00:00:07 min/max在庫方式の紹介.
00:01:45 min/max方式の利点: 単純さと自動化.
00:02:29 min/max方式の限界: 評価損、最適化不足.
00:04:39 min/max方式の問題点: 単純化しすぎたSKU中心の視点.
00:07:09 min/max方式が普及した理由: ERPとの容易な統合.
00:09:20 サプライチェーン管理におけるmin/max方式の限界.
00:10:58 min/max方式の限界を克服する: 設定のハック.
00:12:15 現代的在庫システムの提唱; 移行の困難さ.
00:14:22 min/max方式の代替案: 優先順位付け、非線形制約.
00:17:00 特定のビジネス意思決定のリスク.
00:17:25 min/max方式: 潜在的な欠点.
00:18:30 在庫管理不備の財務的影響.
00:19:01 マネージャーへの助言: min/maxを超える.
00:20:43 締めの考察.
概要
あるインタビューで、Lokadの創業者Joannes Vermorelは、min/max方式による在庫管理について語りました。この方式は、自動化された在庫水準（最小値と最大値）を用いて補充を行い、生産性を向上させる一方で、需要変動を十分に考慮しないため在庫過剰や在庫評価損につながる恐れがあります。Vermorelは、これが供給チェーン管理を過度に単純化し、在庫の相互連関を無視していると主張しています。これらの限界にもかかわらず、その単純さと実装の容易さから広く採用されています。サプライヤーの発注数量の不一致に対する回避策も提案されました。あるいは、Lokadはクライアントの視点からの価値を優先し、非線形制約を考慮し、将来の需要予測に基づく意思決定を行うアプローチを推奨しています.
詳細な概要
このインタビューでは、ホストのKieran Chandlerが、サプライチェーン最適化を専門とするソフトウェア会社Lokadの創業者Joannes Vermorelと共に、自動化された補充のmin/max方式について議論します。min/max方式は、シンプルでありながら広く普及している在庫管理手法です.
Vermorelは、min/max方式を非常にシンプルなものと説明し、2つのパラメータ、すなわち最小値（min）と最大値（max）の在庫水準を設定することにより実施されると述べています。minは、SKU（在庫管理単位）がこの在庫水準に達したときに補充を開始するトリガーとなり、maxはSKUの在庫を目標値まで戻すために必要な再発注量を示します。このシステムにより、在庫は徐々に減少し、min水準に達すると補充が行われmax水準へと戻る、鋸歯状のパターンが生じます.
Vermorelによれば、この方式の主な利点の一つは自動化です。一度SKUに対してminとmaxのパラメータが定義されると、在庫水準がminに達した際にシステムが自動的に発注指示を生成します。この自動化により、在庫の監視と発注にかかる手作業が削減され、生産性が向上します.
その単純さと自動化の利点にもかかわらず、Vermorelはmin/max方式の重大な欠点を指摘します。このシステムは、時間の経過とともに変動する製品需要を考慮しないため、動きの遅いまたは消えつつある製品において不要な在庫の蓄積を招く恐れがあります。需要が徐々に低下している場合でも補充を繰り返すため、min/max方式を採用する企業は、需要減少中の製品で大きな在庫評価損を被る可能性があります.
したがって、在庫管理におけるmin/max方式は、そのシンプルさと自動化という利点を提供する一方で、内在する限界も存在します。製品需要の変動を考慮しないために在庫評価損が発生する可能性があるほか、最適なminおよびmaxの水準設定に関する指針がなく、最適な在庫管理を実現するために常に手動での調整が求められる場合もあります。これらの欠点は、min/max方式のみに依存することが最適ではない在庫管理および潜在的な失敗につながる可能性を示唆しています.
Vermorelはまず、min/max在庫方式を批判し、サプライチェーン管理の複雑性を過度に単純化している上に、視点を単一のSKUに狭めてしまっていると主張します。この方式は、企業が個々のSKUに注目しすぎ、在庫全体や広範なサプライチェーンの相互連関を無視する結果となります。重要なのは特定のSKUのいつ・どれだけの再発注かではなく、限られた資源の中でSKU全体に対してどこに投資すべきかという点です.
