00:00:07 Hervé Hillionの紹介とサプライチェーンのデジタル化への取り組み。
00:01:44 サプライチェーン各業界ではデジタル化の進展が遅れている。
00:03:56 食品・一般小売業界におけるITの現状を振り返る。
00:05:45 各業界における先行企業と後れを取る企業を見極める。
00:07:31 新技術、新たなスキル、資源を用いたアプローチの変革。
00:08:00 事業やオペレーティングモデルの変革における技術の役割。
00:09:33 テクノロジー時代において高まるソフトスキルの重要性。
00:11:06 サプライチェーンにおける自動化、ユニクロの事例に言及。
00:12:48 ホワイトカラーの自動化の進展と求められる新たなスキル。
00:14:50 自動化による職務の変化と役割の進化に注目。
00:16:02 自動化とAIがサプライチェーンの職に与える影響。
00:17:24 テック業界のバズワード、一時的トレンドと持続的な技術との差別化。
00:18:01 サプライチェーン技術改善の影響分析。
00:21:37 技術がサプライチェーンに与える影響についての考察と予測。
00:25:18 締めくくりの考察。
要約
Lokadの創業者であるJoannes VermorelとSAY PartnersのHervé Hillionの対話において、現代のサプライチェーンの複雑さが議論されました。Vermorelは、サプライチェーンの革新を先導した食品や一般小売業界などのセクターが、急速な技術進化に苦戦していることを指摘しました。Hervéは、企業の歴史や規模がその技術力を必ずしも反映するわけではないと強調しました。また、彼はプロセス重視からデータ駆動型の供給チェーン管理への転換を提案しました。両者は、自動化時代においてタスクの自動化が進む中でのソフトスキルの重要性についても一致見解を示しました。最後に、彼らは地域農業を将来の兆候として、サプライチェーンの変革の可能性を探りました。
詳細な要約
ディスカッションは、ホストのKieran ChandlerがLokadの創業者であり、サプライチェーン最適化に焦点を当てたソフトウェア会社を率いるJoannes Vermorelと、供給チェーンコンサルタント会社SAY Partnersの創設メンバーであるHervé Hillionを紹介するところから始まりました。議論の焦点は、サプライチェーン全体での変革の実施と、将来のオペレーションの構造化を探ることにありました。
Hervé Hillionは、サプライチェーンコンサルティングで25年以上にわたる自身のキャリアを語りました。彼は、サプライチェーンの概念があまり知られていなかった1990年代初頭に最初のコンサルティング会社を設立したことを思い出しました。さまざまなコンサルティング会社で経験を積んだ後、彼は5年前にSAY Partnersを立ち上げました。同社は、サプライチェーンのデジタルトランスフォーメーションに注力しており、この分野が主流になる以前からますます重要視されると彼は認識していました。
議論は次に、サプライチェーンにおけるデジタル化の話題へと移りました。Vermorelは、さまざまな業界における進展と課題について語り、一部のセクターはサプライチェーンの革新を先駆けたにもかかわらず、現在のアプローチでは遅れをとっていると慎重に指摘しました。特に、食品や一般小売業界が遅れを取っていると述べました。
Vermorelは、第二次世界大戦後にハイパーマーケットやスーパーマーケットによって従来の非公式かつ地域限定のサプライチェーンに取って代わり、大量流通の革命を主導したこれらのセクターが、現在は苦戦している理由を説明しました。彼は、これらのセクターが1980年代にはすでにバーコードや電子記録を活用したITシステムを導入するなど、早期にデジタルトランスフォーメーションを開始していたため、当時他の業界に比べて大きく先行していたと指摘しました。
しかし、Vermorelは、これらの早期導入者は現在、急速な技術進化に対応するのに苦労していると観察しました。彼らは、インターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータ技術、そして機械学習に含まれるより高度な統計手法などによってもたらされる多層的な技術変革に対処しなければならなくなっています。彼は、こうした「伝統的な業界」が時代遅れのITシステムに依存しているために、本格的に遅れをとり始めていると示唆しました。
