00:21 はじめに
00:57 平均 - サプライチェーン用語が世界を形作る
03:58 これまでの話の流れ
05:02 プロミテイアダイナミクス
06:43 より良いUX、より強固なサプライチェーンによって
21:26 サプライチェーンにおけるプログラム的選択肢
40:22 サプライチェーンの（d）進化
58:21 結論：21世紀のサプライチェーンは複雑性の克服にある
01:01:04 次回の講義および視聴者からの質問
説明
過去数十年間、いくつかの主要なトレンドがサプライチェーンの進化を支配し、企業が直面する課題の組み合わせを大きく再編してきました。物理的危険や品質問題といった一部の問題はほぼ消え去りました。一方、全体的な複雑性や競争の激化といった新たな問題が顕在化しています。特に、ソフトウェアもサプライチェーンを根本的に変革しています。これらのトレンドを簡単に概観することで、supply chain theoryに注目すべき理由が理解できます。
全文起こし
皆さん、こんにちは。このサプライチェーン講義シリーズへようこそ。そして、新年あけましておめでとうございます。私はジョアンネス・ヴェルモレルです。本日は「21世紀のサプライチェーントレンド」をお届けします。ライブで講義に参加されている皆さんは、YouTubeチャットを通じていつでも質問を投稿できます。講義中はチャットを確認しませんが、終了後に上から順にできる限りの質問にお答えします。それでは、始めましょう。
遠い未来を見通すためには、まずは遥か昔に目を向けることが興味深いです。文明がサプライチェーンと同じ時期に誕生したという事実は非常に興味深いものです。実際、古代においても最初の都市は自らを維持するためにサプライチェーンを必要としていました。つまり、都市とサプライチェーンは互いに不可分の存在であり、一方なしでは成り立たなかったのです。
明白な要素に加え、サプライチェーンは私たちの世界観そのものを形作ってきました。具体的には、私たちが世界をどのように捉えるかにまで影響を及ぼしているのです。例として、私のお気に入りの一つである「平均」という用語があります。これは基本的な数学的または統計的概念ですが、その起源は約5世紀前のサプライチェーンの慣行にあり、フランス語の “avarie” やイタリア語の “avaria” に由来しており、船舶の損害を意味します。しかし、その根底にある考えは3000年前に遡り、古代ギリシャの商人によって先駆けられた一般平均（General Average）という海上保険の仕組みに見られます。
この考えは非常に単純です。船に積まれた貨物が失われた場合、最初にその船に貨物を積んだ全員が、その貨物の保険人として機能します。彼らは、船に積んだ貨物の価値に比例して損害を補償するのです。この仕組みは、例えば貨物の配置を優遇するなど、貨物輸送における不適切なインセンティブを排除するため、実務上非常に有用です。例えば、デッキ上の貨物はデッキ下の貨物よりもリスクが高いのです。
本日の質問は、サプライチェーンの慣行に由来するほど深遠で基本的な「平均」という概念を踏まえると、21世紀に現れるサプライチェーンの慣行はどのようなものになるのか、ということです。それは、人類の世界観を極めて深く根本的に形成し、3000年後には辞書に記載される基本的な言葉、そして基本的な数学的概念となるほどのものになるでしょう。正直なところ、この問いに対する明確な答えは私にはありません。
ここまでの流れを振り返ると、これは私の5回目のサプライチェーン講義です。まず、サプライチェーンの基礎を築き、取り組むべき問題の性質、つまり非常に厄介な問題を明らかにしました。その後、modern supply chainsという現代のサプライチェーン、そしてquantitative supply chainsという考えの本質を実現するための数々の要件を検討しました。最後に、製品指向の提供、ここでの「製品」とはソフトウェア製品を意味しますが、資本主義的かつ正確なサプライチェーンの実践方法を見直しました。そして、programming paradigmsを通じ、適切な要素に注力することで大規模に優れたサプライチェーンの実践を達成する様々な手法を検討してきました。本日は、21世紀のサプライチェーンのトレンドについてお話しします。
私が造語した「プロミテイアダイナミクス」は、文字通りサプライチェーンそのものの進化の研究を指します。私の提案としては、オープンサプライチェーンシステムにおいては、システム全体のエントロピーは決して減少しないというものです。これは、熱力学の第二法則のサプライチェーン版と捉えることができますが、ここで言うシステムはオープンであり、エントロピーは熱力学的エントロピーではなく情報エントロピーを意味します。この点については、後の講義で再度触れる予定です。
この主張を裏付ける理由は三つあります。一つ目は、より良いユーザー体験を提供することでサプライチェーンに実際の価値を加えることが可能ですが、その対価として、より高度なサプライチェーンの精緻化が求められる点です。二つ目は、21世紀においては、私が「プログラム的」と呼ぶ一連の選択肢が現れるという点です。これらの選択肢を実際に活用するための唯一の現実的な方法は、コンピュータプログラムを用いることです。最後に、サプライチェーンそのものに厳密には関係しない要素も、サプライチェーン自体のエントロピー複雑性の増大に大きく寄与しています。
明らかに、サプライチェーンに価値を加えることは可能です。21世紀を通じて、ますます多くの価値が付加されることに注目が集まると信じています。20世紀と比べると、あの時代は物の生産方法が根本的に革命的に変わった世紀でした。繊維産業のような例外的な分野を除けば、生産プロセスはほぼ完全に自動化され、全面的な自動化が進む寸前でした。
興味深いことに、20世紀の支配的なサプライチェーンの実践では、需要をできるだけ数か所のホットスポットに集中させるという考え方がありました。これこそが、スーパーストアやハイパーマーケット、モールの本質であり、全ての顧客需要を一ヶ所に集約することで、大量生産、大量輸送、大量流通を一元化する狙いがありました。
電子商取引は21世紀最大のトレンドの一つですが、その革命はまだ完結していません。私の見解では、電子商取引の本質は、単に商品が自宅に配達されることではありません。電子商取引では、購買側と販売側が存在し、そのうちの一方が完全に自動化、つまり機械であるという点が根本的に異なります。電子商取引における革新的な点は、まさにその一方が機械であるという事実でした。2020年に見られたように、電子商取引は依然として強い成長を見せており、数年前に一部の懐疑論者が特定の製品に限定されると予測した分野でも、その需要はさらに高まると考えています。かつては守られていると考えられた製品でさえ、電子商取引の影響を免れるものはないのです。自動車のような比較的高価な商品でさえ、ますます電子商取引によって売買されるようになっており、その傾向は実質的にあらゆる分野に拡大していくと予想されます。
しかしながら、電子商取引は一枚岩ではなく、多くの派生分野や、より優れた形態の電子商取引を展開するためのさまざまな方法が存在します。例えば、同日配達付きの電子商取引は、いわばステロイドのごとく強化された電子商取引です。その一例として、同日配達付き電子商取引は、最先端の技術と非常に低技術的な手法が奇妙に混在したものとなっています。高技術の側面では、最新鋭の情報システムなしに大規模な同日配達を実現するのはほぼ不可能です。この種のサプライチェーンを大規模に運用するためには、非常にスケーラブルで最新のenterprise softwareが必要です。しかし同時に、配達用ドローンやロボットが未だ普及していないため、実際の配送は非常に低技術な宅配業者によって行われます。この対比は、技術的には世界で最も先進的な企業が存在する一方、実際の配送方法を見ると、1世紀前の人々にとっても驚くものではないという現実を示しています。
電子商取引は単なる速さだけでなく、多面的な側面を持っています。場合によっては、他の多くの品質も考慮すべき要素となります。たとえば、プロフェッショナルな現場では、他にもさまざまな次元が重要視されます。建設現場を例に取れば、すべての品物を直接現場に配送してほしいと望むかもしれません。しかし、これは通常の消費者が行う発注書とは比較にならないほど複雑で、数千単位の注文となる可能性があるのです。つまり、一般の個人の注文と比べて、発注書の複雑性は何倍にもなります。
さらに、全ての品物の配送を依頼する企業は、建設現場に一度に全ての荷物を納入するスペースがないため、非常に具体的な配送スケジュールを要求するかもしれません。これにより多くの追加的な複雑性が生じ、この分野はまだ始まったばかりだと考えています。21世紀において、こうした問題はますます拡大していくでしょう。電子商取引は、顧客に追加の価値を提供する多くの方法を生み出しますが、その追加価値はさらなる精緻さ、すなわちサプライチェーン全体のエントロピーを増大させるという代償を伴います。
もう一つの側面は、顧客が常により多くの選択肢を求めるという考えです。たとえ素晴らしい製品であっても、色が一種類しかない場合、消費者はその一色だけを選ぶかもしれません。しかし、選択肢が豊富であり、他の条件が同等であれば、より多くの選択肢を提供する企業が優位に立つのです。
サプライチェーンにおけるコンフィギュレーターとは、顧客が購入する製品の物理的な属性を実際に選択できる仕組みです。これらは、自動車やコンピューターなど、製品の選択肢が豊富な特定の分野で何十年も普及してきました。近年では、バイク、家庭用家具、そしてこれまでコンフィギュレーターが使われなかった分野でも、その導入が増えてきています。興味深いことに、コンフィギュレーターの需要は非常に高く、時には企業自らの支援がなくても自然と生まれてくることもあります。
