00:00:00 インタビューの紹介
00:00:47 Paul Janの経歴と教育経験
00:02:16 サプライチェーンと教育におけるデータの役割
00:04:00 Lokadとの協働とその影響
00:06:20 現実のサプライチェーンの課題と教育上の障壁
00:10:49 サプライチェーンにおける「ウィキッド」問題の解説
00:14:37 企業メッセージが製品認識に与える影響
00:16:11 継続的なデータ分析とExcelの限界
00:19:11 リレーショナルデータの取り扱いとExcelの短所
00:21:49 データ処理のためのSQLへの移行
00:24:11 学生にLokadを紹介する利点
00:26:33 サプライチェーンにおける教育コストの考慮点
00:29:13 Envisionの使用とエンタープライズソフトウェアの批評
00:32:24 解決策の考察とツールの限界
00:35:16 より良いサプライチェーンソリューションのための優れたツール
00:37:57 Joannes Vermorelの教育経験と哲学
00:41:15 基本的なデータ構造と予測の限界
00:45:31 視覚的教育手法と強固な仮定
00:48:32 サプライチェーン業界における変革の必要性
00:51:12 複雑な問題の集合としてのサプライチェーン
00:54:24 サプライチェーンにおける大まかな正確性
00:57:55 サプライチェーンにおける複雑な問題の教育
01:00:47 最後の言葉と民間投資の重要性
01:03:24 統計への恐怖を克服し、締めくくる言葉
要約
Lokad TVのホストであるConor Dohertyは、最近、Lokadの創設者Joannes Vermorelと、トロント大学のサプライチェーン教授Paul Janと議論を交わしました。この会話は、供給チェーン管理という進化する分野、データの役割、そして教育の重要性に焦点を当てました。Vermorelはサプライチェーンにおける「ウィキッド・プロブレム」の概念を紹介し、Excelの限界とSQL Serverのようなツールの必要性を強調しました。Janは、Excelからよりプログラム的な選択肢へ移行した経験を共有し、LokadのツールであるEnvisionを賞賛しました。両者は、業界の変革とサプライチェーン管理における教育の重要性を強調しました.
詳細な要約
最近のインタビューで、ホストであるConor Dohertyは、Lokadの創設者Joannes VermorelおよびRotmanスクール・オブ・マネジメントでサプライチェーン管理を教える准教授であるPaul Janと、刺激的な議論を交わしました。この会話は、進化するサプライチェーン管理の現状、データの役割、そしてこの分野における教育の重要性を巡るものでした.
Paul Janは、コンサルティングやアメリカの企業環境で豊富な経験を積んだ後、約4年間トロント大学でオペレーションおよびサプライチェーン解析の講義を行っています。彼の講義は、サプライチェーン管理の基礎クラスとLokadと協働したクラスを含み、理論と実践の橋渡しを目指しています。Janは、業界でデータの重要性が増す一方で、学生が学んだことを実際の現場に応用する自信に欠けることを認めています。ここでLokadとの協働が役立ち、学生がサプライチェーンの課題に直接取り組める環境を提供し、コーディング環境の構築という技術的な部分よりもサプライチェーンそのものに集中できるようにしているのです.
Vermorelはサプライチェーンにおける「ウィキッド・プロブレム」（直截的な一次分析では解明できず、探求の旅を要する問題）の概念を紹介しました。彼は、現代のサプライチェーンデータを扱うに当たってのExcelの限界を指摘し、Excelが現代のサプライチェーンに求められる規模に対応できないと述べました。また、Vermorelはこの問題に対するMicrosoftの回答がSQL Serverなどのリレーショナルデータを扱うツールであると示唆し、Lokadのプレイグラウンドが学生にリレーショナルデータの実態を体験させることを目的としていると述べました.
Janは、Excelからよりプログラム的なオプションへ移行した経験を共有し、Excelの限界についてVermorelの指摘に同意しました。彼は、あるプロジェクトでSQLを学び、そのデータ処理と単純化の能力を評価したと述べました。また、JanはLokadのツールであるEnvisionのシンプルさと使いやすさを称賛し、それが仮定の調整プロセスを簡素化し、Excelで発生しうるエラーを減少させるのに役立ったと語りました.
その後、会話はこれらのツールを活用するために必要なマインドセットや、機会費用の概念などが授業で教えられているかどうかに移りました。Janは、機会費用の概念は単純ではないものの、経済学の訓練を受けた学生なら理解できると答えました。また、経営幹部が重視する財務上の最終利益と、現場の運用担当者が注目する伝統的な指標との間に認識のギャップがあることを指摘しました.
