SKU Science、サプライチェーン予測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

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SKU Scienceは、2017年から2018年頃にローンチされたクラウドホスティングされたソフトウェアアズアサービスソリューションで、サプライチェーンおよびオペレーション管理の専門家を対象に、統計モデルのアンサンブルを通じて需要予測と販売予測を提供します。 AWSでの迅速な展開を目的として設計されたこのプラットフォームは、644の事前構成された統計手法から予測モデルの自動選択を行い、リアルタイムの調整のためのインタラクティブダッシュボードを提供し、営業計画とマスタースケジューリングをサポートします。予測能力に加えて、SKU Scienceは、製品のスムーズな移行のための製品ライフサイクル管理などの実用的なツールを提供し、最新のクラウド標準に基づいた堅牢なセキュリティとコンプライアンスを提供します。「高度な」人工知能を活用していると主張していますが、これは最先端のディープラーニングではなく、確立された統計技術に基づいています。しかし、このソリューションは、予測精度とビジネスパフォーマンスの管理に焦点を当てた組織にとって、迅速な実装と使用の容易さに焦点を当てたアクセス可能なツールとなっています。

概要

SKU Scienceは、サプライチェーンおよびオペレーション管理向けの需要予測および販売予測のためのクラウドホスティングされたSaaSソリューションです。会社のウェブサイトや関連ページ¹²によると、このプラットフォームはサプライチェーン専門家との協議に基づいて開発され、2017年から2018年の間にローンチされました。独立した情報源によると、BPIフランスのフレンチテックアクセラレーションファンドなどの支援を受けていると報じられています³。 AWS上に構築されたこのアーキテクチャは、迅速な展開と使用の容易さを強調しています。

実用的な観点でソリューションが提供するもの

需要予測および販売予測: プラットフォームは、過去の販売データ（通常は2〜3年分の記録）を取り込み、個々のSKUの詳細から顧客固有のビューまでのさまざまなレベルで自動的に予測を生成します⁴⁵。これらの予測は、営業計画（S&OP）およびマスタースケジューリングをサポートするように設計されています。
インタラクティブダッシュボードとレポート: SKU Scienceは、需要曲線、バックログ比較、予測精度や絶対誤差などの主要パフォーマンス指標（KPI）を表示する直感的な操作ダッシュボードを提供します。ユーザーは、生データとプラットフォーム生成の予測データ、コンセンサスの数字を並べて確認できます⁴⁶。
製品ライフサイクル管理: 統合された機能は、製品の移行をサポートし、廃止された製品からその代替品への歴史データ（設定可能な変換比率付き）を引き継ぎ、計画の連続性を確保します⁷。

ソリューションの動作方法

SKU Scienceは、644の統計的予測手法のアンサンブルを利用して、利用可能なデータに最適な予測モデルを選択するなど、自動モデル選択などの機能を通じて使用の容易さを重視しています。システムは、利用可能なデータに644の統計的予測手法のアンサンブルを適合させ、過去のパフォーマンスに基づいて最もパフォーマンスの良い予測モデルを選択します⁵。ユーザーは、生データとコンセンサス予測を視覚化し、必要に応じて値を手動で調整できる堅牢なグラフィカルインターフェースを使用できます。 AWS上にホストされ、迅速なクラウド展開を活用して（一部のセットアップは2日で完了したと報告されています）、このプラットフォームは、統計的厳密さと実用的な意思決定のバランスを取るために、自動予測とインタラクティブなユーザー監視を組み合わせています⁶³。

テクノロジーおよびAI/MLの主張の分析

SKU Scienceは、人工知能の使用と幅広い統計手法の活用を売りにして「高度な」ソリューションとして宣伝しています。しかし、実際には、中核となる予測メカニズムは、新しい機械学習やディープラーニング技術を採用するのではなく、事前構成された統計モデルのアンサンブルに大きく依存しています。このプラットフォームは、プロモーションや価格などの追加変数を組み込んだカスタムMLモデルを構築するためのコンサルティングサービスも提供していますが、これらのモデルに関する詳細な開示（アルゴリズムの種類やパフォーマンスメトリクスなど）は限られています⁸。その結果、このシステムは実用的な予測出力とユーザーフレンドリーな視覚化を提供していますが、最先端のAIの主張は、革新的なAIのブレークスルーではなく、よく知られた方法の効果的な集約と自動化によるものです。

追加の運用および技術的詳細

SKU Scienceの設計は非技術ユーザー向けに向けられています。このソリューションはインタラクティブなダッシュボード、多レベルの予測編集、カスタムレポートの生成を提供します。ビデオやヘルプ記事は、そのモダンなインターフェースを示し、手動調整やパフォーマンスメトリクスの迅速なレビューを容易にします。AWS（アイルランドにホストされている）での展開により、このソリューションは堅牢なセキュリティ（ISO 27001およびSOC認証を含む）を強調し、主要な標準に準拠しています。企業の技術スタックに関する議論は、従来のWeb技術ベース（JavaScriptおよびC++コンポーネントを含む）を示唆していますが、ドキュメントには独自のフレームワークや先駆的なアーキテクチャ革新の証拠はほとんどありません²⁸。

SKU Science vs Lokad

SKU Scienceは、AWS上で迅速で使いやすい需要予測および販売予測を提供するために644の統計的予測モデルのアンサンブルを展開していますが、Lokadのアプローチは、その詳細な技術ブリーフで詳述されているように、大きく異なります。Lokadは初期のクラウドベースの「予測サービス」として進化し、Microsoft Azure上に構築された高度にプログラム可能なエンドツーエンドの予測最適化プラットフォームになりました。SKU Scienceは標準的な統計的組み合わせからの自動モデル選択に依存していますが⁵、Lokadは確率的予測を深層学習と特定のドメイン固有言語（Envision）と統合し、特注の意思決定最適化を可能にしています⁹¹⁰。実際的な観点から、Lokadのプラットフォームは、予測を生成するだけでなく、在庫注文、価格調整、在庫割り当てなどの実行可能な推奨事項を自動化することを重視しており、高度な最適化アルゴリズムや微分可能プログラミングコンセプトを通じて¹¹¹²。したがって、SKU Scienceが使いやすさと迅速な展開に焦点を当てたより即戦力の軽量なソリューションを提供する一方、Lokadは、高度な人工知能機能に裏付けられたカスタマイズ可能で技術的に堅牢で深く統合されたサプライチェーン最適化ソリューションを求める組織を対象としています¹³。

結論

SKU Scienceは、需要予測および販売予測のための包括的で使いやすいクラウドベースのソリューションを提供し、迅速な展開、自動モデル選択、直感的なインタラクティブダッシュボードを強調しています。確立された統計モデルのアンサンブルに依存しているため、即座の予測ニーズを持つ組織にとって実用的なツールとなっていますが、「高度なAI」の使用は技術革新よりもマーケティング主導であるという点で異なります。Lokadのようなプラットフォームとは対照的に、深層学習、プログラム可能な最適化、より洗練された技術スタックを組み合わせたSKU Scienceは、迅速に展開できるソリューションと学習コストが低いことを求める企業に最適です。したがって、見込みのあるユーザーは、使いやすい予測ツールの利点とよりカスタマイズ可能で最先端の予測最適化機能の必要性を比較検討すべきです。