00:00:00 トレックバイシクルのサプライチェーンディレクター、ダン・シャーネックの紹介
00:00:29 Trek Bicycleの使命と差別化
00:01:50 Trekのカスタムバイク事業と構成可能性
00:03:33 Trekバイクの物流の複雑性と部品
00:04:51 TrekとLokadの協力および組み合わせ的複雑性
00:06:56 コスト効率のための大量生産へのシフト
00:08:10 Eコマース、サプライチェーン、および産業におけるカスタマイゼーション
00:10:41 信頼性のある納期と在庫レベルの課題
00:12:29 ERPの限界と構成可能製品の予測
00:15:20 バイク生産におけるボトルネック問題と技術的陳腐化
00:18:34 確率的予測とボトルネックリスクの紹介
00:20:26 従来のERPからLokadへの移行
00:21:59 確率的予測と意思決定に関する日々の取り組み
00:23:44 さまざまなタスクへの確率的予測の適用
00:26:03 コスト要因、サプライヤー管理、在庫の再調整
00:29:10 確率的予測の増分アプローチと再計算
00:30:52 AIの役割と確率的予測の長期的パフォーマンス
00:32:40 将来的な不正確さとコンフィギュレーター変更の影響
00:34:25 不確実性、進化、および既存の複雑性への対処
00:35:34 Trekのスポーツイベントのフォローと価値創造
00:38:06 Lokadの役割の単純化と構成可能性に対するアドバイス
00:39:07 複雑性の管理と反応型サプライチェーンの重要性
要約
Conor Dohertyが司会を務める対話の中で、LokadのJoannes VermorelとTrek BicycleのサプライチェーンディレクターであるDan Scharneckは、カスタマイズ可能製品における供給チェーン管理の複雑さについて議論しました。Vermorelは、供給チェーンの組み合わせ的複雑性を強調し、企業がそれを顧客体験の差別化要因として利用していると述べました。Scharneckも同意し、カスタム製品を迅速かつ確実に提供することの重要性を強調しました。彼は従来のERPシステムによる在庫管理の課題を認め、TrekがLokadのより柔軟なソリューションを採用するに至ったと述べました。Vermorelは、Lokadが確率的予測を活用してボトルネックのリスクを評価し、サプライチェーンの遅延に対してより強力な視点を提供していると説明しました。双方とも、供給チェーンの複雑性の管理と構成可能性が顧客に提供する価値の重要性について合意しました。
拡張要約
最近のConor Doherty主催の討論において、Lokadの創業者であるJoannes VermorelとTrek BicycleのサプライチェーンディレクターであるDan Scharneckは、特にカスタマイズ可能製品の文脈における供給チェーン管理の複雑性について掘り下げました。卓越した顧客体験の提供を誇るTrekは、カスタムバイク事業「Project One」を展開しており、顧客は多彩な選択肢の中から高級バイクを自分好みにパーソナライズできます。しかし、その過程で多数の部品と構成が関与するため、供給チェーンの管理には独自の課題が生じるのです。
サプライチェーン最適化の専門家であるVermorelは、供給チェーン管理における組み合わせ的複雑性を強調しました。彼は、組み合わせの数が多くなっても、それが必ずしも供給チェーンの実際の複雑性を反映しているわけではないと指摘しました。さらに、企業は顧客体験の差別化要因として供給チェーンを活用し、より柔軟で構成可能なサービスを提供する傾向にあると述べました。
ScharneckはVermorelに同意し、カスタム製品を迅速かつ確実に提供することの重要性を強調しました。彼は、Trekが世界中どこへでも30日以内にバイクを納品することを目標としていると述べました。しかし、従来のERPシステムや予測ソフトウェアではカスタムビジネスの複雑性に十分対応できず、在庫管理に課題があったことも認めました。これがTrekがLokadの柔軟なソリューションを追求するきっかけとなったのです。
