00:00:15 Lokad TVの100回目を祝し、供給チェーンに関する質問に答えます.
00:01:17 Lokadの起源と供給チェーン業界への注力について議論します.
00:03:15 2011年にバイアス付きの予測を用いた量的予測について.
00:04:53 2012年にプログラム的アプローチへとシフトし、直面した課題について.
00:07:47 初期の頃の反省、犯した過ち、およびLokadの進化について振り返ります.
00:08:48 起業家にとってのクラウドコンピューティングの影響について.
00:11:31 会社の進化と主要な技術的ブレークスルーについて.
00:13:26 ビットコイン、実践経済学、そしてそれと供給チェーンの関係について探ります.
00:15:34 会社の成長と供給チェーン科学への移行について.
00:17:54 データサイエンティストと供給チェーンサイエンティストの採用の違いについて.
00:19:39 Lokadの将来計画と急成長の課題について.
00:22:33 「Lokad」という名前の由来について.
00:23:37 Lokadが直面した最大の挫折について.
00:25:45 コロナウイルスが供給チェーンモデルの変革の必要性を示した事例について.
00:26:59 不確実性を受け入れる回復力と能力の重要性を強調します.
00:28:11 COVID-19の混乱下でのLokadのアルゴリズムのパフォーマンスについて.
00:29:00 ロックダウン中の変化する需要への適応と柔軟性の重要性について.
00:30:01 危機時における供給チェーンモデルの適応について.
00:30:59 ビットコイン、ブロックチェーン、そして供給チェーンのセキュリティへの影響について.
00:33:30 正確な予測にはプロフェッショナリズムと理解が必須であることを強調します.
00:36:23 ビジネス予測のための狭義AIソリューション実装における課題について.
00:38:01 不良データと、十分に評価されていないデータがERPシステムに与える影響について議論します.
00:39:08 グローバル供給チェーンの存続性および専門化の影響について論争します.
00:41:22 ローカル供給チェーンの未来と自動化が生産拠点に与える影響について.
00:42:19 定量的供給チェーンアプローチの実装と組織変革管理の課題について.
00:45:15 ローカットアプローチが如何にして最大のビジネス価値を解放できるかについて特定します.
00:46:01 さまざまな業界の供給チェーン最適化について議論します.
00:47:34 Lokadソフトウェアをゼロから書き直す理由について.
00:49:10 ソフトウェア開発における主要な設計決定の影響について.
00:50:23 組織内でのLokadとS&OPタイプのソリューションの共存について.
00:51:01 大企業が詐欺管理で直面する課題について議論します.
00:51:57 ブログの執筆者とポッドキャストがコンテンツ制作に与える影響についてのコメント.
00:53:00 過去の過ちを振り返り、自らの誤りを認識する重要性について.
00:54:02 将来の類似の問題を回避するため、過去の過ちから学ぶこと.
00:55:41 結論と行動喚起.
Summary
Lokadの創業者ジョアネス・ヴェルモレルは、キーレン・チャンドラーとのインタビューで、会社の歩みと供給チェーン最適化への注力について語ります。ヴェルモレルは、予測をサービスとして提供するというモデルでのLokadの初期の苦闘、quantile forecastingの採用、そしてプログラム的アプローチへの転換について述べています。彼は、供給チェーン企業がuncertaintyに備え、リスク管理を取り入れる必要があることを強調します。さらに、COVID-19によるdisruptions中のLokadのアルゴリズムのパフォーマンス、暗号通貨が供給チェーン管理に与える潜在的価値、そしてグローバル供給チェーンの未来についても言及されています.
Extended Summary
このインタビューでは、キーレン・チャンドラーとLokadの創業者ジョアネス・ヴェルモレルが、会社の歩みと供給チェーン最適化への注力について議論します。ヴェルモレルは、2008年に計算生物学の博士課程に在籍中にLokadを立ち上げましたが、供給チェーン業界における革新の可能性に強く惹かれました。当初、予測をサービスとして提供するモデルで苦戦しましたが、2011年にバイアスを持ったquantile forecastingや、2012年のプログラム的アプローチへの転換といった大きな前進を遂げました.
ヴェルモレルは、当初の予測手法はバイアスを排除することに基づいていたが、最終的にはバイアスが供給チェーン最適化に有用であると気づいたと説明します。Quantile forecastingにより、より利益を追求できるようになったものの、当初は「奇妙な」アイデアとされていました.
Lokadは当初、画面、ボタン、メニューを備えた従来型のエンタープライズアプリモデルに従っていました。しかし、クライアント数が増すにつれて、供給チェーンは固定的なアプリ構造に収まらないほど多様であることが明らかになりました。そこで、各クライアント向けに計算と機能をカスタマイズするプログラム的アプローチへと転換し、生産性と信頼性を重視するようになりました.
会社の歩みを振り返りながら、ヴェルモレルは多くの教訓を学んだと認め、起業家としての道が後悔に満ちていることを語ります。大きな転機の一つは、cloud computingの台頭で、これによりほとんどの製品を書き直す羽目になったことです。こうした課題にもかかわらず、Lokadは進化を続け、次世代の機械学習を取り入れ、より明確に定義された供給チェーン最適化の問題解決に注力しています.
Lokadの創業者は、会社の歴史、技術的ブレークスルー、そして将来の計画について語ります。ヴェルモレルは、クラウドコンピューティングとdeep learningが会社にとって重要な転換点であったこと、さらに供給チェーン管理に金融的視点を取り入れたことを説明しています.
また、ヴェルモレルは、ミクロ経済学が実展開していると見なすビットコインに関心を寄せ、これが供給チェーン管理においても類似の役割を果たすと考えています。彼は、暗号通貨コミュニティの技術的洞察からインスピレーションを得ており、それがLokadにとって利益をもたらすと信じています.
Lokadは、data scienceアプローチから、より供給チェーンサイエンスに焦点を当てるアプローチへと移行しました。ヴェルモレルは、データサイエンティストが供給チェーンの実問題ではなくデータの問題に過度に集中していると感じたため、Lokadの従業員は単に華やかな機械学習モデルを作るのではなく、クライアントの供給チェーンを改善することに専念すべきだと強調しています.
会社の将来について問われた際、ヴェルモレルはより有機的な成長を見据えていると述べました。急速な成長は、問題が生じた際に大きなリスクを伴うため、供給チェーンビジネスには向かないと認識しています。Lokadは、持続可能なペースで成長しながら、複雑な供給チェーン問題に対処できる十分な経験を従業員が持つように努めています.
