エンタープライズソフトウェアの3つのクラス
典型的な21世紀の企業、少なくとも現代のサプライチェーンを運営する企業は、エンタープライズソフトウェアとITにおいて支出の習慣が悪いです。私は約20年間にわたる密接な観察の結果、この分野に割り当てられるリソースの80%から90%が完全に無駄になり、ゼロの回収があり、時にはマイナスの回収があると推定しています。つまり、投資は会社の状況を悪化させました。エンタープライズソフトウェア以外では、企業が支出の80%を無駄にすることについて、他のどのビジネス領域もこれほどまでに無頓着に見えることはありません。例えば、物理的な商品を考えると、年間の廃棄率が5%であれば高いと見なされ、25%であれば単に「考えられない」とされます。この問題は非常に一般的であるため、あなたのビジネスが現在この正確な問題に直面していると(あなたの会社について何も知らないままであっても)自信を持って賭けることができます。
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、まずエンタープライズソフトウェアの3つのクラス1、つまり記録システム、レポートシステム、知能システムを理解する必要があります。
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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エントリを「具現化」するソフトウェアです。基本的に、記録システムは、ペンと紙で行われる作業をデジタル化し効率化します。ほとんどの初級の事務職員は、これらのシステムとほぼ毎日数時間を過ごします。ほとんどのトランザクションシステムはこのカテゴリに属しています:ERP、CRM、WMS、EDI、MRPなど。このソフトウェアクラスは1970年代に登場し、1980年代に非常に人気がありました。ほとんどのシステムはトランザクションデータベース(たとえばSQLデータベース)を共有しています。
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レポートシステムは、分析機能(主に記述統計)とデータ表示機能を提供するソフトウェアであり、通常は記録システムの上に重ねて使用されます。レポートシステムは、かつて企業の事務員が行っていた作業を機械化します。例えば、先週の売上の集計、在庫レベルの評価などです。ほとんどの管理職の事務職員は、パフォーマンスレビューなどの定期的なチェックを週に1回、時には日に1回のスケジュールで行います。このソフトウェアクラスは、「ビジネスインテリジェンス」ツールの台頭とともに1990年代に有名になりました。
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知能システムは、白衣の労働者が通常システムのレポートなどを使用して手動で行うタスクを機械化するソフトウェアです。知能システムもレポートシステムと同様に記録システムの上に重ねて使用されます。ただし、他の2つのシステムとは異なり、人間との対話を意図していません。むしろ、それは設計上、人間を置き換えることを目的としています。このシステムクラスは2000年代にゆっくりと登場し、スパムフィルターは控えめですが普遍的な例です。機械学習の着実な進歩により、このシステムクラスの容量スペクトルは2010年代後半から2020年代初頭に爆発的に拡大しました。私の会社であるLokadは、知能システムの典型的な例です。
要するに、私の主な提案は次のとおりです:
サプライチェーンを運営するほとんどの企業にとって、TCO(総所有コスト)を考慮した年間のIT予算は次のように分割するべきです:
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記録システムに20%
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レポートシステムに5%
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知能システムに75%
この分割は、企業が通常(およそ)支出を分割する方法とははっきりと対照的です:
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記録システムに75%(誤り)
