エンタープライズソフトウェアの3つのクラス
現代のサプライチェーンを運営する典型的な21世紀の企業は、enterprise softwareやITに関して浪費癖がある。ほぼ20年にわたる綿密な観察の結果、この分野に割り当てられたリソースの80%~90%が全くの無駄となり、リターンはゼロ、時にはマイナスになると推定している。つまり、その投資は企業の状況を 悪化 させているのだ。エンタープライズソフトウェア以外で、企業が支出の80%をこんなにも 全く軽視 して浪費している業界は他に思い当たらない。例えば、物理的な商品であれば、年間5%の減損が高いと考えられ、25%は単に 考えられない ことである。この問題はあまりにも蔓延しているため、(貴社の情報を一切知らなくても)現在、貴社もまさにこの問題に直面していると自信をもって言える。

エンタープライズソフトウェアの(再)分類
問題の本質を理解するためには、まずこの分野を完全に支配している3つのエンタープライズソフトウェアのクラス1が存在することを理解する必要がある: 記録システム、報告システム、インテリジェンスシステム.
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記録システム は、1つまたは複数のワークフローとそれに対応するデータ入力を“具体化”するソフトウェアである。基本的に、記録システムは、手と紙で行われる作業をデジタル化・効率化する。多くの初級ホワイトカラー労働者がこれらのシステムと日常的に接しており、実際には1日に何時間も費やしている。ほぼすべてのトランザクションシステムがこのカテゴリーに該当する:ERP, CRM, WMS, EDI, MRPなど。この種のソフトウェアは1970年代に登場し、1980年代に非常に人気となった。その本質として、これらの多くはトランザクションデータベース(例:SQLデータベース)を共有している。
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報告システム は、分析能力(主に記述統計)とデータ提示能力を提供するソフトウェアで、通常は記録システムの上に重ねて運用される。報告システムは、かつて企業の事務員が行っていた作業、例えば先週の売上集計や在庫の総量評価などを自動化する。多くの管理職ホワイトカラーは、週間あるいは時には毎日、ルーチンチェック(パフォーマンスレビューなど)を行っている。この種のソフトウェアは、1990年代の「Business Intelligence」ツールの台頭とともに悪名高く、また人気を博した。
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インテリジェンスシステム は、ホワイトカラーが手動で行っていた作業を自動化するソフトウェアであり、通常はBIツールなどの報告システムの助けを借りる。インテリジェンスシステムは報告システムと同様に記録システムの上に重ねて運用される。しかし、他の2つのシステムとは異なり、人間との相互作用を前提としておらず、設計上、人間を_置き換える_ことを目的としている。この種のシステムは2000年代に徐々に登場し、迷惑メールフィルターが控えめながらも遍在する例となった。機械学習の着実な進歩により、このシステムクラスの能力は2010年代後半から2020年代初頭にかけて急拡大した。私の会社であるLokadは、インテリジェンスシステムの最たる例である。
要するに、私の主要な提案は以下の通りです:
サプライチェーンを運営するほぼすべての企業において、TCO(総所有コスト)を含む年間IT予算は、以下のように分割されるべきである:
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記録システムに20%
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報告システムに5%
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インテリジェンスシステムに75%.