Vermorelは、従来のツールは一般的な予測を提供できるものの、無限に近い選択肢を持つ構成可能製品を扱う際には複雑性が増すと説明しました。彼は、部品レベルでの予測ではボトルネックを考慮できず、サービスレベルを99.9%に引き上げると在庫が莫大に増加するため、技術的陳腐化が進むバイク業界では実現不可能であると指摘しました。一方、Lokadは確率的予測を用いて、各部品がボトルネックとなるリスクとその期間を評価し、供給チェーンの遅延に対してより強力な視点を提供しています。
Scharneckは、従来のERPから確率的予測への移行が大きな挑戦であったことを認め、この新しいアプローチについて社内で理解を深める必要がまだあると述べました。しかし、Lokadの確率的予測により、より良い意思決定が可能となり、パンデミック後の軌道修正に役立っているとも指摘しました。
Vermorelはさらに、進行中の注文の調整や拠点間での在庫再調整など、複数の次元で意思決定を可能にするLokadの包括的な予測について詳述しました。また、Lokadは新しい確率的予測を日々再計算できるため、計画において急激な変動ではなく、増分的な変化をもたらすと強調しました。
結論として、VermorelとScharneckは、特にカスタマイズ可能製品における供給チェーン管理の根本的な複雑性を理解し管理することの重要性について合意しました。彼らは、この複雑性を管理するための優れたシステムと、カスタムビジネスに対応可能な反応型サプライチェーンの必要性を強調しました。また、構成可能性が顧客に提供する価値と、AIおよび機械学習の供給チェーン予測への採用を促進するために、長期的なパフォーマンスと実績を示すことの重要性も訴えました。
完全な文字起こし
Conor Doherty: Lokad TVへようこそ。ホストのConorです。いつものように、スタジオにはLokadの創業者であるJoannes Vermorelが加わっています。本日はリモートでTrekのサプライチェーンディレクター、Dan Scharneckも参加しており、構成管理を用いた需要予測についてお話しいただきます。Dan、Lokadへようこそ。
Dan Scharneck: こんにちは、Conor、こんにちは、Joannes。お話できて光栄です。
Conor Doherty: では、Dan、詳細な話に入る前に、Trekについて少しお話ししましょう。多くの人がTrekの名前を耳にしており、私自身も聞いたことがありますが、Trekは具体的にどのような事業を行っているのですか？
Dan Scharneck: 私たちはバイク会社で、バイクを販売しています。実は、私たちは自社をホスピタリティ企業と捉えています。お客様に特別な体験を提供することがすべてなのです。ですから、Trekのリテールストアに行く場合でも、Trekのイベントに参加する場合でも、あるいは私たちの製品を購入する場合でも、素晴らしいホスピタリティを提供することが目的です。その結果、より多くの人々がバイクに乗るようになり、これはTrekにとっても、地球にとっても良いことだと考えています。
Conor Doherty: では、高級Trekバイクの購入と他の高級バイクの購入とでは、具体的にどこが違うのでしょうか？単にホスピタリティだけではないと思いますが。
Dan Scharneck: そうです。私のチームが担当する事業、TrekのProject One、すなわちカスタムバイク事業にその答えがあります。これは6,000ドルから15,000ドルという非常に高価な高級バイクで、ペイントの色や搭載する部品など、幅広い選択肢をお客様に提供しており、まさに自分だけのバイクにカスタマイズしていただけるのです。このような規模で、しかも高価格帯で提供しているバイク会社は世界に他にありません。
Conor Doherty: つまり、これがいわゆる構成可能性、すなわち高級バイクを購入する際にお客様が持つ豊富な選択肢ということですね？
Dan Scharneck: その通りです。私たちが提供する構成可能性は大きく二つに分かれます。まず、ペイントやカラーチョイスです。高額な買い物をするなら、自分のものにしたいという思いから、例えば6色の魅力的なカラーバリエーションや、デザイナーが厳選したデザイン、さらにはカラーパレットからバイクの各部にどの色を使うか選べるといった選択肢があります。つまり、色の構成には非常に多くの選択肢と時間がかかります。もう一方は、バイクに搭載される部品の選定で、こちらは私のチームが担当し、Lokadと連携してさらに複雑な問題に取り組んでいます。
