00:00:07 倉庫管理と平準化の概念。
00:01:20 人件費や設備利用率を含む、倉庫管理における課題。
00:03:53 ネットワークレベルの最適化を通じた日々の倉庫運用平準化の実現。
00:05:22 規模の経済と最適な倉庫運用体制からの逸脱がもたらす影響。
00:07:00 従来のサプライチェーン計画の限界と、倉庫運用最適化の可能性。
00:08:00 従来のSKU時系列分析とその限界。
00:11:00 サプライチェーンにおける同期化と振動の問題。
00:13:35 課題解決のためのパラダイムの再考。
00:14:25 定量的なサプライチェーンの視点。
00:15:22 ネットワーク全体で最も利益を生むユニットを用いた意思決定。
00:17:42 SKU時系列の視点と、優先順位付けされたアクションリストの比較。
00:19:14 最適な倉庫フローを達成するためのリストの短縮。
00:20:25 優先度の高いユニットの経済的価値と逓減するリターン。
00:23:58 サプライチェーンにおける平準化の重要性とその課題。
00:25:26 問題の再定義と視点変更によるより良い解決策へのアプローチ。
00:26:24 完璧な時系列予測を見つけることの困難さ。
00:27:33 従来手法に対する結論と考察。
要約
インタビューでは、Kieran Chandler と Joannes Vermorel が現代の倉庫運用管理における課題について議論しています。Vermorelは、日々の倉庫運用を平準化する、つまり毎日同じ人数の人手を確保することの重要性を強調しています。また、サプライチェーンネットワークにおける同期化の課題や、経済的リターンに基づいた意思決定の優先順位付けの必要性についても論じています。Vermorelは、従来のサプライチェーン最適化手法には欠陥があり、効果的な解決策を見出すためには問題に対する視点を変えることが必要だと主張しています。インタビューは、ChandlerがVermorelに感謝の意を示して締めくくられます。
詳細な要約
このインタビューで、Kieran Chandler はサプライチェーン最適化を専門とするソフトウェア企業Lokadの創設者であるJoannes Vermorelと共に、現代の倉庫運用管理の課題について議論しています。自動化の進展にもかかわらず、特に繁忙期においては、倉庫は依然として多くの人手に依存しています。Vermorelは、現代の倉庫が車のエンジンのように最適な運用体制を前提に設計されていると説明します。しかし、市場の需要が必ずしも倉庫の最大生産性と一致しないため、最適な運用体制から逸脱すると設備が飽和したり、十分に活用されなかったりする問題が生じます。多くの倉庫では程度の差はあれ自動化が進んでいますが、スタッフの確保は依然として大きな課題です。繁忙期には契約社員が必要となりますが、彼らは訓練不足で生産性が低く、通常の従業員は作業量にかかわらず給与が支払われなければなりません。Vermorelは、毎日同じ人数の人手を確保することで倉庫の運用平準化を図ることの重要性を強調しています。彼は、平準化と、全体の生産性向上のために新しい設備に投資するストリームライニングとは区別しています。毎日同じ作業量で安定した運用ができれば、変動への対応を余儀なくされることがなく、理想的であると示唆しています。
Vermorelは、日々の最適な倉庫運用を実現するためには、倉庫自体を超えてサプライチェーン全体を最適化する必要があると説明しました。これはネットワークレベルの最適化によって達成されます。Chandlerは続いて、増加する人手とそれに伴うコストの課題についてVermorelに尋ねました。Vermorelは、柔軟性には高いコストがかかるため、追加の人員コストは比例的に増加しないと説明しました。倉庫はある程度の柔軟性を持たないことで、規模の経済を達成できるのです。従来のサプライチェーン最適化手法は、倉庫の作業負荷を予測し、それに合わせて人員配置を調整することに依存しています。しかし、Vermorelはこのアプローチは倉庫運用に対する制御力を全く提供しないため欠陥があると主張しました。彼は、従来手法が偏りと時系列に重点を置いていると考えており、これらは単に倉庫の動員に関する視点に過ぎないと述べました。Vermorelは、日々の運用最適化を実現するためには、倉庫を超えてサプライチェーン全体の最適化に目を向けることが重要であると強調しました。