この分割は、企業が通常(おおよそ)支出を分配する方法とは大きく対照的である:
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記録システムに75%(誤り)
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報告システムに20%(誤り)
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インテリジェンスシステムに5%(全くの誤り)
割合の理解
このリソースの不適切な配分の根本原因は、多くの企業が犯す一連の小さな誤りにある。
ほとんどの企業が犯す最初の重大な誤りは、記録システムの重要性とそれに対して支払うべき価格を混同してしまうことである。水がなければ人は3日で命を落とす。しかし、至る所に豊富に存在する淡水に対して1日あたり1000ユーロを支払うのは明らかに不合理である。それにもかかわらず、多くのエンタープライズソフトウェアベンダーは巧妙な幻術師となり、記録システムを唯一無二の宝石や命を救う装置のように演出するが、実際にはセメントブロック以上のものを販売しているに過ぎない。
記録システムは「古代」の技術、すなわち1970年代後半にさかのぼるもので、さまざまなビジネスプロセスにおいて広くコモディティ化されている。さらに、特定の要件を満たす市販の業務アプリが存在しなくとも、高品質なCRUD2アプリ開発フレームワークが多数存在することが判明している。したがって、これらのアプリは重要でありながらも 安価 である。しかし、ベンダーは企業内に蔓延する恐怖心を利用して、ほぼ必ず経営者を「安全策」を採るよう説得し、「失敗は許されない」3プロジェクトに不合理なほど多額の投資をさせる。
さらに、記録システムを販売するエンタープライズソフトウェアベンダーは、意図的にあたかも報告システムやインテリジェンスシステムも提供しているかのように自らを演出する。これは当然ながら、見込み客の間に大きな混乱を引き起こす。
技術的に見れば、記録、報告、インテリジェンスの各システムは 相互排他的 である。あるソフトウェアクラスとして卓越するためのアーキテクチャ要件は、他のクラスで優れることを不可能にする。本稿で伝えたい内容の範囲を超えるが、例えで言えば、重量挙げのチャンピオンと長距離走のチャンピオンの両方にはなれない。前者の卓越した運動能力は後者の成功に逆効果であり、その逆もまた然りである。記録システムが発達させなければならない「筋肉」は、報告やインテリジェンスにおいては全く通用せず、その逆も同様である。
ほとんどの企業が犯す第二の重大な誤りは、何もせずに多く監視することである。毎日1時間、自分自身を鏡でじっと見ることはできるが、実際にジムに通わなければ何も変わらない。より大きく、豪華で明るい鏡を設置しても、(少なくとも筋肉の出力、つまり生産性の面では)大した違いは生まれない。毎日さっと自分を見るのは構わないが、それ以上はほとんど逆効果である。しかし、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールや他の報告システムに関して、ほとんどの企業は実際に改善するのではなく、_永劫に_自分自身を見つめ続けている。鏡と同様、指標は少量なら有益である。
報告システムを販売するソフトウェアベンダーは、上層管理職の虚栄心(または不安)を巧みに刺激する。彼らは、経営陣が自社を_コントロールしていると感じるために必要なものを提供するビジネスを展開している。しかし、わずかな指標に高額の価格を正当化するのはほぼ不可能なため、提供される製品は例外的なまでの洗練を追求する方向に向かう。この洗練は「科学的」に見え、現代の企業経営を実践する人々の知的能力にふさわしいものとして管理職に訴求する。しかし、報告自体の洗練は罠であり、経営陣が指標の山を解読するために精神的エネルギーを消費してしまい、本来数値がなくても判明できる差し迫った問題に取り組む余裕がなくなってしまう。
第三の重大な誤りは、会社の意思決定プロセスを、その現状(欠陥も含めて)として認めないことである。実際、ほとんどの意思決定プロセスは方針に深く埋もれており、その方針自体がほとんどの決定の_真の源_となっている。例えば、どこにでも見られる「先着順」という方針を考えてみよう。これは明らかに意思決定の一例であるが、なぜ手を挙げた最初の人物にサービスを提供することが、貴社の最善の利益になるというのだろうか?
