00:00:07 ファッション業界のサプライチェーン入門。
00:00:34 伝統的なファッション業界のアプローチ。
00:01:33 ファッション業界の製品ライフサイクル。
00:03:49 出荷および在庫管理の問題。
00:06:36 ウルトラファストファッションと量的供給の役割。
00:08:01 意思決定と自動化の可能性。
00:10:12 ファッション業界における生産の自動化。
00:13:36 ファッションにおける倉庫管理、輸送、販売。
00:13:53 価格弾力性、在庫処分、顧客行動。
00:15:18 供給チェーン最適化を通じた価格決定。
00:16:25 ウォーターフォールプロセスと安定供給の利点。
00:18:08 需要急増や有名人の影響への対応。
00:20:47 確率的予測とリスク調整。
00:23:01 リアルタイム在庫管理、ソーシャルインフルエンスの未来。
サマリー
インタビューで、Lokadの創設者ジョアネス・ヴェルモレルは、ファッション業界におけるsupply chain challengesと量的アプローチの価値について論じています。ヴェルモレルは業界の伝統的なウォーターフォールシステムを批判し、製品ライフサイクルの管理、流通、在庫処分の複雑さを強調しています。彼は、自動化、ソフトウェア駆動のプロセス、エンドツーエンドの最適化がdecision-makingの迅速化およびlead timesの短縮にとって不可欠であると述べています。ヴェルモレルはまた、probabilistic forecastingへの移行、シーズン間の段階的な切り替え、小口かつ頻繁な出荷を提案しています。彼はソーシャルメディアの影響を認めつつも、多くのファッション企業がstock levelsをリアルタイムで把握したり、有名人との相互作用を予測するのに苦労していると指摘しています。
詳細サマリー
このインタビューでは、ホストのキアラン・チャンドラーとLokadの創設者ジョアネス・ヴェルモレルとの間で、ファッション業界のサプライチェーンに関する課題と量的アプローチの価値について議論されています。インタビューは、エディット・ヘッドの「服装の重要性」に関する引用から始まり、グローバルなファッション業界の大きな価値が認識されていることを示しています。
サプライチェーン最適化の専門家であるヴェルモレルは、ファッション業界で採用されている伝統的なアプローチについて詳述します。彼は、この業界がコレクションの概念に沿って運営され、通常は年間に4回のリリースが行われると指摘します。マーチャンダイジング、購買、サプライチェーン管理などのすべてのプロセスは、巨大なウォーターフォールシステムとなっており、アソートメントの構成から始まり、次のコレクションの準備として残在庫を処分するための販売で締結されます。
ヴェルモレルは、ファッション業界における標準的な製品ライフサイクルを説明し、その固有の課題を明らかにします。各コレクションは、新製品の導入を伴い、特定の市場セグメントにおける供給過多を防ぐためのバランスが求められます。サプライヤー（多くは遠隔地に所在）からの注文数量は、コレクション開始のずっと前に決定しなければなりません。サプライヤーはその後、製品を製造し、コレクション開始に合わせて時間通りに到着させる必要があります。
さらに、数多くの非線形制約が複雑さを増大させます。例えば、サプライヤーは最低注文量（例：色ごとに少なくとも300,000メートルの生地）を課すことがあり、これが複数の製品に同時に影響します。製造後、商品は出荷され、コンテナに許容される最大立方メートル数など、追加の非線形制約が発生します。ヴェルモレルは、必要に応じて一部製品を高コストで空輸するオプションについても言及しています。
ヴェルモレルはまず、店舗への製品流通のバランスに関する課題に踏み込みます。大量のユニットを一度に配送すると店舗スタッフが圧倒され、少なすぎると新コレクションの展示に支障が出ます。目指すのは、中央倉庫に最適な在庫を維持し、動的な需要に応えることです。このバランスが崩れると、ある店舗では品切れとなり、また別の店舗では同じ商品の在庫過多が発生する可能性があります。また、手頃な価格のファッションブランドにとっては、店舗間での在庫再配置が費用面で困難であるという問題にも触れています。次に、余剰在庫を処分し新コレクションのためのスペースを確保するためのライフサイクル終盤のセールについて述べています。
会話はその後、デザインから陳列まで最短1週間というリードタイムを誇るウルトラファストファッションの流行へとシフトします。ヴェルモレルは、リードタイムを短縮するためには遅延を圧縮する必要があり、そこで量的供給チェーンが大きな役割を果たすと説明しています。彼は、購入注文数量やその他の小さな決定に関する意思決定を迅速に行うために、自動化とソフトウェア駆動のプロセスの重要性を強調しています。これらのプロセスの自動化により、企業は手間のかかる手動工程を削減することができます。
