00:21 イントロダクション
00:55 観察的定義
02:45 短い定義
04:48 その理由と方法
07:58 範囲と非範囲
11:07 当事者意識＋利害の衝突
14:53 主流のサプライチェーン理論
21:53 混乱を招く専門用語
25:42 課題の本質
37:57 狂気の背後にある方法論
49:54 結論：二つのIYIの落とし穴
54:02 次回講義と聴衆からの質問
説明
サプライチェーンとは、物理的商品の流れに関する変動性と制約に直面した際の、数量的でありながら現実的なオプションの巧妙な統制です。調達、購買、生産、輸送、流通、プロモーションなどを含みますが、基礎となるオペレーションの直接管理ではなく、オプションを育成し選択することに重点を置いています。我々は、このシリーズで提示される“数量的”なサプライチェーンの視点が、主流とされるサプライチェーン理論とは根本的に異なることを示すでしょう。
フルトランスクリプト
皆さん、こんにちは。サプライチェーン講義へようこそ。私はジョアンネス・ヴェルモレルです。本日は「サプライチェーンの基礎」について解説します。ライブで講義をご覧の皆さんは、途中でいつでもチャットを通じて質問することができます。講義中はチャットを読むことはありませんが、講義終了後に戻って質問を読み、できる限りお答えします。それでは、始めましょう。
まずは観察的定義から始めましょう。40年前、私の両親はそれぞれプロクター・アンド・ギャンブルでキャリアをスタートさせました。当時は「賢い人はマーケティングへ、ダイナミックな人はセールスへ、信頼できる人は生産へ、そしてこれらの資質に欠ける人々はサプライチェーン、いや当時はロジスティクスに行き着く」という言い回しがありました。この引用を現代風にアレンジしただけですが、我々はより良いものを目指す、というのがこの講義の趣旨です。
この引用には一理あると私は考えており、興味深いのは、20世紀においてサプライチェーンが可能な限り多くの優秀な人材を惹きつけることに成功しなかった点です。21世紀を振り返ると、サプライチェーンは依然としてニッチな分野であり、他の分野ほど優秀な人材を引きつけられていません。しかし、例えばオンライン広告のようなニッチな領域を見ると、その分野は不釣り合いなく多くの優秀な頭脳を惹きつけ、21世紀において既に成功を収めています。だからこそ、より良く、優れたサプライチェーンの形を構築し、卓越した利益を引き出す必要があると考えています。
次に、サプライチェーンの正確な定義に入りましょう。サプライチェーンとは、物理的商品の流れを管理する際に、変動性の中で選択肢（オプション）を巧みに統制することです。ここでいうオプションとは、日々行うか否かのあらゆる選択のことを指します。たとえば、各SKUに対して、追加の資材供給、在庫の拠点間移動、価格の上下調整、店舗での品揃えの決定、あるいは陳列棚商品の再配置など、数え切れない選択肢があります。これこそがサプライチェーンの本質であり、それらの選択肢を統制し育成することが重要なのです。
そして、あなたの制御をはるかに超える膨大な要因である変動性があります。市場の需要は自ら制御できるものではなく、ある程度の予測は可能ですが、多くの重要な要因は決定的にコントロールできません。需要はその一例であり、リードタイムもまた同様です―ある程度は管理できるものの、絶対的ではありません。同様に価格も、自社の価格はコントロールできても、競合他社の価格は制御できません。多くの事象が変動するため、サプライチェーンは単なるオーケストレーション、つまり非常に整然とした状態を見るだけのものではないのです。
そして、もちろん物理的な商品の流れであるため、すべての物理的な制約が適用されます。いまだに3Dプリントや瞬間移動で商品を生成・移動することはできないので、これらのリソース制約に対処しなければなりません。サプライチェーンとは、これらすべてを企業とその顧客のために巧みに管理することなのです。
さて、これらの講義から何を得たいのかというと、私の目標は、卓越したパフォーマンスを実現する、より良く優れたサプライチェーンの形を構築することです。私は数量的手法と財務的視点を強く信じていますが、それはあくまで信念であり、科学的根拠があるわけではありません。そのため、これを実現するための特定の方法論を明らかにし、「より良い」とは具体的に何を意味するのかという、数多くの微妙なニュアンスを解説していくつもりです。これらについては講義全体で触れていきます。
これらの講義は、かなり広範な聴衆を対象としています。そして、ところで、聴衆の中には意見が対立する者もいるかもしれません。この講義シリーズの目標の一つは、一部の聴衆を快適な領域から引き出すことにあります。一方、サプライチェーン・サイエンティストは、企業や顧客のために最新のコンピューティングハードウェアとソフトウェアを活用するという課題に直面しています。これらの分野には高度な技術的知見が必要であり、実際に何をしているのかをしっかり理解していなければ、指導・管理・コーチングは困難です。 一方のスペクトルの反対側には、コードや数式を見たがるITスペシャリストやデータサイエンティストがいます。 彼らに対しては、「ちょっと待ってください。あなた方は強力なツールを手にしていますが、それをビジネス的にどう使いこなすかは分かっていますか？もし契約社員であれば、あなたが実施していることが本当にあなたの会社または報酬を支払っている企業の利益にかなっていると確信できますか？」と問いかけたいと思います。私の控えめな経験では、サプライチェーンに取り組む際、誤った方向へ進みやすい方法が数多く存在するのです。これらの講義の狙いは、ビジネスの視点と実践的な知恵の双方を提供することで、サプライチェーンをより良くするための深みを伝えることにあります。
