00:00:08 サプライチェーン業界におけるデジタルツインの主張と利点について議論する。
00:01:50 実質を伴うバズワードとデジタルツインの違い。
00:03:00 デジタルツインの核心における革新の欠如。
00:05:07 誇大宣伝されたサプライチェーンシミュレーターとのデジタルツインの比較。
00:08:20 デジタルツインの想定される利点とLocadのアプローチ。
00:09:34 デジタルツインおよび予測の概念の紹介。
00:11:29 デジタルツインの正確性に対する懸念と、評価指標の欠如。
00:15:00 デジタルツインの改善と主要な懸念事項への対処。
00:16:05 セマンティックな適合性とサプライチェーンの簡略化された表現。
00:18:01 デジタルツインと従来のERPシステムとの統合および明確化の必要性について。
00:18:57 データの正確性と近似に基づくデジタルツインの限界について議論。
00:21:00 競合他社によるデジタルツインに関するマーケティングコミュニケーションへの批判。
00:22:48 実際のデジタルツインとは何か、そのモンテカルロシミュレーターとの関連性の説明。
00:24:53 直感的なダッシュボードの主張の分析と、デジタルツインシミュレーションにおける正確性の重要性。
00:27:14 サプライチェーンアプリケーションにおけるシミュレーターの非直感的な性質と正確性の重要性の理解。
00:28:33 サプライチェーンシミュレーターという概念とその正確性について議論。
00:29:32 エージェントベースシミュレーションとその高度なカスタマイズ性。
00:30:31 シミュレーションパラメータを手動で調整する実用性と価値。
00:33:12 複数の指標を用いた意思決定の比較と、その提示する課題についての議論。
00:35:34 デジタルツインを用いて最適な意思決定を特定する課題への対処。
00:37:35 サプライチェーンシミュレーションにおける低解像度のモンテカルロプロセス。
00:38:07 デジタルツインを統合の焦点とし、リアルタイムおよび同期の要素を追加する。
00:39:07 サプライチェーン全体のシステムワイドなアプローチの重要性とその価値。
00:39:47 デジタルツインに対する批評：欠如している要素と低コストの機能に偏重している点。
00:40:58 結論と締めの言葉。
要約
インタビューにおいて、Lokadの創始者Joannes Vermorelは、サプライチェーン業界におけるデジタルツインについて語っています。Vermorelは、デジタルツインの限界を強調し、それを革新の少ない流行語と見なしています。彼はこれを需要予測と比較し、わずかな改善しかもたらさないと示唆します。さらに、Vermorelはデジタルツインシミュレーションにおける正確性の重要性と、既存システムとの統合の難しさを強調しています。彼は、デジタルツインが供給チェーン管理の全体的な、コンピュータ支援のアプローチの一部としての潜在的な価値を認めるものの、単独では大幅な改善をもたらすには不十分であり、完全なソリューションと見なすべきではないと主張しています。
詳細な要約
本インタビューで、Nicole ZintはLokadの創始者Joannes Vermorelとサプライチェーン業界におけるデジタルツインについて語り合います。デジタルツインは一般的に、様々なシナリオを用いた意思決定のシミュレーションを可能にするサプライチェーンの仮想表現と説明されます。しかし、Vermorelはデジタルツイン支持者による主張に対して懐疑的であり、その限界を強調します。
Vermorelは、「デジタルツイン」という言葉がサプライチェーン分野では流行語となっており、同じ問題に直面する、もしくは似た解決策を模索する専門家たちが集う合言葉として機能していると説明します。彼は、実質的なバズワードとしてのディープラーニングと比較して、デジタルツインは深みや革新性に欠けると論じています。
Vermorelは、デジタルツインの核心において顕著な革新が見られないと断言します。彼はこれを、数ヶ月前に検討した実現性のなさを批判した需要予測と比較しますが、デジタルツインの方がわずかに価値があるかもしれないと認めています。しかし、デジタルツインにおける革新は根本的なものではなく、あくまで漸進的なものであると考えています。
会話では、ほとんどのベンダーがデジタルツインの性質や能力を明確に定義できず、そのあいまいさに触れています。Vermorelは、デジタルツインが本質的にはサプライチェーンの仮想表現であり、マーケティングの作り話や未来的なイメージを利用して推進されていると説明します。彼はこのアプローチを、FacebookがMetaにブランド変更したことに例えています。
従来のサプライチェーン管理における予測は、ポイント毎の時系列予測に依存しているため、通常は限定的です。デジタルツインはより多用途な予測機能を持つ可能性がありますが、Vermorelはその正確性に疑問を呈し、仮想表現に意味を持たせるためには正確性の測定が重要であると強調しています.
