00:00:04 サイロの意思決定における役割。
00:00:42 企業構造に及ぼすサイロの影響。
00:02:00 サプライチェーンの意思決定における複雑さと断片化。
00:04:06 サプライチェーンの意思決定における断片化。
00:06:28 実例：ファッション業界における垂直的断片化。
00:08:01 企業における垂直的断片化の問題。
00:09:04 水平的断片化の例：スーパーマーケットでのおむつ。
00:11:56 サイロと断片化を理解するための料理の例え。
00:12:22 サイロの蔓延と生産性向上の必要性。
00:14:41 生産的なチームの価値とLokadソフトウェア。
00:16:00 大規模データ処理における課題。
00:17:07 サプライチェーンにおける予測の問題と確率的予測。
00:19:00 サプライチェーンの非線形挙動と制約。
00:19:50 サプライチェーンソリューションにおけるスタッフの生産性の優先。
00:22:00 サプライチェーンの強化。
要約
このインタビューでは、Lokadの創業者であるJoannes Vermorelが、サプライチェーンの意思決定に影響を与える企業内の『サイロ』または区分の概念について論じている。彼は、これらの垂直的および水平的な区分が組織の運営に利益をもたらす一方で、複雑性を引き起こす可能性があると指摘する。これらのサイロ内の断片化は、非効率な意思決定や潜在的なビジネス損失につながる可能性があると主張する。これを軽減するため、彼は、より情報に基づいた意思決定を行うために、データ分析と予測を活用することを推奨している。Vermorelはまた、生産性の向上が雇用の喪失につながるという考えを退け、むしろ、Lokadのソフトウェアなどの技術を活用することで、従業員がより複雑なタスクを管理し、より良い意思決定を行えるようになり、従業員の価値が向上すると示唆している。
拡張要約
このLokad TVのエピソードでは、サプライチェーン内の意思決定に対する『サイロ』の概念とその影響について議論されている。ホストのKieran Chandlerは、Lokadの創業者であるJoannes Vermorelに『サイロ』に関する彼の見解を詳しく説明するよう求める。
Vermorelは、サイロは労働分業と企業環境における『分割して支配する』アプローチに基づく非常に古い考え方の自発的な現れであると詳述する。サイロは組織内で垂直的にも水平的にも現れる可能性があり、各区分がサイロとなり得る縦横のマトリックスを形成する。
その後、議論は、特に多国籍企業が多様な国や文化で事業を展開する中で、サプライチェーン内の意思決定の複雑で断片的な性質に移る。Vermorelは、調達決定のような日常的な意思決定が、各製品、各ロケーション、各チャネルごとに行われる必要があるため、非常に断片化し複雑になると述べ、大企業では実際に毎日何百万もの意思決定が行われていると説明する。
Vermorelによれば、断片化は意図的に設計された現象であり、組織内の垂直的および水平的な区分から生じる。彼は、ファッション会社の例を挙げ、この断片化が垂直的にも水平的にも引き起こす潜在的な非効率性を示している。
次に、スーパーマーケット産業とおむつという製品を例に、水平的断片化の話題に移る。Vermorelは、スーパーマーケットでも断片化が生じると、重要な製品が欠品し、顧客の不満や潜在的な収益損失につながる可能性があると主張する。
Vermorelは、断片化の根源は、成長する企業が限られた人員で増加するタスクを管理する必要があるため、労働分割とその後の断片化が不可避であると示唆する。
壮大なレストランのシェフに例えると、Vermorelは、小規模なチームで複雑なタスクを効率的に管理するために高い生産性が必要であると提唱する。彼は、サプライチェーン・サイエンティストの生産性向上と意思決定の改善を可能にするツールとして、Lokadのソフトウェアプラットフォームを挙げる。
エピソードでは、Vermorelはまた、2010年にLokadがクラウドコンピューティングに移行したことを強調する。このクラウドへの移行により、Lokadは大規模なデータセットを迅速に処理できるようになり、意思決定の迅速化と全体的な生産性の向上が実現される。
