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要するに、プランナー1人あたり100,000超のSKUです。

Lokadは約30名のサプライチェーンサイエンティスト(さらに増加中)のチームを擁しています。それぞれのサイエンティストは実質的に供給と需要の計画担当者として機能しており、その役割は単なる計画以上の範囲に及びます。彼らはデータパイプライン、予測1、経済モデリング、そして最終的な意思決定2を担当しています。

How many SKUs should a demand planner manage?

各サプライチェーンサイエンティストが管理するのは次の規模です:

これらの数値は、Lokadがクライアントとのサプライチェーン施策を開始してから6か月から1年ほどで到達する 巡航速度 を表しています。さらに、サプライチェーンサイエンティストはそう簡単に見つかる人材ではありません。ジュニアのサプライチェーンサイエンティストを育成するには3か月から6か月を要します。Lokadは通常エンジニアを採用しますが、必ずしも サプライチェーン エンジニアとは限りません。

特に優秀なシニアサイエンティスト6名ほどは、それぞれ次の規模を単独で管理しています:

  • 1+ million SKUs
  • ≈500 million USD of stock
  • Multiple daily pipeline refreshes

当社のサプライチェーンサイエンティストは、80/20の作業配分を維持するよう努めています。時間の80%を数値レシピの実装と改善に使い、20%をクライアント企業との議論やフィードバック収集に充てています。

この生産性を実現するには、いくつかのシンプルな要素があります。

意思決定の断片化を解消すること。多くの企業では、購買発注書に記載すべき適正数量を決めるだけでも、プランナー、在庫管理者、ERP担当者、BI担当者、上司など多くの人が関与します。こうした要素を一人の手に戻すことで、生産性は劇的に向上します。Lokadがサプライチェーンサイエンティストという役割を通じて実現しているのは、まさにこれです。

By way of anecdotal evidence, during the last decade, I have met several founders turned CEOs who’ve told me almost the same story: During the first 2 decades, I was managing all inventory decisions on my own on Saturday afternoons. When the business reached 50 million USD, I hired my first supply chain manager to handle this for me. We are now at 100 million turnover, and it takes 5 full-time employees to do the job.

プラットフォームレベルでの correctness-by-design。サプライチェーンの悩みの大半は平凡なものです。誤った日付、誤った在庫、誤った制約(例: MOQ)、IT変更、さまざまなバイアスなどです。プログラム表現力が必要であり、だからこそスプレッドシートは非常に有効です(Excelはかなりプログラム可能です)。しかし、スプレッドシートは correctness-by-design の面でほとんど保証を提供しないため、平凡な不具合が至る所に残ります。チームは数値レシピそのものを改善する代わりに、火消し、アラート処理、例外対応に時間を費やしてしまいます。この問題群を丸ごと取り除くことこそ、Lokadのソフトウェアプラットフォームの狙いです。

現実世界向けの最適化パラダイム。古典的なサプライチェーン理論の大半、すなわちポイント予測、安全在庫、EOQ、min/max、ABC分析などは、現実のサプライチェーンに対処するには不適切です。これらの要素は紙の上では見栄えがよくても、現場では機能しにくく、結果としてさらに火消し作業を増やします。確率的予測、確率変数の代数、微分可能プログラミング、配列プログラミング、データのバージョニングなどは、現実世界で成果を出すために実務上不可欠なパラダイムです。これらすべてを一つの場所で提供することこそ、Lokadのプログラミング言語3の狙いです。

On a tangential note, when we negotiate a monthly subscription fee, we try to make sure that the client company can offer us a single point of contact who will act as the coordinator for the whole initiative. Indeed, while we are not philosophically opposed to talking to sales, finance, marketing, production, … there are limits to the degree of productivity that can be achieved in this sort of work no matter the tooling involved. We try to keep our supply chain efforts focused on where Lokad delivers the most.


  1. 予測には複数の種類があります。最も一般的なのは需要予測とリードタイム予測です。しかし、文脈によっては、返品や生産歩留まりのような他の不確実性源についても予測が必要になります。 ↩︎

  2. There are multiple kinds of decisions involved. Purchase orders, production orders, dispatch orders are the most common ones. However, other decisions such as price steering, stock divestments or assortment optimization may also be covered. ↩︎

  3. Envisionは、サプライチェーンの予測最適化に特化してLokadが開発したドメイン固有プログラミング言語(DSL)です。技術文書はdocs.lokad.comで公開されています。 ↩︎