現代のサプライチェーンにおける調整と意思決定
サプライチェーンの経営者と話すたびに、彼らに提供される様々な「万物流理論」に驚かされる。あるものはプロセスを重視し、あるものはテクノロジー、またあるものは人間関係や文化を強調している。この分野の真剣な貢献者の中で、ジョン・ガットルナは際立っている。彼のダイナミックアライメント、顧客行動、そして個別化されたサプライチェーンに関する研究は、特にオーストラリアやヨーロッパで一世代の実務家に影響を与えている。彼の言葉遣いや出発点は私とは大きく異なる。だからこそ、双方の見解を並べることは、サプライチェーンが本質的に何であるかを明確にする上で有益である。
最近、自分自身の視点を体系的にまとめようと、著書 Introduction to Supply Chain に取り組んだ。この本では、未来が静止することを拒む中で、物理的商品の利益を追求するビジネスとしてサプライチェーンを位置付けている。しかし、書籍ほどの長さになると抽象的になりがちだ。そこでこのエッセイでは、より具体的な試みとして、私の見解をガットルナの見解と対比し、どこで一致し、どこで異なり、これらの立場が実務上どのように結びつくのかを示したい。
二つの異なる出発点
ガットルナは企業の外部から物事を捉える。彼の「ダイナミックアライメント」フレームワークは、企業の究極の参照点は、その企業がサービスを提供する外部市場、すなわち顧客やエンドユーザーであるべきだという考えから始まる。そこから、彼は市場の特性、企業の戦略、内部文化、そしてリーダーシップスタイルの四つの要素を調和させることが、持続可能なパフォーマンスを生むと論じる。特に『Living Supply Chains』や『Dynamic Supply Chain Alignment』において、サプライチェーンは単なる箱やデータの流れではなく、顧客、パートナー、従業員といった人々の行動によって駆動される「生きた」システムとして描かれている。
さらに、彼はほとんどの顧客が少数の支配的な購買行動に分類されると提案する。効果的に対応するには、企業は一つの大きなチェーンを運営するのではなく、各行動セグメントにマッチした複数の異なるチェーン設計のポートフォリオを運用すべきだ。大まかには、協力的な顧客向けの継続的補充チェーン、効率重視の顧客向けのリーンチェーン、迅速さを求める要求の厳しい顧客向けのアジャイルチェーン、そして革新的で高度に個別化されたソリューションを求める顧客向けの完全柔軟チェーンとを区別している。ここで重視されるのは、各セグメントに適した関係性やサービスパターンに合致するよう、文化、プロセス、システム、リーダーシップが内部でどのように配置されるべきかという点である。
私自身の出発点は、あえて異なるものにしている。私は企業内部、具体的な意思決定の現場、つまりどれだけ購入するか、どこに送るか、どの注文を受け入れるか、どのサービスを約束するか、どの価格で提供するか、という具体的なレベルから始める。サプライチェーンを、不確実性下における物理的商品のための応用経済学の一分野と位置付ける。私にとっての核心の問いは、限られた資本、能力、時間の中で、需要、リードタイム、オペレーションが決して予想通りに動かないという現実を踏まえ、どの行動の組み合わせが最もリスク調整後のリターンをもたらすか、ということである。
ガットルナがサプライチェーンを行動や文化の調整という観点で定義するのに対し、私は不確実性下での希少資源の配分という視点から捉えている。彼の分析単位は行動セグメントとそれに対応したチェーンの原型であるのに対し、私の分析は、在庫、輸送、サービス約束に関して毎年何百万もの小さな賭けとして繰り返される細かな意思決定に焦点を当てる。
我々は同じ現象を、逆方向から見ているに過ぎない。
顧客優先か、それともキャッシュ優先か？
ガットルナの研究は、妥協を許さないほど顧客中心主義である。彼は、まずは各顧客がどのように購買し、何を期待し、ストレス下でどのように行動するのかを理解することが必要だと主張する。企業はしばしば、一部の顧客に過剰なサービスを、また他の顧客には不十分なサービスを提供してしまうが、これはほとんどの場合、適切な行動セグメンテーションが行われていなかったためだ。異なる顧客が異なる取引を行っていることが明らかになれば、すべての顧客に同じ物流体験、同一の応答時間、同様の協働プロセスを提供するのは理にかなわなくなる。