逸話としてLEGOを考えてみましょう。公式のLEGOセットではない、コミュニティによって共有されるLEGOモデルが存在します。これらのコミュニティ設計モデルには、部品と数量のリストであるbill of materialが含まれていますが、LEGO社自体による直接のサポートはありません。幸い、LEGOは「Pick a Brick」というサービスを備えたウェブストアを運営しており、部品番号と数量を入力して部品を注文することができます。しかし、もし200個の部品からなるコミュニティモデルがあった場合、Pick a Brickを通して注文するのは、200個もの部品を手動で入力しなければならず、非常に面倒な作業となります。
何人かの賢い人々は、このプロセスをスクリプト化する方法を見出しました。結果として、コミュニティメンバーは自らのbill of materialを含むExcelスプレッドシートを共有できるようになりました。ウェブストアにログインし、そのスクリプトを実行すると、すべての部品とそれぞれの数量が直接ショッピングカートに追加され、プロセスが大幅に簡略化されます。しかし、これがLEGOの場合に起こったと想像してみてください。突然、少数の大口顧客が大量のレンガを注文するのではなく、一般の顧客が各々200種類の部品をカスタム注文する、まるで軍隊のような状況になるのです。サプライチェーンの複雑性の観点では、全く別の次元の話となります。
より一般的に言えば、21世紀の基本的なトレンドの一つは、ある問題をサプライチェーンの問題に置き換えられるならば、その変化が必ず起こるということです。例を挙げるなら、銅管とプラスチック管を比べてみましょう。銅管は非常に多用途であり、サプライチェーンの観点からは極めてシンプルです。直径の異なる銅管を十数種類と、溶接用の消耗品数種類で、ほぼ全ての配管作業が可能となります。もちろん、話を簡略化していますが、ポイントは、銅管が最小限のサプライチェーン複雑性で驚異的な汎用性を提供するということです。しかし、これには大きな問題があります。それは溶接技術の必要性です。溶接は容易な作業ではなく、一種の技であり、優れた溶接技術者はほぼすべての国で不足しています。さらに、彼らは高価であり、あなた自身が溶接の専門家でなければ、特定の人物の技量を確実に評価することはできません。
A way to displace this problem is to opt for plastic tubes that can be adjusted like LEGO parts. But suddenly, you go from having a dozen references of copper tubes to tens of thousands of references for plastic tubes. This is because you need all the lengths, angles, diameters, and potentially colors. Furthermore, plastic tubes are not as versatile as copper tubes, so you may need different tubes for indoor and outdoor use, among other factors. Essentially, you can eliminate the need for welding skills through extra supply chain complications by adopting a LEGO-style approach. However, this creates a massive supply chain problem to address because the number of references has multiplied by more than a hundred.
More generally, there is the idea that people would prefer everything as a service. For example, when you’re buying a drill, it’s not the drill itself that interests you, but the holes it creates. The same idea applies to many situations where clients are primarily interested in the benefits and not necessarily in the possession of some kind of physical product. Whenever there is an opportunity that makes economic sense, the possession of the product will be replaced by a service of some kind. This has been happening strongly in industries such as aerospace, where the notion of buying aircraft where you just pay per flight hours and flight cycles has been steadily increasing in prevalence over the last decade.
One of the biggest challenges when offering anything as a service is that the company selling the service needs to have absolute control over its supply chain execution. Otherwise, you cannot compete with other companies that are better at supply chain management and can operate more profitably at a price you cannot sustain. Moreover, if you want to simply avoid operating at a loss, you need to carefully assess your supply chain costs ahead of time. This is because you may have flat fees or pay-as-you-go payments that are not directly related to the supply chain costs you incur. Offering everything as a service has a massive upside for the client in terms of simplicity, but it requires sophistication from the provider on the supply chain side.
A second class of problems involves programmatic options, which are so complex and numerous that they can only be exercised with the help of a computer program. This has been going on for more than a decade and was characterized by the quote from Mark Anderson, a famous venture capitalist and investor, who said, “software is eating the world.” I believe this to be absolutely true, supply chain included. Let’s look at some examples of programmatic options.
First, there is the idea of having cloud-based third-party logistics and storage. These are fundamental supply chain capabilities, and in the past, acquiring them involved significant entry barriers. However, with cloud-based solutions, you can supplement your supply chain with almost no friction cost. While it may be economically more expensive than making a big upfront investment, you gain massive flexibility.
Take Fulfillment by Amazon (FBA) as an example. The first-class citizen in terms of interfaces to interact with FBA is not the user interface but its API, the Application Programming Interface. If you want to interact professionally with FBA, you are essentially buying logistic capabilities and storage through an API, which is designed to be operated by computer programs. This is an example of a programmatic option that only makes sense to leverage if you have a computer program at your disposal.
