00:00 はじめに
02:44 車の耐用年数と修理
05:08 これまでの経緯
09:40 サプライチェーン・ペルソナの構築（おさらい）
11:43 シュトゥットガルト、自動車アフターマーケット
14:27 車と部品
21:48 修理センター
34:01 車部品のeコマース
46:52 中古車のeコマース
55:53 再び見る車と部品
01:01:38 結論
01:03:20 次回講義と聴衆の質問
説明
シュトゥットガルトは架空の自動車アフターマーケット企業です。彼らは、車の修理、車部品、車アクセサリーを提供する店舗ネットワークを運営しています。2010年代初頭、シュトゥットガルトは、車部品の売買および中古車の売買を目的とした2つのeコマースチャネルも開始しました。シュトゥットガルトは、何万もの異なる車両と何十万もの異なる車部品を特徴とする複雑で競争の激しい欧州自動車市場において、高品質なサービスを提供しようと試みています。
完全な書き起こし
この一連のサプライチェーン講義へようこそ。私はジョアンネス・ヴェルモレルです。本日はシュトゥットガルトを紹介します。これは自動車アフターマーケットに特化したサプライチェーンペルソナです。自動車産業はあらゆる産業の中でも特異な存在であり、自動車アフターマーケット単体でも、欧州ではファッションや航空宇宙に匹敵するほど大きな産業です。2022年には、平均1,000人あたり560台の乗用車が存在しました。欧州の車の平均年齢は11年、米国では12年です。乗用車はその生涯で平均3～4人のオーナーを持ちます。
自動車アフターマーケットが直面するサプライチェーンの課題は、他の多くの分野とは大きく異なる非常に特有の性質を持っていることは、決して驚くべきことではありません。この講義の目的は、自動車アフターマーケットが直面するサプライチェーン固有の課題を概説することにあります。そのため、本講義ではシュトゥットガルトという、サプライチェーンペルソナとして位置づけられる架空の企業を紹介します。このペルソナを通じて、本業界が抱える一連の課題を検証し、講義の最後には、本分野向けのサプライチェーンソリューションが本質を捉えているかどうかを判断できるようにします。
サプライチェーンの教科書とサプライチェーンソフトウェアベンダーの間には、ほとんど、あるいは全てのサプライチェーンの課題に対応するとされる手法や技術の不足はありません。しかし、私自身の経験から、これらの一般的なソリューションは、特定の分野の細部に関してはかなり弱い傾向があることが分かります。よく観察すると、ほとんどのソリューションは、ある種のメタな問題や誤解され、誤って特徴づけられた問題を追いかけているように見えます。
一次自動車市場は、車の製造および販売に重点を置いています。自動車アフターマーケットの相対的重要性は、車の耐用年数と信頼性という、相反する二つの要素によって形作られます。耐用年数が長い車は、中古車市場の規模を拡大し、車の生涯における修理回数を平均して増やします。反対に、信頼性の高い車は、修理の頻度と規模を減少させ、車のオーナーが乗り換える動機を低下させます。もしも3年経った車が新品同様であれば、新しい車に乗り換える動機はほとんどありません。
過去1世紀で、車の耐用年数は10倍に伸び、信頼性は100倍以上に向上しました。1920年には、100キロメートル走行するだけで、何の整備も必要としないと考えられていました。今日では、ほとんどの車が1度の整備で10,000キロメートル走行できるようになっています。これは驚異的な技術的成果ですが、道路環境の改善もこの進歩に寄与しています。1世紀前の未舗装道路を走行した場合、現代の車は同じ信頼性を確保できなかったでしょう。
この傾向は現在も続いています。電気自動車の機械部品は、ガソリン車の部品よりもさらに信頼性が高く、耐用年数が長い傾向にあります。一見すると、これらの数値は、1世紀にわたり自動車アフターマーケットが一次市場に比べて壊滅的に縮小したかのように見えます。しかし、実際には自動車アフターマーケットは自動車産業全体の約半分の利益を生み出しているのです。実際、一部の高級セグメントを除けば、一次自動車市場は車両価格を激しく競い合っており、その結果、アフターマーケットの相対的重要性が増しています。
この一連の講義はサプライチェーンの研究と実践に捧げられています。Lokadのウェブサイトでは、2,000本以上の講義が公開されています。聴衆にとっては少々圧倒されるかもしれませんが、現実にはサプライチェーンは非常に複雑なのです。これらの講義は、既に存在する複雑さを反映しているにすぎません。さらに、現代のサプライチェーン実践は、今日利用可能なソフトウェアの機能を最大限に活用する必要があります。これは、10年前にLokadが提唱し、この講義シリーズで紹介された多様なサプライチェーンの視点の根底にある洞察の一つです。
このシリーズは第7章まで進んでいますが、本日はサプライチェーンペルソナに捧げられた第3章を再訪します。第1章は、サプライチェーンを研究分野および実践分野として概観するものであり、その後の議論の基盤を築いています。この章では、サプライチェーンを物理的商品の流れにおける選択肢の管理と定義し、現代のソフトウェアの能力を踏まえたその意味を検証します。
第2章は方法論に捧げられています。サプライチェーンは、単純な方法論では捉えきれません。特に、サプライチェーンにはシステム思考が必要とされ、個々の部品だけを切り離して考えるのではなく、全体を俯瞰する必要があります。対立する行動が至るところに存在し、内部外部の関係者がそれぞれの意図を持たないという前提は現実的ではありません。
第3章、今回の章はサプライチェーンペルソナに捧げられています。サプライチェーンペルソナは、問題に焦点を絞り、あえて解決策に関する議論を後回しにすることでサプライチェーンを研究する手法です。本日は自動車アフターマーケット向けのペルソナとしてシュトゥットガルトに注目します。このサプライチェーンペルソナの概念は、後ほど再び取り上げます。
第4章はサプライチェーンの補助科学に捧げられています。これらの補助科学はサプライチェーンそのものではありませんが、現代のサプライチェーン実践には不可欠です。もはや、医師が化学に関して有能でありながら全く無知であるというのは合理的とは言えません。サプライチェーンの場合、私の主張は、実務家がソフトウェアに関して全く疎いままでいるのはもう合理的な提案ではないということです。
第5章は予測モデリングに捧げられています。高品質なサービスは、ほぼ常に未来の予測を伴います。時系列とその予測は従来のアプローチです。予測モデリングは、時系列や単一予測を超えた、より包括的な手法を提供します。特にこの章では、不確実性を否定するのではなく受け入れるアプローチである確率的予測を取り上げます。
