デイヴィッド・シムチ＝レビの業績に対する考察
サプライチェーンの専門家の間では、私の見解がデイヴィッド・シムチ＝レビのものとどのように関連しているのか、としばしば質問されます。彼の教科書や研究がこの分野の現代的な用語の多くを形成してきたことから、これは当然の疑問です。多くの実務者は、私自身の研究に触れる前に、彼のモデルやケーススタディを通じてサプライチェーンを学んできました。我々の結論はしばしば共鳴するものの、そこに至るまでの道筋は重要な点で異なり、分野の位置づけ、未来、そしてソフトウェアの役割の捉え方という違いが、企業がサプライチェーンを設計・運用する方法に実践的な影響を及ぼします。
私の見解は、他の場所でより詳細に展開してきました。最近では著書 Introduction to Supply Chain やエッセイ Supply Chain as Economic Bets in a Market-Driven World において述べていますが、ここでの目的は控えめです。私自身の視点をシムチ＝レビのそれと並べることで明確にしようとしているのです。ここでは、彼の広く読まれている教科書 Designing and Managing the Supply Chain と経営書 Operations Rules、さらにサプライチェーンのリスクやデジタル化に関する彼の研究に焦点を当てます。
一体何を管理しているのか？
もし典型的なオペレーションの教科書にサプライチェーン管理とは何かと尋ねれば、「サプライヤー、工場、倉庫、店舗を統合し、サービス要件に従いつつ、最小限の総コストで適切な製品を適切な場所・適切な時に届ける」といった文言が読まれることでしょう。シムチ＝レビの教科書もこの精神に則り、これにまつわるモデルを見事に構築しています。
この定義は間違っているわけではありませんが、単に不完全です。配管の仕組みは記述されているものの、実際に繰り広げられている「ゲーム」そのものは示されていないのです。
私にとってサプライチェーンとは、何よりもまず経済活動です。企業は抽象的に「ロジスティクスコストの最小化」や「サービスレベルの最大化」を行っているわけではなく、限られた資源―現金、能力、棚スペース、場合によってはプランナーの注意までも―を、より早く多くの収益を得るために最適に配分するという投資活動を行っています。その意味で、サプライチェーンは不確実性の下で応用経済学が展開される分野であり、ソフトウェアを通じて具体化されるのです。私はこの見解を、サプライチェーンを不確実性下での経済的賭けのポートフォリオと捉える形で、より体系的に展開しています（詳細は Supply Chain as Economic Bets in a Market-Driven World を参照）。
このようにサプライチェーンを見ると、中心となる対象はトラックや倉庫ではなく、オプション、つまり状況がある方向に展開したときに価値ある行動を取る能力なのです。在庫は販売するためのオプションであり、過剰な生産能力は急激な需要に対応するためのオプション、第二のサプライヤーは拘束状態を回避するためのオプションとなります。この分野の目的は、これらのオプションを育成し、行使することで優れたリターンを生み出すことにあるのです。
シムチ＝レビは確かに不確実性を認め、リスクのプーリング、ブルウィップ効果の緩和、柔軟なネットワークの設計について広範に論じています。しかし、我々の違いは、彼にとっては不確実性は管理すべき対象なのに対し、私にとってはサプライチェーンが価値を生み出すための根源そのものだという点にあります。
目的関数：お金対代理指標
我々の視点が分かれる第二の点は、何を最適化しようとしているかという問題です。
Designing and Managing the Supply Chain では、生産、輸送、在庫、施設など、システム全体のコストを最小化することを、サービスレベルや能力制約の下で行うという定式化が標準として採用されています。これは、多くのオペレーションズリサーチの最適化モデルにおいて、ここではコストの加重和、あちらではサービスレベルの制約という形で表現されている言語です。
Operations Rules において、シムチ＝レビは重要な一歩を踏み出しています。彼は、オペレーション戦略は企業のバリュープロポジションに根ざすべきだと主張し、柔軟性がオペレーションと顧客価値を結びつける鍵であると論じています。このメッセージは強力であり、柔軟性が非常に重要な価値を持つという点には全面的に賛同します。
私が問題だと感じるのは、目的関数を「コストとサービスレベル」または「顧客価値」といったレベルに留め、すべてをお金と時間という狭い枠で評価してしまう点です。もし多数の指標を、投入した資本とリスクに対する収益率のようなものに還元しなければ、実際には代理指標の最適化を行っているに過ぎなくなります。代理指標は便利ですが、同時に微妙なミスアライメントの原因ともなり得ます。資本集約性、リスク、機会費用が正当に考慮されれば、局所的なコスト削減やサービスレベルの向上を実現していても、株主価値を毀損してしまう可能性があるのです。