Another example is robotized warehouses. There are two distinct layers of software at play here. The low-level layer only cares about the mundane execution of piloting the robots themselves, which has more to do with mechanical engineering and electronics. This is not the software and programmatic capability I am referring to. The programmatic options arise when you think about the orchestration layer. If you have a robotized warehouse, suddenly there are tons of things you could do at any point in time that would not have been feasible with a traditional warehouse. You can dynamically reorganize your warehouse according to specific supply chain strategies, taking into account upcoming promotions or anticipated demand patterns. You can orchestrate your warehouse in ways that were simply impossible before, just because the base layer is robots. The robotization of the base layer gives rise to programmatic options at the supply chain level. This is true for warehousing, but also for basic manufacturing.
CNC machines for milling or machining have been around for decades, but the software used at the production level is getting better every year. Although the computer programs needed to pilot the machines are just the base layer of the software and have nothing to do with supply chain per se, when you have production and design that becomes exceedingly agile with completely programmatic machines, your manufacturing lines become more agile. The challenge for the supply chain is to make the most of all those options. During my first lecture, I defined supply chain as the mastery of optionality. So, if you have anything that introduces more options, you need to make sure that those options are readily available and leveraged by your supply chain. CNC machines represent the progress in subtractive manufacturing, with shorter series, more agility, and more versatility in production.
But if you want to push the concept even further, there is additive manufacturing. I’m not saying that additive manufacturing will completely replace subtractive manufacturing; I’m just saying that throughout the 21st century, we will see more options become available. When you have a new technology, the old technology doesn’t go away; the two coexist with pros and cons. It means that you have all the options on the table, and depending on the situation, you can decide to use one technology or another.
One interesting aspect of additive manufacturing is that it was designed with programmability in mind. The metaphor is a printer, where you have a computer program that prints whatever you want. People don’t realize that 3D printers, although they had massive hype, are still progressing relatively rapidly. While preparing this lecture, I was surprised to discover that it is now possible to have a metal 3D printer in an office. I knew that metal 3D printers were a thing, but until a few years back, all the models that existed were only suitable for fairly industrial environments. They were not the kind of things that were safe to use in an office. But nowadays, there are some 3D metal printers that you can have in your office. It’s still a bit bulky, but it’s very impressive to witness the amount of progress achieved in just a few years. As I look through the 21st century, I see that these options will become more and more prevalent. It doesn’t mean that they will always be competitive enough to displace everything else, but it means that they offer a massive amount of options to cope with unexpected spikes in demand or variations.
However, the number of options gained is so great that you cannot realistically think you’re going to pilot your supply chain with a fleet of 3D printers without using smart software capabilities to drive all those decisions and execute them in ways that are completely coordinated with the rest of your supply chain.
Autonomous vehicles are another example. For me, there is almost zero doubt that by the end of the 21st century, autonomous vehicles will have become the dominant thing on the road. Despite the hype a few years back, I strongly believe it’s coming, as fantastic progress is being made in this area every passing year. The undertaking is quite gigantic, but cars like Waymo have already achieved superhuman performance in terms of safety. The challenge is not demanding absolute safety from these robots, but recognizing that they are already safer than human drivers.
From a supply chain perspective, autonomous vehicles introduce programmatic options. I’m not talking about the base layer of the software, which is just about piloting the car and deals with pattern recognition; that’s just the most complicated piece of having an autonomous vehicle. As soon as you have a fleet of autonomous vehicles, orchestration capabilities and options emerge, making it exceedingly desirable at the supply chain level. The day we have autonomous vehicles, there will be a massive amount of options where we can decide where to place our fleet of vehicles to better serve our supply chain needs. Realistically speaking, it’s not conceivable to have one person behind every single autonomous vehicle. If we remove the drivers, it’s not to transfer those drivers into people in some kind of call center just driving the vehicles around. You really want to have those vehicles orchestrated by supply chain software dealing with the predictive optimization of your supply chain.
Marketplaces, for me, are an extension of the e-commerce concept. They represent places where companies can either buy or sell, which is valid on both the supply side and the fulfillment or demand side. As a general consumer of these marketplaces, you might be used to a user interface intended for humans, but from a professional perspective, most of these marketplaces offer APIs that are intended to be leveraged by professionals through computer programs. The number of marketplaces is steadily growing, and very smart companies leverage them.
It doesn’t mean that selling through a marketplace is the only way to go, but if you have a primary channel with some erraticity and you end up with a bit too much stock, having a secondary channel is better. If you have two companies, one that is not using the marketplace options and one that does, the company that plays with all the cards available to them will play the game better.
Marketplaces also allow for price discovery, typically achieved through something akin to an auction. Because the marketplace wants to operate at scale, you can’t have an auction that takes place in human time; it has to be machine time. That’s why you end up with technical challenges known as real-time bidding. When I say real-time, it’s more like milliseconds-level latency. We are entering a realm where the only way to participate in the auction is through a computer program, as these auctions are conducted within a timeframe of maybe 50 milliseconds, which does not allow for human intervention.
From a supply chain perspective, these price discovery mechanisms are of high interest because suddenly you can have a spot price for tons of things, reflecting market tension in a very short timeframe, yielding better resource allocation for the market. Obviously, the companies that are the best at playing real-time auctions through real-time bidding schemes will be more profitable compared to those that don’t play the game.
Another aspect to consider is predictive maintenance. Over the last couple of decades, electronics have become dirt cheap. Nowadays, you can have very capable computers for just a few dollars. When electronics become that inexpensive, it makes sense to add electronic sensors to any expensive piece of industrial equipment, just because you can and because it’s so cheap.
Airbus reports that a modern aircraft like the A350 has 50,000 sensors, producing 2.5 terabytes of data every day. This is an enormous amount of information. From a supply chain perspective, this information can be used to improve various aspects if you know exactly how to process and analyze it. Predictive maintenance is about being proactive, minimizing costs and downtime by knowing what to do ahead of time, not because you have a magical wand or crystal ball, but because you have data that tells you with a high degree of certainty that something is about to happen.
Predictive maintenance means that the only way to leverage these emergent options, which will likely become increasingly prevalent throughout the 21st century, is by having ways to process exceedingly large amounts of data. Modern computer systems make it possible to process this amount of data on a daily basis. It is certainly orders of magnitude cheaper compared to operating an aircraft and even maintaining it.
We have seen in this lecture that there are various options that are so complex that the only way to exercise them is to leverage computer programs. I believe that supply chains will also become even more complex throughout the 21st century for reasons unrelated to supply chains themselves.
One of these factors is social networks. We can debate whether social networks are a net good or bad for mankind, but what is certain is that from a pure supply chain perspective, these social networks add a whole new layer of erraticity to the game. Products can go viral, and demand can explode at a worldwide level in ways that were never seen before. Conversely, the damage that a brand might incur just because some moronic employee did something fairly stupid on social networks is staggering. Social networks can completely amplify a spike or, on the contrary, turn what would have been a hit for a brand into a nightmare situation. These social networks magnify the pre-existing erraticity.