第6章は意思決定に捧げられています。サプライチェーンにおける多く、あるいはほとんどの意思決定は定量的でなければなりません。ほとんどの意思決定問題は数学的最適化問題として現れます。この章では、第5章で紹介した予測モデルを活用しながら、これらの最適化を実行するための手法を解説します。
最後に、第7章は企業内での量的供給チェーンマニフェストの実行に捧げられています。これまで戦術的な視点、すなわち目標、役割、タイムラインについて説明してきました。戦略的な事項については、後ほど再びこの章で取り上げます。
サプライチェーンペルソナは架空の企業です。このペルソナは、特定の分野において現れる一連のサプライチェーン上の具体的な問題を明らかにするために導入されます。ペルソナは、解決策に関する議論を完全に後回しにし、問題に専念するものです。実際、サプライチェーンにおいては、目的を持たない解決策というものは存在しません。ベンダーは自社のソフトウェア製品に合致する解決策を推し進め、コンサルタントは自らの専門性に合致する解決策を提案し、学者は自らの論文に適した解決策を主張します。
手法として、ペルソナはサプライチェーンにおいて機能しにくいケーススタディの代替手段です。サプライチェーンでは、常に存在する対立するインセンティブによって、ケーススタディは大きくその価値を下げられてしまいます。この議論の詳細は、この講義シリーズの第2章で述べられています。ペルソナは作成が難しい一方で、反証されやすいという特徴があります。ケーススタディとは正反対の性質です。このペルソナは、どのような解決策が実施されていても、その分野のサプライチェーン実務者に響かねばなりません。
このペルソナは、単に既知の解決策で容易に対処できる問題だけでなく、企業が直面するサプライチェーンの問題を可能な限り網羅的に調査しなければなりません。ペルソナは、状況の重要な側面を定量化し、さらに提示される問題が真に難しい理由を定性的に評価する必要があります。それは、作用している対立する力を概説しなければなりません。
それでは、本日注目するペルソナについて進めましょう。シュトゥットガルトは自動車アフターマーケットで活動する架空の企業です。同社は1970年に、独立した修理センターブランドとして設立されました。当時、自動車メーカーが自社ブランドに注力していたのとは対照的に、シュトゥットガルトは設立当初からマルチブランドの修理ネットワークとして創業されました。40年間、シュトゥットガルトは実店舗のみで運営され、メーカーの修理ネットワークに対する低コストな代替手段として成長しました。
シュトゥットガルトは、同業他社の多くと同様に、2000年代初頭のインターネットブームを逃し、最終的に2010年に2つのオンライン事業への移行を決断しました。1つ目は車部品の販売に、2つ目は中古車の売買を行うマーケットプレイスに特化しています。
車部品専用のeコマースは、一見シンプルに見えます。すなわち、利用者はウェブショップにアクセスし、自車に必要な部品を購入するだけです。しかし、実際に見てみると、状況は見かけほど単純ではありません。車部品の販売は固有のサプライチェーン上の課題を伴います。一方、中古車のマーケットプレイスでは、シュトゥットガルトが車を買い取り、整備後に再販します。同社は単なるマーケットプレイスの仲介者以上の存在となることを目指しており、車を買い取ることで売り手に車を手放す正確な日程をコントロールさせ、また整備済みの車に対しては1年から3年の保証を販売することで、より一貫した購入者体験を保証し、新車購入時の極端に悪い体験によるブランド毀損リスクを大幅に軽減しています。
従業員数においては、修理センターがグループ全体の90%以上を占めています。しかし、収益面では、2つのオンライン部門が現在、全体の3分の1を占めており、一部のセグメントは依然として成長中です。
シュトゥットガルトの事業は、車と車部品を中心に展開しています。さまざまな車種が存在するのは明らかであり、さらに多様な車部品が存在するのも自明です。
シュトゥットガルトのサプライチェーンを整理し、最適化の可能性を探るためには、車とその部品の双方を特定し、特徴づける必要があります。まずは車そのものから見てみましょう。そもそも欧州には、正確にどれだけの種類の車が存在するのでしょうか？この問いは重要です。なぜなら、2台の異なる車は、それぞれ修理に必要な部品が異なる上、市場での評価も走行距離に関わらず異なる可能性があるからです。しかし、この問いには即答はありません。
実際、現代では自動車メーカーはどの車種にも多彩なオプションを提供しています。そのため、もし2台の車が、製造工程における微細な違いを無視して物理的構成が全く同じであれば同一とみなすならば、欧州に存在する車の数、すなわち約3億台に匹敵する数の車が存在することになってしまいます。しかし、この膨大な数は、実際には多くの車がわずかな相違（例えば塗装の色など）を除けば非常に似通っているということを示しており、現実的ではありません。
逆に、たった同じ名称で販売されているという理由だけで2台の車を同一視すれば、明らかに異なる車両を大雑把にひとまとめにすることになってしまいます。例えば、フォルクスワーゲンは1974年からゴルフモデルを販売していますが、このモデルは8世代に及び、最近のモデルは初期のものとほとんど共通点がありません。
車の種類を定義する最も一般的な方法は、車両を機械的な互換性の観点から見ることにあります。ある車に適合するすべての部品が他方の車にも適合する場合に限り、両者は同一のタイプと見なされます。この定義は自動車アフターマーケットの運用上のニーズに沿っています。実際、アフターマーケットに特化した一連の専門企業が存在し、まさにこの定義に基づいて独自の車種リストを作成しています。これらの専門企業は、定期的な更新が必要なデータベースをサブスクリプションなどの形でシュトゥットガルトのような自動車アフターマーケット企業に販売しています。常に新しい車両と部品が市場に投入されています。
これらの専門企業によると、ヨーロッパには10万を超える異なる車種が存在します。この数は元々の3億台と比べるとかなり少ないですが、サプライチェーンの観点からは十分に大きな数字です。シュトゥットガルトは自社の運営を支えるために、そのようなサブスクリプションの一つを購入しています。本講義の後半で詳細に触れます。