最後に、ヴェルモレルは「Lokad」という名前の由来を明かします。当初、「local advertising（ローカル広告）」に触発されたものの、後にIBMのコンサルタントから提案された「looking ahead（先を見据える）」という解釈を採用しました.
ヴェルモレルは、2011年～2012年頃に会社が直面した最大の挫折について語ります。この時期、Lokadはベンチマーク競技に勝利し、クライアントにforecast accuracyの向上を提供しました。しかし、クライアントはその結果、供給チェーンが悪化し、プランナーはソフトウェアに不満を抱くようになりました.
ヴェルモレルは、ニューヨークでのある会議を振り返り、怒りに満ちたクライアントが、「Lokadのソフトウェアは精度を向上させたが、生活を苦しめ、本当の供給チェーンの問題に対処していない」と非難したことを明かします。最終的に、この問題が原因で一部のクライアントを失うことになりました.
その後、会話はコロナウイルスと、それが伝統的な供給チェーンモデルに及ぼす影響へとシフトします。ヴェルモレルは、パンデミックは供給チェーンを混乱させる多くの不確実性の一因に過ぎず、政治的決定、関税、さらにはソーシャルメディア上のバイラルな出来事などが例として挙げられると述べます。彼は、企業が未来を確実に予測するかのような予測に頼るのではなく、不確実性に備えリスク管理を取り入れる必要性を強調しています.
ヴェルモレルは、Amazonのように回復力と不確実性を受け入れる能力に注力する企業が、危機下でも成功していると主張します。彼は、最も優れた金融機関もこれらの考えに賛同し始めており、供給チェーン企業はその流れに乗るべきだと示唆しています.
彼らは、COVID-19の混乱中におけるLokadのアルゴリズムのパフォーマンス、供給チェーン管理における暗号通貨の潜在的価値、供給チェーン最適化に必須のプロフェッショナリズムと実務理解、ビジネス予測に向けた狭義AIソリューションの実装上の課題、そしてグローバル供給チェーンの未来について語り合いました.
ヴェルモレルは、COVID-19危機の際、Lokadのアルゴリズム単体では十分に機能しなかったと説明します。しかし、同社の供給チェーンサイエンティストは、短期間でモデルを適応・最適化し、危機時における人間の介入の重要性を実証しました.
ビジネス予測のための狭義AIソリューションについて問われた際、ヴェルモレルは「AI」という用語に懐疑的であり、さまざまな機械学習アルゴリズムの分類を正しく理解することの重要性を強調しています。また、供給チェーンにおけるデータ品質についても言及し、データ自体は必ずしも悪いものではないが、解釈や適用において問題が多いと述べています.
最後に、会話はグローバル供給チェーンの未来へと移ります。ヴェルモレルは決定的な答えを出すことはせず、気候変動がグローバル供給チェーンの持続可能性に与える影響の可能性を提起し、現行モデルの進化の必要性を示唆しています.
彼らは、供給チェーンのグローバルな性質と、専門化が特定の商品の地域生産をどのように制限するかについて議論しました。また、自動化が進むにつれて、一部の供給チェーンが最終的に地域に回帰する可能性にも触れています。ヴェルモレルは、Lokadのquantitative supply chainアプローチに対する懐疑や、組織内でそれを実装する際の課題について説明しています。彼は、選択肢と意思決定が多い複雑な供給チェーンでこそ、Lokadが最も力を発揮すると強調しています。最後に、ヴェルモレルはLokadのソフトウェアを書き直す動機と、実世界の供給チェーンに影響するS&OPタイプのソリューションを事実上無視する形で、どのように両者が共存しているかを説明しました.
彼らは、データサイエンスチームが作成する、実際には使用されない切り離されたモデルと並行して、Lokadがどのように機能しているかについて議論しました。また、ヴェルモレルは、時間の制約から以前ほどブログを書く頻度が上がっていないと述べています。彼は、何がうまくいかなかったのか、そして同じ過ちを将来避けるために何が必要かを理解するため、過去の過ちを再検証することの重要性を強調しています。彼は、問題を別の角度から見ることで、単により良く行うのではなく、革新的な発見につながると信じています。ヴェルモレルは、視聴者にポッドキャストへの質問送信と今後のエピソードの購読を呼びかけています.
Full Transcript
Kieran Chandler: こんにちは、そしてLokad TVの特別版へようこそ。本日はパリから生放送で、100回目を迎えたLokad TVを祝し、これまでのLokadの歩みを振り返りながら、供給チェーンに関する皆さんの質問にお答えします.
Joannes Vermorel: 正直なところ、供給チェーンという奇妙なテーマで100回もエピソードを作るとは思っていませんでした。最初にこれらを始めた理由は、OBSという素晴らしいpiece of softwareを発見し、実際に試してみたかったからです。本当に言えば、今日がライブイベントでの初使用日なのです。いや、正直先のことまでそんなに計画していたわけではありません.
Kieran Chandler: さて、本日の趣旨は、これまでのLokadの歩みと、そこから学んだ教訓を振り返ることにあります。まず、2008年に会社を始めた当初に立ち返って、なぜ供給チェーン業界で会社を立ち上げようと決心したのか、その魅力は何であったのかについて教えていただけますか?
Joannes Vermorel: 当時、私は計算生物学の博士課程に在籍していましたが、博士号は取得しませんでした。その分野の優秀な研究者の数には圧倒され、謙虚さとともに大きな情熱を感じました。しかし、私がいなくても世界は動いていくと実感していました。供給チェーンに目を向けたとき、私が見たのはほとんど19世紀の数学でした。この分野には、より良い方法で物事を進める潜在力があると気づき、大きな熱意をもって自分の会社を立ち上げたのです.
Kieran Chandler: 最初の数年はどのような感じでしたか？立ち上げはスムーズでしたか？あなたのお話に対して、人々は興味を示したのか、それとも初めは多くの躊躇があったのでしょうか?
Joannes Vermorel: いいえ、本当にひどいものでした。実際に機能するものを作り上げるまでに何年もかかりました。Lokadは、予測をサービスとして提供するという考えのもとに設立されましたが、これは技術的にも供給チェーンの観点からも非常に悪いアイデアでした。始まりは、本当にうまくいかなかったため非常に遅いスタートとなりました.
Kieran Chandler: これまでの道のりの中で、大きなステップについてお話ししましょう。最初に触れたのは、2011年のバイアス付き予測、すなわちquantile forecastingのアイデアです。なぜこれが従来と異なり、少し奇妙と感じられたのでしょうか?