デジタルツインを改善するために、Vermorelは正確性の問題に対処し、仮想表現と実際のサプライチェーンとの間でセマンティックな適合性を確保することを推奨します。彼は、先進的なシミュレーションであっても実際のサプライチェーンと比べれば非常に簡略化されていると認めています。また、ERPsや倉庫管理システム、CRMなど、デジタルツインのために科学的に正確なデータを収集するようには設計されていない既存のエンタープライズシステムとの統合の難しさも指摘します。
Vermorelは、デジタルツインに関するコミュニケーションやその実用性に疑念を呈しています。彼は、ERPシステムを通じて収集された過去のデータは、しばしばサプライチェーンの現実を歪めたものとなると述べています。さらに、デジタルツインの運用や、そこから得られる洞察、KPIが、それを解釈するために人を雇うコストに見合うかどうかという点にも疑問を投げかけています.
Vermorelは、デジタルツインをサプライチェーン向けの誇大評価されたモンテカルロシミュレーターと表現し、しばしばエージェントベースのモデリングを使用していると述べています。しかし、これらのシミュレーターの正確性や、出力にどれだけの信頼を置くべきかという点に疑問を呈します。彼は、シミュレーターが視覚的に魅力あるダッシュボードを生成できると認める一方で、提示されたデータの正確性と信頼性を判断する難しさを強調します。また、シミュレーターは設計上、複雑なブラックボックスであり、非線形現象を捉えることができるものの、パラメータ変更時に予期せぬ反応を生む可能性があると指摘します.
この会話は、サプライチェーン管理におけるデジタルツインの実用性、価値、および限界に焦点を当てています.
Vermorelによると、デジタルツインは、廉価で強力な処理能力によって可能となった、10年以上前のシミュレーション概念、特にモンテカルロプロセスの再パッケージ化です。これらのシミュレーションは、サプライチェーン全体を対象とすることが可能となり、業界内で大きな注目を集めています。しかし、Vermorelは、デジタルツインは全体的なサプライチェーンソリューションの一つのアルゴリズム的要素に過ぎず、それ自体が完全な解決策ではないと強調します.
インタビューでは、さまざまな変数が絡む中での異なるサプライチェーン管理アプローチの比較という課題に深く切り込んでいます。Vermorelは、デジタルツインが各サービスレベル（SKUごと）、供給業者向けの在庫コストや顧客向けのサービス品質など、さまざまな指標の測定を可能にすると述べています。デジタルツインの真の利点は、データの不完全さという制約があるものの、サプライチェーン全体をエンドツーエンドでシミュレーションできる点にあります.
デジタルツインを、モンテカルロプロセスを用いて古い概念を再パッケージ化する一連のベンダーと位置付け、Vermorelはこれらがサプライチェーン管理のシステムワイドなアプローチにおいて魅力的であり、サイロを橋渡しする価値があると認めつつも、デジタルツインはより大きな解決策の一要素にすぎないと主張します.
Vermorelのデジタルツインに対する主な批判は、デジタルツインが何であるかではなく、何でないかにあるといえます。彼は、デジタルツインの概念には多くの要素が欠けていると指摘し、モンテカルロシミュレーションが有用であるとしても、サプライチェーン管理を真に改善するには不十分であると示唆します。Vermorelは、デジタルツインが、サプライチェーン管理におけるより全体的な、コンピュータ支援のアプローチを促す呼びかけとしては価値があるが、唯一の手段とは見なすべきではないと述べています.
Joannes Vermorelは、サプライチェーン最適化におけるデジタルツインの洞察を共有し、より包括的なサプライチェーン管理アプローチの必要性を強調します。彼は、デジタルツインの潜在的価値を認めつつも、それを完全なソリューションとして捉えることに警鐘を鳴らしています。この会話は、デジタルツインの限界と可能性を理解する重要性、そしてサプライチェーン最適化におけるより広い視野の必要性を際立たせています.
創業者はサプライチェーン管理におけるデジタルツインに関して自身の見解を述べました。Vermorelは、デジタルツインが提供するものではなく、欠如している要素に対して批判的です。彼は、モンテカルロシミュレーションが有用であるものの、サプライチェーン管理における大幅な改善には至らないと考えています。彼は、デジタルツインがサプライチェーン管理のより全体的なアプローチを促進する上で有益である可能性はあるものの、唯一の解決策とみなすべきではないと示唆しています.