「公平」という曖昧な感覚は、よく検証すると、一部の顧客が十分早く要求を出せず、絶対に最初にサービスを受ける必要がある場合があることを示している。この方針は合理的な出発点ではあるが、それが会社の長期的利益に_最大限一致している_と信じる理由はない。無限の選択肢の中のひとつに過ぎない。したがって、この選択肢が「最適」である可能性は実質ゼロである。逆に、代替案を探り活用することは、該当プロセスの運用コストが合理的に低い限り、ほぼ確実に企業にとって有益となる。このような最適化された方針を生み出し、絶えず洗練させることは、まさにインテリジェンスシステムの責務である(例:Lokadが日々クライアントのために行っていること)。
しかし、ソフトウェアベンダーの観点からすると、インテリジェンスシステムの販売は、過酷で妥協を許さない。記録システム(極めて単純明快なソフトウェア)や報告システム(虚栄心に基づく洗練)とは異なり、インテリジェンスシステムは設計上、初日から深いプールに放り込まれる。これは、誤った決定が企業に否定的で非常に明瞭な影響を与えるからである。意思決定プロセスの機械化において、ベンダーは巨大なスポットライトの下に晒され、隠れる隙がない。さらに、そのスポットライトは終わることがなく、日々、場合によっては一日に何度も同じことが繰り返される。その結果、2024年現在、インテリジェンスシステムの販売を前提に市場に参入するベンダーは依然として非常に少ない。Lokadはその一つであり、供給チェーン最適化を専門としているが、それでもなお、その立場は非常に孤独である。
より良い意思決定の価値
それにもかかわらず、より良い意思決定は企業にとって本当に重要な全ての面で改善をもたらす。プロセスを支える記録システムとは異なり、事業に対しての意思決定の「より良さ」には上限がない。今日、顧客の投資収益率(ROI)を最大化する決定は、データへのアクセスと技術の向上により常に改善可能である。たとえその改善がわずか1ドルの増加にとどまったとしても、サプライチェーンにおける反復的な意思決定と、オートメーションによる低コストな決定生成を考えれば、依然として実感できる改善である。
一方、記録システムの場合、プロセスが円滑かつ信頼性のあるものになると、それ以上のリターンは期待できない。たとえ貴社が会計のモーツァルトを採用したとしても、ある段階を過ぎれば非常に有能な人材を採用するのと実質差がなくなる4。逆に、貴社がマーケティングのモーツァルトを採用すれば、良いこと―一見不可能と思われるようなこと―が次々と起こる可能性が高い。これは、特定の専門分野が他よりも制約が少なく、独創的な決定においてはその独創性に上限がないことの結果である。
また、報告システムとは異なり、インテリジェンスシステムの利点は、他の部署との自主的な協力に依存していない。迷惑メールフィルターは、受信箱を健全に保つという驚異的な役割を果たすために、上司や同僚、部下の支援や承認を必要としない。同様に、インテリジェンスシステムは独自に機能し、単独で企業を改善する。そのプロセスはほぼ無条件であり、求める改善を効果的に実現するためには、システムそのものの設計が十分でなければならない。もちろん、企業全体からの積極的な協力は、インテリジェンスシステムの設計(および保守)を大いに容易にするかもしれない。しかし、そのような協力は、システムを運用する上で必要な絶え間ない相互作用や細かな調整、監視とは全く異なる命題である。
これで、なぜ企業が通常上述のような誤った割合になってしまうのかが、より明確になったはずである:
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記録システムに75%(これは企業内に蔓延する恐怖心を反映している)。
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報告システムに20%(これは上層管理職の虚栄心を反映している)。
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インテリジェンスシステムに5%(これはソフトウェアベンダーの臆病さを反映している)。
しかし、従来の常識とは異なり、正しい割合を実現するために大規模なコンサルティングミッション5やエンタープライズソフトウェアの専門技術の習熟は必要ない。実際、必要なのは主に経営陣の度胸である。
今後の進むべき道
