00:00:07 供給チェーンにおける微分可能プログラミングの潜在的な活用事例。
00:00:31 小売店や顧客の視点に微分可能プログラミングを適用する。
00:02:56 顧客行動のモデリングにおける微分可能プログラミングの革新的な特性。
00:06:05 倉庫業務への微分可能プログラミングの影響と将来需要の予測。
00:07:11 微分可能プログラミングを用いた倉庫出荷曲線の平滑化。
00:09:38 クライアントへのタイムリーなサービスの重要性と供給チェーンへの影響。
00:10:40 複雑な供給チェーンネットワークのモデリングにおける微分可能プログラミングの役割。
00:13:01 生産システムにおける品質管理と不完全性。
00:14:17 ファーマ業界の不確実性をモデリングするための微分可能プログラミングの応用。
00:16:00 希薄なデータ環境における微分可能プログラミングの利点。
00:17:41 ファーマ業界における微分可能プログラミング応用例としての特許満了。
00:19:57 微分可能プログラミングを通じた複雑性の受容と主要ビジネスドライバーへの対応。
00:21:59 ビジネス要求に基づくモデルにおける単純性と複雑性のバランス。
00:22:42 Lokadのプログラム的アプローチの進化としての微分可能プログラミング―クライアントへの利点と機会。
要約
このインタビューエピソードでは、ホストのKieran ChandlerとLokadの創設者Joannes Vermorelが、供給チェーン管理における微分可能プログラミングの応用と影響を探ります。従来の時系列モデルはカニバリゼーションや置換のモデリングに苦労するのに対し、微分可能プログラミングは顧客中心のアプローチを提供し、顧客の欲求とニーズを考慮してより良い意思決定を可能にします。このアプローチにより、より正確な需要予測、在庫管理、および倉庫最適化が実現し、微分可能プログラミングは複雑な多段階の課題に対応し生産上の不完全性も考慮するため、様々な業界に適用可能です。Vermorelは、微分可能プログラミングにより企業が機械学習モデルにドメイン知識を組み込むことができ、結果としてより正確で効率的かつ個別の問題に合わせたソリューションが得られると強調しています。
詳細な要約
このエピソードでは、微分可能プログラミングに関するインタビューシリーズの中で、ホストのKieran ChandlerとLokadの創設者Joannes Vermorelが、この技術を供給チェーン―特に小売店―に適用する際の潜在的な活用事例とその影響について議論しています。微分可能プログラミングは、従来の時系列アプローチでは対処しきれなかった様々な課題に対応することで、供給チェーン管理の改善に寄与する可能性があります。
供給チェーン管理における主要な課題の一つは、ラグジュアリー、ファストファッション、食品小売などで特に重要な、カニバリゼーションと置換のモデリングの難しさです。従来の時系列モデルはこれらの要因を考慮するのに苦労し、しばしば満足のできない応急措置的な解決策に頼ることになります。
微分可能プログラミングは、製品だけでなく顧客の視点に焦点を当てることで、これらの問題に新たなアプローチを提供します。これにより、供給チェーン管理者は顧客の欲求やニーズ、そして現在の品揃えや在庫状況を踏まえて顧客が選ぶ・選ばないという判断を考慮できるようになります。この顧客中心のアプローチは、小売環境をより正確かつ微妙に理解することにつながり、情報に基づいたより良い意思決定を可能にします。
微分可能プログラミングの革新的な点は、カタログ内の特定製品に対する顧客の親和性をモデリングできることにあります。この手続き的プロセスを通じて、供給チェーン管理者は新規性が顧客の購買行動に与える影響や、リピーターが同一製品を再購入しにくいという事実など、様々な要因を考慮することが可能となります。これらの洞察は、需要予測や在庫管理をより正確に行うための基盤となります。
例えば、書店において、一度本を購入した顧客が次回来店時に同じタイトルを再度購入する可能性は極めて低いです。従来の時系列モデルはこの行動を捉えるのが困難ですが、微分可能プログラミングは個々の購買決定を直接モデリングすることができ、これにより顧客需要や製品のライフサイクルをより正確に理解することが可能になります。
微分可能プログラミングは、例えば新規性に影響される定期的に店舗を訪れる顧客など、その行動をモデリングすることを可能にします。このアプローチは、新製品の人気がどの程度になり、いつ需要が低下するのかを予測するのに役立ちます。間接的な方法に頼る従来の時系列モデルとは異なり、微分可能プログラミングはより直接的かつ正確な解決策を提供します。