Large organizations, whether or not a supply chain is involved, need bureaucracies to support themselves. Bureaucracies are the glue that brings complex organizations together, so you can’t do without them. However, one problem with bureaucracies is that they tend to grow on their own, whether they are adding value or not. Supply chains, being fairly complex and distributed, are particularly prone to the emergence of bureaucracies.
多くの企業では、倉庫の自動化が進んでおり、現場で供給網を物理的に操作している人々よりも、スプレッドシートを操作するオフィス内のホワイトカラー労働者の方が多くなっています。これは官僚制の出現と捉えることができます。興味深いことに、官僚制がさらに急速に拡大する一因は、新奇性への魅力にあるのです。ここ数年、ほとんどの大企業で最も急成長している官僚組織は、data scienceチームであり、「官僚制」という定義―つまり、非常に複雑な秘儀的作業を自ら行い、最終的にはほとんど付加価値を示さない高位の聖職者層―に見事に当てはまります。
内部の官僚組織に加え、政府や規制といった外部要因も存在します。20世紀中頃、ミルトン・フリードマンは、アメリカ企業が約2,600ページに及ぶ規制の対象となっていることを示しました。最近の分析によると、現在、大規模な北米企業に影響を与える規制のページ数は100万ページを超えていると考えられています。世紀が明けるまでに、規制の量はほぼ1,000倍に増加したのです。確かに、いくつかの規制は公益や社会進歩の反映のためになされましたが、規制の総量が1,000倍に膨らむことが人類にとって本当にプラスなのか疑問が残ります。供給網の問題は、地球上のほとんどすべての規制の影響を受けがちな点にあります。労働法、知的財産、安全規制など、ほぼすべての規制が何らかの形で供給網に影響を及ぼすのです。
近年、政府によるロックダウンといった前例のない措置が実施されました。これらの措置が社会にとって良かったか悪かったかを判断する場所ではありませんが、供給網にとっては確かに悪夢であり、対処すべき複雑性の層を新たに加える結果となりました。残念ながら、21世紀の上昇傾向は、規制や介入の継続的な増加になると考えられます。21世紀末までに一服することを願いつつも、今後数十年間はその傾向が続くでしょう。
現代の供給網はすでに完全にソフトウェアで運用されています。紙の記録を用いて運営される大規模な供給網はもはや存在せず、すべてがデジタル化されています。しかし、これらのソフトウェア製品は、時間と共にさらに増大する固有の複雑性を抱えています。一つの主要な理由は、ソフトウェア企業が自社製品の新バージョンを販売する必要があり、通常は既存製品に機能を追加するという手法を取るためです。問題は、機能を追加し続けると、いずれそのソフトウェアが自重で崩壊してしまう可能性があるということです。これがいわゆる「ブロートウェア」と呼ばれる現象です。
例えば、右側の画像は、比較的シンプルなエンタープライズ向けソフトウェアに存在するすべてのリレーショナルテーブルを示しています。もし大手エンタープライズベンダーが現在販売しているシステムを見ると、そのテーブルや要素を表現するためには、この画面の約100倍の量が必要になるでしょう。私は、この複雑性が完全に制御されているとは信じていません。技術監査人として、またLokadのCEOとして、エンタープライズソフトウェアが全く制御不能な複雑性により自重で崩壊するという事態を目の当たりにしてきました。供給網の分野では、管理すべきアプリケーションが永遠に増え続ける「ブロートスケープ」と呼ばれる状況に陥っており、実際、文字通り数百ものアプリケーションが存在します。
そして、世界を飲み込むかのようにソフトウェアが拡大するこの傾向の副作用として、新たな犯罪者層―すなわちランサムウェア攻撃を実行する者たち―が現れました。
コンピュータセキュリティの観点からは、攻撃対象となる面積が広がれば広がるほど、露出するリスクも増大します。供給網は設計上、脆弱な位置にあります。ソフトウェアの一部を非常に安全にしたいのであれば、エアギャッピング技術、すなわちコンピュータシステムをネットワークやインターネットに接続しない方法を用いるという解決策があります。これは、例えば原子力発電所で実施される方法です。しかし、供給網の場合、サプライヤー、顧客、その他多くの関係先と接続する必要があるため、これは不可能です。供給網は完全に接続されているため、完全に露出しているのです。
さらに、供給網は設計上、地理的に分散しています。世界規模でクライアントにサービスを提供するためには、世界中に拠点を持つ必要があります。したがって、ソフトウェアが完全に接続されネットワーク化されているだけでなく、ある程度地理的にも分散しているため、サイバー攻撃への露出が最大化されるのです。これが、過去数年でランサムウェアが増加している理由です。ランサムウェアは最も急成長している産業の一つであり、その世界的規模は正確に見積もるのが非常に難しいです。企業がランサムウェア攻撃を受けても、公にすることはほとんどなく、この現象は非常に不透明になっています。しかし、疑いなく、これは数十億ドル規模の産業であり、年率50%以上の成長を遂げながら非常に急速に拡大しています。私は、この傾向が、より多くのソフトウェアを追加する価値が非常に大きいという理由から今後も続くだろうと考えています。企業は必要に迫られてソフトウェアを増やし続けるでしょう。それは確かに価値を生み出しますが、その過程で、この種のリスクに対してより露出することになるのです。残念ながら、ソフトウェアを多く保有することの利点は非常に大きいため、企業はランサムウェアに伴う追加リスクを負わなければならないのです。最も成功するのは、この種のリスクを最も熟知している企業となるでしょう。
もう一つの問題は偽造品です。ランサムウェアとは異なり、偽造品は供給網そのものからではなく、独自の供給網を持つプレイヤーから発生する犯罪行為です。20世紀には、偽造品に対する防御策は単純で、信頼といったものでした。例えば、デトロイトの自動車産業では、部品メーカーが不正行為に及べば、いかなる自動車メーカーとの取引も生涯にわたって禁止されるという措置がとられていました。これにより、正直であることに対する強力なインセンティブが生まれたのです。
しかし、供給網を運営する人々の悪質な行動の問題は、多くのマーケットプレイスや機械が主導する相互作用が存在する複雑な世界では、行為者に対して人間の判断―つまり評判を適用する―余地がなくなっている点にあります。そのため、解決が極めて困難な問題群が生じているのです。偽造品は過去20年間で着実に増加しており、現在では世界貿易全体の3.3%を占め、年間約5000億ドルに上るとされています。21世紀を通じて、この問題は、悪質な行動に対処する新たな方法が見つかるまで増え続けると私は考えています。しかし、それにはまだ発明されていない解決策が必要となるでしょう。