その後の議論では、サプライチェーン最適化のもう一つの重要な側面である予測についても触れられる。Vermorelは、予測の課題を説明するとともに、自動的に季節性を抽出し、全ての可能な未来を確率的に扱う予測エンジンの解決策を提案する。
さらに、Vermorelは、サプライチェーン管理における非線形挙動、たとえば供給業者が課す最小発注量などの課題について議論する。彼は、これらの制約を処理し生産性を向上させるために、非線形数値ソルバーをLokadが採用していると述べる。
その後の議論では、生産性の向上や自動化による雇用喪失の可能性についても触れられる。Vermorelは、この恐れを否定し、生産性向上は従業員を陳腐化させるのではなく、彼らの価値を高めるものと解釈すべきだと断言する。
エピソードは、特にデータ分析と予測という技術がサプライチェーン管理業界を変革しているという点を強調することで締めくくられる。Vermorelは、これらの技術革新を採用する利点を説き、これが業務の最適化だけでなく、従業員の生産性と意思決定能力の向上にも寄与すると強調する。
完全なトランスクリプト
Kieran Chandler: 今日のエピソードでは、意思決定について話し、『サイロ』の概念を紹介する。これは多くの視聴者にとって新しい概念かもしれない。これは特定の何かをより良く行うという意味ではなく、全般的に物事をより良く行うための枠組みを持つという意味である。今日、多くのサプライチェーンコンサルタントが莫大な料金を請求し、企業の構造を劇的に変える業務上の意思決定を推進している。では、Joannes、まずは『サイロ』とは何かを明確にしていただけますか。
Joannes Vermorel: サイロは、労働分業と『分割して支配する』という企業環境でのアプローチに基づく非常に古い考えの自発的な結果である。つまり、企業は成長し組織される際、シンプルな方法として垂直的および水平的な分割を行う。例えば、ファッション会社における垂直的分割では、靴部門とシャツ部門に分かれる可能性がある。水平的分割では、予測部門とreplenishment部門に分かれる。これにより、各マトリックス内の各セクションがサイロとなり得る、分割して支配する戦略が形成される。
Kieran Chandler: 今日のように真に国際的なビジネスを展開している現代では、サプライチェーンが非常に複雑になることは容易に想像できる。たとえば、様々な国や文化で事業を展開する大規模多国籍企業の例を挙げよう。意思決定は容易に断片化する。実際、どのような意思決定について話しているのか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンにおいては、多種多様な意思決定が存在する。例えば、新市場への参入や新たな国での販売などの高レベルの意思決定は、CEOや取締役会の承認が必要なため、通常は断片化しない。しかし、調達時期、購入量、調達元、在庫の保管場所、在庫の移動または処分、価格の引き下げや引き上げといった、日々何千、場合によっては何百万回も行われるより日常的で些細な意思決定において断片化が生じる。これらはすべて、各製品、各ロケーション、各チャネルごとに毎日行われなければならない。大規模な企業では、文字通り毎日何百万もの意思決定が行われているのである。これこそが、日常的なサプライチェーンの意思決定における真の断片化の原因である。
Kieran Chandler: 基本的なサプライチェーンの意思決定、例えば一日にどれだけの在庫を補充するか、といった意思決定について話している。しかし、こうした意思決定は一つの部門、例えば購買チームによって行われているのだ。では、なぜこれらの意思決定は断片化しているのか？
Joannes Vermorel: それは興味深い。チェーンの末端でソフトウェアやチームが意思決定を行っているという幻想があるかもしれないが、実際にはその意思決定は設計上、断片化されているのだ。その断片化は、意思決定プロセスの垂直的および水平的な設計に起因する。では、この断片化がどのように展開されるのか詳しく見てみよう。
Kieran Chandler: 例えば、一つのアプローチとして、各部門に四半期ごとの予算を持たせるという方法がある。このシナリオでは、靴部門のための購買予算と、シャツ部門のための四半期予算が存在する。この仕組みは中間に制約を設け、意思決定プロセスを断片化するが、一見しては分かりにくい。
