確率論、シナリオではなく
サプライチェーンはしばしば、需要と供給のバランスをとる芸術と表現されますが、私にはもっと厳格に映ります。すべての購入注文、すべての生産ロット、すべての価格変更は、我々が制御できない未来への賭けなのです。今日、在庫、能力、資金、そして注意を投入し、明日の世界がそのコミットメントを罰するのではなく報いることを期待しています。
これらの意思決定が賭けである以上、未来について考える方法は脇役ではなく、この領域の核心そのものです。私の著書 Introduction to Supply Chain では、計画の調和を保つことではなく、不確実性下で期待されるリスク調整後のリターンが最も高いところにリソースを配分することが重要であると論じています。その他は単なる飾りにすぎません。
しかし、多くの供給チェーンの現場では、未来を慎重に書き下ろされた数個の「シナリオ」として扱う計画論理が今なお用いられています。ロカッドでのほぼ20年にわたる経験から形成された私自身の見解では、このシナリオ中心の考え方は単に最適ではなく、供給チェーンの本質と構造的に矛盾しています。供給チェーンはストーリーボードではなく、確率の空間で展開されるのです。
このエッセイでは、なぜ私が確率的予測こそが供給チェーンの自然な言語であると信じるのか、そしてなぜシナリオ中心の主流―特に多くのIBPやS&OPプロセスにおいて―が適切なものに補完できず、置き換えられるべきなのかを説明したいと思います。
主流は未来をどのように枠付けするか
今日の大企業の計画方法を見ると、そのパターンは業界やソフトウェアベンダーを超えて驚くほど一貫しています。
通常、需要計画モジュールによって生成されるベースライン予測（しばしば製品ファミリーや地域ごとに単一の時系列）が存在します。そのベースラインを中心に、統合型ビジネスプランニング（IBP）のプロセスは、営業、オペレーション、財務が「コンセンサス」または「一つの」プランについて交渉する月次または四半期ごとの儀式を調整します。SAP Integrated Business Planningのようなソフトウェアスイートは、シナリオプランニングやワットイフシミュレーションを中核的な機能として明示的に提供し、プランナーは代替の需要または供給シナリオを実行し、ダッシュボードで比較し、最も適切だと判断したものを選択するよう奨励されています。
概念的には、未来はベースケース、楽観ケース、悲観ケース、さらには一、二の混乱シナリオといった、名前の付いた小さな世界として存在します。それらの世界内の予測は決定論的であり、不確実性はサービスレベル目標、安全在庫算出式、そしてある程度の判断によって暗黙的に扱われます。一旦好ましいシナリオが選ばれると、組織はそれに「整合」し、馴染みのあるKPIでその遵守状況を測定することが求められます。
このプロセスは構造化され、協力的に感じられ、PowerPointで説明可能な計画を生み出します。また、明日のことについて自分たちに物語を語りたがるという人間の理解しやすい欲求も満たします。
しかし、絶え間ない変動の中で何百万ものユニットを生産、移動、そして価格設定するシステムを考えるには、これは不十分な方法です。
サプライチェーンの解消できない不確実性
製造業では、安定性を得るために投資することがしばしば可能です。より優れた機械、より厳格な公差、より多くのセンサーに投資すれば、不良率が低下し、ランダム性も縮小します。
しかし、サプライチェーンはこのような安心感を提供しません。重要な不確実性は、人間の行動や政治に存在します：需要の変動、競合他社の動向、プロモーション、価格変更、上流の供給不足、ストライキ、そして規制のサプライズなどです。データやモデルの改善は可能であり、絶対に行うべきですが、決定論的な未来を購入することは決してできません。
これを受け入れるならば、自然と別の疑問が生じます。「次の四半期の計画は何か？」と問う代わりに、「今日分かっているすべての情報を踏まえると、未来はどのように分布し、どのように賭けるべきか？」と問うようになるのです。
ここで確率的予測が登場します。
確率的予測とは本当に何か
確率的予測は、伝統的な予測の周囲に信頼区間を描く洗練された手法と誤解されがちですが、本質はそれではありません。
供給チェーンにおいて、確率的予測は重要なすべての結果に確率を割り当てるものです。たとえば、来週いくつのユニットが売れるのか、サプライヤーが実際にどのくらいの時間を要するのか、製品が返送される可能性、そして主要な機械がどのくらいの頻度で故障するかなどです。需要に対して一つの予測値と「平均」的なリードタイムを示す代わりに、両者について完全な確率分布が得られるのです。
この視点は統計学では新しいものではありませんが、供給チェーンの実務においては真のパラダイムシフトを意味します。講義やインタビューでは、数学自体が珍しいからではなく、予測と意思決定を理性的に結びつけることを可能にするため、確率的予測は過去1世紀以上の予測科学における最も重要な変革の一つだと説明してきました。
