00:00:07 Stefan de Kokとサプライチェーンにおける不確実性の受け入れについての紹介。
00:00:34 Stefanの経歴、Wahupaの創設、および最初の苦労について。
00:03:18 サプライチェーンにおける異なる不確実性のクラスとその影響について。
00:04:53 Lokadの確率的予測を用いた不確実性への取り組み方。
00:06:43 不確実性を扱うための従来のアプローチ：バッファ、対応メカニズム、無視。
00:08:01 顧客のニーズを無視し、対応に頼ることの結果。
00:09:59 確率的予測への道のりについての議論。
00:12:35 Stefanの啓示と確率的予測の受け入れ。
00:14:01 方法ではなく概念の重要性の認識。
00:15:25 より良い予測のために従来のメトリックを変更する重要性。
00:18:38 顧客が不確実性を受け入れるのを支援し、ソフトウェアの観点から採用すべき戦略。
00:20:19 確率的アプローチへの企業の移行の影響。
00:22:38 市場が不確実性を受け入れる準備ができていることと、将来に対するインタビューイーの興奮についての観察。
00:25:01 締めの言葉。
概要
Lokad TVのエピソードでは、ホストのKieran ChandlerがLokadの創設者であるJoannes Vermorelと、Wahupaの共同創設者兼CEOであるStefan de Kokとのインタビューを行い、サプライチェーンの不確実性について話し合っています。彼らは不確実性を受け入れ、より良い管理のためにすべての可能性を考慮することを強調しています。シナリオプランニングという従来の手法はリソースを多く必要としますが、確率的予測は簡潔な解決策を提供します。デ・コク氏は、企業が不確実性に対処する方法として、バッファの使用、それに対応すること、または無視することの3つを挙げています。両氏は確率的予測の採用を提唱し、“秘密のソース"を明らかにせずに方法についてオープンにすること、および意思決定に確率的メトリックを活用することを推奨しています。彼らは将来的に確率的アプローチの一般的な採用を予見しています。
詳細な概要
Lokad TVのこのエピソードでは、ホストのKieran ChandlerがLokadというサプライチェーン最適化のソフトウェア企業の創設者であるJoannes Vermorelと、Wahupaの共同創設者兼CEOであるStefan de Kokとのインタビューを行います。このディスカッションは、従来的にバッファ在庫を使用して管理されるサプライチェーン内の不確実性を受け入れることに焦点を当てています。ゲストはまた、自身の経歴や設立した企業についても話し合います。
Wahupaの共同創設者であるStefan de Kok氏は、オランダのデルフト工科大学で応用数学のキャリアをスタートさせました。就職活動をしていた彼は偶然にもサプライチェーンソフトウェア企業と出会い、そこに参加しました。彼は時間の経過とともに、コンサルティング、プロダクトマネジメント、機能コンサルティングなど、さまざまな役割で働きました。仕事を失った後、彼は自身のアイデアに行動を起こし、長年にわたって発見した問題に取り組むことを決意しました。彼の最初のアイデアは、既存の製品が主に大手Tier 1企業を対象としていたため、小規模企業でも利用できるプラットフォームを作成することでした。2003年、彼はプラットフォームを構築できる人材を見つけるのに苦労しましたが、最終的には自分のビジョンを実現するためのチームを見つけました。
サプライチェーン管理において、不確実性は核となる要素です。将来のすべてが不確実であるため、不確実性の例としては、リードタイム、期間、品質やグレードの収量、レートなどがあります。Stefanは、サプライチェーンの専門家は将来の結果のすべての可能な組み合わせの影響を考慮すべきだと考えています。ただし、これは複雑なタスクであるかもしれません。
Lokadの創設者であるJoannes Vermorel氏は、不確実性によってもたらされる課題に取り組む方法についての考えを共有しています。従来、企業は不確実性に備えるために「もしも」のシナリオを使用していましたが、このアプローチはすぐに退屈になる可能性があります。不確実性を効果的に管理するためには、サプライチェーンの専門家はすべての可能な未来とその潜在的な影響を考慮する必要があります。
