00:00:03 サプライチェーンソフトウェアのUIの進化。
00:00:44 エンタープライズソフトウェアにおける3Dインターフェースの限られた将来性。
00:02:19 将来のインターフェースを静かなアンチスパムソフトウェアと比較。
00:04:02 ソフトウェア使用における生産性と従業員エンゲージメントのバランス。
00:05:48 サプライチェーンUIの未来と自動化の利点。
00:08:00 AI予測への信頼と指標の役割。
00:08:18 視点：エンドユーザーとソフトウェア企業。
00:10:57 機械学習における交差エントロピー。
00:12:13 複雑な指標、外れ値に注目する利点。
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コンセプト。
00:16:38 「設計による正確性」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の特徴：オートコンプリート、静的コード解析。
00:19:06 ビジュアルに頼らないプログラミング。
概要
本日のインタビューでは、キアラン・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におけるユーザーエクスペリエンスの進歩について議論しています。ヴェルモレルは、3Dインターフェースが導入されない理由を、人間の解剖学的特性と実用上の制限を理由に説明しています。彼は、将来は実用性と不可視性に焦点を当てるべきだと示唆し、アンチスパムソフトウェアと類似している側面を指摘しています。チャンドラーは、最小限の対話しか求めない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性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、予測エンジンにおける外れ値検出と一貫性の重要性を強調しています。彼は、予測指標の複雑な性質と、設計による正確性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を向上させるために、ヴェルモレルはスマートウィジェットの使用を展望しています。
拡張概要
ホストのキアラン・チャンドラーとLokadの創業者ジョアネス・ヴェルモレルは、サプライチェーンソフトウェアにおけるユーザーエクスペリエンスの進化、特にユーザーインターフェースの発展について対話を交わします。チャンドラーは、ソフトウェアエンジニアでなければ、ユーザーが実際に触れるのはユーザーインターフェースであると述べ、この話題を切り出します。彼は、未来のユーザーインターフェースを描いたハリウッド映画、たとえば『マイノリティ・リポート』でトム・クルーズが3D環境で操作している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事実が、チャンドラーをヴェルモレルに未来のユーザーインターフェースについて問いかけるきっかけとなりました。
これに対して、ヴェルモレルは、Lokadやその他のエンタープライズソフトウェア環境において、近い将来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限ではなく、人間の解剖学に起因するものです。人間は主に2次元のインターフェースを認知していると彼は主張します。たとえ人間が2つの目を持ち、奥行きを感じ取れるとしても、ほとんどが2次元での認識に留まります。三次元は世界を理解する上でそれほど大きな価値を加えるものではありません。『マイノリティ・リポート』でトム・クルーズが行う動作、腕を上げたまま十数分立つといった行為を再現するのは、あまりにも疲労を伴います。だからこそ、約40年前に発明された3Dマウスは普及しなかったのです。あれを使いこなすには、まるでアスリートでなければなりません。
さらに、彼はユーザーインターフェースの未来は、多くの人々が期待するものとは逆に、見せかけよりも実用性に重きを置くものになるだろうと示唆します。ヴェルモレルは、アンチスパムソフトウェアを比喩として用います。このソフトウェアは、ユーザーがその存在に気づかないほど、静かで勤勉にスパムを除去する点で高く評価されます。彼は、これを将来のユーザーインターフェースのモデルと考え、目立たずほとんど見えない機械学習駆動型のソフトウェアがユーザーの負担と中断を減らすと見ています。
