00:00:03 サプライチェーンソフトウェアUIの進化。
00:00:44 3Dインターフェースの企業ソフトウェアへの限定的な将来。
00:02:19 将来のインターフェースを無音の迷惑メールソフトウェアと比較する。
00:04:02 ソフトウェアの使用における生産性と従業員の関与のバランス。
00:05:48 サプライチェーンUIと自動化の将来の利点。
00:08:00 AI予測とメトリックの役割への信頼。
00:08:18 視点：エンドユーザーとソフトウェア会社。
00:10:57 機械学習におけるクロスエントロピー。
00:12:13 複雑なメトリック、外れ値に焦点を当てた利点。
00:13:45 自動化されたサプライチェーンシステムとその課題。
00:16:02 サプライチェーンモデリングにおけるIDEの概念。
00:16:38 「設計による正確さ」の重要性、試行錯誤のコスト。
00:17:41 Envision：サプライチェーンモデリングのためのプログラミング言語。
00:18:00 Envisionの機能：オートコンプリート、静的コード解析。
00:19:06 ビジュアルよりもプログラミング。
要約
今日のインタビューでは、キーラン・チャンドラーとジョアネス・ヴェルモレルがサプライチェーンソフトウェアのユーザーエクスペリエンスの進化について話し合っています。ヴェルモレルは、人間の解剖学と実用的な制約を引用し、3Dインターフェースが導入されない理由を説明しています。彼は将来は実用性と目に見えなさに焦点を当てるべきだと提案し、迷惑メールソフトウェアとの類似点を指摘しています。チャンドラーは最小限の対話を必要とするソフトウェアの信頼性に疑問を呈していますが、ヴェルモレルは効率とシンプルさの重要性を強調しています。彼らはソフトウェアに見られる過剰な対話性を批判し、予測におけるエンドツーエンドの自動化を提案しています。ヴェルモレルは外れ値の検出と予測エンジンの一貫性に重点を置き、予測エンジンの複雑な性質と正確さの重要性について議論しています。サプライチェーン管理の生産性向上のために、ヴェルモレルはスマートウィジェットの使用を想像しています。
拡張要約
ホストのキーラン・チャンドラーとLokadの創設者であるジョアネス・ヴェルモレルは、特にサプライチェーンソフトウェアのユーザーインターフェースの進化について対話を交わしています。チャンドラーは、ソフトウェアエンジニアでない限り、ユーザーインターフェースが彼らが対話するソフトウェアの主要なコンポーネントであると述べながら、トム・クルーズが3D環境とやり取りする「マイノリティ・リポート」の映画など、未来のユーザーインターフェースの人気のあるハリウッドの描写を取り上げます。しかし、この2002年のビジョンが実現していないことから、チャンドラーはヴェルモレルにユーザーインターフェースの将来について問い詰めます。
ヴェルモレルは、近い将来、Lokadや他の企業ソフトウェア環境で3Dユーザーインターフェースが導入されることはないと明言します。彼によれば、その理由は技術的な制約ではなく、人間の解剖学によるものです。彼は、人間が主に2次元でインターフェースを認識していると主張しています。人間は2つの目を持ち、奥行きを認識できるにもかかわらず、ヴェルモレルは第3の次元が世界を理解する上で実質的な価値を追加しないと主張しています。彼はまた、3Dマウスの例を挙げて、40年前に発明されたにもかかわらず、使用するために必要な身体的な負担のために普及していないことを指摘しています。
さらに、彼はユーザーインターフェースの将来は、多くの人々が期待するものとは異なる可能性があると提案しています。ヴェルモレルは、スパム対策ソフトウェアをメタファーとして使用しています。彼は、このソフトウェアが静かで勤勉な動作をすることで、ユーザーが気づかずに受信トレイからスパムを削除することができるという点で、このソフトウェアを評価しています。彼は、これをユーザーインターフェースの将来のモデルと見なしており、目立たずほとんど見えない機械学習駆動のソフトウェアによって、ユーザーの負荷と中断を減らすことができると考えています。
しかし、チャンドラは企業の観点からこのアプローチに疑問を呈し、従業員がほとんどソフトウェアと対話しないソフトウェアを信頼する方法について尋ねます。ヴェルモレルはこのジレンマを認識しますが、企業は従業員の時間に対して支払いを行っており、ソフトウェアとの対話に費やされる時間は最終的には費用です。彼は、ソーシャルネットワークを模倣したユーザーインターフェースは楽しいし対話的かもしれないが、それはより多くの中断と生産性の低下につながる可能性もあると主張しています。そのため、ヴェルモレルは、ユーザーインターフェースの将来は効率性、シンプルさ、ミニマリズムを重視すべきだと提案しています。