Joannes Vermorel: それは物議を醸すものではなく、ただ単に非常に奇妙だったのです。統計学の授業や私が属していた供給チェーンのコミュニティでは、バイアスを持った予測という考え方はほとんど知られていませんでした.
キアラン・チャンドラー: アイデアはバイアスを排除する必要があるということでした。大企業は、一日中、モデルのバイアスを取り除き調整する需要プランナーのチームを丸ごと抱えています。では、なぜ故意にバイアスを加える、つまり間違いではなく意図的にバイアスを付ける人がいるのでしょうか？それが全くのポイントで、論争の余地もなく、愚かだと思えたのです。なぜバイアスを除去するために丸ごとチームを組んでいるのに、バイアスを加えようとするのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 実際、これが良いアイデアかもしれないと結論付けるまでに数年かかりました。私にとっては、それは論争の的になる立場ではなく、そもそも立場というものではありませんでした。機能しなかった他の全てを排除した結果、結論に至ったのです。これが、量的予測の画期的な発見だったと思います。はい、サプライチェーンではバイアスが非常に非常に有用でした。なぜなら、利益に偏るべきだという考えから、技術をこのアイデアに基づいて完全に再設計せざるを得なかったのです。
キアラン・チャンドラー: では、次にあなたが踏み出したもうひとつの一歩についてですが、2012年に、市場の大多数が採用していたエンタープライズ向けのプラグアンドプレイ型アプローチではなく、非常に異なる、よりプログラム的なアプローチを選んだのはなぜですか？それがサプライチェーンにとって良いと考えた理由は何でしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 繰り返しになりますが、Lokadは非常にクラシックな方法、つまり画面、ボタン、メニュー、オプションといった、エンタープライズアプリに期待される要素を備えて始まりました。しかし実際には、新しいクライアントと契約するたびに、合わない点が多すぎると気付いたのです。そのため、各クライアントに合わせて文字通り大量の新機能を実装していました。
通常、ソフトウェア会社を始めると、「市場が求める全ての機能はまだ揃っていないけれど、いくつかの機能を追加して徐々に機能完備の状態に収束するだろう」と考えます。つまり、最小限の実用的製品から始め、試行錯誤を繰り返しつつ機能を追加すれば、市場に適合する良い製品へと収束すると期待するわけです。しかし、私は文字通り4年経っても収束は見られず、もし何か見えたとすれば、それはむしろ分岐、すなわち散逸していくものでした。
当時、我々は大口クライアントの獲得に成功し始めており、SMB（中小企業）のみを扱っていた初期の数年よりもはるかに多様なニーズが存在することに気付きました。つまり、収束する道ではなく、分岐する道を歩んでいたのです。競合他社を見ると、まるでソフトウェア製品そのものが怪物のように見えました。ここでいう怪物とは、人ではなく、そのソフトウェア製品が何千もの画面、実際に数千ものオプションを持ち、完全に分岐した開発プロセスを遂行しているという意味です。
当時の課題は、「果たしてこの道を進むべきか？ それ自体が意味をなさないのではないか？ いったいどこかに収束の方向性があるのか？」というものでした。そして最終的に、サプライチェーンは、メニューとボタンがある堅苦しいアプリケーションに収まるにはあまりにも多様であるという結論に至ったのです。むしろ、我々にはプログラム的なアプローチが必要だったのです。
キアラン・チャンドラー: Lokadの始まりについて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。Lokadは、サプライチェーンのプログラム的最適化および予測的最適化のためのプラットフォームを作るというアイデアで設立されました。我々は、メニュー、ボタン、計算がすべてオーダーメイドになるプラットフォームを想定しており、そのために各クライアントごとにプログラミングする必要がありました。しかし、全クライアント向けにプログラムを作ると、問題は何になるのでしょう？ それは、生産性と信頼性をいかにして実現するかという問題に変わるのです。非常に迅速かつ低コストで実行できるように、サプライチェーンのプログラム的最適化、予測的最適化のプラットフォームが生まれたのです。
キアラン・チャンドラー: 初期の頃を振り返ったとき、大きな失敗や後悔はありますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 起業家の道には後悔が付きものです。もし2008年当時、今の知識があったなら、おそらく必要な時間は3分の1になっていたでしょうし、市場への復帰ももっと早くできたはずです。しかし、過去を再現するのは知的にも容易ではありません。例えば、2008年に始めた当初は当時の技術を用いていましたが、1年後の2009年には、ソフトウェアの世界が完全に変わってしまい、クラウドコンピューティングへ移行しなければならないことが明らかになりました。
キアラン・チャンドラー: クラウドコンピューティングとは何か、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。2008年に私が始めた頃のコンピュータ問題の古典的な見方は、計算やデータ処理といったタスクを実行するために、1台のマシン、つまりコンピュータを用いるというものでした。では、どれだけ時間がかかるかと言えば、プログラムが実行されている間はそのままの時間がかかるのです。マシンは一定ですが、問題自体が変化するため、問題解決に必要な計算時間も変動します。
クラウドコンピューティングの考え方は全く正反対です。ここで一定なのは、計算結果の目標納期です。つまり、「30分以内に計算結果を出してほしい」と言えば、その目標のために割り当てる計算資源の量を動的に調整できるのです。もし30分で結果を出すために1000のCPUが必要なら、その1000のCPUを動的に割り当てます。この核心となる洞察は、かつてはハードウェアが一定で問題が変動するため解決までの遅延が発生していたのに対し、クラウドコンピューティングでは、一定なのは納期であり、その枠内で計算資源を調整するという点にありました。突然、我々はLokadで行っていた全てのことをほぼ一から書き直さなければならなくなったのです。