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レポートシステムに20%(誤り)
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知能システムに5%(完全に誤り)
比率の理解
ほとんどの企業が資源を誤配分している原因は、一連の短期的なミスにあります。
ほとんどの企業が犯す最初の重大なミスは、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いることです。水がなければ、人は3日で死にます。しかし、飲み水に1日1000ユーロ支払うことは、新鮮な水がほとんどどこにでも豊富にあるという事実を考慮すれば、明らかに合理的ではありません。それにもかかわらず、多くの企業向けソフトウェアベンダーは、自社の記録システムを何らかのユニークな宝石や命を救う装置のように見せかけており、実際にはただのセメントブロックを売っているだけです。
記録システムは「古代の」技術であり、1970年代後半にさかのぼるものであり、さまざまなビジネスプロセスで広く商品化されています。さらに、特定の要件をサポートする既製のビジネスアプリがない場合でも、多くの高品質なCRUD2アプリ開発フレームワークが存在することがわかります。したがって、これらのアプリは重要であるにもかかわらず、_安価_です。しかし、ベンダーは、常に企業の恐怖心につけ込んで「安全策を取る」ことを管理者にほぼ確実に納得させ、したがって「失敗は許されない」プロジェクトに不合理に大量の投資を行うよう説得します3。
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、必ずしも報告システムや知能システムも提供しているかのように自己紹介しています。これは、彼らの見込み客の心に多くの混乱を引き起こします。
技術的には、記録システム、レポートシステム、知能システムは**相互に排他的**です。1つのソフトウェアクラスとして優れるためのアーキテクチャ上の要件は、ソフトウェアベンチャーとして他のクラスに優れる能力を排除します。技術的な議論の詳細は、この記事で伝えたい内容を超えていますが、たとえば、あなたはチャンピオンのウエイトリフティング選手とチャンピオンの長距離ランナーの両方になることはできません。前者の運動能力は後者の成功に反対しますし、逆もまた真です。記録システムが開発する「筋肉」は、レポートや知能に適していない結果になりますし、逆もまた真です。
ほとんどの企業が犯す2番目の重大なミスは、少しも行動せずに多くを監視することです。毎日鏡で1時間自分自身を見つめても、何も変わりません。実際にジムに行くまで何も変わりません。鏡を大きく、派手に、明るくすることは、筋力の出力(つまり生産性)にはあまり影響しません。毎日自分自身をちょっと見ることは許容できますが、それ以上はほとんど生産性がないでしょう。しかし、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールや他のレポートシステムに関しては、ほとんどの企業が自分自身を無限に見つめて改善する代わりに、実際には何もしていません。鏡と同様に、メトリクスは少量であれば良いものです。
レポートシステムを販売するソフトウェアベンダーは、経営陣の虚栄心(または不安)にうまくつけ込んでいます。彼らは経営陣が自社の会社を「コントロールしている」と感じるために必要なものを販売しています。ただし、わずかなメトリクスに高い価格を正当化することはほとんど不可能なため、提供物は必ず過剰な洗練さに向かいます。この洗練さは、経営陣にとって「科学的」に見えるため、現代の企業経営の知的能力にふさわしいと思われます。しかし、レポート自体の洗練さは罠であり、数値を必要としない最も重要な問題に対処するために経営陣が持つべき問題を解読するために彼らの精神エネルギーを消耗させます。
企業の意思決定プロセスを現状のまま認識しないというのは、第三の重大なミスです。実際、ほとんどの意思決定プロセスは、ポリシーに埋もれてしまい、そのポリシー自体がほとんどの意思決定の真の源となってしまいます。例えば、物理的または非物理的な商品を提供するビジネスでよく見られる「先着順」は、明らかな意思決定の一例ですが、なぜ手を挙げた最初の人にサービスを提供することが会社の最善の利益になるのでしょうか?
