00:00:07 サプライチェーンプランナーのSKU管理についてのディスカッション。
00:01:09 SKU管理の業界別の依存性。
00:02:14 小売業におけるSKU管理と需要計画への影響。
00:04:00 SKU管理を推進する要因と従われる古典的なルール。
00:07:01 古典的なアプローチとLokadがSKU管理を行う方法の比較。
00:08:01 伝統的な需要計画とサプライチェーンサイエンスの違いについてのディスカッション。
00:09:37 スマートな在庫補充の重要性。
00:11:00 数値レシピを使用して数百万のSKUを管理する能力。
00:12:19 数値レシピが企業の資産構築にどのように役立つか。
00:14:00 繰り返しの白色労働タスクの自動化の必要性とその限界。
00:16:02 サプライチェーンサイエンティストの制約と複雑性の管理。
00:17:42 生産性とサイエンティスト間の調整における収益の減少。
00:19:33 一人のサイエンティストとチームの効果と速度の比較。
00:21:09 サプライチェーンサイエンティストの持続的な改善と資本主義的アプローチ。
00:22:45 サプライチェーン管理における資本主義的アプローチの実装の障壁。
要約
最近のインタビューで、Lokadの創設者であるJoannes Vermorelは、現代のサプライチェーンプランナーが直面する課題について、特に在庫管理単位（SKU）の管理について説明しました。 Vermorelは、通常、プランナーが管理するSKUの数は、業界の垂直方向によって数百から数千にわたると説明しています。従来、需要計画者は在庫の決定をするためにスプレッドシートを使用しており、Lokadでは在庫の決定をするためにサプライチェーンサイエンティストが数値レシピを開発しています。目標は、「0％の狂気」を持つ解決策を作成し、意味のある決定をすることです。 Vermorelは、すべての問題を修正すべきバグとして扱うことが成長と改善の意識を促進し、総合的なパフォーマンスの向上につながると主張しています。
詳細な要約
インタビューでは、ホストのKieran ChandlerがLokadの創設者であるJoannes Vermorelと共に、現代のサプライチェーンプランナーが直面する課題について特に在庫管理単位（SKU）の管理について議論しています。 Vermorelは、プランナーが通常、数百から数千のSKUを管理すると説明していますが、業界の垂直方向によって異なります。小売業は異例であり、プランナーは倉庫レベルで多数のSKUを扱う場合がありますが、店舗レベルでは個々のSKUの代わりにmin-maxテンプレートを管理することが一般的です。
プランナーが管理するSKUの数は、参照リストをサイクルするのにかかる時間によって決まることが多いです。プランナーは通常、数量や最小最大値を調整し、トップセラーやスロームーバーなどのカテゴリにSKUを分類して作業します。
Vermorelは、SKUの数量と不規則性の関係が逆相関していることを強調しています。大量のFMCG（高速消費財）を扱う大企業は、不規則性が低くなりますが、自動車部品などの数量が少なく不規則性が高い産業は予測がより困難かもしれませんが、経済的な価値はそれほど重要ではありません。 サプライチェーンプランナーが管理するSKUの数は、業界の垂直方向と製品の性質によって異なります。このプロセスでは通常、数百から数千のSKUを管理し、スプレッドシートを使用して在庫レベルを監視および調整し、数量、不規則性、経済的な価値などの要素を考慮します。
彼らはLokadのアプローチをサプライチェーン管理の古典的な方法と対比しています。
伝統的に、需要プランナーは在庫の決定をするために数十の列を持つスプレッドシートを使用し、優先度の高いアイテム（A）に重点を置き、優先度の低いアイテム（BおよびC）にはあまり重点を置きません。このアプローチは、わずかな資本化と大きな運用支出（OPEX）を伴います。唯一の資本化は、スプレッドシートの設計から得られますが、それは後続の月に役立ちます。
一方、Lokadは、在庫の決定をするための数値レシピを開発するサプライチェーンの科学者を雇用しています。彼らの最初の目標は、「ゼロパーセントの狂気」を持つ解決策を作成し、意味のある決定をすることです。例えば、ファッションストアには茶色と黒のハンドバッグのみを在庫にするというのは悪い決定であり、マーチャンダイジングの目的に必要な他の色を無視しています。
専門知識を捉える数値レシピを確立することで、Lokadのアプローチでは、一人のサプライチェーンの科学者が膨大な数のSKUと膨大な在庫を管理することができます。このアプローチは、同じ作業量を管理するために数十人または数百人の需要プランナーが必要な古典的な方法とは大きく異なります。Lokadの焦点は、リソースを消費するのではなく、資産（CAPEX）を構築することにあります。
