00:00:08 価格と計画の別々のエンティティの問題。
00:01:02 価格設定と予測に対する従来のソフトウェア企業とそのアプローチ。
00:03:24 価格設定と予測技術の偶発的な収束。
00:05:46 収束の出発点としてのデータ統合。
00:07:33 メタ問題への対処と価格設定と計画の両方への適用。
00:09:20 深層学習と予測需要モデルの突破口。
00:11:22 異なる産業における計画と価格設定モデルの収束。
00:13:36 計画と価格設定の両方を担当するチームを持つことの利点。
00:15:00 在庫の可用性に基づく動的価格設定におけるAmazonの成功したアプローチ。
00:16:01 電子商取引における価格最適化へのシフトについての議論。
00:17:03 価格設定と計画ソリューションの偶発的な開発と収束。
00:19:01 従来のソフトウェア企業が価格設定と計画を統一する際の課題。
00:21:20 価格設定と計画を最初から統一する新しい企業の台頭。
00:22:37 AmazonやAlibabaのように価格設定と計画を統一する企業の市場支配力。
概要
Kieran ChandlerがLokadの創設者であるJoannes Vermorelに、価格設定と需要計画の統合の重要性についてインタビューします。従来、これらの側面は別々に取り扱われ、データの隔離とコミュニケーションの不足が生じていました。Lokadは、価格設定と計画が類似のデータソースと数値レシピを共有していることを発見し、ドメイン固有のプログラミング言語であるEnvisionの開発につながりました。共有データの保存と処理を活用することで、Lokadはより洗練されたモデルを作成し、価格設定と時間効果を組み込みました。Vermorelは、成功する企業は価格設定と計画を統一する必要があり、これらはほとんどの産業にとって重要な相互関連する側面であると考えています。
詳細な概要
ホストのKieran ChandlerとLokadの創設者であるJoannes Vermorelは、供給チェーンの最適化における価格設定と需要計画の統合の重要性について議論しています。歴史的には、価格設定と計画は別々のエンティティとして扱われ、部門間のデータの隔離とコミュニケーションの欠如が生じていました。この会話は、ソフトウェアがこれらのタスクを同時に対処するのにどのように役立つか、なぜ業界がそれらを相互に関連する2つの側面と見なすべきかについて展開されています。
Vermorelは、将来の需要を予測することが顧客に効果的にサービスを提供するために重要であると説明しています。企業は需要に応じて製品を事前に生産または調達する必要がありますが、即時生産はまだ可能ではありません。ただし、需要は価格に強く影響を受けます。製品が高すぎる場合、需要は低くなりますが、競争力のある価格は大きな需要を引き起こす可能性があります。
Lokadが設立された当時、ソフトウェア業界は2つの派閥に分かれていました。需要予測に焦点を当てた予測会社と、予測と計画を無視した価格最適化会社です。Lokadの最初の5年間、価格と価格設定の概念は彼らの焦点から欠落しており、会社は主に予測に取り組んでいました。同様に、価格最適化会社も予測と計画をその範囲の一部とは見なしていませんでした。
Vermorelは、需要と価格が深く関連していることを強調しています。企業は需要を予測するだけでなく、製品を適切に価格設定する必要があります。歴史的には、組織は価格設定と需要計画を別々に保持し、価格鍛造や販売キャストなどのツールを利用していました。しかし、ある時点で、Lokadはこれらの2つの側面を統合することを決定しました。
価格設定と需要計画を統合する決定は、特定の確立された慣行が全体的なマインドセットに根付いてしまい、人々がそれらの間の関連性を見落とすことがあるという認識から生まれました。これらの2つの側面を統合することで、Lokadは価格設定と需要計画の相互依存関係に対処することで、サプライチェーンの最適化を改善しようとしています。
