00:00:08 サプライチェーンにおける定量・定性的パラドックスの紹介.
00:00:33 定量的アプローチによる節約の測定における課題.
00:02:00 高度に定量的な方法論と定性的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判断の役割.
00:06:00 データを活用してビジネスを改善する上での定性的理解の重要性.
00:08:01 コロナ前後のサプライチェーン状況を比較する課題.
00:10:22 危機時に講じた緊急措置とサプライチェーンのパフォーマンス評価.
00:12:57 サプライチェーン問題の複雑さと、解決策を一つの数値で表せないことへのいらだち.
00:14:10 技術的解決策の過剰評価の危険性とサプライチェーン管理における解釈の重要性.
00:15:53 サプライチェーン実務者が意思決定を再検討する頻度と、定性的思考の反復プロセス.
00:17:38 Amazonの哲学に基づく「Day One」マインドセットを採用し、新たな視点で問題に取り組む.
00:19:12 サプライチェーン最適化における問題解決を改善するための定性的アプローチの活用.
00:21:36 数値分析が企業の戦略的選択をどのように支援できるか.
00:22:31 サプライチェーン管理における定性的手法と定量的手法の相互作用を理解する重要性.
要約
Kieran ChandlerとLokadの創設者Joannes Vermorelとのインタビューは、サプライチェーン最適化の複雑さと、定量的アプローチと定性的アプローチのバランスの必要性を探るものです。Vermorelは、サプライチェーンが数多くの潜在的な障害を抱える複雑なシステムであるため、定性的判断を通じて数値を理解し解釈することの重要性を強調します。彼は、各企業が自社のサプライチェーンにおける最適性が何を意味するかという知的モデルを構築するために、データ分析に取り組むべきだと提案し、その結果、純粋に定量的ではない判断が求められるようになると述べています。この議論は、複雑な問題を単純化することの難しさと、顧客の需要によりよく応えることの重要性も浮き彫りにしています.
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Lokadの創設者Joannes Vermorelと対談します。彼らは、サプライチェーン管理における定量的手法と定性的手法の組み合わせや、両者のバランスを取る上での課題について議論します.
Vermorelは、Lokadの定量的サプライチェーンアプローチが、具体的なドル単位の節約について懐疑的な意見や疑問とともに受け止められることが多いと説明します。同社の方法論は非常に定量的で、高度な統計ツールと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、単純で正確な節約額の測定をするのは難しいとVermorelは認めています。彼は、サプライチェーンの複雑さがより微妙な理解を必要とするため、保証されたドル額の節約を約束することがしばしば誤解を招くと強調します.
Lokadのアプローチは定量的手法に根ざしているにもかかわらず、Vermorelは数値を意味あるものとするためには定性的判断が重要であると強調します。彼は、サプライチェーンが人、機械、プロセス、ソフトウェアを含む複雑なシステムであるため、非常に定量的な環境においてもあらゆる測定がある程度主観的であり、個人的な判断を完全に排除することはほぼ不可能であると説明します.
Vermorelは、回転率という指標について議論することで、測定の主観性を示しています。彼は、回転率が定量的な数値であるにもかかわらず、プロモーション、割引、在庫切れなど、定性的判断の対象となるさまざまな要因の影響を受けると指摘します。同様に、在庫水準を考察する際には、リードタイム、供給業者の信頼性、陳腐化のリスクなど、複数の要因を考慮しなければならず、これらすべてが定性的評価を必要とします.
ChandlerとVermorelは、未来予測の困難さや、不確実性に対処する際の定性的判断の重要性についても議論しています。Vermorelは、最先端の予測ツールを用いたとしても、人間の直感や経験が求められる未知の要素は常に存在すると述べています。これは、複雑なネットワークや相互依存関係によって多くの潜在的な障害点が生まれるサプライチェーンにおいて特に当てはまります。定量的手法がリスクの特定に寄与する一方、定性的評価はそれらを効果的に優先順位付けし対処するために役立ちます.