Vermorelは、微分可能プログラミングが販売時点における顧客行動のより正確なモデリングを可能にすると説明します。従来の統計モデルは、顧客行動に関する基本的な洞察すら取り入れるのが難しく、ゼロから全てを学習する必要がありました。一方、微分可能プログラミングは、店舗で何が起こっているかをより直接的に理解でき、機械学習モデルにも容易に統合可能です。
倉庫業務においては、微分可能プログラミングが製品の流れの最適化と平滑化に寄与します。倉庫はしばしば入出力の容量問題に直面しており、出荷スケジュールに微調整を加えて出荷の衝突を避け、一時的なスタッフの必要性を減らすことが理想的です。従来の最適化手法は、学習と最適化の両面を同時に要求されるため、この問題への対処が難しかったのですが、微分可能プログラミングはこのプロセスに関与する膨大な数の変数を扱うことができ、数百万のSKUの出荷最適化や微妙な相互作用の効果にも対応可能です。
製造レベルにおいては、微分可能プログラミングが複雑な多段階の課題に対処するのに寄与します。従来のアプローチは、供給チェーン内の特定のノードに焦点を合わせ、特定製品の高いサービスレベルを目指すものでした。しかし、Vermorelは、真に重要なのは完成品が顧客に届くかどうかであり、中間工程の多くは意味をなさないと主張します。微分可能プログラミングは、供給チェーン内の部品やアセンブリの複雑なネットワークをより正確にモデリングすることで、最終的に顧客への迅速かつ適切なサービスにつながります。
さらに、微分可能プログラミングは、品質管理の問題など、生産システムの不完全性を考慮するのにも役立ちます。先進医薬品の製造など、生体が関与するファーマ業界では、生物学的プロセスにより生産バッチが失われることがあります。微分可能プログラミングはこれらの損失を考慮し、全体の生産プロセスの最適化に寄与します。
Vermorelは、ファーマ業界がそのプロセスの性質上、高いレベルの不確実性に直面していると説明します。例えば、培養バッチに問題が発生した場合、全バッチが失われる可能性が高く、これは自動車業界で品質管理においてごく一部の部品のみが不良となる場合とは異なります。従来の機械学習モデルは、十分な関連履歴データがないため、このレベルの不確実性に対処するのが困難でした。
微分可能プログラミングは、企業が自社のドメイン知識を機械学習モデルに直接組み込むことを可能にする代替手段を提供します。Vermorelは、微分可能プログラミングは単に大量のデータをAIシステムに投入するのではなく、希薄で貴重なデータを最大限に活用することにあると強調します。例えば、ファーマ業界では、特許満了が薬価に及ぼす影響はよく知られた現象です。微分可能プログラミングはこの知識をモデルに組み込むことで、予測精度と効率を向上させます。
微分可能プログラミングの多様性は、各業界が抱える固有の課題に柔軟に対応できることを示しています。Vermorelは、車両部品と特定車種との互換性が重要な自動車アフターマーケットの例を挙げ、単純なモデルでこの側面を無視すると最適ではない結果を招く可能性がある一方で、微分可能プログラミングはこれらの重要なビジネスドライバーを捉えるのに役立つと述べています。
微分可能プログラミングの複雑さにもかかわらず、Vermorelは企業がこの技術を積極的に取り入れるべきだと主張します。より単純なモデルでも機能する場合がありますが、それは精度やビジネスの深い理解を犠牲にすることが多いです。微分可能プログラミングは、特定の問題や状況に合わせたよりカスタマイズされたアプローチを可能にします。 Differentiable programming represents an evolution of Lokad’s programmatic approach to supply chain optimization. It enables companies to incorporate their domain knowledge into their machine learning models, leading to leaner execution and improved performance in terms of accuracy. Differentiable programming offers businesses the opportunity to revisit existing problems and develop scalable solutions that better address their unique challenges. 微分可能プログラミングは、Lokadの供給チェーン最適化に対するプログラム的アプローチの進化を示しています。これにより企業は、自社のドメイン知識を機械学習モデルに組み込むことが可能となり、実行の効率化と精度の向上が実現されます。微分可能プログラミングは、企業が既存の問題を再検討し、固有の課題により適したスケーラブルな解決策を開発する機会を提供します。
完全なトランスクリプト