サプライチェーンの対象範囲と対象外の範囲を明確にしておきましょう。対象範囲としては、計画、予測、スケジューリングといった従来の定義に沿った典型的な要素が含まれます。しかし、私自身のサプライチェーンの視点からは、価格設定、品ぞろえ、マーチャンダイジングも含まれます。これらすべてが企業の市場対応のためのオプションであり、私にとってはサプライチェーンの一部なのです。価格設定は、その一例として、将来の価格が不明な状態で需要を予測する意味がなく、価格を下げれば需要が膨らむため、機械的な予測だけでは成立しません。需要予測と価格戦略は切り離せず、密接に絡み合っています。同様にマーチャンダイジングについても、店舗での需要は陳列棚に何を置くかに依存します。もし商品を倉庫にただ保管するだけであれば、顧客の目に触れず、売上は減少するのは明らかです。これら二つを分断して考えるという発想は、部分的に非常識だと言えるでしょう。もちろん、購買もまた重要な事項です。これらすべての選択肢が、私にとってのサプライチェーンの一部を成しています。
しかし、私の視点および本講義で採用する視点では、ロジスティクスのような分野はサプライチェーンに含まれません。トラック運転手の管理が非常に困難であり、サプライチェーンが運営される上で不可欠であることは否定しません。現場の作業員を考慮し、士気を保ち、彼らが危険や事故に晒されないようにしなければならないのは確かです。実際、特に疲労している時や重機を扱う場合には、その管理は非常に大変です。しかし、これらの講義ではそうした問題は除外します。大切な課題ではありますが、ここでの焦点ではありません。ここでは、オプションの統制、機会の活用、そして日常的な意思決定に焦点を当て、さまざまな角度から顧客サービスを向上させることに注力します。チームビルディングや自己改善といった話題は扱いません。なぜなら、私の視点はこれらの事項に対してより数量的なアプローチを取っているからです。
ここで小さな注意点を。私は利害関係の衝突を避けられない状況にあります。なぜなら、私はサプライチェーンの予測最適化用のsupply chain softwareを販売するソフトウェア会社のCEOだからです。したがって、この分野において完全に中立であるとは言えません。しかしながら、Lokadのサプライチェーンアプローチを考えれば、私の視点には一定の価値があると信じています。
Lokadは2008年に設立され、当初は予測をサービスとして提供していましたが、その後急速に進化し、4年後には予測的サプライチェーン最適化をサービスとして提供する企業へと変貌しました。我々の経験は、文字通り100以上のサプライチェーンを顧客のために運営しているという点で、非常にユニークだと思います。ここでいう「サプライチェーンの運営」とは、単にソフトウェアを提供し、顧客がすべてを決定し、メニューやボタンで操作するという意味ではありません。Lokadは、通常、最終決定、つまり「エンドゲームの決定」を最適化して提供するサービスを展開しています。たとえば、「本日、この商品の価格は何にすべきか？」「この流通センターからこの店舗へどれだけの単位を移動すべきか？」「本日、この工場で何単位生産すべきか？」「本日、海外のサプライヤーから何単位注文すべきか？」といった決定です。もちろん、我々の提案は顧客によって拒否される可能性もありますが、私の観察では、大多数の顧客において、我々の提案は約99%の確率でそのまま生産に反映され、手動での上書きが行われることはほとんどありません。それはまさに承認の印に過ぎません。また、いくつかの顧客では、その決定が自動化されてERPに直接流れる場合もあります。
この経験は、実世界においてサプライチェーンを最適化するとは具体的に何を意味するのか、という独自の視点を我々に与えてくれています。それは、単にソフトウェアベンダーがライセンスを販売し、「ありがとうございます。あなたは私の製品のライセンスを所有しました」と言うような経験ではなく、我々自身が実際にリスクを負っているという点で大きく異なります。Lokadの大多数の顧客は、いつでも解約可能な月額サブスクリプション方式を採用しており、実装料金もかからないため、我々も真に価値を提供しなければならないという本能を刺激されます。