車種リストに加えて、シュトゥットガルトは固有の車部品リストも必要としています。これにより、ヨーロッパに正確にいくつの異なる車部品が存在するのかという疑問が生じます。答えは一筋縄ではいきません。車メーカーが広告するすべての部品番号を調査するという簡単だが誤った方法もあります。残念ながら、自動車アフターマーケットが車メーカーの利益の約半分を占めるため、メーカーはこの市場からさらなる利益を得るための技術をいくつか開発しました。その一つが、車所有者の支払意欲に基づいて市場をセグメント化する手法です。SUVを購入した顧客は、同条件下ではコンパクトカーを購入した顧客よりも支払意欲が高いと考えられます。もしSUVとコンパクトカーが同一の機械部品を共有している場合、メーカーはその部品をSUV用に別の部品番号で再ラベル付けし、スペアパーツとしてより高い価格で販売する方が利益が上がるのです。
残念ながら、このような慣行はシュトゥットガルトの業務に支障をきたします。シュトゥットガルトは、車メーカーの修理ネットワークに対する競争的な代替手段として位置付けられています。同社は同一部品をプレミアム価格で取得しても利益を得られません。もし両方の部品が物理的に同一であれば、シュトゥットガルトはより安価な方を購入するのが有利です。車種リストを調査する専門企業は、車部品の調査も行い、部品番号の重複排除に必要な情報を提供し、真に異なる車部品のリストを作成しようとしています。
これらの専門企業によると、ヨーロッパには依然として100万を超える異なる車部品が存在します。しかし、多くの部品は希少であり、そもそも交換を前提としていないものも多いです。それにもかかわらず、これらの部品は自動車の風景の一部であり、シュトゥットガルトの業務に複雑性をもたらします。最後に、10万の車種と100万の車部品間の機械的互換性リストを考慮する必要があります。実際、特定の車種に対して、シュトゥットガルトはどの部品がその車両と互換性があるかを特定しなければなりません。
実際、車種リストと車部品リストの両方を販売しているこれらの専門企業は、部品と車両の互換性マトリックスも販売しています。データとして、このマトリックスは車種と車部品のペアのリストとして表され、両者の間に機械的な互換性があることを示しています。ヨーロッパでは、このリストには1億を超えるペアが含まれています。数学的には、このリストは二部グラフと見なすことができます。残念ながら、このリストは完全な実証検証ができるほど小規模ではありません。実際、Lokad自身が行った調査によると、これらのデータセットは約3%の誤差率を持ち、その誤差は偽陽性（存在しない互換性を主張する）と偽陰性（実際にある互換性を見落とす）にほぼ均等に分布しています。
これらの要素が整ったところで、シュトゥットガルトの第一部門、すなわち修理部門に進みましょう。修理部門はシュトゥットガルト事業の伝統的なセグメントを構成しています。同社は、手頃な価格であなたの車をケアする信頼のおける専門家として位置付けられています。業務が適切に実行されると、シュトゥットガルトは顧客から持続的な信頼を獲得します。自動車アフターマーケットは、欲求の市場ではなく必要性の市場です。人々は車が正常に動作することを必要としています。シュトゥットガルトの使命は、摩擦を最小限に抑えてメンテナンスを実施させることです。ネットワークは千を超える修理センターを含み、これらの修理センターは平均して十人未満の比較的小規模な事業単位です。
顧客は修理センターに対して、定期的な介入と突発的な介入の両方を依頼します。理想的には、顧客の観点から、修理センターはあらゆる依頼にいつでも対応できるべきです。しかし、各修理センターには限られた処理能力があります。介入の種類ごとに、修理センターは同時に処理できる車両数が制限されています。これは、利用可能なスペース、設備、人員によって課せられる制約によるものです。したがって、最初に対処すべき供給と需要の問題の一つは、人員の配置です。確かに、スペースや設備も変更可能ですが、これらは通常翌日から調整できないインフラ投資を意味します。一方、人員はシフトの適切なスケジューリングによって、日々あるいは時間単位で調整可能です。より多くの整備士が利用可能であれば、特に突発的な依頼に対して顧客への対応能力が向上します。
しかし、これは同時に、整備士を十分に稼働させる仕事が不足している場合、会社が遊休人員に対して賃金を支払うリスクを増大させることも意味します。さらに、すべての整備士があらゆる作業に精通しているわけではありません。単に修理センターごとの1日あたりの人数を把握するだけでなく、定期・突発の全ての望ましい作業を完遂できるスタッフをその日のうちに編成する必要があります。
しかし、シュトゥットガルトはスケジュール依頼において完全に受動的というわけではありません。例えば、通常、土曜日に需要が過剰となり、修理センターがすべての依頼に対応できない場合があるのです。シュトゥットガルトは、週末に少し高めの料金を設定するか、平日に少し低めの料金を設定することで公示価格を調整できます。どちらを選ぶかはコミュニケーションの問題ですが、これらの料金を慎重に調整することで、週の途中で需要を平準化し、顧客の需要が修理センターの処理能力により近い形で推移するようにすることが可能です。適切な料金政策を選択することは、サプライチェーン上の課題です。
さらに、複数の修理センターが存在する多くの都市では、修理センター同士の距離がそれほど離れていないため、あるセンターで依頼が過剰になり、別のセンターで不足が発生した場合、日中にスタッフを再配置する可能性があります。ラストミニッツの再配置が望ましいかどうかを判断することも、サプライチェーン上の別の課題です。ちなみに、イールドマネジメントや動的な人員配置は、多くの組織で従来のサプライチェーンの枠組みに含まれていません。しかし、この講義シリーズで提示される定量的なサプライチェーンの視点からは、需要と供給のより良く、より利益を生む調整を実現するために利用可能なすべての変数がサプライチェーンの一部であるべきです。
従来のサプライチェーンの話に戻ると、多くの自動車の介入には部品の在庫が必要です。したがって、シュトゥットガルトは各修理センターにどの部品を在庫として保持すべきかを決定しなければなりません。前述の通り、自動車アフターマーケットには100万を超える部品が存在しており、すべての部品を各ロケーションで在庫として保持するのは現実的ではありません。そのため、取り扱い品目は必然的に大幅に不完全な選択となります。もし修理センターで部品が即座に入手できない場合は、中央部品の倉庫から注文する必要があり、このプロセスについては数分後にさらに詳しく説明します。