Vermorelは、このSKU中心の見方を「有毒」であると表現します。すべてのSKUが限られた予算を巡って競合する中で、min/max方式は補充を個々のSKUの問題としてのみ捉えてしまいます。この考え方は、企業がmin/maxパラメータの絶え間ない調整に陥り、複数のSKUを必要とする顧客に対して最適なサービスを提供するという広い視点を欠く原因となります。その結果、企業はサービスレベルおよび全体的な在庫投資戦略の最適化に苦慮することになります.
Chandlerはその上で、こうした限界があるにもかかわらず、なぜmin/max方式が広く普及したのかをVermorelに問いかけます。Vermorelは、その単純さと実装の容易さ、特に初期のリレーショナルやデータベースシステムにおいてそれが大きな利点となった点を挙げています。min/maxの在庫ポリシーは、数件のSQLクエリを追加するだけでERPシステムに組み込むことができ、ゼロから始めるシステムにとって非常に魅力的な機能となりました.
歴史的に、モノリシックなシステムへの嗜好も一因として働いています。これらのシステムは在庫の流入・流出を追跡可能であったため、min/max機能のような基本的な補充インテリジェンスが追加される形で拡張されました。Vermorelは、補充インテリジェンス専用の別システムを統合する方が望ましかったと示唆していますが、最も容易な方法は既存のモノリシック構造に機能を追加することでした.
min/max方式は、サプライチェーン実務者が毎日のmin/max値の調整に専念すれば効果を発揮することもあります。しかし、その場合、実務者自身に大きな負担と責任がのしかかり、その取り組みが継続されなければ最適な結果を得ることは困難です. Min/maxは、多くのERP（エンタープライズ・リソース・プランニング）システムにハードコードされたサプライチェーン戦略です。この戦略は、サプライヤーの最小-発注-量-moqがシステムのmin/max設定と一致する場合に比較的うまく機能します。しかし、サプライヤーの最小発注量が単位ではなく金額で表現される場合、問題が生じます。例えば、あるサプライヤーが全製品に対して最低でも10,000ドル相当の注文しか受け付けない場合、製品ごとの最小発注量を前提とするシステムでは複雑な状況となります.
この問題を回避するために、Vermorelは回避策、すなわちシステムのハックを提案しました。厳格なmin/maxシステムでは、min値をゼロ、max値を無限大に設定することで、発注のトリガーを抑制できます。発注が必要なときにこれらの値を適宜調整して再発注シグナルを出し、その後初期値にリセットする方法です。Vermorelは、この追加の複雑さを認めつつも、旧式のシステムに縛られている企業にとっては合理的な短期解決策となり得ると主張しています.
その後、会話はmin/max方式の代替策、特にLokadのアプローチに焦点を当てる方向へと移りました。Vermorelによれば、主要な違いは、優先順位付け、非線形制約の考慮、および将来の需要予測に基づく意思決定にあります。優先順位付けとは、各製品の価値をクライアントの視点から考慮することを意味します。非線形制約には、サプライヤーからの最小発注量や、倉庫の容量などが含まれ、将来の需要予測は、潜在的な将来像とそれに伴うリスクを評価するための確率的予測の生成を指します.
もしmin/max方式が「ある程度機能している」とすれば、それは在庫がビジネスにとって戦略的でなく、在庫が安価であることを示唆します。しかし、Vermorelは、在庫管理が重大な財務的影響を持ち始めたら、テーブルの上に置き去りにされた利益を防ぐために、より洗練されたアプローチを検討すべきだと警告しました.
min/max方式から脱却するために、Vermorelはまず優先順位付けから始めることを提案しました。これはExcelのようなシンプルなツールでも実現可能です。製品は、需要予測、クライアントにとっての重要度、そして在庫コストなどを考慮し、在庫の緊急性に基づいて順位付けされるべきです。この優先順位付けにより、サプライチェーンマネージャーはすべての製品を線形にチェックするのではなく、リスト上位の製品に集中できるため、生産性が向上します.