会話は、WalmartがJetを買収した事例に言及するところから始まりました。これは、数十年前の伝統的なサプライチェーンシステムを運用する企業と、最先端の技術を持つ積極的なeコマース小売業者が融合する動きを示しています。パネルは、このような組み合わせが現状のサプライチェーンシステムの幅広いスペクトルを表している点で一致しました。明確な結論として、企業の歴史や規模が必ずしもその技術力や採用状況を反映するわけではないという点が挙げられました。
Hervé Hillionは、サプライチェーン技術に基づいて企業を分類することの複雑さを強調しました。彼は、単一の業界内でも、企業文化、ガバナンス、あるいは企業の本質など様々な要因により、先行企業と後れを取る企業が存在する可能性があると指摘しました。また、特にオムニチャネルのeコマースに携わる企業において、企業のデジタル化が進んでいる点にも触れました。しかし、このデジタル化の推進が、これまであまりデジタル化が進んでこなかった化学や金属産業などの伝統的なB2B企業や他の業界にも広がりつつあると彼は観察しました。
その後、Chandlerは、新技術の採用が新たなスキルやリソースを必要とする場合、企業はどのようにその課題に取り組むべきかを問いかけました。Hervéは、技術は単に既存の業務プロセスを改善するためだけでなく、事業やオペレーションモデルの変革に活用されるべきだと提案しました。具体的には、サプライチェーン管理の分野において、プロセス重視のアプローチからデータ駆動型への転換、すなわち「データ駆動のサプライチェーン」という概念へのシフトを提案しました。
Hervéは、技術進化の文脈におけるスキルの問題にも取り組みました。一般的な考え方と逆に、必ずしも技術的スキルの需要が増加するとは限らないと示唆しました。むしろ、技術的なタスクが一層自動化される中で、『ソフトスキル』の需要が高まる可能性があると述べました。問題は、人々が顧客、内部チーム、さらには機械とどのように関わるかにあり、対人コミュニケーション能力が技術的専門知識よりも重要になる可能性が示唆されます。
Vermorelによれば、多くの企業がブルーカラー労働者が支配するサプライチェーンから、ホワイトカラーとブルーカラーのバランスが取れた構成へと移行してきています。彼は、次の自動化の段階では、在庫補充のようなタスクが含まれ、全く新しい異なるスキルセットが求められるようになると予測しています。例えば、Excelシートの管理などの業務が自動化されるにつれて、その価値は交渉やサプライヤー、クライアント、その他のパートナーとの連携といったソフトスキルへとシフトしていくでしょう。
会話はミドルマネジメントの役割の話題に移り、Vermorelは、従来、組織内で一定の政治的権力を保持してきたと述べています。これらの役割が置き換えられ始めるときには、変革を導入するための異なるアプローチが必要になるかもしれないと示唆しました。
Hervé Hillionが会話に参加し、自動化は必ずしも職を一対一で置き換えることではなく、むしろ職務の性質を変えることだと付け加えました。彼は未来に対して楽観的な見方を示し、職務は変化するものの、必ずしも消滅するわけではないと述べました。Hervéは、現代のコミュニケーションチャネルの複雑さと、機械が対応しきれない混乱への管理の必要性が、人間の関与の余地を今後も保証するだろうと強調しました.
彼は、ファックス通信からソーシャルメディアへと進化した顧客とのインタラクションの例を挙げました。いくつかの側面は自動化可能ですが、様々なチャネルを管理する複雑さと時間のかかる性質から、人間の関与は依然として必要であると述べました.
Vermorelは、テック業界が『AI』『ビッグデータ』『機械学習』といったバズワードを多用する傾向について指摘し、これらがしばしば変化するトレンドや常に新奇性を求める姿勢を反映していると述べました。しかし彼は、バズワードにもかかわらず、特にサプライチェーン管理においては、ソフトウェアや技術の着実な進歩が実際に起こっていると強調しました。RFIDやバーコードなど、かつてないほど効率的で柔軟な例を挙げ、これらの漸進的な改善が、伝統的な機械学習からディープラーニングへの大きな技術的飛躍に結実することが多いと主張しました.