Vermorelは、さまざまなツールや手法を統合する、より包括的なサプライチェーン管理アプローチの必要性を強調しています。デジタルツインにはこのアプローチに付加価値をもたらす潜在力があるものの、改善を達成するための唯一の手段として依存すべきではありません。代わりに、サプライチェーン管理の専門家は、データ分析、シミュレーション、最適化、および機械学習など、さまざまな要因を考慮して、組織が直面する主要な課題に対処すべきだと提案しています.
全体として、Vermorelの見解は、デジタルツインがサプライチェーン管理において一定の役割を果たすものの、万能の解決策ではないことを示唆しています。彼は、望まれる成果を達成するためには、さまざまなツールや手法を組み合わせた、よりニュアンスに富んだアプローチを提唱しています。Vermorelが強調するサプライチェーン管理の全体的なコンピュータ支援アプローチの必要性は、業務改善と競争優位性の向上を目指す専門家たちに響くことでしょう.
議事録全文
Nicole Zint: では、Joannes、遠くから見た場合、ユーザーにとってデジタルツインは一体どのようなものなのでしょうか？
Joannes Vermorel: 僕の考えでは、デジタルツインは実態よりも形式に偏った流行語の一つだと思います。技術や科学のコミュニティは、同じ課題に直面している、あるいは似た解決策を求める人々が集まるための合言葉として流行語を必要とするのです。例えば、実体としてのバズワードであるディープラーニングは、科学的および技術的な取り組みの全体を含んでいます。しかし、デジタルツインに関しては、この流行語と何らかの仕組みが存在するのは感じられるものの、その裏にあるものを掘り下げると非常に表面的であるという印象を受けます。大規模なコンピュータサイエンスの革命も、数学の革命も、機械学習の革命もなく、これらのデジタルツインの背後にある本当に革新的な要素を特定するのは極めて困難です.
Nicole Zint: では、つまりデジタルツインの核心には本格的な革新が存在しないということですか？
Joannes Vermorel: 見たことがありません。むしろ、数ヶ月前に検討した純粋な実現性のない需要予測よりは、やや優れているかもしれません。しかし、たとえデジタルツインに進展があったとしても、その革新は非常に漸進的なものになるでしょう。デジタルツインを販売するベンダーは、それをサプライチェーンシミュレーターとして表現しています。果たして、それは本来シミュレーターといえるのでしょうか？
Nicole Zint: デジタルツインを販売するほとんどのベンダーは、その実態について非常に曖昧な説明しかしません。彼らは、それをあなたのサプライチェーンの仮想的な表現、すなわちあなたのサプライチェーンを表現するものだと言います。では、そもそもその仮想サプライチェーンとは何でしょうか？
Nicole Zint: それは仮想であり、つまり実際のサプライチェーンではないということです。本質的には、あなたのサプライチェーンの表現に過ぎません。これまでのところ、その定義は非常に曖昧なままです。サプライチェーンの作戦計画が紙上で描かれたものであっても、仮想的なサプライチェーンの表現と見なされることがあります。通常は、コンピュータ支援によるサプライチェーンの表現と結びつけられ、「仮想」という言葉には、かっこよく前向きなニュアンスが付随しています.
Joannes Vermorel: また、仮想世界やバーチャルリアリティのようなものに依拠している印象もあり、まるでFacebookがMetaにリブランディングしたかのような雰囲気を感じさせます。これもまた、私が感じる同様の雰囲気です。興味深いのは、実際に技術的に何であるかを突き詰めようとすると、せいぜい私が評価できるのは、ほとんどの競合他社がその実態について非常に限られた技術的詳細しか提供していないため、結局、誇大評価されたサプライチェーンシミュレーターにしか見えないということです。反論してもらいたいのですが、これらのサプライチェーンツインが豪華なシミュレーター以外のものであると示す要素は、私には見受けられません.