結論として、私は21世紀の供給網は複雑性の克服に全てかかっていると考えています。しかし、誤解してはなりません。複雑性には、偶発的なものと意図的なものという、実際に二つの陣営が存在するのです。
偶発的な複雑性に関しては、これを克服する方法は、まさに「ゴルディアスの結び目」を断ち切る勇気を持つことにあります。偶発的な複雑性を排除しようとすると、既存の官僚組織に大きな衝撃を与えるため、非常に困難です。既存の官僚組織がこれを排除するための大きな支援を提供するとは期待できません―彼らは文字通りその複雑性を糧にしているのです。これには、鋭い洞察力だけでなく、並外れた勇気も必要となります。
次に、意図的な複雑性があります。その一例が、フランス王ルイ14世のために設計されたマルリ機関です。この機械は、川からヴェルサイユ宮殿へ水を運ぶために設計されました。当時、これは史上最も複雑で、かつ最も騒音が大きい機械とされ、その複雑さは驚異的でしたが、これは完全に意図されたものであり、当時はそれ以上の対策がなかったのです。
意図的な複雑性を克服するためには、より優れたツールと技術を活用し、その複雑性を解消する卓越したテクノロジーによるアプローチが唯一の方法だと私は考えています。
本日はこれで以上です。ご静聴いただき、誠にありがとうございました。では、これより質問に移りたいと思います。
質問: Lokadのバリュー・プロポジションとは何ですか？
私は、Lokadのバリュー・プロポジションは、21世紀の供給網において支配的な存在となることだと考えています。
質問: 調達、生産、配送にかかる時間のベンチマークを業界はどのように設定すべきでしょうか？理想に近い適切な時間かどうかはどのように測定すべきでしょうか？改善の余地はあるのでしょうか？目標は何であり、どのように測定できるのでしょうか？
まず、ベンチマークという概念自体に疑問を呈したいと思います。ベンチマークを行うということは、隣人と同じになろうとする姿勢を意味します。ジェフ・ベゾスがAmazonを立ち上げたとき、彼はウォルマートと同じになることを考えたでしょうか？彼は競合他社を圧倒することに専念していました。ベンチマークの問題点は、それが意欲の欠如や凡庸さを映し出す可能性がある点にあります。むしろ、自社の業界における最先端や卓越性の定義を再構築することを目指すべきです。
私は、ベンチマークという考え方に懐疑的です。なぜなら、比較対象となる競合企業が同じ品質を持っているのか、または抜かりがあるのかがはっきりしないからです。場合によっては、サプライヤーの精査を怠り、供給網における偽造品のリスクを冒している可能性もあるのです。隣の芝生は青いと感じがちですが、企業は競合他社の動向にとらわれず、自社の顧客にとってより良いものを提供することに専念すべきです。
非常に成功している企業は、市場全体がどう動いているかを気にせず、自社が最も適切だと考えることを実行し、結果として競合を圧倒します。改善のためには、実際に自社を向上させるための要素に注力する必要があります。その重要な要素の一つが、ファイナンスの視点であり、これはトレードオフを伴う供給網の問題における各種の力をバランスさせるのに役立ちます。
質問: 供給網におけるB2Bの問題を6Mフィッシュボーンモデルに分類する際、熟練労働力の利用可能性と規模の問題はどのように対処すべきでしょうか？また、労働力の影響はどのように測定できるのでしょうか？
私が定義する供給網とは、選択肢を自在に操る能力にかかっています。この考えは、供給網の成功には卓越した人材が必要であることを示唆しています。優秀な人材と平均的な人材の差が問題とならない分野もありますが、供給網はその例外です。例えば、優れた会計能力だけで競合を圧倒する企業は存在しません。せいぜい良い会計処理を行えるにとどまりますし、会計部門に絶対的な天才がいても大きな違いを生み出さないのです。場合によっては違いが出ることもありますが、多くの企業機能では、そこそこ平均的なもので十分であり、それ以上は企業に実質的な利益をもたらしません。私は、20世紀の供給網はこのようなゲームであったと考えています。
20世紀では、そのゲームはブランディングと生産の分野で繰り広げられていました。世界を征服するためには、卓越したブランディングと生産が必要であり、それがMars、Unilever、Coca-Colaといった企業の成功の要因でした。しかし、21世紀に入り、eコマースなどの進展により、勝利するためには卓越した供給網の実行力が求められるようになりました。供給網は直接競うゲームではなく、ソフトウェアを通じて間接的に競われるため、ソフトウェアは個々の才能を飛躍的に増幅するのです。
例えば、ある分野で最も優秀なプレイヤーであっても、その力には限界があります。私は最近、アメリカで最優秀の自動車セールスマンが平均の5倍の車を売ったという統計を見直しました―これは印象的な実績ですが、ソフトウェアの世界と比較すれば、ほんの僅かな差に過ぎません。ソフトウェアの力は、平均的な人が1の成果しか出せないところを、100万倍の成果へと増幅するのです。ソフトウェアは、これまでにない方法で才能を拡大します。
供給網におけるB2Bの問題および労働力に関しては、従来の意味での「マンパワー」に囚われるのをやめるべきです。どのソフトウェア企業も、エンジニアの数で成功を図っているわけではありません。重要なのは、絶対的に優秀なソフトウェアエンジニアを確保することであり、これは才能のゲームなのです。したがって、焦点は人数ではなく、才能そのものに置くべきです。
才能を引き付けるためには、自分の世代で最も優れた頭脳がいかに自社に応募したいと思うかを自問すべきです。これが重要な課題となります。ちなみに、これはGoogleが、戦いが才能獲得の戦争であることを理解しているため、彼らのdeep learning技術やAI技術をオープンソースにしている理由でもあります。彼らの最重要技術をオープンソースにすることは常軌を逸しているように思われるかもしれませんが、その理由は、この技術を公開することで、世代の中で最も優秀な才能を引き寄せる磁石の役割を果たすからです。これはGoogleにとって極めて賢明な戦略であり、たとえ競合他社に技術を与えたとしても、彼らが本当に重視しているのは、採用戦で競合を凌駕するための才能の確保なのです。
Alexは、20世紀の課題に対処するためには技術的才能が必要だと示唆していますが、ほとんどの企業やブローカーは、decision-makingのポジションにこの種の人材を欠いています。これは多くのFortune 500企業にとってどういう意味を持つのでしょうか？彼らは消えてしまうのでしょうか？ほとんどの大企業が官僚組織によって構成されるという現象は、常にそうであったわけではなく、徐々にそうなってきたのです。Fortune 500企業を見ると、成長し続ける官僚組織を抱えた比較的古い企業であることがわかります。
では、この問題はどのように解決されるのでしょうか？それは、市場ダーウィニズムによって、官僚主義により自滅し、新鮮で若い、官僚主義が成長する時間のない企業に取って代わられるか、あるいは21世紀の取り組みの一環として解決されるかのいずれかでしょう。組織やサプライチェーンのダイナミクスを理解し、科学的手法やその他のアプローチを通じて、これらの官僚主義を制御する方法を見出すかもしれません。
もしあなたがそのような企業に所属しているなら、経営陣にこの講義を見てもらい、企業戦略の転換に踏み切る勇気を持つよう促してください。彼らがビジネスのやり方を根本から見直す必要があると認識することが重要です。それは単にわずかに優れているという問題ではなく、20年先を見据えた場合の生存の問題なのです。