Vermorelは、サプライチェーンネットワークにおける同期化に伴う課題について議論しました。彼は、同期化がサプライチェーン内に振動を生み、非効率な流れのパターンを引き起こす可能性があると説明しました。例えば、ある製品が供給業者からのストックアウトを起こし、全店舗で徐々に在庫がなくなっていくといったケースを挙げました。供給業者が再入荷すると、一斉にサプライチェーン全体に製品の波が流れ、全店舗に在庫が補充されるのです。これにより、残留する振動が発生し、サプライチェーン管理上の問題となります。Vermorelは、そもそも問題を引き起こしたパラダイム自体を否定し、異なる視点から問題を捉えることで解決策を見出すべきだと提案しました。彼は、セールスキャスト-小売ネットワークの-在庫-予測を平準化し、事前に倉庫に在庫を確保させることの重要性を強調しました。Vermorelのサプライチェーン最適化に対する独自の視点は、問題解決のために現状の課題を批判的に考察する必要性を浮き彫りにしています。
Vermorelは、自社のサプライチェーン最適化アプローチについて議論しました。これは、定量的視点を用いて確率的-予測-定義に基づく可能性のある未来と経済的リターンを伴う意思決定に優先順位を付けるものです。このアプローチでは、stock-keeping-unit-sku-定義や時系列を使用するのではなく、それぞれ異なる経済的リターンを有する個々の製品単位に焦点を当てます。目的は、最も利益率の高いユニットを見つけ、次にどのユニットが2番目に利益率が高いかを調査し、以下同様にリストダウンすることです。Vermorelは、潜在的な意思決定の数は無限に思えるかもしれませんが、実際には倉庫のユニット数によって有限であると説明しました。彼は、リストに優先順位を付け、倉庫の最適な運用体制に合わせることで、サプライチェーン最適化の解決策が自動的に得られると主張しました。このアプローチは、従来のSKUと時系列の視点とは対照的であり、倉庫管理者に同じ選択肢を提供しなかった点が異なります。Vermorelは、現代の計算能力があれば最適化のプロセスは実現可能であるものの、必ずしも容易ではないと論じました。
Vermorelは、多くの倉庫がアクションの優先順位リストを持っているものの、意思決定の詳細な分析が欠けていると説明します。従来のサプライチェーンパターンは、在庫-補充-定義の注文しか提供せず、どの注文を優先すべきかは倉庫に委ねられていました。これに対して、Lokadの優先順位リストは、各ユニットに経済的報酬を与えることで、倉庫がより良い意思決定を行えるようにします。Vermorelは、在庫不足のおそれが非常に高い最初のユニットを迅速に処理することが最も重要であると説明します。しかし、倉庫がリストの後半のユニットを処理するにつれて、経済的報酬は急速に減少していきます。通常のサプライチェーンネットワークでは、倉庫が最初に送る10,000ユニットの報酬は、最後の10,000ユニットの100倍に達する可能性があるとVermorelは指摘しています。彼は、サプライチェーン全体を分析することで、日々どの程度の労働力を投入すべきかを判断し、行動の優先順位をより効果的に決定できると示唆しています。
Vermorelは、ネットワークの均衡を保つことがサプライチェーンディレクターにとって極めて重要であると主張しました。データの不規則性を取り除き、より明確な傾向を得るプロセスである平準化は、サプライチェーンを円滑に運営するために不可欠です。彼は、平準化は長年にわたり背景に存在してきたものの、従来の視点からは解決策が見出されてこなかったと強調しました。問題の再定義と、数量的なサプライチェーンマニフェストの視点を採用することで、経済的報酬に基づいた意思決定の優先順位付けが可能となり、その結果、実質的に無料で解決策が得られると示唆しました。Vermorelは、パディング（余裕）の変更が比較的実行しやすい解決策につながると結論付けました。