会話は、従業員に対して対話型ソフトウェアを提供する一般的な慣行の批判から始まり、それが逆効果になる可能性があると指摘しています。ヴェルモレルは、コーヒーブレイクや同僚とのブレストストーミングはバランスの取れた労働環境にとって重要だと主張しますが、これが過度に行われると問題が生じる可能性があり、企業は従業員が実際の仕事をすることを信頼する必要があります。ヴェルモレルによれば、常に対話を必要とするソフトウェアは生産性を妨げる可能性があり、特にサプライチェーン管理の文脈では、ソフトウェアアプリケーションとの継続的な対話が生産的な結果をもたらさない場合があります。
次に、ヴェルモレルはサプライチェーンソフトウェアのインターフェースの性質に触れます。これらのインターフェースは現在のトレンドでは堅苦しく乾燥している傾向があります。ソフトウェア開発者は、インタラクティブで協力的な機能を通じてそれらをより魅力的にしようと努力しています。しかし、ヴェルモレルは、このアプローチは従業員が何百または何千もの製品の予測を微調整するために完全な日を費やすことになることが多く、生産性を著しく低下させると主張しています。そして、明らかな対話性と関与度にもかかわらず、会社のアウトプットを改善することはないかもしれません。
彼は、対話型の予測ではなく、エンドツーエンドの自動化が望ましい目標と見なされるべきだと提案しています。これは、サプライチェーン管理における予測が完全に自動化され、人々が繰り返しのタスクに固執するのではなく、より生産的にソリューションに貢献できるようにすることを意味します。
その後、チャンドラは完全に自動化されたシステムを企業が信頼できるかどうかを尋ねます。ヴェルモレルは、企業は予測ソフトウェアの具体的なメトリックに過度に没頭するのではなく、異常な動作を特定し対処することに集中すべきだと提案します。企業の観点からは、予測における異常な動作をチェックすることが重要です。これは、スパムフィルターで誤って分類されたメールをチェックするのと同様です。
ソフトウェア会社の観点からは、ヴェルモレルは、予測エンジンの一貫性を向上させることに焦点を当てるべきだと説明します。これは、異なる企業や期間の複数のデータセットに対してバックテストを行うことも重要です。
ヴェルモレルは、予測メトリックの複雑さについて話し始めます。彼によれば、これらのメトリックはサプライチェーンソフトウェアの核心であり、その複雑さの約50%を占めています。ソフトウェアには数百ものメトリックが含まれています。しかし、ヴェルモレルは、これらのメトリックの全容をユーザーに公開することが、その量と複雑さのために混乱を招く可能性があると説明しています。そのため、彼は、ユーザーはシステムによって生成される出力の決定により集中すべきであり、特にアウトライアーに注目すべきだと推奨しています。アウトライアーは、サプライチェーンの観点から見て最も高価な可能性があるため、即座の対応が必要です。
会話は、ソフトウェアの将来と、アンチスパムソフトウェアのように「完全なオートパイロット」モードで動作する可能性について議論が移ります。ヴェルモレルは、サプライチェーンはスパムフィルターよりも複雑であり、さまざまな人間、機械、ソフトウェアの要素から構成されているため、一つのサイズが全てに適した自動化ソフトウェアソリューションは効果的ではないと断言しています。彼は、人工知能が人間の知能を達成または超えるレベルに達した場合に、複雑なサプライチェーン管理の自動化が可能になるかもしれないと信じていますが、そのような状況はまだ遠い未来であると認めています。
ヴェルモレルは、この文脈で、プロセスは「ハリウッドスタイルではない」と明かし、その魅力の欠如をほのめかしています。コードの作成は、サプライチェーン管理において重要です。しかし、「設計による正確さ」を実現することが重要です。この分野では、試行錯誤はコストがかかる可能性があるためです。ヴェルモレルは、正確さを設計によって実現するための特定のドメイン向けプログラミング言語であるEnvisionを開発したLokadが、静的コード解析を通じて正確さを実現するための機能を備えていることを共有しています。
ヴェルモレルは、将来のユーザーインターフェースには、希少で高価なリソースであるサプライチェーンサイエンティストの生産性と効率を向上させるためのスマートウィジェットの作成が含まれると考えています。彼は、このビジョンを、視覚的な魅力や華やかさよりも実用性と機能性を重視するハリウッドスタイルの3Dユーザーインターフェースと対比しています。
フルトランスクリプト
