Lora Cecereの業績に対する考察
過去数十年にわたり、「サプライチェーン」はほぼすべての企業の会話に取り入れられてきました。現在では、コンテナ不足から取締役会のスコアカード、工場の自動化からAIパイロットに至るまで、あらゆる側面をカバーしています。しかし、大企業の多くの財務諸表を見ると、騒音にもかかわらず、多くは運転資本、能力、組織の複雑さを優れた経済的リターンに変換するのに苦労している現実が浮かび上がります。
このような状況下で、私は長年にわたりLora Cecereの粘り強さに感心してきました。Supply Chain Insightsや彼女の市場主導の、外部視点による価値ネットワークに関する取り組みによって、議論を数字―成長、営業利益率、在庫回転率、及び長期にわたる資本収益率という硬い数値―に基づかせようとしてきたのです。彼女の「称賛すべきサプライチェーン」ベンチマークは、まさに成長、収益性、回復力のバランスを競合他社よりも上手く取る企業を特定するという考えに基づいて構築されています。
最近のエッセイ『市場主導の世界における経済的賭けとしてのサプライチェーン』において、私は、購入、製造、移動、価格設定という日々の意思決定が、実質的には極めて大規模な不確実性下での経済的賭けのポートフォリオであると論じました。その中には成功する賭けもあれば失敗するものもあり、何百万というこれらの決断の集積が最終的に損益計算書や貸借対照表に反映されるのです。この続編では、同じ現実を別の角度から捉え、この賭けの視点がCecere自身の効果的なサプライチェーンの定義とどのように関連し、また我々の見解がどこで交わり補完し合うのかを検証します。
私は自身の視点を、著書Introduction to Supply Chain、特に第1章と第4章でより体系的に展開しました。そこで私は、サプライチェーンを、限られた資源―現金、能力、在庫、時間、注意―を配分することで物理的商品の流れを操る技術と定義し、その結果、長期的に企業がこれらの資源に対して優れたリスク調整済みリターンを得ると論じています。これに対しCecereは、ネットワークの視点から出発します。彼女は、効果的なサプライチェーンを、顧客の顧客から供給者の供給者に至る流れにおける双方向の意思決定と定義し、その価値は、成長、営業利益率、在庫回転率、資本収益率というバランスの取れたスコアカードを通じた時価の持続的な改善として現れると述べています。彼女の実証的な研究は、多くの場合、学界との協働において、このスコアカードを重視しています。
我々は同じ対象を見ているのですが、視点が異なります。
同じ分野に対する二つの視点
Cecereは市場主導の価値ネットワークについて語ることを好みます。内部取引―購入注文、製造注文、移送注文―から出発するのではなく、効果的なサプライチェーンは、市場そのもの、すなわち棚での消費、チャネル在庫、プロモーションカレンダー、ソーシャルやマクロのシグナル、供給業者の制約、物流能力の途絶といった要素を捉えるべきだと主張します。この観点では、計画は外部から内側へと進むべきで、まず顧客の顧客で起きている事象を起点とし、そこから調達、製造、物流、商業的意思決定にわたる対応を統括します。
さらに彼女は、長期的な財務の視点を重ね合わせます。彼女の「称賛すべきサプライチェーン」手法では、企業を同業他社と比較して、時間をかけた改善、現状のパフォーマンス、そして市場価値の三つの次元で評価します。スコアカード自体は意図的にシンプルに構成され、売上成長、営業利益率、在庫回転率、及び投下資本利益率という指標に集約されます。企業がこれらの指標を同業他社の3分の2以上よりも速く改善し、高い絶対水準に達すれば、彼女はそれをリーダーと呼びます。言い換えれば、効果的なサプライチェーンとは、長年にわたって多面的なフロンティアにおいて競合他社を凌駕し続けるものなのです。
私の視点は、より現場に根ざしています。例えば、今、ある倉庫向けにこのSKUのパレットをもう一つ購入するべきか――6週間後に到着することを期待して――といった決断、あるいは生産スケジュールを前倒しすべきか、延期すべきか、またはキャンセルすべきか、特定のチャネルで明日価格を下げるべきか、現状を維持すべきかという問いに直面します。これらの各意思決定は、限られた資源―現金、能力、棚スペース、好意―を消費し、さまざまな未来へのリスクエクスポージャーを生み出します。個々の決定は小さく見えても、集積すれば企業のリスクプロファイル及び経済的結果を定義するものとなります。