質疑: では、プログラム的オプションやアウトソーシングオプションは、既に投資資本が存在する企業に適しているということですが、スタートアップがこれを内部で構築するためには何をお勧めしますか？
まず第一に、これらのプログラム的オプションは参入障壁が非常に低いのです。FBAのような仕組みを利用すれば、ほとんど初期資本を必要とせずに、長年確立されたサプライチェーンに対抗することができます。もちろん、単により安価なサプライチェーンで直接競うことはできません。よりスマートな方法を見つける必要があるのです。マーケティングやブランディングのような切り口が必要です。間違いなく、これらのオプションは大企業や確立された企業に有利ではなく、逆に小規模で機敏な企業にとっては大きな後押しとなります。
ちょうど20世紀半ばに、ゼネラル・モーターズと競争しようとしたと想像してみてください。それは不可能でした。確立された自動車メーカーは完全に根強い存在でした。テスラが21世紀に可能となったのは、これらのオプションが実現し、既存のプレイヤーの根強さを緩和したからです。これらのオプションは誰にでも利用可能ですが、才能密度の高い小規模企業は、これらのオプションを最大限に活かす上で大きな優位性を持っています。
スタートアップにとって、内部で何かを構築するよりも、外部の第三者にアウトソースすることをお勧めします。スタートアップは顧客に注力し、戦うべき戦いを慎重に選ぶ必要があります。もしあなたの戦いが家にとって最も素晴らしい家電製品を提供することであれば、それはアウトソースすべきではありません。しかし、ウェブホスティング、物流、保管など、コアとなる価値に寄与しない部分は、特にスタートアップの場合、コア以外はほぼ全てアウトソースすることを恐れてはいけません。戦いを賢明に選んでください。
質疑: 3Dプリンティングが一般化する中で、製造そのものがアウトソースされるのはどのくらい早いと思いますか？
私の考えでは、3Dプリンティングは既にかなり一般的になっています。例えば、航空宇宙産業では、数千もの部品が3Dプリントされずに製造される航空機は一つもありません。自動車産業については確信が持てませんが、3Dプリンティングは既に広く普及していると思います。大量生産の製品に関しては支配的ではなく、また支配的になることもないかもしれません。なぜなら、設計上の仕組みとしての3Dプリンティングは、少なくとも現在の技術では、減算型製造と正面からコストで競うことはできないからです。それでも、3Dプリンティングは非常に安価で、極めて低コストに実現できるため、補完的な製造手段として普及することは十分に合理的です。
これらのプリンターはどこにでも容易に配布できるのが特徴です。だからこそ、オフィス内に金属3Dプリンターを持つという考えを先ほど述べたのです。もちろん、もしオフィスにこれらのプリンターがあれば、文字通りどこにでも配置できることを意味します。それは非常に興味深いことであり、特別な需要に応じた市場に合わせ、わずかな生産能力を分散させたり、場合によっては自社の生産能力を他所に貸し出したりすることも可能となるかもしれません。市場が存在すれば、人々は3Dプリンティング能力をレンタルし、通常のサービス以上の物を製造することができるのです。
質疑: 複数のテックサプライヤー間で、各種ソフトウェアインターフェースの調整と統合は、ほとんどのプログラム的オプションにとって最適性に向けた課題となっていますが、どう考えますか？
では、調整と統合についてですが、ソフトウェア業界にはこんな古いジョークがあります。10種類のソフトウェア標準があり、ソフトウェアエンジニアは「基準が多すぎて非常に悪い状況だ。これら全ての標準を統一し、一つの標準にまとめよう」と考えるのです。そして数年後には11の競合する標準が出現するというものです。標準化の問題は、特にソフトウェアにおいては非常に達成が困難な点にあります。すべての人が完全に互換性のあるものを求めて一堂に会するインセンティブが実際には強くないのです。
もし優れたプログラミングパラダイムを持っていれば、同じ特性を持つ多様な問題に取り組むことは思ったほど複雑ではなくなるという点を念頭に置いてください。ソフトウェア標準が完全に一致または一貫していなくとも、適切なプログラミングパラダイムを持っていれば、その複雑さの大部分は抽象化できるのです。最初に見たときほどの影響はないのです。
もう一つは、最適性に向かって収束できるという考え方です。これは私が最初の講義で触れた内容でもあります。サプライチェーンは厄介な問題の集合体です。ですから、いかなる意味でも最適であり得ると考えるのは非常に危険です。これは最適にプレイできるようなゲームではありません。できることは、先の講義に戻りますが、現状よりも優れた状態になることであり、それは可能なのです。最適という概念は、サプライチェーンに関しては適用されないのではないかとさえ思います。
質疑: ブロックチェーンの取り組みは、どこかで実行または保存されるべきではないのでしょうか？
ブロックチェーンに関する面白い話として、かつてのジョークやLokad TVのエピソードがあります。私の見解では、“ブロックチェーン”という用語を使い、しかもその分野の専門家であるふりをする人々は、ただ一つのことを示しているに過ぎません。それは、彼らがそれについて何も知らないということです。私の目には、ブロックチェーンは全く興味深い技術ではありません。一方で、分散型電子通貨はまさに魅力的な存在です。偽造やランサムウェアに対して電子通貨は何か対策できるのでしょうか？ランサムウェアについては、全く対策にならないと言えるでしょう。むしろ、電子通貨はランサムウェアを助長する最大の要因となっています。サプライチェーンの途中にブロックチェーンを組み込むことは、問題をさらに悪化させる大量の技術的負債を追加するにすぎません。答えは、いいえ、全くそんなことはありません。
偽造品問題に対して状況を改善できるか？はい、しかしそれは非常に直感に反する方法となるでしょう。数年前に私が発表したTokedaというスキームに関する論文を参考にしてください。分散型電子通貨を通じて偽造品問題を改善することは可能ですが、その解決策や主張は、あなたが想像するものとは全く異なるものです。ですから、はい、しかしかなり奇妙な方法になるでしょう。
質疑: 持続可能性の取り組みのシフト、すなわち時間の経過とともに消費を削減し、リバースロジスティクスを強化するという点について、今後の数年間で大きな要因になると考えますか？
ここにはいくつかの角度があります。第一に、リバースロジスティクスはまさに私が議論していた点です。これは、より洗練されたサプライチェーンを通じた優れたユーザー体験の一例です。人々は単に製品を購入するのではなく、試してみることを望んでいます。試すことができれば、時には試行が失敗し、製品を返品することもあるでしょう。あるいは、最初から製品をレンタルしているために返品する場合もあります。リバースロジスティクスは、その洗練度によって付加価値を生み出すものです。あなたの指摘は的を射ており、これはサプライチェーンにおいてますます重要な役割を果たすと思います。もしこれを行わなければ、実施している競合他社に押され、ユーザー体験の面で大きく劣ってしまい、それは顧客獲得に対して致命的です。