私の見解では、経営陣はベンダーが仕掛ける幻想に惑わされることなく、記録システムが何を提供すべきかを 冷静に評価 すべきである。記録システムは本質的に非常に込み入った紙の跡のデジタル版にすぎないことを忘れてはならない。したがって、多少の忍耐があれば経営陣が理解できない部分はない。しかし、あまりにも頻繁に、経営陣は自らのソフトウェア技術の不足を露呈することを恐れ、システムを綿密に調べようとしない。
この恐れは根拠のないものだ。誠実なベンダーは、記録システムが正確に何をするのかを時間をかけて説明する。記録システムは、その設計上、忍耐強い中学生にも説明できる内容以外のことは行わないため、「無能」として晒されることを恐れる理由はない。誰か―特にベンダー―が記録システムをあまりにも高度なものとして提示しようとする試みは、即座のレッドフラッグと見なすべきである。それは、営業チームが極めて無能であるか、または経営陣の目を欺くための策略に過ぎないことを意味する。実際、専門知識のない者には容易に操作できない記録システムは、原則として再考されるべきである。
経営陣は、提供物に同梱される可能性のあるその他のソフトウェア検討事項(例:レポートやインテリジェンス)から記録システムを切り離すことに断固たる決意を持たなければならない。もし技術的な懸念によりその他の側面を分離できない場合、これはもう一つの大きな警告サインである。その場合、エンタープライズソフトウェア製品のアーキテクチャは、果てしなく全く不要な複雑さしかもたらさない雑な設計となる。前述の通り、記録システムに適したアーキテクチャこそが、同時にレポートやインテリジェンスシステムとして機能するには不適当である理由だからである。もしアーキテクチャレベルで懸念が混在しているなら、そのシステムは「設計上破綻している」(まるで蒸気機関を搭載したF1カーのように)と見なされるべきである。
もしその他の側面を商業的条件のために分離できない場合、やはり大きな警告サインである。ベンダーは、自社の提供する要素の一部が単体で販売するには不十分であることを知っており、そのため商業的バンドリングに頼らざるを得ない。クライアントは、何らかの「割引」を受けられるかのようなエンドツーエンドのソリューションに惹かれる。しかし、この認識は誤解を招くものであり、記録システムの不当に吊り上げられた価格という無効なアンカリングに基づいている。
例えば、もしベンダーが記録システムを75ドルで提供している一方で、実際には25ドル程度で済む可能性がある場合、通常20ドルのところを追加費用10ドルでバンドルするかどうかは問題ではない。簡単に言えば、85ドル(75ドル+10ドル)は45ドル(25ドル+20ドル)よりもはるかに高い。それにもかかわらず、多くの企業がこの罠に陥る。
記録システムが実際に何を提供しているのか、また現代のソフトウェア技術がこれを非常に単純な作業にしているという冷静な評価を行えば、経営陣はこの分野にソフトウェア予算の20%を配分すること自体がすでにかなり寛大であると認識するだろう。
上級経営陣はもし、そしてその場合に限り追加の数値が提供されたなら、どのような行動を実行するかを慎重に熟考する必要がある。レポートシステムは、行動する意志の代わりにはならない。経営陣は、すでに認識済みの問題に対処することに不安を覚えることが多い。さまざまな指標による問題の定量化が対応のキャリブレーションの改善に役立つかもしれないが、行動する意志に関しては何の効果もない。
もし経営陣が(多少調整が不十分でも)すでに行動していないのであれば、無数の指標を投げかけたところで不安感は消えない。むしろ、数値は複雑でやや不透明、かつ常に変化するストーリーを必然的に伝えるため、不安感を煽る可能性が高い。したがって、(もともと十分に行動していなかった)経営陣は、多数の指標が矛盾するさまざまな解釈を可能にすることで、さらに行動が鈍ることが予想される。
ベンダーが自社のレポートシステムの多用途性(例:「必要なだけの指標を持てる」)を宣伝しようとする試みは、大きな警告サインと見なされるべきである。実際、誠実なベンダーは、明確な行動喚起が伴わないすべての報告数値はほぼ時間の無駄であると、見込み客に容赦なく注意するだろう。誠実なベンダーは、指標の数値を無駄に増やすことから見込み客を遠ざける。理由は単純で、現代のコンピュータのおかげで一日に何千もの数値を生成することは容易だが、_毎日読むに値する_五、六の数値を生成することは相変わらず困難だからである。