Vermorelは、サプライチェーンの問題を特定することは容易ですが、問題に取り組む方法を変更することは難しいと説明します。なぜなら、それにはサプライチェーン全体を別の視点から再構築する必要があるからです。彼とそのチームは、この問題の解決策を見つけるのに数年を要しました。当初、より良い時系列予測があれば問題は解決すると信じられていましたが、すぐに完璧な予測は存在しないことに気付いたのです。しかし、問題に対する視点を変えることで、完璧な予測の必要性がなくなります。Vermorelは、多くの人々が頭を砂に隠し、従来のアプローチを用いることでこれらの問題が存在しないかのように振る舞っていると示唆しました。インタビューは、ChandlerがVermorelに感謝の意を示して締めくくられました。
完全な書き起こし
Kieran Chandler: 今日は、倉庫がどのように意思決定の優先順位を付けられるか、特に平準化の概念について議論します。では、Joannes、現代の倉庫のどのような特性がそれらを非常に管理しにくくしているのでしょうか？
Joannes Vermorel: 現代の倉庫は、あなたの車のエンジンのようにほぼ最適な体制で設計されています。常勤の従業員がいるために規模の経済が働き、ピーク時を超えて運用する必要がある場合、契約社員を雇うことになります。通常、彼らには時間単価が高く、訓練も十分でないため、生産性が低くなります。一方、人数が少ない場合は、常に給与を支払う正社員がいることになります。ですから、より低速な体制を選んだとしても、月末や四半期末にはそのすべての時間分の費用がかかってしまうのです。
And that’s just looking at the staffing element. The reality is that nowadays, most warehouses are automated to some varying degrees with conveyor belts, robot pickers, and plenty of other things. Those investments are typically calibrated for certain flow of goods. If you diverge from that, either you saturate your equipment, or you don’t use it to its full potential. Bottom line is that you have an optimal regime or sometimes configure your warehouse to have maybe two optimal regimes, one for the low season and one for the peak season. But you cannot have something that operates optimally at any regime. You have to pick certain conditions, and the problem is that what the market demands may not be aligned with the peak productivity status of your warehouse. Kieran Chandler: さて、今日のテーマである倉庫運用の平準化について最初に話し合った際、あなたは「平準化」という言葉に非常にこだわっていました。その理由は、なぜ「ストリームライニング」のような他の言葉よりもこの言葉が重要なのでしょうか？
Joannes Vermorel: ここで言う「平準化」とは、倉庫の日々の運用が滑らかで、必要とされる人手が毎日ほぼ同じである状態を指しています。ここで言うストリームライニング、つまり倉庫の全体的な生産性を向上させるために新しいコンベアを導入するような投資のことではありません。そのような投資が行われた後は、また最初の状態に戻ってしまうため、日々の運用を平準化して変動をなくすことが目標なのです。変動があると人員が過不足となり、対応が非常に困難になるため、できるだけその変動自体をなくすのが最善の方法です。つまり、毎日一貫した作業負荷で安定した運用が実現できるということです。
Kieran Chandler: 一日のうちに、どのようにしてそれを実現するのですか？どのようにして日々の運用最適化を達成するのですか？
Joannes Vermorel: 倉庫内で起こっていることだけに目を向けていては実現できません。しかし、サプライチェーン全体にも目を向けると、ネットワークレベルの最適化を行うことで、どの倉庫の運用も平準化できるようになるのです。