VermorelはJanの意見に同意し、Excelの枠組み内で考えることの限界について論じました。彼は、もしExcelのみを考慮するならば、想像できる解決策が限定されると説明しました。さらに、デジタル技術が常に変化し続け、分野の知識が使い捨てであるとの認識を批判し、リレーショナルデータ構造や基本的なデータ型のような多くの基礎的なテーマは、時とともに大きく変わることはないと主張しました.
インタビューは、VermorelとJanが業界における変革の必要性とサプライチェーン管理における教育の重要性を強調して締めくくられました。Vermorelは、現代企業の相互接続性のためにサプライチェーン管理が一連の複雑な問題を伴うと説明し、正確な解決策を追求するのではなく、これらの複雑な問題に対処できるパラダイムとツールの活用を提案しました。一方でJanは、伝統的な理論から始め、Lokadのような企業との協働を通じて現実の複雑性を取り入れるという、段階的かつ革新的な教育アプローチを説明し、複雑で他者の行動に依存する「ウィキッド・プロブレム」の教育が難しいことを認めました.
フル・トランスクリプト
Conor Doherty: Lokad TVへようこそ。サプライチェーンで成功するために必要なスキルは過去20年で劇的に進化し、今後も進化し続けるでしょう。当然、これは本日のゲストにとっては既知の事柄です。Rotmanスクール・オブ・マネジメントからリモートで参加している、オペレーションおよびサプライチェーン管理の准教授、Paul Jan。Paul、Lokadへようこそ。お招きいただきありがとうございます。ここにいられて嬉しいです.
Conor Doherty: さてPaul、先ほども申し上げましたが、Lokadへの歓迎の言葉はやや誤解を招くかもしれません。というのも、私たちはすでに十分にお馴染みですし、しばらくの間協働していただいており、実際パリの新オフィスにもご訪問いただきました。とはいえ、あなたの活動に不慣れな方々のために、自己紹介と経歴の説明をお願いできますか？
Paul Jan: お招きいただきありがとうございます。私の名前はPaul Janです。現在、トロント大学でオペレーションおよびサプライチェーン解析の講義を行っております。私は、コンサルティングやアメリカの企業での豊富な経験を持つ業界出身です。過去約15年間、業界とコンサルティングの両方で活動してきましたが、今はその知識と経験をUofTの学生全員と共有するために教鞭を執っています.
Conor Doherty: Rotmanスクール・オブ・マネジメントでどれくらい教えていらっしゃるのですか？
Paul Jan: Rotmanでは約4年間教えており、その前はカリフォルニア大学アーバイン校に所属していました。つまり、総計で約7年間教鞭を執っています.
Conor Doherty: その短い期間で、サプライチェーンに関する講義はどのように進化しましたか？
Paul Jan: Rotmanでは、オペレーションとサプライチェーン管理の入門となる基礎クラスを担当しています。そこでは、学生が基礎理論、応用、そしていくつかの実践を学びます。また、Lokadと協働した別の講義も担当しており、理論と実践を企業での実践に結び付けています。これまでの年々、企業のERPから得られるデータが増加しており、中小企業においても何らかのデータ収集またはERPシステムを持っています。そのため、データの重要性が高まっている一方で、学生は学んだ知識を現実に応用する自信や経験を欠いていると感じています.
Conor Doherty: さて、Joannes、順番は後ほどですが、補足させていただきます。あなたは広範な民間セクターでの経験をお持ちですから、学生に教える基礎理論を選定する際、従来のサプライチェーン知識とあなたの豊富な経験のどちらがどの程度影響していますか？
Paul Jan: 担当する基礎クラスでは、あまり逸脱する余裕はなく、大学や学科が定めたシラバスと要件に従う必要があります。そのため、学生が学ぶのは大部分が従来の理論やモデルです。私が行っているのは、実際の職場に出たときに気をつけるべき点として、逸話や事例を補足的に提供することです。しかし、学校の要件としては、基礎は従来の理論が基本となっています。一方、Lokadとの協働による講義では、実務者の視点からより自由に指導することが可能です。つまり、現実への認識、財務的な最終利益に対する意識など、従来の基礎理論ではカバーしきれない部分に対応できるのです。しかし実際には、経営陣はXYZを実行した際の財務的影響を重視するため、この二つの講義の違いが生まれるのです.