これは、ある一つの魔法のようなKPIを崇拝しようという呼びかけではありません。結局のところ、サプライチェーンの意思決定は投資の意思決定であり、その視点で枠組み化され、評価されるべきだという主張です。
未来を計画するか、備えるか
三つ目の違いは、未来そのものに対する我々の姿勢に関するものです。
シムチ＝レビの研究は、ごく当然ながら、企業が計画を策定することを前提としています。予測は洗練され、プッシュとプルのプロセスが分離され、在庫目標が設定され、能力が配分されます。より優れたモデル、リスクプーリング、契約といった仕組みによって、これらの計画はより堅牢なものとなるのです。根底にある世界観は、「ネットワークにとっての理想的な計画」が存在し、不確実性にもかかわらずそれに近づくことが我々の仕事であるというものです。
私の業界での経験は、この計画志向に対して警戒心を抱かせています。決して計画が無意味だからではなく、実際の運用において予測と制御が混同されがちだからです。予測は未来に関する脆弱な真実とみなされ、一度合意されると皆が従うべき制約条件となってしまい、逸脱は現実からのシグナルではなく、実行の失敗と捉えられてしまうのです。
私の見解では、未来は単に計画表に注力すれば達成できるエンジニアリング仕様ではありません。未来は、競合他社、規制当局、顧客、さらには偶然の出来事によって形作られる、争い合い、パス依存的で、極めて不確実な環境なのです。このような状況下で、本当に問われるべきは「最適な計画とは何か？」ではなく、「未来が予想外の展開を見せたときに、どのようなオプションのポートフォリオがあれば、被害よりも恩恵を受けられるか？」という問いです。
シムチ＝レビのリスクエクスポージャーに関する研究は、言葉は異なれども、まさにこのオプションのポートフォリオに関するものです。彼の Risk Exposure Index は、回復に要する時間や生存時間の概念に基づき、どの施設やサプライヤーが最も大きな混乱リスクを持つかを定量的に識別し、その対策の優先順位を決定するための手法を提供しています。これには大いに賛同しますが、私の批判は、このツールそのものではなく、一度ネットワークを調整しストレステストを終えた後に「軌道に戻った」と考える残留する信念に向けられています。
私としては、単一の予測に収束するのではなく、新たな情報が入るたびにオプションの価格設定や再評価を継続的に行う意思決定のスタイルを提唱しています。実際には、需要と供給の確率論的見解を取り入れ、それを意思決定のロジックに直接組み込み、計画会議にフィードするための別個の予測活動として扱うのではなく、リアルタイムで活用するということです。私は、この単一数値の予測やコンセンサスプランニングに対する批判を、エッセイ “Forecasts, plans, and the illusion of certainty” で初めて展開しました（詳細は Supply Chain as Economic Bets in a Market-Driven World を参照）。
ソフトウェアの役割：記録から意思決定へ
ここでの対比は、シムチ＝レビと私というよりも、むしろ二つの時代の違いを示しています。
シムチ＝レビは、オペレーションズリサーチの伝統に則って執筆しています。彼の著作では、ネットワーク設計、在庫、契約、柔軟性に関するモデルや、これらのモデルを活用して企業のパフォーマンスを改善するためのケーススタディが提示されています。情報技術は、より優れた計画の実施、より良いデータの収集、そして近年では大規模なアナリティクスや機械学習の適用を実現するためのエネーブラーとして登場します。彼の最近の研究は、デジタル化、アナリティクス、自動化の三本柱を、現代のサプライチェーンの支柱として明示的に組み合わせています。
データとアナリティクスに対するこの熱意は私も共有しますが、私がより重視するのはソフトウェアアーキテクチャそのものです。過去20年、多くの大企業は、取引を記録するために ERP、WMS、TMS などの「記録システム」の積み重ねを持つに至りました。さらに、その上に歴史を細分化し、人間の意思決定を調整するためのレポーティングや計画ツールを構築または購入しています。しかし、依然として不足しているのは、不確実性の下で自動的に意思決定を行い、実行するための専用のレイヤーなのです。
これらの意思決定システムは、単なる「巧妙なレポート」ではありません。例えば、在庫切れのリスクと資本の機会費用との間で許容できるトレードオフ、第二の調達先を持つ合理的なタイミング、ある地域で需要が急増し別の地域で急落した場合の希少な能力の再配分など、実際の経済ロジックをコード化しています。これらのシステムは、人間の介入を最小限に抑えながら、日次あるいは時間単位で稼働し、そのパフォーマンスは、ビジネスケース上の予測節約額ではなく、実際に実現されたキャッシュフローによって評価されるのです。
シムチ＝レビの著作の中に、このビジョンに反するものは一つもありません。むしろ、企業がより良い価格設定、プロモーション、オペレーションを推進するためにアナリティクスと機械学習を活用すべきだとする彼の主張は、このビジョンと完全に一致しています。私がさらに主張したいのは、企業がこれらの意思決定システムのエンジニアリングを一流のソフトウェア問題として扱わなければ、シムチ＝レビのような学者が何十年もかけて生み出してきたモデルや洞察から完全な恩恵を受けることは決してできない、という点です。