一度、単一の数値ではなく分布を持つようになると、シナリオプランニングでは不可能なことが可能になります。それは、すべてのもっともらしい未来にわたって一度に意思決定を評価することです。
分布に対する経済的賭けとしての意思決定
非常に単純な例を考えてみましょう。あなたは来月に注文する製品の量を決めようとしています。
もし単一の予測に依存すると、例えば1,000ユニットという数値が得られ、万が一に備えて安全在庫を追加します。また、需要が20%高くなる場合や、サプライヤーが遅延する場合など、いくつかのシナリオを検討するかもしれません。各シナリオは、まるで別の世界のように感じられます。あなたは注文量を増減させ、交渉し、最終的に一つの数値を選びます。
一方、確率的予測に基づけば、論理は全く異なります。需要には分布があり、売上が非常に高くなる可能性が控えめに存在し、また極端に低くなる可能性も無視できないものとなります。さらにリードタイムにも分布があり、迅速な納品もあればそうでない場合もあります。加えて、各結果には経済的な数値が付随しており、販売時の利益率、品切れ時のペナルティ（明示的または暗黙的）、在庫に拘束された資本コスト、さらには陳腐化のリスクなどが該当します。
これにより、800ユニット、900ユニット、1,000ユニットなど、各注文量ごとに期待される経済的成果を計算できるようになります。各注文量は、限られたシナリオだけでなく、全確率空間において評価される賭けとなります。結果として、PowerPointのシナリオでは良さそうに見えても、現実がわずかに逸脱したときに崩れるようなものではなく、平均的に良いパフォーマンスを示し、両端部に対しても堅牢な意思決定を選ぶことが可能になるのです。
これは在庫に限らず、ネットワーク設計、キャパシティ予約、品揃えのキュレーション、さらには価格設定にも同様の論理が適用されます。不確実性の下で希少なリソースを配分するあらゆる場面で、未来の確率的な見通しと我々の経済的仮定を踏まえて、どの意思決定が最も高い期待リスク調整後リターンをもたらすのか、という疑問を投げかけることができるのです。
通常のシナリオプランニングには、こうした計算は存在しません。せいぜい、いくつかの孤立したスナップショットを提供し、トレードオフの判断を経営陣に委ねるのみです。
なぜ数個のシナリオでは不十分なのか
シナリオプランニングの第一の問題はその粒度の粗さです。現代のサプライチェーンは、シナリオ手法が滑稽なほど粗い規模で運用される現実に直面しており、何百万ものSKU・ロケーション・時間の組み合わせそれぞれについて、独自の需要パターン、リードタイムの特性、価格やプロモーションへの感度を持たせた決定を下さなければなりません。そんな細かい実情に対して、未来についてはせいぜい3つか4つの物語を設定するにとどまります。
たとえその物語が完璧であったとしても、それでは数が少なすぎます。しかし、現実にはそれらは完璧ではなく、判断、政治、そして習慣によって形成されるものです。どのシナリオが記述されるかは、統計的根拠よりも組織の不安に左右される、ある種のランダムなプロセスに他なりません。
第二の問題は、シナリオに明示的な確率がほとんど割り当てられないことです。私たちは「ベース」、「アップサイド」、「ダウンサイド」といった区分を持っていますが、例えばアップサイドケースが5%の可能性なのか50%なのかは明言されません。IBPの文献は連続的なシナリオプランニングについて温かく語りますが、実際にはより多く、より迅速なシミュレーションを意味しており、校正された確率分布が得られているわけではありません。
第三の問題は、シナリオプランニングが高いレベルの集約で運用される傾向にあることです。総収益、総キャパシティ、あるいは数社の主要顧客や製品ファミリーに対してシナリオを実行します。一方で、供給チェーンにおける実際の経済的損害は、局所的なミスマッチによって引き起こされるのです。例えば、航空機の運航を停止させる一部品の欠如、過剰発注された一つのファッションアイテム、そして持続的に十分なサービスが提供されていない一地域などです。これらの失敗は、集約されたシナリオチャートにはほとんど明確に現れません。
シナリオは、その物語性、名称が付けられること、議論できる点から私たちに訴えかけます。それは我々の認知の限界に合致しているからです。しかし、サプライチェーンは物語的対象ではなく、多くの自由度を持つ確率的システムなのです。数個の物語では、その現実を十分に表現することはできません。
精度とシナリオ追求の隠れたコスト
何十年もの間、企業は予測精度の向上に注力してきましたが、それがより良い経済性に直結しているかのように扱われてきました。MAPEなどの指標を用い、Forecast Value Addの取り組みを開始し、小さな改善を勝利として祝います。しかし、現場では「より良い」精度とより良い損益の間の相関はしばしば弱く、時には負の相関すら示すのです。