Vermorel氏は、複雑なサプライチェーンの問題に取り組むための伝統的なシナリオの使用方法は、時間とリソースを消費するものです。しかし、確率予測は、生の処理能力を使用して実装できるエレガントで簡潔な解決策を提供します。このアプローチには、サプライチェーンを管理・運用するために必要な人員が少なくて済むという利点もあり、ソフトウェアと運用の両面で効率的です。
De Kok氏は、企業がサプライチェーンの不確実性に対処する方法として、バッファの使用、発生した不確実性に対応すること、または単に無視することの3つの主な方法があると説明しています。ほとんどの企業はこれらのアプローチを組み合わせて使用していますが、課題はそれらの間の適切なバランスを取ることです。バッファが正確でない場合、企業は対応するために過剰に反応する必要があり、これは費用がかかる可能性があります。対応できない側面はしばしば無視され、長期的な損害、顧客の不満、そして潜在的な破産につながる可能性があります。
De Kok氏は、リードタイム、容量、在庫などのバッファの役割についても強調しています。企業は、対応が必要な問題を防ぐために、しばしば過剰なバッファを持っています。しかし、彼は、多くの企業が目標とするサービスレベルを達成するのに苦労していると指摘し、実際のパフォーマンスはバッファではなく対応策によって主導されることが多いと述べています。
Vermorel氏は、彼の会社であるLokadは最初はクラシックな予測を使用していましたが、最終的に確率予測に移行しました。彼らは最初に分位数予測を使用し、平均値の予測が不正確になる状況を考慮して意図的にバイアスを導入しました。次に、バイアスを段階的に増加させる分位数グリッドを使用し、最終的にはすべてのバイアスを一度に考慮する確率予測に進化しました。
De Kok氏は、不確実な値は正確な数値で表現することはできないという点について、確率予測の価値についての啓示を2006年に得ました。彼は確率予測の算術を開発し、それが複雑なサプライチェーンの問題に対するエレガントな解決策であることを発見しました。当初、de Kok氏は確率予測のアプローチを秘密にしており、それを彼のビジネスの重要な差別化要素と考えていました。しかし、彼は最終的に、Lokadを含む他の企業も同様の方法を使用していることを発見し、確率予測の実現可能性と価値を証明しました。
Stefan de Kok氏は、サプライチェーンの最適化において同じ目標を達成するためのさまざまな方法があることを強調しています。彼は以下の4つの重要なポイントを強調しています：1）不確実性を受け入れること、2）確率予測と計画の採用、3）メソッドとアイデアについてオープンになること（ただし、「秘密のソース」は明かさないこと）、および4）伝統的な指標は不十分であり、確率的な指標に置き換える必要があること。Vermorel氏とde Kok氏の両者が、指標の変更と確率的なアプローチの活用がサプライチェーン管理においてより良い意思決定に不可欠であると同意しています。
Vermorel氏は、確率モデルが整った場合、複数の可能な未来のシミュレーションが可能になり、それによって意思決定とその潜在的な結果の評価が可能になると説明しています。彼はまた、予測に使用される技術とアルゴリズムは全体的なアプローチよりも重要ではないと指摘し、Lokad自身の予測エンジンの進化がそれを証明していると述べています。
De Kok氏は、顧客が不確実性を受け入れるのを支援するために、自己説明的な出力を提供することが重要であると主張しています。結果の可視化は重要であり、それによってユーザーは可能な値の範囲とその確率を理解することができます。彼は、ソフトウェアプロバイダーと顧客の関係を、メカニックとドライバーの関係になぞらえています。前者は後者が簡単かつ効果的に使用できる洗練されたツールを作成しています。
Vermorel氏は、確率的なアプローチがビジネスに与える影響について話す際、それがしばしば直感と一致する洞察を提供することを指摘しています。たとえば、クラシックな予測手法では、腐敗しやすい商品の在庫を過剰に推奨する場合がありますが、確率的なアプローチでは、ストックアウトと腐敗のリスクをより正確にバランスさせることができます。
市場の受け入れに関して、de Kok氏は不確実性を受け入れることに対する反発があったが、その抵抗は徐々に減少していると指摘しています。彼は受け入れの2つの段階を確認しています。第一に、正確な数値だけでは不確実性に対処するのに十分ではないことを認識すること、第二に、確率的なアプローチの複雑さに関する誤解を克服することです。彼は、これらの手法を受け入れる傾向が増しており、いずれは業界全体で主流になると楽観的な見通しを示しています。