Lokadのアプローチは、毎日スプレッドシートを見直す必要性に疑問を投げかけます。代わりに、利用可能なデータに基づいて意思決定を行うために、需要プランナーの思考プロセスを数値レシピで実装します。これには特定の機械学習技術を使用することもあります。
Vermorelは、白衣労働者が繰り返しのタスクを実行するためにまだ雇用している企業が機械学習技術を利用する重要性について説明しています。ただし、現行の技術の制約により、倉庫の清掃などの一部の仕事は自動化が難しいと認識しています。
Vermorelは、注文数量や価格ポイントなどの多くのサプライチェンの決定が数値レシピを通じて完全に自動化できることを強調しています。これは、人間の監視なしでの自動化を意味するのではなく、人間の洞察を大規模に展開し、コンピュータが単調な数値作業を処理することを可能にするものです。彼は、制約はサプライチェーン自体の複雑さと、数値レシピがソフトウェアの観点から管理可能であることを確保するための近似の必要性にあると述べています。
コードの行数と単一のサプライチェーンの科学者の作業量とのバランスについても議論されています。 Vermorelは、複数の科学者が管理するようにサプライチェーンをより小さな部分に分割することが、数値レシピの改善に役立つと提案しています。ただし、これにより、追加の科学者が全体のアウトプットに対して貢献する割合が低下する可能性があり、生産性の面で収益が減少する可能性があります。
インタビューでは、1人の担当者が膨大な数のSKUを管理し、大規模なサプライチェーンを処理するためにより多くの人材が必要とされるという生産性の逆説にも触れています。 Vermorelは、会社を去った場合に引き継ぐことができるバックアップの人材を持つことで、「トラックファクター」を緩和することの重要性を強調して結論付けています。
ディスカッションは、技術と継続的な改善を活用することで、サプライチェーンの意思決定をより効果的で効率的、資本主義的にする方法に焦点を当てています。
Vermorelは、伝統的な需要計画手法は、人間の意思決定とスプレッドシートに依存しているため、継続的な改善を推進する能力に制限があると主張しています。需要計画システムの初期設定後、改善は通常停滞し、チームはシステムの維持にのみ時間とリソースを費やすことになります。これにより、継続的な改善に集中するための時間とリソースがなくなります。
一方、Lokadのアプローチは、サプライチェーンの意思決定を100％自動化し、サプライチェーンの科学者が完全に継続的な改善に専念できるようにすることを目指しています。この種のシステムを設定するには、従来の需要計画システムよりも時間がかかるかもしれませんが、最終的にはより効率的で効果的なサプライチェーンにつながります。
Vermorelは、すべての問題を修正すべきバグとして扱うことが、持続的な成長と改善のマインドセットを促進すると強調しています。この資本主義的なサプライチェーン管理のアプローチにより、サプライチェーンの科学者は常に改善を積み重ねることができ、全体的なパフォーマンスが向上します。
ただし、これらの資本主義的なアプローチを実施するには課題もあります。数十年にわたり、このようなシステムに必要な技術とソフトウェアは存在しませんでした。さらに、多くの企業はサプライチェーン管理を重要な機能とは見なさず、単なるサポート機能やコストセンターとして扱っていました。その結果、サプライチェーン管理をより資本主義的にするための新しい技術や手法に投資する動機がほとんどありませんでした。
これらの障壁を乗り越えるために、Vermorelは企業が考え方を変え、サプライチェーン管理の価値を単なるコストセンターではなく資産と認識する必要があると提案しています。これに加えて、新しい技術やソフトウェアの利用が可能になることで、より資本主義的で効果的なサプライチェーンの意思決定が可能になります。
フルトランスクリプト
Kieran Chandler: 現代の企業がますます大規模なカタログを提供し、技術が在庫管理を容易にする中、現代のサプライチェーンプランナーは多くの仕事をこなさなければなりません。サプライチェーンプランナーが管理すべきSKUの数はどれくらいですか？そして、管理すべきSKUの数はどれくらいが適切でしょうか。それでは、ジョアネスさん、最近のサプライチェーンプランナーは非常に多くの仕事を抱えているようですが、通常、サプライチェーンプランナーはどれくらいのSKUを管理する傾向がありますか？
Joannes Vermorel: 私の観察によると、業界によりますが、ほとんどの企業は通常、数百から数千のSKUを管理しています。ただし、数万のSKUを管理する企業もある例外的なケースもあります。私が見てきた典型的な範囲は、多くの業界で約500から1,000のSKUです。
