男性、機械、そしてサプライチェーンの実際の仕事
サプライチェーンについて経営層と話をすると、彼らはほとんどの場合、倉庫、トラック、従業員、そして時にはサプライヤーのことから語り始めます。背景には、ここにプランニングシステム、そこにスプレッドシート、そしてもちろん「すべてがこれに依存している」ERPといった、コンピュータがどこかに存在しているのです。暗黙のメッセージは常に同じです：人間が中心であり、機械はその補助をするためにあるということです.
私は書籍 Introduction to Supply Chain の中で、いわゆる「サプライチェーンプラクティス」の大半が実はソフトウェア問題の仮面を被っているという、全く異なる見解を展開しました。このエッセイでは、その考えをより平易な言葉で再提示し、教科書や取締役会で支配的な主流の見解に直接対峙したいと思います.
コンピュータをこっそりと格下げしてきた経緯
多くの文献やほとんどの企業では、コンピュータは洗練されたシャベルのように扱われています.
もちろんコンピュータが必要です。もはや紙とファックスでグローバルなネットワークを管理する人はいません。システムは取引を記録し、マスターデータを保存し、レポートを生成し、予測を行います。プランナーは毎朝ログインし、ダッシュボードを確認し、システムの示す情報と彼らの「ビジネス感覚」を組み合わせ、何をすべきかを決定します.
そのトーンは常に似通っており、技術はサポートを提供するとされています。データを収集し、計算を実行し、赤や緑のインジケーターを表示し、おそらく推奨の発注量を提示するでしょう。しかし最終的な決定は人間が「担う」べきだと期待されています。ソフトウェアがアナリストであり、プランナーが意思決定者なのです.
理論上は、これは安心感を与えるものに聞こえます。経験、直感、そして責任を尊重し、「システムがビジネスを運営している」という恐怖を避けるからです。重大な決定は重大な人々によって行われるべきだという我々の直感にも合致しています.
しかし、この見方はもはや現代のサプライチェーンの規模と複雑さにそぐわなくなっています.
小さな賭けの織りなすサプライチェーン
毎日、貴社は驚くほど多くの小さなコミットメントを果たしています.
各サプライヤーから各アイテムを何単位購入するかを決め、どの倉庫がどの数量を受け取るかを選定し、希少な在庫をチャネルや顧客間で配分します。急ぎの注文を受け入れるか拒否するかを決定し、どのアイテムに棚スペースを割り当て、どの価格にするかを決めます。また、運送業者からの特定のリードタイムを受け入れ、他を拒否します.
これらの各コミットメントは、不確実な未来への小さな賭けです。すなわち、この注文が時間通りに到着すること、このプロモーションが売上を牽引すること、この安全在庫が十分でありすぎず、足りなすぎないことへの賭けです。これらの賭けは単体では特段に英雄的なものではありませんが、総体としては損益計算書を左右するのです.
現代のサプライチェーンの際立った特徴は、それらがグローバルであったり迅速であったりする点ではなく、こうした賭けの数が爆発的に増加していることにあります。製品の品揃えは拡大し、チャネルは増え、リードタイムは変動し、顧客の期待は高まっています。つまり、「意思決定の表面」が、どんな人間のチームも手作業で監視したり最適化したりするには大きすぎるのです.
このような環境では、中心に人間を据え機械が意思決定をサポートするという主流のモデルは、単にスケールしません。人々は、港や倉庫ではなく、画面の前でボトルネックとなってしまうのです.
なぜコンピュータは中心にあるべきか
コンピュータには一つのスーパーパワーがあります。すなわち、大量の小さく構造化された計算を、飽きることなく何度も実行するのが非常に得意なのです.
サプライチェーンはまさにその種の問題です。プランニングチームの時間を消費するほとんどの運用上の意思決定は反復的で、日々繰り返され、データに変動はあれど同様の構造を持っています。これらには明確な入力―予測、コスト、キャパシティ、制約、ビジネスルール―があり、明確な出力―数量、日付、場所、価格―があります。些細な決定ではないものの、構造化されているのです.