フル・トランスクリプト
Kieran Chandler: Lokad TVへようこそ。今週は、在庫管理ソフトウェアに取り入れられた初期の自動補充方式の一つであるmin/max方式について議論します。この方式の主な利点は、そのシンプルさにあります。しかし、本エピソードでは、この方法を採用することが最終的に失敗へと導く理由を説明します。では、Joannes、今週はmin/max方式の詳細やその実態について、もう少し説明していただけますか.
Joannes Vermorel: min/max在庫補充ポリシーは非常にシンプルです。1つのSKUに対して、minとmaxの2つのパラメータを定義します。minは、SKUがこの在庫水準に達したときに補充を開始するトリガーとして機能し、補充量は在庫がmax値に達するために十分な量となります。つまり、minがトリガーとして、maxが目標値として働くのです。この結果、在庫は徐々に減少し、補充が行われ、再び減少するという鋸歯状のパターンが生じます。どのシステムでも実装可能なほど非常にシンプルで、ほぼすべてのサプライチェーンシステムにはmin/max相当の機能が備わっています.
Kieran Chandler: 非常に簡素に見えますね。他にこの方式の主な利点は何ですか?
Joannes Vermorel: ソフトウェアベースの在庫管理システムが整っていれば、一つの利点は自動化が実現できることです。つまり、何もしなくても在庫がminに達した時に自動的に発注が生成されるのです。生産性の面では、完全な自動化という価値ある成果をもたらすため、非常に有用です.
Kieran Chandler: では、良い点は以上として、次に悪い点について話しましょう。この手法は多くのERPに組み込まれていますが、その限界は何でしょうか?
Joannes Vermorel: 主な欠点は、min/max方式による在庫管理が通常非常に悪い結果を招く点です。一つの理由は、この方式が何があっても補充をトリガーするため、必然的に大きな在庫評価損を抱えることになるからです。たとえ需要が徐々に低下している製品であっても、再発注が続けられるため、製品の段階的廃止ができず、設計上在庫評価損が発生します。さらに、単に発注処理を自動化するだけでなく、在庫の最適化を目指す際には、min/max方式は何の指針も示してくれません。minとmaxを選択できるといっても、「いつ再発注すべきか」と「どれだけ発注すべきか」という判断は完全に利用者に委ねられてしまうのです。もし毎日min/maxの設定を見直す覚悟があるなら、他のどんなポリシーも実装できますが、その場合自動化の利点は全く失われてしまいます.
Kieran Chandler: つまり、このような方式が結局失敗につながる理由について話しているわけですね。それでは、この手法を使用することで現実の現場で直面している問題は何でしょうか?
Joannes Vermorel: 私は、主要な問題は単にmin/maxがあまりにも単純すぎるというだけでなく、サプライチェーン内で何が起こっているかを理解するための枠組み自体が有害である点にあると考えています.
Kieran Chandler: 反復こそが鍵であり、その他の要素は問題ではありません。多くの企業は、数千もの製品リファレンス、あるいは少なくとも数百のSKUを持ち、通常は複数の拠点があります。物事は孤立して起こるわけではなく、問題は「いつどれだけ発注するか」ではなく、追加投資する1ドルまたは1ユーロをどこに優先的に充てるべきかという点にあります.
Joannes Vermorel: ご覧の通り、すべての製品リファレンス、すべてのSKUは、在庫に投資可能な同じ予算を巡って競合しています。しかし、min/max方式は補充をSKU中心の視点で捉えるため、管理するSKU間の競争を無視してしまいます。結果として、問題はminとmaxという2つのパラメータを毎週、毎月、毎年と見直すことに限定され、本来、複数のSKUを必要とする顧客に対して最適なサービスを提供するという全体像を欠いてしまうのです.
Kieran Chandler: そして、このように問題のあるアプローチであるならば、なぜ最初にこれほど普及したのでしょうか？なぜ多くのERPに組み込まれているのでしょうか?