最初に、Lokadは予測のためのSalescastと価格設定のためのPriceforgeという2つの別々の製品を開発しました。これらの2つのアプリは、販売履歴や製品カタログなどの共通のデータソース、およびDRP、WMS、電子商取引プラットフォームからの同じトランザクションデータなど、類似のデータソースを使用していることに気付いたため、これらを統合することを決定しました。データの保存と処理のための統一されたアーキテクチャを作成することを決定しましたが、この段階では、価格設定と販売予測の間の深い関連性にはまだ気付いていませんでした。
2つのソリューションの収束の最初の段階は、偶然に起こりました。会社は、価格設定と販売予測の数値レシピが類似していることに気付き、サプライチェーンの予測最適化のためのドメイン固有のプログラミング言語の開発に取り組み始めました。これが価格設定側で始まったEnvisionの開発につながりました。
当時のLokadは、計画よりも価格設定についてはあまり詳しくありませんでしたので、数値レシピをより速く、より信頼性の高いものにする方法を開発するというメタ問題に取り組むことにしました。新しい数値レシピの市場投入時間と信頼性を向上させることによって、価格設定の領域で成功することができると期待していました。これらの技術を試行錯誤する中で、価格設定に使用しているプログラム的なアプローチが計画側でも意味を持つことに気付きました。この認識により、価格設定と計画の両方が同じデータ処理レイヤーとプログラミング言語を共有する第2の収束度が生まれました。
ただし、ソリューションはまだ別々に実行されており、Lokadが最初のブレークスルーを遂げたのは深層学習の時代でした。より高度な予測需要モデルを組み込むことで、価格と時間の効果を統合することが、両方のドメインに対してより洗練されたモデルにつながることがわかりました。たとえば、製品の支払い意欲は季節的なものである場合、価格設定と販売予測モデルの両方にこれらの要素を組み込むことが合理的でした。
Lokadが価格設定と販売予測を組み合わせる旅は、両方のソリューションが類似のデータソースを共有していることを観察することから始まり、収束のいくつかの段階を経て進化しました。共有データの保存と処理、および統一されたプログラミング言語を活用することで、Lokadは価格設定と時間の効果を組み込んだより洗練されたモデルを作成することに成功しました。インタビューのこの部分では結論は提供されていませんが、サプライチェーンの最適化へのアプローチを開発し、洗練させるためにLokadが経験した反復的なプロセスを強調しています。
Vermorelは、支払い意欲が季節的であることに気付き、これがサプライチェーンの最適化へのアプローチに影響を与えることにLokadが気付き始めたことを共有しています。モデルを作業する中で、価格の次元がより重要になっていることに気付きました。これは特にファッションなどの産業では、価格がコレクションの最後に在庫を処分するためのレバレッジとして使用されるためです。モデルの作業を続ける中で、計画と価格の問題が収束していることがわかり、最終的には両方の問題に対応できる単一のモデルを開発することにつながりました。
このアプローチが最も適用される産業について尋ねられた際、Vermorelは価格設定がほとんどの産業で重要であると説明しています。なぜなら、価格設定は利益率の有無の違いをもたらすからです。計画と価格設定はしばしば絡み合っており、需要の不足と支払い意欲の間には密接な関係があります。異なる産業は問題に対して独自の視点を持っていますが、根本的にはこれらの2つの問題はほぼ常に関連しています。
しかし、市場の大部分は、統合された価格設定または計画に焦点を当てたソフトウェアを提供しているわけではなく、統一された解決策が存在しないためだとVermorelは説明しています。Lokadは価格設定と計画を統一するアプローチを偶然にも見つけ出しました。両方の問題に対するモデルが多くの共通要素を共有していることに気付いたからです。モデルの開発を続ける中で、彼らは両方の問題に同時に取り組む必要があると認識しました。
ソフトウェア企業が連携して統合された解決策を提供する可能性について尋ねられた際、Vermorelは伝統的な方法とは異なる価格設定と計画を統一するための技術が必要であるため、懐疑的な考えを示しています。代わりに、彼は新しい企業が最初から両方の問題に取り組むための洞察を活用することで登場すると予測しています。