Kieran Chandler: 今日は、短いシリーズを締めくくるにあたり、この技術を供給チェーンに適用した際の潜在的な活用事例と、その広範な影響についてもう少し詳しく見ていきたいと思います。では、Joannes、微分可能プログラミングを活用することで、どのような問題の解決が期待できるでしょうか？まずは、顧客との接点となる小売店の例から始めましょう。
Joannes Vermorel: 現在、供給チェーンで行われるほとんどのことは、製品ごとの時系列という視点で進められており、単位販売数や購入される需要、店舗の種類に応じたサービスなどが観察されています。もちろん、航空宇宙関連の店舗とファストファッションの店舗は同じではありませんが、いずれも製品ごとの時系列という観点です。この視点の問題点は、例えばラグジュアリー、ファストファッション、あるいは食品小売において顕著なカニバリゼーションや置換のモデリングが非常に困難である点にあります。多くの場合、これらの現象はほとんど存在しないか、非常に限定的です。微分可能プログラミングは、顧客の視点から直接この問題に取り組む手法を提供し、「私の店舗に来る顧客は、それぞれ欲求やニーズを持っており、現在の品揃えと在庫状況を踏まえて、商品を選ぶか選ばないかが決まる」というアプローチを可能にします。これは非常に興味深い点で、微分可能プログラミングを通じて、店舗にリストアップされた製品の時系列レベルではなく、顧客の視点で業務を展開することができるのです。従来の時系列的視点では、カニバリゼーションや置換が発生した際に数値モデルに応急処置的な補正を施すに留まり、満足のいくものにはなりませんでした。結局、応急処置に過ぎないのです。
Kieran Chandler: では、これまでのエピソードで議論した内容を振り返りましょう。ここで言及された、このすべてを可能にする画期的な特性とは何でしょうか？
Joannes Vermorel: 微分可能プログラミングのアプローチでは、顧客がカタログ内の任意の製品に対して特定の親和性を持っているという事実を、文字通りモデリングすることが可能になります。そしてそのための手続き的プロセスを構築できるのです。例えば、私の店舗に再来店する顧客がいて、その顧客が新規性に惹かれているとしましょう。一度本を買いに来た顧客は、定義上、次回来店時に同じ本を再購入することはなく、別のタイトルを購入するはずです。古典的な時系列の視点では、月に一度書店を訪れるリピーターが同じ製品を再購入しないという基本的な事実を考慮するのはほぼ不可能です。したがって、もし本の需要が急増したとしても、常連顧客全員がこの新しい人気本を購入すると、定義上、再来店時には再び購入しないため、需要はすぐに消えてしまう可能性が高いのです。もちろん、ライフサイクル効果を利用して、新製品の導入時に急増し、その後徐々に需要が減少するという時系列モデルでモデリングすることも可能ですが、これは非常に間接的な手法に過ぎません。より直接的なアプローチは、異なる
Kieran Chandler: あなたのソフトウェアは、従来では不可能だったほど直接的に店舗内の状況を正確にモデリングできるようにしています。これが統計モデルが供給チェーン最適化で使われる方法をどのように変えるのか、説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 微分可能プログラミングを用いることで、統計モデルに顧客行動に関する基本的な洞察を注入することが容易になります。つまり、これまで全くのゼロからビジネスに関する知見なしに学習させなければならなかったモデルが、その負担を軽減できるのです。
Kieran Chandler: 微分可能プログラミングは、供給チェーンの倉庫業務にどのように役立つのでしょうか？主に将来需要の予測に関するものですか？
Joannes Vermorel: 微分可能なプログラミングは、出荷の流れの平滑化など、倉庫レベルでの課題解決にも役立ちます。倉庫ではしばしば入出力の容量問題に直面しますが、その解決策の一つは、出荷が衝突しないように、また物流プラットフォームへの圧力を軽減するために、出荷を賢く組織することです。出荷スケジュールに小さな調整を加えることで、運用はよりスムーズになり、管理がしやすく、コストも低減され、臨時労働力の必要性や伴う運用の複雑さが減少します。
Kieran Chandler: 既存の技術でこのレベルの最適化を達成するのは困難でしたか？
Joannes Vermorel: 既存の手法では、学習と最適化を組み合わせるのは困難でした。何千もの製品と何百もの顧客がいる場合、最適化すべき変数は数百万に及び、従来の最適化手法ではこの複雑さに対応できません。微分可能なプログラミングは、例えば在庫切れに近い店舗へより多くの製品を出荷する必要があるといった微妙な相互作用がある場合でも、より優れた最適化を実現します。在庫切れの状況でも対応できるのです。