ですから、バイクに乗らない方やこの番組を聞いている方にもお伝えすると、ライダーが2〜3時間、あるいは一日中、時には複数日にわたりバイクに乗るのはごく普通のことです。そのため、バイクが快適で自分にぴったりであることは非常に重要です。例えば、当社のフラッグシップロードバイクには約36種類のハンドルバーの選択肢があります。すべてが大きく異なるわけではありませんが、肩幅に応じたサイズや、股関節の柔軟性、胴体の長さに合わせたステムの長さなど、微妙な違いが存在します。つまり、自分に合ったバイクであることは非常に重要なのです。そして、もしお客様がこのような高額な買い物をされるなら、工場から直接自分に合ったものを手に入れていただくべきだと考えています。これが、Project One事業で提供している構成可能性の一例です。
Conor Doherty: ビジネスモデルの観点からすると、これは物流の複雑性を大幅に増加させるはずですね。普通の高級固定バイクと比べて、例えばTrekの通常のバイクには何個の部品が使われているのでしょうか？
Dan Scharneck: Eバイクか非Eバイクかによりますが、通常は約150から200個の部品が使用されています。しかし、すべての部品を購入し、顧客からの構成指示を待って、それを比較的短いリードタイムで納品するというプロセスは、確かに大きな挑戦です。そこで、過去数年間、Lokadと連携し、これらの多くの選択肢に対してより良い意思決定を行い、資金をより効率的に活用し、顧客に最高のホスピタリティを提供できるよう取り組んできました。おっしゃる通り、50台の黒いバイクをリードタイムで注文し、それを船で運んで倉庫に届けるというよりも、はるかに複雑なプロセスなのです。そして、そうしたバイク向けの市場は存在しますが、高級バイクにおいては、やはり構成可能性が最適なアプローチであると考えています。
Conor Doherty: では、Joannes、何か付け加えたいことはありますか？ Danが説明した組み合わせ的複雑性についてですが、200、250から200個の部品、そして36種類のハンドルバー、組み合わせると50～60以上の異なる組み合わせになると推測されます。では、その規模感はどの程度のものなのでしょうか？
Joannes Vermorel: つまり、数は非常に急速に膨大になりますが、同時にやや意味をなさなくなります。例えば、各オプションに10通りの可能性がある10個の選択肢があると、組み合わせは10の10乗にもなります。しかし、その数字はあまりにも大きく、実際の供給チェーンの複雑性を正確に反映しているわけではありません。純粋な組み合わせ論的な増大としては手に負えないほどですが、企業が数十億の在庫を持たなくても対処できる範囲に留まっています。つまり、生の組み合わせ爆発によって得られる途方もない数字と、実際の供給チェーンコストの着実な成長とは混同すべきではありません。
一世紀前にさかのぼると、構成可能性が高いことは一般的な考え方でした。さらに前の世紀になると、自動車や各種設備において、予想もしないほど多くの選択肢が存在していました。店員に自分の希望を正確に伝え、その注文品が6ヶ月から1年ほどかけて納品される、という流れが一般的だったのです。
大幅なコスト削減を実現するため、ほぼすべての産業は製品の種類を大幅に絞り込み、限られた選択肢で一定以上の品質を実現する戦略を採りました。たとえば、AppleのiPhoneのように高品質でありながら選択肢が非常に限られている場合もあれば、非常に安価でありながら選択肢が少ない場合もあります。つまり、単に品質の有無ではなく、一定の品質水準において選択肢を絞ることでスケールしやすくし、これが支配的な戦略となったのです。
今、21世紀の初頭、企業は再び、顧客により多くの柔軟性を提供できれば、はるかに多くの価値を創出できるという考えに立ち返っています。そしてこれは、サプライチェーンを消費者体験における差別化要因として活用するという、21世紀の一般的なトレンドの一部でもあるため、非常に興味深いのです。一つの方法として、eコマースが挙げられます。つまり、eコマースでは、お店に来てもらうか、こちらで商品を配送するかのどちらかです。すなわち、基本的にはラストマイル配送を担うことで、顧客の問題をサプライチェーン上の問題に置き換え、最終段階である配送だけを処理するのです。しかし、カスタマイズ可能性もまた同様に、より良い顧客体験のためにサプライチェーンの複雑性を受け入れる手段と言えます。
