00:00:03 セールス・アンド・オペレーションズ・プランニング (S&OP)
00:00:28 複雑なサプライチェーン管理におけるS&OPの役割
00:02:32 S&OPの起源と進化
00:03:19 量的サプライチェーン管理の利点
00:06:18 S&OPと量的管理の長所と短所
00:08:01 S&OPにおける予測の複雑性：自動化の必要性
00:08:29 不十分なS&OPの連携と経済的影響
00:09:02 営業予測とS&OPにおける「サンドバッグ」
00:12:19 成功したS&OP実装とビジネスの複雑性
00:14:05 S&OPおよび量的管理における技術の可能性
00:16:02 在庫管理：財務的影響と成長
00:17:14 部門間での在庫切れコスト合意の重要性
00:18:14 時代遅れのセールス・アンド・オペレーションズ・プランニングの存続
00:19:03 量的サプライチェーンの効率性
00:21:49 プロセスの改善、自動化の最大化
概要
キーレン・チャンドラーとのディスカッションにおいて、Lokadの創設者ジョアネス・ヴェルモレルは セールス・アンド・オペレーションズ・プランニング (S&OP) と 供給チェーン管理定義 の重要性について検討しています。ヴェルモレルは、S&OPを内部オペレーションと外部市場の力を連携させる重要なプロセスと位置付け、これが20世紀のFMCG企業によって初めて開発されたと述べています。従来のS&OPが管理やコミュニケーションの改善に焦点を当てる一方で、Lokadの量的供給チェーンマニフェスト アプローチはデータ主導の解決策を強調しています。このアプローチは、広範な製品群に対する予測を自動化し、効率性を向上させる確率的予測を生み出しています。ヴェルモレルはさらにS&OP 2.0の概念を探求し、市場状態ではなく経済的推進要因の整合と自動化を提唱しています。彼のCEOへの助言は、サプライチェーンの詳細データをコンピュータ支援で管理し、継続的な改善を行うことの重要性を強調しています。
詳細な概要
ホストのキーレン・チャンドラーとLokadの創設者ジョアネス・ヴェルモレルは、主にセールス・アンド・オペレーションズ・プランニング (S&OP) とLokadの供給チェーン最適化アプローチとの関係について議論します。
ヴェルモレルの説明によれば、S&OPは特に広範なサプライチェーンを持つ大企業において、経営陣が効率的なリソース管理を実現するために活用する重要なビジネスプロセスです。彼は、企業内のすべての部門間で連携を促進し、市場の需要に沿った商品の供給を合理化することを目指していると強調しています。
ヴェルモレルは、S&OPの誕生を、大衆市場に対応することを目指した20世紀の大手FMCG企業に求めています。これらの企業は、後にS&OPとして統合されるプロセス群を考案し、サプライチェーン管理のベストプラクティスの理想を体現しました。
しかし、ヴェルモレルは、従来のS&OPとLokadの量的供給チェーンアプローチを対比する際、微妙な視点の転換があることを指摘します。S&OPがサプライチェーンの問題をより良い管理とコミュニケーションで解決できるとするのに対し、Lokadの手法は量的かつ計算的な解決策を優先します。
異なる理念にもかかわらず、ヴェルモレルは、S&OPで取り組まれる中核的な課題である連携が、Lokadの量的供給チェーンアプローチにおいてもなお重大な懸念事項であると認めています。
ヴェルモレルは、膨大な製品カタログを管理する際に大企業が直面する困難さに光を当てることから始めます。数千の製品参照を持つ大企業では、各製品の将来を個々に把握することは不可能なため、個人はしばしば製品カテゴリレベルといった集約情報に注目し、その結果、断片化が生じます。
ヴェルモレルは、これらの問題に対処するための別の視点として量的供給チェーンを紹介します。量的供給チェーンは予測プロセスを自動化し、会社全体で毎日共有可能な確率的予測を作成します。
ホストのキーレン・チャンドラーは、全部署が問題解決に関与するプロセスであるSNOPに話題を移し、全体的な視点を提示します。チャンドラーは、量的供給チェーンがサプライチェーンバイアスを生み出す可能性について疑問を呈しますが、ヴェルモレルは、量的アプローチでは市場の将来状態が機械学習アルゴリズムによって既定のものとして扱われると強調します。