この観点から、サプライチェーンは本質的に、不確実性を意思決定に、そして意思決定を財務上の結果に変換する仕組みなのです。私はプロセスマップの美しさよりも、1日に何千回も繰り返される次々の意思決定が、我々の知るもの、知らぬものを踏まえて経済的に意味をなすかどうかにこそ関心があります。
Cecereの視点は上空からのもので、企業が10年という長期にわたってスコアカード上で同業他社と比較してどのように動いているかを観察します。一方、私の視点は内部に根ざし、不確実性とトレードオフを前提とした場合の限界的意思決定が、限られた資源の有効活用になっているかを検証します。これらの視点は対立するものではありません。企業が日々の何百万もの意思決定を体系的に誤れば、長期間にわたりフロンティアに留まることは不可能です。逆に、企業がどれほど精緻な意思決定方法を持っていたとしても、それが戦略と大きく乖離していれば、決してフロンティアに到達することはありません。
不確実性、シグナル、そして単一の計画の幻想
Cecereと私が最も意見を同じくする点は、伝統的な計画手法に対する苛立ちです。
彼女の批判は、彼女が「内向き計画」と呼ぶものに向けられています。多くの企業は、依然として自社の注文や出荷を、需要の正確な表れとして扱っています。しかし、注文はプロモーション、割り当てルール、上流での在庫切れ、さらには社内政治によってフィルタリングされ、歪められます。その結果、計画は遅れ、偏りが生じ、市場で実際に起こっている事象に対して盲目になってしまうのです。Cecereの解決策は、計画を外向きのプロセス―市場データに基づく需要の感知、ネットワークが実行可能な形への需要の翻訳、そして部門横断的な需要の調整―として再設計することにあります。
彼女の最近のOutside-In Planning Handbookでは、内部のERP取引ではなく外部シグナルや市場間のフローを中核に据えた計画への再配置を目的とした、数年にわたるパイロットプロジェクトの成果が報告されています。報告された利点としては、需要と供給の変化を把握するまでの時間短縮や、企業自らがプロセスを通して生み出すノイズの増幅を抑えることによるブルウィップ効果の大幅な低減が挙げられます。
私が苛立ちを感じるのは、予測と計画が通常扱われる方法そのものです。多くの組織では、予測は期間ごと、品目ごとに一つの数字、すなわち最も売れる可能性の高い数量として示されます。その数字が、製造計画、購買計画、移送計画、能力予約などの基準となり、逸脱は事後的に説明されるべき誤差として取り扱われるのです。
このアプローチは、最も重要な情報、すなわち中心となる推定値ではなく、もっともらしい未来の幅とその確率という情報自体を捨て去ってしまっています。どの品目においても、問題となるのは「来月の売上が通常の半分になる確率はどの程度か？ 通常の倍や三倍になる可能性は？ 分布の裾はどのような形状か？」といった問いです。答えは決して対称的でも、穏やかでもありません。
これを受け入れると、単一のコンセンサスプランという考えはもはや説得力を持たなくなります。つまり「予測は何か？」と尋ね、それに基づいて計画を交渉するのではなく、「このような可能性の分布と、在庫切れ、過剰、遅延がもたらす財務的影響を踏まえた場合、どの意思決定が理にかなっているのか？」と問い直すべきなのです。同じ分布であっても、利益構造、代替品の利用可能性、及びリードタイムによって、在庫や生産の選択は大きく変わり得ます。
この意味で、Cecereと私の両者は、未来がスプレッドシートの一行に還元できるという幻想、そして計画の主たる任務が各部門の見解を一行にまとめることだという考えに対して反旗を翻しているのです。彼女の解決策は、情報の出所とその流れ、すなわち内側からではなく外側からの流れに挑戦することにあります。私の場合は、不確実性そのものの表現に挑戦し、完全な確率分布と明示的な財務的トレードオフに基づいて意思決定が行われるべきだと主張することです。
健全な実践においては、これら二つの懸念は融合します。市場やネットワークからより良いシグナルを得ると同時に、不確実性を誠実に扱うモデルが求められるのです。外向きのフローは、確率論的かつ経済的に根拠のある意思決定のための原材料となります。
テクノロジー、役割、そしてプランナーが実際にすべきこと
