自己成就予言としての予測
毎週、いくつかの企業が私たちに連絡して、Lokadが彼らの週次または月次の予測を数四半期先まで管理できるかどうか尋ねます。実際、10年前、Lokadは「サービスとしての予測」アプリのアイデアを中心に設立されました。残念ながら、このアイデアは大部分が機能不全であることが判明し、私たちはより良いアプローチに移行しました。予測によって引き起こされる問題のいくつかは単純であり、見かけによらず基本的です。技術がどれほど優れていても、ビジネスの前提が間違っていれば何の役にも立ちません。
はっきり言っておきましょう。Lokadは需要予測を要求しており、予測最適化は私たちのコアコンピタンスですが、それには方法があります。そしてその方法は、予測が大部分が自己成就予言であり、多くのフィードバックループが関与していることを認識することから始まります。
この視点を詳しく説明しましょう。ファッションブランドの販売を予測する場合、最初に購入された数量を見るだけで十分です。シーズン中に販売される数量は、供給業者から最初に注文された数量と必ず一致します（縮小分を差し引いたもの）。しかし、在庫が定価で完売しない場合や逆にシーズンの途中で在庫が切れる場合もよくあります。この「完璧な」予測は幻想であり、会社の財務パフォーマンスの現実を反映していません。
将来の需要は将来のサプライチェーンの意思決定と密接に関連しています。しかし、多くの企業は「まず予測する」（つまり週次需要）ことが可能であり、その後「決定する」（つまり発注数量）ことが可能であるかのように行動しています。後者が前者に深刻な影響を与えるため、このアプローチは賢明ではありません。
実証的な証拠として、将来の需要と将来の意思決定の結びつきが、多くの「先進的な」予測プロジェクトが失敗する理由を説明しています。バックテストのベンチマークは、新しい予測が古い予測よりも優れていることを「証明」していましたが、実際には、本番環境では理由もなく問題が発生し始めました。実際には、注意を払わない限り、「愚かな」予測は予測自体によって引き起こされる意図しない結果、つまり第二次の悪影響を少なく生成する傾向があります。
実際には、予測と意思決定の間の後方フィードバックループはさまざまな形で行われます：
- 新たな参照を導入すると、その他の参照の売上を減少させることがあります。したがって、ある参照の需要予測を大きくすると、競合するすべての製品の予測が（どういうわけか）減少するはずです。
- 特定の製品によるプロモーションによる需要の増加は、広範なコンテキストに大きく依存します。製品が店舗内で唯一のプロモーション対象である場合、増加は大きくなる可能性があります。店舗内のすべての製品がプロモーション対象である場合、増加はずっと小さくなるでしょう。
- リードタイムは予測する必要がありますが、企業は商品を海上輸送するか航空輸送するかを決定できる場合、リードタイムに一定の制御を持つ場合があります。両方のモードにはそれぞれリードタイムの予測が必要ですが、在庫に考慮する需要はリードタイムに依存します。
- 大量購入は通常、価格の引き下げを通じて規模の経済効果をもたらします。低い購入価格は、初期に取得または生産された数量に一致するように、低い販売価格に変換されることができます。
- 顧客に割引を提供すると、販売が増加しますが、同時に顧客の将来の期待も変更されます。顧客はますます割引を期待し、割引が提供されるまで購入の決定を遅らせるでしょう。
すべてのフィードバックループは、Lokadでは「裸の」予測を提供することに非常に不快感を抱いている主要な理由の1つです。私たちは、初期の年の間違いを二度と繰り返さないという固い意図を持っており、ヒポクラテスの誓いの精神に基づいて、お客様に価値を提供することは、誤ったアプローチによって彼らのサプライチェーンに混乱を引き起こすことから始まります。
これは、私たちの量的サプライチェーンマニフェストが意思決定に重点を置いているのは偶然ではありません。予測する必要があるのは、何らかの抽象的な需要ではなく、意思決定の結果であり、時には遠大なものです。この点において、私たちのアプローチは、ジャン・バティスト・セイが1830年代に発見した洞察と一致しています。供給は自己の需要を創り出すのです。
機械学習とソフトウェアの現在の最先端の進歩を考慮すると、ソフトウェアを介してフィードバックループに取り組むための「パッケージ化された」方法はありません。サプライチェーンの科学者は、ビジネスの課題を理解する能力と、経験豊富な実践者との十分な議論が必要です。これにより、Lokadの予測能力をクライアントのために利益を生むようにするためのヒューリスティックスとモデルが少なくともおおよそ正確になります。