このインタビューは、不確実性を受け入れ、確率的なメトリックを採用し、可視化を活用してサプライチェーンの最適化における意思決定を改善する価値を強調しています。Vermorel氏とde Kok氏は、予測技術の持続的な進化を提唱し、主流が確率的なアプローチを採用する未来を予測しています。
フルトランスクリプト
Kieran Chandler: 今日のLokad TVでは、Wahupaの創設者であるStefan de Kok氏が参加してくれて、なぜこの不確実性が実際には障害ではなく、受け入れるべきものであるかを説明してくれます。それでは、Stefan、今日はご参加いただきありがとうございます。まず、あなたのバックグラウンドと設立した会社であるWahupaについて少し教えていただけますか。
Stefan de Kok: はい、Kieran、そしてJoannes、私を招待してくれてありがとうございます。私はWahupaの共同創設者の一人です。私はオランダのデルフト工科大学で応用数学を学び、サプライチェーンというものを聞いたことがありませんでした。就職活動をした後、偶然にもサプライチェーンソフトウェア会社に出会い、彼らに参加しました。一瞬も後悔したことはありませんでした。それから、彼らのために多くの仕事をし、多くの顧客に対してコンサルティング、ソフトウェアコンサルティング、機能コンサルティング、ソフトウェア製品管理を行いました。そして、また別の偶然の出会いの後、私は仕事を失い、それが私がこれまでに取り組んできたすべてのアイデア、発見した問題について実際に何かできると気づいた瞬間でした。
当初のアイデアは、当時のS&OPよりも大きなプラットフォームを構築することであり、ベストオブブリードのソリューションを多く含んでいましたが、統合の問題はほとんどありませんでした。私は、実装の約70%が統合に費やされることに気付きました。そして、そのような問題を抱える中小企業に利用可能なプラットフォームを作りたかったのです。当時の製品は主に大手のTier 1企業を対象としていましたが、同じ問題を抱える小規模企業には良い解決策がありませんでした。それが始まりであり、そして、これは2003年のことでしたが、実際にそれを構築できる人々を見つけることは非常に困難であることがわかりました。そのため、数年にわたってアイデアを変形させ、洞察を得ることができました。そして、数年前、ついにこのものを構築できると確信した人々を見つけ、彼らもこの素晴らしいアイデアに参加することを確信し、私たちは始めました。
Kieran Chandler: そして、それが私たちの今日のトピックである、サプライチェーン内の不確実性を受け入れるということにつながります。需要は明らかな例ですが、他の不確実性のクラスはどのようなものがありますか？
Stefan de Kok: まあ、将来のすべては潜在的に不確かです。ですから、サプライチェーンにいる場合、数量だけでなく、リードタイム、期間、品質やグレード、収量、レートなど、将来起こる可能性のあるすべてのことを考えなければなりません。ですから、私たちはこれらの将来のすべてのものの平均値だけでなく、すべての可能な将来の組み合わせの影響を見る必要があります。これは非常に複雑なことであり、実際にはそうですが、私たちが行う必要があることでもあります。そして、何かが過去に移動すると、ほぼ確実です。正確には、過去においても不確実性があります。データの問題があったり、何かが本当に特定の方法で起こったかどうかさえわからないかもしれませんが、ほとんどの場合、過去に到達すると、それは大きな程度で不確実ではなくなります。そして、その中間に何かがあります
Kieran Chandler: 今日のディスカッションの一環として、ジョアネスも参加しますが、不確かな未来に直面するという考え方は、Lokadのアプローチの中心に非常に近いものです。では、これらの課題にどのように取り組んでいますか？ 伝統的なアプローチでは、楽観的なシナリオや悲観的なシナリオのような「もしも」のシナリオを使用することが一般的ですが。
