00:00:08 サプライチェーンにおける定量的-定性的なパラドックスの紹介。
00:00:33 定量的な手法での節約の測定における課題。
00:02:00 高度に定量的な手法と定性的な理解の必要性とのパラドックス。
00:03:10 数値と測定の評価における主観的な判断の役割。
00:06:00 ビジネスの改善にデータを使用する際の定性的な理解の重要性。
00:08:01 コロナ前後のサプライチェーン状況の比較の難しさ。
00:10:22 危機時における緊急対策とサプライチェーンの評価。
00:12:57 サプライチェーンの問題の複雑さと解決策を表す単一の数値の不在による挫折感。
00:14:10 技術的な解決策の過度の強調とサプライチェーン管理における解釈の重要性。
00:15:53 サプライチェーンの専門家が意思決定を見直す頻度と定性的思考の反復プロセス。
00:17:38 問題に新しい視点で取り組むためにAmazonの哲学から「Day One」のマインドセットを採用すること。
00:19:12 サプライチェーン最適化における問題解決のための定性的なアプローチの活用。
00:21:36 数値分析が企業の戦略においてより良い選択をするのにどのように役立つか。
00:22:31 サプライチェーン管理における定性的と定量的手法の相互作用の理解の重要性。
要約
Kieran ChandlerとLokadの創設者であるJoannes Vermorelのインタビューでは、サプライチェーン最適化の複雑さと定量的と定性的なアプローチのバランスの必要性について探求しています。 Vermorelは、定量的な手法を定性的な判断を通じて数字を理解し、意味を持たせることの重要性を強調しています。サプライチェーンは、多くの潜在的な障害要素を持つ複雑なシステムであり、最適性の意味を構築するためにデータ分析を行い、純粋に定量的な判断ではない判断を行うことを提案しています。また、複雑な問題を単純化する課題と、顧客の需要をより良く満たすことの重要性も強調されています。
詳細な要約
このインタビューでは、ホストのKieran Chandlerがサプライチェーン最適化に特化したソフトウェア企業であるLokadの創設者であるJoannes Vermorelと話しています。彼らはサプライチェーン管理における定量的と定性的なアプローチの組み合わせと、そのバランスを取る上での課題について議論しています。
Vermorelは、Lokadの定量的なサプライチェーンアプローチがしばしば懐疑的に受け止められ、具体的な節約額についての質問があることを説明しています。同社の手法は非常に定量的であり、高度な統計ツールや予測最適化に特化したプログラミング言語に依存していますが、節約額を簡単かつ正確に示すことは困難です。サプライチェーンの複雑さにより、より微妙な理解が必要とされるため、保証された節約額を約束することはしばしば誤解を招くと強調しています。
Lokadのアプローチは定量的な手法に基づいていますが、Vermorelは数字を理解するための定性的な判断の重要性を強調しています。彼は、サプライチェーンは人々、機械、プロセス、ソフトウェアを含む複雑なシステムであり、定量的な環境でもすべての測定はある程度主観的であると説明しています。そのため、個人の判断を完全に排除することはほぼ不可能です。
Vermorelは、売上高の指標を例に挙げて、測定の主観性を説明しています。彼は、売上高は定量的な数字であるにもかかわらず、プロモーション、割引、ストックアウトなどの要素によって影響を受けるため、定性的な判断の対象となると指摘しています。同様に、在庫レベルを見る際には、リードタイム、サプライヤーの信頼性、陳腐化のリスクなど、複数の要素を考慮する必要があります。これらの要素は、定性的な評価を必要とします。
ChandlerとVermorelは、未来の予測の困難さと、不確実性に対処する際の定性的な判断の重要性についても議論しています。Vermorelは、最も先進的な予測ツールを使用しても、人間の直感と経験が必要な未知の要素が常に存在すると指摘しています。これは特にサプライチェーンに当てはまり、複雑なネットワークと相互依存関係により、多くの潜在的な障害点が生まれます。定量的な手法はリスクを特定するのに役立ちますが、定性的な評価はそれらを優先順位付けし、効果的に対処するのに役立ちます。