「公平さ」という曖昧な感覚は、より詳細に検討する価値があります。一部の顧客は、十分に早くリクエストをすることができないままであっても、絶対に最初にサービスを受ける必要があるかもしれません。このポリシーは合理的な出発点ですが、それが会社の長期的な利益と最大限に一致していると信じる理由はありません。これは無限のバリエーションの中の1つのオプションに過ぎません。したがって、このオプションが「最適解」である可能性はほとんどありません。逆に、代替オプションを探索し、活用することは、会社にとってほぼ間違いなく有益であると言えます - ただし、そのプロセスの運用コストが合理的に低いままである限りです。このような最適化されたポリシーを生成し、常に改善することが、知能システムの責任です(例:Lokadがクライアントのために日々行っていること)。
しかし、ソフトウェアベンダーにとって、知能システムを販売することは非常に過酷で妥協のないものです。レコードシステム(ソフトウェアができる限り明確なもの)やレポートシステム(虚栄心のある洗練さ)とは異なり、知能システムは設計上、最初から非常に困難な状況に置かれます。なぜなら、悪い意思決定は会社に対して否定的な影響を与え、非常に目立つからです。意思決定プロセスの機械化に関しては、ベンダーは非常に注目され、隠れる場所はありません。さらに、その注目は終わることがありません。なぜなら、このプロセスは毎日繰り返され、1日に何度も行われる可能性があるからです。その結果、2024年現在でも、知能システムを販売することを前提として市場に参入する意思のあるベンダーは非常に少ないです。Lokadはその1つであり、サプライチェーンの最適化に特化していますが、まだまだ孤独な存在であると感じています。
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、本当に重要なすべての点で会社を改善します。プロセスをサポートするレコードシステムとは異なり、ビジネスのために意思決定を「より良く」する上限はありません。顧客の投資対効果(ROI)を最大化する意思決定は、常にデータへのアクセスと技術の向上によって改善される可能性があります。たとえこの改善がわずか1ドルであっても、自動化による意思決定の生産コストの低さと、サプライチェンの意思決定の反復性を考慮すれば、それはまだ具体的な改善です。
一方、レコードシステムでは、プロセスがスムーズで信頼性がある場合、さらなるリターンはありません。会計のモーツァルトを成功裏に採用したとしても、ある程度のポイントを超えると、非常に有能な人材を採用することとほとんど変わりません4。逆に、マーケティングのモーツァルトを採用した場合、良いこと - まったく不可能なことのような良いこと - が起こる可能性が高いです。これは、特定の専門分野が他の分野よりも制約が少ないため、独創的な意思決定には適用できる創造性に上限がないという事実に起因しています。
また、レポートシステムとは異なり、知能システムの利点は会社の他のメンバーの協力に依存しません。あなたの迷惑メールフィルターは、あなたの上司、同僚、部下の支援や承認を必要とせずに、あなたのメールボックスを正常に保つという信じられないほどの業績を達成します。同様に、知能システムは独自の方法で会社を改善します。このプロセスはほぼ無条件ですが、システム自体のエンジニアリングは、会社が求める改善を効果的に提供するために十分に適切でなければなりません。もちろん、会社の他のメンバーからの積極的な協力は、知能システムのエンジニアリング(およびメンテナンス)を大いに容易にする可能性があります。ただし、このような協力は、常に相互作用や調整、保育が必要な状態で動作することとはまったく異なる提案です。
これが通常、ビジネスが上記にリストされた虚偽の比率になる理由がより明確になるはずです:
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レコードシステムの場合は75%(これは企業の恐怖の周囲レベルを反映しています)。
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レポートシステムの場合は20%(これは上級管理職の虚栄心を反映しています)。
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知能システムの場合は5%(これはソフトウェアベンダーの臆病さを反映しています)。
しかし、従来の知恵とは異なり、正しい比率を得るためには、広範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技術の習得は必要ありません。実際、それは主要な管理職の勇気がほとんど必要です。