Kieran Chandler: 決定事項と予測との間にフィードバックループが存在しており、従来のアプローチでもこの種の最適化は可能でしたが、ステージごとの分析が必要で非常に面倒でした。根本的に、システム内の全てのフィードバックループを考慮することは非常に困難でした。では、そのサプライチェーンの最終段階、つまり製造レベルに目を向けたとき、微分可能なプログラミングはこれらの多段階の課題にどのように役立つのでしょうか？
Joannes Vermorel: 複数段階の最適化においてはこの問題はさらに鮮明になります。各ノードで起こるほとんどのことは、一種の副産物であり、それ自体は重要ではありません。完成品となる複雑な部品・アセンブリのネットワーク中のランダムな場所での在庫状況は気にしません。重要なのは、最終的に顧客に時間通りにサービスを提供しているかどうかという点だけなのです。
中間段階で起こる複雑な依存関係のグラフ、たとえば部品表によって生成されるグラフは、本質的には無関係なものです。それは、プロセスの最終段階で顧客にサービスを提供しているかどうかという観点からのみ重要な副産物に過ぎません。
ちなみに、これは数週間前に私がDDMRPを批判した点に戻ります。このグラフにバイナリ評価スキームを適用し、特定のノードで高いサービスレベルを実現したいと示しても、もし顧客がその製品を購入していなければ、その製品の高いサービスレベルは意味を持ちません。顧客が本当に求めているのは、あなたが販売する完成品が入手可能かどうかだけです。
Joannes Vermorel: 微分可能なプログラミングは、このネットワーク内で何が起こっているのかをはるかに正確にモデル化するのに役立ちます。ある工程では所要時間が確率的であったり、またある工程ではフローの一部が品質検査を通過しなかったりするかもしれません。当然、完璧なサプライチェーンであれば、品質管理は100%で、供給すべき100個の品目があれば、機械加工の後には100個の完成品が出てくるはずです。しかし、実際には品質検査があり、生産システムは完璧ではないため、数量の一部を失う可能性があります。
Joannes Vermorel: 例えば、製薬業界では高度な生物学的プロセスを用いる場合、より進化した薬品を生産するための細胞培養により、一ロットの生産が失われることがあります。何十年にもわたる努力にもかかわらず、抽出して自社の薬の一部とする化学物質を生産する生物体では、完全に100%信頼できるプロセスを構築するのは非常に難しいのです。これは自動車業界の機械加工とは異なります。
Kieran Chandler: では、完全に決定論的ではない結果をモデル化するという考え方がここで作用するのでしょうか？
Joannes Vermorel: そうです。しかし、同時に、発生し得る問題の種類について非常に具体的な洞察が得られる点も重要です。例えば、製薬業界では、何か問題が発生すると、工場内の全ての培養ロットを失う可能性が高いのです。これは、自動車業界の機械加工で、1万個中1個が品質検査に落ちるという状況とは全く異なります。製薬業界で特定の化学物質を生成する培養がある場合、問題が発生すれば全ロットが失われるかもしれません。
Kieran Chandler: それは不確実性の性質を全く変えてしまいますし、データから学習しようとすることも可能ですが、関連する20年分のデータが揃っていない場合、非常に困難になります。つまり、本来表現すべきビジネスの物理的現実という洞察を、直接モデルに反映させたいのに、それができずに問題を余計に難しくしているのです。確率的アプローチは非常に有効ですが、私が言いたいのは、ネットワークについて多くを知っているからこそ、期待される特定の不確実性へと機械学習アルゴリズムを直接誘導できるように、学習すべき問題をフレーミングする、微分可能なプログラミングのようなアプローチはどうかということです。そして、それは画期的な効果をもたらし、非常に効率的になるために必要なデータ量が大幅に少なくて済むようになります。
Joannes Vermorel: 全くその通りです。本当の価値はプログラミングという考え方にあります。データをただ投入して学習させるAIとは異なり、むしろその逆です。データは乏しく、非常に正確でありたいとするので、持っているデータを最大限に活用する必要があるのです。これは、Googleが10億のウェブページを解析するのとは異なり、無限のデータがあるわけではないのです。データは限られており、不規則なものもありますが、それだけに非常に貴重です。ですから、持っているデータを最大限に活かす必要があります。例えば、製薬業界に話を戻して、非常に洞察に満ちた戦略的な予測を立てる場合、特許の満了に関する問題全体が関わってきます。