最後に、Vermorelは、サプライチェーンの最適化は単にコスト削減に関するものではなく、戦略的な目標の達成にも関わると強調しています。彼は、企業がブランドイメージ、顧客満足度、長期的な成長の可能性などの定性的な側面を考慮に入れるべきだと強調しています。この文脈では、定量的な評価と定性的な評価をバランス良く行うことが重要です。
キーラン・チャンドラーとジョアネス・ヴェルモレルの議論は、サプライチェーンの最適化の複雑さと定量的な手法と定性的な手法のバランスの必要性について回っています。Lokadの手法は定量的な要素が強いですが、Vermorelは数字を理解し、意味を持たせるために定性的な判断の重要性を強調しています。サプライチェーン管理には、この分野固有の不確実性と複雑さに対処し、戦略的な目標を達成するために、両方の手法の組み合わせが必要です。
Vermorelは、Lokadがクラシックな予測手法から始まり、日次、週次、または月次の需要の単一の数字を生み出していたことを説明しています。しかし、彼らはすぐにこの手法が不確実性を考慮していないことに気付きました。数字をより深く掘り下げると、多くの微妙なニュアンスが存在することがわかりました。これにより、より高度な数値分析ツールの開発と、サプライチェーンの最適化においてどの経路を選ぶかについての判断が必要となりました。
ホストは、ウィリアム・エドワード・デミングの引用を取り上げ、「データがなければ、ただの意見を持つ他の誰かに過ぎない」と述べます。Vermorelは同意しますが、データに完全に依存することは単純明快ではないと付け加えます。彼は、エンジニアが単にデータを解析して最適な解決策を導き出すという考えは不合理であると主張し、“最適"という概念は非常に主観的であると述べています。その代わり、Vermorelは、企業がデータ解析に従事し、特定のサプライチェーンにとって最適性が何を意味するかについての知的モデルを構築する必要があると提案しています。逆説的に、これは純粋に定量的ではない判断を導くことがしばしばあります。
具体例を求められた際、VermorelはCOVID-19パンデミックによる経済の低迷に直面したクライアントが直面した課題について話します。企業は売上が減少し、在庫過剰と販売チャネルの大幅な変化を経験しました。この文脈では、クライアントは自社のサプライチェーン管理が前年と比較して改善されたことを証明するようLokadに依頼しています。Vermorelは、前後のパンデミック状況が大きく異なるため、そのような比較を行うことの困難さを指摘しています。
彼は、パフォーマンスを比較するためには、数値データだけに基づくことができない高レベルの判断が必要であると説明しています。たとえば、店舗の閉鎖や店舗からオンライン販売へのシフトなどの要素を考慮する必要があります。さらに、サプライチェーンは危機に対応して停止し、再開する必要があり、比較がさらに複雑になります。
このインタビューは、サプライチェーンの最適化における定量的および定性的な分析の重要性を強調しています。データはサプライチェーン管理の複雑さを理解するために不可欠ですが、判断力とより包括的なアプローチは効果的な意思決定に必要です。これは特に危機の時に重要であり、企業は前例のない状況に適応し、前回のパフォーマンスとの比較を慎重に行う必要があります。
彼らは、サプライチェーンの最適化における定量的アプローチの重要性について議論し、同時に定性的な判断の必要性を認識しています。サプライチェーンは特に問題のない、特筆すべき出来事やボトルネックのない状態であるべきであり、相反する経済力の間の適切なバランスが求められます。ヴェルモレルは、定量的な定期的なレビューではなく、システムの反復的な定性的なレビューの必要性を強調し、企業は予測エンジンの修正に焦点を当てるべきであり、予測の手動レビューではなく修正に集中すべきだと提案しています。議論はまた、複雑な問題を単純化する課題と、顧客の需要を理解し提供することの重要性を強調しています。
ヴェルモレルは、サプライチェーンの最適化における定性的および定量的なアプローチのバランスの重要性について説明しています。彼は「初日思考」という概念を強調し、問題に新しい視点を持つことの重要性を指摘しています。ヴェルモレルは、定量的な手法が貴重な洞察を提供できる一方で、問題の定義に定性的なアプローチを重視することが重要であると強調しています。彼は数字が企業にとって適切な戦いを特定するのに役立つことを強調し、最終的にはより良い結果につながると述べています。定量的な手法と定性的思考の相互作用は、サプライチェーンの責任者の視野を広げ、革新的な方法でサプライチェーンに取り組むのに役立ちます。