さて、持続可能性、すなわち時間の経過とともに消費を削減するという点では、驚くかもしれませんが、私自身は持続可能性そのものを信奉しているわけではありません。私は経済的最適化を強く信じています。なぜなら、何かが持続可能でなければ、つまり希少性が増す素材を消費し続けるのであれば、その希少性は価格に直結するからです。だんだんと高価なものに依存することになってしまうのです。ちなみに、これは銅のチューブとプラスチックのチューブの例で示した通りです。銅のチューブだけを使用していると、ますます希少になり、溶接技術といった、手に入りにくく持続不可能なものに依存することになります。もしこのビジネスで持続可能性を追求するのであれば、プラスチックのチューブなど、希少性が極端に高まって持続不可能になるものに依存しないプランBをしっかり用意すべきです。
結局のところ、定量的サプライチェーンの視点が、ある物事が持続可能か否かを評価する最良の方法であると、第二回の講義で論じた理由でもあります。あなたは、今日発生するコストだけでなく、将来的に予測されるコストも見なければなりません。もし非常に安価に見える何かを実行しようとして大きなリスク、例えばメキシコ湾での大規模な油流出といった環境リスクを伴うのであれば、結果的に企業に莫大な負担がかかることになり、最終的には破産にまで至りかねません。
質疑: 中規模企業が日常業務の効率化を図るため、また、AIベースのOCR技術を用いたサプライヤーからの購入請求書デジタル化の評価といった、特定分野に精通したサードパーティベンダーへ依頼する際、いわゆる余計なソフトウェア（ブロートウェア）の罠に陥らないためにはどうすればよいでしょうか？
ソフトウェアベンダーに関しては、優れた企業も存在します。もし、彼らがブロートウェアのカードを切ってしまえば、その製品は10年後には全て終わりとなることを理解しているソフトウェア企業があるのです。Lokadはその一例ですが、他にも十分に存在します。ベンダーにアプローチする際は、その企業の担当者とざっくばらんに話すことをお勧めします。ここで想定しているのは、ライセンスを購入してすぐに使えるような安価なソフトウェアではなく、実際にベンダーと議論できるようなエンタープライズ向けの案件です。エンタープライズ向けであれば高額であり、ベンダーと直接対話する必要がありますので、私の提案は、彼らのソフトウェア製品の核心部分にある設計理念についてシンプルな質問をすることです。
まず、もし担当者が核心となる設計理念について全く手がかりがないのであれば、それはブロートウェアであることは明白です。逆に、何らかの筋の通った説明をしてくれるのであれば、それは非常に良い兆候です。最適な解決策を見つけることではなく、ソフトウェアもサプライチェーンも難問であり、最適解なんて存在しないということを念頭に置いてください。競合他社が行っているよりも圧倒的に優れた解決策を持つことができれば、それで十分なのです。信頼できるソフトウェア企業を見分けるには、製品を提供する際の基礎がしっかりしており、複雑さがコントロールされている企業に注目してください。流行語のような、AI、ブロックチェーン、ビッグデータ、機械学習などのあらゆるキーワードをむやみに並べるベンダーは避けるべきです。そういったベンダーは、技術選定を行わず、すべてを無計画に組み合わせた結果、原則が存在しないことを意味していることが多いのです。
質疑: 効率性が向上するにつれて、理論上は自動化により今後必要な職は減少すべきですが、供給網に間接的な影響を及ぼす社会問題に直面すると思いますか？
私は、これは非常に広まっているものの、根本的に誤った見解だと考えています。人間は常に限界を知らず、より多くを求めるのが本質です。人類の支配的なパターンは、あらゆるものに対する「もっと」の欲求であり、その限界は存在しないのです。確かに自動化はありますが、考えてみてください。ここパリでは、2世紀前には最も大きな職業は水運び、すなわち水を運ぶ人々でした。それが人々を活発に動かしていた主要な職業でした。しかし、それはすっかり姿を消しています。それによって我々は貧しくなったのでしょうか？いいえ。
自動化はジョセフ・シュンペーターが指摘したように創造的破壊をもたらします。これが社会全体、すなわちピラミッドの底辺から頂点まで、全員が裕福になる道なのです。上層部の人々はさらに裕福になりますが、最下層の人々でさえも上昇するのです。
私が見るところ、より多くのものを持ちたいという欲望には限界がないように思えます。たとえば、10歳の娘がいるのですが、彼女が学校へ行くときですら、私はまだかなり衝撃を受けています。彼女は通常、25～30人の子供たちと1人の教師がいる教室にいます。なぜ、子供5人につき1人の教師という社会にできないのでしょうか。もし、アマゾンの運送業務を担っている多くの人々を解放できるなら、その人々は子供や高齢者の世話、芸術の発展など他の多くのことにもっと活用されるべきではないでしょうか。つまり、欲求に有限な量が存在しないという単純な事実が、たとえそれが学校での子供たちへのより良いケアであっても、常に人々がもっと多くを求めることを意味しているのです。限界がないため、仕事を自動化するたびに、もしその人々が新しい仕事に就くのを阻む規則がなければ、自然とより需要の高い場所にシフトしていくのです。そして、常により多くの需要が存在するのです。私は限界がないと考えています。もしすべての高齢者が日常生活のサポートとしてフルタイムの助手を持つことができるならば、彼らはその選択をするでしょう。もしそのような提案がなされたなら、多くの人がこれを拒否するとは思いません。
さて、サプライチェーンの指標や定量データについて、財務チームのメンバーから提供される場合、私は財務チームが私が「経済的ドライバー」と呼ぶものを形成する方法を持つべきだと考えています。たとえば、資本コストに関しては、資本コストが何であるかを決定すべきはサプライチェーンチームではなく、財務チームです。しかし、すべてのドライバーについて、適切な指標を設定し、ドルまたはユーロでどのように測定するかについて、誰が責任を持つのかを決めなければなりません。資本コストの場合は財務チームが担当すべきです。しかし、ストックアウトのペナルティや、サービスの不行き届きによって生じる罰金の場合は、おそらくマーケティングが責任を負うべきでしょう。誰が責任を持つかに絶対的なルールはないと思いますが、曖昧さを残すと大きな摩擦を招く可能性があります。私の提案は、経済的ドライバーを分解し、問題のあらゆる側面に対して最終的な意思決定者となるチームを一つずつ設けることです。当然、もしどのチームも適切に機能していない場合は、CEOが最終判断者として行動します。
質問: 多くの企業がソフトウェアを保有しているのにサプライチェーンでは活用していないのはなぜですか？導入失敗のコスト、あるいはデジタルリソースの活用不足のコストを推奨できますか？
この点は実際、私の三回目の講義で取り上げました。なぜあちこちにソフトウェアが存在するにもかかわらず、それが使用されない状況に直面しているのかという問いです。答えは、ソフトウェアが適切な特性を備えていないからです。「使われていない」と言うのは埋没費用の誤謬です。いいえ、使われていないのではなく、そもそもその投資が悪い投資だったのです。だから、悪い投資を取り戻そうとしても意味がありません。これは埋没費用の誤謬です。投資は失われたものであり、「このソフトウェアは我が社に合わない。忘れてしまえ。終わった、埋めて、先に進むべきだ」と言うべきです。使われていない資産と捉えるべきではありません。サプライチェーンにおいて、私が目にするのは、全てにおいて的を射たソフトウェアが使用される場合か、あるいは特に予測的サプライチェーン最適化の分野において実際に価値を生み出さず、結果として使われていないソフトウェアのどちらかです。実際、これらのソフトウェアソリューションの中には、全く役に立たないものもあり、その投資は放棄すべきものです。それは悪い投資だったのです。人に厳しくする必要はなく、問題に対して厳しくなり、これが損失であると認め、先に進むべきです。