ここから、我々がどのようにこれを成し遂げたのか、そして通常「主流のサプライチェーン理論」と呼ばれるもの、すなわちLokadの量的供給チェーンマニフェストの視点との違いに焦点をあてていきます。Silver, Pyke, Peterson著の『Inventory Management and Production Planning』と、Schneider, Shen著の『The Fundamentals of Supply Chain Theory』の2冊は、主流のサプライチェーン理論の金字塔といえるでしょう。これらの書籍は、過去60年間にわたるオペレーションズ・リサーチ、予測、ビジネス最適化など、さまざまな名前で呼ばれてきたサプライチェーン研究の膨大な集大成です。
これらの書籍は、学術的な著作として非常に読みやすく、明瞭かつ簡潔にまとめられています。それぞれ約800ページ、約1000本の論文が引用され、膨大な参考文献が付されています。演習問題なども含まれており、全体として非常に一貫性があり、数学的観点から基本的に正しいと考えられます。さらに、この2冊は、過去40～60年にわたるこれらの分野の研究を正確に描写しており、主流のサプライチェーン理論と位置付けられる所以でもあります。
しかし、これらの書籍は本当に満足のいくものなのでしょうか？ 私は残念ながらそうではないと考えています。Lokadを設立した際、私は既にこの2冊のうちの1冊を手にしており、主流のサプライチェーン理論をクライアントに適用しようと4年間試みてきました。Lokadでの10年以上の経験の中で、実に200～300名近いサプライチェーンディレクターと議論してきましたが、その理論が実際に機能している企業を一社も見たことがありません。
時には状況がやや混乱することもあります。なぜなら、企業が主流のサプライチェーン理論で使われる用語、例えば安全在庫などを使用しているからです。確かに企業は安全在庫を活用していますが、その実装方法を詳しく見ると、理論であるべき姿とは全く関係のない数々のねじれや数値の奇妙さが存在します。それにもかかわらず、多くの企業がこれらのねじれを正当化しているのは事実です。
大企業では、すでにこの理論を認識している人々がいます。主流の理論が成功しなかったのは、無知が蔓延しているからではないと思います。この理論に精通しているサプライチェーンのディレクターに何人も会ったことがあります。もちろん、彼らが何百もの数式を丸暗記しているわけではありませんが、それらが存在することは知っています。たとえサプライチェーンディレクター自身がそれらの数式を正確に知らなくても、チーム内に詳しい人や、その知識を持ったコンサルタントがいます。この知識は真に主流であり、何十年にもわたって大学で教えられてきました。
無知が理由ではありません。興味深いことに、主流のERP実装にはサプライチェーン理論の教科書通りの実装が提案され、主流の理論が非常に色濃く現れています。もっとも興味深いのは、サプライチェーン理論がクリーンかつ適切にERPに実装されたとしても、うまく機能しないという事実を何度も見てきたことです。人々はExcelのスプレッドシートに頼り、それに不満を感じています。彼らは、何か科学的な真実があるように感じながらも、まだそこまで到達していないため、汚いデータ処理をスプレッドシートで行わざるを得ないのです。そして、いつか未来にはERPが提供する機能を活用できるようになると期待しています。
しかし、この話はすでに30年以上続いており、私の反論は、単純に機能していないということです。本当に機能していないのです。人々がスプレッドシートで行っていることには真実の本質が含まれており、そこにこそ注目すべき点があります。私が主流のサプライチェーン理論に抱く問題は、文字通りそれが機能していないことにあります。哲学的なレベルでさらに一つ問題があるとすれば、それはこれらの書籍が現実に矛盾されることがないように書かれている点です。認識論を少しでも読んだことがあるなら、カール・ポパーの反証可能性の議論をご存知かもしれません。この点については後ほど講義で触れます。科学理論は、現実に対してリスクを取らなければなりません。自分の主張が現実によって挑戦され得ないなら、科学は成立しません。私がこれら二冊の書籍に問題を感じるのは、それらが現実に対して免疫があるからです。彼らが述べることは完璧に真実で一貫しているため、挑戦される余地がないのです。まるで内部的一貫性を持つ小さな数学の断片のようですが、現実には無力なのです。これが、私がサプライチェーン理論に根本的な問題があると考える要点、あるいはその一側面です。
さらに混乱を招くために、サプライチェーンに関する専門用語をいくつか見てみましょう。この講義シリーズでは、コントロールの傘の下にある「管理」と「最適化」という、私が区別する二つの概念を取り上げます。サプライチェーンコントロールと言うとき、サプライチェーン管理とサプライチェーン最適化という、非常に異なる二つの意味を持ちます。ここで言う管理は、サプライチェーンディレクターのようなマネージャーや経営者に関するものではなく、むしろ会計士の視点から、ただ記録を管理することを指しています。