議論は、企業内の連携、特に経済的推進要因に関する意見の不一致の可能性に向かいます。ヴェルモレルは、企業内の各派閥が異なるインセンティブを持つため、連携が取れなくなると述べ、この問題を認めています。
ヴェルモレルは、大規模で複雑なサプライチェーンを扱う際の従来のS&OPの欠点を詳述します。そして、生の計算や予測といった作業において、自動化プロセスへの依存をより強化することを提唱します。
ヴェルモレルは、S&OP 2.0、すなわち “量的サプライチェーン” を紹介します。ここでは、会議中に市場の将来状態や需要を予測するのではなく、経済的推進要因の整合に焦点を移すとし、これらの予測は自動化されるべきだと述べています。
議論の終盤で、ヴェルモレルは内部プロセスを改善しようとするCEOに助言を提供します。彼は現状の改善と、サプライチェーンの状況に関する詳細情報を管理するためのコンピュータのより効果的な活用を提案します。この変革により、スケーラビリティの問題を回避し、従業員が高度な知性を駆使して複雑な問題を解決できるようになると考えています。
全文書き起こし
Kieran Chandler: Lokad TVへようこそ。今週は、セールス・アンド・オペレーションズ・プランニング、一般的にはSNOPと呼ばれるものについて議論します。これは、経営陣が集まり、企業のリソースを最適に管理する方法を決定するビジネスプロセスです。新しい概念ではないものの、あまり理解されておらず、実装が非常に困難な場合があります。では、ジョアネス、そもそもSNOPとは何か、もう少し詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: もちろんです。SNOPは、大規模なサプライチェーンを運営する大企業における完全な連携の必要性に応えるものです。これは、マーケティング、営業、物流、倉庫管理、生産、購買といったすべての部門が、市場が求める商品を提供するために連携することを意味します。内部の完全な連携だけでなく、市場で観測される需要という外部の力との連携も含まれます。この連携がなければ、営業チームが生産不可能な商品を販売したり、生産した商品が売れなかったりする状況に陥る恐れがあります。したがって、内部外部の双方で連携することが市場の需要を満たすために不可欠なのです。
20世紀、大手消費財企業は、市場の要求に沿った内部連携を実現する方法を編み出し、大衆市場に対応する手段を確立しました。この業界は、SNOPという名称の下に結晶化された一連のプロセスを共同で生み出し、サプライチェーン管理におけるベストプラクティスの理想を体現したのです。
Kieran Chandler: つまり、これは基本的に多くの内部部門がより良くコミュニケーションを取るための方法ということですね。この概念は一体どこから生まれたのでしょうか？
Joannes Vermorel: これは、元幹部がコンサルタントに転身し、SNOPを実装するための包括的な手法を確立したことにより結晶化されたものだと思います。つまり、大企業で構築されたプロセスを他社に展開するためのコンサルティング資料のようなものです。結果として、これは戦略的管理の観点からサプライチェーンをより良く管理する方法となったのです。
Kieran Chandler: これは、ここLokadで私たちが行っていることに似ていますね。全体的なビジネスプロセスとして、コミュニケーションの改善などを目指しているわけです。「so far so good」とも言えますが、では、何がうまくいっていないのでしょうか？
Joannes Vermorel: そうですね、微妙な点は、SNOPから私たちが行っている量的供給チェーンへのパラダイムシフトにあります。SNOPの中心は、企業内の各部門がより良い管理と情報共有によりサプライチェーンの問題を解決できるという考えにあります。
量的供給チェーンの視点は全く異なります。情報は主にコンピューターからコンピューターへ、機械から機械へと流れるという前提であり、多くの人が介在するわけではありません。もし生産・販売する製品が10種類であれば、人々を一室に集めて管理することは可能ですが、デジタル化の進展とサプライチェーンの複雑性の増加により、これが非常に難しくなっています。
