サプライチェーンソフトウェアのTCOに関する大実験
オープンソースの場合のように、ソフトウェアの価格表示1は、全く料金がかからない場合から、企業向けソフトウェアの場合に著しく高額になるケースまで幅があります。しかし、ソフトウェアは真空状態で動作するわけではなく、その運用には常に何らかのオーバーヘッドが伴います。TCO(総所有コスト)の概念は、直接費用と間接費用の両面を考慮し、全体のコスト を正確に把握しようとするものです。企業の視点からは、価格表示ではなくTCOが重要であり、当然ながらTCOは価格表示を下回ることはありえません。

Lokadの価格表示2は、しばしば見込み客を驚かせます。しかし、この投稿では、投資収益率に関係なく、Lokadが市場で最も低価格な選択肢の一つであると主張しています。当然、この議論にはバイアスが伴いますが、企業向けソフトウェアの世界では中立な観察者など存在しないため、同僚の皆様に同様の意見をお寄せいただきたいと呼びかけています。
サプライチェーンにおいて、他のあらゆる費用要因を圧倒するのは、物流の調整を継続するために必要な人員数3です。関連する職種は非常に多く、在庫管理者、供給計画者、需要計画者、生産計画者、カテゴリーマネージャー、購買担当者、予測担当者、計画担当者、サプライチェーンアナリスト、サプライチェーンの専門家、S&OPマネージャーなどが挙げられます。企業によって職種の名称は異なりますが、共通しているのは、これらすべてが物理的商品の流れの継続的な調整に専念している一方、実際の流れの運用には直接関与していないという点です。もし我々が 強力なAI を持っていたなら(現実は程遠いですが)、この人員はゼロになっていたでしょう。
しかし、理論上、Lokadのアプローチは限界まで進めることで、企業側の人員数をほぼゼロに近づけるはずです。我々はAIを持っていませんが、当社のサブスクリプションには、最終段階の4流れの調整を自ら担うサプライチェーン科学者のチームが含まれています。私たちは、当社の数値が_確定_していること、そしてその提案が発注(購入発注、生産発注、在庫移動発注、修理発注など)として実行される前に、さらにExcelで調整を重ねる必要がないことを誇りにしています。
2020年までは、このほぼゼロに近い人員体制は大部分が理想論に過ぎませんでした。クライアントは、たとえLokadチームが設計・保守する数値モデルを継続的に監査し、検証するためだけでも、サプライチェーン従業員のバッファーを維持していました。しかし、パンデミックが発生し、状況は一変しました。
2020年、ヨーロッパ各国では、労働を停止せざるを得ない従業員に、事実上全額に近い給与補償を与えながらロックダウンが実施されました ― まるで病欠のように扱われました。先行きが厳しいと判断した多くの企業は、これらの措置を最大限に活用し、ほぼ全てのホワイトカラー従業員を「休暇状態」に置く一方、現場の「必須労働力」とされる従業員は概ね通常通り稼働させました。
多くのクライアントにとって、サプライチェーンは依然として実質的に運用される中、Lokadのサプライチェーン科学者たちは突然 自力 で対応せざるを得なくなりました5。この状況は約14ヶ月続き、その間、クライアントチームが「休暇状態」にあったため、Lokadは実質的に10億ユーロ以上相当の在庫の毎日の調整を担いました。
全体としては、ヨーロッパ各国が不規則に出入りし、数週間ごとに戦略を変更し、企業に新たな広範な政策6への対応を1週間未満で迫る中、驚くほど円滑に進行しました。私たちのサプライチェーン科学者チームは、変化し続ける市場環境に対応するため、2020年と2021年のほとんどを数値モデルの継続的な見直しに費やしました。
2020年と2021年の出来事は、LokadのTCOが基本的に当社のサブスクリプション費用と同等であることを示しました。その証拠は、当社の管理外の政策に対する偶発的な反応から得られました。クライアントもLokadも、このような「大実験」を行う予定はなかったものの、実際に実施し、結果は順調でした7。これらの出来事が、サプライチェーンを完全にLokadに任せることが合理的であるという証拠にはならないと考えています。Lokadに対して疑義を呈するためのチームを維持することが賢明です。要するに、信頼はするが、検証はする べきです。
これとは対照的に、他のサプライチェーンソフトウェアベンダーを見てみると、私の競合の大多数は、ユーザーごと8または人員数に連動した料金体系を採用しています。このアプローチの根本的な問題は、ベンダーが解決策をできるだけ非効率にするインセンティブを直接得ている点にあります。クライアント企業が問題解決のために投入する従業員が多ければ多いほど、ベンダーにとって有利になるのです。
予想通り、競合するソリューションは生産性が低く、例えばプランナーあたりのSKU数という指標を見れば、Lokadと比較して1桁から2桁低いことが一般的です。アラートと例外処理 のような、サプライチェーンチームによる手動介入を必要とし絶対に時間がかかる機能の存在は大きな警告サインであるはずですが、なぜか多くの競合他社はそれらの機能を「良いこと」であるかのように宣伝しています9。
