00:00:04 イントロ：高成長企業の予測の課題。
00:01:16 企業の成長タイプと関連する予測の問題。
00:02:18 新製品の成功を予測する難しさ。
00:04:07 “当たり外れ"のシナリオと対応策。
00:05:43 他の予測の問題と段階的成長の概念。
00:08:01 ビジネスの成長のタイミングの予測の課題。
00:12:18 予測の予測不確実性を軽減する戦略。
00:13:46 ‘当たり外れ’の状況におけるサプライヤーとの交渉の役割。
00:14:13 今後の成長の指標の特定。
00:15:16 Googleの検索統計：予測ツール？
00:16:23 急成長企業の戦略。
00:16:46 成長中のIT変更の影響。
00:18:14 企業の過剰予測の傾向。
00:19:03 量的なサプライチェーンと迅速な成長への対応。
00:21:11 結びの思い。
要約
キーラン・チャンドラとジョアネス・ヴェルモレルのインタビューは、高成長企業におけるサプライチェーンの最適化の課題に焦点を当てていました。ヴェルモレルは、予測の複雑さを強調し、成長の2つのタイプを特定しました：有機的成長と新製品による"当たり外れ"の成長[/ja/確率的-予測-定義/]。後者は予測を予測不可能にするため、予測を複雑にします。成長の微細な構造を認識することは、これらのシナリオを区別し、より良い在庫の意思決定に役立ちます。ヴェルモレルは、量的なリスクモデリング、エンドツーエンドの自動化された意思決定メカニズム、成長構造に適応した柔軟なサプライチェーン戦略などの解決策を提案しました。また、成長に関連する複雑さに対処するために、会社のIT環境の変化を予測することもアドバイスしました。
詳細な要約
インタビューでは、ホストのキーラン・チャンドラが、この分野に特化したソフトウェア企業であるLokadの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルと共に、高成長企業におけるサプライチェーンの最適化の課題について議論しました。この会話は、これらの企業が需要を予測し対応する際にしばしば直面するジレンマと、予測の取り組みを複雑にする成長のタイプに焦点を当てていました。
チャンドラは、高成長のシナリオにおける予測の問題を紹介し、予測される需要の急増に対応するために過剰な在庫を購入する企業の例を挙げましたが、成長が持続しない場合には余剰在庫になり、その年のH&Mに43億ドルの損失をもたらす状況になりました。
ヴェルモレルは、高成長に直面する企業は、急速な成長による内部の混乱と、成長の性質に関連する統計的な複雑さから生じる一連の困難に直面することが多いと説明しました。創業者は、企業の成長の源泉が予測プロセスに大きく影響を与え、それをより複雑にすると強調しました。
ヴェルモレルは、企業が経験する可能性のある2つの成長タイプを説明しました。第一に、有機的成長は、ウェブサイトのトラフィックの増加による製品販売の線形成長など、企業が均一に成長する場合に起こります。このシナリオは比較的予測しやすいですが、成長の持続可能性についての不確実性があり、H&Mの状況で示されています。
第二の成長タイプは、企業が新しい製品を市場に投入する場合に生じます。この場合、予測はより困難になります。すべての新製品が成長に貢献するわけではなく、成功する製品と失敗する製品があります。成長は、これらのヒット商品によって推進されますが、他の商品は売上の増加を示さない場合があります。ヴェルモレルは、ファッション企業を例に挙げ、ときどき商品が大ヒットし、全体的な成長に貢献する一方で、大部分の商品は需要の予測が横ばいであると述べました。
このヒット・オア・ミスのシナリオは、予測の課題を提供します。企業はすべての商品の在庫を増やすことでこれに対応することはできません。なぜなら、成功するのはごく一部の商品だけだからです。ヴェルモレルは、これを「差別化されていない回答」と表現し、資源の浪費や予測における混乱を引き起こすと説明しました。彼は、ビジネスが成長しているかもしれないが、分解レベルの予測はこの成長を反映していないかもしれないと詳しく説明しました。なぜなら、次の大ヒット商品がどれかを予測することは不可能だからです。その結果、平均予測は実際の結果よりもはるかに低くなる可能性があります。
ヴェルモレルは、ビジネスにおける予測の困難さを認識しながら、特に新製品の発売に関しては、成功する製品がどれかは不確かであり、将来企業がいくつの製品を発売するかも不明であると指摘しています。この不確実性は、まだ完全に開発されていない製品や発売の検討がされていない製品にも広がり、需要を正確に予測することが困難になります。