質問: サプライチェーンの分権化レベルに起因する突発的なリスクに対抗するための規範的な手法は何ですか？
ある程度、進化に関しては自分の意思で変えられるものではありません。ワシントンやブリュッセルでロビー活動を試みることはできますが、正直なところ、ほとんどの企業にとって規制の現状はあるがままです。選択する余地はなく、規則に従うしかなく、その点は競合他社にも同様です。ソーシャルネットワークも同じで、インスタグラムの存在を選ぶことはできません―それはただ存在するという新たな現実であり、正面から対処する必要があります。実際にできることは、プロセスや不要なソフトウェアのよう、確実に自分の管理下にある分野に限られます。
まずできることは、問題に対する理解が深い文化を確立することです。私はジェフ・ベゾスの「Day One」メンタリティに関するメモを読むことをお勧めします。この「Day One」メンタリティの背後には、規模の経済や大規模組織における官僚主義の影響を理解する考え方があります。ベゾスはアマゾンにおいて、この問題を緩和するためにあらゆる手段を尽くし、それがアマゾンの成功に大いに貢献しました。しかし、現時点でもアマゾンには機能不全の官僚主義が存在しており、それらを完全に解消することはできず、あくまで緩和するに留まっています。
質問: 混合整数線形計画法や非線形計画法のような最適化手法は、産業シナリオへの応用には実用的でないと言えますか？現状においても改善の余地はあるのではないでしょうか？
混合整数線形計画法および非線形計画法は40年以上前から存在し、数値ソルバーも開発されてきました。これらのツールに馴染みのない方のために言えば、これらは整数変数を持つ、線形ソルバーや線形に近い形式（場合によっては二次形式にもなり得るもの）の一般化です。これらの手法は70年代、80年代、90年代に広範に研究され、たとえば携帯電話の部品配置のような非常に単純な問題において驚異的な成果を上げました。しかし、難解な問題となると、そうでもありません。
これらの手法の問題点は、名称に「プログラミング」とあっても、表現力がさほど高くないことです。今日の基準で見ると、これらの手法のプログラム的表現力はかなり弱いと言えます。それらの表現力は単なる線形関数をわずかに超える程度で、多くはありません。さらにサプライチェーンにとって悪いのは、これらの手法が不規則性やランダム性とうまく調和しないことです。これらは問題が静的かつ決定論的であると仮定しており、確率的であるという仮定をしていません。先の講義で不確実性を受け入れることを強調したように、アルゴリズムレベルを含む使用するツールや技法は、不確実性やランダム性が関与する状況に適合していなければなりません。
最適化の観点から言えば、だからこそ私は個人的に、混合整数計画法に比べ、微分可能プログラミングの方がサプライチェーンに関連する数値最適化を実現するのに適していると強く確信しています。
質問: 今後、鉄鋼製造業におけるサプライチェーンコスト削減のために、どの在庫管理理論が用いられることになるのでしょうか？
正直なところ、私には分かりません。鉄鋼業界は非常に特殊であり、サプライチェーン内のどの位置にいるかによって大きく異なります。トン単位で鉄鋼を扱う者もいれば、ナノメートル単位で扱う者もおり、それぞれ全く異なる問題が存在します。
理論の観点から言うと、現行のサプライチェーン理論は非常に不満足であると考えています。私の希望は、今後数十年のうちに、これらの講義で提示したアイデアの子孫がより実用的になることです。それは少なくとも私が部分的には正しかったということを意味するでしょう。しかし、現時点で有効かつ実用的なサプライチェーン理論は存在しないと思っており、それがこの一連の講義を行う根本的な動機の一つでもありました。サプライチェーン理論の現状に深い不満を感じており、問題を考察し解決策を実行するための知的ツールとして現状持っているものは、決して十分ではありません。より良いツールが必要です。
サプライチェーン技術を政治ゲームに応用するという質問に対しては、直接的に適用できるとは思いません。サプライチェーンは難解な問題の一種ですが、ほかにも多くの複雑な問題があります。政治的闘争や選挙の勝利はまた別の難解な問題であり、サプライチェーンの問題よりもさらに厄介です。サプライチェーンは基本的に、全員がうまく機能すれば全員が利益を得るゲームなのです。難解ながらも、関わるすべての人の純資産を増加させる余地があり、うまくいけばすべての人に富をもたらします。もちろん、ある人々が他よりも急速に成長するという意味で勝者は現れるでしょうが、結局のところ、それは人類に非常に有益なゲームなのです。
一方、政治ゲームはゼロサムゲームです。あなたが選挙に勝てば、他の候補者は必ず負けなければなりません。ある難解な問題に対処するための技術を開発したからといって、それらが全く異なる問題に転用できるわけではありません。私が提示したいくつかのアイデアが政治分野に関係する可能性はありますが、正直なところ私には分かりません。私の焦点は、すでに広大で複雑なサプライチェーンにあります。
中小零売業者がmin-maxアプローチから離れるという質問に関しては、min-maxそのものは何も示していません。もし、任意の条件下でリアルタイムにminとmaxを更新できるソフトウェアを保有しているなら、ほとんどの発注ポリシーはmin-maxポリシーとして枠組み化できるのです。中小企業としての私の提案は、コアとなるソフトウェア基盤がプログラム的な世界でうまく連携するようにすることです。もし、会社運営のためにひとつのERPを選ばなければならないなら、そのERPが洗練されたAPIを備えていることを確認してください。ERPの制約が何であっても、別のものをサイドに組み合わせることで、それらの制約を補完できるはずです。
あなたのソフトウェアの構成要素を単なるパズルのピースと考えるのではなく、拡張可能なものと捉えてください。拡張性とは、ベンダーが必要な拡張機能を販売できるという意味ではありません。むしろ、小規模に考え、保守が容易でAPIによる拡張性を持つソフトウェアを選ぶべきです。このアプローチは、あなたの会社の将来性を確保するのに役立ちます。
システムダイナミクスと統合し、ランダム性を取り入れた最適化手法に関する質問については、もちろん、不確実性とランダム性を受け入れる手法が必要です。混合整数計画法は単なる一例に過ぎません。ランダム性が遍在する確率現象とうまく連携できる数値最適化手法が求められます。こうしたパターンとうまく連携する手法もあれば、そうでないものもあります。微分可能プログラミングは非常にうまく機能しますが、それが最終的な解決策ではありません。私の知らない、またはまだ発明されていない他のより優れた方法があるかもしれません。
これにて、約20件に及ぶ長い質問のシリーズは終了です。本日はご清聴いただき、誠にありがとうございました。次回の講義は2週間後に行われ、サプライチェーンにおける定量的な原則についてお話しします。本日は誠にありがとうございました。どうぞ良い一日を。さようなら。
参考文献 (Q&Aセッション)
- Tokedaホワイトペーパー, Joannes Vermorel, 2018 (偽造品と戦うためのブロックチェーンのユースケースについては28ページ参照), (pdf)