キーラン・チャンドラー: 今日のエピソードでは、ユーザーエクスペリエンスの進化について、特にサプライチェーンソフトウェアにおけるユーザーインターフェースの変化について話し合います。ソフトウェアエンジニア自体でない限り、ユーザーインターフェースは実際に取り扱うソフトウェアの唯一の部分です。人々がユーザーインターフェースの将来について尋ねられるとき、多くの場合、Minority Reportのような映画を参照しています。この映画では、トム・クルーズがかっこいい3D環境でジェスチャーをしている様子が見られます。しかし、この映画は2002年に公開され、そのビジョンにはまだ近づいていないようです。だから、ジョアネス、最後に確認したとき、Lokadはまだ2D環境のままです。それでは、いつからそれが変わり始めるのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まず一つはっきりさせましょう - 3次元のユーザーインターフェースは、Lokadや他の企業ソフトウェア環境でも、まだまだ実現されることはありません。その主な理由は、技術とは関係がなく、純粋に人間の解剖学の問題です。ユーザーインターフェースの認識は、主に2次元です。はい、2つの目があり、ある程度の奥行きを感じることができますが、それは主に2次元の認識です。第3の次元は、世界を理解するためにあまり役に立ちません。Minority Reportのトム・クルーズがやっていることを再現するために、10分間腕を上げて立っているのは、あまりにも疲れるだけです。だから、40年前に発明された3Dマウスは、決して普及しませんでした。それを使うにはアスリートでなければなりません。ユーザーインターフェースの未来は、人々の期待とはまったく逆です。
キーラン・チャンドラー: これからのユーザーインターフェースがどのように見えるのかについて、私の夢を打ち砕くのであれば、将来のユーザーインターフェースのビジョンを実際に共有していただけますか？ここで共有できる例があるかもしれませんか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 未来の興味深い点は、すでにここにあるということですが、均等に分布していないということです。未来を見るためには、アンチスパムソフトウェアを見るべきです。この種のソフトウェアは、あなたが訪れたことのない奇妙な国からの興味深い提案をすべてフィルタリングし、あなたに富を得る夢を提供します。興味深いことは、このソフトウェアがどのように静かに、熱心にそれを行うかです。非常に優れたものであれば、存在すら気づかないほどです。非常に優れたアンチスパムソフトウェアは、あなたの受信トレイをきれいに保つために仕事をしてくれるものでありながら、ほとんど存在を感じさせません。ほとんどの機械学習駆動型ソフトウェアの未来は、周囲に存在し、ほとんど目に見えないものになるでしょう。それは、ハリウッド映画で見ることができる非常にクールな3Dユーザーインターフェースの逆です。何も見るものがないので、視覚的ではありません。
キーラン・チャンドラー: アンチスパムの音は確かに魅力的ですね。ナイジェリアの王子や王女からの本当に興味深いビジネス提案を読むのに無駄な時間を減らすのには、確かに役立ちます。しかし、それは私のエンドユーザーの視点です。企業はどうでしょうか？彼らはこのソフトウェアを信頼できるでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: それは興味深いジレンマですね。企業としては、従業員に給料を支払わなければならないので、彼らが何かをするたびに支払うことになります。従業員が使用しているソフトウェアに対して何を望むのでしょうか？Facebookのようなものを探すことができます - ソーシャルで対話的で、人々はそれをとても楽しんでいますが、中断が多いです。非常に面白いことに、ソーシャルネットワークのようなものを実装すると、人々はそれをとても楽しむでしょう。
キーラン・チャンドラー: もし人々にさらに多くの時間をコーヒーマシンの前で過ごすように支払っているのなら、彼らがリラックスしたり再構築したり同僚とブレインストーミングしたりするための休憩が一日中あることを期待するでしょう。しかし、それが常に続く場合、仕事はどのように進められるのでしょうか？企業は従業員に実際の仕事を行うために給料を支払っています。ですから、従業員から常に相互作用を要求するソフトウェアを信頼できるでしょうか？なぜなら、私にとってそれは生産性の反対のように思えるからです。
ジョアネス・ヴェルモレル: 確かに、企業にとっては少しジレンマがあります。企業は常に相互作用を必要とするソフトウェアをあまり信頼すべきではありません。それは生産性を阻害します。では、サプライチェーンの観点からこれを見てみましょう。これらのアプリの多くは最初から興味深くありませんでした、特に需要予測ソフトウェアに関してはそうです。サプライチェーンソフトウェアのユーザーインターフェースは非常に乾燥していることがあり、協力的な予測を取り入れる傾向がありますが、それほど効果的ではありません。