一方で、Hervéは過去から教訓を引き出し、未来のトレンドを予測しました。2000年代初頭のインターネットブームとその崩壊の熱狂を思い起こし、今日『新しい』とされる多くの概念が、実は何十年も前から存在していたことに言及しました。彼は現代技術のパワーと効率性を認識しつつも、実際にサプライチェーンを変革する革新がどれなのかに疑問を呈しました。Hervéは、サプライチェーンモデルにおける潜在的な根本的変化を仮説し、地域農業の発展を将来のトレンドの一つの兆候として挙げました。彼は、これらの変化が予測不可能な性質を持つことを強調し、将来のサプライチェーンは現在のモデルとは大きく異なる可能性があると示唆しました.
完全な書き起こし
Kieran Chandler: Lokad TVへようこそ。今週は、パリよりSAY Partnersのマネジングパートナーの一人であるHervé Hillionをお迎えしています。Hervéは、複雑なサプライチェーンのオペレーションコンサルティングおよび戦略的マネジメントにおいて20年以上の経験を持っています。本日は、サプライチェーン全体でどのように変革を実現するか、そして将来のオペレーションの構築についての彼の見解を伺います。Hervé、本日はご参加いただき誠にありがとうございます。まずはご自身の経歴とSAY Partnersについて少しお話しいただくところから始めましょう.
Hervé Hillion: はい、私はサプライチェーンコンサルティング業界においてほぼ25年間の経験があります。サプライチェーンマネジメントがほとんど知られておらず、「supply chain」という用語すら普及していなかった1990年代初頭に、私は自身のコンサルティング会社を設立しました。しかし、その当時からすでにフローの最適化に携わっていました。多くの大手コンサルティング会社で経験を積んだ後、私は5年前に自らのコンサルティング会社SAY Partnersを再始動し、現在ほどデジタル化が知られる前に、サプライチェーンのデジタルトランスフォーメーションに注力することにしました.
Kieran Chandler: Joannes、デジタル化について少し話しましたが、サプライチェーン業界において、すでにそのアプローチが少し遅れていると感じられる業界はどのようなものですか?
Joannes Vermorel: 竪型というと非常に幅広い範囲を指します。どの業界を見ても多様性があり、先を行く企業もあれば遅れている企業もあります。しかし全体として、現代のサプライチェーンの先駆者であったいくつかの業界は、現在ではやや遅れを取っていると言えます。例えば、食品や一般小売業界は主に遅れをとっています。興味深いのは、これらの業界は、第二次世界大戦後に個々の店舗や、主に地域規模で行われていた従来の非公式な供給ネットワークに取って代わる形で、ハイパーマーケットやスーパーマーケットを通じた大量流通の革命を起こした一員であったということです。しかし、これらのサプライチェーンは非常に早い段階でデジタルトランスフォーメーションを遂げたにもかかわらず、多くの企業が80年代に構築されたITシステムにまだ依存している点が興味深いです。当時、彼らは経済の他の部分がまだITシステムを導入していなかったため、本当に先を行っていたのです。ところが、インターネットの登場以降に生じたさまざまな変革により、これらの伝統的な業界は相対的に深刻な遅れを取り始めています.
Kieran Chandler: それは非常に驚きです。食品のようなものでは、有効期限などの要因も考慮しなければなりません。つまり、80年代に実装されたこの種のソフトウェアは、既に機能していたためにそのまま固定化してしまったということでしょうか.
Joannes Vermorel: まさにそのような現象が見受けられます。ただし、食品と言った場合、私はもっと一般小売業者、つまり現状よりも少し遅れをとっている可能性のある一般小売を意味しています。しかし、伝統的な小売業にもそれなりの複雑さがあるため、一概には言えません.
Kieran Chandler: 企業そのものについて言えば、例えばWalmartは約2年前にJetを買収しました。つまり、非常に先進的な技術を備えた攻撃的なeコマース小売業者と、現代においても3、いや4十年も前の古いシステムが混在しているのです.
Joannes Vermorel: いくつかコメントを追加したいと思います。これは重要かつ難しい問題です。まず1点目として、バーティカルに関しては、その中にリーダーも存在すれば、企業のDNA、文化、ガバナンスなど様々な理由で遅れをとる企業も存在する可能性があることを認識し、注意する必要があります。したがって、単に業界全体を一括りにして語る際には慎重さが求められます.