これを受け入れると、全く異なるアーキテクチャが浮かび上がってきます.
コンピュータを、人間のために情報を準備するツールと考えるのではなく、むしろ日常の意思決定を実際に行う機械として捉え始めるのです。すなわち「補佐」機械ではなく、「意思決定」機械として.
これは、すべてを制御する巨大なモノリシックな脳を構築するという意味ではありません。通常の状況下で、以下のことができるソフトウェアを意図的に構築することを意味します:
- 関連データを読み取る,
- 多くの選択肢を評価する,
- 明確な経済目標に基づいて一つを選択する,
- そして具体的な指示を出す：発注書の一行、在庫移動、配分、価格.
人間はこの世界に依然として存在しますが、もはや日々、個々の注文を微調整するために時間を費やすことはありません。彼らは意思決定機構を「通して」働くのではなく、その「周りで」働くのです.
これが本質的なシフトです―意思決定をサポートするコンピュータから、小規模で多数かつ反復的な意思決定が求められるすべての場面で意思決定を下すコンピュータへと移行するのです.
人間の本来の役割とは
機械を中心に据えることは、人間の重要性を低めるのではなく、むしろ彼らに異なる責任を負わせるのです.
まず、人間はソフトウェアに何をさせるかを決定しなければなりません。つまり、許容される選択肢の範囲を定義する必要があります。例えば、これらのサイト間でクロスドッキングが許可されるのか、あるいはこの二つのSKU間で代替が認められるのか、この顧客へ部分的な注文の出荷が可能なのか、その地域でその製品にエアフレイトを利用できるのかといった点です。コンピュータは選択肢を発明するのではなく、我々が用意した選択肢の中から選ぶのです.
次に、人間は「良い」とは何かを決定しなければなりません。これは「サービスの卓越性」や「リーンな在庫」といった漠然とした理想の問題ではなく、明確なトレードオフの問題です。製品や顧客ごとに在庫切れが財務的にどれほど痛手となるのか、陳腐化はどれほど高コストなのか、各ラインごとにリードタイムとコストのどちらをどれだけ重視するのか、また同じ限られたキャパシティを巡って争う二つの事業部門の間をどのように調整するか―これらを明確にしなければなりません.
これらの問いに正確に答えることで、ソフトウェアに目的関数を与えることになり、あらゆる意思決定に適用できる言語で、我々が何を求めているかを伝えるのです.
第三に、人間はデータの意味を守らなければなりません。時間が経つにつれて、システム内のフィールドは再利用され、再解釈され、濫用されることがあります。かつて「約束された納品日」を意味していたカラムが、今では「要求された日」を意味することもあります。一度製品ファミリーを示していたフラグが、ひそかに社内プロモーションを示すために転用されることもあるのです。誰も注意を払わなければ、ソフトウェアは非常に精密なナンセンスを計算し続けるでしょう.
最後に、世界がモデルやルールよりも速く変化する時、人間は介入しなければなりません。「この制約はもはや有効でない」、「このペナルティは高すぎる」、「この調達オプションは政治的に受け入れ難い」、「このリードタイムは信頼できない」と言えるようにする必要があります。数千の注文を手作業で編集して介入するのではなく、それらの注文を生み出す前提条件を変更するのです.
この見方では、人間はスプレッドシートを磨く単なる事務職ではなく、デザイナー、エコノミスト、そして意思決定機構の守護者なのです。彼らの役割は、ゲームを設計し、得点を設定し、そしてゲームが現実を反映しなくなったときにそれを見極めることにあります.
はっきり述べる主流の見解
ここで、多くの実務者が認める形で、主流の見解を明示しましょう.
典型的な企業では、ソフトウェアの全体像は三層構造になっています.
最下層では、トランザクションシステムが起こった事象―注文、受領、出荷、請求書―を記録します。その上に、レポートツールやダッシュボードが、製品、顧客、地域、期間など様々な切り口でその履歴を要約します。そしてその上に、下層からデータを取り込み、予測を算出し、ヒューリスティックや最適化を行い、「提案」を生成するプランニングシステムが存在します.