フルトランスクリプト
キーラン・チャンドラー: こんにちは、Lokadでは、データに基づく定量的なアプローチとビジネスの意思決定に焦点を当てた定性的なアプローチのバランスは、しばしば何らかの混乱を引き起こすと見なされてきました。そのため、今日のLokad TVでは、このバランスについて見ていき、どちらがより重要かを理解します。では、ジョアネス、今日のトピックはサプライチェーンにおける定量的-定性的なパラドックスです。少し長いですが、これについてのアイデアは何ですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: アイデアは、Lokadでは「定量的なサプライチェーンアプローチ」と呼ばれるものを先駆的に取り組んでいるということです。多くの人々が私たちに挑戦し、「あなたは定量的なアプローチを持っているので、もし私たちがそれをやったら、1年後に会社はいくら節約できるのですか？」と言います。その答えは実際には非常に難しいです。なぜなら、「あなたはすべてをドルで測定し、最適化するアプローチを持っているので、なぜ非常に単純なドルでの節約の測定ができないのですか？」と言われるかもしれません。しかし、その答えは通常、それよりもはるかに複雑であり、私たちが提供できるいかなる定量的な数字も、しばしば完全に誤解を招くものです。
ですので、このパラドックスは、Lokadが非常に数値的なツールや技術を駆使して数値を処理している高度に定量的な方法論であるにもかかわらず、通常、それを理解する唯一の方法は、定性的な判断を行うことです。これは、非常に定量的であると自負している方法論にとっては、少しのパラドックスです。
キーラン・チャンドラー: これを見ている人々は、少し驚くかもしれません。あなたは定量的なサプライチェーンについての本を一冊書いていますからね。では、定性的な判断についてはどうですか？そこで注目すべきことは何ですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 最も重要なことの一つは、すべての数値、すべての測定値が非常に主観的であるということです。あなたは完全に合理的で客観的で独立したものを持つことができると思うかもしれませんが、現実はそれをほぼ不可能にします。サプライチェーンは非常に複雑で、多くの人々、機械、プロセス、ソフトウェアを含んでいます。それらはあなたがほとんど理解していない生態系の中で生きており、売上高などの評価を行いたい場合でも、判断を下さなければなりません。
キーラン・チャンドラー: Lokadという会社のビジネス哲学についてもっと教えていただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: その哲学は、「売上高は虚栄心、利益は意見、現金が王様」というビジネスの格言に反映されています。つまり、あなたが見ているものによって、非常に現実的なものか、異なる方法で解釈されるものかが異なります。それが私たちの製品の核心です。
キーラン・チャンドラー: それ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: もっと定量的な分析やデータ解析のためのツールを開発していく中で、例えば、より良い予測をすることにはどれだけの深さがあるかに気付いていきました。Lokadが始まった当初、私たちは日次、週次、月次の需要に対する1つの数値を提供する古典的な予測を持っていました。しかし、私たちは何かを見落としていたことに気付きました。私たちの方法論から完全に欠落していたものがありました。それは不確実性です。私たちの古典的な視点は不正確であり、不確実性を完全に無視していました。ですので、数値を深く掘り下げていくと、さまざまな微妙なニュアンスが関与していることがわかります。これには恣意的な判断が必要です。
キーラン・チャンドラー: つまり、定性的な理解がないと、データでできることには限界があると言っているわけですね？
ジョアネス・ヴェルモレル: いいえ、実際にはそうではありません。データが何らかのビジネスの改善をもたらすという単純な印象に陥るかもしれませんが、それは事実ではありません。データがなければ、ツールも持たず、現実もあなたに十分な挑戦を与えず、ビジネスにとって最適な意味を実際に理解するための知的モデルを構築することもできません。サプライチェーンについて考えるための適切なアイデアを得るためには、データ解析を行い、それを行った後に判断を下すためのツールを持つ必要があります。