この理解にもかかわらず、ヴェルモレルは、成長が発生する正確なタイミングを予測することは依然として難しいと指摘しています。企業は成長の急増を予測することができるかもしれませんが、そのタイミングを正確に特定することは困難です。これは特に新しい国に進出する場合に当てはまり、従来の統計的予測には適さない新しい変数が導入されます。
これらの課題への解決策について言及する中で、ヴェルモレルは、製品の成功の「ヒット・オア・ミス」の性質のために平均的な結果の予測を改善することは困難ですが、成長の統計的構造を理解することで洞察を得ることができると提案しています。この理解により、成長が個々の製品の成功によって推進されるのか、企業全体の要因によって推進されるのかを区別することができます。それにより、在庫の決定を改善することができます。たとえば、早期に保守的な在庫ポリシーを採用し、製品がヒットすると判断された場合には反応的に対応することができます。
ヴェルモレルは、在庫リスクと予想されるリターンの管理における重要な戦略は、ヒットが発生したときにそれを捉えることだと主張しています。ただし、通常は長期間にわたって有機的な成長を見せるビジネスにおいて、急成長する製品に対して積極的な在庫対応をすることは、必ずしも「ヒット」を表しているわけではなく、一時的な急増かもしれないため、積極的な在庫決定は潜在的に有害である可能性があります。
予測が曖昧な場合、ヴェルモレルは、サプライヤーとの最小発注数量（MOQ）の交渉などの変数の調整を推奨しています。この戦略により、最初は少量を購入し、製品がヒットすることが判明した場合には積極的に対応することができます。これは、「ヒット・オア・ミス」の不確実性に対応する実用的な方法です。
ヴェルモレルは、成長の予測における不確実性を強調しました。彼は、指標があるかもしれないと述べましたが、成長を確実に予測する方法は存在しないと主張しました。そのような方法があれば、企業は無限の成長を生み出すためにそれを利用するでしょう。したがって、この不可避な不確実性を認識することが重要です。彼は、Googleの検索統計を例に挙げながら、そのようなデータは短期的な洞察を提供するかもしれないが、サプライチェーン計画にとって重要な長期的なトレンドを予測するのには不十分であると説明しました。
これらの不確実性を考慮すると、企業が指数関数的な成長期にある場合、ヴェルモレルはより良い準備をするためのいくつかの戦略を提案しました。彼は、企業のIT環境が常に変動することを予測することの重要性を強調しました。企業が成長するにつれて、通常2〜3年ごとに、ITインフラ全体を見直す必要があるかもしれません。この継続的な変化は、古いシステムと新しいシステムからのデータへのアクセスと調整を複雑化させ、成長の予測をさらに複雑にします。
ヴェルモレルはまた、企業が感情的な愛着により成長を過大評価する傾向についても議論しました。この楽観主義へのバイアスは、適切なリスク管理を行うことができなくなる可能性があります。彼は、リスクモデリングにより定量的なアプローチを提案し、成長は迅速かつ効率的な対応を必要とする特定のタイプのリスクを表すと主張しました。このような対応が効果的であるためには、遅延やエラーを引き起こす可能性のある人間の入力に頼るのではなく、エンドツーエンドの自動化された意思決定メカニズムを提唱しました。
最後に、ヴェルモレルは企業が成長の微細構造を考慮することを推奨しました。成長が着実で有機的であるか、ヒットアンドミスであるか、新しい市場によるものであるかによって、サプライチェーンと在庫管理への影響は大きく異なります。彼は、企業が経験している具体的な成長構造に合わせてサプライチェーン戦略を適応させる必要性を強調しました。このアプローチは、成長期において企業がより効果的にサプライチェーンを管理するのに役立ちます。
フルトランスクリプト
キーラン・チャンドラー: ジョアネス、高成長シナリオの予測に関しては、かなり困難な課題のようですね。企業がこれらの状況で通常直面する問題はどのようなものですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 実際には、いくつかの問題があります。まず、企業が内部的に成長している場合、成長そのものによる大量の無秩序がしばしば発生します。これは、成長によって予測を含むすべてのことを複雑にします。ただし、統計的な基準では、成長を生成している要素によって予測がより複雑になるかどうかが実際には異なります。
