インクリメンタリズムはサプライチェーンの悩みの種

Joannes Vermorel

サプライチェーン・マネジメントの失敗への確実な道の一つは、サプライチェーン・マネジメントにおいて「走る前に歩くことを学べ」という考え方です。この類推は、進歩 をあたかもあらかじめ定められた旅として描いているため、誤解を招きます。この考え方は インクリメンタリズム とも呼ばれ、多くの大企業が非常に大規模なサプライチェーンを運営する中で、インクリメンタリズムは改善を阻む最大の原動力の一つとなり、場合によっては十年近くも続くことがあります。

単なる無為はインクリメンタリズムと混同してはなりません。なぜなら、無為ははるかに無害であるのに対し、インクリメンタリズムは多大な継続的資源の投資を必要とします。さらに、インクリメンタリズムは上層部の大きな注意散漫の原因となる一方で、無為はむしろ他の緊急事項に対処する余裕を与えます。

インクリメンタリズムは通常、あるパフォーマンス指標を改善しようとする意図から始まります。例えば、予測精度の向上、サービスレベルの改善、在庫量の削減、リードタイムの短縮などです。指標の定量的性質により、この取り組みは「合理的」―時には科学的―な試みと位置付けられます。パフォーマンス指標を改善するために、組織の一部が「ボトルネック」として特定されます。それは、予測エンジン、S&OPプロセス、プランニングソフトウェアなどです。そして、この部分を改善するための企業内イニシアティブが形成されるのです。

企業全体として、インクリメンタリズムは高い受け入れレベルを持っています。何も物議を醸さず、組織内の権力構造も如何なる形でも触れられません。ミッションは変わらず、誰も疎外されたり、後回しにされたりしません。ただ、いくつかの、あるいはごく限られたパフォーマンス指標に対して敷居がほんの少し高く設定されるのです。もし目標が他の何かと妥協しなければ容易に達成可能であったとしても、例えば、サービスレベルの向上は、デッドストックの発生に目を向けなければ容易であり、サプライヤーのリードタイムの短縮も、価格上昇の遅れに無頓着であれば容易です。チームは本能的にこれを理解しているため、抵抗はほとんど見られません。

インクリメンタリズムは、企業の サイロ によって助長されます。各サイロは、そのサイロ独自の視点からのみ問題を見る専門家集団を伴っています：

• 予測チームは予測精度の観点から考えます。
• 購買チームは購入価格の観点から考えます。
• 補充チームはサービスレベルの観点から考えます。
• 価格設定チームは 価格弾力性 の観点から考えます。
• その他。

しかし、サプライチェーンにおいて、インクリメンタリズムはほぼ確実に失敗します。かつてブロックバスターの補充チームは、サービスレベルの向上を自画自賛していたかもしれませんが、最終的にはNetflixによって完全に事業から追い出されました。より一般的には、システムが関与する場合、インクリメンタリズムは失敗に終わります。実際、システムは部分の総和以上のものであり、そのため、システムの一部にとって有益なことがシステム全体にとって有益とは限らないのです。

自動車の例え話は示唆に富んでいます。より強力なエンジンが車をより優れたものにするわけではありません。そうしたエンジンは重量を増し、その結果、燃料消費が増加し、多くの機械部品に負担をかけ、ブレーキ効率が低下するなどの影響をもたらします。最適な車の設計とは、各部品の綿密なバランスによるものであり、「より良い」部品の寄せ集めではありません¹.

サプライチェーンもまた、まさに同じ問題に悩まされます。サービスレベルの向上は、より多くの資本支出、廃棄物の増加、デッドストックの増大、インベントリーターンオーバーの低下、機動性の低下などを伴います。しかし、サプライチェーンシステムは相対的に不透明なため、一見改善されているようでも、その欠点が見えにくいのです。とはいえ、欠点が見えないからといって、実際の財務的ペナルティを回避できるわけではありません。

より正確な 時系列予測は魅力的に思えるかもしれません。しかし、精度が高いにもかかわらず、一連の欠点が浮上する可能性があります：

• 誤差の割合が減少しても、誤差による金額の減少につながるとは限りません。
• 予測値は数値的に安定せず、運用上の混乱を増大させる可能性があります。
• ソフトウェアの信頼性が低下し、生産停止を引き起こす可能性があります。
• ソフトウェアのセキュリティが低下し、サイバーセキュリティ事故を誘発する可能性があります。
• ソフトウェアがより不透明になり、メンテナンス費用が大幅に増加する可能性があります。
• その他。

より一般的には、インクリメンタリズムは「同じことをより多く」行うことを強調するため、サプライチェーンにおいて失敗します。残念ながら、多くの企業ではサプライチェーンの改善策は何十年も前に摘み取られており、残された「直線的な」改善は通常、達成が困難であり、しばしば負の純益の域にまで達してしまいます。

逆に、インクリメンタリズムは、その重要性にかかわらず、困難な問題を軽視します：

• 未来に関する不確実性は解消不可能です。
• データ分析は、それらを運用するデータベースの設計と対立します。
• エンタープライズ・ソフトウェアベンダーは、失敗することで報酬を得る仕組みになっています。
• カニバリゼーションや代替はいたるところに見受けられます。

ほとんどの真に難しい問題においては、初期のベースラインが存在しないか、誤っているのです。

古典的な予測システムには、リードタイム予測の概念が完全に欠如しています²。その結果、リードタイムが統計的に扱われないため、システム内で改善すべき点が見当たらないのです。奇妙なことに、今日では大企業のほとんどの予測システムは、複雑で非常に高価でありながら、リードタイムを無視しています。リードタイム予測は、存在しないベースラインの典型例なのです。

逆に、ソフトウェアベンダーの設計上の欠陥に対処するために_アドホック_なソフトウェア開発に投資することは、自らを破滅に導く行為です。不十分なベンダー上に成り立つ改善は、単にそのベンダーを企業内に根付かせるだけです。組織が大きくなるほど、埋没費用に対処することが困難になります。不良なソリューションへの過剰な支出は、誤ったベースラインの一例として定例的に発生します³。

非漸進的な改善に取り組む上での最大の難題は、技術的な問題ではなく社会的な問題です。大まかに正しい方が、厳密に間違っているよりも良いという考え方により、これまで完全に軽視されていた問題に対処するために、システムの機能不全をわずかに緩和することは、技術的 には通常容易といえます。

サプライチェーンにおける非漸進的改善は提案が難しいものです。なぜなら、それを受け入れる相手が存在しないからです。価格設定と計画の例を見てみましょう。価格を変更すれば需要が変動するのは明らかです。需要が変われば、計画（例えば生産）も変わらねばなりません。しかし、ほとんどの企業、ましてやソフトウェアベンダーは、この基本的な問題、すなわち価格設定と計画の絡み合いに取り組もうとはしていません。実際、内部のものであっても、価格設定ソリューション（または計画ソリューション）はそれぞれ価格設定チーム（または計画チーム）に販売可能です。しかし、価格設定と計画を一体化したソリューションは、CEOまたは取締役会のメンバーにしか受け入れられないかもしれません。残念ながら、計画チームと価格設定チームが共に存在する場合、定義上、それらの課題はCEOの直接の関心事ではなく、結果として価格設定と計画に関する懸念は各チームに回され、急いで廃棄されるのです。