別の研究では、精度に固執することは大きく、そして遅い注意散漫を招いていると主張してきました。断続的な需要でゼロを多く予測することで精度は向上しますが、その過程でサプライチェーンに必要な在庫を不足させることになりかねません。最新の販売シグナルに過剰に反応することで精度を上げ、結果としてブルウィップ効果を意図せず増幅させることもあるのです。さらに、見栄えのするシナリオデッキを作成して、実行の不備を招くこともあります。
より深刻な問題は、「精度」と「シナリオの網羅性」が、価格から切り離された数字の世界に存在する計画指標である点にあります。これらは予測値が実現値にどれだけ近いか、あるいはシナリオがマネージャーの懸念をどれほどうまく捉えているかを評価するにすぎず、意思決定の経済的な結果については何も語りません。例えば、重要な予備部品における小さな予測誤差は、動きの遅いアクセサリーにおける大きな予測誤差よりもはるかに大きなダメージを与える可能性があるにもかかわらず、精度指標はこれらを同一視してしまいます。
確率的予測は、議論全体の中心を経済に据え直すことを可能にします。実際の数値にどれだけ近いかを問うのではなく、結果の全分布にわたって評価された我々の意思決定が、良好なリスク調整後リターンを生み出すかどうかを問うのです。洗練されたツールで装飾されたシナリオプランニングでさえ、金銭面よりも物語を最適化するよう促してしまいます。
確率的思考が実務をどのように変えるか
シナリオの代わりに確率を採用することには、いくつかの実践的な結果があります。
第一に、不確実性が実際にどこに存在するのかを明確にする必要があります。需要やリードタイムは、計画システム内で固定される「パラメーター」ではなく、新たなデータが得られるたびにモデル化し継続的に更新されるべき確率変数なのです。これは上流の信頼性やリターンにおいても、顧客需要においても同様です。
第二に、結果に金銭的な価値を付与する必要があります。経済的視点のない確率的予測は、決定論的予測よりも僅かに優れているに過ぎません。品切れのコスト、過剰在庫のコスト、失注の価値、アイドル状態のキャパシティの評価方法を把握する必要があるのです。これらの数値は不完全であり、時として推定が不快であるものの、意思決定を合理的に比較する唯一の方法です。
第三に、自然と自動化へとつながります。補充注文、価格変更、または転送の期待されるリスク調整後のペイオフが計算できるようになれば、会議で毎回全ての意思決定を議論する必要はなくなります。ソフトウェアにより、毎日何千、何百万という小さな意思決定を下させ、人間は経済モデルの構築、仮定の検証、そしてモデルの確信度が低い状況の処理に専念できるのです。
これは、月次のシナリオワークショップが中心となるIBPプロセスとは全く異なります。定期的にプランを再承認する計画儀式の代わりに、不確実性下で継続的にトレードオフを仲裁する経済エンジンが得られるのです。
シナリオがまだ適する領域
企業が「シナリオ」という言葉を禁止すべきだとは主張していません。どのような複雑な試みにおいても、想像力は不可欠です。取締役会や経営陣は、長期的な投資、戦略的リスク、規制の変化、技術革新について考えるための物語を必要としています。
しかし、確率的なサプライチェーンでは、シナリオは異なる役割を担います。それらは、計画システムが従うべき手作りの未来ではなく、基礎となる確率モデルから導かれた、またはその制約を受けたイラストレーションに過ぎないのです。
もし重大だがあり得る下方リスクを検証したいなら、我々はそれをゼロから作り出すのではなく、歴史や専門知識と整合するように分布に重みを置き、同じ意思決定エンジンに結果を計算させます。より積極的な価格戦略の上方余地を示したい場合も、確率モデルを用いて需要がどのように反応するかをシミュレーションし、可能な結果の範囲を定量化するのです。
このように、シナリオは確率的現実に対する教育的な見解となり、その代用品にはなり得ないのです。
シナリオ中心のサプライチェーンを超えて
主流のプレイブックは、決定論的予測、安全在庫、月次のコンセンサスプラン、そしてその上に数個のシナリオという形で長い歴史を持っています。これにより一定の構造が生まれましたが、同時に多くの組織を、現代のサプライチェーンの複雑さと変動性にますます適合しない思考方法に縛り付けてしまっています。
代替案は神秘的なものではありません。不確実性を真剣に受け止め、そしてそれを唯一スケールする言語である「確率」で表現するのです。需要、リードタイム、その他の主要な要因を確率変数として扱い、結果に価格を付与し、数個の物語への単なる反応としてではなく、全体の分布にわたる賭けとして意思決定を評価すれば、従来の意味でのシナリオプランニングは、その本来の姿―適切な確率的、意思決定中心のエンジンが欠如しているための対処策―として露呈してくるのです。
我々にはさらなるシナリオは不要です。必要なのは、より良い確率と、それを適切に活用できるサプライチェーンなのです。