Kieran Chandler: 関連する課題について見ていきましょう。人手に関して少し触れましたが、興味深いのは、人員が増えるとスタッフを追加してもコストが比例して増加しないという点です。なぜなのでしょうか？
Joannes Vermorel: コストが比例して増加しないのは、契約社員はより高い料金がかかる上、訓練も十分でないためです。通常の50人のチームがいる場合に、20人を追加する必要があるとすると、その20人の費用は元の50人分と同等になるかもしれません。契約社員は柔軟性のために時間単位で高い料金を請求するのです。つまり、市場の調整可能性は柔軟性を提供しますが、その柔軟性は高価な選択肢となります。相対的に柔軟性を欠くことで、コストを抑えることができるのです。倉庫では、最適な体制から逸脱するたびに、規模の経済と不経済の両方が生じるのです。
Kieran Chandler: 現在のアプローチについて話しましょう。この理想的な体制で運用する場合、従来の手法はどの程度有効なのでしょうか？
Joannes Vermorel: とても興味深い。古典的なサプライチェーンの視点からは、この問題はそもそも存在しません。理論を見ても不可解です。SKUや時系列と呼ばれるものがあるという信念について言及しているのですが、実際にはSKUも時系列も本当の意味で存在するものではなく、単にあなたの倉庫に対する動員の視点に過ぎないと考えています。古典的なサプライチェーンプランニングはSKUと時系列を強調しますが、この視点を取ると、倉庫の作業負荷はあなたが制御できるものではなくなります。結果として、人々は倉庫の作業負荷を予測してスタッフの調整を図ろうとしますが、これは問題に対する全く誤った見解だと言えるでしょう。古典的な観点では、倉庫の運営を最適化し平滑化するという選択肢は、プランニング上、制御の余地が全く与えられていないため存在しません。
Kieran Chandler: とても興味深いのは、私が出会った倉庫管理者は、倉庫が体制から逸脱した場合、巨大なスケールメリットが生じることに気づいている点です。だからこそ流れを平滑化することが極めて重要になってくるのは明白です。しかし、実際にどのようにそれを実現するかを考えたとき、組織やソフトウェアには制御のレバーが何一つ存在せず、制御不可能な状態になっているという問題に直面します。根本的には、制御可能な仕組み自体が存在しないのです。
Joannes Vermorel: しかし、それは確かに、そういった倉庫管理者が単に上流で発生している需要に反応しているだけということではないでしょうか。結局、彼らは顧客が最終的に購入するものに対して反応しているだけなので、実際にどこまで制御が可能なのでしょうか？
Kieran Chandler: しかし、果たして彼らはそうなのでしょうか？
Joannes Vermorel: 通常、人々はすぐに「ええ、我々にはダイヤモンド需要や何らかのシステムがあり、販売、過去の実績などに基づいて非常に合理的に動いている」と結論付けがちです。しかし、本当にそうでしょうか？ご覧の通り、SKUと時系列に戻ると、そこにはネットワークが存在しません。ネットワークはあなたのパディング内にはなく、むしろ、実際にサプライチェーンを運用しているソフトウェアのどの部分にも、サプライチェーンネットワークとしての構造は存在しないと主張したいのです。人々は「しかし、すべてのトランザクションや在庫移動は記録されている」と言いますが、実際にはネットワークは存在しないのです。そして実際、supply chain softwareの大多数がどのように実装されているかを見れば、それが明らかです。
Kieran Chandler: それはどういう意味ですか？
Joannes Vermorel: つまり、SKUが存在するということは、基本的に店舗向けの補充が行われているということを意味します。しかし、補充は一種の誇張されたmin-maxポリシーに基づいて実施されるのです。min-max、すなわち、min-maxポリシーとは、あなたの平均在庫水準がトリガー条件となり、在庫がある一定の水準に達すると補充が発動される、という仕組みです。基本的に、min-maxはまずその条件を満たし、条件が満たされたら決められた数量を補充するという流れです。この数量は、たった一個の場合もあれば、kanban式で、一個売れるごとに一個補充される場合もあります。しかし、場合によってはロットサイズやパック、economic order quantityその他の制約が働き、より大きな数量が決定されることもあります。そうなると、倉庫の視点からは、毎日大量のSKUがトリガー条件を満たすことになり、「もっと出荷せよ」といったシグナルが山のように発生し、倉庫が毎日実行すべき作業リストが膨大なものとなります。しかし、これらの数字に対して、倉庫は全く制御権を持っていないのです。