しかし、修理センターにおける部品の在庫は2つの目的を果たします。第一の目的は明白で、車両の修理を可能にするためです。部品は、顧客の車両の稼働停止時間を短縮するために修理センターに在庫されています。第二の目的は、一見すると単純でないものの重要性は変わらず、修理センターを魅力的で色彩豊かな自動車センターに見せることです。これらの部品は恒久的な展示を意図しており、修理センターのマーチャンダイジング戦略に貢献します。これらの部品はしばしばアクセサリーであり、顧客が修理センターを訪れる主たる理由ではありませんが、運転体験を向上させるためにアクセサリーの購入を促す場合があります。在庫の最適化は、「サービス」と「マーチャンダイジング」という、部分的にしか一致しない2つの目標を満たす必要があります。
修理センターから倉庫への部品の返品もまた大きな懸念事項です。実際、適切な部品を選定するために車両を検討する際、スタッフは先に述べた部品と車両の互換性マトリックスを定期的に確認します。かつてはソフトウェアがCDやDVDで提供されていましたが、現在では通常、オンラインアクセスを伴うサブスクリプションとして提供されています。自動車市場の複雑さを考慮すると、最も経験豊富な整備士でさえ多くのケースにおいて前例がない状況に直面します。しかし、互換性マトリックスには誤りや曖昧さが存在するため、時には整備士が誤った部品を注文することもあります。部品の往復輸送には費用がかかるため、互換性がないことが判明した部品を即座に返品するのが最も経済的な選択肢であるとは限りません。それでも、部品がすぐに返品されない場合、修理センターに休眠在庫として残るリスクがあります。実際、特定の修理センターにおいてその部品の需要は非常に低い可能性があるのです。したがって、サプライチェーンマネジメントは各修理センターに在庫されているすべての部品について、いつどのように倉庫へ返送すべきかを判断しなければなりません。
修理センターのネットワークには4つの倉庫が含まれています。これら倉庫の主な目的は、修理センターから要求される車部品に対応することです。倉庫から修理センターへの出荷は毎日行われています。千以上の修理センターに対して倉庫はわずか4つしかないため、各倉庫はどの修理センターよりもはるかに多様な部品の在庫を保持できます。倉庫は、特に長尾部分を除くほとんどの部品について高品質なサービスを提供することが求められます。いかなるサービス遅延も、修理センターが当初約束した日に車両を使用できなくなる不満足な顧客を生み出します。また、倉庫に保持される在庫は、アジアなどに所在し数ヶ月のリードタイムを持つ遠隔サプライヤーのバッファーとしても利用されます。
倉庫の運営は、様々な形状やサイズの部品の多様性ゆえに複雑化しています。ウインチのような壊れやすく大型の部品や、タイヤのような非常にかさばる部品は、物流上の観点から特別な扱いを受けることが一般的です。しかし、物流上の懸念は本論の範疇外です。サービスの質に加え、倉庫はシュトゥットガルトの中央購買戦略においても不可欠な役割を果たしています。通常、最小発注量 (MOQ)や価格割引を満たす形で部品を一括購入することで、シュトゥットガルトはOEM（オリジナル装置メーカー）からより良い単価を引き出すことができます。部品を低単価で仕入れることは、シュトゥットガルトが競争力を維持し、収益性を保つために極めて重要です。
シュトゥットガルトの倉庫在庫レベルの最適化には、不確実な将来需要、不確実なリードタイム、そして大量出荷に伴う規模の経済といった通常の要素が絡み合います。しかし、最適化には自動車アフターマーケット特有の一捻り、すなわち部品の機械的互換性が含まれます。実際、ある部品番号の在庫切れは、倉庫に十分な代替品が存在すれば問題ではありません。倉庫レベルでのサービスの質は、部品番号自体の在庫状況ではなく、意図された修理に適合する部品の有無によって評価されるべきです。ある程度まで、シュトゥットガルトは目的の車両に互換性のある限り、一つの部品番号から別の部品番号へ依頼を誘導することができます。部品と車両の互換性マトリックスは、こうした置換を行う上で再び不可欠な要素となります。
他の多くの業界では、カニバリゼーションや代替は捉えにくく評価が難しいものですが、自動車アフターマーケットにおいてはそれが前提となっており、100百万行に及ぶデータセット、すなわち部品と車両の互換性マトリックスから始まります。コンパクトなインメモリ表現を考慮しても、このデータセットのフットプリントは約1ギガバイト程度です。現代のコンピュータのメモリに収まるほど小さいですが、すべてのサプライチェーンの決定においてこのデータセットの線形スキャンが必要とされれば、莫大な計算オーバーヘッドを引き起こす可能性があります。最終的にシュトゥットガルトのサプライチェーンを最適化するために採用される数値的手法は、互換性マトリックスを第一級のアルゴリズムとして扱うべきです。
シュトゥットガルトの第二部門は、部品のeコマースです。自動車部品のeコマースにより、顧客は部品を購入し、自らメンテナンス作業を行うことができます。ある程度、このチャネルは修理ネットワークが提供するサービスと競合します。これが、シュトゥットガルトが自身の組織の支援が十分でなかったため、歴史の中で比較的遅れて2012年にこの市場に参入した理由です。それにもかかわらず、オンライン競合他社がいくつかの主要セグメントで大きな市場シェアを獲得し始め、例えばプロのドライバーのようにより良い価格を積極的に求めたため、シュトゥットガルトはこの市場に参入しました。
The first hurdle to overcome for the e-commerce front end is to provide reassurance to the customers that the part they are about to order is mechanically compatible with their vehicle. For this reason, the Stuttgart website starts by asking the visitors to identify their vehicle. This method varies depending on the country in Europe. In France, this is typically done by entering the plate number. In Germany, this is typically done by providing the HSN and the TSN, two special numbers. In other countries, this can be done in more laborious ways, for example, by specifying the brand, family, model, and then the model type.