最後に、Vermorelはサプライチェーンの最適化が単なるコスト削減ではなく、戦略的目標の達成も意味することを強調します。彼は、企業がサプライチェーンの意思決定を行う際、ブランドイメージ、顧客満足度、長期的成長ポテンシャルといった定性的な側面を考慮すべきだと説きます。この文脈では、最適な結果を得るために定量的評価と定性的評価のバランスが非常に重要です.
Kieran ChandlerとJoannes Vermorelとの議論は、サプライチェーン最適化の複雑さと定量的・定性的アプローチのバランスの必要性を巡るものです。Lokadの方法論は主に定量的である一方、Vermorelは数値を理解し解釈するために定性的判断が必要であると強調します。サプライチェーン管理は、その固有の不確実性と複雑性に対処し、戦略的目標を達成するために、両手法の組み合わせが求められます.
Vermorelは、Lokadが最初は日次、週次、または月次の需要を一つの数字で示す古典的な予測手法から始まったと説明します。しかし、すぐにこの手法には不確実性を考慮していないという欠陥があることに気づきました。数値を深く掘り下げると、多くのニュアンスや微妙な差異が浮かび上がり、より高度な数値分析ツールの開発と、サプライチェーン最適化においてどの方向に進むべきかという判断が必要となったのです.
ホストはウィリアム・エドワード・デミングの「データがなければ、あなたはただの意見を持った他の誰かに過ぎない」という名言を紹介します。Vermorelはこれに同意しつつも、データだけに依存するのは単純すぎると付け加えます。彼は、エンジニアが単にデータを解析するだけで最適な解を導き出すという発想は、「最適」という概念が非常に主観的であるため、ばかげていると主張します。代わりに、各企業は自社のサプライチェーンにおける最適性が何を意味するかという知的モデルを構築するためにデータ解析に取り組む必要があると示唆します。矛盾することに、これがしばしば純粋な定量的判断ではない選択につながるのです.
例を求められると、VermorelはCOVID-19パンデミックによる経済低迷時にクライアントが直面した課題について語ります。企業は売上の減少、在庫過剰、販売チャネルの大幅な変化に見舞われました。このような状況下で、クライアントはLokadに対し、前年と比べてサプライチェーン管理が改善されたことを証明するよう求めました。Vermorelは、パンデミック前後の状況が大きく異なるため、そのような比較が困難であると指摘します.
彼は、パフォーマンスを比較するためには、企業が数値だけに依拠しない高次の判断を下す必要があると説明します。例えば、店舗の閉鎖や、店頭販売からオンライン販売へのシフトといった要因を考慮しなければなりません。さらに、危機対応のためにサプライチェーンを一度停止し再開する必要があったため、比較は一層複雑になりました.
このインタビューは、サプライチェーン最適化における定量分析と定性分析の両方の重要性を際立たせています。サプライチェーン管理の複雑さを理解するためにデータは不可欠ですが、効果的な意思決定には判断とより包括的なアプローチが必要です。特に危機時には、企業が前例のない状況に適応し、過去のパフォーマンスと慎重に比較する必要があります.
彼らは、サプライチェーン最適化における定量的アプローチの重要性を議論すると同時に、定性的判断の必要性を認めました。サプライチェーンは、目立った出来事やボトルネックがなく、対立する経済的要因の適切なバランスが保たれるべきです。Vermorelは、常に定量的にレビューするのではなく、システムを反復的かつ定性的に見直す必要性を強調し、企業は予測の手動レビューではなく、予測エンジンの改善に注力すべきだと示唆しています。この議論は、複雑な問題の単純化の困難さと、顧客の需要をよりよく理解し応えることの重要性も浮き彫りにしています.
Vermorelは、サプライチェーン最適化において定性的アプローチと定量的アプローチのバランスの重要性について論じます。彼は、問題に対して新鮮な視点をもたらす「Day One」思考の概念を強調します。Vermorelは、定量的手法が貴重な洞察を提供する一方で、問題の定義を定性的に捉えることが極めて重要であると示唆します。彼は、数値が企業にとって正しい戦いを見極める助けとなり、最終的により良い結果につながると強調します。定量的手法と定性的思考の行き来は、サプライチェーンディレクターの視野を拡げ、革新的な方法でサプライチェーンに取り組む助けとなるでしょう.