Joannes Vermorel: その通りだ。水平的に見ると、予測と補充の違いがある。多くの企業では、基本的に一つのチームが予測を行い、それは将来の需要の平均的な予測値に過ぎない。Lokadではそうではないが、多くの企業がそのようなアプローチを採用している。
Kieran Chandler: 一方で、補充を担当し、安全在庫を決定する別のチームが存在する。多くのシステムでは、注文量は需要の半分と安全在庫の合計に相当する。この意思決定は、複数のチームによって作られた多くの部分を基にしている。これが、最終的に誰かが購入注文を発行するにもかかわらず、非常に断片化したプロセスとなる理由である。
Kieran Chandler: 分かりました。しかし、実際の例を挙げて垂直的断片化がどのように企業の損失につながるのか説明してもらえますか？
Joannes Vermorel: もちろんだ。では、靴とシャツを生産する仮想のファッション会社の話に戻ろう。なぜこの会社は四半期ごとの予算のために損失を出すのか？ファッションにおいては、トレンドと新鮮さがすべてである。流行に乗り遅れたら、もう去年のスタイルを着ていてはならない。最新のトレンドに常に追いつく必要がある。
もし四半期ごとの予算で運営していると、設計上、全てのことが四半期遅れになる。実際にはどういう意味か？今、最もホットなトレンドとなっているアイテムは、未来のトレンドを完璧に予測することは不可能なため、需要を満たす十分な予算が確保されていない。常に驚きの要素があるのだ。
もし流行の商品を十分に仕入れることができなければ、市場の需要を満たすだけの販売は望めない。逆に、あまりホットでない商品を扱う部門は、余剰の予算を抱えているが、売上が低迷している。彼らが予算を自発的に放棄すると思うか？いいや、既に売上で苦戦しているのだ。彼らの視点では、状況を立て直せると期待している。しかし、会社全体としては、こうした垂直的分割のために損失が発生している。常に四半期遅れであり、この問題は様々な領域で異なる形で現れるが、本質的な問題は変わらない。
Kieran Chandler: つまり、垂直的断片化の主な欠点は、企業の敏捷性の欠如と市場の変化に対する遅い対応である。では、水平的断片化についても例を挙げてもらえますか？
Joannes Vermorel: ああ、いい質問だ。例えば、スーパーマーケットが幅広い製品を扱っている場合を考えてみよう。この例では、特におむつに注目しよう。おむつは非常に重要な商品だ。若い親にとって、おむつは命綱であり、新生児のためにおむつが不足すれば、深刻な問題に直面する。敏感な商品であり、多くの人にとっては高価で、また、先ほど述べたように、命に関わる重要な商品なのだ。では、このシナリオにおいて断片化がどのように影響するか見てみよう。
Kieran Chandler: なぜ、スーパーマーケットのような特定の製品（例えばおむつ）において、サプライチェーン管理上の問題が生じるのか説明していただけますか？
Joannes Vermorel: もちろんだ。おむつはスーパーマーケットにおける極めて重要な商品だ。もしスーパーマーケットでおむつが品切れになれば、特に若い母親たちは大きな影響を受ける。その不満は、現行の販売だけでなく、十分な不満が蓄積すれば、今後5年から10年にわたってその顧客を失う可能性すらある。これは、1つの商品が欠けるだけで、顧客との関係で10年分のビジネスを失いかねないという極めて非対称な問題である.
Kieran Chandler: これが、企業の意思決定プロセスにどのように影響するのか説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 興味深いのは、この問題を最もよく理解しているのは、予測や補充チームではなく、マーケティング部門であるという点だ。彼らは一日中顧客のニーズを研究しており、それゆえに顧客の要求を理解している。このような大きな非対称性が存在するにもかかわらず、誰も責任を取っておらず、その結果、非常に重要なコストを考慮に入れずに購買判断が下される。このような断片化された意思決定は、賢明さに欠けるため、顧客の不満につながり、企業が大きな損失を被る原因となるのだ.