その提案はプランナーによって検討されます。彼らは市場の知識、サプライヤーの特性、顧客の利害関係、倉庫の実情と照らし合わせながら、いくつかを受け入れ、他を調整し、残りを上書きします。多くの組織では、この最終段階の大部分が、正式なシステムの外、スプレッドシート上で行われています.
暗黙の哲学は明快です。システムは情報提供と支援のためにあるのに対し、人間―特にプランナー―は意思決定のために存在するということです。何か問題が起これば、「システムが柔軟でなかった」、「データが誤っていた」、「アルゴリズムがこの特殊なケースを理解していなかった」と説明され、結果として「プランナーが修正する必要があった」となります.
教科書はこのパターンを強調します。情報技術は、サプライチェーンのパフォーマンスの「牽引力」または「促進要因」として説明され、可視性、統合性、速度、そして分析の高度さを提供します。しかし、常にピラミッドの頂点でシステムが報告する人間の意思決定者が再び登場する段階が存在します.
この見解が全く間違っているわけではありません。長い間、実現可能な現実を反映していました。システムは硬直しており、大規模な最適化は高価で、データ品質もひどいものでした。人間をループに組み込むことは、安全かつ実用的な決定でした.
しかし、我々は必要以上にそのモデルに固執してきたのです.
私が主流と意見が分かれる点
私が主流と意見が異なる点は、ひとことで表せます:
ほとんどの運用上の意思決定において、もはや意思決定支援を目指すのではなく、意思決定自動化を目指すべきです。
これは盲目的な自動化を意味するのではありません。意思決定が小規模で頻繁、かつ多数のケースで構造的に類似している場合、日々の実行ではなく、その仕組みの設計と監視に人間が注力するよう、一連のプロセスをエンドツーエンドで自動で行うソフトウェアを構築すべきなのです.
この単純な声明から、いくつかの対立が生じます.
主流は、より多くのダッシュボードとプランナーの増員に多大な投資をしています。私は、定量的なプロダクトオーナーのように振る舞う少数のプランナーと、設定ではなくコードでビジネスロジックを実装できるエンジニアに投資する方が良いと考えます.
主流は、ほとんどの状況に対応できるよう「設定可能な」システムの購入を試みます。しかし、どんなに真剣なサプライチェーンでも、チェックボックスやパラメーターテーブルだけでは意味を成さない、企業固有の奇妙な仕様や制約が数多く存在すると私は考えます。いずれ、誰かがコードを書く必要があるのです.
主流は、ERP、プランニングモジュール、BIの組み合わせを、最下層のデータ、中間層の洞察、頂上の意思決定という完成されたスタックとして扱います。しかし、私はそのスタックは半分しか完成していないと考えます。足りない層こそが、ビジネスにおける大半の実際のコミットメントの責任を担うべき層なのです.
何よりも、主流は人間が引き続き意思決定を「行う」ことを主張します。私は、日常のルーチンな意思決定において、人間は一つ一つ決定を下すのではなく、どのように意思決定を行うかを決定する役割に専念すべきだと主張します.
「しかし、システムが間違っていたら？」
一般的な反論として、即座かつ合理的な疑問があります。システムが誤っていた場合、どうなるのでしょうか?
もしソフトウェアに注文の発注、在庫の配分、価格設定を任せ、誤りが生じたなら、結果は重大となり得ます。人間が介在していれば、少なくとも誰かがそれを見抜けたでしょう.
この反論は重要だと考えますが、両刃の剣でもあります.
根本的に仕様ミスのあるシステムの出力を修正するために人間に頼ると、一種類の失敗を別の失敗と引き換えにしてしまいます。個々のエラーは捕捉されるかもしれませんが、構造的な誤りは残り続けます。システム全体の論理が多少ずれている、ペナルティが誤った調整になっている、制約が逸脱しているといったことを、誰も時間も認知的余裕も持って見抜くことはできません。人々はその場しのぎの対応をしますが、再設計することはほとんどありません.
自動化された設定では、このリスクに対して明示的に対処せざるを得なくなります.