Dellの場合は、非常にカスタマイズ可能なコンピュータ構成によって文字通り世界を制覇してきたのを見てきました。彼らは20年以上にわたってそれを実践しています。高価な家具、例えばソファを販売する企業では、各部品を選択し、コーナー、形、素材などを個別に決め、最終的に5000ドルのソファに対して20通りの異なる設定が可能となります。そして、今日では自動車メーカーも徐々にカスタマイズ可能性を再導入していますが、そこは価格主導の市場であり、この道を開くのは非常に困難です。しかし、高級ドイツ車の多くでは、多くのオプションを選択すると、「もしメルセデスを希望するなら、納車に1年かかる」といった具合です。つまり、すべてのオプションを選べば、納車まで非常に長い待ち時間が必要になるのです。しかし、ある市場ではその長さを受け入れる一方、例えば自転車では、人々は夏までに新しい自転車を楽しみたいと期待しており、商品が丸1年で届くべきではありません。
Conor Doherty: ありがとう、ジョアネス。それではダンに戻りましょう。Trekがカスタマイズ可能な自転車の納品に関して直面していた問題点、つまり本質的な課題はそれでほぼ解決したというのでしょうか？
Dan Scharneck: はい、ジョアネスが核心を突いたと思います。選択肢を提供するのは非常に良いのですが、そこには二つの非常に重要な点があります。一つは、合理的な期間内に納品することです。私たちは、世界中どこであっても自転車の場合は30日以内を目標としています。多くの市場では夏のライディングシーズンが非常に短いため、30日でも長い時間となることがあります。そして、顧客に自転車がいつ届くのかを確実に伝える必要があります。これらの両方について、Lokadとの取り組みにより改善が進んでいると思います。サプライチェーン上、我々の制御外の事象も多々ありますが、カスタム製品の迅速、あるいは比較的迅速な配送と信頼性は鍵となります。
Conor Doherty: これらすべての部品の在庫レベルを決定するという点では、歴史的にTrekはどのように管理してきたのでしょうか？
Dan Scharneck: これは、もっと良い方法があるのではないかと検討し始めた時期に触れる部分で、最終的には皆さんとともにその方法を見出しました。Trekでは、事業全体を運営するERPシステムがあり、その上で完成品の計画に向けた予測ソフトウェアを利用していました。しかし、どちらもカスタムビジネスに内在する複雑性に対応するために作られたものではありませんでした。手元にあったツール、すなわちERPシステムと完成品予測ソフトを組み合わせて使用していました。カスタムビジネス向けの何かを試みるたびに、それはERPシステムへのカスタム作業となり、皆さんの経験の通り、ほとんどの企業がそんなことを望まないのです。標準ビジネスのカスタマイズは避けたいのですから。我々のビジネスに合わせたカスタマイズ可能なものを探す中で、最終的にLokadにたどり着いたのです。実際、ここ数年、プロセスの中でツールを構築してきた結果だと思います。
Conor Doherty: ありがとう。そして実際、ジョアネス、その点についてですが、ダンがこの種の複雑性に対するERPの脆弱性や制限について言及していましたが、その点をさらに詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 確かに、トランザクションデータベースを中核とするERPは、ほとんどの分析処理に適したツールではありません。これは、Trekがカスタマイズ可能性に関して抱えた具体的な問題とは切り離した、一般的な考慮事項であり、分析面ではあまり役立ちません。
問題が顕在化するのは、一般的なツールで得られるのが従来型の予測だからです。つまり、完成品からスタートし、そこから部品表に従って展開するのです。しかし、カスタマイズ可能性がある中での完成品の予測という概念は非常に捉えどころがなくなります。素朴に考えると、ほぼ無限のオプションが存在し、可能な構成の大部分は決して販売されることがないのです。