フル・トランスクリプト
Kieran Chandler: 「Lokadでは、データに基づく定量的アプローチと、ビジネスの意思決定に焦点を当てた定性的アプローチの組み合わせが、しばしば革新的と見なされてきました。そこで本日はLokad TVで、このバランスを検証し、いわば鶏と卵の問題のような状況で、どちらがより重要なのかを理解しようとしています。それでは、Joannes、今日のテーマはサプライチェーンにおける定量・定性的パラドックス全般についてです。少々込み入っていますが、この背後にある考えをお聞かせいただけますか？」
Joannes Vermorel: 「考え方は、Lokadでは『定量的サプライチェーン』アプローチと呼ばれるものを先駆的に推進しているということです。多くの方々が、『あなたたちは定量的アプローチを採用しているのだから、これを行えば1年後に我が社は何ドル節約できるのか？』と挑戦的な問いを投げかけます。しかし、その答えは非常に難しいのです。『すべてをドルで測定して最適化するアプローチを持っているなら、なぜシンプルにドル単位の節約を測定できないのか？』と思われがちですが、実際のところ、答えはそれ以上に複雑であり、我々が示す定量的数値を意味あるものにするには、相当な定性的理解が必要となるのです。通常、例えば『御社は1,000万ドルを確実に節約します』といった単なる数字は、全く誤解を招くものです。」
Kieran Chandler: 「つまり、非常に高い定量的ツールやテクノロジーを駆使して数値を大量に計算しているにもかかわらず、その数値を理解するためには定性的判断が必要という、ある種のパラドックスが存在するということですか？」
Kieran Chandler: 「これを見ている方々は、少々驚くかもしれません。というのも、あなたは定量的サプライチェーンについて丸ごと一冊の本を書いたのですから。では、定性的判断とは一体どのようなものでしょうか？私たちはどのような点に注目すべきなのでしょうか？」
Joannes Vermorel: 「最も重要なのは、あらゆる数値、あらゆる測定は極めて主観的であるということを理解することです。すべての個人的判断を排除して、完全に合理的で客観的、独立したものが得られると考えがちですが、実際にはそれはほぼ不可能です。サプライチェーンは非常に複雑で、多くの人、機械、プロセス、ソフトウェアが絡み合っています。私たちがほとんど理解できないエコシステムの中で機能しているため、例えば回転率のような指標を評価する際でさえ、最善の判断を下すしかないのです。有名な格言があります…」
Kieran Chandler: 「御社Lokadのビジネス哲学について、もう少し詳しく教えていただけますか？」
Joannes Vermorel: 「その哲学は、『売上高は虚栄、利益は意見、キャッシュこそ王様』というビジネス格言に表れています。つまり、何に着目するかによって、非常に現実的なものを見ることもあれば、曖昧で解釈が分かれるものを見ることもあるということです。これが我々のプロダクトの核心なのです。」
Kieran Chandler: 「それについて、もう少し詳しく説明していただけますか？」
Joannes Vermorel: 「より定量的な分析とデータ解析のためのツールを開発する中で、例えば、より良い予測を持つことにどれほどの深みがあるかを次第に実感しました。Lokadが始まった当初は、日次、週次、または月次の需要を一つの数字で示す古典的な予測を行っていました。しかし、私たちは何かが欠けていることに気づきました。我々の方法論には全く存在しなかったのは、不確実性でした。従来の視点は、不確実性を完全に無視していたために誤っていたのです。数値を深く掘り下げると、多くのニュアンスや微妙な差異が存在することが明らかになり、これには非常に恣意的な判断が求められるのです。」
Kieran Chandler: 「つまり、少しでも定性的理解がなければ、データでできることには限界があるということですね？」
Joannes Vermorel: いや、そんなことはありません。データが何かしらのビジネス改善を引き出すと素朴に思い込むかもしれませんが、実際はそうではありません。データがなければツールすら持たず、現実は十分な挑戦を与えてくれず、ビジネスにとって最適性が本当に何を意味するのかを実体的かつ知的に捉えるモデルさえ構築できないのです。サプライチェーンについて適切に考えるためには、こうしたデータ分析を行う必要があり、それが済めば判断を下すためのツールが得られるのです。