キーラン・チャンドラー: ここでどのような成長を指しているのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: おそらく最も簡単な成長のタイプは有機的な成長です。たとえば、電子商取引のビジネスであれば、毎月ウェブサイトのトラフィックが少しずつ増え、すべての製品が上昇傾向にあるでしょう。この成長はウェブサイトのトラフィックの増加と線形に相関しています。これは一様な状況なので、簡単です。課題は、この成長が永遠に続くかどうかを予測することです。H&Mの場合のように、実現しない大規模な企業全体の成長を予測する場合、それはかなり痛手になるかもしれません。ただし、純粋な予測の観点からは、これは比較的単純な状況です。
別の成長の方法は、新しい製品を発売することです。つまり、成長している商品とそうでない商品があるため、市場に新しい製品を導入する能力が向上します。これらの製品はヒットするかしないかの可能性があります。成長は新製品によって推進されますが、すべての製品ではありません。これは通常、企業がアソートメントを最適化し、市場に最も魅力的な製品を特定する能力が向上するときに起こります。たとえば、ファッション企業では、時折大ヒットする製品を発売する能力が向上することがあります。統計的な予測にとって、このシナリオははるかに困難です。
キーラン・チャンドラー: このヒットアンドミスのシナリオでは、20個の商品のうち1つが本当に成功する場合、企業はどのように対応すべきですか？カタログ内のすべての商品に余分な在庫を置くことは可能ですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まさに、その戦略は機能しません。一律の回答ではありません。また、予測には多くの当惑するバイアスが生じることを意味します。たとえば、ビジネスが成長している場合でも、非常に細分化されたレベルで予測を見ると、成長していないように見えることがあります。これは通常、2つの理由があります。まず、どの製品が爆発するかわからないため、平均は実際に得られるものよりもはるかに低くなります。
キーラン・チャンドラー: 時には、製品が予期せず爆発的な成長を遂げることがありますが、将来的にいくつの製品を発売するか正確にはわかりません。パイプラインに含まれていない、まだ予測可能な状態になっていないこれらの予期しない製品は、予測に含まれていません。基本的に、既存の製品の需要や既に計画されている製品の需要を予測していますが、まだ検討中の製品は統計的な予測の一部ではありません。本当に成長する新製品がどれかわからないという問題以外に、成長を予測する際に直面する他の問題はありますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、ビジネスの成長は常に一定ではありません。成長がゆっくりと進み、突然大幅に増加し、しばらく成長しないというステップ関数になることがあります。これは、オンラインや従来の実店舗の多くのビジネスで一般的です。
キーラン・チャンドラー: なぜこのようなステップ状の成長が起こるのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 電子商取引では、検索エンジンの検索結果ページから劇的な影響を受けることがあります。Googleがランキングを上げたり下げたりすると、ビジネスに大きな影響を与えることがあります。ビジネスの規模を倍増させることも、半分に減らすこともあります。また、市場で最初に全国的なテレビ広告を行った企業は、大幅な成長を見ました。たとえば、人々は自動車部品をオンラインで購入することに慣れていませんでしたが、ある企業が大規模なテレビキャンペーンを開始することを決めたことで、価格をオンラインで比較し始めました。テレビ広告に費用をかけていない企業でも、この市場の活況に恩恵を受けました。
キーラン・チャンドラー: つまり、企業は成長することを知っているかもしれませんが、それがいつ起こるかはわからないということですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、それが起こる可能性があることは知っていますが、具体的な時期はわからないかもしれません。たとえば、新しい国に進出する場合、良い予想ができるかもしれません。この新しい国を開始すると、成長のステップが予想されますが、統計的に有意なイベントのセットが新しい国の開設を表しているわけではありませんので、統計的な予測の対象にはなりません。