キアラン・チャンドラー: 振り返ってみると、技術の進化とともに我々も徐々に進化してきたのが分かります。そして、ウェブサイトを見ると、我々がたどった各世代の機械学習が確認できます。技術的視点から見たとき、最大の突破口は何だったと言えますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 問題は、単なる進化ではなかったということです。文字通り完全な変革でした。人々は「ただの進化だ」と思いがちですが、Lokadの歴史はそう単純ではありませんでした。むしろ、我々はある製品を持っていて、それを捨て、一から作り直したのです。通常、同じ機能を持っているだけでより優れた製品になるのではなく、根本的に異なる問題に取り組むことで、技術やソフトウェアアーキテクチャ自体が完全に変わってしまうのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: 機械学習の観点では、最大の突破口はディープラーニングでした。インフラ面では、最大の突破口はクラウドコンピューティングでした。つまり、あなたは結果を納めるための厳守すべき締切を持ち、その他は変動するという考え方です。しかし、統計的視点から見ると、たとえ現在の生産環境では使われていなくとも、最大の突破口はおそらくディープラーニングであり、実際、それは differentiable programming によってもたらされたのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: そして、サプライチェーンの観点からは、最大の突破口はサプライチェーンを端から端まで完全に財務的視点で捉えるという考え方でした。エラーや報酬、機会をあらゆる箇所で金額として考えるのです。この財務的マインドセットこそ、おそらく最大の突破口であり、すべてを財務分析のレンズを通して見るべきだということで、改善しようとする誤差率というservice levelの視点とは一線を画しています。
キアラン・チャンドラー: 多くの人がやや奇妙だと感じたであろう別の道があります。それは2016年に、Bitcoinの研究開発の世界に足を踏み入れた時のことです。なぜその道を選んだのですか？また、その経験から何を学んだのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: Bitcoinは私にとって常に趣味的なものであり、プロフェッショナルな面ではLokadは暗号やブロックチェーン、Bitcoinに依存しているわけではありません。それでも、経済学が実践されているという点で非常に魅力的です。人々は経済学の理解に根ざしたアイデアを中心に、ソフトウェアシステムを設計し始めました。通常、そのようなアイデアは政治の領域に属するものであり、エンジニアリングされることはほとんどありませんが、これが非常に興味深いのです。
政治家の中には税を上げるべきだと主張する者もいれば、下げるべきだと主張する者もいます。そういった経験は国単位でしか起こらず、通常はエンジニアリングされるものではなく、せいぜい不完全な民主的プロセスの結果に過ぎません。Bitcoinの面白いところは、経済と技術に対する全く異なるアプローチを提示している点にあります。
キアラン・チャンドラー: では、ジョアネス、Bitcoinに対するあなたの関心と、それがどのようにサプライチェーン最適化に関連しているのか教えてください。
ジョアネス・ヴェルモレル: Bitcoinは、エンジニアリングの観点から実践されるミクロ経済学そのものです。その効果があるかどうかを評価できるのです。これは非常に興味深い点で、サプライチェーンもほぼ同じです。実践されるミクロ経済学であり、物事が機能しているかどうかを実験的に評価できるのです。そういった意味で、非常に興味深いと感じました。Bitcoinはサプライチェーンと多くの特性を共有しています。分散型であり、多くの関係者、層状のソフトウェア、膨大な複雑性、相反するインセンティブ、そして多層的なセキュリティ問題を抱えているのです。もちろん、これらはすべて類推に過ぎず、直接的な対比ではありませんが、そのコミュニティで得られる技術的洞察からは多くのインスピレーションが得られます。投機的な部分はさておき、技術的な洞察が非常に興味深いのです。
キアラン・チャンドラー: Lokadと会社の注力分野について教えていただけますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: もちろんです。現在、我々はパリ中心部にある約50名のスタッフで構成され、いわゆる「サプライチェーン・サイエンス・プラクティス」を提供しています。
キアラン・チャンドラー: なぜ、従来のデータサイエンス寄りのアプローチから離れたのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 「離れる」という表現はお世辞のように聞こえるかもしれませんが、実際、従来型のデータサイエンティストの道を試みた結果、大失敗に終わったのです。そこから脱却せざるを得ませんでした。若いエンジニアを採用する際、面接の段階から、彼らが何に対して loyalty（忠誠心）を持つのか、何に忠実であるのかを定義していました。すなわち、彼らがコミットすべきは、ビジョンや特定の問題、特定のスキルに対するものではなく、何に忠誠を注ぐかという点です。データサイエンスの道を進むと、人々はデータの問題に固執してしまいますが、これは誤ったコミットメントです。結果として、彼らはクールな問題やクールなツールに注目し、データという観点から見ればかっこいいとされる問題にばかり集中してしまいます。残念ながら、サプライチェーンの問題解決に必要なことのほとんどは、データ処理の観点からは魅力的でない部分にあるのです。何百ものフィールドを準備し、検証し、文書化し、サプライチェーンプロセスそのものを明確にするために多くの人と議論する必要があるのです。したがって、あなたのコミットメントは単にデータに向けるのではなく、サプライチェーンに向けるべきなのです。これが、我々が困難な経験を通じて学んだ教訓です。そのため、現在我々が採用しているのはサプライチェーン・サイエンティストであり、若い熱意ある人材には、決して派手な機械学習モデルを出すことがコミットメントではないと伝えているのです。これがLokadの本質です。
キアラン・チャンドラー: あなたのコミットメントは、クライアントのサプライチェーンをより良くすることに向けられるべきであり、それは全く異なるものです。正直なところ、我々はその点をあまり重視していません。どっちにしても、効果が実証されたレシピや実戦で試されたツールのカテゴリーは当然存在します。しかし、根本的には、クライアントのサプライチェーンを改善するために必要なあらゆる手段を講じるのです。それがあなたのコミットメントであり、日々の挑戦、日々のインスピレーションであるべきです。
ジョアネス・ヴェルモレル: 結局のところ、データサイエンティストを採用しようとしたとき、彼らは派手なデータ問題に過度に興味を持ち、ビジネス上の課題や、本番環境でのソリューションに障害となる要素に十分な関心を示さなかったのです。通常、機械学習を駆使した取り組みが失敗するのは、アルゴリズム自体に問題があるのではなく、全体の仕組みに大きな欠陥があるからです。
キアラン・チャンドラー: では、視聴者からの質問に入る前に、最後の質問です。我々は過去10年以上、有機的に成長してきた会社ですが、これからの5年、10年でLokadの未来はどうなるとお考えですか？