Joannes Vermorel: シナリオを通じて不確かな未来に対処する主な問題は、それが非常に手間と時間がかかることです。それらのシナリオを詳細に説明するのには非常に多くの努力が必要です。興味深いことに、確率的予測では、ある意味で問題を力ずくで解決しています。すべての可能な未来を考慮すると、非常に困難だと思うかもしれませんが、十分な処理能力があれば、ソフトウェアを実装して実行するだけで、多くのシナリオを管理するための非常に複雑なシステムを持つよりも簡単です。これは非常に興味深いことです。なぜなら、複雑な現象に対処するための数学的に優雅で簡潔な方法であるだけでなく、サプライチェーンにとっても効率的です。人々はあまり多くいません。ソフトウェア開発の観点からも、運用の観点からも、サプライチェーンを運営するためのシステムを管理する人々にとっても、比較的効率的です。それが私がこのアプローチに非常に興味を持ち、興奮している理由です。
Kieran Chandler: ステファン、伝統的なアプローチのいくつかを見てみましょう。不確実性を考慮するために、どのようにそれらの古典的なアプローチが使用されているかを見ていますか？
Stefan de Kok: 不確実性に対処するための本当に2つまたは3つの異なる方法があります。1つ目はバッファを使用することです。2つ目は、迅速な対応などの応答メカニズムを使用して、発生した不確実性に対応することです。3つ目は、それを無視することです。誰もがそれぞれの方法をいくつか行っており、問題はそれぞれにどれだけの費用をかけるべきかです。一般的には、バッファに関しては、精度の問題です。バッファを間違えると、応答による過剰補正が必要になり、通常は高額です。最後に、対応できない部分は無視する必要があり、それが会社に最も長期的な損害を与えます。顧客はイライラし、市場シェアを失う可能性があり、無視し続けると訴訟や破産につながる場合もあります。
最も一般的なバッファはリードタイム、容量、在庫です。企業はそれらを増やします。なぜなら、不足すると対応が必要な問題に直面するからです。参考までに、多くの企業は95〜99パーセントのサービスレベルを目指していますが、実際のサービスレベルを測定すると、最高でも90パーセントに達しており、通常、そのレベルを目指している企業は80パーセント台後半です。さらに掘り下げると、その数値自体も通常は応答によって駆動されており、最初に計画したバッファではありません。したがって、彼らは高いコストと努力で迅速な対応を行い、不安定さと消火活動の量は非常に多いです。彼らの在庫は73パーセントのサービスしか提供していないかもしれませんが、目標は98パーセントです。これは会社の能力を圧迫し、利益率を侵食します。これがほとんどのサプライチェーンの現状であり、すべての負担が応答部分に移行している重大な変化です。
Kieran Chandler: 確率的なアプローチについて少し見てみましょう、ジョアネス。それを開発するのに数年かかりましたが、このアイデアはどこから来たのですか？
Joannes Vermorel: 私たちにとって、確率的予測は旅でした。実際には、平均値だけを予測する古典的な予測から始めました。そして、自動車部品を販売しているクライアントがいて、最初は予測の平均値だけを考えていましたが、
Kieran Chandler: それは非常にまばらで断続的だったので、実際にはどこでもゼロを予測することは、精度的に非常に良かったです。それは明らかに完全なばかげたことであり、最初に分位数予測を考え出しました。つまり、「平均需要を予測するのではなく、意図的なバイアスを持つ何かを予測したい」ということでした。意図的なバイアスを持つ予測は、分位数予測と呼ばれます。それは、単に…
Joannes Vermorel: ステファンが説明したように、これらのCアイテム、A、B、Cまたはスロームーバーと呼ばれる状況では、在庫に1つ、2つのユニットを持つか、または3つを持つか、単に最小/最大だけを持つかどうかをどのように知るのですか？まず、分位数予測が意味のある結果を得るための最初のステップであることに気付きました。ゼロを予測することが最善である状況から抜け出すことです。それはまったく意味がありませんでした。そして、その後、「ああ、分位数を持つ予測が欲しいけど、どれくらいのバイアスが欲しいかを調整できるよね？」と気付きました。そして、分位数から分位数グリッドに移行しました。増加するバイアスの一連のシリーズを持つことができるようになりました。そして、私たちは「いや、でもおそらくすべてのバイアスが異なる方が良いかもしれない」と気付きました。そして、私たちは基本的に分位数、接触グリッド、そして確率的予測に落ち着きました。そして、それから、別々の文献、統計学の文献があり、統計学のコミュニティの多くの他の人々が私たちと同じ旅をしたことがわかりました。つまり、バイアスのない予測や予測から始めて、バイアスのある予測に移行し、多くのバイアスを探索し、すべてを一度に行おうとするということです。それが確率的予測です。どうぞ。