Lokadの創設者は、サプライチェーン最適化がファッション企業に、調達オプションを動的に評価する助けとなる可能性について議論しています。これには、より迅速な生産のために余分な費用を支払う価値があるか、もしくは製品をより早く市場に届けるために高価な輸送オプションを選ぶべきかを評価することが含まれます。Vermorelは、リードタイムを短縮するための出発点として、エンドツーエンドの自動化の重要性を強調しています。
生産における課題と自動化の役割について尋ねられた際、Vermorelは興味深い観察を述べました。産業革命時に機械生産の影響を最初に受けた業界の一つがファッション・テキスタイル産業でした。しかし、ファッション製造の複雑さゆえに、この業界は依然として比較的手作業が主流です。彼は、布の生産は自動化できる一方で、裁断や縫製といったファッション特有の工程は自動化が困難であると指摘しています。
彼は、倉庫の自動化が着実に進展し、生産性が大幅に向上していることを挙げています。しかし、物理的プロセスがより自動化される中で、生産ユニットや倉庫の運営における数値的な意思決定を行う係員が、workflowの主要な部分になりつつあります。Vermorelは、次の変革はこの意思決定プロセスに自動化を導入することにあると考えており、ブランドのビジョンのような高レベルの戦略的決定には依然として人間の介在が必要だと述べています。
Vermorelは、ファッションブランドがコレクションの終了時にセールを通じて在庫を一掃するという一般的な慣行について語り始めます。これにより、人工的な需要が生み出され、企業は在庫を処分することができます。しかし、彼はまた、品切れが差し迫った際に価格を引き上げるという概念も提案しており、これは品切れを防ぐものではないものの、利益率を改善する可能性があります。このアプローチは有益である一方で、顧客がセールを待って購入を先延ばしにするという大きな課題も生み出します。顧客行動のこの予測不可能性が、Vermorelが定量的なサプライチェーン最適化を提唱する理由のひとつです。彼は、自動化されたデータ駆動型アプローチが、製品の価格を調整すべきかどうかを効率的に判断できるため、膨大な人員による手動での価格追跡を不要にすると説明しています。
彼はさらに、サプライヤーが年間の特定の時期に大量の注文を受けるウォーターフォール・モデルを批判しており、これがサプライチェーンの各段階にストレスを与えると述べています。このモデルでは、倉庫や店舗が特定の時期に大量の商品を扱うことになり、管理が難しくなります。Vermorelは、その代わりにシーズン間を段階的に移行する方法を提案しています。この戦略は、頻繁な少量出荷を含み、サプライチェーンがより扱いやすくなるだけでなく、在庫一掃のための急激な値引きの必要性も回避します。
ファッション業界の需要予測、特に予測不可能な需要急増への対応について尋ねられた際、Vermorelはそのような「フリークスパイク」が統計的な外れ値であり、正確に予測することはできないと認めています。しかし、彼は、そうした事象の発生確率を考慮できる確率論的な予測手法への移行を提案しています。彼はスポーツ用品業界の例として、あるブランドが異なるチームの色のTシャツを準備するものの、チャンピオンシップの結果が判明するまでロゴを印刷しない可能性があると説明しています。
Vermorelはまた、Instagramなどのソーシャルメディアがファッション業界に与える影響についても言及しています。彼は、ブランドが予想されるソーシャルメディアのトレンドに基づいて前もって商品を備蓄するという考えを、現状では実現不可能な「サイエンスフィクション」として見なしています。いくつかのブランドがゲリラマーケティング戦略で成功を収めているにもかかわらず、多くのファッション企業は在庫レベルをリアルタイムで把握することに苦労しており、有名人との交流の結果さえも予測することは困難であると指摘しています。
完全な書き起こし
Kieran Chandler: 本日のLokad TVでは、この業界に影響を与えるサプライチェーンの課題を調査し、なぜ定量的なアプローチを取ることで非常に複雑な市場において一歩先を行くことができるのかを理解します。さて、Joannes、この業界を理解する良い方法は、現在の運営方法を見てみることです。ファッション業界が市場に対して取っている伝統的なアプローチとは何でしょうか？
