00:00:07 自動車アフターマーケットの世界的価値の上昇とサプライチェーンの課題。
00:00:31 自動車アフターマーケット業界の複雑さと数百万点のスペアパーツ。
00:01:26 機械的な互換性の確保と互換性課題への対処。
00:02:30 数百万の部品の需要予測と直面する課題。
00:06:42 互換性の利点とサプライチェーン最適化がもたらす利益。
00:08:00 車の部品互換性の課題と個別の車両。
00:10:33 自動車部品の追跡方法と市場インセンティブ。
00:13:32 自動車アフターマーケット業界における価格設定の重要性。
00:14:35 類似パーツの競合他社の価格比較。
00:15:42 小さな価格変動が市場需要と価格弾力性に与える影響。
00:17:00 業界におけるサービス品質と確実な配送での競争。
00:18:46 Eコマース企業が市場のダイナミクスを変革。
00:20:06 Eコマースプラットフォームを通じ、ガレージとB2C顧客に同様のサービスを提供。
00:21:00 統計的安定性を通じて、一見不規則な需要を理解する。
要約
ジョアンネス・ヴェルモレルとのインタビューは、自動車アフターマーケット業界の複雑さと課題に触れ、Eコマースプラットフォームや供給チェーン-管理-定義の役割に焦点を当てています。数百万点の異なる部品と互換性の要求を背景に、需要予測は困難です。ヴェルモレルは、一見ランダムな需要にも業界に一定の構造があると強調しています。効率的なB2C流通チャネルはガレージにも有益であり、堅牢な物流機能を持つEコマースプラットフォームがますます競争力を増しています。需要の細かい構造と特定の車両を考慮することで、企業は市場変動をより適切に予測・対応し、供給チェーン最適化における画期的な機会を捉えることができます。
詳細な要約
このインタビューでは、自動車アフターマーケット業界が2020年までに7000億ドル以上の世界規模の価値に達すると予測される中で、部品需要の増加と定期メンテナンスの利点に対する消費者意識の高まりがその成長を支えていること、そしてその結果として生じる課題と複雑性について議論されています。
自動車アフターマーケット業界は、ヨーロッパだけでも100万種類以上の部品が存在するほど膨大で非常に複雑であると特徴付けられます。この複雑さは、部品数の多さと、それらの部品間の機械的互換性を確保する必要性によるものです。企業は、すべての車両とすべての部品を結ぶ巨大な互換性マトリックスを乗り越えなければならず、これが無数の複雑な関係を生み出しています。
数百万の部品の需要予測は大きな課題です。需要は主にニーズ駆動型であり、顧客の嗜好ではなく車両そのものによって形成されます。部品の需要を考える場合、例えばブレーキの劣化など交換の必要性を念頭に置く必要があります。従来の時系列予測は、特定の部品に焦点を当てるため、この文脈では非常に不正確になりがちです。部品の需要は、交換の必要性や車両との互換性などの要因によって左右されます。
インタビュー対象者は、一見ランダムに見える需要にもかかわらず、巨大な規模ゆえに業界には一定の構造が存在すると指摘します。何億もの車両が走っている中で、メンテナンスや修理に必要な部品のパターンが浮かび上がります。車両の年式や個々の運転パターンなどの要因がこれらのパターンに寄与しています。しかし、部品の互換性が供給チェーン管理にさらなる複雑さを加えています。
彼らは、自動車業界が供給チェーン管理や部品の互換性に関して呈する独自の課題と機会について議論しています。
ヴェルモレルは、ファッションなど他のセクターと比べて自動車業界は比較的安定していると説明します。新しい部品の導入がかなりゆっくりしているためです。しかし、この安定性が、わずかな価格差により消費者が競合他社へ流れる結果、需要に劇的な変動をもたらすこともあります。さらに、部品間の互換性により、ある部品の需要が別の部品に完全に切り替わる場合もあります。
理論上、部品の互換性が供給チェーン管理を容易にするにもかかわらず、ヴェルモレルは多くの供給チェーン最適化システムがこの点を考慮していないと指摘します。その代わりに、業界にそぐわない可能性のあるSKUのような概念に焦点を当てています。経験豊富な実務者は部品の互換性を活かして在庫過多を回避できますが、エンタープライズソフトウェアへの依存が、この知識を持たない者にとって同様の対応を困難にしています。