インセンティブとモデルを取り巻く人的システム
モデルとソフトウェアは真空中に存在しているものではありません。これらは、人々のインセンティブ、恐れ、キャリアプランによって彩られた組織の中に位置しています。ここでも、私の着眼点はシムチ＝レビのそれとはやや異なります。
彼の教科書は、調達、製造、物流、販売間で目標が一致しない現実を認め、サプライチェーンパートナー間の調整を行うための契約メカニズムや協調スキームについて論じています。これは重要なテーマであり、契約、柔軟性、リスク共有に関する彼の研究は広く引用されています。
しかし、大規模な実装での経験から、善意や巧妙な契約だけでこれらのミスマッチが容易に解消されるとは思えなくなりました。例えば、1席ごとに支払われるソフトウェアベンダーにはプランナーの業務を自動化するインセンティブが乏しいし、日割りで請求するコンサルタントは、自らの存在を不要にする最も簡単な解決策を薦めることはまず期待できません。また、人員数がその機能の威信に直結している部署は、本能的に自動化に抵抗するのです。
これらは道徳的な問題ではなく、特定のインセンティブ構造の下では予測可能な行動に過ぎません。サプライチェーンのリーダーにとっての意味は、意思決定システムの設計は、それを取り巻く人的システムの設計も含むということです。すなわち、誰がどの意思決定を担い、誰にどのような報酬が与えられ、誰が手動モードから自動モードへ切り替える権限を持つのかを明確にする必要があるのです。これが欠けていると、いかに優れた分析フレームワークであっても、政治的には受け入れられるものの、経済的には平凡なものに留まってしまいます。
大切にすべき収束点
これまで私は、自らの立場を明確にするために違いを強調してきましたが、同時にシムチ＝レビと私が収束する点を認めることも同様に重要です。なぜなら、その収束点こそが、出発点の哲学にかかわらず、この分野が進む方向性について何かを示しているからです。
我々は共に、サプライチェーンを一つのシステムとして捉え、局所的でサイロ化された最適化を否定します。また、不確実性や変動性を中心的な要素と捉え、柔軟性（あるいはオプション性）が並外れた価値を持つと考え、企業はそれに対して費用を惜しまないべきだと認識しています。さらに、データ、アナリティクス、自動化が、真剣な改善活動には不可欠であると見ています。
これらの共通する確信は、決して些細なものではありません。20年前、多くの取締役会では、リーン、ジャストインタイム、単一調達―すなわち効率性そのものを目的とする―が支配的な物語でした。しかし、今日ではロックダウン、戦争、金融危機を経て、対話は徐々にレジリエンス、オプション性、そしてデジタル能力へとシフトしています。シムチ＝レビのリスクエクスポージャーに関する研究は、このシフトを取締役会、さらには公共政策の場にも後押ししており、私自身の研究も同じ動きの一部として位置づけられています（焦点と語彙は異なるものの）。
なぜ哲学的な詳細が重要なのか
もし、柔軟性の向上、より良いアナリティクス、より全体的な設計といった処方が共通しているのなら、目的や未来の性質についての哲学的論争にこだわる意味はあるのか、と問われるかもしれません。
なぜなら、現実には、こうした哲学的な詳細が設計上の意思決定に影響を及ぼすからです。
もし「与えられたサービスレベルに対するコストの最小化」という観点で考えるなら、サービス目標を外生的なものとして扱い、それを制約として固定してしまう誘惑に駆られるでしょう。もし「不確実性下での経済的リターンの最大化」という観点で考えるなら、サービス目標そのものが経済的に正当化されているかどうかを疑問視し、状況に応じて動的に調整する可能性が高くなります。 もし未来を単一の計画で近似できるものと捉えるなら、計画サイクル、会議、そしてコンセンサス構築に大きく投資することになるでしょう。もし未来を活用すべき驚きの源と見なすなら、データパイプライン、自動化された意思決定エンジン、そして計画が必然的に崩壊した際の柔軟な対応のためのオプションに、より多くの投資を行うことになるでしょう。 もし IT を単により良い計画を実現するためのサポート機能と見なすなら、ERP 用の別モジュールを購入するでしょう。もしそれを、あなたの経済ロジックが宿る媒体と捉えるなら、記録システムと意思決定システムの分離、モデルのバージョン管理、実験および安全なロールバックについて懸念することになるでしょう.
Simchi‑Leviの業績は、これらの多くの側面において企業を正しい方向へと導いています。私自身の貢献は、サプライチェーンを経済的意思決定エンジニアリングの分野として捉え、その本来の居場所はソフトウェアであると認め、最終的な成功を金銭と時間で測定し、不確実性を抑え込むべき敵ではなく利益の原材料として扱う組織とシステムを構築するという、更なる一歩を踏み出すべきだと主張する点にあります.
これらの点において、その対比は個人的なものではありません。すべてのサプライチェーンリーダーが下すべき選択なのです.