ジョアネス・ヴェルモレル: つまり、実装するのは非常に簡単なもので、特に初期のリレーショナルシステム、つまり初期のデータベースシステムを考えればなおさらです。min/max在庫補充ポリシーは、3～4個のSQLクエリで実装できます。トリガー用、数量用、あるいは発注書を確定するためのものなどが必要ですが、ERPに追加するSQLクエリはほんのわずかです。何もない状態から始めるなら、これを追加するのは理にかなっています。
歴史的に見ても、モノリス方式という大きなアプローチがありました。つまり、在庫管理システムがあって、入出庫の管理は完璧にこなせる。しかし、その後、補充インテリジェンスという機能を追加したくなるのです。何かから始める必要があるわけですが、本来なら「この種の機能には手を出さず、補充インテリジェンス専用の別システムを構築するべきだった」というアプローチの方が良かったはずです。しかし、結局のところ、一番簡単な道は大きなモノリスを拡張して、「在庫管理は既にできている、だから初めの一歩として補充インテリジェンスを加えよう」とする方法だったのです。基本的には、min/maxから始めるのです。
もしサプライチェーンの担当者が毎日これらのmin/max値を見直して調整すると仮定すれば、実際にはそれなりにうまく機能する可能性があります。しかし実際のところ、すべての知見と努力がサプライチェーン担当者の肩にかかっているのです。
キアラン・チャンドラー: 問題は、多くのクライアントがそのERPシステムの機能に大きく制約されていることです。もしERPにmin/maxがハードコードされている場合、彼らにはどんな選択肢があるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: それは問題です。なぜなら、たとえそのような機能がシステムに組み込まれていたとしても、摩擦が多く生じ始めるからです。
キアラン・チャンドラー: 例えば、サプライヤーから提示された最小発注数量と自分の発注が一致しない場合です。もしサプライヤーが商品ごとに最小発注数量を定めているなら、各商品で50単位発注しなければならないかもしれません。これはmin/maxアプローチでは比較的うまく機能します。なぜなら、最小値と最大値の差が50単位以上あれば良いだけだからです。しかし、例えばサプライヤーが「1回の注文で1万ドル以上の商品しか受け付けない」と言った場合、問題が生じます。この場合、該当サプライヤーから調達可能な商品の範囲は非常に広く、何百もの商品が存在するかもしれません。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうです。「その商品だけで1万ドルの注文ができる場合にのみ発注する」という非常に単純なアプローチは望ましくありません。こうした摩擦が生じるのです。もしシステムがmin/maxに厳格に組み立てられているなら、その設定をなんとか回避する方法は存在します。実際、そういったクライアントも何社かありました。コツは、minをゼロに設定してトリガーが発動しないようにし、maxだけを逆に発動させることです。システムを操作して何も反応しないようにし、解決策を実行したいときに、その場で値を調整してシステムに再発注を発行させ、その後すぐに値をゼロにリセットして停止させるのです。これにはシステム依存の部分が大きく、手動で行うべきではありません。リレーショナルデータベースの内容を直接調整することで、望む動作をリバースエンジニアリングできるのです。
キアラン・チャンドラー: システムにハッキングしてリバースエンジニアリングするという考えは、視聴者の中には少し不安に感じる方もいるでしょう。これで複雑さが一層増すのでしょうか？これは推奨されるアプローチなのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 推奨されるアプローチは、APIや最新の機能を備えた現代的なクラウドベースの在庫管理システムを導入することです。しかし実際には、そのようなシステムがなければ、企業全体と絡み合っている2〜3十年前のシステムに縛られてしまう可能性があります。より現代的なシステムへの移行は短期的には現実的でないかもしれません。確かに追加の摩擦は生じますが、min/maxが非常に単純であるため、min/maxのオーバーライドをハックするのは比較的容易なのです。ほとんどのシステムには何らかの形のmin/maxが存在するため、リバースエンジニアリングも簡単です。例えば、トリガーとして「毎週月曜日に最大値まで再発注する」といった日付が使われる場合もあります。つまり、minはなく、maxだけが設定され、その上で毎週月曜日、あるいは月初などのスケジュールになっているのです。こうしたmin/max在庫管理にはさまざまなバリエーションがあり、通常は一つの単純なトリガー条件と単純な目標値が用いられます。