私もこの批判には大いに共感する。実際、自分の現場で、組織が一度設定したセグメンテーションを見直さなかった結果、低利益の顧客に金メッキのようなサービスを提供し、利益率の高い「重要ではない」顧客を静かに饿えさせるケースを何度も目にしてきた。私が違うのは、最終的な判断基準として何を採用するかという点である。
私にとって究極の評価基準はキャッシュ、より正確には、リスク調整済みのキャッシュフローの流れである。これは、顧客を軽視しているからではなく、対立する要求を正直に比較する他の方法がないからだ。戦略的に重要で要求の厳しい顧客はプレミアムな扱いに値するかもしれないが、利益率が低く行動が不安定な別の要求の厳しい顧客はそうではない。内部から見ると、彼らの訴えは非常に似通って聞こえる。その違いを判断するためには、各顧客が企業の経済的健全性に長期的にどれだけ寄与するかを評価する必要がある。
言い換えれば、ガットルナは顧客そのものを「安全弁」として参照点に据えるが、私は企業全体のリスク調整済み経済性をその参照点とし、顧客、サプライヤー、内部の制約がすべてその計算に組み込まれると考える。もちろん、実際にはこれらの見解は互いに排他的ではない。もし顧客の価値を一貫して読み誤れば、最終的にはキャッシュフローがその誤りを証明するだろう。しかし、どこに重点を置くかは非常に重要であり、「調整」にとどまるフレームワークは、異なる調整が非常に異なる経済的結果を生むという事実を覆い隠してしまう。
不確実性についての我々の考え方
どちらもボラティリティ（変動性）を例外的なものではなく、通常の現象として捉えている。ガットルナは、オペレーション環境がほとんど平衡状態に戻らないと記述し、企業が需要、競争、規制の絶え間ない変化と共に生きることを学ばなければならないと強調する。彼の実践的な対応策は、不確実性に対する異なるスタンスを具体化する複数のサプライチェーン構成を設計することである。需要が規則的で、関係性が緩やかな場合にはコスト削減を実現するリーンチェーンを、変動性が高く革新主導の市場においては、迅速さや個別のソリューションのために高いコストを許容するアジャイルチェーンや完全柔軟チェーンを用いる。
言い換えれば、彼は主にアーキテクチャのレベルで不確実性に対応している。各行動コンテキストに対して、異なる組み合わせのバッファー、キャパシティ、協働パターンを選択し、市場の動向に合わせてこれらを調整し続けるのだ。
私は不確実性に、一段階下のレベル、すなわち数値そのもののレベルで取り組む。チェーンを「リーン」や「アジャイル」といった定性的ラベルで分類し、どれだけの余裕（スラック）を持つかを決定するのではなく、特定のSKUにおける特定の場所での来週の需要が0、1、2、または20単位となる確率や、コンテナが18、25、または40日後に到着する確率といった、根底にあるランダム性を明示的に表現したい。この確率論的な需要とリードタイムの見方は、その後、在庫切れ、陳腐化、運転資本にかかるコストを金銭的に評価する意思決定モデルに組み込まれる。これは、Supply Chain as Economic Bets in a Market-Driven Worldの「予測、計画、そして確実性の錯覚」の節で展開する、同じ確率論的かつ経済学優先の立場である。
その結果、一見すると似たように見えるかもしれない―需要が不規則な地域やリードタイムにリスクが伴う場合には在庫が多く、状況が安定している場合には在庫が少なくなる―しかし、その論理は全く異なる。定性的ラベル（「これはアジャイルチェーンだ」）を守るのではなく、具体的なトレードオフ、たとえば「このアイテムにおいて、今週、需要の95パーセンタイルに備える代わりに80パーセンタイルに備えた場合、どれだけの利益を犠牲にするのか」を明確にせざるを得なくなる。こうした推論は手作業では煩雑だが、ソフトウェアに組み込んで毎日何百万もの意思決定に対して実行するには比較的低コストである。
ガットルナはトップダウンのパターン認識と構成によって不確実性を管理するのに対し、私はボトムアップの確率論的モデリングと最適化によって管理しようとしている。ある者はチェス盤全体を見渡して全体的な戦略を選ぶのに対し、もう一方はその局面ごとに評価を行う。
テクノロジーと人間の位置づけ