Nicole Zint: では、FacebookがMetaに改名したのと同様の雰囲気というのは、具体的にどういう意味でしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 私は単に、製品を推進する際のマーケティングスタイル、つまり製品をパッケージ化するためのコミュニケーション手法について言及していただけです。それだけの話です。製品を未来的に演出したいと思うたびに、各年代で異なるスタイルが見られるものです。同じ比喩やテーマばかり押し出されるわけではありません。例えば、1950年代では、すべてがヒューマノイド・ロボットに関するものでした。未来がどのようなものかを考えさせる未来的な広告がたくさんあり、実際に金属板に覆われてロボットのふりをしている人々がいたのです（今日では非常に時代遅れと見なされるものですが）。
そして人工知能に関しては、脳を模倣するかのように認知技術と対話しようとする人々が多数見受けられます。AIに関連するイメージの一部として、まるで機械に心が宿っているかのような、脳や認知の側面が強調されるのです。デジタルツインはまた別の要素を利用しています。彼らは、仮想現実、メタバース、そして『マトリックス』のような未来像のアイデアを採用しているのです。改めて申し上げますが、これは科学的なものだとは言いません。ただのマーケティングの策略のようなものです。そうしたアプローチなのです。ちなみに、純粋な科学であっても、あらゆる科学的試みにはそれ自体を売り込むための手法が必ず伴うのです。
ニコル・ジント: それ自体は悪いことではなく、ある種のテーマやイメージが伴うのは問題ありません。しかし、エンタープライズソフトウェアの世界では、その点をはっきりさせることが重要だと考えています。
ジョアネス・ヴェルモレル: なぜそれが重要なのでしょうか？ 何よりもまず、人々はあなたに物を売ろうとしているからです。我々がそれを人間の精神の美しさのために行っているわけではありません。何よりもまず、サプライチェーンを改善するための営利目的の取り組みなのです。
ニコル・ジント: ちょっと整理しましょう。では、ロカドの競合とみなされる多くの他のベンダーのコミュニケーションによれば、デジタルツインにはどのような利点があるとされているのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: ロカドはデジタルツインを販売しているわけではありません。私たちはデジタルツインの期待される利点の範囲に入る多数のことを行っていると考えています。しかし、それは一つの選択であり、自らをデジタルツインとしてマーケティングはしていません。ですから、話半分に聞いていただきたいのです。ここで私が述べようとしているのは、競合他社が本質的にこのカテゴリーで売り出そうとしているものを、あまり不公平にならないように説明しようとしているに過ぎません。
ニコル・ジント: ロカドとデジタルツインについてですが、私たちがロカドで行っている確率予測では、取り得るあらゆる意思決定の期待される結果を比較するために検討しています。すなわち、デジタルツインの主張とは、あらゆる「もしも」のシナリオにおける意思決定を投影し、その影響を把握できるということです。これは、デジタルツインがいくらかゲーム化されているという点を除けば、似たような発想ではないでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: デジタルツインにおいて提示されるのは、はるかに高い表現力を持ち、無数の可能な未来やその変動を示せるという、いわゆる卓越した能力だと思います。意図としては問題ないのですが、私が非常に疑問に思うのは、いかなる種類の仮想サプライチェーンの予測を始めると、結局のところ正確性の問題が必ず生じるという点です。結局、あなたが行っていることは予測なのですから。
そして、予測技術の正確性に多大な苦労を抱えるベンダーたちが、突然デジタルツインによってその問題を解消できたかのように見せる—少なくともマーケティング資料上では—ということを、どうしても考えずにはいられません。デジタルツインに関する議論で、誰も「未来のあらゆる可能性を見せることができる」というアイデアに熱狂しているのを見たことがありません。つまり、結局あなたは予測を行っているにもかかわらず、人々は「いやいや、それは単なる予測ではなく、はるかに多用途なものだ」と主張するのです。
確かに、もし非常に多面的な予測で、膨大な可能な未来を示すものであれば、技術的にはそれは科学界や統計コミュニティで「確率的予測」と呼ばれるものです。つまり、多くの起こりうる未来、さらには政策などの上位概念、例えば価格設定ポリシーや厳罰化政策なども盛り込む、政策主導の予測と言えるのです。
ニコル・ジント: 正確性の問題がありますが、デジタルツインを推し進める多くのベンダーは、その膨大な正確性の問題に気づいていないように思えます。あなたの意見では、デジタルツインは本質的には予測であり、ただパッケージングが異なるだけなのでしょうか？ その結果、正確性に関する懸念は払拭されるのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 問題は、サプライチェーンの業界では「予測」という言葉が通常、非常に狭い種類の予測、すなわち一点における時系列予測に限定して使われることにあります。実際、予測には幅広い種類が存在します。もし予測を一点の時系列予測という枠組みで定義するなら、デジタルツインは予測とは言えません。それ以上のものです。