キーラン・チャンドラー: それについて詳しく説明してもらえますか？将来のこれらのユーザーインターフェースでは何を期待できますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 需要予測をより対話的で協力的にすることは魅力的に聞こえますが、それは大きな生産性の低下になります。何百もの製品があり、会社の全員が一日中曲線や時系列を見たり調整したりすることを想像してみてください。対話的でソーシャルに見えるかもしれませんが、会社のパフォーマンスを向上させることはありません。どの規模の会社でも、予測にゼロのエッジケースがないエンドツーエンドの自動化を目指すべきです。協力的な予測ではなく、予測の全体的なバックテストを行うべきです。
キーラン・チャンドラー: つまり、人々は実際にはこれらの予測に含まれないと言っているのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りです。エンドツーエンドの自動化を実現し、すべての生産性の低下を排除したいのです。人々が何かをしなければならない場合、それは解決策に貢献するものでなければなりません。繰り返しのタスクではありません。
キーラン・チャンドラー: しかし、人々がこれらの予測に含まれていない場合、結果を信頼することはできませんよね？ソフトウェアを評価するためのいくつかのメトリックと、これらのメトリックをチェックする人がまだ必要です。実際のところ、これはどのように機能するのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: それは良い質問です。ここには2つの視点があります：エンドユーザーの視点とソフトウェア開発者またはコードを書く会社の視点です。エンドユーザーの視点では、外れ値や異常な動作を見つける必要があります。スパム対策と同様に、正しくまたは誤ってフィルタリングされたメールの統計を集計する必要はありません。時折、スパムフォルダをチェックして誤分類されたメールがないか確認します。同様に、需要予測では、外れ値や予測が極端に大きいまたは小さいものを探します。それらに注意を払う必要があります。
キーラン・チャンドラー: 統計を集計する必要はありません、外れ値を取り除きたいだけです。さて、ソフトウェア会社の視点から見ると、予測を改善したい場合、1つの会社のデータセットを1つの時点で見て1つのメトリックをどのように改善できるかを見ることは望ましくありません。代わりに、持っているすべてのデータセットを収集したいのです。たとえば、私たちは100以上の企業にサプライチェーンの最適化を支援してきたので、最適化するための100を超えるデータセットを持っています。予測エンジンが一貫して改善し続けるようにするために、このデータセット全体にわたって一貫性があります。また、大量のデータセットだけでなく、過去1週間、2週間など遡って完全なバックテストを行いたいのです。これが世界の予測プロセスを最適化するゲームに取り組む方法です。
ジョアネス・ヴェルモレル: その通りです。ただし、これらのメトリックを企業と共有できたとしても、それがソフトウェアへの信頼を大いに助けるかどうかは確信が持てません。問題は、現在の最も関連性のあるメトリック、例えばクロスエントロピー（ディープラーニングで使用されているもので、スパム対策に10年以上使用されています）が非常に複雑であることです。これらのメトリックは確率的予測に適用され、平均絶対誤差や平均絶対パーセント誤差などの古典的なメトリックよりもはるかに優れていますが、供給チェーンではまだ標準的な手法です。
直面している課題は2つあります。まず第一に、ほとんどの企業にとって非常に異質な数字を伝える必要があります。第二に、Lokadで行ったような予測エンジンを構築する場合、メトリックは技術的な努力の約50％を占めます。メトリックは予測エンジンの設計作業の最後の要素だけでなく、非常に重要な要素であり、複雑さの50％を表しています。
つまり、わずかなメトリックだけでなく、数百ものメトリックがあるのです。実際には、これらの数値が何を意味するのかを説明するためには、本を書く必要があるため、このメトリックの豊富さを共有することはあまり役に立ちません。結果として、混乱を招くだけでなく、助けになるよりもむしろ混乱を招きます。そのため、これらのメトリックを理解しようとする代わりに、企業は外れ値に焦点を当てることをお勧めします。
ソフトウェアのメトリックを逆算しようとしないでください。非常に複雑であり、必ずしも役に立つわけではありません。代わりに、システムの最終的な出力として生成される意思決定に焦点を当て、外れ値に焦点を当ててください。明らかに間違っている意思決定に最も直ちに注意を払う必要があるのは、供給チェーンの観点から見て、それが多額の費用をかける可能性があるからです。