さらに、誠実なベンダーは、レポートシステムで示されるような記述統計にアクセスするだけでは_全く新しい洞察_は得られないことを明確にすべきである。洞察は常に統計に先行する。統計は、洞察の定量化を洗練するためにのみ利用できる。知的探求は逆方向には進まない。この基本的事実に言及しない、あるいはさらに悪いことにデータの中に「隠れた宝石」6が見つかると示唆することは、またもう一つの大きな警告サインと見なされるべきである。
誠実なベンダーは、名誉ある医師が「魔法の儀式」がリンパ腫を治すと患者に信じさせないのと同じように、見込み客に成功の可能性について幻想を抱かせることはない。 経営陣の本能は常により多くの数値を求めるかもしれないが、「もし追加の数値が提供されるなら、そしてその場合に限り行動する」というリトマス試験こそが、それらの本能を評価するための尺度である。改めて、この点に5%を配分すること自体がかなり寛大である。記述統計は後退的なものであり、バックミラーのようなものだ。それらは特定の問題回避のための良い補助であるが、優れたバックミラーがレースに勝つための方法ではない。
最後に、意思決定の重要な役割に触れる。上級経営陣は企業があるべき姿に焦点を当てるべきであり、現状に満足してはならない。大規模なサプライチェーンを運営する企業では、意思決定の大部分が既定の方針を通じて暗黙的かつほぼ無意識に行われる。これらの方針は_現状_を反映している。設計上、記録システムもレポートシステムも非常に_現状_に焦点を当てている。より優れた記録システムは_現状_をわずかに生産的かつ信頼性のあるものにし、より優れたレポートシステムは、_現状_が以前の状態より悪化しないよう維持することを容易にする。
残念ながら、上級経営陣が自らの「思考の余裕」と企業の支出を切り離すことはほぼ不可能である。もし企業が特定のソフトウェア導入にソフトウェア予算の大部分を費やすなら、設計上、上級経営陣はそのソフトウェアに多く(場合によっては大部分)のエネルギーを注ぐことになる。したがって、記録システムとレポートシステムが予算の大部分を占めるなら、設計上、_現状_が上級経営陣の注意の大部分を奪うことになる。
アマゾン創業者のジェフ・ベゾスのモットーは常に_「常に初日である」_であった。私を含む多くの観察者は、アマゾンの成功の大部分をこの一面的な視点に帰している。多くのインターネット先駆者(例:Yahoo、Digital、eBay、MySpaceなど)とは異なり、アマゾンは過去30年にわたり絶え間なく自己革新を遂げてきた。多くの(あるいはほとんどの?)企業は、5年ごとのERPアップグレードにかかるコストの大きさを十分に理解していないようだ。ソフトウェアベンダーへの支払い手数料は氷山の一角に過ぎない。とはいえ、本当の懸念は、上級経営陣がソフトウェア移行において_現状_を維持すること以外何も考えなくなることである。
ほとんどのERPベンダーは、変革を適切に実施しなかったとしてクライアントを非難し、その結果、移行が不必要に高コストかつ遅延しているとする。しかし、ERPに関して言えば、企業にもたらされる変革の大部分は_偶発的な_ものであり、本質的なものではないと私は感じる。したがって、新システム採用への消極性は、見た目ほど非合理的ではない。前のERPが完全な大失敗でなかった限り、新たなERPから得られるものは実際ごくわずかである。いわゆる「改良された」プロセスも、すぐに予期せぬ欠陥を露呈し、期待された利益を大いに相殺するだろう。過去15年間Lokadを率いる中で、何百人ものCレベル幹部と交流する機会があったが、数年をかけて導入された新たなERPに彼らの栄光や成功を帰する話は_一度も_聞いたことがない。
それに対して、インテリジェンスシステムへの投資は、上級経営陣にすべての厳しい問いについて長く深く考えさせる。
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顧客にとって、サービスの品質は実際に何を意味するのか?
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どのようにサプライヤーを育成し成長させながら、彼らの忠誠心を維持できるのか?
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オペックス(OPEX)からキャペックス(CAPEX)へと、どのようにホワイトカラーの支出を転換できるのか?