Vermorelは、価格設定と計画を統一することに成功した企業は市場支配力を獲得することができると強調しています。彼はAmazonとAlibabaを例に挙げ、基本を正しく押さえているために引き続き市場シェアを獲得している企業だと述べています。彼の結論は、ビジネスは価格設定と計画の両方に対応する解決策を受け入れるべきであり、これらの2つの側面は切り離せない関係にあるということです。
フルトランスクリプト
Kieran Chandler: 今日のLokad TVでは、ソフトウェアがこれらのタスクを同時に処理する方法と、なぜ業界がそれらを同じコインの2つの側面と見なすべきかについて話し合います。では、ジョアネスさん、以前は価格設定について少し話しましたが、今日のアングルは何ですか？
Joannes Vermorel: アングルは需要について考えると、明らかにクライアントに対応するためには、将来の需要を予測して、事前に生産または調達する必要があります。まだ3Dプリントで即座に需要に応じて物を作ることはできません。しかし、需要は価格に強く影響を受けます。あまりにも高価なものは需要がなくなり、競争力のある価格のものは大規模な需要を生むことができます。
しかし、Lokadを始めた当初、ソフトウェア企業には明らかに2つの派閥がありました。需要を分析する問題を予測的な視点から取り組んだ予測会社（Lokadもその1つでした）と、価格設定さえ存在しなかった伝統的な予測会社がありました。価格は存在しなかったのです。Lokadの最初の5年間ほど、価格と価格設定の概念自体が存在しませんでした。ロードマップにも含まれていませんでした。どこにもありませんでした。もちろん、価格は見えるものだとは誰もが知っていましたが、特定のつながりはありませんでした。そして、価格最適化に取り組んでいる他の企業もありましたが、彼らの視点からは予測と計画は存在しませんでした。それは風向き予報をニュースで見るようなものでした。しかし、私が予測側にいたように、価格設定について起こっていることを完全に無視していました。ソフトウェア価格設定企業は、予測が何であるかを完全に無視していました。それにもかかわらず、考えてみれば、需要にとっては深く関連しています。需要は非常に重要です。予測する必要がありますが、適切に価格を設定する必要もあります。
Kieran Chandler: そうですね。歴史的には、SalescastとPriceForgeの2つのエンティティを完全に分離していましたが、ある時点で統合されました。なぜそれらを統合することにしたのですか？
Joannes Vermorel: それは非常に興味深いです。時代全体の考え方に非常に確立されたものがある場合、それを見ることさえできないことがあります。そして、Lokadが価格設定の問題に取り組み始めたとき、私たちは実際に価格設定のミッションを持っていました。私はそれを完全に別のものと考えていました。つまり、Salescastという1つの製品があり、それは基本的にLokadの予測の一部であり、完全に異なる別の製品であるPriceForgeがありました。
Kieran Chandler: そして、私たちはこれら2つのものを別々に販売していました。実際には、それぞれの技術も完全に別々でした。データ分析の観点から、それらを組み合わせるのはどれくらい簡単でしたか？
Joannes Vermorel: それが奇妙なことです。私たちはこれら2つのアプリを一緒に持ち込んだのですが、それは「ああ、私たちが解決しているのは同じ問題であり、それも2回解決している」と思ったからではありませんでした。いいえ、それは非常に賢いことでしたが、いいえ、私たちは非常に愚かなことをしました。私たちは「このアプリは販売履歴を使用しています、このアプリも販売履歴を使用しています。このアプリは価格のカタログが必要です、このアプリもカタログが必要です。価格は使用しませんが、ほぼ同じものです、カタログです。」と言いました。そして、私たちはデータを見ていて、価格分析や計画分析に必要なデータは、基本的に同じソースから来ているトランザクションデータでした：ERP、WMS、eコマースプラットフォームなど。ですので、私たちはアーキテクチャを共有化し、データの保存とデータ処理のために同じベースレイヤーを持つことにしました。なぜなら、それは同じデータだったからです。しかし、当時、私たちはまだそれが文字通り同じコインの2つの側面であることを概念的に理解し始めていませんでした。