Joannes Vermorel: ええ、もっと自然な成長です。つまり、ある年は実際に60%の成長を遂げ、正直なところ、完全な崩壊からはそこまで遠くなかったんです。そして、人々が本当に気づいていないのは、「ああ、我々は年間200%の成長をしている」と言うスタートアップを見ると、絶対に素晴らしいと思ってしまうことです。私は、「もし迅速に動いて物事を壊せる環境にあるなら、それは良いことだ」と言いたいのです。例えば、出会い系アプリを運営していて、サーバーが完全にダウンしてしまっても、正直なところ大した問題ではありません。翌日には顧客は戻ってくるでしょうし、それは問題ではありません。しかし、サプライチェーンを支える何かが完全に崩壊し、突然クライアントが莫大な生産注文や購入注文を出し始める場合、それは全くのナンセンスで、数百万ドルの誤算に繋がるのです。これは非常に非常に悪い状況です。「迅速に動いて物事を壊す」という考えは、サプライチェーンには完全には適していないのです。そして、現代のパリの雇用市場、あるいはニューヨークや世界の他の大都市を見渡せば、年間50%の成長を遂げ、従業員の定着期間が3〜4年という状況では、会社の従業員の中央値はたった6か月になってしまうのです。つまり、50%の成長があれば、年末には社員の半数がわずか6か月しか在籍していないということになります。そして、経験が6か月しかない人たちに、年間数億ユーロにも上るサプライチェーンを任せようと期待するのは、どんなに賢明で献身的な優秀なエンジニアを採用しても、あまりにも大きな要求なのです。
Joannes Vermorel: ですから、残念ながら、私たちが年間1000%成長するFacebookのようなビジネスではない場合、それは合理的な選択肢にはなり得ません。だからこそ、私たちは迅速に動いていますが、できることにも限界があるのです。さもなければ、常に採用している新しい人材すらも十分に育成できなくなってしまいます。
Kieran Chandler: さて、いくつかの質問に取り組んでみましょう。すでにいくつかの質問と、番組の仲間としておなじみの顔ぶれがあるのが分かります。まず最初の質問は、Lokadのスタッフが非常に興味を持っていたのに、一度も聞かれなかった内容です。Dervishからの質問で、基本的にこう尋ねています。「Lokadという名前には特別な理由があるのですか？私たちが使っているアルゴリズムの略称でしょうか？それとも秘密なのでしょうか？」
Joannes Vermorel: 実は、私が計算生物学で博士号を取っていた頃、デジタルディスプレイを使った広告事業を始めようと考えていました。そこで、ローカル広告を思いつき、「LoCad」という名前を考案したのです。それは5文字の非常に良いドメイン名でした。私はその名前を保持し、10年後にIBMのコンサルタントが「おお、Lokad、明らかに先を見据えている。なんて素晴らしい名前だ！」と言ったのです。そして私は、「ああ、先を見るというのは素敵な話だし、これをクライアントに伝えよう」と思いました。実際の経緯はローカル広告のためだったのですが、この「先を見据える」という解釈の方が遥かにかっこいいと思っています。
Kieran Chandler: こちらにはDehからの別の質問があります。少々惨めな内容ですが、すべてはミスに焦点を当てています。これまでのLokadの歴史で、最大の敗北あるいは挫折は何だったのでしょうか？特にクライアントの視点から見た場合に、どうでしょうか？
Joannes Vermorel: 最大の挫折は、私たちが抱えていた大手米国クライアントとの案件だったと思います。最初の数年間は大きなクライアントがいなかったため、大きな挫折はなかったのです。つまり、大きな挫折を経験するまでには時間がかかりました。その転機となったのは、2011年から2012年ごろだったと思います。当時、まさにWalmartとのKaggleコンペのようなベンチマークで勝利しており、従来の週次予測や月次予測においても高い精度を実現し、クライアントのサプライチェーン予測にそれらを活用していました。しかし、結果的にクライアントのサプライチェーンは悪化してしまったのです。
そして、再びベンチマークを実施して比較すると、Lokadの方が精度は高かった。しかし、ある時点でクライアントから電話があり、「Joannes、あなたは我々のサプライチェーンを完全に混乱させた」と告げられたのです。ニューヨークで開催された会議を思い出します。そこで私は20人のプランナーがいる部屋に呼ばれ、その半数が完全に激怒し、「あなたのソフトウェアが我々の生活を完全に惨めにしている」と言われたのです。
私にとって、それはまさに悪夢でした。20人もの人たちが非常に頑なに反対し、私は「確かに精度は我々の方が優れている」と思っていたのに、人々は「正直なところ、私たちは気にしていない。あなたはその混乱を体験していない、我々はその混乱に苦しんでいるし、全く機能していない。これは悪夢そのものだ」と言ったのです。
Kieran Chandler: 時が経つにつれクライアントはその方法に固執し、最善を尽くしましたし、我々も全力を尽くしました。しかし、結果的には約3年後には彼らを失ってしまったと思います。それは本当に惨めな経験でした。
Joannes Vermorel: 惨めな上に、その他もろもろ…。さて、少し気分を明るくして、残念ながらあまり明るくない別の話題、つまりコロナウイルスについて話しましょう。現状、これを避けることはできないようです。
Kieran Chandler: SVからのメッセージがあります。『コロナウイルスは、伝統的なサプライチェーンモデルの変革が必要であることを浮き彫りにしたと思いますか？』という内容です。
Joannes Vermorel: 私は、コロナウイルスは単にもう一つの変動要因に過ぎないと思います。世界を揺るがす要素は数多く、次の大統領が関税を課す決断を下すかもしれませんし、イングランドのような国が連合から離脱するかもしれませんし、あなたの会社が突如としてあらゆる要因で完全に混乱する可能性もあるのです。例えば、現代では従業員が差別的な動画をYouTubeに投稿し、その結果、一夜にしてブランドが完全に損なわれ、そしてこの愚かな動画がバイラルになったために市場シェアの20%を失う、といったことも起こりえます。世の中を不確実にする要因は山ほどあります。ですから、もし何か一つ明言できるとすれば、それは私たちが長年にわたって提唱してきた「不確実性に備えるべきだ」ということです。ポストCOVIDの世界がどうなるのか全く見当がつかなくても、以前よりもさらに不安定になることは確実です。だから、不確実性を受け入れ、リスクを抱え、それを管理する必要があるのです。水晶玉で未来を見通すかのように予測している場合ではありません。Lokadには水晶玉はなく、あなたにもありません。ですから、不確実性を受け入れてリスクを管理すべきなのです。現代では、このような考え方が金融分野にも浸透し始めていると考えています。すべてのヘッジファンドがこの考えに賛同しているわけではありませんが、優秀なファンドはそれに乗り出しているのです。そしてサプライチェーンの分野でも、この危機を乗り越えている企業は、まさにAmazonのように、レジリエンス（回復力）を強調し、不確実性を受け入れて、デジタルシステムを活用し迅速に対応している企業だと私は思います。