Kieran Chandler: それは業界によるのですか？たとえば、高級小売業ではあまり多くのSKUを管理しないと思いますが、ハイパーマーケットではもっと多くのSKUを管理することになるでしょう。
Joannes Vermorel: はい、小売業はおそらく需要計画者がより多くのSKUを扱う例外的な業界です。ただし、小売ネットワークでも、需要計画者は通常、倉庫レベルで数百のSKUを管理しています。店舗レベルでは、通常、類似の特性を持つ多数の店舗に対してミンマックステンプレートを使用します。これにより、直接SKUを店舗レベルで管理するのではなく、メタ-SKUまたはテンプレートを管理します。管理する店舗の数を製品の数で乗算すると、多数のSKUが得られますが、これが通常の作業方法ではありません。したがって、管理者は通常、1人あたり最大で数千のSKUを処理します。
Kieran Chandler: どのような要素が1人が管理するSKUの数に影響を与えるのでしょうか？人々が従う古典的なルールはありますか？
Joannes Vermorel: ほとんどの需要計画者やサプライプランナーが使用する古典的なアプローチは、1行に1つのSKUが記載された長いスプレッドシートを使用することです。さまざまな計測カラムがあり、これらのカラムには過去数週間、過去1年、または同じ期間の昨年の売上など、さまざまな指標が含まれています。プランナーは行ごとに進み、これらのカラムのデータに基づいて数量やミンマックスレベルを調整します。
Kieran Chandler: スプレッドシート、まあ、止まって戻って繰り返します。おそらく、ABCなどのクラスにSKUを分割して、トップセラーにより多くの時間を費やし、スロームーバーには少ない時間を費やすようにします。それが大体ですが、SKUの数は、需要計画者が管理している参照リストをサイクルするのにかかる時間によって非常に定義されることがわかります。したがって、この例では、多くの製品の種類に依存すると想像しています。つまり、Coca-Colaのような企業では、1つの製品しかないので、需要計画者は1人だけなのでしょうか？
Joannes Vermorel: いいえ、Coca-Colaには何百もの製品があります。そして、Coca-Colaの視点から計画する必要があるものを見てみると、まずほぼすべてのチャネルを計画する必要があります。なぜなら、彼らのチャネルは巨大だからです。通常、プランナーは地理またはチャネルごとに組織されるため、1つのチャネルに対してプランナーが存在します。彼らは数百のSKUを持っているため、プランナーごとに数百のSKUに戻ることになります。また、非常に大きなFMCG企業では、ベンダー管理在庫（VMI）も少し行う必要があります。したがって、プランナーごとに数百のSKUに戻ることになります。
Kieran Chandler: では、ファッションのような多くの新製品が存在する業界では、需要計画者1人あたりの管理SKU数は少なくなるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それは興味深いことであり、ここではLokadが現在の主流と考えている方法を説明しています。しかし、非常に高い不規則性を持つ製品は、通常、非常に低いボリュームの製品です。不規則性とボリュームの間には逆の相関関係があることがわかります。大規模なFMCG企業の場合、ボリュームは高く、不規則性は低くなります。しかし、不規則性が少ないほど予測が簡単になると思うかもしれません。はい、しかし、経済的な観点から予測しているものは非常に重要です。なぜなら、私たちは大量のものについて話しているからです。一方、スペクトラムの反対側では、例えばロングテールの自動車部品など、非常に不規則な予測を行っている場合、非常に不規則ですが、ボリュームは非常に低く、価値もそれほど高くありません。ですから、はい、技術的には予測がより困難で不規則性も高いですが、経済的な現実は、この記事が供給チェーン内の経済的な重みが低いため、それがより困難であるかどうかはあまり重要ではないということです。それらの記事に時間を費やすことはあまり合理的ではありません。
Kieran Chandler: では、Lokadのやり方と古典的なアプローチとの対比をしてみましょう。サプライチェーンの科学者が管理するものと比較して、どのように異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 古典的な視点では、需要計画者ごとのSKU数になるわけですが、古典的な方法は情報を集約することです。
Kieran Chandler: つまり、人々は何十もの列を持つスプレッドシートを使用して、見るべき内容を説明し、スプレッドシートを通じて意思決定を行います。彼らは最も重要なアイテムから始め、重要でないアイテムには少ない時間を費やします。彼らはこれらのアイテムをどのくらいの頻度で再評価しますか？