実際、意思決定は上級経営陣が何を最適化しようとしているかを把握している範囲でのみ最適化できる。たとえインテリジェンスシステム関連のソフトウェアイニシアチブが期待ほどの利益を上げなかったとしても、ビジネスの方向性に関する重要な洞察は必ず得られる。興味深いことに、最も重要な洞察は時折失敗したプロジェクトから生み出される。もしベンダーが技術的に無能であれば(その場合、失敗は全てその無能さに帰される)、失敗は通常、上級経営陣自身のビジネスに対する深刻な誤解を反映している。そのような洞察の獲得が全体の収益性を危うくしない限り、その支出は健全な投資、すなわち上級経営陣が抱く妄想や時代遅れの認識から企業を未来に対して堅牢にするためのものである。
終わりに
ほとんどの企業は、1990年代(あるいはそれ以前)に形成されたIT支出の習慣に縛られており、その習慣は徐々に機能不全に陥っている。企業は長い間、しばしば数十年にわたって『デジタル化』されているが、一定規模(例:従業員200人以上)を越えると、デジタルの痕跡なしに何かを購入、製造、または販売できる企業はほとんど存在しない。大抵の場合、ソフトウェアベンダーは顧客基盤にその悪習慣を強化することの専門家になっている。皮肉なことに、彼らは通常「イノベーション」という名目のもと、実際には何も革新していないのだ。これは、企業の継続性にとってどれほど重要であっても、なぜ企業がそれに多額の費用を払うべきなのかが全く不明瞭なほど、十分にコモディティ化されたソフトウェアにおいて特に当てはまる。
根本的に、上級経営陣自身がソフトウェアの達人になる必要はない。問題の本質に迫るには、主に忍耐、細部への注意、そして精神的強さが必要である。上級経営陣は、同業他社の慣行に基づいてソフトウェアの予算を組むのをやめ、決して自らの過去の悪習慣に基づいて予算を立てるべきではない。一生続く悪習慣は依然として_悪習慣_であり、「伝統」とは、なぜそれを行うのか理由をもはや覚えていない事柄に対して通常用いる言葉である。
人々で構成されているにもかかわらず、企業自身は_人間_ではないという事実を考えると、希望を持てる。これは、企業内の従業員と違い、企業自体は実際に若返り、超自然的なレベルで変化することが可能である(しばしば最も野心的で献身的な人間が達成し得るよりもはるかに速く)のだ。エンタープライズソフトウェアの適正な予算編成に関しては、そのプロセスは思いのほか容易であり、変革の効果は広範囲に及び、迅速かつ長期にわたって持続する。
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垂直業界に応じて、製造向けのCAD(コンピューター支援設計)や製薬会社向けのマイクロアレイデータ解析ツールなど、他のカテゴリのソフトウェアが該当する場合もある。しかし、総じてそれらは、上記のトップ3と比較すると、ニッチであるだけでなく支出割合も僅かである。 ↩︎
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PythonのDjango、.NETのEF Core、JavaのSpringは、自社製のCRUDアプリを超高速で開発するための優れたオープンソースフレームワークである。 ↩︎
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しかし、エンタープライズソフトウェアベンダーは、全体的に見て、特に支配的なベンダーは途方もなく高い失敗率を誇っている。Lokadでは、サプライチェーンに関する取り組みで約10%の失敗率を恐れているが、大手同業他社はわずかな二桁の_成功率_に満足している。結局、問題を長引かせることで利益が生まれるのだ。 ↩︎
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非常に有能な会計士であれば、企業の税負担を軽減するための興味深い抜け穴を発見する可能性が十分にある。しかし、会計士は独自の法律や手続きを発明することはできない。そのため、会計のモーツァルトであっても、体系化された税制によりその独創性に厳しい上限が課せられるだろう。 ↩︎
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上記の図に関しては、各カテゴリに分割された予算の循環置換(1 3 2)を行うだけで十分である。 ↩︎
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ビジネスデータから隠れた洞察を見出すことは、2000年代初頭以来「データマイニング」というバズワードの原動力となってきた。私が間近で検証する機会を得た数十の取り組みの中で、該当する実務者にとって明らかに既知のものではない洞察を一つも生み出さなかった。これらの取り組みの唯一真に肯定的な成果は、(通常は)レポートを乱すだけでなく日常業務に支障をきたす短い一連のソフトウェア欠陥を特定することであった。 ↩︎