ニコル・ジント: 同意します。つまり、デジタルツインは単なる時系列予測だけではないということですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: はっきり言い換えますと、もし予測を一点の時系列予測という視点で定義するならば、デジタルツインは予測ではありません。しかし、未来についての明確で定量的な記述という広い意味で予測と捉えるならば、少なくとも競合他社が提示する方法では、デジタルツインはこのカテゴリーに十分に含まれるのです。私の第一の懸念は、どのような予測であっても正確性の問題が付きまとうということです。もしこの問題を問い、正確性を評価するためのツールを開発しなければ、自分たちのやっていることが本当に有用かどうか判断できません。現代のコンピュータを用いれば大量の数値を扱うことは容易ですが、たとえ膨大な処理能力や数値計算の技術、数学的な式を駆使しても、それらを組み合わせた結果が科学的であるとか合理的であるとは限らないのです。得られるのは、実際のサプライチェーンと高品質な関係を持たない、ただの仮想現実に対する幻想に過ぎなくなる危険性があります。いかなる種類の予測であっても、その正確性を計測しなければ、あなたのやっていることが本当に理にかなっているのか全く分からないのです。
ニコル・ジント: では、既存のデジタルツインをどのように改善するのでしょうか？
ニコル・ジント: つまり、これがこれらのシステム間で最初に浮かび上がる懸念事項です。私たちのコンピューターの処理を見れば、何らかの指標すら存在していないように思えます。測定がなければ、彼らが実際に何を最適化しているのか、正確には分からないのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: それが唯一の懸念ではありません。これは単なる第一の懸念にすぎません。我々が単なる空虚な流行語に終始しないためには、まず核心となる懸念事項に対処する必要があると私は考えています。最初の核心的懸念は、デジタルツインを販売するサプライチェーンベンダーが全く対処していない、正確性の問題です。しかし、それだけではありません。さらに重大な別の懸念、すなわち、あなたが行っているデジタルな対となる表象と現実との意味論的な整合性の問題も存在します。
ご覧の通り、これらのデジタルツインは、実世界とほとんど区別がつかない別の宇宙を再現する『マトリックス』のようなものではありません。そうした再現は、依然として完全なサイエンスフィクションの域に留まるのです。私たちは、マトリックスのようなものが実現できるのは、何十年、いや何世紀も先の話であり、実際にサプライチェーンのデジタル対応物を持つにしても、基本的には非常に単純化されたサプライチェーンの見解に過ぎないのです。
ロカドにおいても、サプライチェーンに関する最先端の手法を追求しているとはいえ、我々が最先端だと考える表現の洗練度や粒度、すなわちサプライチェーンのデジタル対応物であっても、実際には信じられないほど単純化されたサプライチェーンのビジョンに過ぎないという謙虚さが必要です。
さらに、この仮想表象、つまりデジタル表象に供給するデータは、空から降ってくるものではありません。使用するデータは、エンタープライズシステム、業務システム、ERPシステム、倉庫管理システム、CRM、EDIの抽出データ、そしてその他多数のソースから得られるものです。要点は、これらのシステムはすべてサプライチェーンを運用するために設計されており、サプライチェーンに関する科学的に正確なデータを収集するためのものではないということです。
ニコル・ジント: では、デジタルツインは従来のERPシステムとどのように融合するのでしょうか？
ジョアネス・ヴェルモレル: まず初めに、まだ実際のデジタルサプライチェーン、つまりサプライチェーンのためのデジタルツインそのものについて議論に入っていないのです。ご覧の通り、ベンダーはこの質問を避けようとします。クライアントに、得られる利益などに直接飛びついてほしいのです。しかし、私としては、目の前にあるものが本当に信頼できるものかどうかを判断するために、まずすべての懸念事項を洗い出す必要があると主張します。
さらに、もう一つ、我々が達成できる表現力に関する第三の懸念もあります。現実と真正に一致しないデータに基づいて未来について述べるという問題です。