サプライチェーン管理とは、情報を管理し、処理し、単調なデータ入力やワークフローを扱うことに尽きます。これは、顧客に何の働きかけも行わず、名前や有望なリードなどを記録するだけのカスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）ツールに似ています。90年代の誤った市場アナリストの中には、ERP（エンタープライズリソースプランニング）という用語を作り出した者もいます。私は、この用語は誤りだと考えています。なぜなら、ERPは計画とは何の関係もないからです。企業が所有する全ての資産を記録するという点で、エンタープライズリソースマネジメントと呼ぶ方が適切でしょう。サプライチェーン管理とは、アイテム、注文、プロセス、そして各種の権限を管理することを意味します。
一方で、サプライチェーン最適化という、真の知性が宿る分野があります。この領域では、APS（アドバンスドプランニングシステム）のようなものがありますが、完全に満足のいくものではないため、疑問符を付けざるを得ません。予測や計画の視点の問題は、サプライチェーンの最終的な財務パフォーマンスの所有権をとっていない点にあります。私のLokad TVのエピソードをご覧になった方なら、エラーのパーセンテージではなく、報酬とエラーのドルに焦点を当てるべきだと批判している意味がわかるでしょう。そういうことです。ですから、仮想アシスタントやスプレッドシートといった技術の観点で考えることもできます。スプレッドシートは非常に高度なソフトウェアではないかもしれませんが、それは現実世界での管理（実際に起こっている事象の電子的対応）と、私たちが行うべき意思決定の全ての選択肢を活用する最適化というこのビジョンに沿っているのです。この講義シリーズでは、間違いなくサプライチェーン最適化の視点を採用しています。私たちは、次の倉庫管理システム（WMS）を構築する方法を探るためにここにいるのではなく、サプライチェーンを最適化し、より良くするために集まっているのです。
では、サプライチェーンの問題をより詳しく見ていきましょう。この課題の性質とは何でしょうか？ここで、微妙でありながらも根本的な区別、すなわち「手に負える問題（tame problem）」と「手に負えない問題（wicked problem）」の違いを考える必要があります。多くの実務家やデータサイエンティストですら、この二面性に気づいていません。手に負える問題とは、チェスのように確立されたルールがあるものです。それは非常に複雑であっても、ルールが明確で、問題が完全に定義されています。そのような問題であれば、純粋なエンジニアリングの問題として解決できるのです。確かに、世界チャンピオンを凌ぐコンピュータを開発するのに何十年もの努力が必要だったように、難しい問題ではありますが、チェスのようなゲームが最終的に計算手法で解決されることに疑いの余地はありませんでした。
時系列を用いたサプライチェーン管理の予測も確立された問題ですが、重要な疑問は、それが実際のサプライチェーンで起きていることを反映しているのかどうかです。私の主張は、反映していないということです。主流のサプライチェーン理論に関する書籍に戻ってみると、時系列予測は多くの章で大きく取り上げられています。しかし、それこそが問題を見る正しい方法ではないのです。サプライチェーンの問題は「手に負えない」と考える必要があります。
ここでいう「手に負えない（wicked）」とはどういう意味でしょうか？サプライチェーンは複雑で、人、プロセス、機械、ハードウェアなど様々な要素が含まれています。しかし何よりもまず、多くの人が関与しているのです。興味深いことに、人が関与すると、問題の性質は大きく変わります。例えば、投資を考えてみましょう。大きな相続金などで投資を行い、賢明な判断を下したいとします。金融アドバイスを求めることもできますが、それは容易ではありません。金融アドバイスを求める際、市場のインセンティブはどうなっているのでしょうか？もしあなたが金融アドバイスを提供する立場なら、あなたのインセンティブは、自分が価値があると信じる特定の株を人々に購入させることにあります。あなたが推奨する株を人々が買い集めると、こっそりと自分の株を売却し、他の人に損失をもたらす可能性があります。この仕組みは「ポンプ・アンド・ダンプ」として知られています。評判のある者には、ポンプ・アンド・ダンプ計画に関与する強いインセンティブが働くため、公平な金融アドバイスを見つけるのは難しいのです。
別の例を考えてみましょう。もしあなたがファストムービングコンシューマーグッズ（FMCG）の会社を運営していて、優れた広告を作りたいとします。優れた広告とは何か？この問いに明確な答えはありません。もしあなたが自分の広告が最高であると証明でき、競争相手も同意すれば、彼らもあなたと非常に似た広告を作るかもしれません。そうなると、あなたのメッセージは競争相手と差がなくなってしまいます。手に負えない問題には、優れた解決策や最適解というものは存在しません。たとえ何か非常に良いものを持っていると思っても、それは容易に模倣されてしまうのです。競争相手はあなたの動きに反応し、あなたが考えた最適化や優位性を打ち消すことができるのです。
このゲームの本質は動的であり、あなたの対戦相手は賢明であなたの行動に即座に反応してきます。私が主流のサプライチェーン理論を批判する一つの点は、サプライチェーンの問題を完全に手に負える問題としてのみ捉えているところにあります。敵対的な行動が存在し得るという考えが欠如しており、これは現実的ではないと私は考えます。サプライチェーン最適化を見ると、あらゆるレベルで敵対的な行動が見られます。多少の最適化を達成するためには、これらの問題に対してレジリエンスを持たなければなりません。