別の方法は、部品の視点から時系列を用いることですが、これも若干は機能します。しかし、部品レベルで予測を行う問題点は、ボトルネックに関する情報が何も得られないことです。予測を実施しても、自転車が約200個の部品から構成されているため、たとえ全部品で非常に高いサービスレベル、例えば98%を維持していても、平均して毎回4個の部品が欠品する可能性が非常に高くなります。
もし問題に対して、「98%のサービスレベルではなく99.9%を目標にしよう」とアプローチした場合、実際には最後の1%を補うために在庫量が爆発的に増加してしまいます。そしてこれは望ましいことではありません。結果として、在庫の山が出来上がるのです。また、自転車業界では技術の陳腐化が進行しており、新しい技術が次々と登場します。つまり、一つの部品が数十年も持つものではなく、おそらく1シーズン、2シーズンしか持たず、その後には少し優れた次世代が現れるということです。
要するに、ERPに戻ると完成品の予測は不可能であり、部品については時系列での予測は可能ですが、高いサービスレベル、たとえば非常に高い99%を目指したとしても、全自転車に対して平均していくつかの部品が欠品してしまいます。そして、技術の陳腐化がある状況では99%のサービスレベルは十分ではなく、結果として毎年大量の死在庫が発生することになるのです。
Trekのビジネスでは、非常に高級で高品質な自転車を販売していることを考えると、Trekを訪れる人々はプロモーションを追いかけるようなことはありません。したがって、プロモーションで売れ残りの部品を単に処分できるという考えは、威厳があり高級であるというイメージと相反するものです。
ここでLokadが行っているのは、確率論的予測の活用です。確率論的予測によって、各部品ごとに、その部品がボトルネックとなるリスクとその期間を評価することが可能になります。つまり、この部品は単位が1つ足りないのか、あるいは特定の日数だけ足りないのかという問題です。興味深いのは、欠品数という一面的な視点ではなく、サプライチェーン上でどれだけの単位・日数の遅延を生じさせているのかという視点でリスクを見ることができる点です。これは従来とは異なる、しかしはるかに強力な見方です。
Conor Doherty: 情報量が非常に多いですね。
Dan Scharneck: その通りです。しかし、これがTrekが従来のERPからジョアネスが先ほど述べた全てのことへどのように移行したのかという点へ、非常にうまくつながっていきます。
我々は、Lokadでの取り組みについて事業の他部門に対して多く話をしていますが、多くの場合、頷きやぼんやりとした表情、そしてあまり質問がないのが現状です。これは、彼らが我々の取り組みを本当に理解しているか、あるいは確率論的予測という新たな進路が何であるか全く理解していないかのどちらかであると考えています。後者だと思います。実際、これは新しく、異なる方法であることを、我々自身の組織内の人々にも引き続き教育していく必要があるのです。
ビジネスにおいて、ジョアネスの言う通りです。私たちは部品レベルで時系列予測を行い、しばしばすべての部品で98%のサービスレベルを達成していました。しかしこれは、在庫に莫大な資金が縛られ、顧客が注文した自転車を受け取れず、結果として誰もが満足できないという、最悪の状態です。
チームによるより良い意思決定がなされているのを感じます。結果として、物事は軌道に戻り始めています。パンデミックからの回復は確かに困難を伴い、時間もかかる状況ですが、Lokadを活用した確率論的予測に基づく異なる意思決定が、我々にとって非常に大きな意味を持っています。
Conor Doherty: それを踏まえて、確率論的予測の日常業務について触れられていましたが、機密情報に踏み込みすぎない程度で、高級カスタマイズ可能な自転車の在庫レベルを管理する場合、日々はどのようになっているのでしょうか？
Dan Scharneck: 我々は、Lokadを利用していても毎日多くの意思決定の推奨が出され、予測と購買を担当するチームがそれら全てに毎日対応できないため、週単位や月単位に分割して対応しています。
Lokadの非常に優れた点は、「こちらが最も大きな機会やリスク、注目すべき事項です」といった情報が上位に表示され、それに沿ってリストを順次処理していくと、その内容が毎日変化するところにあります。毎日新しいデータが入るのは非常に重要です。世界中から毎日新たな注文が入ってくるため、データ抽出パイプラインの更新は欠かせません。