自動車部品の互換性データベースの作成に特化した企業もありますが、ヴェルモレルはこの作業の困難さを強調します。例えば、車には部品番号が付属しておらず、カスタマイズのための多くのオプションがあるため、各車両が実質的に唯一無二となっています。さらに、自動車メーカーはストックアウトにより一時的にサプライヤーを変更することがあり、生産日によって機械的互換性が変動する場合があります。
ヴェルモレルは、自動車アフターマーケットの関係者が返品データの分析とデータベースの精緻化によって互換性データを改善できると示唆します。しかし、車両番号の抽象化や、同一物理部品に対して市場セグメントと利益最大化のために異なる部品番号を導入する自動車メーカーの実情から、これは困難です。
ヴェルモレルは、ブランドにはさまざまな階層があり、Tier 1ブランドは信頼性の高い初装備メーカー（OEM）で、価格が高めであると説明します。これらのブランドは、信頼できる高品質な部品を使用して車の価値を維持したい新車所有者に訴求します。
ヴェルモレルは、同一の部品であっても異なるブランド間で価格を比較するのは容易ではないと強調します。顧客は部品の互換性、ブランドの評判、全体的な価値など、さまざまな要因を考慮して決定を下すためです。顧客は通常、自身の要求を満たすTier 1部品のお得な取引を求め、似ているが完全には同一でない部品を異なる業者間で比較することになります。
インタビューは、アフターマーケット業界における価格の非線形効果にも触れています。ヴェルモレルは、小さな価格変動が需要に大きな影響を与える可能性があると指摘します。顧客はわずかに安い選択肢にシフトする傾向があり、特にコスト重視の市場では、微小な価格差が大きな顧客嗜好の変化を引き起こすことがあります。
チャンドラーとヴェルモレルは、消費者が自動車部品を探す際にどのようにニーズを優先順位付けするかについて議論します。顧客は通常、できるだけ早く満たされるべき最終的なニーズを持ち、一定レベルの品質に関心を寄せます。品質が期待を満たす限り、彼らは最も適した部品を選ぶ傾向にあります。
会話は、企業がどのように価格戦略を分析し、競争力を維持するかという課題に話が移ります。ヴェルモレルは、企業は競合他社に合わせた価格設定を目指すべきだと示唆しますが、価格だけで競争するのは困難であると認めています。代わりに、企業はサービス品質に注力することで差別化できると提案しています。
例えば、自動車アフターマーケット業界の一部企業は、サービスの品質を前面に打ち出し、差別化を図っています。特に、車両運行に不可欠な部品であれば、迅速に受け取れると信じる顧客は、追加料金を支払う意志があるかもしれません。これにより、信頼性のある配送と顧客サービスの重要性が際立ちます。
この会話は、効率的なB2C流通チャネルとしてEコマースプラットフォームの台頭が市場を変革し、ガレージにも有利であることを示しています。英国やフランスには数千のガレージが存在するため、彼らへのサービス提供は個々の顧客へのサービスと本質的に大きな違いはありません。
強固な物流能力を持つEコマースプラットフォームは、従来のB2Bアフターマーケットセグメントとますます競争するようになっています。ヴェルモレルは、一見ランダムな車の故障にもかかわらず、需要を把握するための十分なデータが存在すると強調します。需要は不規則かつ断続的に見えるかもしれませんが、特定のニーズが統計的な安定性をもたらしています。
超ロングテール部品の場合、クロス-ドッキングサービスのリスクと在庫リスクの回避のバランスが重視されます。しかし、より定期的に販売される部品においては、供給チェーン最適化における画期的な機会が存在します。需要の細かい構造と顧客の特定車両を考慮することで、企業は市場の変動をより適切に予測し対応でき、価格や商慣行の決定論的効果による驚きを軽減できます。
フル・トランスクリプト
キアラン・チャンドラー: 本日のLokad TVでは、この急速な成長がもたらす供給チェーン上の課題について議論し、消費者が車両の寿命延長のために定期メンテナンスの利点にどのように気づき始めているかを探ります。では、ジョアンネス、なぜ自動車アフターマーケット業界はそんなに特別なのでしょうか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: 自動車業界は多方面において膨大かつ複雑です。例えば、ヨーロッパでは異なる部品の数が100万点を超える一方で、人口はわずか3億人です。つまり、300人に1つのユニークな部品が存在するようなもので、規模は途方もなく大きいのです。実際、この業界は1世紀以上続いており、非常に複雑です。