しかし、チャンドラーは企業の視点からこのアプローチに異議を唱え、従業員がほとんど触れないソフトウェアを、企業がどのように信頼できるのかと問いかけます。ヴェルモレルはこのジレンマを認識しつつも、企業は従業員の時間に対して支払いをしており、ソフトウェアとの対話に費やす時間も最終的にはコストであると指摘します。彼は、ソーシャルネットワークのようなユーザーインターフェースは楽しく対話的かもしれないが、その分中断が増えて生産性が低下する可能性があると論じます。したがって、ヴェルモレルは将来のユーザーインターフェースは効率性、シンプルさ、そしてミニマリズムを重視すべきだと提案しています。
会話は、従業員に対話型ソフトウェアを提供するという現在の慣行を批判するところから始まります。これが逆効果をもたらす可能性があると示唆されるのです。ヴェルモレルは、コーヒーブレイクや同僚とのブレインストーミングがバランスの取れた職場環境には不可欠である一方で、それが過剰になると問題を引き起こし、企業は従業員を信頼して本来の業務を遂行させる必要があると主張します。彼によれば、常に対話を必要とするソフトウェアは生産性を阻害する可能性があり、特にサプライチェーン管理の文脈では、ソフトウェアとの継続的な対話が実りある成果をもたらさないことがあると述べています。
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が硬直しており、味気ない傾向にあることに触れます。近年、ソフトウェア開発者はインタラクティブかつ協調的な機能を通じて、これらをより魅力的にしようと努めています。しかし、ヴェルモレルによれば、このアプローチはしばしば時間の無駄につながります。なぜなら、従業員が数百あるいは数千の製品の予測を微調整するために丸一日を費やす可能性があるからです。これにより生産性は大幅に低下し、見かけ上は対話的で魅力的であっても、企業の成果を向上させるとは限りません。
彼は、対話的な予測ではなく、エンドツーエンドの自動化を目標とする別の視点を提案します。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るべきであり、従業員が単調な作業に縛られるのではなく、より生産的にソリューションに貢献できることを意味します。
その後、チャンドラーは企業が完全自動化システムをどのように信頼できるかを問いかけます。ヴェルモレルは、企業は予測ソフトウェアの指標の詳細に過度にこだわるのではなく、外れ値の特定と対処に注力すべきだと提案します。企業の視点からは、予測に現れる逸脱した挙動を、スパムフィルターで誤分類されたメールをチェックするのと同様に探し出すことが重要です。
ソフトウェア企業の視点では、ヴェルモレルは、複数の企業や期間に渡る異なるデータセットに対して予測エンジンの一貫性を高めることに注力すべきだと述べます。また、バックテストも予測プロセスを洗練するための有効な手段として強調されています。
ヴェルモレルはまず、予測指標の複雑さについて議論します。彼の見解では、これらはサプライチェーンソフトウェアの核心を成しており、その複雑性の約50%を占めています。ソフトウェアは数百もの指標から構成されています。しかし、彼はこれらの指標の全容をユーザーに提示すると、その膨大な量と複雑さから明瞭さより混乱を招く可能性があると説明します。したがって、ユーザーはシステムが出力する意思決定、特に明らかに誤っている外れ値に重点を置くべきだと推奨します。これらの外れ値は、サプライチェーンの観点から見て最もコストがかかり得るため、即座の対応が必要です。
その後、会話はソフトウェアの未来、すなわちアンチスパムソフトウェアのような「フルオートパイロット」モードでの運用可能性に移ります。ヴェルモレルは、サプライチェーンはスパムフィルター以上に本質的に複雑であり、多様な人間、機械、ソフトウェアの要素から構成されていると主張します。したがって、万能の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考えています。彼は、人工知能が人間の知能レベルに達するかそれを超えた時、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、その実現はまだ先の話だと認めています。
この文脈で、ヴェルモレルはプロセスが「ハリウッド風ではない」こと、すなわち華やかさに欠けることを明かします。サプライチェーン管理では、コードの作成が極めて重要です。しかし、試行錯誤が高コストとなるこの分野では、「設計による正確性」の達成が重要となります。ヴェルモレルは、設計段階での正確性を促進するプログラミング環境を提案し、LokadがEnvisionと呼ばれるドメイン固有のプログラミング言語を開発したことを明かしています。この言語は、静的コード解析を通じて設計による正確性を実現するための機能を備えています。