チームがビジネスの意思決定推奨の評価により多くの時間を割けるようになったことは、我々にとって大きな変化となりました。以前は、我々が取りたいと考える決定を自ら出すために大部分の時間を費やし、その多くはExcelでの作業に依存していました。つまり、チームが自ら数値を生成するのではなく、Lokadで自動生成された数値を評価し、レビューし、サプライヤーと連携し、付加価値のある業務により多くの時間を費やせるようになったのです。
Conor Doherty: ありがとうございます。そして、Lokadでは、確率論的予測を小売在庫割り当て、優先順位付き在庫補充、カスタマイズ可能性といった幅広いタスクに適用しています。この3つのトピックだけを取り上げた場合、Trekにおける我々の取り組みは、小売在庫割り当てや優先順位付き在庫補充と比べてどの程度の複雑性を持つのでしょうか？
Joannes Vermorel: Trekで行われていることは、我々の基準で言えば中規模の難易度だと言えます。例えば、航空宇宙の場合、航空機のエンジン一基には約15,000個の部品があり、さらに航空機全体では約300,000個の部品が必要となります。加えて、フリートの管理や、クライアントが世界200の空港に航空機部品を保有しているという要素も加わります。さらに、部品は常に航空機を通じて移動しており、自社フリートの予備容量を低コストで活用して物資を移動させるため、非常に流動性が高いのです。
それでもなお、ファッションのように依存関係が少ない分野と比較すると、はるかに難易度が高いです。確かに自社製品間のカニバリゼーションは存在しますが、これは部品間の厳格な依存関係とは異なり、製品間の比較的緩やかな関係です。部品が一つ欠品すれば致命的という状況ではありません。したがって、これは中規模の複雑性に分類され、ハイエンドな自転車であっても価格競争が激しいため、非常に大きな挑戦となっています。
規模感として例を挙げるならば、航空機エンジンの場合、回転している各ブレードは約15,000ドル、たった一枚でその金額です。もちろん、航空機キャビン内のキーボードの各部品が20,000ドルというケースもあり、各部品が1万ドル以上の場合、途方もないサプライチェーンのオーバーヘッドが発生しても受け入れられます。一方、Trekの場合は依然として非常に競争力があり、ハイエンドであるとはいえ、規模は航空宇宙業界とは異なるため、これを中規模の複雑性と見なせますが、コスト要因は航空宇宙で観察されるよりもはるかに支配的です。
もう一つの要因として、全体的な予測により、問題に対して複数の次元からアプローチできる点があります。例えば、注文は意思決定の一形態に過ぎません。秘密に踏み込みすぎずに言えば、Trekは多くのサプライヤーと緊密な関係を築いており、そのため注文を遅らせたり加速させたりすることが可能です。つまり、決定すべきは単なる数量だけでなく、サプライヤーとの良好な関係があれば、進行中の注文を調整して、少し加速させたり遅延させたりできるのです。これは単なる「発注して終わり」ではなく、継続的なサプライヤー関係管理が求められるもう一つの次元なのです。
そして、Trekのように複数の拠点がある場合、拠点間での在庫再配置（リバランス）の要素も発生します。従来の時系列予測の視点では、未来がわかっているはずなのに、なぜ在庫の再配置が必要になるのかと矛盾してしまいます。もし未来が完璧に予測できるなら、実行のオーケストレーションだけで済み、サプライヤーと進行中の内容を議論したり在庫を再配置する必要はなく、ただ完璧な計画を遂行するだけで十分なはずです。
しかし、注文が追加されるたびに状況が徐々に進化していく確率の中に踏み込むと、何かが徐々に表面化して新たなハイパーアクティブなものへと変わっていく可能性があります。それは単に変化が起こり、その後すべてが全く異なる優先順位で完全にリセットされるというわけではありません。むしろ、サプライチェーンで起こったすべての出来事が、あなたのアウトラインにあるすべての項目のランクを少しずつ押し上げたり下げたりするのです。完全な確率予測を用いれば、予測を一新して全く違う数値を得、計画全体を最初からやり直すような大幅な変更に比べ、はるかに漸進的な調整が可能となります。