Kieran Chandler: では、特定の製品の需要に対して最もあり得る結果について議論しましょう。たとえば、製品がたった10種類の小規模な企業では、株主は各製品の将来を正確に予測できるでしょう。しかし、今日の大企業では、10種類ではなく10万種類の製品参照が存在する状況を考えると、全ての参照について何が起こるかを誰も把握できなくなってしまいます。
Joannes Vermorel: 実際、その結果、互いにコミュニケーションを取るべきプロセスが根本的に非常に困難になってしまいます。人々は、例えば製品カテゴリレベルといった、より集約された情報に注目する傾向があります。しかし、このアプローチは、垂直的にも水平的にも断片化の問題を引き起こし、その結果、独自の問題が生じるのです。量的供給チェーンは、サプライチェーン全体の課題を別の視点から捉えることで、この問題に対処しています。
Kieran Chandler: 理解しました。セールス・アンド・オペレーションズ・プランニング (S&OP) プロセスの真の利点は、各部門が問題に貢献し、各々の視点から物事を見ることにあります。しかし、量的供給チェーンでは、本質的にサプライチェーンに偏った視点で見てしまうのではないでしょうか？
Joannes Vermorel: そうでもあり、そうでない面もあります。問題は、人々を集めた場合、何に合意するかという点です。S&OPの視点では、市場の将来状態や対応すべき需要について合意し、全員の連携を図ることが求められます。一方、量的供給チェーンでは、市場の状態は機械により既定のものとして与えられるのです。
もし数万種類の製品参照があるなら、完全自動化された予測が必要です。この予測は会社全体で毎日自動的に共有されるため、その点で合意する必要はありません。しかし、もし予測が正確でなかった場合はどうでしょうか？それは、将来の単一の数値ではなく、あらゆる可能性に対する確率を提示することで解決される問題です。
量的供給チェーンの立場からは、予測があまりにも詳細すぎるため、人々を集めてその予測に合意を得る意味はありません。何百万もの数値、何十万もの製品参照について、それぞれの日ごとに最大1年先までの確率が存在するのです。
この膨大な確率の数は予測される必要があり、すべて自動で実施されなければなりません。したがって、S&OPとは異なり、量的供給チェーンで人々を集めるのは予測に合意するためではなく、機械が提供する既定の予測を前提としているのです。
Kieran Chandler: 分かりました。しかし、量的供給チェーンの文脈で経済的推進要因について話し合っていますし、それについて合意するという話もありました。すでにS&OPプロセスで連携が不十分な企業では、経済的推進要因に関しても連携不全や意見の不一致が起こるのではないでしょうか？
Joannes Vermorel: はい。実際、S&OPの実装が困難な主な理由の一つは、関係者それぞれのインセンティブが異なることにあります。予測に関しては、対立するインセンティブを持つ場合さえあるのです。
Kieran Chandler: S&OPを実装している大企業で働いた多くの人々と話しましたが、彼らは皆「サンドバッグ手法」と呼ばれるものを実践しています。サンドバッグとは何か、説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 営業チームの一員であれば、あなたの予測は実質的にボーナス達成のための営業ノルマとなります。従業員としては、目標を容易に上回ってボーナスを獲得できるよう、低めの数値を予測するのが最善となります。当初の発想は、営業チームが市場に最も近い存在であるという理由から、営業チーム自らが予測を行うべきだというものでした。したがって、彼らは予測作成の責任を負うことになりました。しかし、彼らには予測を誤るあらゆるインセンティブが備わっているのです。これは、正確な予測という目的に反するものです。