ニコル・ジント: あなたのサプライチェーンには、そのようなものは存在しません。ご存知の通り、あなたが持っているのは、ERPを通して見える過去のデータです。これを現実と混同してはいけません。あくまで非常に、非常に歪んだ見方に過ぎません。確かにそれを元に業務を進める必要はありますが、誤解してはならないのは、大きな近似が行われており、その近似がサプライチェーンを改善するという目的に対して非常に有害になり得るということです。そして、おそらく第三の懸念として、あなたのサプライチェーンのそのようなデジタル表象上で、いかにして実際に業務を遂行するかという問題もあります。デジタルな対応物が存在するからといって、自動的にサプライチェーンにとって良い結果が得られるわけではありません。特に、人々がKPIや重要な洞察が得られると説いたとしても、結局はそれを確認するために従業員に支払わなければならないのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: ご覧のとおり、ソフトウェアがKPIや洞察を提供すると言われても、本質的には企業にとって費用の一部に過ぎません。どれほどそれらが興味深くとも、結局のところ、企業はそれを確認するために人件費を支払わなければならないのです。そして、現状では投資収益を生み出しているとは言えません。ちなみに、これは以前のエピソードで、サプライチェーンの官僚的側面について議論した際にも触れた点です。サプライチェーンにおいては、官僚的な処理があらゆるところで行われがちなのです。これは、非常に専門的な人々が高度な技術的業務に従事するという問題でもあります。
ニコル・ジント: では、あなたはデジタルツインに対して非常に批判的なのですか？
ジョアネス・ヴェルモレル: 私はデジタルツインそのものを批判しているのではありません。改めて明確に言うと、いかなる概念を提示する場合でも、その概念に伴う全ての課題に具体的に言及する必要があると考えています。私の批判は、競合他社が提示するデジタルツインに関連するコミュニケーション、つまりその伝え方に対するものです。これまでの批判は、デジタルツインそのものに対するものではなく、むしろそのコミュニケーション上の要素に焦点を当てています。そして、私にとって顕著なのは、まるで部屋の中に象がいるのに、それが一頭ではなくせめて三頭も見過ごされているかのようであり、それが解決すべき現実、つまり実際に解決されるべき問題に全く注意が払われていないのではないかという点です。
ニコル・ジント: それは分かりましたが、さて、今度はデジタルツインそのものに戻りましょう。
ジョアネス・ヴェルモレル: はい。私が見た主張の一つに、ベンダーが自社のデジタルツインは直感的なダッシュボードを持ち、様々な「もしも」シナリオの影響を即座に確認できると述べているものがあります。これについて、あなたはどう考えますか？ 最初に挙げる批判点は何でしょうか？ また、あなたの意見では、デジタルツインからどのような利点が得られるのでしょうか？
ニコル・ジント: まず第一に、デジタルツインを販売しているベンダーが実際に実装しているものとは、一体何なのでしょうか？
ニコル・ジント: 技術的に見ると、それは何なのか？ という問いになります。そしてそこには価値判断が介在しており、私としては、それはいわば華々しいシミュレーター、より正確にはモンテカルロシミュレーターに過ぎないと言えるのです。
ジョアネス・ヴェルモレル: 多くの競合他社が提示する技術情報はごく僅かですが、いくつかのスクリーンショットや断片的な技術情報は存在しています。これを根拠に私の主張は成り立っているのです。要するに、人々がデジタルツインを持っていると言うとき、それはエンタープライズ向けのソフトウェアの一部であり、何らかのモデリング機能を提供しているものです。それは非常にモンテカルロ的な発想に基づいており、ある程度のノイズを伴いながら、サプライチェーンの未来の状態を表現するものを生成します。通常、エージェント・ベースのモデリングにヒントを得た要素も含み、サプライチェーンネットワークを、事前に設定された、あるいは限定的に学習された行動を持つエージェントの集合として表現しようとします。そして、シミュレーターを動かして、あたかも特定の場所やパターンにプローブを配置するかのように指標を収集するのです。つまり、技術的な観点から見ると、デジタルツインはサプライチェーンのユースケースに特化した一種のシミュレーター、すなわちモンテカルロシミュレーターなのです。
ニコル・ジント: 例えば、ダッシュボードを持っているという主張に関してはどうでしょうか？
Joannes Vermorel: どんなシミュレーターでも、シミュレーターの成果を測定するためにあちこちにプローブを配置でき、何千という数字を簡単に収集することができます。もし何千という数字があるなら、それらをダッシュボードのような視覚的に魅力的な形にまとめることも非常に容易です。主な問題は、その数字にどれだけ信頼と確信を持てるかという点であり、それが精度の問題に戻るのです。派手なダッシュボードを持つことは、確かに競合他社ができると信じていますが、現実的に言えば、Excelで非常に魅力的なレポートを作成することは可能であり、その方法は30年以上前から実現されています。したがって、この種の利益においては、せいぜい漸進的な改良にすぎません。
Nicole Zint: では、あなたの考える利益とは何でしょうか？あなたが述べた直感的であるというもう一つの特性に挑戦してみましょう。