この対比が最も顕著なのは、人間とテクノロジーの扱い方においてである。
ガットルナの文章は、人間要因を中心に据えている。『Living Supply Chains』に関する文献レビューでは、彼は読者を顧客からビジネスプロセス、企業文化、そしてリーダーシップへと導き、サブカルチャーやリーダーシップスタイルがパフォーマンスに与える影響を強調している。彼のコンサルティング実務は、企業内の各部門で支配的な文化をマッピングし、それを異なる顧客セグメントやサプライチェーンタイプの要求に合わせることに明確に焦点を当てている。その語り口は、組織設計やチェンジマネジメント、ワークショップ、診断、そしてリーダーシップコーチングに類似している。
私は、文化やリーダーシップの重要性を否定するつもりはない。もし倉庫フロアの士気が低下し、データが信頼できず、調達チームが下流の結果を顧みずリベートを追求するような状況であれば、どんなに優れたソフトウェアも効果を発揮しない。しかし、私が疑問視するのは、文化を主要なコントロール手段とすべきかどうかという点である。
私の経験では、個々の英雄的行動や継続的な人間の注意に頼るプロセスは、本質的に設計上脆弱である。人は疲弊し、気が散り、昇進し、引き抜かれる。暗黙の知識は、毎晩オフィスを去っていく。もしサプライチェーンの核心的な論理が、数人のプランナーの頭の中や、彼らのラップトップ上のごちゃごちゃしたスプレッドシートに依存しているなら、短期的には「整列」しているように見えても、持続可能とは言えない。
だからこそ、私は意思決定システムに大きな重点を置いている。同じ入力が与えられれば常に同一の推奨を出すソフトウェアコンポーネントであり、説得キャンペーンなしに検証、テスト、改善が可能である。Lokad側では、記録システム（台帳）、報告システム（ダッシュボード）、そして実際の意思決定が計算されるインテリジェンスシステムとを区別している。後者こそが、現代のサプライチェーンにおいて最も未発達な領域だと私は考える。私は、こうした意思決定エンジンをテクノロジースタックの中核に据え、それを支えるためのアーキテクチャを構築すべきだと広く主張している（Supply Chain as Economic Bets in a Market-Driven World）。
私の見解では、サプライチェーンにおける人間の最も価値のある役割は、各補充注文を手作業で仲裁することではなく、意思決定エンジンがどの質問に答えるべきかを決定し、経済性を正しく符号化し、実験を設計・解釈し、そして新たな選択肢（新規サプライヤー、新規契約、新たなネットワーク構成）を実世界で交渉することである。文化は依然重要だが、その重要性は、組織が自社のアルゴリズムを信頼し継続的に改善する意志があるか、あるいはダッシュボードや委員会の背後に隠れるかという点にかかっている。
ガットルナは、文化やリーダーシップの調和がなければ、これらのアルゴリズムは決して採用されず、適切に使用されることもないと反論するかもしれない。私もその意見には同意する。しかし、もし文化関連の取り組みが、日々資本と能力を投入するコードに最終的に反映されなければ、変革は不完全なものであると考える。生きたシステムは、最終的にソフトウェアにその痕跡を残さなければならない。
指標、KPI、そして測定の問題
ガットルナの枠組みは指標を無視しているわけではない。むしろ、サプライチェーンの種類や行動セグメントに応じて、パフォーマンス指標というレバーを調整すべきだと考えている。リーンチェーンでは、コスト・トゥ・サーブや稼働率が自然と重視され、アジャイルチェーンでは、応答性や革新性のためにこれらの指標の一部を犠牲にする場合もある。重要なのは、一貫性が保たれているかどうか―すなわち、指標が選ばれた価値提案に求められる行動やサービスパターンを促しているかどうかである。
私は、一貫性に関する懸念を共有する一方で、KPIそのものについてはさらに懐疑的である。伝統的なサプライチェーンのコントロールタワーは、平均的なサービスレベル、予測精度、稼働率、オンタイム・インフルパーセントなどで溢れている。個々の指標は理にかなっているように見えるが、全体としてはゲーム化や局所的最適化を助長してしまう。例えば、ある倉庫は、会社全体の利益を増加させるネットワークの変更に抵抗することで稼働率の目標を達成するかもしれず、また、商業チームはボーナスが収益に依存しているため、利益率や変動性を無視してあらゆるコストで販売量を追求するかもしれない。
