o9ソリューションズ、NVIDIA cuOptを活用し企業のサプライチェーン計画における最適化処理を10倍以上高速化することに成功

サプライチェーン計画プラットフォームを提供するo9ソリューションズ（所在地：米国テキサス州ダラス、CEO：チャクリ・ゴッテムカラ、以下、当社）は、本日、エヌビディア社の意思決定最適化エンジン最適化ソルバー「NVIDIA cuOpt」を当社プラットフォームに統合し「NVIDIA B200 GPU」インフラストラクチャ上で実行することにより、大規模な線形計画法（LP）におけるサプライチェーンの課題に対し、ほぼ同等の解の品質を維持しながら10倍以上高速な計算処理時間を実現したことを発表しました。

エヌビディア社との継続的な協働による当社のベンチマーク結果は、大企業の在庫最適化や生産計画における典型的な複雑性の規模である、約3,000万の変数、1,570万の制約条件、9,400万の非ゼロ要素で構成される本番環境相当のサプライチェーン計画データセットを用いて実施されました。NVIDIA B200 GPU上の「NVIDIA cuOpt v26.06」は、最適解ステータスを保持したまま57.4秒で最適化計算を完了しました。一方、CPUベースのLPソルバーによる同じ問題の計算処理には661.7秒を要しており、処理時間を10倍削減し、約11分の計算時間を1分未満へと短縮しました。

重要な点として、解の品質は維持されています。両方の実行結果で最適解ステータスが報告されており、cuOptの目的関数値とCPUソルバーの最適解との差は0.008%以内にとどまり、計算速度の向上が解の品質を犠牲にしていないことが実証されました。

今回のcuOptとの統合は、当社のソルバーアグノスティック（ソルバーに依存しない）なプラットフォームアーキテクチャによって実現。消費財、小売、ハイテク、産業用製造業など、広範な業界のエンタープライズのお客様は、システムを再構築することなく、課題の種類、規模、パフォーマンス要件に応じて最高水準のソルバーを配置・組み合わせることが可能になります。当社は、さまざまなワークロードの種類に対応する複数の最適化エンジンを引き続きサポートし、お客様が個々の計画課題に対して適切なテクノロジーを自動的に活用できるようにします。

当社の共同創業者で会長兼CEOであるチャクリ・ゴッテムカラは次のように述べています「最適化の世界は急速に進化しており、当社の計画・意思決定向けo9 デジタルブレインは、その進化に合わせて発展するよう設計されています。3,000万もの変数を抱える実際のサプライチェーンLPにおいて、最高水準の解の品質を保ちながら10倍以上の高速化を達成したことは、GPUで加速された計画処理がもたらす価値を示す重要な証明です。当社のアーキテクチャは、エヌビディア様との協働による成果をお客様がすぐに享受できる独自の優位性を備えています。」

エンタープライズにおいて、最適化計算の処理時間は計画の俊敏性を直接左右する制約要因となります。かつて夜間バッチ処理時間を必要としていた生産計画や在庫最適化のワークロードが、オンデマンドで1分未満で処理できるようになり、サプライチェーンチームはより多くのシナリオを実行し、サプライチェーンの分断に迅速に対応し、最適化を日常の計画サイクルへより継続的に組み込むことが可能になります。

今回の本番規模のサプライチェーンLPデータセットで実証された10倍の高速化は、エンタープライズ最適化における経済性の転換を意味します。すなわち、制限されたスケジュールに基づく計算リソースから、日常の計画ワークフロー内でリアルタイムデータに対して反復的に実行できるリソースへのシフトを実現します。

当社のCTO（最高技術責任者）であるアシュウィン・ラオは次のように述べています「今回のベンチマーク結果は、当社とエヌビディア様との協働が目指してきた成果を体現するものです。在庫最適化、生産計画、ネットワークフローなどを含む大規模なLPワークロードにおいて、NVIDIA B200上のcuOptは企業が求める処理速度と解の品質の双方を提供します。また、当社のプラットフォームはソルバーアグノスティックであるため、お客様は現在の計画環境を変更することなく、この技術を即座に活用いただけます。」

当社とエヌビディア社の協働は、LP最適化にとどまりません。生産スケジューリング、拠点配置、ネットワーク設計における最も複雑な計画の意思決定を制御する混合整数線形計画法（MILP）に関しても、エヌビディア社のcuOpt MIPソルバーの開発が活発に進められており、着実な初期成果を示しています。この機能が成熟するにつれ、当社のお客様は、同様のソルバーアグノスティックなプラットフォームフレームワークを通じて、GPUアクセラレーションによるMILPパフォーマンスのメリットを享受できるようになります。さらに、当社とエヌビディア社の協働は、高度な需要センシング、価格最適化、AI主導の計画シナリオで発生する非線形な目的関数や制約条件を含む最適化問題である非線形計画法（NLP）という新たな領域の開拓にも取り組んでいます。

※本プレスリリースは、2026年7月に米国で発表されたプレスリリースの抄訳版です。内容および解釈については英語版が優先されます。