Joannes Vermorel: 重要なアイテムは毎日再評価するかもしれませんが、重要でないアイテムは月に一度しか再評価しません。需要計画者が費やす時間は運用費用です。需要計画の作業にかかる時間、需要計画者の時間は、資本化されるものはありません。関連する列を持つ設計の良いスプレッドシートがあることによってのみ資本化が行われます。この作業の一部、適切に設計されたスプレッドシートを持つことは、一度行えばその後の数ヶ月間の作業が速くなるという意味で資本主義的です。ただし、この作業は最初の数週間だけで、それ以降は行われません。このポイントを超えて資本化は行われません。
Kieran Chandler: Lokadのアプローチについて教えていただけますか？従来の方法とはどのように異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: Lokadのアプローチは非常に異なります。サプライチェーンの科学者は、すべての決定が最初から非愚かなものになるようなレシピを作り上げることになります。ゼロパーセントの狂気を目指すのが、本番に向けて進む際の最初のマイルストーンです。
Kieran Chandler: 愚かな決定の例を教えていただけますか？
Joannes Vermorel: 愚かな決定とは、例えば、ファッションストアでハンドバッグを販売しているとします。最も売れる色である茶色と黒色のハンドバッグのみを置いている場合、ショーウィンドウは寂しく、色のバラエティがありません。マーチャンダイジングの目的で、白色や黄色などの他の色のアクセントを持ちたいと思うでしょう。スマートな在庫補充の決定は、売上やサービスに関連する要素以外も考慮に入れる必要があります。店舗の外観も考慮する必要があります。
Kieran Chandler: つまり、数値レシピはこれらの洞察を捉え、手動で作業を行う人の専門知識を反映するべきであり、単純な安全在庫の計算式に固執するべきではないと言っているのですね？
Joannes Vermorel: まさにその通りです。まず、これらの洞察を捉える数値レシピを確立したいと思います。それができれば、実質的にどのスケールでも運用できることに気付くでしょう。Lokadでは、個々のサプライチェーンの科学者が10億ユーロ以上の在庫を管理しています。
Kieran Chandler: 一人の人間が4百万のSKUを個別に管理しているのです。したがって、一人が担当できるSKU数と人数の量には完全に乖離が生じます。古典的な方法で行った場合、数十人、もしくは数百人の計画者が必要になるでしょう。ちなみに、このような技術を導入した際に、私たちのクライアントには大規模な変化が起こりました。突然ですが…
Joannes Vermorel: それはすべての計画者が解雇されたわけではありません。付加価値をもたらすことができることはたくさんあります。ただし、もし会社の一員であり、毎日スプレッドシートを繰り返し処理しているだけであれば、それは会社に正確な価値を創出しているのでしょうか？会社は本当にあなたの仕事に投資しているのでしょうか？あなたが生み出す仕事は、会社にとって資本を生み出すもの、つまり資産なのでしょうか？それとも単に消費されるものなのでしょうか？それがCAPEXとOPEXです。そして、Lokadのアプローチは根本的には2つのことに焦点を当てています。CAPEX、CAPEX、CAPEXです。私たちは資産を持ちたいのです。
Kieran Chandler: では、その数値レシピはどのようにしてその資産を構築しているのでしょうか？どのように機能しているのですか？
Joannes Vermorel: 実際には、なぜ毎日スプレッドシートを見直す必要があるのでしょうか？意思決定をする場合、データに基づいて決定をします。需要プランナーとして、何百もの製品がある場合、すべての製品を完全に把握しているわけではありません。すべてのことを知っているわけではありません。いいえ、一部の非常に特定の分野では起こるかもしれませんが、非常に稀です。通常、見るべきことを説明する数十の列を正しく設計し、それに基づいて数値的な意思決定を行います。Lokadのアプローチは、あなたが頭の中で行っていることを実装するというものです。はい、それには非常に特定の機械学習のヒントが必要かもしれません。はい、おそらく、単なる数値の式では表現が難しい関係性があるかもしれません。クラシックな数値の式だけでは表現が難しいかもしれません。なぜなら、頭の中でリスク評価を行っているかもしれません。
例えば、Lokadがリスク評価に取り組む方法は、確率的予測と経済ドライバーを通じて行います。しかし、問題はたくさんあります。そして、数値レシピによって生成された数値がまったく間違っているように見える場合、それをバグとして扱い修正する必要があります。例外もアラートもありません。
