エグゼクティブサマリー

Anaplan Polaris は、Anaplan プランニングプラットフォーム向けの次世代計算エンジンです。大規模に高速かつ高次元の計算を実現するために、Polaris はゼロから設計されています。Polaris は、ビジネスプランニングの課題を妥協することなくモデル化する能力におけるパラダイムシフトを表しており、より詳細な意思決定のためのプランニングの粒度を大幅に高めることを可能にします。

Anaplan Polaris は 2023 年から本番稼働しており、計算における将来のイノベーションに向けた Anaplan の開発の取り組みの主な焦点となります。計算向けの新機能は Polaris にのみ追加されるとともに、エンジンのパフォーマンスとスケーラビリティの改善と改良が継続されます。Polaris は、AI、事前構成済みのアプリケーション、データのオーケストレーションと管理における将来の開発とイノベーションをサポートする基盤エンジンです。

現在、数十万の Anaplan モデルで稼働している Classic 計算エンジンは引き続き保守およびサポートしていきます。多くのお客様が、Classic と並行して Polaris 搭載モデルを業務に統合することに成功しており、ビジネスに適したペースで実行できるスムーズな移行パスを実証しています。

Polaris: エンジンが導くイノベーション

より精度が高く、ビジネスをより正確に表したモデルを構築

最善の意思決定は最善のデータを使用して行われます。つまり、ビジネスの現実を正確に反映したデータが必要となります。Polaris なら、ディメンションを操作して組み合わせたり、データを要約したりしてデータのディメンション性を減らす心配をする必要がなくなり、問題領域をシンプルかつ正確に表すモデルを作成できます。

データの自然な形状に従ってモデリングの複雑さを軽減

Polaris を使用すると、より複雑性が低く、データの形状に自然に適合し、モデル化しているビジネス上の問題の現実をより正確に反映するモデルを構築できるようになります。これにより、プランニングプロセス中にデータを簡単に理解できるだけでなく、モデルのメンテナンスの複雑さが軽減され、総所有コストが削減されます。これは、Polaris があらゆるユースケースで優れたパフォーマンスを発揮する一方で、ディメンション性が高いデータの計算に優れているためです。Anaplan の経験と分析によると、ビジネスモデリングのほとんどは本質的にディメンション性が高くなっています。実際、Anaplan で運用されているモデルのうち、自然なディメンション性でのモデリングを容易にする Polaris の機能の恩恵を受けているモデルは全体の 95% を超えています。

より長いタイムスケールにわたってよりきめ細かいレベルで計画を策定

Polaris では数千京のセルに対応できるため、これまで Anaplan で可能だったよりもはるかに長いタイムスケールできめ細かい計画を立てることができます。複雑できめ細かい情報のモデル化が必要な場合でも、数十年にわたるタイムスケールのフォーキャストが必要な場合でも、その両方が必要な場合でも、Polaris なら対応できます。

1 ラインアイテムあたり 18 京個のセルというのは大きな数字です。これをわかりやすく言うと、各セルが水滴だとすると、Polaris ならプール全体を満たすことができます。このスケールにより、ビジネス全体にわたって文字通りきめ細かくディメンション性の高い計画を立てることが可能になります。

最新の開発からのメリット

Anaplan Polaris は、Anaplan の計算およびモデリング機能における将来のイノベーションの中心となります。Polaris を使用することで、Anaplan の中核となるプランニング及びモデリング技術における最新の進歩とイノベーションの恩恵を確実に受けることができます。また、Anaplan アプリケーションのポートフォリオと同じ基盤を活用できます。

Polaris: 将来への投資

統計分析を含む新しい計算機能

Anaplan 内でより詳細かつ繊細な分析を実行できるようにする機能の一連のアップデートを計画しています。Polaris 内のデータに対してネイティブ分析機能を実行する機能を追加し、次のような可能性の高い結果をより正確かつ厳密に予測できるようにします。