Joannes Vermorel: それは興味深いですね。なぜなら、私のシミュレーターに対する経験は全くそうではなかったからです。シミュレーターは設計上複雑なブラックボックスであり、簡単に説明できる数値的レシピではありません。ちなみに、Lokadはモンテカルロ法、シミュレーター、ジェネレーターをかなり広範に利用しており、それは非常に
Nicole Zint: Lokadは確率的予測に非常に親和性があります。しかし、たとえLokadがこれらの手法を使用していたとしても、結果に関しては特に直感的であるとは言えません。これはほぼ設計上の結果です。シミュレーターで捉えたいのは、他の手法では捕捉できない非線形性全般です。しかし、サプライチェーン内の高度に非線形な現象に対処すると、何が起こっているのか把握するのが非常に難しく、ブラックボックス的になってしまいます。つまり、たった少しのパラメータ調整で、ネットワークの反対側に巨大な反応が生じ、それが予期せぬものになるということです。
Joannes Vermorel: シミュレーターの精度が高ければ問題ありません。つまり、小さな操作がサプライチェーンに及ぼす意図しない結果をより把握し、コントロールするためのツールを提供してくれるのです。しかし、すべてはシミュレーターの精度に依存します。決して直感的なものではなく、せいぜいブラックボックス的なものとなるでしょう。そして、世界のサプライチェーンをシミュレーションするときに動いているのは、非常に複雑な数値モデルであって、直感的なものと呼べるカテゴリには入らないのです。
Nicole Zint: つまり、シミュレーターは本質的には、その精度が問題視される予測ツールの幕の内側にある予測ということになります。一つの画面でサプライチェーン全体を確認し、さまざまなパラメータを切り替えて結果を見ることができるという考えです。理論上は未来を見通す魔法の球のようで素晴らしい響きですが、精度に疑問がなければ、それが本質的にその通りになってしまうのです。
Joannes Vermorel: そうです。そして、他にも多くの疑問が生じます。シミュレーターがあれば、シミュレーションの基本構成要素であるエージェントが存在します。サプライチェーン全体のシミュレーションを行うということは、例えば在庫補充の挙動や消費行動などを紐づけるために、すべてのSKUをシミュレーションすることを意味します。つまり、それぞれ独自の挙動を持つ多数の小さなエージェントが存在し、シミュレーターにシミュレーションを実行させることで、サプライチェーンの潜在的な将来の状態を示してくれるのです。この操作は何度も行うことができます。
実際、エージェントベースのシミュレーションは、その設計上、高い比較可能性を持つようになっています。すべてのエージェントに手を加えて変更することができ、パラメータを微調整するだけで多数のメトリクスの壁を得ることができるのです。
Nicole Zint: シミュレーターを実行するということは、現実的な試みなのかという疑問を生み出します。大規模なサプライチェーンの場合、数千ものSKUが存在します。すなわち、エージェントを制御するパラメータ―すなわち各SKUのモデル化を一つひとつ手作業で微調整するために人件費をかける意味が本当にあるのでしょうか？確かにそれは可能ですが、本当に意味があるのでしょうか？価値はあるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それもまた大きな懸念の一部です。確かに可能ですが、それは設計上得られる能力の一側面に過ぎません。しかし、果たしてそれを行うべきかどうかという疑問も生じます。その操作によって数字は得られるものの、たった一つのシナリオ、たとえば「この製品をこれだけ注文したらどうなるか」というように、何かを微調整して結果を見たとして、どうやってその微調整が他よりも優れているかを判断するのでしょうか。
Nicole Zint: それはまるで時系列のように聞こえます。まず、モンテカルロシミュレーターを実行すれば通常、一つのシナリオだけが得られるのではなく、複数のシナリオの平均的な結果が集約されるのです。でも、彼らは異なるもしもシナリオの結果を直感的に確認する方法だと主張しています。つまり、これだけ注文すれば未来の状態が一瞬で見えるはずであり、異なる複数の結果ではなく、一つの結果だけが得られるということです。
Joannes Vermorel: そうです。基本的にシミュレーターで行うことは結果を平均化することです。つまり、これは時系列予測、少なくとも一点の出力となります。違いは、一般的な時系列予測が時間ごとに詳細な情報のベクトルを持っていることを前提としているのに対し、ここでは一点、すなわち平均的な推定値を与えるという点です。ここで得られるのは、あなたの調整が引き起こす結果の一点推定値です。この点では問題ありませんが、もしユーザーが数百万ものパラメータを手作業で調整しなければならない場合、非常に非現実的で注意を散漫にさせ、時間もかかり、より良い判断を見出すための利益がそのコストを相殺できなくなるでしょう。