Kieran Chandler: では、Stefanさんも、Lokad以外の業界の中で確率的予測のアイデアを受け入れている数少ない人の一人です。では、どのようにしてこれらのアイデアを持つようになったのですか？
Stefan de Kok: まあ、これは私がいくつかの啓示について話す場所ですね。最初のものは、不確かな値は正確な数値で表現することはできないということで、おそらく2006年ごろから理解していました。しかし、それをうまく機能させる方法はまだ見つけていませんでした。それはその方法でやる意味がないのです。そして、最終的に、私は確率的算術と呼んでいるものを開発するために取り組んでおり、それがどのように機能するかを理解し、振り返ってみると、非常に複雑に見えるものが実際には非常に優雅な方法で解決できることがわかりました。それが私の最初の「あは」の瞬間でした。しかし、当時はそれを秘密にしていました。これは私の重要な差別化要素の1つだと思ったので、まだ公にはしていませんでした。
それは後になって、私のキャリアの中で偶然の出来事の1つで、お金が必要で仕事を探しているときに、ボストンの私の故郷にある別の会社を見つけました。Lokadのような世界で3つの会社のうちの1つであり、当時少なくとも、彼らは1970年代からこれを行っていました。そして、彼らはこれを証明していましたが、これは彼らの秘密のソースであったため、これを秘密にしていました。そして、私はいくつかのことを理解しましたが、その中でも重要なものは、同じことを達成するための多くの方法があるということです。
Kieran Chandler: 重要なポイントは、同じことを達成するための方法は多くあるということです。それぞれのアプローチは非常に異なっていますが、最終的な目標は同じです。ですので、それを行う方法を押し出す必要はなかったのですが、それを行う必要があるという概念を押し出す必要がありました。自社が特別なものである理由を明かさずに、このアイデアを議論し、推進することについてどのように感じていますか？
Stefan de Kok: 自社が特別なものである理由を明かさずに、それについて話したり、ブログを書いたり、記事を書いたりすることができると気づきました。この先10年ほどで、すべての計画と予測がなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべくなるべ
ジョアネス・ヴェルモレル: 絶対に、私はステファンと同意します。確率的な要素がある場合、多くの可能な未来をシミュレートすることができ、将来を知っているかのように、自分のすべての意思決定をその結果と照らし合わせることができます。これにより、すべての意思決定を順位付けし、優先順位をつけるための非常に優れた方法が得られます。ただし、その秘密のソース、またはその背後にある技術はそれほど重要ではありません。Lokadでは、予測エンジンをすでに5世代捨ててきました。そのたびに、それが史上最高のものだと信じていましたが、2年後にはより良い方法があることに気づきました。
キーラン・チャンドラー: ジョアネス、将来の持続可能性の利用可能性について言及しているのは興味深いですね。そのアイデアについて詳しく説明していただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: もちろんです。将来には変動性があるという事実は利用できます。単に自己保護し、よりレジリエンスを高めるだけでなく、まず変動性があるという事実を利用することもできます。
キーラン・チャンドラー: ステファン、顧客の視点から物事を考え始めると、不確実性を受け入れるという考え方をどのようにサポートできますか？ソフトウェアの観点から、どのような戦略を採用できますか？
ステファン・デ・コック: キーとなるポイントは、複雑なエンジンを持っていても、ブラックボックスの出力では信頼性が高まりません。出力は自己説明的である必要があります。確率を用いることで、信じるべきは単一の数値だけではなく、不確実性を考慮した可能性の範囲を提供することができます。