キーラン・チャンドラー: では、Lokadがサプライチェーンの最適化に取る定量的なアプローチについてはたくさん話しましたが、まだ定性的な判断が必要な場面があると想像します。それについてもっと教えていただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、もちろんです。できるだけ定量的なデータに頼ろうとしていますが、完全に定量的ではない判断が必要な場面もあります。それが一つの特異性です。そして、錯覚は、判断を定量的なものにするために判断を回避できるということです。
キーラン・チャンドラー: なるほど、それは理解できます。定性的な手法が必要な状況の例を教えていただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: もちろん、例を挙げましょう。例えば、現在のクライアントは、「教えてください。Lokadを導入したばかりです。2020年上半期において、私たちはまだクライアントを獲得することができました。そして彼らは状況を見て、『昨年と比べて私たちは改善していることを証明してください』と尋ねます。しかし、現在の経済状況は非常にひどいです。すべてが悪化していますし、売上も減少しています。ファッション業界の場合、冬のシーズンのほとんどは売れず、在庫がたくさん残ってしまいました。非常に悪い状況です。しかし、私たちはこのような状況でも改善できると信じています。しかし、何と比較すればいいのでしょうか？COVID前の状況とCOVID後の状況を比較できるのでしょうか？それは意味があるのでしょうか？例えば、小売ネットワークの一部の店舗が閉鎖されたり、実際には電子商取引が倍増した一方で店舗の需要が半減したりするような場合、どのように比較すればいいのでしょうか？それは異なる世界です。完全に異なるわけではありませんが、かなり異なります。ですので、数値を比較する際には判断を下す必要があります。数値を提示し、それについて論じ、できるだけ整合性を保とうと努め、考慮すべきバイアスを示そうと努めることはできます。しかし、現実は、最終的に提示する数値には高レベルの判断が必要です。単に「2つの数値を比較して終わり」とは言えず、例えば何百万ユーロまたはドルを節約したかを教えてください。この危機に直面した際、私たちは多くのクライアントに対して緊急措置を取らなければならなかったため、彼らのサプライチェーンがきれいにシャットダウンされるようにしました。それは非常に複雑で前例のないものでした。そして、その後2ヶ月後には、サプライチェーンを緊急に再開する必要がありました。そして、Lokadが正しく機能したかどうかをどのように判断するのでしょうか？私は、私たちの定量的なアプローチによって判断を比較的簡単にすることができると信じています。しかし、間違いなく、判断があります。非常に教養のある判断が必要であり、それは完全に定性的なものです。例えば、サプライチェーンの再開において、私たちはどれだけのパニック状況が発生したのか？偶発的なボトルネックが突然発生したのか、それとも事態をスムーズかつ平穏に保ったのか？サプライチェーンの平穏さと無事さです。
キーラン・チャンドラー: それは通常過小評価されがちなもののように聞こえますね。非常に良いサプライチェーン最適化プロセスの特徴の一つは、もはや注目すべき出来事がないことです。そして、それを数値化することは非常に難しいです。すべてがスムーズに運営され、あまり騒ぎもなく、当然のように進んでいるためです。それは非常に重要な特徴です。非常にスムーズに進んでおり、特筆すべきことはほとんどありません。大量の在庫もなく、できるだけ少ない在庫があり、在庫切れも非常に少なく、理にかなった範囲で発生しています。全体的には非常に平穏ですが、時にはクライアントが少しイライラするかもしれません。なぜなら、数値的な結果に焦点を当てる代わりに、イベントの解釈に重点を置いているからです。Lokadはその点で多少過剰になっているのではないでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、簡単ではないので、イライラします。簡単なものが欲しいですよね。この数字を教えてくれて終わりにしてほしいと思います。しかし、問題を見ると、「この問題には少なくとも10の側面があり、それらをバランスさせる必要がある」と言います。なぜなら、サプライチェーンは、在庫コスト、生産コスト、サプライヤーの柔軟性の向上コスト、リードタイムの短縮コストと在庫の増加コストなど、相反する経済的要素のバランスが主な要素だからです。これらの要素はすべて相反しています。ですので、この問題を見ると、「少なくとも10の次元を持つこの問題を1つの数字にまとめて終わりにしたい」と言われると、「確実性が欠けており、社会があなたのビジネスを素晴らしいものにしているのです」と言います。非常に複雑なものを単純化することは常に可能ではありません。