Kieran Chandler: さて、ヨアンネス、あなたはLokadがサプライチェーン最適化に対して採用している定量的アプローチについて多く語りました。しかし、依然として定性的な判断が必要な局面もあるのではないでしょうか。もう少しその点について詳しく教えていただけますか？
Joannes Vermorel: はい、その通りです。できるだけ定量データに依存しようと努めていますが、それでも完全に定量的ではない判断が必要な場合があります。ご覧の通り、それが一種の特性なのです。そして、すべてを定量的に済ませられるという幻想があるのです。
Kieran Chandler: なるほど、理解できました。定性的なステップが必要な状況の例を教えていただけますか？
Joannes Vermorel: もちろん、例を挙げましょう。たとえば、現時点でクライアントから「Lokadを導入したばかりですが、2020年前半にもかかわらず何とか取引を成立させたのは幸運です。しかし、状況を見て、昨年と比べて改善していることを証明してください」と尋ねられることがあります。もちろん、今の極めて厳しい経済状況を考えると、すべてが悪化しており、売上も減少しているのは明らかです。ファッション業界であれば、ほとんどの冬シーズンの商品は売れ残り、大量の在庫を抱えている状況です。多くの場合、非常に厳しい状況です。それでも改善は可能だと信じています。しかし、何と比較するのでしょうか？プレ・COVIDの状況とポスト・COVIDの状況を比較できるのでしょうか？果たして意味があるのでしょうか？例えば、店舗の3分の1が閉鎖された小売ネットワークや、ECが倍増する一方で店舗の需要が半減している場合、どのように比較するのですか？状況は異なり、完全に違うわけではありませんが、かなり違っています。ですから、数字を比較する際には判断が必要だと言えます。数字を提示し、論理的に説明し、できる限り整合性をとろうとして「こちらは考慮すべき全てのバイアスです」と説明することはできます。しかし、最終的に提示される数字には、ある種の高次の判断が求められるのです。単に「2つの数字を比較して、どれだけ節約できたか」という形では済ませられないのです。この危機の中で直面したのは、多くのクライアントに対して、サプライチェーンを完全に整然と停止させるための緊急措置を講じなければならなかったという事実です。それは非常に複雑で、前例のないものでした。そして2ヶ月後には、いわばサプライチェーンの緊急再起動が必要になりました。それで、Lokadが正しく機能したかをどのように判断するのか？私たちの定量アプローチは、判断を下す材料を比較的明快に提供してくれると信じています。しかし、間違いなくそこには、非常に高度な定性的判断が伴うのです。たとえば、サプライチェーンの再起動時、どれほどのパニック状態が発生したのか？偶発的なボトルネックが突然発生したのか、それとも物事がスムーズに、ほとんど何も起こらなかったのか？つまり、サプライチェーンの平穏さという特性です。
Kieran Chandler: それは、非常に優れたサプライチェーン最適化プロセスの品質の一つ——すなわち、もはや目立った出来事が起きない状態——が、通常あまり評価されないように聞こえるかもしれません。そして、その状態を数字で表すのは非常に難しいのです。すべてが予定通り静かに運営され、特段の騒ぎもなく機能しているとき、何も目立つことは起こりません。これこそが、たとえ古くからあるサプライチェーンであっても非常に重要な品質なのです。物事は非常にスムーズに進み、実際に目立った出来事はありません。莫大な在庫はなく、むしろ夢にも思えないほど少ない在庫で、過剰な欠品もほとんどありません。全体としては非常に平穏ですが、そのために、数値結果に注目せず出来事の解釈に焦点を当てるあなたの手法に、クライアントが少し苛立つこともあるのではないでしょうか。Lokadはそこで、少し出過ぎた判断をしているのではないかと。
