースのプラットフォームであり、ルートプランニング、マッピング、およびロジスティクスの最適化に特化しています。柔軟な展開オプションを備えた車両ルーティング問題の解決に優れており、厳格なデータガバナンス要件を持つ組織にアピールするオンプレミスモデルも提供しています。一方、2008年に設立され、パリを拠点とするLokadは、包括的で数量論的なサプライチェーン最適化アプローチを強調しています。Lokadの独自のプラットフォームは、カスタムドメイン固有言語（Envision）や確率的予測、ディープラーニング、および微分可能プログラミングなどの高度な技術を活用して、在庫、生産、価格などの意思決定を推進しています。NextBillion.aiは、選択的なMLコンポーネントで強化された古典的なOR手法を用いて物理的なルートとマッピングデータの最適化を目指すのに対し、Lokadは、クラウド専用の、緊密に統合されたシステム内で複雑な多段階の意思決定を自動化する予測型サプライチェーン管理のためのエンドツーエンドソリューションを提供しています。最終的に、両プラットフォームともデータ駆動型の洞察を提供しますが、NextBillion.aiはルーティングとロケーションインテリジェンスのための専門ソリューションを提供し、一方、Lokadはサプライチェーン意思決定のためのより包括的でクラウド専用の最適化エンジンを提供しています。

結論

NextBillion.aiは、複雑なサプライチェーンオペレーションにおける現実の制約に効果的に対処するための堅牢でカスタマイズ可能なルートプランニング、マッピング、およびロジスティクス最適化ソリューションを提供しています。そのAPIファースト、モジュラーなアーキテクチャと柔軟な展開オプションにより、既存のシステムとのシームレスな統合が可能な魅力的な選択肢となっています。ただし、会社が最先端のAIに頻繁に訴える一方で、技術文書の詳細な読解からは、そのコアエンジンが古典的な最適化技術に基づいており、増分的な機械学習の改善によって補完されていることが示唆されています。NextBillion.aiを検討している企業は、その機能を十分に活用するために徹底的な統合と継続的な構成に投資する覚悟が必要です。これは、Lokadのエンドツーエンドサプライチェーン最適化プラットフォームのような包括的なクラウド専用オファリングとは対照的なコミットメントです。