まず、従業員の利益が常に企業の利益と一致していると考えるのは幻想です。確かにある程度の一致は見られますが、フランスで工学の学位を持つ30歳未満の人々の平均勤続年数はわずか1.5年です。こうした人々は頻繁に転職するため、どの企業に対しても絶対的な忠誠心があるとは現実的に期待できません。彼らは成功したいと考えていますが、その忠誠心が絶対的であると仮定することはできません。
次に、ソフトウェアベンダーを考えてみましょう。彼らは自分たちの財務的利益を念頭に置いて行動しています。例えば、大手ERPベンダーは年々メンテナンス料金を大幅に引き上げています。生産に関して問題を多く生み出せば生み出すほど、メンテナンスの必要性が高まり、結果としてそれは必ずしも企業の最善の利益と一致しないのです。
コンサルタントやIT企業に関しては、彼らの最大の利益は、見つけた問題を可能な限り活用することです。彼らはサービスを延長し、数百日の作業代金を請求することもあり、これはクライアント企業の最善の利益に必ずしもかなうものではありません。ここで私は逆説的な立場を取っていますが、サプライチェーン管理が手に負えない問題であることを認識することが重要です。
純粋に協力的な視点で見たとしても、大口注文の先取りや品揃えの縮小といった競合他社を出し抜く戦略は、競合他社のサプライチェーンに混乱をもたらす可能性があります。サプライチェーン管理は、優しく穏便に行われるゲームではありません。Amazonのような成功企業を見ると、彼らは非常に冷徹であることがわかります。それは必ずしも模倣すべき核心的価値ではありませんが、無視することはできません。
企業はそれぞれ異なる価値観を持っているかもしれませんが、サプライチェーンの問題が明確に定義され、敵対的な行動が存在しない手に負える問題であると装うことはできません。競合他社は、独創的な戦略を通じて不正行為や下支えを行う方法を見出す可能性があり、それは見過ごすことができません。
では、この視点からサプライチェーン理論は意味をなすのでしょうか？私は、意味があると信じています。しかしながら、類推は推論としては弱いものであることを考慮する必要があります。もし理想化された患者にのみ適用される医療科学の話であれば、意味をなさないでしょう。患者が医者に治療を求めるとき、通常は若く完璧な健康状態ではありません。彼らは年齢を重ね、肥満や既往症といった多くの問題を抱えているのです。現代医学は、興味の対象である病理学以外のあらゆる面でほぼ完璧な理想的患者を扱うのではなく、数多くの問題を抱える実際の患者を対象としています。私は、サプライチェーン管理も同様であるべきだと考えています――つまり、関心のある問題に加えて多くの問題を抱える実際の企業を扱い、現実に対応できる理論でなければならないのです。
理論は、この学問および実践分野における問題へのアプローチの視点と枠組みを提供するため、必要不可欠です。最悪の場合、悪いまたは暗黙の理論であっても、何らかの形の理論は常に存在します。目標は、より良い理論を構築することであり、それがこの講義で私が試みることです。
これは広大な試みであり、ほぼ100回のセッションが予定されています。長くなってしまい申し訳ありませんが、私たちは単純な解決策が存在しない複雑な問題に取り組んでいるのです。最初の一歩は、視野を広げることです。主流のサプライチェーン理論への一つの批判は、それが内向きにしか目を向けていない点であり、根本的に誤っているということです。サプライチェーンは真空中で機能するものではなく、外の世界が存在し、サプライチェーン管理を本当に改善するためにはさまざまな分野について深い理解が必要なのです。
知識論、医科学、コンピューターサイエンス、機械学習、そして多数の数値的手法など、学ぶべき分野は数多くあります。聴衆の中には、従来の手法以上にサプライチェーン管理には多くの側面があるという考えに馴染みがあるデータサイエンティストもいるでしょう。しかし注意してください――サプライチェーン理論の基礎に関する最近の書籍は、現代の機械学習技術を十分に理解しており、サポートベクターマシンに関する章すら含んでいます。問題は、これらの技術にアクセスできないことではなく、根本的な問題ではないのです。
これらの問題に対処するためには、経済学を含む幅広い分野を網羅する、より広い視野が必要です。約15回のセッションで多岐にわたるテーマを取り扱いますが、これは完全に間違っているのではなく、概ね正しい高次の視点を得るために不可欠だと私は考えています。我々は再現性に関する深刻な方法論的問題を抱えており、これは多くの科学の根本的な側面です。例えば物理学では、実験を設定し、実施し、その結果を電磁場に対するマクスウェルの方程式などの理論的予測と比較することができます。こうした実験を自由に再現できるのは、ハードサイエンスの強力な側面です。