Joannes Vermorel: 伝統的なアプローチは、概ねコレクションという概念に基づいています。例えば、年に4つのコレクションがあり、マーチャンダイジング、購買、サプライチェーンの全プロセスが巨大なウォーターフォールのようになっています。まず、アソートメントを構成して必要な数量を把握し、その数量を生産・調達し、輸送、流通させ、次のコレクションで同じプロセスを繰り返します。在庫の残りを一掃するためにセールを行い、すべてを一から始められる状態にします。
Kieran Chandler: 問題をもう少し詳しく説明すると、製品やブランドによって異なることは承知していますが、ファッション製品の一般的なライフサイクルはどのようなものですか？
Joannes Vermorel: 一般的なライフサイクルは、まずアソートメント、つまりコレクションの構成から始まります。ここでの課題は、各コレクションがかなりの割合で新製品を導入する点にあります。製品によっては、コレクション間で繰り返されるものもありますが、何年も連続して同じものが続くわけではなく、それは真のファッションとは言えません。したがって、アソートメントでは、市場の需要に対して取り込める範囲を超えて製品が偏らないよう、バランスをとる必要があります。
次に、通常は遠隔地に所在するサプライヤーから発注する数量を決定する必要があります。ヨーロッパまたは北米市場に供給する場合、通常はアジア、東ヨーロッパ、または南米で生産されます。コレクション開始日よりも十分前に計画を立て、サプライヤーに発注をかけ、商品の製造を開始してもらわなければなりません。サプライヤーが商品を生産するための所要時間も計画に入れ、期日通りに納品されるようにする必要があります。
大きな課題は、アソートメント段階では製品ごとに考えられるものの、サプライヤーに発注を出す段階に入ると、最小発注数量などの非線形な制約が大量に発生する点です。例えば、サプライヤーは、色ごとに30万メートル以上の生地が注文される場合にのみ、発注を受け付けるといった非線形な制約を設ける場合があります。これは、複数の製品に同時に影響を与える非線形制約の一例です。
次に、製品が生産された後、輸送段階に移ります。ここでは、コンテナの最大積載量など、別の非線形な制約が存在します。コンテナを最大限に活用するため、出荷スケジュールを最適化する必要があります。また、一部の商品を海上輸送ではなく航空輸送に切り替えることも可能です。航空輸送は費用がかかりますが、少量の商品を航空便で送ることは通常合理的です。つまり、より緊急性の高い商品を航空輸送で対応するという考え方です。
その後、商品は倉庫に到着し、各チャネルへの配送を検討し始めます。状況に応じて、例えばブランドが自社店舗を持つ場合を考えてみましょう。この新たな
Kieran Chandler: 各店舗に何単位を出荷すべきかという点には、多くの非線形な要因が絡んでいます。一度に過剰な数量を送れば、店舗スタッフが対応に追われ、全てが開梱されるまでの1週間、店舗内が混乱状態になる恐れがあります。一方、十分な数量を送らなければ、スタッフは次のコレクションのための適切なディスプレイを作ることができません。これらの要素をどのようにバランスさせるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 多くの要素のバランスを取る必要があり、各店舗や異なるチャネルのニーズに動的に対応できるよう、中央倉庫に適正な在庫を確保することが重要です。これを慎重に管理しなければ、ある店舗では在庫切れが発生し、他の店舗では同じ商品の過剰在庫が生じる可能性があります。残念ながら、ファッション業界では、非常に高価な商品を扱っていない限り、店舗間での在庫再配分は通常非常にコストがかかります。だからこそ、セールイベントが余剰在庫を処分し、次のコレクションのためのスペースを確保する手段となっているのです。
Kieran Chandler: 現在市場で見られるもう一つのトレンドは、ウルトラファストファッションであり、デザインから製品が棚に並ぶまでのリードタイムが最短1週間というものです。どのようにしてこのような短いリードタイムを実現し、そのための主な課題は何でしょうか？
Joannes Vermorel: ファストファッションを実現するには、プロセスに関わるすべての遅延を圧縮する必要があります。定量的なサプライチェーンソリューションは、この点で大いに役立ちます。まず、発注数量に関する意思決定にかかる時間を短縮できます。購買チームが数週間をかけて決定する代わりに、最新の品揃え、履歴データ、統計分析に基づいた最適な購買決定を、同じ日にソフトウェア主導のプロセスで生成できるのです。
同じアプローチは、他の小さな意思決定にも適用可能です。リードタイムの遅延の大部分は、意思決定に要する時間やプロセス中の手動ステップから生じています。そこで、自動化とスマートな意思決定によってこれらの遅延を削減する大きな機会が生まれるのです。