Lokadでは、新しい確率予測を再計算することができ、毎日予測を再計算していると言うと、多くの人が「突然すべての計画が全く異なる形で行われるので、実務者は完全に混乱するはずだ」と言います。しかし実際には、そのような優先順位付けの視点で予測を再計算するということは、毎日すべての項目のランクがほんの少しずつ上下するだけであり、古典的なタイムシリーズ予測を再計算した場合ほどの劇的な変化は見られないのです。
Conor Doherty: Joannes、これまでJoannesが説明してきた古典的な視点に長く接してきた後、確率的予測、すなわち将来需要の不確実性を受け入れる純粋に財務主導の視点を導入すると、初めてその概念を耳にする人々にどのように説明して売り込むのですか？彼らはあなたのようには物事をすぐに理解しないのですが、その会話はどのように進むのでしょうか？
Dan Scharneck: 先ほど少しほのめかそうとしていました。私たちは内部でTrekの他の部門ともこの話を共有しており、理解への大きな壁が依然として存在すると感じています。古典的なタイムシリーズとは、学校で学んだものであり、初めての職場で教わったもので、実際にサプライチェーン予測や購買業務の根幹をなすものなのです。
ここ数年、AIがあらゆる場面に登場するようになり、良くあれ悪くあれ、人々は「お、あなたは機械学習に基づくことをやっているんだ。実はそれについて耳にしたことがある。私が聞いたのは、まさにあなたのやっていることだ」と感じるようになりました。確かにその効果はありますが、結果が現れるにはビジネスの長期的なパフォーマンスが必要となり、そのうえでTrek内や私たちが話す他の業界でも、私たちの取り組みに興味を示す人々が増えていくと思います。
Conor Doherty: Joannes、仕事場以外、例えばディナーパーティーなどの場でも同じように説明するのですか？それが人々に売り込む方法なのでしょうか？
Joannes Vermorel: そうです。要点は、未来を知っているという考えを捨てた瞬間、物事ははるかに複雑になるということです。もし未来が単に過去の鏡映（シンメトリー）であれば、はるかに容易でしょう。正しい過去の見方はタイムシリーズを用いることで、実際に起こった出来事を見るので不確実性はありません。歴史的記録で部品の数を誤って数えてしまうといった書記的エラーが起こる可能性はほとんどなく、バーコードなど正しいプロセスを持つ企業ではそのエラー率は千分の一未満です。つまり、書記エラーはほぼ存在せず、過去のタイムシリーズは歴史的にほぼ100％正確なのです。しかし未来に目を向けると、不正確さは大幅に増し、例えば50％もの誤差が生じる上、未だ決定されていない事柄にも依存するのです。
例えば、Project Oneコンフィギュレーターをオンラインでご覧になれば分かるように、ここで秘密にすべき情報は開示しませんが、私がこのコンフィギュレーターを月単位で確認すると、その表示は変化しています。新たな要素が加わり、同じ形で提示されるわけではないのです。つまり、コンフィギュレーターがTrekの不変の提供物であるわけではなく、毎月何かしら新しい要素が追加されるか、あるいは一部が段階的に廃止されているのです。
もちろん、Trekがコンフィギュレーターで提案している提供内容を変更することを決定すれば、それが将来の需要に影響を及ぼすのは明らかです。しかし、タイムシリーズの視点で未来を見ると、こうした進化はどこにも現れず、移行期間中のタイムシリーズさえも、それらを捉えることはできないのです。
このように、不確実性があると同時に、コンフィギュレーターの進化のように、まだ決定されていない事柄に依存するという別の問題も抱えているのです。
不運なことに、これらの不確実性やコンフィギュレーターの変化に対処すると言った瞬間に、物事はより複雑になってしまいます。しかし、存在しないかのように装うのではなく、既にある複雑性に対処するための代償だとも言えます。
私は「複雑」と「ややこしい」という言葉の使い分けに厳密です。例えば、あるベンダーが技術に十分な努力をしておらず、その結果として技術が非常に複雑になっている場合、それは偶発的な複雑性であり、価値はありません。あるいは、Lokad自身がすべてを過剰に設計してしまい、理由もなく物事が過度にややこしくなってしまった可能性もあります。