内部収益率と正味現在価値
標準偏差
差異
カスタマイズされたフォーキャストと分析のための数学関数の改善

これにより、Polaris が現在意思決定者にすでに提供しているメリットがさらに強化されます。

自然なディメンション性のピボット
ダウンタイムを短縮しながらデータの読み込みを最適化
モデリングの柔軟性の向上

スケールに合わせたさらなる最適化

Polaris はすでに、Classic エンジンで可能な範囲をはるかに超える規模で稼働しています。一方で、お客様のビジネスに合わせてプランニングを拡大できるように、より高速で大規模かつ複雑な計算が行えるように Polaris を最適化する取り組みを続けています。Polaris エンジンが提供するスケールを最大限に活用するために、Anaplan プラットフォームの他の部分の最適化も進めています。これには、軸に沿って表示できるデータのサイズを拡張することで、ディメンションのネストのきめ細かさを向上することが含まれます。

アプリケーション、データ管理、AI で構成された Anaplan の幅広いエコシステムとのより緊密な統合

Anaplan Polaris は、Anaplan でイノベーションの基盤として使用されているメインの計算エンジンです。

サプライチェーン、販売パフォーマンス管理、財務、人事にわたる Anaplan の事前構成済みアプリケーションスイートでは、メインの計算エンジンとして Polaris を使用しています。
Anaplan Data Orchestrator (ADO) は Polaris と緊密に統合され、より簡単かつ迅速なデータ管理と統合を実現します。
PlanIQ や CoPlanner など、市場をリードする Anaplan の AI ソリューションでは、計算エンジンとして Polaris を活用できます。

Classic エンジンのメンテナンス戦略

Classic エンジンのメンテナンスは継続されますが、大幅な改善を伴う新しい計算機能は提供されません。

Anaplan Classic 計算エンジンは、何千ものお客様がビジネスで効率的に計画を立て、優れた意思決定を推進するのに役立つ成熟した製品です。Anaplan では Classic エンジンをご利用のお客様に尽力しており、今後も引き続きメンテナンスとサポートを行ってまいります。イノベーションの焦点は Anaplan Polaris にあります。Polaris で利用できる規模と新機能を活用されたいお客様は、Classic エンジンから Polaris への移行を検討していただく必要があります。

推奨事項

すべての新モデルの開発に Polaris を使用

新しいモデルの開発は Anaplan Polaris を使用して行うことをおすすめします。Polaris を使用すると、Anaplan の最先端のテクノロジーと、今後開発される新機能に確実にアクセスできるようになります。Anaplan の最新のイノベーションにアクセスできるというメリットがあるだけでなく、Polaris では、よりシンプルでスケーラブルかつ保守性の高いモデリングが可能になります。

Polaris で新しいモデルを構築しても、Classic エンジン用向けにすでに構築されているモデルの利点を引き続き活用できる点は変わりません。Anaplan では Classic エンジンの長期的なメンテナンスと安定性の確保に取り組んでおり、Classic で構築された既存のモデルは、引き続き Polaris モデルと組み合わせて使用して Anaplan アプリケーションとダッシュボードを強化できます。モデル間インポート又は Anaplan Data Orchestrator (ADO) を使用して、Classic モデルと Polaris モデル間でデータを簡単に交換できます。

既存の Classic モデルを Polaris に移行する方法については、カスタマーサクセスビジネスパートナーにお問い合わせください。

既存のモデルを Classic から Polaris に移行して、モデルのディメンション性を高めたり、Classic モデルで密度を高めるために行われた妥協点を排除したりする場合は、ガイダンスとサポートを利用できます。Classic から Polaris への移行は元のモデルの複雑さに応じて簡単に行えますが、Polaris のスケールとパワーを最大限に活用するには、データの自然なディメンション性に合わせてモデルを更新する必要があります。Polaris への移行については Anaplan がお手伝いさせていただきます。プロセスのガイダンスとなるリソースもご用意しています。

追加情報

資料

Anaplan の計算エンジン

Planual:Polaris

ウェビナー

Polaris の実装:ベストプラクティスのご紹介

ACE Spotlight:Adobe による Polaris のユースケースとベストプラクティス

ACE Spotlight:NVIDIA における Polaris の実装

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