車種が入力されると、オンラインカタログは機械的に互換性のある部品のリストに絞られる。改めて、部品と車両の互換性マトリックスがここで重要な役割を果たす。車両が選ばれると、顧客はeコマースサイト上で、例えばブレーキパッドなど、関心のある部品のカテゴリへと移動し始める。部品の種類は時に「機能」と呼ばれる。しかし、ほとんどの車両では、特定の機能に対して、数十以上の異なるサプライヤーがその機能を満たす部品を提供している。
ちなみに、オンラインで自動車部品を販売する際には、部品と車両の互換性マトリックスに存在する残留エラーがベンダーにとって非常に有害であることが判明している。実店舗の修理ネットワークでは、間違った部品が届くと、新しい部品を再注文する必要があり、1～2日の追加遅延が発生する。この遅延は顧客にとって不便であるが、本来のエラーの解消―実際に車両に適合する新しい部品の入手―はほとんど目に見えない形で行われる。一方、eコマースの場合、自動車専門家でない顧客は互換性のない部品に苦労し、何が問題だったのか解明するために多くの時間を浪費する可能性が高い。1つの互換性のない部品によって、多くの顧客の忠誠心や好意が失われる可能性がある。
このように、シュトゥットガルトの自動車部品部門は、競合他社と同様に、第三者の専門会社が元々提供した部品と車両の互換性マトリックスに独自の補正層を加えようとしている。しかし、これは1億行にも及ぶデータセットであり、さらに毎年数パーセントずつ変動することを考えると、その作業は非常に困難である。
この時点で、サプライチェーンの視点から見ると、オンラインで販売されるすべての部品に対して行われるべき一連の意思決定が存在する。まずすべての部品には価格が設定される必要がある。しかし、その価格は約束されたリードタイムに依存して決定される。実際、シュトゥットガルトは、短い納期を提供する代わりに高い価格を提示するか、逆に、顧客が数週間待つことに同意すれば低価格を提示することができる。変動する価格は、単に異なる出荷方法を反映するだけでなく、シュトゥットガルトが利用できる代替調達オプションも反映している。顧客が待つ意志がある場合、シュトゥットガルトはほとんどの在庫リスクを回避し、その分の節約分を顧客に還元できる。別途、競合他社の価格に関する懸念も存在する。これについては後ほど触れる。
次に、価格に加えて、すべての部品にはランクが必要である。実際、ウェブサイト上では車種ごとに、各機能に対応する互換性のある部品のリストが存在する。多くの場合、その数は十数点に上る。したがって、ウェブページ内での表示順位は、特に部品の価格が類似している場合、顧客の購買行動に大きな影響を与える。実際、リストの上位にある部品が大部分の売上を獲得する傾向にあり、逆に、リストの下位―特に2ページ目以降で追加のクリックが必要な部品―は売上が大幅に減少する。
ランクに加えて、多くのオンラインストアは、一部の部品に「スター」や「ファーストチョイス」、「トップセラー」といった追加のマーカーを付与している。再び、古典的なサプライチェーンの観点からは、これらの視覚的マーカーの付与はサプライチェーンの問題ではなく、むしろマーケティングの問題と見なされる。しかし、これらのマーカーは特定の部品に対して生成される需要の大きさに大きな影響を与える。これらのマーカーは、在庫過剰の部品の販売を加速して問題を軽減する場合もあれば、既に在庫切れの部品の販売を加速して問題を拡大する場合もある。
サプライチェーンは、企業が喚起する需要と、在庫面で提供できる供給との間で、利益を生み出すバランスを取ることである。シュトゥットガルトのeコマース部門の問題は、倉庫が直面している問題といくつか類似している。オンラインストアは、修理ネットワークの中央購買ユニットを活用して、より良い価格を獲得できる。しかし、オンラインストアは独自のフルフィルメントセンターを持っており、そこは多数の注文（平均して3～4点の部品を含む）に最適化されている。
フルフィルメントセンターの収納能力は、カオスな保管システムを採用しているために限定されている。これは保管密度ではなくスループット（通過量）を重視して設計されている。シュトゥットガルトは、カオスな保管システムから出荷可能な部品の正確なリストを決定しなければならない。概念的には、部品が出荷されるたびに、保管システムに新たな空き枠が生じる。しかし、動きの遅い在庫は必然的に蓄積していく。こうなった場合、シュトゥットガルトにはいくつかの選択肢がある。部品をフルフィルメントセンターから取り除き、より適切な場所である倉庫に戻すか、先に述べたように、価格、ランク、またはその他のマーカーによって部品を促進するかのいずれかである。
シュトゥットガルトが部品を販売する際、特定の商品と納期が約束される。結局のところ、予期せぬ出来事により、シュトゥットガルトは元の約束を履行できなくなることがある。しかし、もし互換性のある部品が利用可能であれば、あるいはさらに良いことに、やや高価な互換性のある部品が利用可能であれば、シュトゥットガルトは顧客に対して、その部品の無償交換を提案することができる。こうした商業的対応が顧客の忠誠心獲得に値するかの判断は、部分的には営業・マーケティングの問題である。しかし、この交換は、他の部品の在庫レベルを低下させ、結果として別の在庫切れを引き起こす可能性があるため、サプライチェーンの問題でもある。
さて、約束通り、部品の価格に戻ろう。シュトゥットガルトは、主要な競合他社の部品価格を毎日収集するために競合情報の専門家を活用しており、通常は彼らのウェブサイトをスクレイピングしている。これは自動的に行われ、競合他社もまた、毎日シュトゥットガルトのウェブサイトから価格を抽出している。
思考実験として、シュトゥットガルトがある部品について自社の価格を競合他社と比較して設定した場合、どうなるかを考えてみよう。もしシュトゥットガルトが競合他社の提示価格を上回るなら、シュトゥットガルトは徐々に市場シェアを失うだろう。実際、ほとんどの顧客は毎回価格を比較するわけではないが、時折必ずチェックし、シュトゥットガルトが競争力に欠けると判断すれば競合他社に乗り換える。反対に、シュトゥットガルトが競合他社よりも低い価格を提示すれば、その競合他社は価格を合わせようとする可能性が高い。実際、その競合他社も競合情報の専門家を抱えており、シュトゥットガルトの低価格を検知して価格差を是正しようとする。もしシュトゥットガルトが逆にその価格差を維持しようとすれば、競合他社はさらに価格を下げ続けるだろう。結果として、価格戦争が発生し、シュトゥットガルトとその競合双方の利益率が消失する。
このように、過剰な価格設定も過小な価格設定もシュトゥットガルトにとって有害な状況を招くなら、デフォルトの価格戦略は価格の整合性を追求するべきである。そして、この見解は単なるゲーム理論の問題ではなく、実際、自動車アフターマーケットで活動するほとんどの企業にとって支配的な戦略である。