Kieran Chandler: それは興味深い見解だ。つまり、意思決定自体が断片化するのではなく、その決定がどのように生み出されるかということである。優れた素材があっても、レシピが悪ければ素晴らしい料理にはならないということか？
Joannes Vermorel: まったくその通りだ。どんなに良い素材があっても、レシピが良くなければ、素晴らしい料理にはならない。
Kieran Chandler: これまで何十年も存在してきたサイロの問題についてだが、なぜ企業はこの問題に未だ葛藤しているのだろうか？
Joannes Vermorel: 企業は依然として苦戦しています。解決策はシンプルであるにもかかわらず容易ではなく、生産性の大幅な向上が必要なのです。企業が成長すると、少人数で全てを賄えなくなるため、業務を管理するための部門が生まれ、サイロ（分断）が発生します。しかし、生産性を劇的に向上させるツールがあれば、これほどまでに分断された部門は必要なくなるでしょう。
Kieran Chandler: 先ほどシェフの例えについて言及されましたが…
Joannes Vermorel: そうです、そしてそれは完璧な例です。高級レストランでは、シェフが非常に高い生産性で働いており、その速さはまるでテレビ番組を見ているかのようです。なぜ料理においてスピードが極めて重要なのでしょうか？それは断片化のためです。諺にもあるように、「大勢の料理人はスープを台無しにする」と。結局、レシピは一つ、シェフは一人、助手は僅か数人だけです。同じ料理に200人が関わっても、うまくいくはずがありません。だからこそ、非常に高い生産性を持つ少人数のチームが肝要なのです。彼らが驚異的な速さで働く様子は見ていて面白いだけでなく、重要な教訓も含んでいます。
Kieran Chandler: サプライチェーンについては、優れた意思決定を行うためには、その特定の意思決定において高い生産性を持つ数名の人材が必要というのが主な考え方です。そうすることで、結果として出る判断の質が保証されます。ちなみに、これこそがLokadがソフトウェアプラットフォームとして目指しているものであり、先週も議論した通り、サプライチェーンサイエンティストの生産性を高めるためのプラットフォームです。私たちはデータサイエンティストではなく、サプライチェーンサイエンティストを抱えており、それははるかにクールなことなのです。
さて、食について話せたのは嬉しいのですが、現在Netflixの「Chef’s Table」に夢中になっているからです。今、私の情熱そのものです。しかし、生産性の話に戻ると、優れた戦略家たちが卓越したビジネス判断を下すのを妨げているのは、たった一つの要因―生産性である、とおっしゃいました。それでは、生産性を阻む要因は何で、どう改善できるのでしょうか？
Joannes Vermorel: ええ、これはシンプルな問題でありながら同時に複雑な問題です。一言で言えば千の刺し傷による死のようなものです。生産性を低下させるのは一つの要因ではなく、複数の要因が絡んでいるのです。いくつか挙げてみましょうか？
まず、大量のデータ、場合によってはテラバイト単位のデータに対処しなければなりません。問題は、この膨大なデータを数分、理想的には数秒で処理できるかどうかです。通常はできず、その原因はビッグデータ処理能力の不足にあります。例えば、1テラバイトのデータ処理に20分もかかるとすれば、演算する人はその結果が出るまでただ20分間待つだけです。したがって、演算性能は生産性にとって極めて重要な要素であり、稲妻のような速さで動作するものが必要なのです。
そのため、2010年に私たちはLokadをクラウドコンピューティングに移行しました。この移行は、問題解決のための莫大な計算資源へのアクセスを可能にするためでした。
次に取り上げるのは予測の側面です。ここでは多数のエッジケースが存在するため、生産性が著しく低下することがあります。例えば、履歴が限られている製品、まだ発売されていない製品、1ヶ月未満のsales historyの製品、promotionが予定されている製品、そして過去にstock-outsがあった製品などについて、特別な調整を行う必要があるかもしれません。もしデータサイエンティストがこれらすべてのエッジケースを手動で調整しなければ、生産性は非常に低くなります。
