サービスレベルを制御せよ、それに支配されるな
小売業では、多くの企業がサービスレベルを十分にコントロールできていません。実際、重要なのは実店舗であるにもかかわらず、多くの企業は実店舗におけるサービスレベルの監視を行っていません。確かに、店内のサービスレベルの計測は骨の折れる作業です。一部の企業―主にパネリスト―はこの種の計測を専門としていますが、プロセスに伴う膨大な人手を避ける策はありません。
一歩引いて考えると、そもそもなぜサービスレベルを測定する必要があるのでしょうか？
もしサービスレベルが在庫最適化ソフトウェアの明示的な設定によって_設計上_得られるものであれば、より便利ではないでしょうか？それなら、はるかに実用的になるでしょう。サービスレベルは、在庫最適化プロセスの後付けである必要は全くありません。
実は、歴史的には、実際のサービスレベルをほとんど制御できなかった安全在庫分析などの初期の在庫最適化手法から、サービスレベルを測定する必要性が生まれたのです。これらの基盤モデルは需要が正規分布しているという仮定に依存していますが、この仮定は実際には大きく誤っているため、ほとんどの小売業者はその代わりにアドホックな安全在庫係数に頼るようになりました。
これらのアドホックな安全在庫係数自体は悪くはない―むしろ将来の需要に関する無理な仮定に依存するよりは優れていると言えます―しかし、安全在庫とサービスレベルの間の定量的な関係が失われてしまうのです。その結果、小売業者はサービスレベルを計測し、在庫が何とか安定するまで係数を調整する羽目になります。最終的には、在庫戦略が柔軟性を欠くため、安全在庫係数を変更すると無数の問題を引き起こし、当初行われた骨の折れる経験的調整の繰り返しに陥ります。
しかし、クォンタイル予測の登場により、たとえクォンタイル予測自体が正確でなくても、サービスレベルを非常に正確に左右する予測を作成することが可能になりました。必要なのは_偏りのない_予測であって、_完璧に正確な_予測ではありません。
実際、クォンタイル予測は、目標サービスレベルを達成するための再注文数量を算出する問題に対して、直接的かつ自然に対応しています。もし新たにより優れたクォンタイル予測技術が見つかれば、その技術はより少ない在庫で同じサービスレベルを達成できる可能性がありますが、どちらの技術も_設計上_約束されたサービスレベルを提供します。
この挙動は、安全在庫分析と組み合わされた_クラシックな予測_とは大きく異なります。クラシック予測では、精度向上が望まれる一方で、実際には予測結果が不安定になることがあるのです。例えば、店舗で観察されるように多くの低需要商品では、常にゼロを返す_単純な_予測モデルに切り替えることで、実際の販売数と予測販売数との差の絶対値で定義される精度が通常_改善_されます。もちろん、商品の半数に対してゼロ予測にシフトすれば、結果としてビジネスは惨めなものになるに違いありません。この例は逸話的に思えるかもしれませんが、そうではありません。多くの場合、ゼロ予測こそが最も正確な_クラシック_予測なのです。
したがって、サービスレベルを自ら制御するためには、その制御が組み込まれた在庫最適化の手法が必要となるのです。