Cecereは、多くの企業が依拠しているテクノロジースタックが、何よりもまず取引の効率性を目的として構築されたものであるとしばしば指摘します。ERPシステムは、注文、出荷、請求書、受領の記録には非常に優れている一方で、次に何をすべきかを判断する支援にはあまり向いていません。このようなスタックの上にさらにユーザーインターフェースを追加しても、根本的な問題は解決されません。彼女は、外部の需要と供給データの統合、より良い分類体系の構築、ほぼリアルタイムに近い可視性の向上、そしてビジネスユーザーに対してより柔軟でセルフサービス型の分析ツールを提供するという、フローに基づくアーキテクチャの再考を提唱しています。
近年、彼女はこの議論をさらに発展させ、ネイティブAIサプライチェーンのためのアジェンダへと拡大しました。ここでの着眼点は、単に機械学習モデルを既存プロセスに取り付けるのではなく、データ基盤、意味論的レイヤー、そしてワークベンチを再設計することで、新たな形態のAIが実際に顧客の顧客から供給者の供給者へ至るフローの調整に寄与できるようにすることです。同時に、彼女は伝統的なプランナーの役割に疑問を呈しており、責任と権限の不一致―プランナーがサービス失敗や過剰在庫の責任を負いながらも、価格、プロモーション、製品戦略を変更する権限を持たない―を指摘しています。彼女のビジョンでは、プランナーは、切り離されたシステムに情報を供給する事務作業員としてではなく、部門横断的で外向きのプロセスにおいてオーケストレーターとして機能するようになるのです。
受け継がれたテクノロジースタックが大きな障壁であることには同意します。しかし、私の重点は別のところにあります。私にとって、欠如している中核的能力とは、さらなる統合レイヤーやダッシュボードではなく、意思決定エンジンそのものなのです。
ここで言う意思決定エンジンとは、定期的に全ての関連データと制約条件を取り込み、コストや機会に関する明確な経済モデルを適用し、具体的な行動―どの購買注文を出すか、どの生産注文をスケジュールするか、どの在庫移動を組織するか、どの価格を調整するか―を提案または実行するソフトウェアのことを意味します。このエンジンは、ビジネスを理解する人々によってプログラム可能で、過去の意思決定を説明できる監査性を持ち、物理的なリードタイムによって制約された時間枠内で大量の決定を処理できる十分な速度を備えなければなりません。また、点予測ではなく確率分布で機能することも求められます。
外向きのアーキテクチャは、このようなエンジンに対して、より豊かでタイムリーな情報を供給するため、有用です。しかし、エンジンがなければ、非常に精緻なレポートと、伝統的な人間による意思決定に終始してしまうリスクがあります。情報量は増しても、結局は会議やスプレッドシート、時間的プレッシャーの下で従来通りの意思決定がなされるのです。
組織やガバナンスについて語る際にも、同様の対比が現れます。Cecereは、セールス＆オペレーション計画や類似の部門横断フォーラムに多くの時間を注いでいます。彼女の成熟度モデルは、S&OPが単なる能力チェックから、利益重視、需要主導、そして最終的には市場主導のオーケストレーションプロセスへと進化する過程を示しています。彼女の話では、S&OPは部門横断のトレードオフが浮き彫りにされ解決される場であり、外向きの視点が人間の居場所を見出す領域でもあるのです。
私は、機能別サイロ化や、局所的な指標―ここでのサービスレベル、そこでの稼働率、また他箇所での予測精度―がシステム全体の価値を破壊し得る点において、彼女と同様の苛立ちを感じています。私の意見が異なるのは、テクノロジーがその力を十分に発揮した場合、計画会議としてのS&OPがどの程度中央的な役割を果たすべきかという点です。私の見解では、堅牢な意思決定エンジンが構築されれば、現状S&OPで実施されている大部分の運用計画作業はソフトウェアに吸収されるべきであり、残るべきはガバナンスのみです。
その世界において、経営陣や部門横断チームの主な任務は、スプレッドシート上の数量を編集することではなく、ゲームのルール―例えば各製品群に対して在庫切れと過剰在庫に割り当てる相対コスト、リードタイム短縮と能力活用に付与する価値、特定市場におけるリスクテイクの制限、契約上で受け入れる制約―を調整することにあります。彼らは、意思決定エンジンがどのように動作し、どこで価値を創出または破壊しているのかをレビューし、その結果に応じて経済パラメータや前提条件を調整すべきです。
これは、単に計画を立てることから、システム全体をガバナンスすることへのシフトを意味します。日々の計画は、多くの小さな自動化された意思決定の集積として現れ、その結果、人的な役割は、これらの意思決定の経済論理が企業の戦略とリスク許容度に一致しているかを確認することへと移行します。