Kieran Chandler: つまり、SKUと時系列のアプローチでは、物事を孤立して捉え、ネットワーク全体の相互作用を考慮していないということですね。では、どのようにしてその活動を平滑化し、スパイク（急激な変動）を抑えるのでしょうか？
Joannes Vermorel: その前に、SKUの偏りがどのように発生しているのかをさらに分析する必要があります。さもなければ、解決策を見出すのは非常に困難です。SKUと時系列の分析が行われると、サプライチェーンネットワーク内で多くの同期が発生するように見えます。「ああ、サプライチェーン内でイベントが同期している」と思うかもしれませんが、実際にはそれは全く良い状態ではなく、流れを平滑化するという意味では最悪のシナリオなのです。
Kieran Chandler: その同期したイベントの具体例を挙げると、どのようなものになるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 例えば、倉庫が店舗にサービスを提供している状況を考えます。そして、サプライヤーで在庫切れが発生し、ある製品を店舗に供給できなくなるとします。結果として、店舗は徐々に在庫を使い果たします。当然、これはランダムな現象です。なぜなら、サプライヤーが在庫切れになった瞬間、各店舗で初期在庫量に差があるからです。しかし、数日または数週間後には、すべての店舗が在庫切れになり、倉庫もその製品について在庫を失います。
その後、サプライヤーは在庫を補充します。すなわち、サプライヤーが在庫を戻した瞬間に、あなたのサプライチェーン全体に一大波の製品が流れ込み、一斉にすべての店舗が補充されるのです。おそらく、店舗は設計が類似しており共通点が多いため、最初は各店舗の在庫レベルがランダムに分布していたとしても、在庫切れが各店舗の補充パターンを同期させてしまいます。
つまり、すべての店舗が同時に在庫切れとなり、同時に補充される状況になります。そして、製品のフローの時系列を見ると、ゼロへの急降下、大きなスパイク、そして在庫切れの余韻のような強い振動が見られるでしょう。実際、こうした振動を引き起こす要因は他にもあります。在庫切れが一例で、プロモーションもまた一例であり、カレンダーの影響も考えられます。小売ネットワークであろうと多段階製造のサプライチェーンであろうと、基本的な現象は同じなのです。つまり、サプライチェーン全体で同期と振動を生む現象は数多く存在するのです。
Kieran Chandler: しかし、プロモーションのようなものは常に存在するものです。では、それらを平滑化するためには、倉庫が事前に警告を受け、プロモーションが来る際に在庫を準備するということなのでしょうか？
Joannes Vermorel: 問題を解決したいのであれば、まずこの問題を生み出したパラダイム自体を否定しなければなりません。これがおそらく最も興味深い視点です。率直に言って、問題に取り組む唯一の方法は、まず問題を別の角度から捉え始めることです。そして、別の視点から見ると、非常に不可解なことが起こることもあるのです。
Kieran Chandler: つまり、問題に別の角度からアプローチすれば、文字通り無償で解決策が見つかる可能性があるということですね。非常に不可解ですが、時にはそうなることもあります。まず、問題を異なる視点からどう捉えるかを模索し、その後で運が良ければその場で解決策が得られるかどうかを調べてみましょう。
