サプライチェーンの基礎（講義1.1の要約）

最適化されたサプライチェーンは、繰り返し行われる単調な決定を自動化し、経営陣がより重要な問題にリソースを割り当てることを可能にします。ただし、最適化する前に、サプライチェーンが広範で非常に複雑なネットワークであることを理解する必要があります。そのため、自社のサプライチェーン内の選択肢、変動性、流れを理解することは非常に重要であり、純粋に財務的な観点からアプローチする必要があります。

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サプライチェーンの定義

Lokadのサプライチェーン（SC）のビジョンの核心は、物流の変動によって生じる選択肢の習得です。この定義の各要素には、一定の解釈が必要です。

選択肢 とは、サプライチェーンで取ることができるすべての可能な決定を指します。これらの選択肢は、数百から数千の可能性に及ぶものです。これらの選択肢は、単純なもの（特定の場所に在庫を追加する）から物流的に複雑なもの（完全に新しい製品のアソートメントを立ち上げる）までさまざまです。前者は日常的であり、単調ですが、後者は戦略的であり、リソースを増やす価値があります。最適化されたサプライチェーンは、単調な決定を自動化し、経営リソースをより困難で戦略的な決定に割り当てることができます。

変動性 は、将来の不確実性と制御不能性を意味します。市場需要を予測しようとしても、それを制御することはできません。同様に、リードタイムや競合他社の行動も完全に制御することはできません。サプライチェーンは、制御できない数多くの変動要因に対して脆弱であり、これらをすべて十分に考慮する必要があります。

最後に、流れとは、物理的な商品の移動を指します。企業にとって、材料、製品、在庫などの物品は常に移動しており、それぞれが独自の物流制約（輸送手段、保管方法など）を持っています。これにより、サプライチェーンの実践者は新たな要素を考慮する必要があります。全体として、ビジネスが改善するためには、サプライチェーンは選択肢、変動性、流れに対処しなければならず、これらの概念は最適化の観点から詳細に検討されます。

「メインストリームサプライチェーン」理論の制約

Lokadのビジョンの重要な部分は、検証可能性に重点を置いていることであり、これはLokadのビジョンがメインストリームサプライチェーン（MSC）理論とは異なる点です。検証可能性 とは、システムやアイデアがテストされ、間違っていることが証明される能力を指します。ほとんどのMSC理論は、よく研究され、堅牢な数学モデルに基づいていますが、検証可能性に対しては保護されています。研究者はしばしば、自分たちが証明しようとしたことを正確に示すシナリオを選んでいます。要するに、基礎となる教科書にある例は、実際のサプライチェーンの変動性と不確実性を適切に考慮していません。これらの理論は、実際のビジネス運営の変動性とは異なる学術的な状況下で存在しています。

これの一例が、安全在庫です。これは、企業がストックアウトイベントの可能性を防ぐために手元に保持する余分な在庫のレベルです。歴史的には、このレベルは需要の不確実性や全体的なランダム性を十分に捉えていない数式を使用して計算されています。その結果、学術理論と実際のサプライチェーンの間のギャップは、しばしば埋められることがありません。このスペクトラムの反対側では、Lokadの目標は、スケールでの再現性です。これは、成功を含めてすべてをテストし、修正するプロセスによってのみ可能です。成功のパラメータを数量化できない場合、それは成功ではありません。すべてが理解可能で検証可能でなければなりません。

サプライチェーン最適化の理解

Lokadでは、SC最適化は金銭的な影響の実用的な尺度です。たとえば、私たちは予測の成功を減少したエラーのドルで測定します。つまり、回避された金銭的損失の量です。これは、MSC理論とはまったく逆のアプローチです。そこでは、リソース（時間、労力、お金、精神的な余裕を含む）が予測の精度を向上させるために費やされますが、エラーのドルには関係ありません。

これは重要なポイントです。Lokadの立場は、予測の精度を無価値だと主張しているわけではありません。むしろ、それがドルで節約されない場合は無意味です。予測が10% より正確であっても、利益が20%減少する結果になる場合、それは減少したエラーのドルの観点から最適化された予測ではありません。結局のところ、ビジネスの目的はお金を稼ぐことであり、少なくともそれを無駄にしないことです。これはSCの領域で、ソフトウェアベースの知識を活用して減少したエラーのドルを通じて最適化された選択肢を生み出し、経営陣が他の重要なビジネス問題に集中できるようにするための領域です。

要するに、Lokadの立場は、SCが真空中で動作しないため、不確実性や偶然の問題を解決するために、特にソフトウェアを含むすべての手段を活用する必要があるということです。