エンドツーエンドの自動化と計算が整えば、更にリードタイムを圧縮するオプションの検討が可能になります。例えば、製品をアジアではなく東ヨーロッパやトルコで生産することを選ぶかもしれません。たとえコストが高くても、西ヨーロッパへの供給が早くなるからです。この判断を下すためには、より速い生産時間のために追加料金を支払う価値があるかどうかを示すシステムが必要です。同じ論理が輸送オプションにも適用できます。
Kieran Chandler: 海上輸送が可能な場合、航空輸送というより高価な選択肢も存在します。そして、結局のところ、両者間で裁定取引を行うロジックが必要となるのです。「自動化」という言葉に触れましたが、ここで生産の観点からも話を進めましょう。ユニクロは最近、倉庫の一つで自動化を導入していると発表しました。この業界における実際の生産上の課題は何であり、自動化はそれをどのように変えるとお考えですか？
Joannes Vermorel: 興味深いことに、繊維―ある意味、ファッションと織物―は、産業革命の初期に存在した業界の一つです。機械生産の影響をいち早く受けた最初の産業の一つでした。しかし、布地の製造は大いに自動化できても、特に裁断や縫製などファッションそのものの工程は、高度な自動化を実現するのが難しい。したがって、この業界は、例えば自動車製造と比べると、工場が巨大な機械のように人間の介入がほとんどないのに対し、ある程度手作業に依存し続けるのです。
それにもかかわらず、自動化は進展しており、物流や倉庫の自動化に関しては、かなり劇的な成長を見せています。例えば、数年前、フランスの百年を超える歴史を持つファッション企業La Redouteは、新倉庫が出荷において旧倉庫の20倍の生産性を実現したと発表しました。つまり、生産性は着実に向上しており、興味深いのは、今や実際に多くの人々が、すべての生産ユニットや倉庫の運営、そしてワークフローの維持のための数値的な意思決定を行う事務員となっている点です。
物理的なプロセスが日々向上し、より自動化されるにつれて、これらの数量決定を担う事務員の比率は、単に人数だけでなく遅延の面でも支配的になりつつあります。次の変化は、基本的に意思決定プロセスにも自動化をもたらすことです。ここで述べているのは、ブランドのビジョンを持つといった非常に高次な戦略的意思決定ではなく、日々何万ものSKUに対して行われるミクロな意思決定のことです。
Kieran Chandler: これまで生産、倉庫管理、輸送について少し触れましたが、パズルの最後のピースはエンドユーザーと実際の販売プロセスだと思います。ファッション業界の大部分は、プロモーションや価格弾力性といった販売に関するものです。これはどのように影響するのでしょうか？
Joannes Vermorel: 価格弾力性は、ファッションブランドがコレクションの終了時に在庫をセールで清算し、需要を高め在庫を一掃する主要なメカニズムです。興味深いことに、同じメカニズムを逆方向に活用することも可能で、在庫切れに向かっている場合、無理に在庫を早急に消化する必要はありません。つまり、少し価格を上げても、将来的に在庫切れに達するが、その分、製品のマージンを改善できるのです。価格弾力性は興味深いメカニズムですが、大変挑戦的でもあります。なぜなら、各コレクションの終わりに大規模なセールを実施すると、顧客がそれに慣れてしまい、セールが行われると予期して最終的な瞬間まで購入決定を先延ばしにするからです。これは非常に手強く、直感だけに頼ると誤った判断を招く可能性があります。ここもまた、定量的アプローチが役立つ分野なのです。
Kieran Chandler: では、定量的サプライチェーン最適化は意味があると言えますか？もしそうなら、その理由は何でしょうか？
Joannes Vermorel: はい、その通りです。定量的サプライチェーン最適化は、すべてのチャネルで販売する各製品に対して重要な問題に取り組むため、検討に値します。複数の店舗を運営すれば、それぞれが独自のチャネルとなります。各製品について、価格を上げるか下げるかの判断を日々行う必要があるのです。ただし、必ずしも価格を変更する必要はなく、現状維持が最善の場合も多い。しかし、このプロセスを手作業で行うのは非常に労力がかかるため、自動化された定量的手法の適用が最適なのです。
Kieran Chandler: では、コレクションに固執するのではなく、シーズン間のより緩やかな移行に向かうべきだということでしょうか？
Joannes Vermorel: その通りです。ウォーターフォール型のプロセス、つまりすべてを一度にリリースする方法は、供給チェーンに多層的な負荷をかけます。サプライヤーは特定の時期に大量の注文を受け取り、特に他の顧客も同じパターンに従っている場合、対応が難しくなることがあります。その結果、倉庫は特定の時期に大量の入荷を処理しなければならず、これもまた困難です。このような状況は、ある時期に大量出荷が発生し、店舗側にとって管理が難しくなる原因となります。セール時には、店舗がどれほど混乱するかを誰もが目の当たりにしています。これはスタッフやブランドに大きな負担を強いるものです。さらに、結果として多くを販売しても、激しい割引が伴うため、最終的な利益はあまり良くありません。