Joannes Vermorel: 特許の満了が大手製薬会社を動かしています。あなたは特許を持つ薬という製品を持っており、特許が切れると、競合他社がより低価格で市場に参入し、競争を仕掛け、結果的にあなたも価格を下げざるを得なくなり、利益率が大幅に低下するリスクがあります。この特許満了の問題は、製薬業界に精通している者であれば誰でも明白であり、何十年にもわたって大手製薬会社のイノベーションと活動を牽引してきました。もし、機械学習アルゴリズムがこの特許満了のメカニズムを独自に再発見すると期待するのであれば、それは少々非常識です。対照的に、微分可能なプログラミングは、サプライチェーン・サイエンティストのためのツールのようなもので、「特許満了の問題はあるが、競合他社が価格競争を仕掛けてくる可能性がどれほどか、また、もし競合他社が参入して固定費が変わらない状態で販売量を維持しなければならなくなった場合に、我々にどのような影響が出るのか」という点を明確にするのです。
もし生産能力を同じに維持すれば、生産量に依存しない多くの固定費が存在するため、競合他社が市場に参入すると、利益率への影響が全く非線形になる可能性があります。ですから、あなたの指摘は正しいのです。つまり、各業界固有の重要な洞察を、機械学習モデルにプログラミングして反映させることが肝要なのです。
Kieran Chandler: そして、多くの人が微分可能なプログラミングに対して抱く問題は、その一部が非常に複雑であるという点です。私たちは、場合によってはナッツを割るのにハンマーを使っているのではなく、もっと単純な手法を使うことはできないのでしょうか？
Joannes Vermorel: もっと単純な手法を使うことは常に可能ですが、複雑なサプライチェーンを運営している場合、本当に自社のビジネスの複雑性を無視してよいのでしょうか？ 例えば、eコマースプラットフォームで自動車部品を販売し、自動車所有者にサービスを提供している場合を考えてみてください…
Kieran Chandler: 自動車と部品との機械的な互換性といった問題を、本当に無視できるのでしょうか？ 実際、あなたのウェブサイトで自動車部品を購入しに来るのは、その人々ではなく、その車両なのです。つまり、車両がそれら部品の究極の顧客であり、需要の核心には機械的互換性の問題が存在します。もし、すべての部品が特定の車両と機械的に互換性があるとすれば、それはあなたのビジネスにとって極めて重要な側面です。私が言いたいのは、これこそ受け入れるべき例であり、ビジネスの核心だからです。自動車アフターマーケットを考える際に、部品と車両の互換性という極めて重要な課題を無視する単純なアプローチは機能するかもしれませんが、その場合、ビジネス的には非常に粗野な結果を招く可能性があります。
Joannes Vermorel: 要するに、単に派手な技術を使うために派手な技術を使ってはいけないということです。ビジネスの主要な推進力を無視するような技術を用いれば、どんなモデルであっても非常に単純なものになってしまい、そのような数値的な解決策が実際のビジネス上の問題を解決するとは期待できないのです。私の主張は、できるだけシンプルであるべきですが、ビジネスが実際に要求する以上に単純であってはならないということです。
Kieran Chandler: さて、結論に移ると、以前のLokadでは非常にプログラム的なアプローチを採っていました。微分可能なプログラミングは、どのような大きな変化をもたらし、企業はどのようにそれを活用すべきなのでしょうか？
Joannes Vermorel: 微分可能なプログラミングは、長年Lokadの原動力となってきたプログラム的アプローチの延長線上にあるものです。今やそのプログラム的アプローチが我々の機械学習技術の核心に組み込まれています。以前はビッグデータ処理のための仕組みを備えたビッグデータプラットフォームの核として、単純なフィルタリング、集約、前処理、データ清掃などを行っていましたが、それですでに完全にプログラム的でした。しかし、機械学習の核心はやや硬直していました。ディープラーニングにより、前世代よりもはるかに柔軟になりましたが、これは新たな段階となります。クライアントにとっては、過去に応急処置的に対応していた多くの問題や状況を見直す機会となるでしょう。柔軟な仕組みがなければ、巧妙なトリックで応急処置的に対処することになり、自然なスケーラビリティは期待できません。それらは多少粗野で、ビジネスの洞察を最適でない方法で近似してしまうのです。ここでは、それを見直し、実行面ではよりスリムに、また誤差をユーロやドルで換算した際の精度面でもより高いパフォーマンスを発揮する方法で、ほぼ同じことを行う機会があるのです。
Kieran Chandler: 素晴らしいです。本日はお時間をいただきありがとうございました。これにて微分可能なプログラミングに関するミニシリーズは終了です。来週は新たなトピックのエピソードで戻って参りますので、それまでご視聴ありがとうございました。さようなら。