Kieran Chandler: ですから、データの統合と、それら2つのデータセットを同じ場所に持つことが始まりでした。しかし、価格設定と販売の面でソリューションが収束し始めたのはいつですか？
Joannes Vermorel: 私たちは徐々に、数値的なレシピが同じようなものであることに気付き始めました。これは当惑することでした。Lokadが現在のEnvisionであり、サプライチェーンの予測最適化に特化したドメイン固有のプログラミング言語であることは、価格設定の側面から始まりました。当時、価格設定は私たちにとって非常に新しいものであり、どのように取り組むか本当にわかりませんでした。ですので、価格設定の問題を解決する代わりに、「私たちはそれにどのようにアプローチすればいいのか本当にわからないので、数値的なレシピをより速く、信頼性の高い方法で提供するためのメタ問題を解決することにします。」と言いました。まだレシピは知りませんでしたが、まだ市場に存在しない新しい数値的なレシピを提供するまでにかかる時間、そしてこのものを信頼性を持って本番で実行するまでにかかる時間を改善できれば、それで十分だったのです。その考え方は「私たちはそれを価格設定のために行うつもりです。当時、私は計画については価格設定よりもずっと少ないことを知っていました。」となりました。それにもかかわらず、私たちは調整を始めたとき、文字通り同じデータセットを扱っており、「ああ、これは非常に興味深いです。価格設定側でやっていることは、かなり意味がある」と気付きました。
Kieran Chandler: サプライチェーンの計画部分は、一連の偶発的な事故で構成されているため、かなりの課題です。一部の企業は1つのERPを持っているかもしれませんし、一部は2つ持っているかもしれませんし、一部は国ごとに1つ持っているかもしれません。時にはeコマースプラットフォームが統合されていることもありますし、別々になっていることもありますし、WMSがあることもあります。非常に多様です。私たちは、価格設定段階と計画段階の両方に完全に特注のプログラム的アプローチが必要だと気付きました。これにより、データとデータの解析層に同じベースレイヤーを持つことができました。しかし、実際にはどれくらいうまく機能していますか？それはあくまでおおよその近似値ですか？
Joannes Vermorel: システムの改善には時間がかかりました。最初に、データレイヤーを共有化しました。同じデータソースを扱っていたためです。また、データの解析アプローチも共有化しました。両方の側面がプログラム的である必要があることに気付きました。そして、異なる数値レシピのセットがありました。最初のブレークスルーは、ディープラーニング時代から生まれました。そこで、より高度な需要モデルを試してみました。計画の側面では、洗練されたモデルを作りたい場合、価格を統合する必要があります。価格設定の側面では、季節性などの時間効果を統合する必要があります。
たとえば、ビーチタオルの支払い意思は、夏の終わりよりも春の終わりの方が高くなります。なぜなら、シーズンの初めにタオルを購入すると、夏全体に楽しむことができるからです。逆に、夏の終わりに購入すると、製品の使用ははるかに制限されます。支払い意思は実際に季節的であることに気付きました。そして、計画の側面では、より高度なモデルでは価格の次元がますます重要になっていました。たとえば、ファッションでは、価格をレバレッジとして使用して、コレクションの最後に在庫を完全に処分することを目指します。
したがって、これらの収束を見ました。そして、その中間には需要の予測モデルがありました。これらのモデルは本当に収束していることに気付きました。そして、差分可能プログラミング時代にループが閉じられました。
Kieran Chandler: このソリューションは、ファッション業界に最も適用されるものですか？なぜなら、航空業界では価格が秒単位で変動し、他の業界では価格が何年も変わっていない場合もあります。