さらに、季節性を手動で調整しなければならない予測エンジンは望ましくありません。データから自動的に抽出するべきです。
加えて、確率的予測も考慮に入れる必要があります。企業は「what if」シナリオに多くの時間を浪費してしまうことがあります。問題は、すべてのシナリオを列挙し始めると、途切れることのない流れになってしまう点です。このプロセスには莫大な時間が必要となります。解決策は、あらゆる可能な未来に対して確率をもって対応する予測を持つことです。
そして最後に、サプライヤーからの最小注文数量といった非線形的な挙動に関する問題があります。例えば、最低500単位の注文が必要といった制約です。Lokadでは、非線形数値ソルバーを用いることで、この問題に対処しています。
つまり、生産性を向上させるためには、各段階で生産性を発揮できる包括的なソフトウェアソリューションが必要なのです。基本的に、適切なソフトウェアがあれば、サプライチェーンサイエンティストは追加の大量リソースを使用することなく、より良い意思決定を行うツールを手に入れることができます。これは、将来的に品切れを避けつつ、従業員数を倍増させる必要のない企業にとって、有望な戦略と言えるでしょう。
Kieran Chandler: もし本当にサプライチェーンのごく一部の主要なメンバーに業務が集中するのであれば、残りのサプライチェーンスタッフはどうするつもりですか？解雇するのですか？
Joannes Vermorel: とても笑える話ですが、私の職業人生で生産性について議論されるたびに、ジャーナリストは「生産性が向上しているから、会社の半分を解雇するだけだ」と主張するのです。しかし、実際にはそうはなりません。
CEOの視点から考えてみてください。もしあなたが実際に機能不全のCEOでない限り、あなたは自分の従業員をどのように見ていますか？彼らは訓練され、経済的価値を有しているのです。彼らは会社の価値を形成する経済的資産です。貴重な人材が会社を支えているからこそ、その会社に価値があるのです。単なる機械ではなく、人々の集団なのです。
ですから、「人々をより生産的にするためのツールがあるのだから、社員の半分を窓から投げ捨てよう」というのが最も合理的な答えではありません。それは間違いです。資産の半分を捨てるということは、会社の価値が突然上がるわけではないのです。
健全な企業、すなわち実際に価値あることをしている企業では、サプライチェーンサイエンティストたちがより良い意思決定を行うために活用されるのが最もありそうなケースです。しかし、彼らは真空状態で活動しているわけではありません。より良いデータが必要であり、より信頼性のある、量的なデータを集めるためには多大な努力が要求されるのです。
例えば、サプライヤーとの連携をより強化したり、最小発注数量の交渉を行ったりすることが考えられます。そうすることで、あなた自身とサプライヤー双方の作業が楽になり、結果的に価格が下がる可能性があります。これはサプライヤーと値引き交渉した結果ではなく、初めから購入する商品の価格自体を下げたためなのです。
顧客側でも同様のことが起こり得ます。クライアントをより深く理解することで、単にコストを下げるだけでなく、サービスの質を向上させることができます。ときには、より高価なものに対しても、より大きな価値が得られるために代金を支払う意志があるのです。その「より大きな価値」とは、迅速な配送、より確実な配送、さらには全く異なるクラスの製品特性を意味する場合もあります。
より優れたサプライチェーンサイエンティストによって実現できる生産性があれば、企業は、ほとんど意味のないExcelシート上の数字の微調整に時間を費やすのではなく、より意味のあることに多くの時間を使えるようになると私は考えています。
Kieran Chandler: さて、本日はここまでにしなければならないようですが、本当に興味深い議論をありがとうございました。ファッション、レストラン、さらにはおむつにまで触れましたね。非常にエンターテイニングで、垂直的および水平的な断片化がサプライチェーンの世界にどのような影響を与えるかについて、リスナーの皆さんにより良い理解を促すことができたかと思います。サイロ（分断）の問題は、変化に抵抗する特性を考えると非常に興味深いテーマです。それでは今週はこれで終了ですが、またすぐに次のエピソードでお会いしましょう。それまで、またお会いしましょう。バイバイ。