Kieran Chandler: サンドバッグの問題に対処する方法はあるのでしょうか？ 営業チームはボーナスに良く反応します。より正確な予測に対するボーナスを導入することで、状況は改善されるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それは解決策のように聞こえるかもしれませんが、実際には別の問題を引き起こします。正確な予測を維持する最も簡単な方法は、非常に低い期待値を持つことです。営業担当者は、売上目標を超えると正確性ボーナスを失うのを避けるために契約成立を止めるかもしれません。これにより市場機会が無駄になります。実際、予測の正確性に対して報酬を与えることは、しばしば平凡さを報いることにつながります。さらに、顧客や市場動向を理解するなど、優れた営業担当者を作るスキルは、必ずしも正確な統計予測に直結するわけではありません。したがって、最高の営業担当者が必ずしも最高の予測者とは限らないのです。
Kieran Chandler: S&OPが挑戦的であるということに同意するならば、これらのプロセスで成功している企業の実例はありますか？
Joannes Vermorel: はい、通常、大手のファストムービングコンシューマーグッズ（FMCG）企業は、比較的優れたS&OPプロセスを実施しています。彼らは製品の種類が比較的限定されているため、その恩恵を受けています。S&OPは、個人間で転送される情報量が圧倒的でない限り機能します。せいぜい数百の製品参照であれば効果的です。しかし、ビジネスの複雑さが増すか、世界規模で多数の地域を跨いで調整する必要が出てくると、プロセスは崩れ始めます。例えば、製品がわずか100個であっても、80カ国と調整するなら、考慮すべき製品と国の組み合わせは8,000に達してしまいます。これは人間の脳には収まりません。silosという形で国ごとにサプライチェーンを組織すると、世界的な連携が失われ、一国では過剰な在庫、他国では不足という非効率が生じる可能性があります。
Kieran Chandler: 現在、私たちは技術の時代に生きています。では、人間の頭脳をコンピュータに置き換えるだけで、これらのSNOP（セールス・アンド・オペレーション・プランニング）プロセスをうまく活用できるのではないでしょうか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンの本質は、計算のために自動化されたプロセスを利用することにあります。しかし、これは人間の介入を完全に排除するという意味ではありません。生の確率的予測は自動化できますが、市場の状態について合意するためには、人の判断が必要です。ほとんどの市場においては、この合意形成は自動化プロセスに委ねた方が良い場合もあります。このプロセスは、ソフトウェアと統計の両方に精通したエンジニアによって開発されています。つまり、機械が独立して動作するのではなく、規模に応じた統計予測を提供するためのプロセスを設計しているのです。
SNOP 2.0、すなわち私たちがサプライチェーンの未来と考えているものは、企業に資金をもたらす要因や、反対にコストを発生させる要因など、経済的ドライバーについて人々が合意するために集まることを意味します。たとえば、余剰在庫に投資すると、それは物流能力の拡大など他の目的に使えないお金となります。これは考慮すべきコストです。もう一つの例は、顧客にサービスを提供しない場合のコスト、またはstockoutのコストです。これらを評価するのは難しいですが、何がコストを構成するのかについて共通の合意が必要です。
例えば、マーケティング部門が、サプライチェーンが対応できないオペレーションを行った場合、一定の確率で在庫切れが発生する可能性もあります。したがって、その際のコストがどれくらいになるのかについて合意する必要があります。こうすることで、各部門は取る行動ごとに報酬とリスクのバランスをとることができます。
Kieran Chandler: どうやら、これらの旧式のSNOPプロセスから脱却すべき理由は数多くあるようです。では、なぜ企業は依然としてこれらのプロセスを導入し、使い続けているのでしょうか？
Joannes Vermorel: SNOPには捨て去るべきではない基本的な常識的要素が多く含まれています。例えば、企業内での高レベルな整合性を図り、内部の対立を回避することは依然として有益です。また、SNOPはCEOが企業をまとめ、共有ビジョンを確保すべきであると強調しており、これは理にかなっています。つまり、SNOPには高レベルな常識やおそらく企業にとってのベストプラクティスが多く含まれており、今なお有効な面があるのです。