サービスレベルや在庫回転率だけでなく、失敗を特定の前提条件に帰することができるモニタリングが必要です。異常が検出された際には、特定の製品や地域について自動化を一時停止する能力が求められます。さらに、監査証跡―システムがどの入力と内部論理を用いて特定の意思決定を下したのか、その理由を明確に記録したもの―が必要です.
何よりも、ソフトウェアは一級の資産であるという文化を受け入れる必要があります。ソフトウェアは設計、テスト、リファクタリング、そしてガバナンスに値するものであり、「ベンダーが対応する」や「IT部門が処理する」といった、不透明なブラックボックスではあり得ません。ソフトウェアが日々の業務を運営しているのであれば、その振る舞いを充実させ修正することは、サプライチェーン組織の核心的な責任の一つとなるのです.
それは、プランナーに「提案を注視させる」よりもリスクが高いように聞こえるかもしれませんが、実際にはリスクを増加させるのではなく、むしろ低減させることが多いのです。失敗はより追跡可能になり、修正は局所的ではなくシステム全体に及び、経験豊富なプランナーが退職しても知見が消えることなくコードに蓄積されるのです.
それでも私が主流と同意する点
こうした意見の相違にもかかわらず、私が主流の見解と完全に一致する点も存在します.
情報が中心であるという点には同意します。タイムリーで信頼性のあるデータがなければ、自動化への野望は幻想に過ぎません.
また、組織内のサイロ化が大きな障害であることにも同意します。調達、物流、販売、財務が基本的な定義や共有目標で一致しなければ、どんなシステムも彼らを救うことはできません.
さらに、サプライチェーンは単に数学や機械の問題だけではないとも考えます。サプライヤーとの関係、パートナー間の信頼、規制上の制約、地政学的ショックは、いずれも非常に重要です。どんなに優れた意思決定エンジンでも、封鎖された運河に船を現らせることはできません.
私の主張はより具体的です。大規模なネットワークにおいて、数量、タイミング、配分を毎日決定する作業において、我々は既存の機械を劇的に十分に活用していません。有能な人材を、かすかな付加価値しか生み出さず、膨大な組織エネルギーを吸収する事務作業のループに閉じ込めてしまっているのです.
異なる目的地
もし私の見解を真剣に受け止めるなら、その目的地はこのような姿に見えるでしょう.
ほとんどの日常的な運用上の意思決定―何を発注するか、どこに配分するか、どれだけ出荷するか、いつ補充するか―は、通常の状況下でソフトウェアによって自動的に行われます。ソフトウェアは明確で明示的なルールと経済目標の下で動作し、その振る舞いは可視化され、監査可能なのです.
プランナーは例外リストをスクロールすることで一日を始めるわけではありません。彼らは、意思決定メカニズム自体の挙動―どこが順調に機能し、どこが不規則で、どの前提が陳腐化しているか―を確認することで一日を始めます。彼らはエンジニアと協力してロジックを洗練させ、データを改善し、経済的なトレードオフを調整します。
障害が発生した際、人間は個々の注文を綿密に管理するのではなく、ゲームのパラメーターを変更することで介入します。例えば、特定の輸送モードを禁止し、一時的な調達オプションを開放し、ペナルティや優先順位を改訂するなどです。その後、システムはこれらの新しい条件が示す無数の小さな賭けを再計算します.
サプライチェーンにおけるキャリアはそれに応じて進化します。「システムとの闘い」や「計画の修正」に費やす時間は減り、ビジネスの経済性を理解し、その理解をソフトウェアに反映させ、不確実な世界に対してレジリエントなオプションセットを設計することに、より多くの時間が費やされるようになります.
そのような組織において、コンピュータはもはや単なる道具ではありません。彼らはサプライチェーンの機械なのです。そして、人々がその機械の建築家、経済学者、及び管理者となります.
これが私がここで明確にしたかった視点です。これは、ITを支援役、そして人々を主要な意思決定者とする主流の物語とは大きく異なります。しかし、私はこれがサプライチェーンが次に向かうべき現実により近いものであると信じています.