ヴェルモレルは、将来のユーザーインターフェースが、希少かつ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性を向上させるために、スマートウィジェットを作成することを含むと展望しています。彼は、このビジョンを、実用性や機能性よりも視覚的魅力や派手さを重視するハリウッド風の3Dユーザーインターフェースと対比させます。
全文書き起こし
キアラン・チャンドラー: 本エピソードでは、ユーザーエクスペリエンスの進化、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遷について議論します。ご自身がソフトウェアエンジニアでなければ、実際に触れるのはユーザーインターフェースのみである可能性が高いでしょう。ユーザーインターフェースの未来について尋ねられると、多くの場合、『マイノリティ・リポート』のような、トム・クルーズが3D環境で身振りを交えている映画が例に挙げられます。しかし、この映画は2002年に公開されたものであり、そのビジョンに近づいている様子は見受けられません。ところで、ジョアネス、前回確認したときでも、Lokadは依然として2D環境のままでしたよね。では、いつその状況が変わるのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はっきり言っておきますが、三次元のユーザーインターフェースは、Lokadはもちろん、他のエンタープライズソフトウェア環境でも近いうちに導入されることはありません。その理由は技術的な制限ではなく、純粋に人間の解剖学の問題なのです。皆さんのユーザーインターフェースの認知は基本的に二次元です。確かに、目は二つあり、奥行きも感じ取れますが、ほとんどが二次元での認識に留まります。三次元は、世界を理解する上でそれほど大きな価値を加えるものではありません。『マイノリティ・リポート』でトム・クルーズが行うような、腕を上げたまま長時間立ち続ける動作を再現するのは、あまりにも負担が大きいのです。だからこそ、約40年前に発明された3Dマウスは普及しなかったのです。あれを使いこなすには、まるでスポーツ選手でなければなりません。
キアラン・チャンドラー: もし将来のユーザーインターフェースがどのようなものになるのか、そう言って私の夢を打ち砕くのであれば、実際にどのようなものになるのかあなたのビジョンを教えていただけますか？ここで例を挙げていただけると助かります。
ジョアネス・ヴェルモレル: 未来の面白い点は、それがすでに存在しているにもかかわらず、均等に普及していないことです。未来を垣間見たければ、アンチスパムソフトウェアを見ればいいのです。この種のソフトウェアは、あなたがこれまで訪れたことのない奇妙な国々から、金持ちになれるという夢のような提案を次々とフィルターします。そして、何よりも興味深いのは、このソフトウェアが静かに、そして勤勉にその役割を果たしている点です。非常に優れたアンチスパムソフトウェアは、あなたの受信箱を清潔に保つためにただひたすら仕事をこなし、その存在にほとんど気づかれません。これが、多くの機械学習駆動型ソフトウェアの未来なのです。環境に溶け込み、ほとんど見えないものになるでしょう。ハリウッド映画で見られる超クールな三次元ユーザーインターフェースとは正反対で、目に映るものがほとんどないため、視覚的な魅力は乏しいのです。
キアラン・チャンドラー: アンチスパムの響きは確かに魅力的です。あれなら、ナイジェリアの王子や王女からの非常に興味深いビジネス提案を読むのに浪費される時間を大幅に削減できるでしょう。しかし、これはあくまでエンドユーザーとしての私の見方です。では、企業はどうでしょう？実際にほとんど触れないこのソフトウェアを、企業はどうやって信頼できるのでしょうか？
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。企業は従業員に支払いをしている以上、彼らが何かに費やす時間は最終的にコストとなるのです。では、従業員が使用するソフトウェアに何を求めるべきか。Facebookのように社交的で対話的、そして人々が非常に楽しむものかもしれませんが、それは同時に中断が多いものでもあります。だから、もしソーシャルネットワークのようなものを実装すれば、人々はとても楽しむでしょう。
キアラン・チャンドラー: もし従業員に、コーヒーマシンの前でさらに多くの時間を過ごさせるために支払っているのであれば、休憩時間を設けてリラックスし、再編成し、同僚とブレインストーミングすることが期待されます。しかし、これが常態化すれば、どうやって本来の仕事が進むのでしょうか？企業は実際の業務のために従業員に支払っています。では、従業員に常時対話を要求するソフトウェアを、企業はどう信頼するのでしょうか？私には、それは生産性の反対に思えます。