キアラン・チャンドラー: 何百万ものスペアパーツがあるということは、どんな影響をもたらすのでしょうか？これがどのように複雑さを増すのでしょうか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: 部品の莫大な数は、ほとんどすべての面で物事を複雑にします。一つの課題は機械的な互換性の確保です。部品の整備を考えるとき、適切な車両に正しい部品を提供する必要があります。すべての車両と100万点の部品の一覧からなる巨大な互換性マトリックスを検討しなければならず、結果として全車両と各部品を結ぶ約1億近いリンクのリストが出来上がりますが、それでもこの業界の複雑さを完全には反映していません。
キアラン・チャンドラー: では、需要予測について少し話しましょう。これだけ多様な部品が存在する中で、どうやってこれら数百万のコンポーネントの需要を予測するのでしょうか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: 興味深いのは、需要が主にニーズ駆動型であるという点です。需要は顧客ではなく、顧客の車両によって形成されます。例えば、部品の需要を考える場合、交換ニーズ、たとえば劣化したブレーキの必要性を考えなければなりません。このニーズは特定の車両に結び付いており、需要を誘導します。特定部品の需要に対する時系列予測という従来の考え方は非常に不正確になりがちです。部品が期待に沿えば、互換性のある他の部品へも人々は乗り換えるのです。
キアラン・チャンドラー: 本当の課題は、車の故障回数が運転スタイルや気象条件などによりかなりランダムであることです。では、どうやってそれを予測するのでしょうか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: この業界の規模が救いです。部品は何百万もありますが、その一方で車両も何億台も存在します。たとえランダムであっても、多くの構造が存在します。車は年を重ね、走行するにつれて部品が多く必要となり、ほとんどの人の走行パターンは規則的なので、必要な部品の量は実際には安定しています。しかし、供給チェーンの観点からは、部品の互換性のために市場需要の予測が難しいのです。
キアラン・チャンドラー: これらの市場への新部品の導入速度は非常に遅いため、市場自体は比較的安定しています。例えば、常に新製品が登場するファッション業界と比べると、自動車業界は非常に安定しています。確かに、毎年新しい部品が市場に投入され、古い部品が消えますが、変化の速度は全体としてかなり遅いのです。
ジョアンネス・ヴェルモレル: しかし、部品の互換性効果により、ある部品から別の部品へ需要が完全に切り替わることがあり、市場が非常に安定し、競合間の価格差が僅かなため、供給チェーンの実務者としては、価格効果を反映した非常に大きな需要変動が観察されます。あなたが競合よりも少し安ければ需要は突然あなたに移り、逆に競合がより安くなると需要は競合側に戻るのです。したがって、市場全体は比較的安定してわずかに成長していても、価格効果とカニバリゼーション効果により、市場の変化ペースを大きく上回る変動が生じるのです。
キアラン・チャンドラー: では、ここで導入されるいくつかの課題について話しましょう。互換性があり、1つの部品を多くの車両で使用できるという事実は、生活を少し楽にしてくれるのではないでしょうか？
Joannes Vermorel: 確かに、サプライチェーンの最適化を目指す際には生活が楽になるはずです。しかし現実には、多くの場合そうはいきません。まず、私の知る限り、互換性をコア設計の一部として考慮しているサプライチェーン最適化システムは非常に少ないからです。その代わりに、以前のエピソードで議論したSKUなどの概念に焦点を当てていますが、これは必ずしも適切な見方ではありません。ですから、もしあなたが賢明で経験豊富な実務者としてガレージを運営しているなら、利用可能な広範な互換性を活かし、過剰在庫を抱えないようにする方法を心得ているはずです。もしある参照部品が不足しても、別の部品で代替できるのです。しかし、それには経験豊富な実務者が必要となります。大規模に運営する場合、企業用ソフトウェアに大きく依存しますが、もしそのソフトウェアがこの特定の視点に完全に対応していなければ、自動車業界の観点から見ると多少不合理なことをしてしまい、結果的に大量の在庫を抱えることになるのです。
Kieran Chandler: では、誰もその経験豊富な実務者の知識を最大限に活用して、この互換性が実際に存在すると示すデータベースを作成していないのですか？