Kieran Chandler: では、そのような技術を活用するべきなのはすべての企業ですか？
Joannes Vermorel: 私は、今日でも白衣の労働者を雇って非常に反復的なタスクを行っている企業は、単に間違っていると言いたいです。例外はありません。物理的なタスクの面では、まだ自動化が非常に困難な操作もあります。たとえば、ロボットは時には硬直してしまい、ただ何かをするだけの人が必要な場合があります。例えば、倉庫でオイルがこぼれた場合の清掃などは、実際には非常に難しいものです。スポンジを使って少し掃除をするロボットを持つことは非常に難しいです。ですので、水をバケツに入れて、スポンジと洗剤で掃除するだけのことでも、これらのことは非常に難しい自動化であり、現在の最も洗練されたロボットの能力を超えています。
Kieran Chandler: この場合、私たちは人々にこの仕事をさせていますが、自動化は私たちの技術的な能力を超えています。在庫の管理などのサプライチェーンの意思決定、例えば、どのSKUごとに何個注文すべきか、価格を上げるべきか下げるべきか、または場所Aから場所Bへの在庫転送を行うべきかなど、これらのすべての質問は完全に自動化することができます。私は人間の監視なしでの自動化を言っているわけではありません。それは私が説明していることではありません。人間によって設計された数値レシピであり、人々が何が起こっているかを理解しているものです。ただし、コンピュータによって単調な数値作業を行わせることで、非常に人間的な洞察をスケールさせるのです。
Joannes Vermorel: では、制約はどこにあるのでしょうか？あなたはサプライチェーンの科学者が数十億ドル相当の在庫を管理すると述べましたが、制約要因は何ですか？
Joannes Vermorel: 制約要因は、サプライチェーン自体の複雑さです。ある時点で、数値レシピはサプライチェーンの近似になります。正確にはモデル化できません。あなたは近似的に正確であり、正確に間違っていないことを望みます。サプライチェーンの科学者は現実を正確にモデル化することはできません。常に選択をしなければならないので、数値レシピがソフトウェアの観点から管理可能な状態になるようにします。コードの行数があります。あなたが一人なら、20,000行のコードを維持する必要がありますが、それは管理可能です。あなたが一人で50万行のコードを維持する必要がある場合、それは管理できなくなります。したがって、関与するコードの行数にはバランスがあります。
Joannes Vermorel: したがって、ある時点で1人がいる場合、非常に大規模なサプライチェーンを採用する場合は、さまざまなサプライチェーンの科学者の間でサプライチェーンを分割する方法を導入することが興味深くなります。個々に彼らは特定の問題により多くの時間を費やすことができます。たとえば、1つのサプライチェーンがあり、価格決定と購買決定がある場合、ある時点で、これら2つのことは非常に絡み合っていることになりますが、ある時点でそれは
Kieran Chandler: ですから、Joannesさん、価格設定と購買の責任を持つ2人の人物が有益であるとおっしゃいましたが、生産性には限界があります。もう少し詳しく説明していただけますか？
L7
Joannes Vermorel: はい、価格設定と購買の数値計算の精度を高めるために、2人の担当者を持つことは理にかなっています。ただし、これら2人は多くの議論と行動の調整を行う必要があります。つまり、生産性には限界があるということです。つまり、ある程度のパフォーマンス向上を得るために、さらに人員を追加することは非常に合理的です。たとえそれが生産性の面で2人目の担当者のみが生産性を向上させることを意味する場合でも、追加の1％のパフォーマンスを得るために、人員を追加することは非常に合理的です。もし完全に線形であれば、2人目のサプライチェーン科学者を追加することで生産量が100％増加すると言えるでしょう。しかし現実には、50％しか増加しないでしょう。そして3人目の担当者を追加すると、その増加率は30％にまで減少します。つまり、スループットは非常に急速に減少します。スケールの経済効果が非常に強力です。ただし、非常に大規模なサプライチェーンで作業している場合、トラックファクターを緩和するためにも、このようなアプローチを取る価値があります。誰かが辞めた場合でも、引き継ぐ準備ができている人がいるからです。
Kieran Chandler: あなたが生産性という言葉を挙げるのは興味深いですね、なぜならそれは少し矛盾しているように聞こえます。あなたは多くのスキューに責任を持つ一人の人物が、より小さな範囲に責任を持つチームよりも効果的で迅速に意思決定することができるのか、ということですね。