ジョアネス・ヴェルモレル: 確かに、企業にとっては一種のジレンマがあります。常に対話を要求するソフトウェアを過度に信頼すべきではありません。それは逆効果です。では、ここをサプライチェーンの観点から考えてみましょう。特に需要予測ソフトウェアに関しては、そもそもこれらのアプリケーションは魅力的ではなかったのです。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味気なく、協調的な予測によってより魅力的にしようというトレンドがあるものの、実際の効果は十分ではありません。
キアラン・チャンドラー: もう少し詳しく教えていただけますか？将来、これらのユーザーインターフェースから何が期待できるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 需要予測をよりインタラクティブで協調的に行うのは魅力的に思えるかもしれませんが、それは莫大な生産性低下を招くことになります。何百、何千もの製品があり、社内の全員が丸一日、カーブや time series を眺めたり微調整したりする様子を想像してみてください。いくらインタラクティブでソーシャルに見えたとしても、会社の業績向上にはつながりません。どの規模の企業でも、目標は協調的な予測ではなく、境界ケースゼロのエンドツーエンド自動化であるべきです。
Kieran Chandler: つまり、人々が実際にはこれらの予測に関与しないということですか？
Joannes Vermorel: その通りです。私たちはエンドツーエンドの自動化を実現してすべての生産性低下を排除したいのです。人が何かを行う必要があるとすれば、それは解決策に貢献するものであり、繰り返しの作業であってはなりません。
Kieran Chandler: しかし、人々が予測に参加していない場合、どのように結果を信頼するのでしょうか？ソフトウェアを評価するためのいくつかの指標が必要ですし、その指標をチェックする人も必要です。実際、どのように機能するのでしょうか？
Joannes Vermorel: 良い質問です。ここでの視点は二つあります。一つはエンドユーザーの視点、もう一つはソフトウェア開発者やコードを作成する企業の視点です。エンドユーザーとしては、外れ値や逸脱した挙動に着目したいのです。アンチスパムの場合、正しくもしくは誤ってフィルタリングされたメールの統計を取るのではなく、たまに迷惑メールフォルダを確認して誤って分類されたメールがないかチェックするでしょう。同様に、需要予測では極端に大きいまたは小さい予測―外れ値―を見つけ出すことが重要なのです。
Kieran Chandler: 統計を取る必要はなく、ただすべての外れ値を排除したいだけということですね。では、ソフトウェア企業の視点では、予測を改善する際、ある一企業の一時点のデータセットだけを使って一つの指標を良くするのではなく、持っているすべてのデータセットを収集したいわけです。例えば、我々は100社以上のサプライチェーン最適化を支援しており、最適化すべきデータセットは100以上に上ります。予測エンジンが膨大なデータセット全体に対して一貫して改善されていることを確認したいのです。さらに、大量のデータセットだけでなく、過去1週間、2週間といった完全なバックテストを実施する必要があります。これが、世界の予測プロセスを最適化するためのアプローチなのです。
Joannes Vermorel: その通りです。しかし、たとえこれらの指標を企業と共有できたとしても、ソフトウェアへの信頼を大いに向上させるとは限りません。今日最も関連性の高い指標―例えば cross-entropy が deep learning で使われているように（アンチスパムでも10年以上利用されているように）―は非常に複雑です。これらの指標は probabilistic forecasts に適用され、従来の平均絶対誤差や平均絶対パーセンテージ誤差のような指標よりもはるかに優れています。従来の指標は機能不全でありながら、サプライチェーンでは未だに標準的な手法です。
我々が直面している課題は二重です。第一に、ほとんどの企業にとって馴染みのない数値を伝えなければならないこと。第二に、Lokadで予測エンジンを構築する際、指標の作成が技術的努力の約50%を占めるということです。これらは予測エンジン設計の最後の小さな要素ではなく、その根幹を成し、複雑さの50%を占めます。
つまり、単に数個の指標があるわけではなく、実際には何百もの指標が存在するのです。現実的には、これほど多くの指標をすべて説明するには文字通り一冊の本が必要となり、その結果、共有しても役立つどころか、むしろ混乱を招くだけです。だからこそ、我々は通常、すべての指標を理解しようとするのではなく、外れ値に注目することを企業に提案しています。