Joannes Vermorel: はい、自動車部品の互換性データベースの構築に専念している企業は存在します。しかし、それ自体が非常に複雑なのです。まず、車を考える時の問題は、車には部品番号が付いていないという点です。そして今日の多くの西洋市場では、製造されるほとんどすべての車が、実際には注文時に選んだオプションの組み合わせという、ある意味でユニークな存在になっています。オプションは多数存在するため、結果としてほぼすべての車が一意なものになってしまうのです。とはいえ、車内の各部品やコンポーネントは数百万台単位で生産されるため、完全にユニークというわけではありませんが、最終的な組み合わせとしては一意といえます。
Kieran Chandler: 結局、車両は抽象化された存在になり、その抽象化は漏れがちになってしまうということですね。たとえば、工場では特定の日付によって使用される制動システムが変わることもあります。これは、とても柔軟な業界であるためです。もし制動システムの在庫切れが起これば、工場は数週間、競合他社の製品に切り替え、その後元の供給元に戻るかもしれません。つまり、工場から出た日によって、車両や機械的な互換性にバリエーションが生じる可能性があるのです。では、これにどう対処すればよいのでしょうか？ どのようにしてこれらの変化を追跡し、どの部品がどの車両に最も適しているかを判断できるのでしょうか？
Joannes Vermorel: まず、このタスクに文字通り専念している企業は存在します。しかし、その課題の一部は、情報が不完全である点にあります。もしあなたが自動車アフターマーケットの大手プレイヤーであれば、このデータを改善する一つの方法は、返品品を分析することです。特定の車両向けに特定の部品の必要性が表明され、その部品が返品される場合、何らかの改善すべき問題があると考えられます。問題は、あなたが本当にこの情報を有効活用する能力を持っているかどうかです。先ほども述べたように、車両を単なる車両番号で抽象化するのは漏れがあり、完璧には機能しません。もしシステム全体をこの抽象化に依存して構築してしまうと、現実とソフトウェアとの間にインピーダンス不整合が発生してしまうのです。
この問題は、部品に関しても、程度は低いものの当てはまります。自動車メーカーは、物理的には同じ部品であっても異なる部品番号を用いることで市場をセグメント化しようとします。これは、高価な車両向けに同じ部品をより高い価格で販売するためです。高級車を購入する人々は、部品に対するwillingness to payが高いからです。しかし、この戦略は複雑さを削減するというよりも、むしろ生み出し維持する結果となります。
Kieran Chandler: では、価格設定について少し話しましょう。特に高級車に対して、これらの部品の価格設定はどれほど重要なのでしょうか？
Joannes Vermorel: 自動車アフターマーケットにおける価格設定は非常に興味深いものです。まず、Valeo、Bordeaux、BendixなどのTier 1ブランドやその他の有名なOEMブランドといった、さまざまなブランド層があります。これらのブランドは通常、より高価で、比較的新しい車両を所有する人々にアピールします。なぜなら、信頼できるブランドの部品を使うことで、ある程度車両の価値を維持できると感じるからです。つまり、価格設定においては、顧客の支払い意欲と車両の評価額を考慮することが不可欠です。「このBosch製部品をこの価格で販売している。では、同じ部品を競合はいくらで販売しているのか？」といった比較は誤解を招きます。なぜなら、競合はBosch製部品ではなくValeo製部品を販売している場合もあり、一対一の比較ができないからです。しかし、現実には、顧客の目にはTier 1の部品が求められており、「私の車にはこの部品が必要だ。互換性があり、技術者が求めるブランド基準も満たす部品として、どの業者が最良のディールを提供できるか？」と判断されます。そして、別の業者との条件も比較されるものの、最終的に比較されるのは必ずしも同じ部品ではないのです。これが非常に複雑な状況を生み出しており、市場が非常にコスト志向であるため、小さな価格変動が需要や経済認識に大きな影響を及ぼす理由でもあります。理論上は「製品を少し安くすれば需要が少し増える」という単純な関係が成立するはずですが、実際には市場が非常にタイトに連動している場合、競合より少し安価であるだけで、市場のかなりの部分があなたに移行する可能性があるのです。つまり、その効果は完全に非線形なのです。