Kieran Chandler: 残念ながら、Lokadの友人であるMarcus Leopoldから、もう一つの質問が届いています。コロナウイルスのテーマにこだわらざるを得ないのですが、彼はこう尋ねています。「COVIDによる混乱の最中、Lokadのアルゴリズムは実際どれほどうまく機能しましたか？顧客は手作業に戻らなければならなかったのでしょうか、それともLokadのアルゴリズムは自動的に対応できたのでしょうか？」
Joannes Vermorel: アルゴリズムは魔法ではなく、実際にアルゴリズム自体がひどい失敗をしてしまいました。しかし、ここで大事なのは、我々が提供しているのは単なるソフトウェアプラットフォームではなく、常に「マネージドプラン」と呼ばれるものなのです。つまり、プラットフォームとサプライチェーン…
Kieran Chandler: サプライチェーンサイエンティストたち、つまりサプライチェーンの専門家のチームが、まず3月にほぼ全てのヨーロッパのサプライチェーンを停止させ、1か月後には米国のサプライチェーンをすべて停止し、その後2～3か月後に再起動させるために、実際に長時間労働をしていたのです。
Joannes Vermorel: 我々が直面した挑戦は、停止の手配、再始動の調整、そしてこの異常なロックダウン期間が需要減少と誤認識されないようにモデルを微調整することでした。3か月間を需要としてカウントすると、季節ごとのデータが完全に歪んでしまいますからね。
私が思うに、重要なのは、我々の技術が非常に効率的だったという点です。これはアルゴリズム自体の強大さによるものではなく、サプライチェーンサイエンティストが非常に高い生産性を発揮できるようになったからです。危機が襲来したとき、移行準備に数週間を費やす余裕はありませんでした。『Lokad、来週プラントと倉庫を停止します。ですから、その前に完了すべきタスクの優先順位を決める必要があります。24時間以内にモデルを適応させ、円滑に運用できるようにしてください』という電話が相次ぎました。一時間一時間が重要であり、会社全体が残業しても、サプライチェーンサイエンティストはそれを数日以内に実行しなければなりませんでした。ここで重要なのは、アルゴリズムの質そのものではなく、Envisionがサプライチェーンを明示的にモデリングするためにもたらす生産性なのです。
Kieran Chandler: それでは、再び暗号通貨とビットコインの話題に戻りましょう。こちらはJohn Michelleからのメッセージです。『今後3～4年の短期間で、ビットコインのブロックチェーン応用がサプライチェーンに実際の付加価値をもたらすとお考えですか？それとも単なる暗号通貨のハイプだと思いますか？』
Joannes Vermorel: 私は多くの価値があるとは感じていますが、期待されるような種類の価値ではありません。まず、暗号通貨はコンピューターセキュリティの概念を再定義します。興味深いのは、もしコンピューターにビットコインを保管すれば、そのビットコインが盗まれないことから、そのコンピューターが安全であると分かる点です。これは非常に興味深いことで、すなわちシステムが安全かどうかを簡単に試すテストを持つことになるのです。暗号通貨を少し投入してみて、それが消えてしまえば、何が起こっているかは明らかです。つまり、あなたのシステム内に誰かが潜んでいるのです。ビットコイン企業が、オンライン上でかなりの量の暗号通貨をクラウドのマシンで保有し始めたとき、人々はこれに気づき、その結果、皆が窃盗によって破産するという事態が発生しました。
Kieran Chandler: では、Joannes、ITセキュリティの観点からサプライチェーン最適化の課題について少しお話いただけますか？
Joannes Vermorel: はい。そして実際に人々は、何も安全ではないと気づき始めたのです。すべてのクラウドコンピューティングプロバイダーには脆弱性があり、すべてのIoTデバイスにも脆弱性があり、すべてのスマートフォンにも脆弱性があるのです。つまり、問題の広がり、深刻さを実感しているのです。私は、サプライチェーンにとっては、設計上、地理的に分散しているため、その問題は通常の2倍は深刻だと考えています。ものが世界中に散らばっているからといって、ITセキュリティにおいて要塞のようなアプローチを取ることはできません。これは大きな挑戦であり、暗号通貨で実際に起こっていることは、本当にシステムを安全にするために何が必要かについての洞察を与えてくれる、非常に興味深い現象です。これが主な付加価値なのです。だから、私はこれを投資の手段として推奨するものではなく、これら技術的な詳細、特にソーシャルエンジニアリングの問題とソフトウェアの脆弱性の問題が組み合わさったITセキュリティの観点から検証してみるべきだと提案します。
Kieran Chandler: では、Lokadの友人であるKhalil Mehanaからのもう一つのメッセージです。彼は予測について触れています。どんなに素晴らしい予測でも、その背後にいるユーザー、つまり企業側のプロジェクトリーダーと、Lokad側のサプライチェーンサイエンティストという2人の主要な利用者の情報が必要なのです。では、この2人のプロフェッショナリズムとビジネス理解はどれほど重要で、最終的な予測の結果や精度にどれほど影響を与えるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それが肝心な点です。まず、我々は生産中の企業が約100社、いや100社以上あります。私たちは予測を微調整することはありません。そういうやり方は行っていないのです。人々は「予測をシフトさせるには人間の直感が必要だ」と考えがちですが、本来はデータから統計情報をいかに抽出するかという枠組みづくりが重要なのです。すなわち、人間の直感や知識で市場を推測しようとしているわけではありません。もちろん、そういった例外的な状況もあります。例えば、私の頭にあるのはエアバスのA380、といった航空機です。この航空機の部品を供給しているクライアントがいます。エアバスがこの種の航空機の生産を中止すると発表したとき、市場の知識をもって予測を調整することは可能でしたが、それは非常に稀なケースです。通常、そんな状況はほとんどありません。私が言いたいのは、Lokadにおけるサプライチェーンの実務者やサイエンティストの業務は、もっと多岐にわたるということです。基本的には、まず問題を定義し直して、アルゴリズムが動的な対象、つまり常に変化する正しい対象を学習し最適化できるようにするのです。状況が常に一定しているのではなく、予測すべき問題や最適化すべき対象そのものを再定義しているのです。その後、大半の日常業務は経済的な要因の再検討に関わります。我々は誤差のドル額を最適化していますが、そのドル額はデータから直接抽出できるものではありません。いわば、データマイニングや機械学習のアルゴリズムだけでは、「ええと…」と判断することはできないのです。
Joannes Vermorel: 多くの人々は、いくつかの要因を過小評価しています。まず、国ごとの専門化の力を軽く見ています。例えば、RAM工場（ランダムアクセスメモリを生産する施設）が存在する国は世界にたった3カ国しかありません。つまり、もしRAMが必要であり、すべてのコンピューターがそれを使用しているとすれば、その供給は韓国、中国、そしてアメリカ合衆国の3カ国に限られるのです。その他の国では、運が悪いということになります。