前進の道
私の意見では、トップマネジメントはレコードシステムが提供するものを冷静に評価する必要があります。ベンダーによって作り出される幻想に捕らわれることなく。彼らは、レコードシステムが本質的には特に複雑な紙の軌跡のデジタル版であることを忘れてはなりません。その結果、管理職が少しの忍耐力で理解できないものは何もありません。しかし、ソフトウェアのことを見ることさえ恐れることが多いのです。ソフトウェア技術に関して自分自身の不足を露呈する可能性があるためです。
この恐怖は根拠がありません。誠実なベンダーは、レコードシステムが何をするのかを正確に説明する時間を取るでしょう。レコードシステムは、設計上、中学校の患者な子供にも説明できることを行いません。したがって、「無能」としてさらされることを恐れる理由はありません。システムを非常に高度なものとして提示しようとする試みは、即座に警戒すべき兆候と見なすべきです。それは、営業チームがひどく無能であるか、または彼らが管理職の目をくらませるために煙を吹いている途中であることを意味します。実際、専門家でない人によって簡単にナビゲートできないレコードシステムは、原則として真剣に再考する必要があります。
マネジメントはまた、提供される他のソフトウェアの考慮事項(つまり、レポートと知能)をレコードシステムから切り離すことに決意を持たなければなりません。技術的な問題により、他の側面を切り離すことができない場合、これは別の重大な警戒信号です。この場合、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、終わりのない無駄な複雑さしか生み出さない不正規な設計です。これは、前述のように、レコードシステムの適切なアーキテクチャがレポートおよび/または知能システムとしても機能することを不適切にするためです。懸念事項がアーキテクチャレベルで混在している場合、システムは「設計上の欠陥」(まるで蒸気エンジンを搭載したフォーミュラ1カーのような)と見なされるべきです。
商業的な条件により、他の側面を切り離すことができない場合、再び重大な警戒信号です。ベンダーは、彼らの提供の要素が単独で販売するにはあまりにも欠陥があることを知っており、したがって、ベンダーは商業的なバンドルに頼る必要があります。クライアントは、何らかの形で手に入れることができる「エンドツーエンドのソリューション」に引かれます。しかし、この認識は欺瞞的であり、レコードシステムの価格が過大評価された価格ポイントに基づいています。
たとえば、ベンダーがシステムの価格を$75と設定し、実際には$25まで下げることができるとしても、通常の$20ではなく、$10の追加費用でレポートシステムをバンドルすることは関係ありません。要するに、$85($75 + $10)は$45($25 + $20)よりもはるかに大きいです。それにもかかわらず、多くの企業がこの罠にはまります。
レコードシステムが実際に提供しているものを冷静に評価し、現代のソフトウェア技術がこれを非常に簡単な仕事にしていることにより、マネジメントは常にソフトウェア予算の20%をこのフロントに割り当てることは十分に寛大であると認識するでしょう。
トップマネジメントは、追加の数字が提供される場合にのみ、実際に実施する行動について慎重に考える必要があります。レポートシステムは意思決定の代替手段ではありません。管理者はすでに特定の問題に取り組むことに不安を感じています。さまざまな指標を通じて問題を数量化することは、応答をより適切に調整するのに役立つかもしれませんが、行動する意思には何も影響しません。
マネジメントがすでに行動していない場合(少し調整が必要かもしれませんが)、問題に対して数多くの指標を投げかけても不安感は消えません。むしろ、数字は不可避的に複雑でやや不透明で絶えず変化する物語を伝えるため、不安感を増幅させる可能性が最も高いです。したがって、行動が少なすぎる(すでに行動している)マネジメントチームは、あらゆる矛盾した方法で解釈できる数十の指標が提示された場合でも、ますます行動しなくなる可能性があります。
ベンダーが自社のレポートシステムの多様性(つまり、「希望するメトリックをいくつでも持つことができます」という)を促進しようとする試みは、重大な警戒信号として扱われるべきです。実際、誠実なベンダーは、明確に行動に結び付いていないすべての報告された数字は時間の無駄であることを絶えず見込み客に思い出させるべきです。誠実なベンダーは、指標の数を膨らませることから見込み客を遠ざけるべきです。その理由は単純です。現代のコンピュータのおかげで、1日に何千もの数字を生成することは非常に簡単ですが、_毎日読まれる価値のある_5つまたは6つの数字を生成することは依然として厳しい課題です。