私自身の業務においては、もしこの方針を変更したり、新たな予測手法を導入した場合に、リスクと資本のコストを考慮した上で1年間でどれだけの追加キャッシュが得られたかという、増分キャッシュアップリフトという観点で測定する方向にますます傾いている。これは簡単な問いではなく、きれいな統制実験を得ることは稀である。しかし、その試みは、複合的なKPIが隠してしまうトレードオフと向き合うことを余儀なくさせる。
ここでも問題は、どこに測定の基準を置くかという点に尽きる。ガットルナは顧客の期待やセグメント戦略に合わせて測定を行うが、私は、より多くのモデリング努力と、我々が知りうることに対する謙虚さを伴いながら、明確な経済的インパクトに基づいて測定を行う。
合致する点
これらの見解の隔たりを誇張するのは誤りである。いくつかの重要な点で、我々は同盟者である。
すべての顧客に万能に対応できる単一のサプライチェーン構成という考えを、双方ともに否定している。ガットルナはこれを行動セグメントに合わせたチェーンタイプのポートフォリオとして形式化しているが、私は、同一企業内で非常に異なる商品、チャネル、サービス約束を扱う際の実務上の必然性としてこれに直面している。
我々は、ボラティリティを一時的な厄介事ではなく、構造的なものとみなしている。彼はこれを生きたシステムやダイナミックアライメント、そして絶え間ない再構成という言葉で表現する。私は、明示的な確率論的モデルと、アルゴリズム自体が単一の数値による予測の裏に不確実性を含むべきだという主張を通してこれを表現する。
私たちは共に、伝統的なプレイブックの自己満足—静的な計画、硬直したS&OPサイクル、機械的なKPI、そしてより優れたスプレッドシートが何とか構造的不整合や資本の誤配分を解決してくれるという信念—を批判します。
この点において、私はガットオーナ氏を、単なるコスト削減から脱却し、市場や組織が実際にどのように振る舞うかをより微妙に理解するための重要な声として捉えています。もし意見が異なるとすれば、それは主に次にどこへ進むべきかという点にあります。
私が見解を異にするところ
私がガットオーナ氏と意見が分かれる主な点は、セグメンテーションと文化で止まるフレームワークに対する私の忍耐の限界にあります。
行動に基づくセグメンテーションは強力な視点ですが、どれだけの在庫をどこに、いつ、どの経済的コストで配置すべきかを示すものではありません。文化診断は、例えば営業主導のサブカルチャーと効率志向の運用チームとの間の不整合を明らかにすることができますが、それが契約で明示すべきトレードオフや、補充ルールにおけるリスクの価格設定を決定するものではありません。
私が外部から観察した多くのトランスフォーメーションプロジェクトにおいて、企業はカスタマイズされたサプライチェーンやアライメントの言葉を取り入れる一方で、これらのアイデアを大規模に実行するために必要な数学的かつ計算上のバックボーンを構築していません。彼らはワークショップを開催し、ポスターを印刷し、チームの名称を変更します。しかしその間も、実際の補充ロジックはセーフティーストックの公式、ベンダーの最小発注量、そしてレガシーシステムやスプレッドシートに組み込まれた手動のオーバーライドの絡み合いのままです。
私の見解では、変革は最終的には毎日トラック、コンテナ、倉庫スペース、そして運転資本を確約する意思決定ロジックに現れるべきです。もし新戦略がこれらのアルゴリズムを変えなければ、それは本質的に同じ行動についてのより良い物語をリハーサルしているに過ぎません。
このため、私は確率論的モデルと自動意思決定エンジンに強くこだわるのです。それは、アルゴリズムが魔法のように客観的であると信じているからではなく、自分の信念を書き下ろし、その結果に直面せざるを得なくするからです。もし特定の顧客セグメントが在庫切れ時に優先されるべきだと考えるならば、それをコードに反映しなさい。もし特定のリードタイムリスクが許容できると思うならば、それをモデルに組み入れ、期待される売上損失と節約される資本のコストを比較しなさい。コードは政治を取り除くことはできませんが、それを明確に浮き彫りにします。