Joannes Vermorel: このソリューションは文字通りどこにでも適用できます。何かを販売する際に価格は非常に重要であり、利益なしと大量の利益の違いを生み出します。計画では希少性に対処しており、価格では意思に対処しています。この2つは実際に完全に絡み合っています。需要をより予測することができれば、より低価格でより多くの製品を生産し、より良い利益を得て競合他社に対して価格で競争することができます。非常に高い価格を設定する場合、希少性を利用して製品をさらに魅力的にすることができます。これは、高級ブランドが行っていることです。彼らは価格を時間とともに上昇させ、希少性のアイデアに基づいてプレイします。すべての業界は、計画の側面と価格の側面の問題に対してかなり独自の視点を持っていますが、それらの2つの問題が本質的に絡み合っているという事実はほぼ常に真実です。
Kieran Chandler: したがって、最良の結果を得るためには、計画チームと価格設定チームが非常に密接に連携する必要がありますか？
Joannes Vermorel: それには異議を唱えます。最初の視点は、なぜ計画チームと価格設定チームを持つ必要があるのか、というものでした。なぜ2つも必要なのでしょうか？それは最初に別々のソフトウェアを持つのと同じ問題です。同じ問題をただ2つの視点から見ているだけです。1つのチームであるべきです。
Kieran Chandler: 1つのチームでうまく機能していると見られる企業はありますか？
Joannes Vermorel: はい、典型的な例があります。Amazonです。彼らは非常に賢く、考えれば非常に明らかなことをしています。たとえば、在庫が不足している場合、価格を引き上げます。ストックアウトに急ぐ必要はありません。価格は在庫を最大限に活用するために需要を形成する手段です。それを実際に見ることができます。
Kieran Chandler: アマゾンはクリスマス前に売っているおもちゃでそれをやりました。私の10歳の娘はLEGOのおもちゃの大ファンで、アマゾンを見ると、在庫が少なくなると数時間ごとに特定のLEGOの箱の価格が実際に上がります。在庫が不足しているときに価格を膨らませる基本的なヒューリスティックスを持っていると確信しています。それはまさに常識ですが、非常に明白ではありません。おそらく公開観察だけで、在庫の可用性（予測）と価格最適化を絡めたアルゴリズムを持っていると思います。
Joannes Vermorel: しかし、地元の顧客基盤から見ると、他の非常に賢く、テクノロジー志向の強い電子商取引企業もすでにそれをやっていますので、アマゾンだけではありません。アマゾンのサプライチェーンにおける最大の競争相手も同様にそれをやっています。
Kieran Chandler: では、これが良い方法なのに、なぜ市場の大多数は価格に特化したソフトウェアか計画に特化したソフトウェアだけを提供しているのでしょうか？
Joannes Vermorel: 問題が解決されるまで、解決策は存在しません。それは不思議なことです。問題があるので、人々は解決策を探すべきだと言うでしょうが、そうではありません。反重力エンジンがあれば、新しい車を再発明するための解決策を探す必要はありません。私たちは反重力エンジンを持っていないので、まだ存在しない問題の解決策を探すことに関心はありません。価格設定と計画に正面から取り組む解決策がない場合、この問題の潜在的な解決策について考える意味はあるのでしょうか？私は「いいえ」と言います。
ロカドはどのようにしてそれに至ったのでしょうか？私は歴史的に、天才的な閃きで「これらは同じコインの2つの側面であり、それを対処し、それら2つの問題を1つとして考える必要がある」と思ったのでしょうか？まったくその逆です。私たちは「予測については文献で既知の解法があり、価格設定についても同様の解法があります」と考えていました。したがって、文献で既知の解法のすべてを実装する1つの製品を持つか、おそらく文献で既知の解法のやや優れたバリアントを持つことになります。予測の側でも同じことです-文献で既知の解法のやや優れたバリアントです。
説明していたように、収束は完全に偶然に起こったものです。ただ単に同じデータセットを使用していたので、なぜしないのでしょうか？そうしましょう。そうしてみると、レシピの種類が少し似ていることがわかりますので、それを共有しましょう。2つの異なるソフトウェア製品は、偶然にも同じコンポーネントを共有しているため、一緒に組み合わされました。