医科学のようなソフトサイエンスでは、患者一人ひとりがユニークであるため、再現性を確保するのはより困難です。しかし、適切な方法論があれば、合意に達し、ある程度の再現性を達成することは可能です。例えば、十分に設計されたワクチンは、時折の事故があっても、集団にとって肯定的なトレードオフを示しています。
サプライチェーン管理において再現性を達成するのは非常に困難です。100万のサプライチェーンで実験を行うことは不可能です。Lokadでは、ある程度集中的に取り組む企業が100社以上に上るのに10年かかりました。現実的には、私のキャリアの終わりまでに1,000社に達するかもしれませんが、100万社は全く実現不可能です。企業は、多様な市場、状況、歴史、戦略で活動する多数の個人から構成されるため、患者よりもずっとユニークなのです。
再現性の問題に加え、利害の衝突といった他の方法論的問題も存在します。誰もが利害の衝突を抱えており、全く衝突のない人物を求めるのは非現実的です。学界はしばしば利害の衝突がないと主張しますが、私自身が学界で過ごした中で、「発表しなければ滅びる」というメンタリティに関連する多くの衝突を目の当たりにしてきました。研究者は論文を発表するために、自身の論文が掲載されることに適した問題や視点を選ばなければならず、それは企業の利益につながるものと乖離することもあるのです。
公開できないほど良いアイデアが数多く存在します。それらは、あまりにもシンプルすぎるか、敵対的な振る舞いのために放送に適さない可能性があるからです。シンプルであることは有益ですが、学界ではすべてがより複雑で科学的に見えなければならないという例外があります。しかし、優れた科学は偶然の複雑さを伴ってはならず、できる限りシンプルであるべきですが、シンプルすぎてもいけません。さらに、機械への共感はサプライチェーン管理において重要な要素です。サプライチェーンは真空状態で動作するのではなく、現代のコンピュータハードウェアとエンタープライズソフトウェアという基盤上で稼働します。
驚くべきことに、データサイエンティストのような技術に精通した人々でさえ、現代のコンピューティングソフトウェアやその内部でどのように動作しているかについてほとんど知識を持っていません。定量的なサプライチェーンに精通したいのであれば、フォーミュラ1のドライバーがエンジンに詳しいのと同様に、たとえ自分で再設計できるエンジニアでなくとも、機械への共感を持つ必要があります。
コンピュータハードウェアが何をでき、何ができないかを理解すること、そしてエンタープライズソフトウェアに精通していることは非常に重要です。多くのサプライチェーンのルールは、現代のコンピュータハードウェアが何を可能にするかについての根本的な誤解に基づいています。ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストという肩書きを持ちながら、コンピュータハードウェアについてほとんど知らない人々を見ると驚かされます。
さらに、エンタープライズソフトウェアに精通している必要があります。なぜなら、これはあなたのソリューションが動作するエコシステムだからです。あなたはERPシステム、eコマースプラットフォーム、WMS、MRP、EDI、VMIシステムと関わることになるでしょう。この環境は複雑で、これらのシステムは絶えず変化しています。このダイナミックな環境の中で、如何に互換性を保ちながら機能するかを理解する必要があります。
主流のサプライチェーン理論の問題点のひとつは、そのアプローチが誤った角度から行われていることです。企業は既に主流のサプライチェーン理論を実装したERPを保有していますが、それはうまく機能せず、人々は代わりにExcelスプレッドシートを使用しています。Excelは、あなたのERPが提供しないプログラム的な表現力を提供してくれます。これは非常に重要な点であり、今日ではPythonやデータサイエンスに対する大きな熱意が存在します。この熱意はディープ-ラーニングに関係しているのではなく、実際のプログラミング言語によって得られるシンプルなプログラム的表現力に関するものです。
サプライチェーンを操作するために何かをプログラミングし始めるとすぐに、どのようなプログラミング言語を使用するかという疑問が生じます。より高い生産性、信頼性、成果、そして財務パフォーマンスをもたらす優れたパラダイムを持つことは可能でしょうか？サプライチェーンの実務をより定量的に推進するために、非常に重要で革新的なパラダイムがいくつかあることを認識する必要があります。
結論として、二つの知的な落とし穴が存在します。「知識はあるが馬鹿である（intellectual yet idiots）」という表現はナシーム・タレブから借用したもので、これは教育を受けた人々に特有の一連の問題を指しています。第一の問題は、学界やソフトウェアベンダーの間でさまざまな理由で蔓延しているナイーブな合理主義です。学界では、数学的理論を発表するために状況を理想化し単純化する必要性から、ナイーブな合理主義が助長されます。これがしばしば単純なモデルにつながり、実世界の課題を抱える企業にとって大部分の学術論文がほとんど役に立たなくなるのです。