キーラン・チャンドラー: 100％になるためには、答えはいくつかの値の間にあると考えています。そして、これらの値がどのように発生するかには分布があります。それはあらゆるレベルで見ることができ、結果の視覚化に関するものです。私はそれをほとんど車のように考えるのが好きです。私たちはメカニックであり、顧客はドライバーです。昔は自分の車がどのように動くかを知っていましたが、今は美しいです。中を見ると美しいですが、何が動いているのかはわかりません。メカニックでさえ、コンピューターに接続するためにケーブルを接続する必要があります。これが、将来のソリューションと私たちがすべてもたらしているものがすべてについて考える方法です。洗練されたものをもたらし、それをユーザー、ドライバーが実際に使用し、安全な意思決定を行い、それに基づいて行動できる出力を得るためのものです。
ジョアネス・ヴェルモレル: いいですね。顧客の視点に立ったまま、企業が確率的なアプローチに変わるとはどういう意味ですか？確率について考え始めると、バランスを取ろうとしている大きな力について考えることになります。どのような問題を軽減しようとしているのか、どのようなボトルネックが最も影響を与え、害を及ぼすのかを考えることです。通常、それは非常に面白いことです。バースティな予測は、単に量を定量化する方法を提供してくれます。それは、直感的には明らかだったことを数値として表現するようになったのです。ですから、それは素晴らしい洞察を生み出すかもしれませんが、私自身の経験では、逆のようなものです。それは最初から明らかだったことを単に示すだけであり、予測は実際には悪くなるかもしれません。それは非常にバランスの取れたものであり、在庫切れが発生するたびに、賞味期限を知り、非常にリスキーな商品に高い在庫を持つことはしない方が良いというリスクを考慮しています。従来の予測手法を採用すると、「97％のサービスレベルに達し、終わり」と言われるだけで、商品が期限切れになるまで大量の在庫を作り出してしまいます。確率的なアプローチを取ると、予測は実際にはさらに悪くなるかもしれません。非常に良いとは言えないかもしれませんが、リスクを考慮してバランスの取れたものになります。
Kieran Chandler: 高価であり、したがって、それはより合理的なものに向かうという意思決定を導くため、イチゴを過剰に在庫することはないということです。だから、私は創業者が商業的な迂回路を追求する必要があると言った考えに完全に同意します。ただし、公正を期すために、Lokadはこれまで最も単純なものを提供するという最も優れた実績を持っているとは思いませんが、少なくとも彼らは試しています。さて、ステファン、最後の言葉をあなたにお任せします。市場で観察したことに基づいて、人々は不確実性を受け入れるという考えを受け入れる準備ができていると言えるでしょうか？そして、将来について本当にあなたを興奮させるのは何ですか？
Stefan de Kok: 私たちはそこに向かっていると思います。これまでの間に多くの反発を目撃してきましたし、それはなかなかの困難な戦いでしたが、私たちは頂点に達していると思います。フラットになってきており、反発が少なくなっていることに気付いています。市場が認識していると思いますし、2つのステップアプローチがあります。第一のステップは、正確な数値は不確実性に対処するための正しい方法ではないということです。ステップ2では、まだ少しの摩擦を感じています。それは過度に複雑だと思われています。彼らは「できるけど、でも…」と言います。いつもその「でも」がありますし、その「でも」はしばしばビッグデータに関するものです。確率的に行うには多くのデータが必要ですよね。しかし、それは真実ではありません。歴史的なデータが必要であり、それはすべてのERPシステムにあります。確定的に解決するために必要な同じ問題を解決するために。
多くの人々が抱える別の懸念は、複数の可能な未来とどのように向き合うかです。彼らはそれが可能性の数を爆発させると考えています。しかし、確率的な予測は確率的な計画につながる可能性があります。それを分布で表現する必要があります。これが、人々がまだこの点で苦労している部分だと思います。しかし、私は興奮しています。トレンドを見ていますし、それがどこに向かっているかも見ています。以前は断固としてこのアプローチに反対していた一部の人々からも、ますます受け入れられるようになっています。ますます多くの人々が切り替えを行い、啓示を得ているのを見ていますので、それは臨界量に達する問題であり、メインストリームに受け入れられるでしょう。私はそれについて本当に興奮しています。
Kieran Chandler: それでは、素晴らしいですね。ここで終わらなければなりませんが、お時間をいただきありがとうございました。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。さようなら。