Kieran Chandler: 情報は人から人へ流れるべきものだとされています。このシナリオでは、どのような合意形成を目指すべきなのでしょうか？
Joannes Vermorel: 従来、合意は市場需要の将来状態を予測することに関して行われていました。まず売上予測から始め、需要計画を立て、その後供給計画を策定します。そして、すべての製造計画を統合し、毎月このループを繰り返すのです。ここでの考え方は、皆が協力して需要の共有ビジョンを作り上げるというものです。しかし、私としては、このプロセスは完全に自動化されるべきだと考えています。
Kieran Chandler: この自動化プロセスについて、もう少し詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: もちろんです。合意形成自体は依然として必要ですが、現在進められているのは経済的ドライバーに関する部分です。良い点は、これまでは次の三ヶ月間の需要について合意するために人々の時間が消費されていた状況から脱却できることです。このプロセスは毎月繰り返され、本質的に会議中に人々の時間が集約される結果となっていました。これは、関わる人々の時間がシナジー効果のあるサプライチェーンを維持するために消費される、資本主義的なプロセスではありません。Lokadでは、全く異なるアプローチを採用しています。
Kieran Chandler: この文脈でのLokadのアプローチはどのようなものですか？
Joannes Vermorel: 私たちは、人々が集まる際には経済的ドライバーを改善するためであるべきだと考えています。そしてその改善が、日々のdata pipelineに実装されます。このパイプラインは、始まりから終わりまでデータを処理し、特に購買や製造、inventory movementの意思決定を自動的に行います。したがって、人々が集まる理由は、より良い戦略を策定し、それを即座にソフトウェアロジックに反映させ、自動的に実行されるようにするためです。これにより、企業にとって最も貴重な資源である人々の時間が、非常に資本主義的かつ長期的に価値を生み出す形で活用されるのです。
Kieran Chandler: これは非常に先進的なアプローチのように思えます。締めくくりとして、もし私が内部プロセスを改善したいCEOであれば、どのような提案をされますか？S&OPプロセスと定量的サプライチェーンの組み合わせを推奨されますか？どのようなアドバイスをいただけますか？
Joannes Vermorel: 基本に立ち返ることをお勧めします。経営陣の時間の使い方について考えてみてください。マネージャーは現状維持に時間を費やしているのか、あるいはそれを改善するために時間を使っているのか？この基本的な問いこそが出発点です。次に、情報の流れにおけるコンピュータの役割を考えてください。情報が人から人へ流れることを期待するのか、それとも機械から機械へ流れることを期待するのか？特に、世界中の各拠点における製品や部品の正確な数量、または各拠点における原材料のグラム単位といった、サプライチェーンの詳細な現状に関してはなおさらです。
Kieran Chandler: つまり、効率性向上のために技術を活用するのが目的ということですね？
Joannes Vermorel: その通りです。もしこの詳細な情報が人から人へ流れることを前提とするなら、スケーラビリティの問題が生じます。ですから、どの部分を大部分機械に委ねることができるのかを再考する必要があります。これにより、人々は本来、問題解決に必要な高度な知性やスキルを発揮できるようになります。Excelシートを使って半手動でデータを処理させるのではなく、これらのタスクは機械に委任すべきです。
Kieran Chandler: 先進的なアプローチのようですね。最後に何か一言ありますか？
Joannes Vermorel: この考え方を進めていくと、結果的にS&OPの子孫のような、定量的サプライチェーンに非常に似たものが出来上がると考えています。もちろん、これらは単なる名称に過ぎませんが、基本的な考え方は確実に存在しています。
Kieran Chandler: 素晴らしいです！今日の議論が、企業内の権益争いのいくつかの解決に少しでも役立つことを願っています。今週はこれで全てです。ご視聴ありがとうございました。また次回お会いしましょう。それでは、さようなら。