そして、もしスマートフォン用のバッテリーに必要なリチウムが欲しい場合、実は世界のリチウム埋蔵量はたった3カ国、すなわちチリ、アルゼンチン、そしてオーストラリアにしか存在しないのです。確認する人もいるでしょう。ですから、リチウムの現地生産を望むのであれば、運が悪いということになります。実際、マスターワッチメイキングにおいても同様です。スイスがその過半数以上を占めていると考えていますが、マスターワッチメイキングの分野だけを見ると、約70%を占めているのではないかと思います。改めて、Tシャツのような低付加価値のアイテムにおいては、常に現実的な生産が可能とは限らないのです。
Textileは、従来から自動化が非常に難しいために大幅に遅れをとってきた産業でした。その結果、繊維生産は中国に移りましたが、今では中国ではなくなっています。ベトナム、フィリピン、バングラデシュのようなより安い国に移っています。しかし問題は、バングラデシュに移った後で、そこで給料が上がることを期待していると、次はどこに移るのでしょう？おそらくアフリカかもしれません。分かりませんが、安い国はもう尽きかけています。
そして自動化が進展しているため、基本的なサプライチェーンはおそらく現地調達されるようになると私は考えています。残念ながら、それが雇用を生むとは期待しないでください。なぜなら、非常に高いレベルの自動化が達成されると、生産はそれらが消費される場所に戻されるからです。では、ローカルのサプライチェーンがわずかに増えるのでしょうか？はい、そうなると私は考えています。再度言いますが、ものすごく自動化された状態になると、工場の位置はそれほど重要ではなくなります。ただし、リチウムのように世界の限られた場所にしかない資源の場合などは別ですが、現地労働力のコストを気にしなくなれば、生産拠点はほぼどこにでも置けるのです。
Kieran Chandler: ここで2つの質問を1つにまとめてお答えします。1つはケニアから、もう1つはManmeetからです。ケニアは、定量的サプライチェーンアプローチが非常に異なるため、こうした手法を導入する際に懐疑的な意見が多いのかと尋ねています。そしてManmeetはそれに加えて、Lokadのようなシステムを導入する際にどのような組織変革のマネジメント上の課題に直面するのかを質問しています。
Joannes Vermorel: それが私の一番の苛立ちの一つかもしれません。実はあまり懐疑的な意見には遭遇しません。そしてその理由をお話ししましょう。例えば、私が「時系列による予測、つまり裸の時系列予測は全く機能していない、不確実性を無視している」と伝えると、人々はそれを理解してくれるからです。そして私は…
Kieran Chandler: では、Joannes、製品の需要を予測しておいて、その後に競合する製品を10個追加した場合、何が起こるのか説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 製品の需要を予測していても、その後で競合する製品を10個投入するつもりだと知らなければ、各所でカニバリゼーションが発生します。そして、時系列モデルはそのカニバリゼーションを全く考慮しないため、完全に機能不全に陥ります。再度言いますが、人々は愚かではないので、それは理解されています。つまり、私が通常サプライチェーンのディレクターやプランニング責任者、サプライチェーン予測の責任者などと話をしていると、彼らは懐疑的ではなく、「はい、はい、はい、理解しています」と言うのです。私の苛立ちは、彼らが「わかっている」と言いながらも実際には行動に移さない点にあります。分かっています、壊れていることは。でも、果たして本当に自分の会社のために最善を尽くす覚悟があるのか？というところです。残念ながら大企業では、人々は多くの場合、自分の職を守るためなら何でもするのです。たとえ経営陣の上層部にいても、ほとんどの人はイノベーションを推進するヒーローのように振る舞っているふりをしますが、実際は大多数の人々には非常に興味深い趣味や充実した生活があり、仕事はただの仕事に過ぎません。そして、組織を改革してパフォーマンスを向上させるためのクルセードに乗り出すことはしないのです。確かに株主にとってはそれが良く、会社が成長し利益が増えるかもしれません。しかし現実を直視すれば、大企業にいるほとんどの人は給料を得ているだけであり、組織を損なうことは望んでいません。自分の仕事をまあまあこなしたいだけで、会社を次の段階に押し上げるためのクルセードに身を投じることはないのです。そして、もし会社がうまくいかなくなれば、彼らは仕事を変えて次の会社へ移るのです。
Kieran Chandler: さて、終了する前にもう数問質問を詰め込んでみましょう。主にリチャード・レーベンスキーからの質問ですが、彼は自分のタイムゾーンで遅くまで起きているためです。そう、ヒーロー、ヒーロー、です。そして彼は尋ねます。他の手法では解決できない場合に、Lokadのアプローチがどの分野で最も大きなビジネス価値を解放することができるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それは通常、混乱と複雑さの量に反比例します。そして、人々が「これは悪夢のようだ」と言うとき、それは非常に良い兆候です。なぜなら、通常、サプライチェーンが悪夢のように、あまりにも多くの選択肢、あまりにも多くの意思決定、二次的な影響を及ぼす事象、マルチエシェロン、賞味期限、レトロフィット、その他様々な異常な効果を伴っている場合、そここそがLokadの真価を発揮する分野だからです。明らかに、もし既に極めてシンプルでスリムなサプライチェーン、例えば水の流通のようなシステムであれば、最適化される余地がほとんど残っていません。水の流通ほど馬鹿げたものはありません。だからこそ、水の流通のサプライチェーンについては誰も語らず、最適化されうるものはほぼ1世紀前に限りなく最適化され尽くしているのです。つまり、Lokadは水会社に対してはほとんど何もできないと言えるでしょう。しかし
Kieran Chandler: 極端な例で言えば、航空宇宙産業でしょう。特にCOVIDの影響で完全な混乱状態にあるため、そこは我々が最も力を発揮できる分野です。しかし、生鮮食品は非常に複雑になり得ますし、ラグジュアリーもまた非常に複雑になり、加えて利用可能なデータセットが非常に限られているという問題があります。したがって、部品に対する古典的な統計手法はそうした状況では通常うまく機能しません。これは一種のパラドックスです。つまり、Lokadは大量のデータがある場合に最も成果を上げると言いつつも、同時にデータが非常に限られている場合にも対応できる、ということになります。これは我々にとって非常に魅力的なスイートスポットでもあります。
Joannes Vermorel: さて。以前の番組でお気に入りのゲストの一人、ニコラス・ヴァンダーポーとの議論が少しありました。彼はエディスと議論していて、その主な質問は、巨大な再構築といった大仕事に取り組むにあたって最も大きな問題は何だったのか、というものでした。