私の2点目の観察として、先に述べたように、オムニチャネルのeコマースに直面している企業は、純粋なB2B企業よりも早く先導し、デジタル化を進めざるを得なかったという点が挙げられます。しかし、現在ではeコマースにおけるB2Cタイプの野心、即ちオムニチャネルが、B2Bやサプライチェーン上流にも急速に広がっているのが見受けられます。そのため、化学や金属など、これまでデジタル化の先頭に立たなかった他の業界でも、ギャップを埋めようと急ぎ始めているのがわかります.
Kieran Chandler: このギャップを埋めるために、おそらく新たな技術を導入する必要があるでしょう。その際、新しい技術が新たなスキルセットやリソースを求める場合、どのように変革に取り組むのですか？それは研修を通じて対応するものなのでしょうか、それとも新たなリソースの確保という側面からアプローチするのでしょうか?
Hervé Hillion: それは非常に重要な質問です。しかし、私なら二つの答えを挙げます。まず、何度も申し上げたように、今日のテクノロジー（スマートデータ、ビッグデータ、人工知能など）を、現在のビジネスプロセスを単に改善するため、たとえばより頻繁なKPIの取得のために使うだけでは、本質を捉え損ねていると思います。なぜなら、本当の挑戦は、テクノロジーを活用してビジネスモデルとオペレーションモデル自体を変革することにあるからです。
例えば、サプライチェーンにおいて重要なのは、計画、予測、在庫管理など、多種多様なプロセスの集合体としてサプライチェーンを捉えることです。そして私にとって大きな挑戦は、プロセス視点からデータ視点、すなわち「データ駆動型サプライチェーン」へのシフトであり、これこそがオペレーションモデルの変革そのものなのです。
それが私の第一の答えでした。つまり、必要なのは単なるスキルの問題ではなく、ガバナンスと運用方法の問題であり、これは変革においておそらく最も困難な挑戦です。そして確かに、能力とスキルの問題もあります。
スキルの進化については、少し異論を唱えさせていただきます。私が言いたいのは、必ずしもますます多くの技術的スキルが必要になるわけではないということです。私の見解では、むしろ今後求められるのはソフトスキルであり、必要な技術的スキルは新しいテクノロジーによって自動化されるからです。 しかし、明日には私がソフトスキルと呼ぶものへの大きな需要が生まれるでしょう。今日、単調な作業を行っている人々がいる一方で、明日にはその作業が自動化されたり、専門知識さえも自動化されたりするかもしれません。しかし、お客様との対話の仕方、また内部で機械とやり取りする方法は、スキル向上や人材育成の面で全く異なる挑戦となるでしょう。 Kieran Chandler: ソーシャルメディアですよね？ 現在、相互作用できる多くのチャネルが存在し、そのすべてを自動化することはできません。だからJoannes、上司やクライアントとの対話の例を挙げましたね。これらは今後、さまざまなチャネルを通じて行われるようになります。これは時間を要するようになり、完全な自動化は不可能ですが、Excelのスプレッドシートに時間を費やし、在庫管理のパラメーターを確認するという方法からの明確な変化が見られます。それが大きな変化の一つです。しかし、依然として中間管理職は必要となるでしょう。さらに、自動化は状況が安定しているときにうまく機能しますが、今日私たちが直面しているような変動の激しい環境では、混乱が発生することもあります。機械やAIでさえ、すべての混乱を管理できるというわけではありません。機械の能力の範囲外で起こる事象を管理する必要は確実にあるはずです。だからこそ、役割やスキルに変化が生じるのです。しかし、仕事自体は依然として存在し続けるでしょう。 今日はいくつかの流行語に触れました。AIやディープラーニングについて話し、テクノロジー業界を取り巻く多くの流行語を見ました。Joannes、流行語と、実際に定着し投資に値するテクノロジーとの違いはどのように見分けているのですか？ Joannes Vermorel: 興味深い点ですね。少し話がそれますが、後ほどご質問に戻ります。流行語に関しては、Googleトレンドのようなツールを使い、特定のキーワードの検索数の統計を見ることもできます。実際、検索数の総量がほぼ一定に保たれるという流行語の法則さえ存在します。クラウドコンピューティング、AI、ビッグデータ、機械学習などを合計した総検索数を見ると、年々ほとんど変わらないのです。ただ、ある流行語が盛んになったり衰退したりして、他のものに取って代わるだけなのです。