しかしながら、再び部品と車両の互換性指標が価格整合性戦略を複雑にしている。シュトゥットガルトは、アフターマーケットに存在する100万点以上の部品のうちの一部しか販売していない。実際、機械的互換性のおかげで、ほぼ全自動車市場をカバーするには、その部品リストのごく一部（約10万点）で十分である。シュトゥットガルトの競合他社も同様に、世界中の部品リストのごく一部しか販売していない。その結果、競合他社が販売する多く（場合によっては大半）の部品はシュトゥットガルトでは販売されず、逆にシュトゥットガルトが販売する多くの部品は特定の競合他社では販売されていない。
しかし結局のところ、シュトゥットガルトもその競合他社も、交換が必要な特定車両の同一機能という同じ需要に対して競合するオファーを提示している。したがって、価格整合性の観点は依然として有効であるが、単純な1対1の部品比較戦略によって実施することはできない。
中古車のeコマースはシュトゥットガルトの第三部門である。中古車のeコマースは、人々が車を売買できるようにする。歴史的に見ると、シュトゥットガルトは実店舗方式によって2010年以前に中古車市場に参入することも可能であったが、修理センターのネットワークが車の売買に適していなかったため、参入しなかった。修理センターは、多数の車両を収容するには十分な広さがなく、駐車スペースは修理待ちの車両や、顧客が車両を引き取りに戻るのを待つために使われる。そのため、シュトゥットガルトはオンラインプレーヤーとして、ブランドを活用しながら比較的遅れて2010年にこの市場に参入した。
第1世代の、人々が直接取引を行うオンラインマーケットプレイスとは異なり、シュトゥットガルトは一方で中古車を買い取り、他方で再販するという方式を採用している。このアプローチにより、シュトゥットガルトは複数の方法で付加価値を生み出す。買い取り側では、シュトゥットガルトに車両を売りたい人に対して即時買い取りサービスを提供し、売却時の遅延や価格の不確実性を排除する。一方、販売側では、車両を購入したい人に対し、シュトゥットガルトは車両を整備し、1年、2年、または3年の保証を提供する。これにより、走行距離が増すにつれて高まる車両故障のリスクに伴う不確実性も軽減される。
サプライチェーンの観点から見ると、これは非常に珍しい状況である。シュトゥットガルトは、各車両が持つ車種やオプションだけでなく、走行距離や全体的な摩耗状態といった固有の属性を持つ車の在庫を管理している。車両在庫を補充するために、シュトゥットガルトは発注書を発行することができない。代わりに、マーケットプレイスを宣伝し、人々から買収対象の車両の提案を待つ。シュトゥットガルトはそれに対して、即時のオンライン非拘束見積もりを提供する。顧客がこの見積もりに興味を示せば、シュトゥットガルトが提供する専門家が車両を検査し、最終的なオファーを確定する。
シュトゥットガルトが提示する買い取り価格が高ければ高いほど、顧客がそのオファーを受け入れる可能性は高まる。しかし、高い買い取り価格は利益率の低下や、その後の再販に伴う遅延の増加も意味する。したがって、この部門におけるサプライチェーンの実務は、買い取り側の見積もりレシピと売り側の見積もりレシピという2つの核心的な数値レシピに要約される。買い取り側のレシピは、車両を提示した顧客に対してシュトゥットガルトが提供すべき価格帯を示し、売り側のレシピは、在庫中の各車両に表示すべき価格帯を示す。
この2つの数値レシピは根本的に連動している。シュトゥットガルトがその後、利益を出して車両を再販できなければ、良い買い取り価格というものは存在しない。同様に、顧客がその価格で新たな車両を購入する意欲がなければ、良い販売価格は存在しない。ヨーロッパ各国では、走行距離やオプションを考慮して各車両の公正な市場価値を設定する専門会社が存在する。フランスではそれが「アルギュス」（Argus）、ドイツでは「DAT」である。
シュトゥットガルトは、これらの企業が販売する価格データセットを取得する。しかし、シュトゥットガルトは本来の公正市場価値を上回る価格設定で成果を上げることを目指している。実際、シュトゥットガルトは自社の過去のデータを用いて、従来企業以上に価格を精緻化できる。この状況は、なぜ価格設定がサプライチェーンの実務の一側面とみなされるべきかを改めて示している。在庫はシュトゥットガルトが設定した価格を反映しており、在庫の回転率も大部分がその価格によって左右される。もしシュトゥットガルトが車両をより長期間在庫として保持する意向があったなら、ほとんどの車両はわずかに高い価格で販売できた可能性がある。
この部門における価格設定は、どの価格も孤立して機能しないため困難である。買い取り価格は販売価格と切り離すことはできず、ある車両の価格は他の車両の価格から切り離して考えることはできない。シュトゥットガルトの買い取り価格は、将来発生する他の機会と照らし合わせて評価されなければならない。もし買い取りの機会が急増した場合、たとえ価格が利益を生むに十分低く見えても、提示されたすべての車両を購入するための流動資金や現金が不足する可能性がある。この場合、シュトゥットガルトは、失っても構わない機会の割合を高められる範囲で買い取り価格を引き下げ、投資の優先順位を動的に決定しなければならない。逆に、シュトゥットガルトが展示するすべての車両は他の車両と競合している。ある車両の販売価格を引き下げることで、その車両に適した顧客を見つける確率は大幅に上がるが、もし顧客がもともとシュトゥットガルトのマーケットプレイス内で別の車両を購入するつもりであったなら、これは単なるカニバリゼーション効果に過ぎないかもしれない。
The supply chain practice at Stuttgart must embrace cannibalizations and substitutions as it shapes its pricing strategies, no matter what those strategies turn out to be. On top of the vehicle itself, Stuttgart offers a minimum one-year warranty on the vehicle. This warranty allows Stuttgart to resell the vehicle at a higher price compared to pure customer-to-customer transactions. Since Stuttgart refurbishes the cars before reselling them and there is no complete technical diagnosis prior to the acquisition, only a simple inspection, there is an element of uncertainty in how many parts will be needed to complete the refurbishing operation for each newly acquired vehicle.