ソフトウェアベンダーにとって、この問題はコストの問題でもあります。単純なレシピは開発コストが低いため、ベンダーがそれに固執してコストを最小化しようとする強い誘惑となります。これがシンプルさを過度に強調し、サプライチェーン管理を難しくかつ興味深いものにしている複雑さを軽視する原因となっています。
第二の問題は、平凡なレシピ、あるいは「TEDトーク風」の解決策です。そこでは多くの熱意や壮大なビジョンが語られるものの、実際には大したことがなされていません。ここで問題となるのは、コンサルティング業界やグルたちに蔓延している現象で、彼らは壮大な理論を提示するものの、提案している内容の深さや実践可能性を検証すると、非常に弱いものであることが多いという点です。それは気分を高揚させるかもしれませんが、優れたサプライチェーンの成果につながるでしょうか？私はそうは思いません。私たちは、ナイーブな合理主義を避け、実際の技術的な深淵に踏み込む、ストリートスマートな方法を採らなければなりません。単なる言葉だけでなく、実世界で実際にサプライチェーンを運用できるもの、偶然とも言えるさまざまな癖を含むシステムが必要なのです。
本日はお時間をいただき、誠にありがとうございました。では、質疑応答に進みたいと思います。
質問: 需要計画と並行して価格設定を行うのは理論上は非常に論理的ですが、何千ものSKUを扱う大企業でははるかに複雑です。各時点で互いに対立する利害を持つクロスファンクショナルチームが存在する大企業において、それは現実的でしょうか?
素晴らしい質問です。この点については後の講義で詳しく取り上げます。要するに、巨大な企業組織を多数の部門に完全に分解するという21世紀の分割統治のアプローチは、合理的でも科学的でもありません。それは実際、全く逆のアプローチなのです。企業は再びキャプテンの存在の意味を学び直す必要があり、必ずしも多くのチームに部門を分割することが科学的とは言えません。しかし、生産性の観点から、数人で大規模に運用できるレシピ、実践、ツールを持つ必要があります。それこそがプログラミングパラダイムであり、この点は後の講義で取り上げます。
質問: 私の見解では、価格、コスト、もしくは費用が最も明白な利害対立の原因です。コストと価格は財務の領域であり、一方で数量や、または「teeth」はサプライチェーンの領域に属します。
その通りです。そして、ここでは現状により適した形でS&OPを再構築する必要があります。サプライチェーンは、現代のエンタープライズソフトウェアやコンピュータハードウェアという基盤上で動作しており、これらが従来の会議主導型S&OPプロセスでは不可能だったことを実現するための素晴らしい基盤を提供してくれます。
私自身のサプライチェーンに対する見解は、財務的視点に基づいています。しかし、それをもって私が財務に支配されていると解釈しないでください。ドルやユーロをきちんと計算する必要があり、これはサプライチェーンはもちろん、マーケティングや生産にも当てはまります。これらのドルやユーロを統合するための方法論があるべきなのです。
質問: 価格最適化は需要予測および安全在庫目標の設定と併せて行われるべきです。その統合はあまりにも先進的で、私自身はまだ夢見る段階に留まっています。
はい、良いコメントです。実現可能であり、重要なのは「ほぼ正しい方が、全く正しくないよりもましである」という点です。手持ちが粗削りであってもそれで十分です。何もせず、問題が存在しないと装うよりは、粗くても対処する方がましです。
質問: 中規模の組織は、適切なWMSとERPを選定することで、テクノロジーやソフトウェアを活用して倉庫運営を最適化するにはどうすればよいでしょうか?
私のメッセージは、WMSとERPは最適化とは無関係であり、そのことに早く気づくほど良いということです。もしERPやWMSが最適化に関与していると考えるなら、期待値を誤って設定していることになります。設計上、これらは管理側に位置付けられています。多くのベンダーがソフトウェアを売るために最適化を謳っていますが、それは非常に誤った考えです。私たちは機械への共感を持つ必要があります。設計上、これらのツールは最適化には到底適さないのです。とはいえ、管理は重要であり、これらのツールはその点で大きな価値を提供しますが、最適化を期待してはいけません。
質問: テクノロジーに詳しくない組織が、適切なERPおよびWMSベンダーを評価・選定する際に大きな懸念はありますか?
さて、もしあなたが美術品を購入する際、ある商人が「この画家は非常に有名で、この絵は間違いなく数百万の価値がある」と言ったら、購入しますか? 本当に価値のある美術品を、投資あるいは資産として賢く選ぶためには、何を買っているのかについて精通している必要があります。利害の対立があるため、その信頼を丸投げすると搾取される可能性があります。私のメッセージは、テクノロジーを購入する際にも十分な知識と洞察を持ち、内部を徹底的に調査する必要があるということです。エンタープライズソフトウェアの良し悪しは、ほとんどが設計上の選択によるものです。一度エンタープライズベンダーが特定の設計選択を行うと、設計上、回復不可能なほど酷い部分が出てくることがあります。得意な分野があれば、逆に苦手な分野もあるというのが実情です。
質問: サプライチェーンにおけるQA/QCの役割は何ですか?