Joannes Vermorel: そうですね、正直なところ、これは容易ではないために苛立たしく感じる面もあります。誰もが「もっとシンプルに、ただこの数字を提示して終わってほしい」と望むものですが、実際問題として、この問題には少なくとも10の側面があり、それらのバランスを取る必要があるのです。サプライチェーンは、在庫コスト、高い生産コスト、より柔軟な供給元の確保によるコスト、短いリードタイムと多くの在庫または長い初期リードタイムとの間のバランスに関わる、相反する経済的要因の調整が主な要素です。そういう意味で、これら全ては衝突しているとも言えます。だから、10次元以上ある問題をたった一つの数字にまとめようとする意見に対しては、「その方法では確実性が失われ、ビジネスを支える重要な社会性が失われる」と答えるのです。そして、非常に複雑なものを単純な視点にまとめるのは、必ずしも可能ではないのです。
Kieran Chandler: そして、あなたがおっしゃるのは、単に見せかけの複雑さのために複雑さを追求すべきだという意味ではない、ということでしょうか。なぜなら、この業界の多くの関係者は、ただ印象的かつ洗練されて見せるために、あまりにも多くの数字を伴う超技術的なソリューションに過度の重点を置いているからです。
Joannes Vermorel: それが肝心な点ではありません。通常、数字が注目に値するか否かを判断するためには多くの解釈作業が必要であり、その点について議論する価値があるのです。どんな単一のダッシュボードにももう一つのKPIを追加することは常に可能ですが、本当にそれに値するのでしょうか？そして、これは数値結果に関する定性的な議論なのです。驚くべきことに、あるKPIが注目に値するかどうかは、そのKPIが示す具体的な数値に依存します。そして改めて、KPIの数値がいかにして『驚くべき』と評価されるのかを問うことになるのです。これもまた、単なる数値の問題ではありません。
Kieran Chandler: あなたは数字とその上に積み重ねられる思考の層について語りました。そこで、人々が「すべては数字だけだ」と考えるというこのパラドックスについて、もう少し説明していただけますか？
Joannes Vermorel: ええ、これは定性的な表現です。実際、「すべては数字だけだ」と言われると人々が考えるというパラドックスがありますが、実際は、数字の上にさらなる思考の層が積み重なっているのです。
Kieran Chandler: なるほど。そして、これらの思考の層が成長し、反復的なプロセスになっていくという考えにも触れられていました。では、サプライチェーンの実務者はどのくらいの頻度でこれらの判断を見直すべきなのでしょうか？常にエネルギーを注ぎ続けるわけにはいかないのですが、果たして彼らは正しい点に定性的に着目しているのでしょうか？
Joannes Vermorel: 私は、常にその前提に疑問を持ち続けるべきだと考えますし、システムの定量的レビューそのものは無意味だと思います。たとえば、毎週手動で予測を見直している「非常に数字に依存している」会社を見かけると、「なぜ毎週手動で予測を見直す必要があるのか？完全に時間の無駄だ」と思います。もし他の方法で予測がうまくいかないのであれば、まずは予測を生成するエンジン自体を改善し、毎回手動で修正する必要を無くすべきです。そしてそれで終わらせるのです。「何年も試してみたが、ベンダーと一緒に上手くいかなかった」というのであれば、「では、別のベンダーを選べ」と言いたいところです。例えばですが…話がそれますね。本題に戻りましょう。定量的なレビュー作業を何度も繰り返すことは、むしろ全くの無駄だと私は考えています。常に「これは何を意味するのか？顧客の需要とは何か？どうすればクライアントによりよいサービスを提供できるのか？よりよくサービスするとはどういう意味か？私が見落としている要素はないか？」という問いを再検討する価値があるのです。ちなみに、これはAmazonの思考方式、すなわち『Day One』という理念の柱の一つでもあります。ジェフ・ベゾスが世界に向けて発信するメモには、その主要な考え方の一つとして、Amazon流のビジネスの原則＝常に「Day One」であることが挙げられています。つまり、常に初日かのように問題を見直し、「これまで行ってきたすべてを、まるで初日であるかのように再検討するにはどうすればよいか？」と考えるべきなのです。そうすれば全く新しい視点が得られます。そして、これは単に予測を定量的に微調整し続けるという、同じことを繰り返すアプローチとは正反対の、より定性的な良い視点だと私は考えています。つまり、再検討して「さて、ゼロからやり直そう。クライアントは本質的に何を求めているのか？」と問い直し、もしかすると同じ答えにたどり着くかもしれませんし、全く異なる答えになるかもしれません…