しかし、見ての通り、それは大きな考えではなく、偶然の開発でした。そして、5年後、新しい機械学習の技術によって、「おっと、問題の両側で同じモデルを使っていることに気づきました。したがって、2つの問題を一緒に取り組む解決策を持っているので、それらの問題に取り組むべきだと気づきました。
キーラン・チャンドラ: 今、内部では明らかですが、振り返ってみるとそうではありませんでした。したがって、ほとんどの企業は、それを統一する解決策がない限り、そのチームを別々に保っていると思います。もし価格設定と計画を統一する解決策がない場合、基本的には2つの異なるチームが必要です。さもなければ、これらの人々はそれらの2つの問題に取り組むことさえできません。彼らが最初にすることは、問題を再分割することです。そして、もしプログラムの一方の側面で働く人々と、部門のもう一方の側面で働く別のグループの人々がいた場合、それは計画と価格設定のテーマになるでしょう。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね、ちょっとした幸運の偶然のようですね。
キーラン・チャンドラ: そして、もし将来を考えると、いくつかのソフトウェア企業がパートナーシップを組み、一緒になって二重の解決策を提供することができると思いますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: そうは思いません。なぜなら、2つの問題を統一するために機能するようなものは、価格設定に伝統的に行われてきたものとはまったく異なるからです。これは、価格と計画の両方を最適化するために、どれだけ生産するか、どれだけ購入するか、ネットワーク全体にどれだけ在庫を置くかを表すものです。私たちが開発した技術は、価格設定側または計画側の歴史的な技術とは根本的に異なります。したがって、私たちは両方の側面でそれぞれの技術を完全に廃棄しなければなりませんでした。ですから、実際に2つの企業を統合して、両方がテックスタックを捨てて一緒にすべてを書き直すことに同意するでしょうか？いや、そんなことはないと思います。それは非常に奇妙なことです。ですから、おそらく最もありそうなのは…
キーラン・チャンドラ: 分かりませんね、特に未来を予測するのは非常に難しいです。しかし、おそらく最もありそうなのは、最初から洞察を活用して「これらの2つの問題に取り組む」と言い、問題の範囲を包括する解決策を選択する新しいクラスの企業が現れることでしょう。
ジョアネス・ヴェルモレル: そうですね。
キーラン・チャンドラ: 今日はここまでにしましょうか、結論としては、価格設定と計画を統一する会社はより多くの制御を持っているということでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: いいえ、単に、いつものように、それを統一している会社が、統一していない会社を破産させるだけだということです。つまり、それを実行できるなら、それは単に制御ではなく、市場支配です。そして、また、なぜAmazonが市場シェアを獲得し続けているのか、地球上で最も大きな企業の1つでありながら、市場シェアを獲得し続けているのか、中国のAlibabaも同様です。それは、彼らがこれらの基本的なことを正しく把握しているからであり、時間の経過とともに、それは単に、統一していない会社を圧倒するだけです。だから、なぜそれをするべきなのか？まず、需要を考えて、価格設定部分を計画部分から切り離すことが本当にできると思えるかどうか自問してみてください。それは合理的なビジネスですか？そして通常、人々が一瞬立ち止まって考えると、いいえ、これらのことは完全に絡み合っているとわかります。だから、はい、それを受け入れる解決策があるなら、それをすべきです。そして、私の結論は、私たちを見ている人々に対して、それをすることです。
キーラン・チャンドラ: 常に適者生存のように思えますね、絶対に。それでは、今週は以上です。ご視聴いただき、ありがとうございました。次のエピソードでお会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。