非常に良い質問です。これについてはかなり主観的な回答がありますが、第三回目のセッション、つまり製品志向の提供にて取り上げる予定です。サプライチェーンに関して言えば、QAとQCは最終的に提供されるサプライチェーン製品に関連するものです。私自身、これらの講義で取り上げる内容と取り上げない内容を明確に区別しています。例えば、トラック運転手が酔っているかどうかといった問題は取り上げません。これは重要な問題ですが、講義の範囲を限定するため、私はオプショナリティの側面に焦点を当てており、人材管理の側面には踏み込んでいません。品質管理と品質保証は私のアジェンダにおいて非常に重要ですが、それはより製品志向のサプライチェーンの視点から論じる予定で、第三回目の講義でより理解しやすくなるでしょう。
質問: 顧客のサプライチェーン成熟度が低い場合、プラグ・アンド・プレイ方式でどのように成功を収めるのですか?
プラグ・アンド・プレイ方式が存在するという考え方に異議を唱えます。Lokadはプラグ・アンド・プレイではなく、比較的迅速に導入は可能ですが、プラグ・アンド・プレイと呼べるものではありません。数か月の期間が必要であり、真にプラグ・アンド・プレイと呼べる何かを実現することは不可能だと思います。この点は後の講義でさらに明らかになるでしょう。覚えておいてください、これは困難な問題であり、困難な問題に対してプラグ・アンド・プレイ方式で解決策を見出すことは、設計上不可能なのです。人々が自分のサプライチェーン知識が乏しいと言うとき、私は「何に基づいてそう言えるのですか？」と問いかけます。もし、先ほど提示した2冊の本を読んでいないから知識が乏しいと言うのであれば、確かに何かが欠けているでしょう。しかし、欠けているものはそれほど大きくないかもしれません。もしあなたの評価基準が、主流のサプライチェーン理論に精通しているかどうかだけであれば、大きな問題ではないでしょう。通常、重要なのは自分自身を変える意欲です。特にインターネット時代では、人々は多くのことを学ぶことができます。Lokadでは、工学部を卒業したばかりのエンジニアが、たった6か月で有能なサプライチェーンサイエンティストへと成長するのです。
質問: 長らく対抗的なKPIおよびエンドツーエンドの可視性の必要性について語られてきましたが、これは成熟度の問題ではないのでしょうか?
はい、しかし正しい視点を持っている場合に限ります。私が出会った多くの企業は、非常に成熟しており、S&OPプロセスに数百人が関与し、無数のKPIを保有していると主張していました。また、膨大なBIチームも併せ持っていました。しかし、これは成熟というよりも、成熟の幻想に過ぎません。問題に対して正しい視点を持つ必要があり、それは意外とシンプルなものになり得ます。エンドツーエンドの指標であっても、過度に複雑である必要はありません。
質問: ご自身の著書以外で、定量的なサプライチェーンに対してどのような推薦をお持ちですか?
次回以降の講義をご覧ください。私自身、全力を尽くします。もし私の言っていることを信じないのであれば、その2冊の本はお勧めしません。別の視点を求めるのであれば、サプライチェーン全体をじっくり見ていただければと思います。ちなみに、Lokad TVのエピソードは既に100以上あります。
質問: 講義内でIoTツールについても議論されますか?
はい、議論されます。特定のツールに焦点を当てることはありませんが、実際に具体的な質問があればその限りではありません。まずは、これらのツールに対応するプログラミングパラダイムについて取り組み、我々がこれから実現しようとしているコア設計を検討する必要があります。非常にクールで輝かしい無限のオープンソースプロジェクトに気を取られることなく、我々は高次の判断力を持ち、評価が本当に私たちの目指す成果に関連しているかどうかを見極める必要があります。
これ以上の質問はないかと思います。もしご連絡いただける方がいれば、遠慮なく j.vermorel@lokad.com までメールしてください。ちなみに、次回の講義は来週の同じ曜日・時間、さらにその翌週も同様に行われます。講義はパリ時間の水曜日午後3時に行われます。オーストラリアやニュージーランドの皆様には、時間があまり適していないことをお詫び申し上げます。これらの地域からご参加の方もいらっしゃると思いますので、どうか良い夜をお過ごしください。そして次回お会いできることを願っています。誠にありがとうございました。
参考文献
- 在庫-管理-定義 および 生産計画とスケジューリング, Edward A. Silver, David F. Pyke, Rein Peterson
- サプライチェーン理論の基礎, Lawrence V. Snyder, Zuo-Jun Max Shen