キアラン・チャンドラー: そして、より精巧で半スマートな補充ポリシーになると、そのシステムにハックして介入するのははるかに複雑になるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: その通りです。より精巧で半スマートな補充ポリシーの場合、システムを維持しなければならず、単に無効化できないとなると、ハックによる介入は非常に困難になります。しかし、ハッキングの話はここまでにして、min/maxアプローチ以外の代替策について話しましょう。Lokadアプローチとmin/maxアプローチの主な違いは何でしょうか？
キアラン・チャンドラー: では、企業にとって最も必要なのは何でしょうか？利益率が低い商品もあるかもしれませんが、それらがクライアントにとって極めて重要である場合があります。もしそれらがなければ、クライアントを完全に失うリスクがあるのです。つまり、優先順位付けが第一歩と言えるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: その通りです。まずは優先順位付けが第一歩です。その次に、サプライチェーンに存在するすべての非線形制約を考慮する必要があります。これらを完全に無視できることは極めて稀です。例えば、サプライヤーごとに最小発注数量が設定されている場合、それは発注ごとにサプライヤーが配送を行わなければならないという事実を反映しており、注文量に関係なく一定の固定費がかかるため、価格にも影響します。また、1日にあまりにも多くの配送があると、倉庫スタッフが圧倒されるなど、他の制約も存在します。min/maxの視点では捉えられない非線形制約は他にもたくさんあります。これらは通常、業界特有のものであり、要点は、モデルがサプライチェーンの物理的現実を無視していないことを確認することにあります。
キアラン・チャンドラー: つまり、すべては将来需要の予測に基づいているということですね。min/max在庫は、需要の予測方法については何も語っていません。
ジョアネス・ヴェルモレル: その通りです。未来は不確実であるため、最初の差別化要因として、何らかの確率的な需要予測を組み込む必要があります。これにより、多くの可能な未来や、ある決定を下す（または下さない）ことに伴うリスクを評価できるのです。
キアラン・チャンドラー: また、多くの視聴者は現在、なんとなく機能しているmin/maxアプローチを使っているかもしれません。では、これらの警告に従わなかった場合、どのような結果が考えられるでしょうか？なぜmin/maxアプローチから変えるべきなのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まあ、min/maxアプローチがある程度機能しているということは、在庫が戦略的でなく、コストも非常に低いということを意味します。自動化だけが重視されているのです。多くの商品を確実に揃える必要がある場合には機能しますが、在庫が不足した場合のコストは非常に高くなります。しかし、例えばオフィス用品のように、在庫が多すぎても特に問題がない場合は、min/maxアプローチで十分なこともあります。ただし、サプライチェーンに大きな財務的影響が及ぶ場合、在庫管理を最適化しないことで、多くの資金を無駄にしている可能性があります。
キアラン・チャンドラー: 結論として、視聴者にはひとつの教訓を持ち帰ってほしいと思います。もし私がサプライチェーンマネージャーであれば、min/maxアプローチから脱却するために最初にどのようなステップを踏むべきでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 第一歩は、優先順位付けのような何かに着手することです。これはExcelでも実行可能です。全商品の中で、在庫が最も緊急に必要なものから、最も必要性の低いものまでをランク付けできるか、という問題です。
キアラン・チャンドラー: 移動平均を用いた小規模な需要予測について言及されていましたね。それは非常に粗い予測ですが、その後、クライアントにとっての重要度を考慮する要因が含まれるということです。これは追加機能としてのものなのか、それともミッションクリティカルなものなのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: それは特定の要因を含むものです。たとえば、在庫リスクを考慮することもできます。問題は、早期に陳腐化するものなのか、あるいは永続するものなのか、という点です。
非常に基本的な数値レシピを用いれば、合理的なランク付けが可能になります。生産性の面では、たとえ在庫処理を依然として手作業で行っていたとしても、優先順位付けさえできれば優先リストができ、どこを見ればよいかが明確になるという利点があります。
たとえ優先順位付けが多少粗くても、レシピが完全に機能していなければ、リストの上位から始めるのが一般的に有効です。このアプローチは、すべての商品を毎週線形にスキャンするよりも優れています。
キアラン・チャンドラー: 了解です。では、今日はここまでにしましょう。本日はこれで全てです。来週はまたLokad TVの別のエピソードでお会いしましょう。それでは、本日もご視聴ありがとうございました。