その意味で、私がガットオーナ氏と意見が異なるのは、彼の大局的な診断—大部分は私も共有している—ではなく、サプライチェーン理論が企業のメカニズムのどこまで踏み込むべきかという点にあります。私は、アライメントで止まるのではなく、アルゴリズムの奥深くまで掘り下げる必要があると考えています。
可能な統合
もしこれらの見解を一つ選ぶのではなく積み重ねる意志があるならば、一種の統合が示唆されます。
最上位では、ガットオーナ氏の動的アライメントのアイデアを用いて市場に対する理解の枠組みを構築できます。まず、異なる顧客が実際にどのように購買しているか、何に価値を見出しているか、そして変動や危機にどのように反応するかを観察します。それらを行動的に一貫したセグメントに分類し、どのセグメントに対して継続的かつ共同的な取り決めを、どのセグメントに対してリーンで低接触な効率性を、どのセグメントに対して迅速な対応を、そしてどのセグメントに対して深い解決志向の柔軟性を提供するかを明確な言葉で決定します。そして、あなたのリーダーシップと企業文化がこれらの選択と大まかに整合するようにします。
その下位では、各チェーンの日々の運用に対して、意思決定中心かつ経済性を重視したアプローチを適用できます。例えば「リーン」なセグメント内では、需要やリードタイムに関する不確実性に直面し、各SKU・各拠点でどれだけの在庫を保有すべきか、いつ再発注すべきか、どのサービスレベルを約束すべきか、そして貨物をどのようにルーティングすべきかを決定しなければなりません。「アジャイル」や「完全な柔軟性」を持つセグメントでは、これらの不確実性はより大きく、トレードオフはさらに鋭くなります。セグメントが「アジャイル」とラベル付けされていても、定量的な規律の必要性は消えず、むしろそれが一層求められるのです。
ここでは、確率論的予測、明示的なリスク価格設定、そして自動意思決定エンジンが必要な精度と速度を提供します。これにより、あなたのアライメントの選択が暗示するコミットメントをコードで表現し、現実がそれに反発する中で更新していく手段が得られるのです。
この層状の見解において、ガットオーナ氏の貢献は、市場でどのようなゲームを展開し、企業全体をそのゲームの周りにどう動員するかを決定する助けとなることにあります。一方で、私の貢献は、各ゲーム内での賭けをより明確に、そして無駄なく配置・決着する手助けをすることにあります。
結びの考察
サプライチェーンは、正式な学問分野としてはまだ若いため、何であるか、どのように機能すべきかについて、部分的に重複する複数の理論が存在するのは驚くべきことではありません。各理論がどこから始まり、どの問いに的確に答え、またどこに盲点があるのかを明確にしていれば、その多元性は問題にはならないと私は考えています。
ガットオーナ氏は、サプライチェーンが単なる工場やトラック、そしてPowerPoint上のマトリックスではないことを私たちに思い起こさせます。サプライチェーンは、人々の行動や期待が重要な社会的システムなのです。画一的なサプライチェーンが高コストな幻想であるという点、そして文化やリーダーシップがどんな戦略であってもそれを強化あるいは妨害しうるという点について、彼の指摘は的を射ています。
私自身の取り組みは、これに補完する方向へと向かっています。私たちが選択の経済性についてより正直で厳密になり、不確実性をより明示し、単に世界の状態を表示するのではなく、その状態にどう対処するかを決定するためにソフトウェアを用いるという点で、さらに野心的になることを望んでいるのです。あまりにも多くの組織が、善意や新たな用語で止まり、商品や資金を動かすサプライチェーンの原動力であるアルゴリズムに手を加えずに終わってしまうのを見てきました。
このエッセイに一つのメッセージがあるとすれば、それはこうです。リーダーシップ、アライメント、文化は必要条件ですが、それだけでは不十分です。同様に、予測、ダッシュボード、KPIもまた必要です。21世紀に相応しいサプライチェーンを構築するためには、顧客や市場という外部の視点と、確率論的モデルや自動意思決定という内部の機構を結びつけなければなりません。私たちは、単にスライドデッキを書き直すだけでなく、コードも刷新する覚悟が必要です。
そうして初めて、私たちの理論は単なる比喩でなくなり、静かにその仕事をこなすインフラストラクチャの一部となるのです。