キーラン・チャンドラー: かなり複雑な状況のようですね。20個の商品のうち1つが成功する可能性があることしかわからないのに、どれが成功するのか、いつそれが起こるのかはわかりません。では、解決策は何でしょうか？これらのシナリオを実際に予測できるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 平均的な結果についてより良い予測を得るのは非常に難しいです。平均的な結果は非常に曖昧になります。ヒットアンドミスのパターンでは、どの製品がヒットするかわからないため、最初から保守的な在庫ポリシーを持ちたいと思うでしょう。ただし、製品がヒットすると判断される兆候が見え始めた場合、これらのポリシーは非常に反応性が高く攻撃的であることも望ましいです。この戦略は、在庫リスクと期待されるリターンのバランスを取ることで、ヒットを捉えることが重要です。なぜなら、このような事例はビジネスに頻繁に起こるからです。
キーラン・チャンドラー: あなたは、ビジネスの成長パターンを統計的に理解できると提案しています。この理解によって、製品レベルでのヒットアンドミスによる成長、企業全体でのステップバイステップの成長、または別の種類の成長など、成長の異なるタイプを区別することができます。これについて詳しく説明していただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 確かに、成長にはさまざまなタイプがあります。一部の製品は時間の経過とともに徐々に成長し、非常に大きくなりますが、すべての製品ではありません。リスクの統計的な性質を捉えることで、より良い在庫の決定ができます。たとえば、成長がヒットアンドミスのパターンによって推進される場合、最初から保守的な在庫ポリシーを持ちたいと思うでしょう。ただし、製品がヒットすると判断される兆候が見え始めた場合、これらのポリシーは非常に反応性が高く攻撃的であることも望ましいです。この戦略は、在庫リスクと期待されるリターンのバランスを取ることで、ヒットを捉えることが重要です。なぜなら、このような事例はビジネスに頻繁に起こるからです。
キエラン・チャンドラー: しかし、もしビジネスがこのようなヒットアンドミスのパターンを示さない場合、製品が長期間にわたって有機的に成長する場合はどうなりますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 時間の経過とともに製品が急速に成長し始める場合、それはおそらくヒットではありません。たぶんただの偶然です。したがって、この成長に積極的に対応するのは在庫の決定としては良くありません。
キエラン・チャンドラー: では、予測を行うことはできますが、それはかなり曖昧になるでしょう。特にヒットアンドミスのようなシナリオでは、その曖昧さをどのように軽減すればよいのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: その通りです。それは困難です。将来をより予測しやすいビジネスもいくつかあります。たとえば、航空宇宙では、航空機の部品のサービスを提供している場合、サプライチェーンで見られる成長は通常、必要な航空機の数に関連しています。通常、数ヶ月前により多くの航空機をサービスする必要があるかどうかを事前に知ることができます。しかし、ほとんどのビジネスはそのような指標の恩恵を受けることはできません。1つの戦略は、サプライヤーとの最小発注数量（MOQ）を改善することです。これにより、より頻繁に少量を購入することができ、ヒットを検出した場合に積極的に対応することができます。これにより、在庫を大量に購入してミスの在庫が残ることを防ぐことができます。
キエラン・チャンドラー: 以前、そのステップとジャンプについて話しました。企業は成長期に入る兆候をどのように見つけるべきですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 問題は、成長を予測する確実な方法がないということです。もし成長を正確に予測するために統計を活用する方法があれば、Lokadではサプライチェーンの最適化を行っているのではなく、単に株式市場で遊んでいるだけです。それは根本的に不可測な不確実性です。もし成長することが絶対に確実である方法があれば、どの企業もこのトリックを利用して無期限に成長するでしょう。しかし、見てきたように、最高の企業でも長期間成長することができるのは限られています。
キエラン・チャンドラー: 市場には限界があり、成長が停止する可能性はありますか？たとえば、Googleの検索統計を予測に活用できるでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はいといいえの両方です。問題は、例えば市販の風邪薬のような製品を販売している場合です。数週間、もしくは数か月前に調達する必要があります。Googleの検索結果は、人々が「風邪をひいたので、よく眠るために何を摂取できるか？」と検索し始めるときに数時間のヘッドスタートを与えるかもしれません。しかし、彼らは最後の瞬間に検索を始めるだけです。したがって、リアルタイムの検索結果でも数週間先のイベントを予測するのに役立ちません。