Kieran Chandler: なるほど、つまり消費者は基本的に早急に満たさなければならない最終的なニーズを持っており、漠然とした品質にしか興味を示さず、その品質さえ満たされれば購入に至るということですね。では、競合他社の動向を分析していない場合、実際にどれだけ積極的に価格を設定できるかを分析する方法はあるのでしょうか？
Joannes Vermorel: はい、ある程度は可能です。まず基本として、自社の価格を競合に合わせるということが挙げられます。もちろん、全商品でそれを行ってしまうと「どうやって差別化するのか」という疑問が生まれます。価格だけで競争するのは非常に困難です。特にeコマース分野では、多くの業者がサービス面での競争を展開しています。例えば、新しいフロントガラスが必要な場合、数日遅れても大きな問題にはならないことが多いです。なぜなら、車はそれでも走行可能だからです。しかし、トランスミッションや点火系といった重要な部品が必要な場合、その部品は極めて重要になり、車両が部品を受け取るまで動けなくなる可能性が高いのです。ですから、非常に信頼性の高い配送が必要となります。実際、自動車アフターマーケットのクライアントの中には、サービスの質を大幅に向上させることで他社と差別化を図ろうとする動きが強まっています。そして、例えば「来週末までに部品が届く」という確証を与えれば、部品に対して多少上乗せして支払う意欲がある人もいます。特に、自身の車両で複雑かつ先進的な機械部品の交換を行う場合、部品を来週末までに確実に入手したいと考えるのは当然です。もし週末までに届かなければ、その車は次の週末まで動かせないことになるのです。
Kieran Chandler: eコマースプレイヤーの登場で業界がどのように変化したかについて触れられていましたが、具体的にはどのような変化があったのでしょうか？
Joannes Vermorel: 市場は大きく変わりつつあります。自動車部品や一般消費者向けの非常に効率的なB2Cのeコマース流通プラットフォームを構築すると、同時にガレージ向けの非常に効率的な流通プラットフォームも手に入るのです。ガレージへのサービスと一般顧客へのサービスは、基本的には大差がありません。例えば、英国では5千から1万台のガレージが存在し、フランスでも同様の数字です。つまり、拠点数はハイパーマーケットのようにはならず、大型ハイパーマーケットが約500人の従業員を有するのに対し、平均的なガレージは数名程度の従業員しか抱えていません。たとえガレージへの納品が毎日行われたとしても、通常は数個の部品が届けられるだけで、トラック一杯分ではありません。面白いことに、ガレージへのサービスは一般顧客へのサービスと根本的には大きく異ならないのです。ですから、B2C市場で強力な物流能力を構築したeコマース企業は、従来のB2Bアフターマーケット分野でもますます競争力を持つようになっています。
Kieran Chandler: では、全体像から見ると、我々が学ぶべき主要な教訓は何でしょうか？ 車両の故障がランダムに見えるとしても、学ぶべきデータは十分に存在するということでしょうか？
Joannes Vermorel: その通りです。自動車アフターマーケットは巨大な産業であり、すべては数字に尽きます。車両数が非常に多いため、統計的には物事はうまく平均化されるのです。大きなポイントは、互換性の問題や価格への敏感さによって引き起こされる、非常に不規則で断続的な需要が観察できるということです。市場は予測困難な変動を示すことがありますが、特定のニーズが一定であるという考えに注目すれば、状況は単純化します。ここで統計的安定性が重要な役割を果たします。もし、大手プレイヤーが必要とする超ロングテール部品に着目すると、年間に数回しか販売されないケースも存在します。超ロングテールに対処するためには、需要予測と在庫リスクの管理が必要です。しかし、画期的な機会は、クライアントの車両の具体的なニーズを考慮したサプライチェーン最適化が実現できた場合に生まれます。そうすれば、価格や商慣行といった決定論的な要因に驚かされることなく、製品間の微妙な差異にもとづく需要のシフトに柔軟に対応できるのです。これらの製品がほぼ完全な代替品であるため、需要はある部品から別の部品へと容易に移行します。
Kieran Chandler: 素晴らしいですね！ さらに深堀りしていきましょう。ありがとう、ジョアネス。
Joannes Vermorel: どうもありがとうございます。
Kieran Chandler: 今週はこれで全部です。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。