キーラン・チャンドラー: そして、複雑さを複雑さのためだけに追求するべきではないと言っているわけではないと思いますが、この業界の多くの関係者がそうしているようです。彼らは単に、印象を与え、あなたよりもずっと多くを知っているように見えるために、非常に技術的な解決策に過剰な重点を置いているのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: それは本質ではありません。通常、私たちは解釈に多くの時間を費やさなければならないと言います。たとえば、ある数字が見る価値があるかどうかを判断するために、議論する価値があるかどうかを判断するためです。いつでも任意のダッシュボードに1つのKPIを追加することは可能ですが、本当にそれが価値があるのでしょうか？そして、これは数値的な結果に関する質的な議論です。通常、これらは、そして驚くべきことは、KPIが見る価値があるかどうかは、このKPIが示す数値に依存するということです。また、KPIの数値が驚くべきものとしてどのように資格を得るのかということも、数値的な声明ではありません。
キーラン・チャンドラー: 数字と思考のレイヤーについて話しましたね。人々が数字だけを重視するというこの逆説について説明していただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はい、質的な声明です。そして、ここで言いたいのは、数字だけではないという逆説があります。それは、それにさらなる思考のレイヤーを重ねることです。
キーラン・チャンドラー: なるほど。そして、これらの思考のレイヤーが成長し、反復的なプロセスになるという考えについて言及しましたね。では、サプライチェーンの実践者にとって、どのくらいの頻度でこれらの意思決定を見直すべきでしょうか？常に見直すことでエネルギーを無駄にするわけにはいかないので、質的に正しいことを見ているのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 彼らは常にそれに挑戦すべきだと言いますし、システムの定量的なレビューは無意味です。毎週予測を手動でレビューすると言う企業を見ると、「なぜ毎週予測を手動でレビューする必要があるのですか？それは完全な時間の無駄です」と言います。彼らは「でも、予測がうまくいかないんです」と言います。もし予測がうまくいかないのなら、最初に予測を作成する予測エンジンを修正すべきです。そうすれば、常に予測を手動で修正する必要はありません。そして、それで終わりです。彼らは「でも、何年も試してもベンダーと使えなかったんです」と言います。それなら、別のベンダーを選びなさい。例えば…と話がそれてしまいましたが、話を戻します。定量的な定量的なレビューの繰り返し作業を見ると、それは完全な時間の無駄だと私は信じています。常に「それは何を意味するのか？」という問いに戻ることが重要です。顧客の要求とは何か？実際にどのように顧客により良いサービスを提供できるのか？それを提供することは何を意味するのか？私が見落としている視点はないか？これらは常に見直す価値のある質問です。そして、ちなみに、私はそれがAmazonの思考の柱の一つだと信じています。それはDay Oneという考え方です。ジェフ・ベゾスが世界中に送るメモを読むと、Amazonのビジネスのやり方の一つの要点は常にDay Oneであるということがわかります。つまり、問題を常に初めて取り組むかのように見るべきであり、私たちが行ってきたことをすべて初めてやっているかのように考えて、「私たちはどのようにしてこれまでのことを見直すことができるか？」と考えるべきです。それによって、完全に新しい視点を持つことができます。そして、私はそれが予測を繰り返し修正する人々の正反対であると信じています。予測を定量的に微調整することで同じことを何度も繰り返す定量的な視点ですが、それは良い視点ではありません。良い視点はもっと質的なものであり、見直して自分自身に問いかけることです。「よし、ゼロからやり直そう。クライアントが求めているものは何か？」という非常に基本的な質問を自問することです。そして、おそらく同じ答えにたどり着くかもしれませんが、もしも偶然にも異なる答えにたどり着いた場合は…