車両を整備するために必要な部品を正確に予測することは、買い取り価格を適切に調整するために重要です。さらに、車両を再販する際には、故障リスクとそれに伴う費用（場合によっては完全な代替車両の提供にまで及ぶ）を考慮して、2年または3年の保証延長の価格も適切に設定しなければなりません。シュトゥットガルトのサプライチェーン部門は、将来発生し得るサプライチェーンコストを評価する上で最も適した候補であるため、たとえ最終的な保証の価格設定に直接関与しなくとも、赤字が出ないように保証の販売に関与すべきです。
最後に、些細なものではありますが、より一般的なサプライチェーンの課題として、シュトゥットガルトの第3部門は、整備作業自体を支えるために十分な部品在庫を維持しなければなりません。車両の整備に1～2日余分にかかったとしても大きな問題にはなりませんが、整備士が部品を待つあまり作業が滞り、立ち往生しないようにする必要があります。
ここまででシュトゥットガルトの3つの部門を概観しましたので、一度立ち止まってみましょう。我々は、自動車アフターマーケットにアプローチするにあたり、一連の前提を設けました。すなわち、車種のリスト、部品のリスト、そしてこれら二つのリストを機械的な互換性も含めて結びつけるマトリックスが存在すると仮定したのです。ヨーロッパにはこれらのデータセットを販売する専門企業が存在するため、この前提には一理あります。しかしながら、これらのリストが問題を捉える唯一の方法ではなく、他の、より良い方法が存在するかもしれません。
実際、10万種類の車種リストを改めて考えてみましょう。本当にヨーロッパにこれほど驚異的な多様な車が存在するでしょうか？パリ、ロンドン、ベルリンの街角では、実際には数十種類の車が市場の大部分を占めているように見えます。さらに、これらの車の技術的構成を詳細に見ると、状況は見かけほど複雑ではないことがわかります。たとえば、乗用車のブレーキシステムを見ると、ヨーロッパのほぼすべての乗用車は実質的に同じ半ダースほどのブレーキシステムを共有しているという、比較的少数のバリエーションしか存在しないのです。エンジン、ギアボックス、ブレーキシステム、そしてステアリングシステムの組み合わせが、実際に生産された機械的な組み合わせすべてを考慮すれば、10万種類もの車種が生まれるという爆発的な組み合わせとなるのです。
逸話的な観点から言えば、このような組み合わせの爆発は、整備士が毎回技術マニュアルを丸一日読み漁らなくても済む理由をうまく説明しています。整備士が遭遇する車両は、そのキャリアにおいて二度と現れないかもしれない独自の部品の組み合わせである可能性がありますが、実際は整備士は車内のすべてのサブシステムについて既に何らかの経験を持っています。たとえば、もし10万種類の異なるブレーキシステムが存在するとすれば、整備士がすべてに精通するには何世代もかかってしまいます。しかし、もしその数が10未満であれば、数週間で習得できるでしょう。
車両の平坦なリストは、車両内部の機械構造を全く無視しています。その結果、車内のわずかな機械的変異ごとに新たな車種をリストに追加する必要が生じます。さらに悪いことに、新たに導入された各車種について、該当する互換性のある部品の完全なリストも部品と車両の互換性マトリックスに追加されなければなりません。これは通常、前の車種に関連していた行とほぼ同一の、1,000行以上の余分な行を意味します。
情報の観点から見ると、部品と車両の互換性マトリックスは、機械的互換性を表現する非常に冗長な方法です。リストもマトリックスも、「このブレーキパッドは、別のブレーキシステムに属するためこの車両には適合しない」といった、重要な技術的洞察を伝えていません。実際、機械的互換性を表現するより良く、簡潔で扱いやすい方法が存在します。それがオントロジーです。オントロジーは、我々が持つ実体に関する知識を整理し構造化する方法であり、自動車アフターマーケットに限らず利用可能な、広範なリストに代わる優れた手段となります。
オントロジーは、本講義で取り上げたすべての機械的互換性に関する状況を再検討するために利用できます。しかし、オントロジー自体は本講義の範疇を超えており、今回は問題の枠組み付けに専念するため、潜在的な解決策については議論しません。ただし、ここではオントロジーに関して小さな例外を設け、対応する解決策がない状態で問題について考えることがいかに困難かを示すために触れています。
確かに、車種リストと部品リストを用いることは、当然のことのように思われがちですが、それが抽象化された単純なアプローチであるという認識は誤りです。何故なら、すべてが1億行に及ぶ巨大なマトリックスの視点を通して処理されなければならず、この大規模なデータセットがサプライチェーンソフトウェアにとってあらゆる面での複雑さを招いているからです。さらに悪いことに、この複雑さはほとんど偶発的なものであり、部品と車両の互換性そのものの本来の複雑さは、はるかに低いのです。対象となるオブジェクトの定義自体も、ある意味で問題の一部なのです。
サプライチェーンの教科書やサプライチェーンソフトウェアは、通常、安全在庫、バッファ、時系列予測、またはサービスレベルといった、一般に適用可能とされる解決策にすぐに飛びつきます。解決策の妥当性はめったに疑問視されず、疑問が呈される場合も、月次予測の代わりに週次予測を採用する、あるいは平均絶対割合誤差(MAPE)ではなく平均二乗誤差(MSE)を選ぶといった些細な技術的問題に留まります。これは、木を見て森を見失っている状態です。スペアパーツを扱う際、部品の真の消費者は車両そのものであり、車を所有する人々ではありません。機械的互換性は、既存の手法に後付けする解析的な洗練ではなく、その手法の出発点であり核心となるべきなのです。シュトゥットガルトの事例を通して、これが自明であることはほぼ理解できるはずです。