ここでも、Cecereと私の視点は互いに矛盾するものではなく、強調点が異なるだけです。彼女はアーキテクチャや部門横断的プロセスに焦点を当て、私はそれらのプロセスが導くべき経済的かつ計算的な中核に焦点を当てています。
実践的統合に向けて
大規模なサプライチェーンを担当する立場であれば、これらの違いを一つの学派間の選択と捉える誘惑に駆られるかもしれません。すなわち、Cecereに従い、外向きプロセス、市場主導の指標、再構築されたS&OPに投資すべきか、あるいは私の示す不確実性下でのベットの枠組みに従い、確率論的モデリングや意思決定エンジンに投資すべきかという問題です。
私は、このように枠組みで捉えるべきではないと強く訴えます。
Cecereの仕事は、戦略的かつ診断的なレベルで最も強力です。それは、不快な質問を投げかけます。私たちは、実際に成長、マージン、在庫回転率、資本利益率において同業他社よりも速く改善しているのか、それとも株主価値に反映されない内部KPIを自画自賛しているのか？私たちのプロセスは、ERP取引の慣性や部門別の視点に駆動されているのか、それとも本当に市場から出発して逆算しているのか？彼女が、サプライチェーンは内側から外側へのプロセスだけでは構築できず、市場主導で外側から内側に構築する必要があると言うとき、彼女は実際に多くのセクターが後退していることを示す10年分のデータを要約しています。
私自身の仕事は、よりオペレーショナルで計算的なものです。それは、不快な問いの中に存在します。需要と供給について私たちが知っていること、知らないこと、そして様々な種類のミスがもたらす財務的な結果を踏まえた場合、私たちが毎日下している決定は、希少なリソースの有効な活用と言えるでしょうか？もしそうでなければ、それらの決定の論理を再設計してソフトウェアに実装し、そのソフトウェアにほとんどの日常業務を任せることはできるのでしょうか？
これらを総合すると、実用的な統合モデルはこのように見えるかもしれません。
取締役会および経営層では、Cecereのものと大きくは異ならないスコアカードを採用します。成長、営業利益率、在庫回転率、資本利益率の各項目で自社の軌跡を同業他社と比較し、その軌跡をサプライチェーンが時間をかけて実際に経済的価値を提供しているかどうかの外部チェックとして扱います。効率的な取引や見栄えの良いダッシュボードが、優秀さと同義ではないことを受け入れるのです。
アーキテクチャレベルでは、データとプロセスを「外から内へ」組織化します。実際の消費、実際の制約、そして実際のバラツキをできるだけ早く把握するために投資し、機能内で一方向に流れるのではなく、ネットワーク全体で双方向に情報が移動するプロセスを設計します。
意思決定レベルでは、手作業で作成された計画や局所的なヒューリスティックを、明示的な不確実性と価値のモデルに徐々に置き換えます。これらは、何百万もの小さな決定を一貫して下し、自らを説明し、時間とともに改善されるソフトウェアに組み込まれています。これらのモデルは、スライドデッキでどれだけ洗練されて見えるかではなく、それらが企業のリスク調整済み経済リターンにどのように影響するかによって評価されるべきです。
最後に、組織レベルでは、プランナーに不完全な権限で不可能な仕事をさせるのをやめます。一部を意思決定ロジックそのものの設計者および管理者として再教育し、また別の一部を例外、構造的変化、部門横断的なトレードオフを監督するオーケストレーターとして再教育します。ガバナンスフォーラムは、計画作成の儀式から、生きた自動化システムのレビューセッションへと進化します。
その観点から見ると、私の見解とCecereの見解との一見した不一致は、主にどこにスポットライトを当てるかという点での意見の相違に過ぎません。彼女は、市場、ネットワーク、長期的な比較パフォーマンスに目を向けるよう主張します。一方、私は、ソフトウェアによって形作られる次の決定、そしてその次の決定の質に目を向けるべきだと主張します。
両方の視点が必要です。外側から内側への市場主導の視点がなければ、局所的な決定を最適化しても競争に敗れるのは容易です。経済的かつ確率論的な視点がなければ、美しいアーキテクチャを構築しても、企業が毎日行っている賭けを実際に改善することはできません。
もし私の立場を一行にまとめるとすれば、こうなります：
適切に実践されたサプライチェーンは、不確実性の中でより良い賭けを実行するためにソフトウェアを活用する経済的手法である。
その他すべてのもの―アーキテクチャ、プロセス、ダッシュボード、さらにはスコアカードさえも―は、その非常に特定の技術を助けるか妨げるかによって評価されるべきです。