これに対して、常に最新のトレンドに合わせてコレクションを更新し続けるシナリオを考えてみましょう。毎週新製品が登場し、毎週アイテムが販売終了となり、より小規模で管理しやすい出荷が行われます。散発的な大量出荷の急増よりも、安定した流れを管理する方が容易です。
Kieran Chandler: ファッション業界の需要予測における大きな課題のひとつは、有名人が突如特定のブランドを着用して売上が急増する瞬間をどのように考慮するかです。こうした突発的な需要急増を本当に予測できるでしょうか？どのように対応すればよいのでしょうか？
Joannes Vermorel: 突発的な急増は統計的な外れ値であり、その定義上、予測は非常に困難です。良いニュースとしては、あなただけでなく、競合他社も同様であり、有名人自身でなければこれを予測することはできません。事前に知ることができるのは、特権的な情報を持つ者だけです。たとえば、有名人がバッグをプロモーションし、その結果在庫5,000個がシーズン全体持たせるはずだったのに、2日で完売してしまった場合でも、後悔する必要はありません。それは良い問題で、少なくともバッグは売れたのです。しかし、そのような事態を予測して5万個のバッグを注文するのは意味がありません。リスクが大きすぎるからです。したがって、このような状況で在庫が不足しても後悔する必要はありません。
Kieran Chandler: このように確率論的な予測にシフトすれば、そのような事象が起こる可能性を勘案に入れることができます。ちなみに、ファッション業界では予測可能な事象もあります。たとえば、スポーツ用品に関心があり、各チームのロゴがプリント可能なTシャツを販売しているとしましょう。毎年、必ずどこかのチームが全国チャンピオンになります。ですから、あるブランドはあらかじめロゴを印刷せずに色だけ整えたTシャツを用意し、最終的に優勝するチームのために直前にロゴを入れる、といった戦略を取る可能性があります。毎年どこかのチームが勝つという点は非常に予測しやすいのです。
Joannes Vermorel: つまり、未来を完全に知っているという考え方から、不確実性の形を理解し、そのリスクとそれに伴う経済的影響を考慮して意思決定を調整するという考え方にシフトする必要があるということです。
Kieran Chandler: 例えば、Instagramのようなチャンネルで誰かが特定の服を着ているのを見た場合はどうでしょう？ファッション会社はその状況を事前に想定し、全ての在庫を備蓄してすぐに対応できる状態にしているのでしょうか？
Joannes Vermorel: そうは思いません。確かに、サイエンスフィクションの世界であれば、ブランドはアーティストに接触し、そのアーティストが提供された商品を着用する確率を把握し、その確率に基づいて商品を準備し、需要が発生した際にはリアルタイムで迅速に出荷できるようにする、といったシナリオが考えられます。しかし、これは完全なサイエンスフィクションだと思います。確かに、ゲリラマーケティングを駆使してアーティストや有名人にアプローチし、成功を収めているブランドはあります。しかし、私の経験では、ファッション業界のほとんどの企業にとって、任意の時点でどれだけの在庫があるのかを正確に把握することすら大きな課題となっています。店舗にあるユニット数は把握できるシステムもありますが、それだけでは全体像はつかめません。期待される返品や、サプライヤーからの納品、さらに自社ネットワーク内で移動中の商品はどうでしょうか？たとえば、在庫レベルをリアルタイムで明確に把握できること自体が、現代のほとんどのファッションブランドにとってはすでに一歩先を行っている状態だと言えます。
Kieran Chandler: ですから、全ての国のすべての有名人とのやり取りを考慮に入れた完全に現実的なシステムを構築するという考え方は、現時点では完全なサイエンスフィクションに過ぎません。解決すべき課題は山積みですが、状況を改善するためのもっとシンプルな方法もたくさんあります。量的分析のロックスターでなければ、ソーシャルメディアに深入りする必要はないのです。
Joannes Vermorel: 了解です。
Kieran Chandler: ここで話を締めくくらなければなりませんが、ファッションに関するエピソードを収録した今、どなたかがシャツなどを送ってくれると嬉しいですね。というわけで、今日はこれで全てです。ご視聴いただき、ありがとうございました。また次回お会いしましょう。