さらに、この一連の講義では、価格設定をサプライチェーンの一側面として捉えました。価格設定は常に需要を形成しますが、その相対的重要性は業界によって異なります。シュトゥットガルトの中古車部門では、在庫最適化がほぼ純粋に価格設定の問題となっており、中古車の場合、シュトゥットガルトは数量を選ぶのではなく、価格を選択するのです。
本日の講義では、自動車アフターマーケットで活動する架空の企業シュトゥットガルトにおけるサプライチェーンの課題を概観しました。次回の講義は1月11日水曜日に行われ、第5章である予測モデリングの章に再び取り組みます。今回はリードタイムについて取り上げます。実際、リードタイムには需要と同様に確率的予測が必要です。リードタイム予測を包括的な需要予測と組み合わせる方法を見ていくとともに、これから発生する品切れなどの将来の事象を予測モデリングのアプローチにどのように組み込むべきかも検討します。実際、この講義シリーズでは、モデルのリストではなく、他のサプライチェーン状況に対処するためのプログラム的パターンを見出すことを目指しています。
さて、次に質問に進みます。
Question: Electric vehicles have fewer parts and not so much compatibility across producers. Would inventory management one day become simpler than it is now?
非常に良い質問です。過去1世紀にわたり、車両はより信頼性が高くなり、走行距離あたりの修理回数が減る傾向にあります。つまり、より信頼性の高い車両、特に部品が少ない車両においては、一次市場に比べ自動車アフターマーケットの重要性が薄れるということです。しかし、ご指摘の通り、他にも働く要因があります。まず、電気自動車は多数の競合規格が存在する新たな分野となる可能性が高く、そのため大量の部品が導入されるでしょう。したがって、各車両の部品数が少なかったとしても、数十の自動車メーカーがそれぞれ独自の規格を確立しようとすれば、結果として追加の部品が膨大に発生する可能性があります。さらに、部品は非常に長寿命であるため、電気自動車とガソリン車の間には少なくとも2〜3十年の重なりが生じると考えられます。
最終的に、1世紀先を見据えれば状況はシンプルになるかもしれません。しかし、興味深いのは、シンプルで安価になったとき、車メーカーがさらに多様な車を構想する可能性がある点です。結局、部品が少なければ、より多様な種類の車両を顧客に提供できるからです。多様性が高いこと自体が付加価値となり得るのです。とはいえ、私は今後数十年後の自動車市場を予言する神託者ではありません。事態は両方向に進む可能性があり、たとえ将来的にシンプルな市場になるとしても私の生涯でそれを実感するとは極めて驚くべきことでしょう。しかし、市場はあまりにも巨大で、依然として多くの要素が残されるでしょう。ガソリン車は現在も製造されており、これからも何十年も走り続けるのです。結局、シンプルになる可能性はあるものの、私の生涯内に実現するとは限りません。
Question: You said that compatibility data has about three percent errors. Is there a way to find those errors automatically?
短い答えとしては「はい」、しかし非常に厄介な問題です。本質的には、これは教師なし機械学習の問題として知られています。つまり、互換性のデータセット（隣接行列）しか持たず、正しい例が存在する教師あり学習のような状況ではありません。しかしながら、実際には偽陽性および偽陰性を自動的に検出する教師なし機械学習アルゴリズムを工夫することが可能であり、これこそがLokadが実践している手法です。実際、クライアントとのベンチマークにおいて、この教師なしアルゴリズムが正しく動作していることを確認しました。ただし、このテーマは非常に複雑なため、このQ&Aセッションでは扱いきれず、別の講義で詳しく説明する予定です。
Question: Can you share how you come up with the persona example and all the details that you present?
はい、これらのペルソナは、Lokadが過去10年以上にわたってサービスを提供してきた、多くのクライアント、特に自動車アフターマーケットの企業の事例を融合したものです。本日提示したデータやポイントは極秘情報ではありませんが、オンラインで多くの情報を公開している上場企業からの情報を選び、Lokadで培った経験と合致させることで、信頼性の高いペルソナを作り上げました。これは本ペルソナだけでなく、これまでに示してきたすべてのペルソナに当てはまります。
手法は同じです。Lokadは特定の業界内の一連の企業にサービスを提供し、豊富な経験を積み、多くの課題に取り組み、様々な解決策を試してきました。その中には優れたものもあればそうでないものもありますが、すべての解決策にはそれぞれの意図が存在します。これらのペルソナを通じて、我々が直面した根本的な課題を提示し、その問題を完全に把握するまでにしばしば数年を要したことを示しています。また、先に述べた通り、Lokadのクライアントから信頼される極秘データは一切使用せず、提示する数字はオンライン上の情報源で裏付けられることを常に確認しました。これは一種の構築作業であり、私が作り上げるペルソナのスケールに合わせて数値を調整することもよくありました。
次回の講義は1月11日水曜日、同じ時間帯でパリ時間の午後3時に行われます。それでは、またお会いしましょう。