Joannes Vermorel: 別の角度とは、基本的にLokadが数年前に定量的サプライチェーンのマニフェストで示した考え方です。すなわち、可能な未来や意思決定を、すべて経済的リターンによって優先順位付けするというものです。この定量的サプライチェーンの視点から問題を見ると、SKUも時系列も消え、代わりに各製品単位が、それぞれ雪の結晶のようにユニークな存在として扱われます。それらをSKUにまとめようとはしません。我々が自問するのは、様々な可能な未来において市場が異なる物を求める場合、どの単位を倉庫が下流へ出荷すべきかという問題です。不確実性は避けがたいものですが、どの単位が経済的リターンを最大化するかは見極めることができます。もし下流へ出荷する単位が一つだけなら、それが最も利益率の高い単位になるわけです。概念上、一番の単位が決まれば、その次に収益性の高い二番目の単位を調べることができる。全てのロケーション、全ての単位、全ての経済的リターンを検討し、次に有利な単位が何かを見極め、そのリストを順に辿っていくのです。
Kieran Chandler: つまり、優先順位付けされた無限の意思決定リストが存在するということですが、そのリストをどこで打ち切るかはどう決定するのですか？
Joannes Vermorel: まず、結局は底に達するのです。なぜなら、ある時点で倉庫は空になるからです。倉庫に存在する単位は有限であり、概念上は無限に見えるかもしれませんが、実際は非常に有限です。あなたは「私の倉庫には何百万もの単位がある」と思うかもしれませんが、今日のコンピュータは非常に高性能で、たとえ何百万もの単位を列挙しなければならなくても、大した問題ではありません。コンピュータのシングルコアは1秒間に何十億もの計算を行います。だから、決して簡単というわけではありませんが、十分に実現可能なのです。問題に戻ると、この優先順位付けされたリストを倉庫の最適な運用体制に切り詰めれば、その場で解決策が得られるのです。つまり、今日出荷するものがちょうど倉庫の最適運用体制と一致するということです。
Kieran Chandler: では、Joannes、倉庫がサプライチェーン最適化に直面している課題について教えていただけますか？
Joannes Vermorel: もちろんです。SKUと時系列という視点で問題を見ると、選択肢が存在しません。倉庫管理者は優先順位付けされた行動リストを持たず、ただ単に補充のリストしか持っていなかったのです。倉庫ができるのは、これらの数量を無視するか、または一部の店舗を無視してサービス提供を行わないということだけでした。どの店舗や商品にいったんサービスを提供しないか、という微細な判断材料は存在していなかったのです。ただ「このロケーションへ50単位出荷、あちらのロケーションへ25単位出荷」といった補充注文しかなかったのです。伝統的なサプライチェーンプランニングでは、どの注文が重要かという問いすら存在しないため、答えも存在しませんでした。しかし、Lokad方式では、各単位が経済的リターンを持つという優先順位付けされたリストがあるため、流れを平滑化するということは、そのリストを倉庫の最適運用体制に切り詰めるだけで自然に実現されるのです。
Kieran Chandler: なるほど。では、毎日どれだけの労働力を投入するかという判断は、基本的にどのように下されているのですか？
Joannes Vermorel: ここでサプライチェーンネットワーク全体に立ち返る必要があります。これまでクライアントと共に行ってきた興味深い分析の結果、優先順位付けされた単位を迅速に処理すべき順に見ると、各単位ごとに著しい逓減効果、つまり追加するごとに得られる経済的リターンが急速に減少することが分かります。つまり、最初に出荷する単位は非常に大きな経済的価値を持つのです。なぜなら、そうすることで高確率な在庫切れを防げるからです。これは、FMCGの多段階サプライチェーンであれ、リテールネットワークであれ同じパターンです。基本的に、最初に出荷する単位は必須で、そうしなければ下流の顧客や製造・組み立て部門が在庫切れに陥ります。したがって、その最初の単位には非常に大きな影響力があります。しかし、リストを下っていくにつれ、次第に安全在庫的な意味合いしかなくなり、各単位ごとの経済的リターンは急速に減少していきます。つまり、一般的なサプライチェーンネットワーク、というものは存在しないとしても、例えばあなたのサプライチェーンネットワークを毎日流れる単位が100,000あるとした場合、平均して倉庫は1日100,000単位を緊急出荷することになるでしょう。そして…