Kieran Chandler: すみません、もしかすると全く異なる答えが必要だと気づくかもしれません。もし「クライアントとは何か」を見直して、自分がクライアントについて正しい考え方を持っていなかったと気づくなら、あなたがクライアントにより良いサービスを提供するために設計したすべてのソリューションが、本来あるべき姿とは全く異なる可能性があるのです。これは非常に厄介なプロセスです。興味深いことに、このパラドックスの一部として、真空状態でこれらの問いを自問すれば、新しいアイデアが生まれにくいという現実もあります。
Joannes Vermorel: そして、このパラドックスの一部として、数字を見ることでビジネスを定量的に捉える新たな視点、つまりより良い考え方のひらめきを得られることがあるのです。これこそが、例えばLokadで確率的予測を用いて実現したことと同じです。確率という観点から見始めたとき、これまで気づかなかった多くの要素があることに気づいたのです。以前は未来をただ一つの数字で予測していたにすぎなかったのに対し、確率を見始めたことで問題の氷山の一角すら掻き集めることができなかったことに気づいたのです。
Kieran Chandler: 先ほど、解決策だけでなく問題そのものに惚れ込むという考えについて触れておられました。つまり、より定性的なアプローチを取ることで、問題への取り組み方が改善されるということでしょうか？
Joannes Vermorel: まさにその通りです。問題定義ほど定性的なものはありません。問題を定義するのは決して数字ではなく、しかし、数字は問題についてより深く考えるための大きな助けとなります。問題定義があると、選択を迫られる局面が出てきます。すべてがあなたの会社にとって等しく重要というわけではありません。多くのブランドにとって美学は非常に重要であり、高級ブランドでは美学が全てと言っても過言ではありません。しかし、採掘機器を販売している場合は、そんなに重視されないでしょう。だからと言って、機器が酷い見た目であってよいというわけではなく、むしろオタク的な機械的観点からは、採掘機器も実は見栄えが良いものになり得るのです。
Kieran Chandler: それはなかなかクールですが、重視されるポイントは明らかに異なります。だからこそ問題定義が必要であり、自社にとって重要でないものについても明確に述べる必要があるのです。つまり、取捨選択を行い、戦うべき局面を賢く選ばなければなりません。そして、数字の分析が、最終的にはより良い結果、すなわちより多くの利益をもたらすサプライチェーン最適化のために、どの局面で戦うべきかを正しく選ぶ助けとなるのです。しかし注意すべきは、問題に取り組み始めた日と、6ヶ月から1年後とでは、問題の見方が全く異なるため、ドル単位の比較が非常に困難になるということです。さて、今日のまとめに入ると、定性的なものと定量的なものとのパラドックスの違いは微妙なものですが、なぜこれが重要な議論事項なのでしょうか？
Joannes Vermorel: 私は、Lokadでの10年にわたるビジネス実績が裏付けるように、定量的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。しかしその核心は、より優れた定量的手法がサプライチェーンに対する全く新しい考え方、つまり定性的な側面をも開放する点にあります。より優れた数字があれば、問題を異なる視点で捉えることができるのです。ですから、サプライチェーンのディレクターは、単なる数字のためではなく、これらの手法がサプライチェーンに関して多くの他の事柄に対して開く洞察のために、こうした数値手法に精通するべきだと思います。それは直感に反するかもしれませんが、相互作用を促すものなのです。
Kieran Chandler: では、素晴らしいです。少々長々となりましたが、今回のエピソードでは混乱することなくすべてをカバーできたと思います。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。また次回お会いしましょう。ご覧いただき、ありがとうございました。