Joannes Vermorel: 小さな範囲に責任を持つ人々のチームは、彼らが行うことには非常に資本主義的な要素はありません。最初の数週間に行われる、クリーンで素敵なスプレッドシートの設定が唯一の資本主義的な部分です。そして、あなたはもう資本化しないのです。ですので、あなたは行き詰まりに陥り、突然あなたのすべての努力が完全に消費され、システムにはより多くの知性が注入されません。あなたはただ時間を消費するプロセスを繰り返すだけで、継続的な改善のための時間が残りません。そして、Lokadのアプローチは、サプライチェーンの科学者の100％の努力が継続的な改善に捧げられるべきだと言うことです。ですので、設定は古典的な需要計画の観点からすると、2週間で設定が完了するかもしれません。スプレッドシートを単に設定し、それで終わりです。Lokadの視点からすると、設定にはそれよりも少し長い時間がかかるかもしれません。しかし、その代わりに、あなたはあなたが毎日行う必要のある意思決定の100％を自動的に行うものを手に入れることができます。これにより、ほとんどの時間を継続的な改善に集中することができます。
Kieran Chandler: なるほど。すべての問題を修正する必要があるバグとして扱うことは、時間がかかるのでしょうか。
Joannes Vermorel: はい、そして、もしすべての問題を修正する必要があるバグとして扱うなら、それはつまり、オフィスに入るたびに、実質的には、消火しなければならない火がないか確認するために数分間を費やすことになります。
Kieran Chandler: 倉庫が浸水するなど、完全に予期しないことが起こるため、何もできないのですね。これはサプライチェーンで起こることで、その後は数値レシピの改善に一日中取り組むことができます。そして、これが非常に資本主義的なアプローチを提供します。サプライチェーンの科学者は毎週改善の層を追加することになりますが、これは古典的な観点から需要計画者が最初の2週間で行っていたことと同じようなことですが、それで終わりです。ロケットの視点では、この超資本主義的な作業は決して終わりません。そして、数ヶ月後になると、クラシカルなアプローチよりもはるかに生産的な一人の人物になります。また、サプライチェーンのパフォーマンスの観点でもはるかに優れています。なぜなら、改善を高度に資本主義的な方法で積み重ねたからです。では、これらの資本主義的なアプローチを導入する上で最も大きな障壁はどこにあるのでしょうか？どのような大きな課題を解決する必要がありますか？
ジョアネス・ヴェルモレル: つまり、数十年間、このようなことを可能にするソフトウェアのレシピや技術がなかったというのが最大の課題です。だから、私たちはスプレッドシートを持っていて、例えば、Lokadでは確率的なアプローチを見つけるまで、需要プランナーがリスク評価を行っている際に何が起こっているのかを数値化するのに本当に苦労しました。あなたは直感的に何が起こっているかを理解していました。人々は自分たちが何をしているかを説明することができましたが、それを数式にどうやって翻訳するのか？それはオープンな問題でした。そして、数式や安全性を考慮したアプローチなど、それを試みるものもありますが、うまくいっていません。私たちはより優れた数値レシピのクラスが必要でした。それが一つの障壁のクラスでした。もう一つの障壁のクラスは、多くの企業がサプライチェーンを重要な機能として考えていなかったということです。つまり、サプライチェーンはただのサポート機能でした。それがコア機能ではないことは問題ではありませんでした。それはサポート機能であり、他のほとんどのサポート機能と同様にお金がかかります。サポート機能が会社に価値を創造することを期待するわけではありません。それは単なるコストセンターです。このコストセンターが自分自身のコストを管理している限り、それでいいのです。ですから、二つの要素がありました。まず、このことを資本主義的にするための本当の技術的手段が存在しなかったという事実。そして、もう一つは、それが資産であるということに気づかない限り、実践を本当に変えて資本主義的にするために必要な心構えに入ることはありません。なぜなら、サプライチェーンの実践が資本主義的になるためには、信念の行為、信仰の行為が必要です。それが資産になる可能性があるということです。それが単なるコストセンターであると思っている限り、どうでしょう？それはコストセンターになるままです。
キーラン・チャンドラー: そうですね、資本主義的に変化させるという興味深い概念ですね。では、ここで終わりにしましょう。ご視聴いただき、ありがとうございました。次のエピソードでお会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。