キエラン・チャンドラー: もし私の会社が指数関数的に成長している場合、最も準備するために何ができるでしょうか？サプライヤーとの関係を改善し、最小発注数量を変更することを述べましたが、それ以外にもできることはありますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 一つの逆説的な対策は、IT環境が長期間にわたって変動することを予測することです。これはデータへのアクセスがさらに困難になるため、事態を複雑にします。2〜3年ごとに大幅に成長する企業は、IT環境のすべてを変更する必要があります。既存のERP、ウェブサイト、WMSなどはもはや十分ではありません。このような絶え間ない変化は、新しいシステムのデータと旧システムのデータを調整することができなくなるリスクを意味します。新しいERPやWMSを導入した後、旧システムのデータと新システムのデータを調整するという課題に直面する可能性があります。これにより、多くの不整合が生じ、成長時の予測がこれらのITの混乱によりより複雑になります。
キエラン・チャンドラー: 現実の世界では、人々は自分の会社に感情的な愛着があるため、成長を過大評価することがよくあると言えますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、過度な楽観主義の傾向があります。最善を期待する一方で、最悪の事態に備えるべきです。
キエラン・チャンドラー: 最悪の事態に対して、通常は逆のことをします。しかし、根本的には、ほとんどの企業がリスクを定量的にモデル化しようとしないと言えます。
ジョアネス・ヴェルモレル: それが私たちがLokadで行おうとしていることであり、量的なサプライチェーンのアイデアです。成長はある種のリスクです。これは、あなたのビジネスまたは一部の製品が突然多く売れる可能性がある不確実性のあるクラスを意味します。このような状況に非常に迅速に対応できるプロセスを持つ必要があります。迅速な対応は通常、人々がデータを毎日確認し、それがノイズではなく実際にこの製品が新たな販売段階に入った結果であることを理解する必要があるサプライチェーンマネージャーに依存しないことを意味します。前の段階と比較して、20%以上売れているなどです。
人々は自分が見ているものに自信を持つために少し待ちたいと思うでしょう。意思決定を実施するために人間が関与するため、数週間の遅れが簡単に発生することがあります。したがって、成長に対処する方法の一つは、成長を予測すること自体よりも、統計的に認識可能な成長がある場合にはより速く行動することです。これは、エンドツーエンドの自動化された意思決定メカニズムを持つことを意味します。基本的には、再発注をより早くトリガーすることです。それに対して、自分が見ているものに非常に自信を持つまで待つ人がいる場合、在庫切れを起こす可能性が非常に高いです。なぜなら、製品がヒットすると非常に自信を持つまで待つと、新たな需要に対応するために再発注を早めることができなかったため、在庫切れをほぼ確実に引き起こすからです。
しかし、これは通常、在庫切れに直面することに非常に自信を持っていることを意味します。製品がヒットすると非常に自信を持つまで待つと、再発注を早めるために十分に早く再発注を行わなかったため、在庫切れをほぼ確実に引き起こすことになります。
キエラン・チャンドラー: まとめると、今日の核心メッセージは、もしビジネスが急速な成長を経験している場合、将来を考えて在庫を蓄積し、行動するよりも、より反射的かつ迅速に行動する方が良いということです。それに同意されますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、そして、成長の微細構造を本当に考えることが重要であり、それを異なるものとして区別することが重要です。ビジネス的に有機的な着実な成長、ヒットかミスか、または他のいかなる代替成長構造（国の開放など）であっても、供給チェーンや在庫のサイズを決定する方法は非常に異なります。
キエラン・チャンドラー: 了解です。ここで話を終わりにしなければなりませんが、お時間いただきありがとうございました。今週は以上です。来週、また別のエピソードでお会いしましょう。それまで、ご視聴ありがとうございました。