TCOの観点からは、そのソフトウェアと関わるすべての従業員がコストに含まれるべきです。「プランナー」や「在庫管理者」のような職種では、全雇用者コストの100%がソフトウェアのTCOに含まれると考えるのが妥当です。大企業では、プランナーの取り組みを補完するために「予測」や「データサイエンス」チームが導入されるため、TCOはさらに大きくなる可能性があります。これらの追加チームもTCOの範囲に含めるべきです10。
費用面では、これらの職種は常にLokadの月額サブスクリプション費用を10倍以上、場合によってはそれ以上に上回ります。驚くべきことに、これが通常、Lokadを導入しても企業が人員削減に踏み切らない理由であり、全体として、Lokadはサプライチェーン全体の予算においてほとんど影響を及ぼさないのです。
しかし、企業がまだサプライチェーンの人員削減を決断していないからといって、サプライチェーンベンダーが無責任であるというわけではありません。導入されたソフトウェアによって実質的に動員される事務担当者の軍団が存在するのです。たとえ、チームが少なくとも数ヶ月間、効果的に他の業務に移行できた場合に限り、ベンダーは低TCOを実現できたと評価されます。
このように、TCOの面では、Lokadよりも何倍も高額なサプライチェーンベンダーは見たことがありません。もし低い価格を求めるのであれば、ユーザーあたり月数ドルで利用できるMicrosoft Excelをお勧めするしかありません。
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これは、ベンダーがクライアント企業に対して前払いで請求する金額を指します。ライセンス料、保守料、またはその他のサブスクリプション料金の形をとることがあります。 ↩︎
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Lokadの月額サブスクリプションには通常、プラットフォーム料金とサービス料金が含まれます。プラットフォーム料金は基本的にPaaS(Platform as a Service)によって提供されるプログラム環境のオールインクルーシブパッケージです。サービス料金は、Lokadのサプライチェーン-サイエンティストの献身と経験に対して支払われます。 ↩︎
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サプライチェーンは物理的商品の流れを調整しますが、その実行は行いません。これは、物流(商品の実際の移動)、生産(商品の実際の変換)、流通(商品の実際のサービス提供)と混同してはなりません。 ↩︎
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各SKUに対して、例えば、いくら購入するのか? いくら生産するのか? 販売価格はどれくらいか? 在庫を移動するのか? 廃棄するのか? など、一連の質問に答える必要があります。 ↩︎
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航空機のMROは、取引量が-30%から-50%という深刻な打撃を受けました。しかし、eコマースでは取引量が+20%から+50%に達することが頻繁にありました。経営陣は最悪の事態を想定して計画を立てていました。取引量が急増する中、ホワイトカラーの従業員を有給休暇にするeコマースクライアントが数社あり、その費用は政府が負担しました。 ↩︎
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政策も非常に革新的でした。例えば、いくつかの国では、一定の条件下で店舗の営業が許可され、販売が_outdoors_で行われる限り認められました。このため、Lokadは、実店舗前の歩道に限定された品揃えで一時的に運営される店舗向けの在庫政策を考案する必要がありました。 ↩︎
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『素晴らしかった』と言いたくもなりますが、何に基づいてそう言うのでしょうか? 状況は前例がなく、比較のための基準さえ存在しません。Lokadが独自に対応した奇妙な期間中、警戒するサプライチェーンディレクターからの電話はわずかで、最終的にインシデントの可能性が山のようにある中でも、顕著な事故は発生しませんでした。 ↩︎
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Lokadはユーザーごとの料金を請求していません。当社のサービス契約では、通常、現在の人員数の2倍程度のユーザー上限を設けていますが、これはあくまで安全措置です。これはコミットメントの範囲を明確にする意図によるものであり、アップセルの仕組みを促すものではありません。この上限は、約5年間の企業成長を考慮すると到達しないほど高く設定されることが期待されています。 ↩︎
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企業向けソフトウェアにおけるマーケティングの極致は、製品の最悪の欠陥を、望ましい特性であるかのように提示する能力にあるようです。 ↩︎
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サプライチェーン最適化を担当するベンダーが提供する不完全な数値モデルを補完するために、企業がデータサイエンティストのチームを維持する必要がある場合、その状況は明らかにベンダーの責任となります。 ↩︎