Kieran Chandler: ソフトウェア、つまりLokadの書き直しのことですか？
Joannes Vermorel: その通りです。まず、何かがうまくいっていないと感じた時、それは自分が間違った道を進んでいると分かるものです。通常、書き直しは最後の手段です。もう希望が持てなくなったときに、段階的な開発を繰り返しても、いつかは全くうまくいかなくなると分かる瞬間が訪れます。そうなったら、最初から書き直すしかありません。それは非常に厳しい決断で、軽視できるものではありません。ソフトウェア業界には「最初から書き直してはいけない」という言葉があります。確かに、最初から書き直すのは通常非常に悪いことだといえます。しかし、アーキテクチャ上の欠陥、設計上の欠陥が根幹にあることに気づいたとき、あなたは終わりです。本当に終わりです。そしてそれは私がほとんどのクライアントに伝えていることです。ソフトウェアの良し悪しのほとんどは設計によるものです。恐らく、このソフトウェアの開発初期の3か月間に下された、極めて重要な設計決定が、その後のすべての事象を決定付けているのです。だから、もしその重要な設計前提が崩壊していることに気づいたなら、あなたはほぼ首を絞められる状態です。
Kieran Chandler: ここで、Slim Kalellからかなり面白い質問があります。彼は、SNOPのようなソリューションと共存させた場合、Lokadはどの程度うまく機能するのか、と尋ねています。
Joannes Vermorel: ああ、我々はただ彼らを無視するだけです。面白いのは、官僚組織には信じられない特徴があり、それは有用性をはるかに超えて存続するということです。結果として、Lokadが実際に稼働している状況が生まれるのです。我々は実際、控えめなサプライチェーンのプラクティショナーたちとともに、あらゆる決定を下すサプライチェーンの科学者として活動しています。すなわち、購買も生産も、在庫の動きも、さらには価格まで我々が決めています。そして一方で、SNOPの官僚組織では、人々は依然として会議を続け、自分たちのプロセスを実行し、営業担当者に予測を求め、スプレッドシートは数字でいっぱいになり、そしていつものようなサンドバッグ作戦といったふざけた行動を続けています。こうして、この官僚組織は存続し続けるのです。
Kieran Chandler: それは現実、つまり物理的な実体から完全に乖離しているので、直接的な害はないのですが、サプライチェーンには影響を与えているとは言えます。しかし、人々は政府だけが無駄な行政を維持できると誤解しているのです。例えば、かつて植民地を管理していたUKのように、UKは植民地がなくなってもなお、巨大な省庁を持ち続けていました。フランスも同様で、例えば今でもフランス銀行が存在し、フランは管理しています。もうフラン自体は存在せずユーロですが、それでもフランス銀行は存在するのです。
Joannes Vermorel: 要するに、企業だからといって問題から免れるわけではないのです。どんな大企業でも同じ問題を抱えているため、Lokadが通常、依然として独自のやり方を続けるSNLPと並行して稼働しているといった、非常に逆説的な状況に陥るのです。そしてさらに奇妙なことに、データサイエンスチームと並行して運用される場合があります。そのチームは、活用されないモデルや、四半期ごとに1、2件作成されるプロトタイプを生み出しているのですが、全く現実と結びついていません。我々はただ稼働を続けるだけなのです。奇妙ですが、それが現実なのです。
Kieran Chandler: さて、そろそろ締めくくりましょう。最後に、番組の大ファンであるYatin Dineshからの質問というよりはコメントを含めた一言で締めたいと思います。彼は「これまでのポッドキャストが大好きで、何年にも渡る経験と失敗からの学びが共有されている」と言っています。しかし、彼はブログを書いているのは誰か知りたがっています。
Joannes Vermorel: ブログを書いているのは、たいてい私です。まあ、非常に忙しいのは事実です。ちなみに、番組を始めて以来のブログの投稿ペースを見ると、ブログ投稿の頻度はかなり遅くなっています。今後再開するつもりですが、一日に使える時間は限られているのです。しかし、第三者のコンテンツエージェンシーに大量生産されたお世辞や無意味な話を委任したことは一度もありません。
Kieran Chandler: 普段はいつも私が物事の邪魔をしてしまうのは事実です。さて、今日を締めくくるにあたって、Lokadの歩みを振り返ることがなぜ重要だと思ったのか、また今回のエピソードから視聴者にどのような学びを期待しているのか、最後の一言をいただけますか？
Joannes Vermorel: 要は、自分が間違っていると知ることは知的に非常に困難なことなのです。本当に大変です。まずそれは非常に心地良いものではありません。数えきれないほどの失敗をしたと気づくのは辛いものです。だから基本的には、防衛本能が働いて言い訳を探してしまうのです。「はい、成功しなかったけど、クライアントは文化的衝撃を受けたし、状況が非常に厳しかった、進行中のERP導入が物事を複雑にした」といった具合です。言い訳は山ほどあります。「結果か言い訳か、どちらかだ」というモットーもあります。そして第三の方法があって、それは…
Kieran Chandler: なぜ失敗したのか、そして何が問題だったのかを理解することは、私にとって非常に重要です。おそらく今、私はたくさんの間違いを犯しているのですが、どれがそうなのかは分かっていません。過去の失敗を振り返ることは、今直面し得る問題を考える一つの方法です。もちろん、我々は10年前よりはるかに良いことをしているに違いありませんが、それが完璧であるという意味ではありません。10年後に振り返って「正直、私は頭がおかしかった」と気づくことが山ほどあると確信しています。もっと良い方法があったのは明白で、それは部屋の中の象のように大きく、明白だったのに、我々はそれに気づかなかったのです。だからこそ、過去を振り返ることは、今何がうまくいっていないのかを認識する一つの視点を与えてくれるのです。
Joannes Vermorel: そして通常、問題は「もっとうまくできる」こと自体にあるのではなく、本質的には問題を正しい視点から見ていないことにあるのです。つまり、より良く見る、より良く実行するというのは、あくまで現状からの線形的な進歩、すなわち漸進的な進歩に過ぎません。通常、最大のブレークスルーは、問題を違った角度から見ればよかったと気づいたときに起こります。そして、そこから戦うに値する別の問題、別の角度が見えてくるのです。私たちがもっと良くできるのではなく、そもそも過去には問題に取り組んでいなかったということです。
Kieran Chandler: さて、ここで締めくくらなければなりませんが、100エピソードを経た今、そろそろ一杯やってもいい頃だと思います。というわけで、今週はこれで全てです。もし質問にお答えできなかった場合は、必ずcontact@lokad.comまでメールをお送りください。可能な限り返信いたします。それでは購読ボタンをクリックして、次回のエピソードでまたお会いしましょう。ご覧いただきありがとうございました。