ソフトウェア内の指標を逆に解析しようとしても、非常に複雑で必ずしも有用ではありません。代わりに、システムの最終出力としての意思決定に注目し、明らかに誤った判断―外れ値に―焦点を当てるべきです。これらはサプライチェーンの観点から見ると、コストがかかるため、即座の対処が必要なのです。
Kieran Chandler: 我々は「アンチスパム」という用語を繰り返し言及しました。もしソフトウェアの未来がアンチスパムのようになるのなら、サプライチェーンは単にスパムをフィルタするよりもはるかに複雑です。実際にこれが機能するのでしょうか？完全自動運転のサプライチェーンは実現可能なのでしょうか？
Joannes Vermorel: そうですね、一長一短です。確かに、サプライチェーンは多くの人間、機械、そして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、デフォルト設定のソフトウェアがすべてを解決するという期待は持てません。アンチスパムは、すべてのメールボックスがほぼ同じであるため、設定不要で自動化が可能ですが、特定企業のサプライチェーン最適化の場合は、その企業の戦略、財務インセンティブ、顧客の課題など数多くの要素を理解する必要があります。これらはソフトウェア自身が把握できるものではなく、おそらく人間レベルのAIが実現する1世紀後には可能になるかもしれません。
Kieran Chandler: 人工知能、つまり非常に賢い人間、もしくはそれ以上の知能を持つシステムが、複雑なサプライチェーンの完全自動化セットアップを可能にするかもしれません。しかし、現実はそのシナリオからはまだ遠いということですね。だからこそ、Lokadにはサプライチェーン科学者が存在するのです。彼らの仕事は、企業のサプライチェーンを正確かつ効率的にモデル化することです。これは、まるで統合開発環境のようなユーザーインターフェイスが必要となるという課題を突き付けます。これで合っていますか？
Joannes Vermorel: その通りです。コードを書くことは一種の職人技です。良いツールを使えば、より迅速かつ正確に作業を進めることができます。サプライチェーンでは、設計段階からの正確性が極めて重要です。試行錯誤は理論上は魅力的ですが、実際のサプライチェーンではその代償が非常に高く、数千件の購買ミスを犯して最終的に正解に辿り着くような事態は、数百万の損失を招きます。だからこそ、設計段階から正確性を実現するプログラミング環境が求められるのです。
Kieran Chandler: つまり、コードを書く以上の多くの要素が関わっている、ということですね。
Joannes Vermorel: その通りです。これはハリウッド風の華やかさではなく、あくまでコードを書く作業に似ています。我々は一般的なプログラミング問題を解決しようとしているわけではなく、サプライチェーンの定量的モデリングという問題を解決しようとしているのです。だからこそ、私たちは Envision という独自のドメイン固有プログラミング言語を採用しています。Envision には、コード記述時に「設計による正確性」を実現するための機能が組み込まれており、自動補完などの機能で生産性を向上させ、静的コード解析を通じて多くの正確性を実現します。例えば、スクリプトに導入した変数が 供給チェーンの意思決定 に全く影響を及ぼさない場合、それを検出することができます。これは、経済的要因をモデルに組み込むのを忘れたか、あるいは不要なコードを削除した可能性を示しています。
Kieran Chandler: ということは、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イスではなくても、このプログラミング環境におけるユーザーインターフェイスの未来はあるのですか？
Joannes Vermorel: はい、確かに。Lokadにおけるユーザーインターフェイスの未来は、貴重で不足しているサプライチェーン科学者の生産性と効率を高めることに焦点を当てています。物をスライドさせたり視覚的にチャートを描いたりする3Dユーザーインターフェイスではなく、プログラミング環境内のスマートなウィジェットに重点を置いています。
Kieran Chandler: さて、これで話をまとめるに十分ですね。本日はユーザーインターフェイスの未来についてお時間を割いていただき、ありがとうございました。ハリウッドのビジョンと実際の未来の違いを比較するのは非常に興味深かったです。引き続きユーザーインターフェイスについて質問があればいつでもお手伝いします。また次回のエピソードでお会いしましょう。それでは、またお会いしましょう。