ある程度、これはB2Bメディアや、販売する商品を常に刷新しなければならないベンダーの新奇性への要求の産物です。つまり、テック分野における一種の流行効果が働いているのです。しかし、実際のところ、過去数十年にわたってほぼすべてにおいて着実な改善が見られました。ソフトウェアは常に進化しており、サプライチェーンに関しても無数の小さな改善が積み重ねられています。RFIDは毎年安価になり、金属片やエコーなどのある騒がしい環境でもより良く機能するようになりました。バーコードはこれまでになく柔軟性が増し、二次元バーコードやQRコードでは以前よりも多くの情報を運ぶことができるようになりました。さらに、それらを読み取るハードウェアもかつてないほど安価になっています。
つまり、多くの小さな改善が重なり合い、ある時点でこれらのわずかな改善が結晶化して、私たちはそれを機械学習と呼ぶようになるのです。それは、マーケティング用語としてまとめられた一連の改善パッケージです。ディープラーニングについても同様で、約200の数値的トリックがひとまとめにされています。小さな進歩は確実に存在し、2000年代初頭の考え方で設計されたものから現在のものへと移行する際のギャップは大きい場合があります。しかし、その欠点は、小さな改善の積み重ねであるため、もし既に最先端を行っていたとすると、相対的に高度な機械学習をすでに行っていたわけではないということです。
Kieran Chandler: では、ここで話を締めくくるにあたり、最後の言葉をHervéに託します。テクノロジーによって非常に興味深く急速な変化が起きていますが、これらの変化にはどのように取り組むべきでしょうか？また、今後15～20年でこれらの変化はどの方向に向かうとお考えですか？
Hervé Hillion: 私に未来を予見する水晶玉はありませんが、2000年頃のインターネットバブルとその崩壊からいくつかの教訓を得ることはできるでしょう。当時は電子商取引とデジタル化に関する大きな盛り上がりがありました。興味深いのは、約20年後の今、新しいように見えるものが実は古い話であるということです。例えば、市場やデジタル化に関する多くの素晴らしいアイデアは、すでに当時存在していたのです。
私がキャリアを始めた頃、製造施設に機械学習アルゴリズムを適用していました。つまり、多くのツールやアルゴリズムはすでに存在していたのです。大きく変わったのは、これらのアルゴリズムを実行するテクノロジーの効率とパワーです。
ご質問にお答えするためには、長年存在しているものと新しいものを区別する必要があります。既存のテクノロジーは、段階的な進化と改善に非常に有用であり、今後AIがさらなる改善をもたらすと期待できます。
しかし、完全な変革をもたらすものを予測するのはさらに難しいです。どのテクノロジーがサプライチェーンを根本から変えるのでしょうか？例えば、私たちは今日のサプライチェーンを改善し、すべてのデジタル技術を適用しようとしていますが、それでも制約は残ります。つまり、依然としてサプライヤー、生産拠点、流通センター、そして最終顧客が存在するのです。
食料や農業の未来を考えてみてください。自動化システムやロボットを用いて小さな庭で食物を栽培するという地元農業の発展が見られます。私が言いたいのは、今日私たちが知っているサプライチェーンが20年後には大きく異なる可能性があるということです。
Kieran Chandler: では、本日はお時間をいただき、誠にありがとうございました。
Joannes Vermorel and Hervé Hillion: ありがとうございます。お招きいただき感謝いたします。
Kieran Chandler: 本日はお時間をいただき、誠にありがとうございました。
Joannes Vermorel and Hervé Hillion: ありがとうございます。お招きいただき感謝いたします。
Kieran Chandler: これで今週は終了です。来週も別のエピソードでお会いしましょう。それまで、視聴いただきありがとうございます。