Kieran Chandler: すみません、おそらくまったく異なる答えが必要だと気づくかもしれません。クライアントとは何かを再考し、クライアントについての考え方が間違っていたことに気づいた場合、自分がクライアントと考えていた人に対して提供するために設計したすべての解決策は、本来の解決策とはまったく異なる可能性があります。これは非常に難しいプロセスです。興味深いことに、パラドックスの一部は、真空中で自分自身にそのような質問をすると、新しいアイデアが浮かばない可能性が高いということです。
Joannes Vermorel: そして、パラドックスの一部は、数字を見ることで、ビジネスを定量的に見るためのより良い方法を見つけるためのインスピレーションを得ることができるということです。たとえば、私たちはLokadで確率的な予測を用いて行っているようなことです。私たちはこれらの確率を見るようになると、まだ気づいていなかったことがたくさんあることに気付きました。過去には将来の数字が1つだけだと仮定して予測を見ていただけでしたが、確率を見るようになって初めて、私たちはこの問題についてまだ表面をかいていないことに気付きました。
Kieran Chandler: 以前、問題に恋をするという考えについて話しましたが、解決策だけでなく問題にも質的なアプローチをすることで、問題に取り組む方法が改善されると言っています。それはどういう意味ですか？
Joannes Vermorel: 確かに、問題の定義は非常に質的なものです。問題を定義するのは数字ではありません。しかし、再びポイントに戻りますが、数字は問題についてより良く考えるのに本当に役立ちます。問題の文を持っていると、選択をしなければなりません。すべてが企業にとって同じくらい重要ではありません。美学は多くのブランドにとって非常に重要であり、高級ブランドにとっては美学がすべてかもしれません。鉱業機器を販売している場合、そうではないかもしれません。それはつまり、機器がひどく見えてもいいということでしょうか？いいえ、私は非常にメカニカルな方法で言えば、鉱業機器は実際に見栄えが良くなるかもしれません。
Kieran Chandler: かっこいいですね、でも明らかに同じ強調ではありません。それが問題文を持つ理由です。また、会社にとって関係のないことについても声明を出さなければなりません。自分の戦いを賢く選ぶために、選ぶべきことを絞り込む必要があります。そして、それらの数値分析を行うと、本当に結果が良くなることができる戦いを選ぶことができます。しかし、注意が必要です。問題を見る日と、6ヶ月から1年後では、同じように問題を見ることはありません。したがって、問題に対するドル対ドルの比較は非常に困難になります。なぜなら、問題に対する自分の見方が変わっているからです。では、今日のまとめに入りましょう。定性的と定量的のパラドックスの違いは、少し微妙です。なぜこのような議論が重要なのでしょうか？
Joannes Vermorel: 私は、Lokadで10年間のビジネスをサポートするために、定量的な手法がサプライチェーンにおいてより良い結果をもたらすと信じています。しかし、肝心なのは、より良い定量的な手法が完全に質的な方法であるサプライチェーンについての新しい考え方を開くということです。そして、ここで行ったり来たりします。より良い数字があれば、問題を異なる視点で考えることができます。したがって、サプライチェーンの責任者には、数値的な手法に慣れ親しんでいただきたいと思います。なぜなら、それらの手法がサプライチェーンについての他の多くのことについての洞察を開くからです。これは直感に反するかもしれませんが、行ったり来たりです。そして、数値ではなく、サプライチェーンについての洞察のために定量的な手法に取り組んでください。
Kieran Chandler: はい、素晴らしいです。少し長くなりましたが、私たちは2つを混同せずにエピソード全体を作り上げることができたと思います。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。また次回お会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。