さらに、誠実なベンダーは、単に記述統計情報にアクセスするだけでは_新しい洞察_は得られないことを非常に明確にするべきです。記述統計情報は常に統計情報の数量化を洗練させるために使用できます。知識の旅は逆方向に進みません。この基本的な事実を言及しないこと、さらにはデータに「隠れた宝石」6が見つかると示唆することは、さらにもう一つの重大な警戒信号として扱われるべきです。
誠実なベンダーは、成功の可能性について見込み客を欺かないようにします。まるで名誉ある医師がリンパ腫を治すための「魔法の儀式」を患者に信じさせないようにするのと同じです。 マネジメントの本能は常にさらに多くの数字を渇望することかもしれませんが、「追加の数字が提供される場合にのみ、実際に行動するだろう」という基準を評価するために使用する必要があります。再度、これに5%を割り当てることは十分に寛大です。記述統計は後ろ向きであり、バックミラーのようなものです。それらはある種のトラブルを避けるための素敵な追加要素ですが、レースに勝つ方法ではありません。
最後に、意思決定の重要な役割に触れます。トップマネジメントは、現在の状況ではなく、会社がなるべき姿に焦点を当てる必要があります。大規模なサプライチェーンを運営する会社では、ほとんどの意思決定は暗黙的に、そして多少無意識に、確立されたポリシーを通じて行われます。これらのポリシーは現状を反映しています。設計上、レコードシステムとレポートシステムの両方は、現状に非常に焦点を当てています。より良いレコードシステムは、現状を少し生産的で信頼性のあるものにします。より良いレポートシステムは、現状を維持するためのタスクを容易にし、それが以前より悪化しないようにします。
残念ながら、トップマネジメントは会社の支出と「精神的な帯域幅」の消費を切り離すことはほぼ不可能です。もし会社がソフトウェア予算の大部分を特定のソフトウェアの導入に費やすなら、設計上、トップマネジメントはこのソフトウェアに多く(もしくはほとんど)のエネルギーを捧げることになります。したがって、レコードシステムとレポートシステムが予算の大部分を消費する場合、設計上、現状はトップマネジメントの注意を大部分占めることになります。
Amazonの創業者であるジェフ・ベゾスのモットーは常に「Day 1」です。私を含め多くの観察者は、Amazonの成功の一部はこの単一の視点に帰すると考えています。YahooやDigital、eBay、MySpaceなど、多くのインターネットの先駆者とは異なり、Amazonは過去30年間で絶えず自己を再発明してきました。多くの(ほとんどの?)企業は、自社の5年間のERPのアップグレードがどれだけコストがかかるかを十分に理解していないようです。ソフトウェアベンダーへの支払いは氷山の一角に過ぎません。とはいえ、真の懸念は、トップマネジメントが現状を生き残らせること以外に何も考えていないことです。
ほとんどのERPベンダーは、顧客が変化を適切に実施していないことを非難し、その結果、移行が不必要に高価で遅くなると主張しています。しかし、ERPに関連するソフトウェアイニシアチブについては、会社にもたらされる変化の大部分は「偶発的」であり、「本質的」ではありません。したがって、新しいシステムを採用する人々の抵抗は、見かけほど非合理的ではありません。以前のERPが完全な失敗でない限り、新しいERPを採用することで得られるメリットはほとんどありません。想定される利点を大幅に相殺する予期しない欠陥が、所謂「改善された」プロセスにすぐに現れるからです。私は過去15年間、Lokadを率いて数百人のCレベルの幹部と交流する機会を得ましたが、彼らの誰もが新しく展開されたERPに自分の栄光と成功を帰するとは一度も聞いたことがありません。特に数年かけて展開されたものはなおさらです。
対照的に、知能システムへの投資は、トップマネジメントに対して以下の難しい問題について長期的かつ熟考することを強制します:
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サービスの品質は顧客にとって本当に何を意味するのか?
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サプライヤーを育成し、忠誠心を保ちながらどのように成長させることができるのか?
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白衣労働者の支出をOPEXからCAPEXに変換する方法は?