キーラン・チャンドラー: 私たちは常に「スパム対策」という用語を使っています。ソフトウェアの未来がスパム対策のようになるのであれば、供給チェーンはスパムをフィルタリングするだけよりもはるかに複雑です。これは実際には機能するのでしょうか？本当に完全なオートパイロットで動作する供給チェーンを実現できるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はいといいえです。確かに、サプライチェーンは多くの人間、機械、ソフトウェアが関与する非常に複雑なシステムです。したがって、デフォルトの設定でソフトウェアの一部がすべてを行うことは望みがありません。スパム対策は、すべてのメールボックスがほぼ同じであるため、設定する必要がなく静かに動作します。ただし、特定の企業のサプライチェーンを最適化する場合、企業の戦略、財務的なインセンティブ、顧客の痛みなどを理解する必要があります。これらの側面はソフトウェア自体では発見することはできません。人間レベルのAIがある世紀になれば、これが可能になるかもしれません。
キーラン・チャンドラー: 人間以上に賢いもの、あるいはもしかしたらそれ以上に賢いものとしての人工知能は、複雑なサプライチェーンの完全自動化設定を実現する可能性があります。ただし、現時点ではそのようなシナリオからはかなり遠いです。そのため、Lokadではサプライチェーンの科学者を採用しています。サプライチェーンの科学者の仕事は、正確かつ効率的な方法で企業のサプライチェーンをモデル化することです。これはユーザーインターフェースの観点で課題を提起します。効果的に行うためには、統合開発環境が必要なくらいです。これは正しいですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 確かに、それは複雑な状況であり、先ほど触れたハリウッドの魅力はありません。現実は、コードを書くことは技術です。良いツールを使えば、より速く、より良い結果を得ることができます。サプライチェーンにおいては、設計による正確さが非常に重要です。試行錯誤は理論的には魅力的かもしれませんが、実際のサプライチェーンの世界では非常に高価です。何千もの誤りを犯して最終的に正しい結果を得るためには、何百万もの費用がかかります。そのため、設計による正確さを実現するためのプログラミング環境が必要です。
キーラン・チャンドラー: つまり、それは聞こえるほど魅力的ではないが、コードを書くだけではないということですね？
ジョアネス・ヴェルモレル: まさにその通りです。ハリウッドスタイルではありません。コードを書くことによる一般的なプログラミングの問題を解決しようとしているわけではありません。私たちが解決しようとしているのは、サプライチェーンの数量モデリングの問題です。そのため、独自のドメイン固有のプログラミング言語であるEnvisionを持っています。Envisionには、コードを書く際に設計による正確さを提供するための機能が備わっています。オートコンプリートのような機能により、生産性を向上させることができ、静的なコード解析により、設計による正確さの多くのレベルを達成することができます。例えば、スクリプトで導入した変数がどのサプライチェーンの意思決定にも影響を与えない場合、それは経済要素をモデルに組み込むのを忘れているか、単に不要なコードを廃棄している可能性があります。
キーラン・チャンドラー: つまり、それはマイノリティ・リポートのような3Dユーザーインターフェースではないが、このプログラミング環境においてはユーザーインターフェースの未来があるということですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、確かにそうです。Lokadのユーザーインターフェースの未来は、貴重で希少なサプライチェーンの科学者をより生産的かつ効率的にすることを目指しています。焦点は、スライドやチャートを描画できる3Dユーザーインターフェースではなく、プログラミング環境のスマートなウィジェットにあります。
キーラン・チャンドラー: それでは、話をまとめるのに十分です。将来のユーザーインターフェースについて議論するために時間を割いていただきありがとうございました。興味深い会話でした。ハリウッドのビジョンと実際の将来の出来事を比較するのは本当に興味深いです。今日のエピソードにご参加いただきありがとうございました。いつものように、ユーザーインターフェースに関するさらなる質問があればお手伝いしますので、またすぐに戻ってきます。それまで、またすぐにお会いしましょう。