Nicole Zint: それは一つの問題の類型です。そしてもう一つの問題は、シミュレーターから得られるのが、実際に数千もの数字からなるメトリクスの壁だということです。つまり、何千ものメトリクスを伴う決定Aと、また別の何千ものメトリクスを伴う決定Bを、どのようにして比較するのでしょうか。あるものは良く、あるものは劣り、あるものは劇的に悪い、またあるものは劇的に良いという状況です。なんだか…
Nicole Zint: いわばRFPプロセスのように、非常に多くの異なる変数が存在します。すべての変数が異なる場合、どのようにして比較するのでしょうか？
Joannes Vermorel: そうです、それが本当の意味での比較の問題を生み出します。シミュレーターがあれば、あらゆるものを測定できるため、結果としてメトリクスの塀が生じるのです。例えば、各SKUごとのサービスレベルを測定することができます。つまり、何千回もの実行結果を平均したシミュレーターの出力は、各SKUのサービスレベル、各顧客へのサービス品質、そして各サプライヤーの在庫コストとなります。デジタルツインのシステムレベルアプローチの真の利点は、単一のSKUではなく、サプライヤーのデータが届く範囲や、自社で制御可能なサプライチェーンの下流まで、エンドツーエンドで全体をシミュレーションできる点にあります。
Nicole Zint: しかし、どの決定が最善かという疑問は依然として残りますね。
Joannes Vermorel: そうです。そして、これはいわば部屋の中のもう一頭の象とも言える問題です。これらの能力が備わった時点で、次に何をすべきかという疑問が生じます。私の見解では、デジタルツインに関する問いは答えのない問題に思えます。企業向けサプライチェーンベンダーや一般の企業ベンダーは、心理的なトリックを用います。すなわち、人々がインタラクティブに操作できるソフトウェアを見ると親しみを感じ、やがてそのソフトウェアが好きになってしまうのです。たとえその操作がゲーム要素を含んでいたとしても、問題はそのゲーム要素によって人々が製品を好きになるかもしれませんが、それが企業にとって有益であることを証明するものではないという点です。例えば、会社の方針として従業員が毎日2時間カードゲームをすべきだと言ったとしたら、多くの人がその活動を楽しみ「大好きだ」と言うかもしれませんが、それが会社に付加価値を生むわけではありません。
Nicole Zint: では、結論として、デジタルツインとはそもそも何かに立ち返って、その定義を教えていただけますか？
Joannes Vermorel: 私の見解では、デジタルツインとはシミュレーターのための数十年前の概念を、いくつかのベンダーが再パッケージ化したものに過ぎません。変わったのは、現在では処理能力が十分に安価になっており、サプライチェーン全体にわたる低解像度のモンテカルロプロセスをそれほど困難なく実行できるようになったという点です。
Nicole Zint: 本質的には、多くのCPUを搭載した大型マシンを使用します。モンテカルロ法は非常に並列処理しやすい、いや、並列化が容易な問題です。そのため、多くのベンダーが実装コストの低いサプライチェーン全体のシステムシミュレーション製品を作る能力を手に入れているのです。彼らはそれができるため、製品として販売できるのです。そして、根本的な革新がないため、もし「50年代に発見されたものに基づくモンテカルロアプローチを採用する」と言えば、人々は「本当ですか？そうなのか？」と言うのです。
Joannes Vermorel: つまり、彼らはそうすることで、製品をさらに魅力的にするためにリアルタイムや同期といった追加の要素を付け加えます。まあ、それは良いことですが、設計上、シミュレーターが非常に表面的なものでない限り、リアルタイムの結果を得ることは決してありません。だから、その点には疑問が残ります。それにもかかわらず、この製品に一定の支持がある理由は、サプライチェーン全体に及ぶシステムレベルのアプローチという、非常に真剣に検討すべき重要な要素が存在するからだと考えています。つまり、サイロを橋渡ししてシステム全体のアプローチを取るという考えは、私にとって非常に魅力的で大きな価値があると感じます。
シミュレーター、つまりモンテカルロシミュレーターを持つことは一要素に過ぎません。しかし、私が言いたいのは、デジタルツインそのものを批判しているのではないということです。シミュレーターは確かな手法であり、確立された確率的予測の方法として機能しています。とはいえ、私が感じるのは、実装が低コストな能力にばかり注力し、それを販売しようとしている一方で、本当に必要な、しかし実装が極めて困難で高価な能力群が全く欠落しているという現状です。しかし、それこそがモンテカルロシミュレーションをサプライチェーンにとって本当に有用なものにする要素なのです。つまり、デジタルサプライチェーンは、サプライチェーン全体に対するより包括的な、いわばコンピュータ視点のアプローチを呼びかけるスローガンとしては優れているものの、モンテカルロ的手法を単なるアルゴリズムの一要素と考えるのであれば、それだけでサプライチェーンを改善できるという考え方は非常に誤っていると思います。
Nicole Zint: では、ジョアンネス。本日はデジタルツインに関する洞察を共有していただき、本当にありがとうございました。ご視聴ありがとうございました。また来週お会いしましょう。