実際には、意思決定はトップマネジメントが何を最適化しようとしているかを知っている限りにおいてのみ最適化できます。知能システムに関連するソフトウェアイニシアチブが予想ほど利益を生み出さなかったとしても、ビジネスの方向に関する重要な洞察が必ず得られます。興味深いことに、失敗したプロジェクトが最も重要な洞察を生み出すことがあります。ベンダーが技術的に無能でない限り(その場合、失敗は完全にその無能さに帰されます)、失敗は通常、トップマネジメントが自社のビジネスについて深刻な誤解をしていることを反映しています7。そのような洞察を得ることが全体的な収益性を危険にさらすことがない限り、その支出は合理的な投資と見なされるべきです。つまり、トップマネジメントが抱く妄想や時代遅れの認識から会社を将来に備えることになります。
結論
ほとんどの企業は、1990年代(それ以前でも)に獲得したIT支出の習慣に固執しており、これらの支出習慣は徐々に機能不全になっています。企業は長い間(数十年にわたって)「デジタル化」されてきましたが、一定の規模(例:200人以上)を超えると、デジタルトレイルなしで何も買ったり、生産したり、販売したりすることができる企業はほとんどありません。一般的に、ソフトウェアベンダーは、顧客基盤の中でこれらの悪習慣を強化することに長けています。彼らはしばしば「イノベーション」という名目でそれを行い、実際には何も革新していません。特に、ビジネスの継続性にどれだけ重要であるかに関わらず、非常に商品化されたソフトウェアに対して企業がなぜ多額の費用を支払う必要があるのかは非常に明確ではありません。
経営トップ自体がこの問題に対処するためにソフトウェアの専門家になる必要はありません。それには主に忍耐力、細部への注意、そして精神的な強さが必要です。経営トップは、自分たちの仲間が何をしているかに基づいてソフトウェアの予算を立てるのをやめるべきであり、自分たちの過去の悪習慣に基づいても決して予算を立てるべきではありません。生涯にわたる悪習慣はまだ「悪習慣」であり、私たちがなぜそれを行っているのかを覚えていないことについては、通常「伝統」という言葉を使用します。
企業は人々で構成されているにもかかわらず、企業自体は人々ではありません。これは重要です。なぜなら、企業自体は実際に超自然的な程度に若返り、変化することができるからです(そしてしばしば最も野心的で献身的な人間ですらそれよりもはるかに速く)。適切に企業向けソフトウェアの予算を立てることは、想像以上に簡単であり、変革効果は広範で、迅速かつ持続的です。
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業界によっては、製造業向けのCAD(コンピュータ支援設計)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、他の種類のソフトウェアが適用される場合もあります。ただし、これらの他の種類は一般的にはややニッチであり、上記のトップ3と比較してマージナルな支出です。 ↩︎
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PythonのDjango、.NETのEF Core、JavaのSpringは、自社開発のCRUDアプリを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す。 ↩︎
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それにもかかわらず、エンタープライズソフトウェアベンダーは、大手ベンダーを特に含めて、非常に高い失敗率を持っています。Lokadでは、サプライチェーンの取り組みにおいて約10%の失敗率を持っていることに非常に驚いていますが、大手の競合他社は2桁の低い「成功率」に非常に満足しています。結局のところ、問題を長引かせることで利益を上げることができます。 ↩︎
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会計士が企業の税負担を軽減するために興味深い抜け道を見つけ出すことは公正です。ただし、会計士は独自の法律や手続きを作り出すことはできません。そのため、会計のモーツァルトであっても、法定の税制によって制約されるため、彼らの創造力には厳しい上限があります。 ↩︎
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上記のチャートに関しては、カテゴリごとの予算分割を循環置換(1 3 2)するだけで十分です。 ↩︎
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ビジネスデータの隠れた洞察を見つけることは、2000年代初頭以来、「データマイニング」という言葉の背後にある野心的な力でした。私が近くで詳しく調査した数十の取り組みのうち、実際には関係者にとって明らかな既知の量でない洞察を生み出したものはゼロでした。これらの取り組みの唯一の本当にポジティブな結果は、通常、通常のビジネス運営に干渉するソフトウェアの欠陥を引き起こす短い一連のソフトウェア欠陥を特定することでした。 ↩︎
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10年前、Lokadは大手高級時計メーカーの女性向けセグメントの運転資本を削減するために依頼されました。カタログには数千もの時計がリストされていますが、店舗には通常、数十個のアイテムしか展示されていません。しかし、この限られた品揃えでも、かなりの金額を占めています。ミッション中、私たちは時計メーカーが在庫不足であることに気付きました。実際、これらの時計のコストの90%以上は貴金属と宝石から来ており、選んだモデルが売れない場合でも、ほとんど完全に別の時計に再利用できます。さらに、顧客はほとんどの場合、店舗で実物に触れることができない限り、理にかなった価格で時計を購入しません。最後に、そのブランドは非常に利益があり、何のキャッシュフローの問題もありませんでした。したがって、在庫を負債と見なすことは間違っていると結論付けました。この在庫は文字通り自己需要を生み出しています。在庫を減らすことは、理由もなくブランドに損害を与えることになります。これらの発見の結果、私たちはクライアントを失いました。なぜなら、彼らが望んだ在庫削減のロードマップを提供できなかったからです。 ↩︎