または、本質的な複雑性というのでしょうか？その複雑性はビジネス自体に内在しており、Lokad以前から存在します。不確実性は、望むに越したことはありません。例えば、自転車業界はロックダウン中に好景気を迎え、その後その好景気から転落しましたが、これはLokadが起こしたものではなく、単にそうであるのです。
さらに、コンフィギュレーターの進化について言えば、Trekはフランスのツール・ド・フランスのような多くのスポーツイベントを非常に注視しており、それに合わせた提供内容の進化が見られます。やはり、これもLokad以前から存在する複雑性なのです。
私が通常これを説明する方法としては、あなたの質問に対する長ったらしい回答は「先に撃ったのは私たちではなく、あなたたちです」という感じです。つまり、この複雑性は一部あなたたちに起因するものですが、同時に顧客に価値を生み出す良い複雑性でもあるのです。
スポーツイベントに合わせて進化する提供内容は、自転車ファンやレーサーにとって非常に魅力的だと思います。この市場ではそれが適切であり、同様にリードタイムなども顧客には好まれるのですが、その一方で多くの複雑性が生まれ、対処が必要となります。
従って、予測はおそらく既存の複雑性の鏡に過ぎず、それが存在しないかのように装うのではなく、直視する必要があるのです。確かに少しややこしいですが、そんなに複雑ではないと思います。
正直に言うと、確かに多少ややこしい面はありますが、結局のところ、私たちが推奨する優先順位リストは、数学の博士号が必要なほど難解なものではありません。最終的には、注文すべきもの、サプライヤーとの接点、そして最も緊急に実施すべき在庫の再調整を示す優先順位リストに過ぎないのです。
その背後では計算が非常に複雑ですが、実際のところ、人々はそれすら忘れてしまっています。コンピュータで浮動小数点数の乗算を行う際、内部ではかなり高度な処理が行われています。例えば、浮動小数点数の乗算において仮数部が果たす役割を明確に把握している人は非常に少なく、大半の人は「仮数部って何？」と言うだけです。実際、仮数部は乗算に必要な主要要素の一つですが、エンドユーザーとしては技術的な詳細に関心はなく、ただ最終結果だけを求めればよいのです。
Dan Scharneck: 私はただ、彼らにお金が節約できると伝えています。
Conor Doherty: その通りです。さてDan、あなたの時間を考慮して、ここでお客様に最後の一言をお譲りしたいと思います。構成可能性に苦労している方や、サプライチェーンについて何か本当に伝えたいことがあれば、アドバイスをいただけますか？
Dan Scharneck: ええ、少しTrekの宣伝をさせていただきます。もしあなたが自転車小売業者で、カスタム設定された自転車を販売しようと考えているなら、Trekの小売店になり、Project Oneの自転車を販売すべきです。
自転車業界以外の場合ですが、私たちは長い間カスタム設定に取り組んできましたので、まず第一に、提供する製品に応じて顧客にもたらす価値をしっかり理解することが極めて重要だと思います。Trekには優れたプロダクトチームがあり、時には顧客に十分受け入れられなかった商品も提供してきた経験があるため、進む前に構成可能性が何を提供するのかを十分に理解することが必須です。
次に、複雑性の管理を助ける優れたシステムを持つことが非常に重要だと考えています。そしてそれは、当社にとって現在のLokadとなっています。創業当初はなかったものの、ビジネスが成長するにつれて必要不可欠なものとなりました。Lokadであれ他のシステムであれ、システムの強固な基盤を持つことが求められるのです。
そして最後に、リアクティブでカスタムビジネスに対応できるサプライチェーンが本当に必要です。間違いは避けられないのが本質であり、何も100％完璧ということはありません。これら３点を実践すれば、カスタム設定分野で良い製品を生み出す可能性は十分に高まるでしょう。
Joannes Vermorel: 同意します。
Conor Doherty: さて、締めくくりにしましょう。Joannes、貴重なお時間を本当にありがとうございました。Dan、あなたの時間にも感謝します。そしてご視聴いただいた皆さん、誠にありがとうございました。また次回お会いしましょう。