Kieran Chandler: つまり、倉庫から送られる10,000単位に注目すると、その最初の10,000単位に伴う経済的リターンは、100,000単位全体の中で、最後の10,000単位のリターンに比べて文字通り100倍の価値があることが一般的に見受けられる、ということですね。上位10％の出荷が、下位10％の出荷の価値の100倍にもなるのです。では、ある日の出荷量を90,000単位、あるいは110,000単位にしても、ちょうど100,000単位を出荷する場合と比べて本当に違いが出るのでしょうか？
Joannes Vermorel: 答えは、ほとんど差がないということです。それが非常に不可解な理由は、クラシカルな視点の実務家は、倉庫に十分なキャパシティがない場合、それが大きな問題だと考えるかもしれないからです。たとえば、倉庫が本日100,000ユニットを迅速に処理する必要があるのに対し、90,000ユニットしか処理できない場合、それを大問題だと言うでしょう。しかし、なぜそれが大問題なのでしょうか？ 答えは、処理できない10,000ユニットに優先順位が付けられていないからです。もしかすると、その10,000ユニットの中に絶対に緊急かつ重要なものが含まれている可能性があるのに、優先順位がつけられていないため、誰もそれに気づかないのです。通常、必然的にランダムに処理されるため、今日処理できない10,000ユニットのうち約10％が、送るべき10個の最も重要な品目に含まれている可能性が高いのです。しかし、優先順位がないために、大規模なサプライチェーンの事故につながってしまうのです。
Kieran Chandler: ですから、収穫逓減の現象が見られるときは、ネットワークの均衡を大まかに保つだけで十分なのです。ここで話を締めくくるにあたり、おそらくこれを見ているサプライチェーンディレクターの皆さんにとって、なぜスムージングがそれほど重要なのでしょうか？ それは、従来の小さな歪みを持つ時系列アプローチから簡単に実施または変更できるものなのか、あるいは実際には非常に困難で、調整に長い時間が必要なものなのでしょうか？
Joannes Vermorel: スムージングは、少なくとも数十年にわたって常に背景に存在してきたものだと言えます。多くのサプライチェーンディレクターと議論してきましたが、最適な体制やフローから逸脱した瞬間に発生する規模の不経済のために、非常に注目すべき明白な手法なのです。
Kieran Chandler: 明らかに、クラシカルな視点からすると、この問題には全く解決策がありません。クラシカルな視点から見ても可能でしょうか？
Joannes Vermorel: いいえ、可能ではありません。技術が移動平均のような非常に粗いものであろうと、ディープラーニングのように非常に先進的なものであろうと、あなたの視点からすればこの問題には解決策は見当たらないのです。まず、問題の捉え方自体を変える必要があります。興味深いのは、この問題を「定量的サプライチェーン・マニフェスト」という視点―すべての可能な未来と、あらゆる意思決定を経済的報酬に基づいて優先順位付けした―で捉えると、解決策が自然に得られる点です。視点を変える意思があれば、それは非常に単純なものとなるのです。しかし、物事の見方を変えるのは実際にはかなり困難です。これまで一生見てきた同じサプライチェーンネットワークを、全く異なる観点から再構築する必要があるのです。ちなみに、Lokadでは、私とチームが問題を全く異なる角度から捉え、解決策が見出せるようになるまでに数年を要しました。それは決して自明なものではなく、あなたのこの問題に対する視点が間違っているというわけでもありません。かつてLokadの初期には、より良い時系列予測が必要だと考え、もし完璧な時系列予測が得られれば全てがうまくいくと思っていました。たとえば、倉庫管理者が完璧な需要予測を求めていた話を覚えていますか？ 時系列の観点から考えると、「完璧な予測さえあれば問題は解決する」と思ってしまうのです。確かにそうかもしれませんが、問題は、その完璧な予測というものは存在しないということです。面白いことに、問題に対する視点を変えれば、完璧な予測の必要性さえもなくなるのです。
Kieran Chandler: では、ここで締めくくりましょう。どうやら、これらのクラシカルなアプローチにおいては、多くの人が頭を砂に埋め、これらの問題が全く存在しないかのように振る舞っているようです。今週はこれで全てです。ご視聴いただき誠にありがとうございました。それでは、次のエピソードでお会いしましょう。さようなら。