Conor Doherty: では、ありがとうございますPaul。そしてJoannes、次にあなたにお伺いしますが、Lokadの幅広い教育イニシアティブの一環として、Paulとの協働内容は具体的にどのようなものかご説明いただけますか？
Joannes Vermorel: はい、Lokadでは約1年前から、当社のテクノロジースタックをより広く利用可能にするイニシアティブを開始しました。通常、LokadはVIPの見込み客やクライアントのみがアクセス可能なエンタープライズ向けの piece of software として提供されています。これを私たちは「プレイグラウンド」として、tr.lo.comでアクセスできるやや簡素化されたバージョンに再パッケージしました。これにより、Envisionによって動作するコーディング環境と小規模なファイルシステムへのアクセスが可能となります。教育目的では、実際の環境で見られるものを簡略化したが、十分に代表性のあるデータセットを使って学生がワークショップ形式で課題に取り組むという一連のワークショップを開催することが狙いです。課題をあまりにも簡単かつ理論的にしすぎたくはありません。つまり、学生がデータセットとその上で実行するサプライチェーンの小さな課題に直接取り組むことができる準備完了の環境を提供するのです。これは、企業に入った際にサプライヤーに関する問題が発生した場合に直面する課題を反映しています。納期通りに、かつ完全に納品できないサプライヤーを解析・特定する必要がある場合や、需要予測、その他のサプライチェーン分析タスクを行う必要がある場合に対応するというものです。つまり、Lokadはそのような環境を提供することを目指しているのです。理由として、サプライチェーン関連の教材を学ぶ学生はソフトウェアエンジニアではないためです。もし、将来のソフトウェアエンジニアで埋め尽くされた教室に同じことをさせれば、彼らはPython環境や独自の data pipeline やパースロジックを構築する時間を取るでしょう。しかし、実際にはソフトウェアエンジニアではなく、サプライチェーンエンジニア、もしくは将来のサプライチェーンエンジニアである学生に対して、主にサプライチェーンに関するワークショップを行うための環境が必要なのです。従って、そのような環境はあらかじめ用意されるべきであり、それがこの環境で可能になるのです。既にデータが準備され、データを読み込むスクリプトも用意されている環境を共有することで、学生はサプライチェーン、サプライヤー、需要に関して何をすべきかという本質的な問題に直接取り組むことができるのです。私たちの目標は、技術的ツールに関しては通常非常に軽微な内容となっているカリキュラムに対して、より高度なことを実践させることで、純粋な技術的細部に囚われることなく進めることです.
Conor Doherty: そしてPaul、これに関してちょっと伺いますが、一般的な基礎レベルのサプライチェーン学生にとって、コーディングのようなエンジニアリングスキルはどれほど難しいのでしょうか？
Paul Jan: ここで数週間前に学期が始まった実例を挙げましょう。たぶん、この新しいクラスの約20%は何らかのコーディング経験があり、例えば以前に教室でPythonを学んだことがある程度ですが、大多数は未経験です。そのため、彼らはこのスキルが将来的に有益になると気づき、興奮して入学します。多くのデータが存在し、Excelでは大量のデータを解析するのが手間になるからです。コーディングはこのプロセスを簡素化します。しかし同時に、経験がないため少し恐れや不安も感じています。これは非常に重要なスキルであるのに、サプライチェーンだけでなく一般のビジネス学生の訓練では不足しているものでもあります。
Conor Doherty: ええ、ありがとうございます。そして、まさにそれが理想的な流れですね。ジョアネス、ずっとお伺いしたかったことがあります。これまでの講義で、サプライチェーンの問題を「厄介」と表現されていました。そこでこの質問は二部構成です。一つ目は、サプライチェーンにおける厄介な問題とは具体的に何を意味するのか？そして二つ目は、ポールが述べたように、なぜExcelのようなツールがその厄介な問題に対応できないのか？
Joannes Vermorel: 厄介な問題という概念は私発祥ではありません。本質的には、直接的な第一次分析では対処できない問題を指します。問題そのものを発見するための旅が必要なものなのです。
例えば、「良い広告とは何か」という問いがあります。もし、幾何学的形状の表面積を平方インチや平方センチメートルで計算するように頼んだ場合、形が非常に複雑で計算が難しくなるかもしれませんが、それは閉じた問題です。正確な答えや非常に良い近似値を与える解析的解法が存在します。
しかし、「良い広告とは何か」と問われれば、答えは状況次第であり、さらに競合他社の動向にも左右されます。例えば、あなたが素晴らしい広告を作成しても、競合他社がそれを過剰にコピーしてしまい、かつては斬新だった広告が競合他社と見分けがつかなくなれば、その広告は非常に良いものであったにも関わらず、模倣されたために悪い広告になってしまうのです。
これがまさに厄介さというものです。あなたが出す答え自体が、その効果を打ち消してしまう可能性があるのです。不思議な現象ですね。非常に良い答えを出すと、それがコピーされ、コピーされた結果、悪い答えになってしまう。これが一種の厄介な問題です。
サプライチェーンは厄介な問題で溢れています。あなたが他社に対抗するためにどこかに流通センターを設置すると、その相手は模倣し、自社の流通センターを再編成して対抗してくるのです。そんなケースです。
つまり、状況は安定していません。答えもまた安定していないのです。これらの厄介な問題は本質的に競争的性質を帯びており、あなたの行動に応じて他者が対応してきます。これは、幾何学的形状の表面積を計算する問題のように、宇宙の他の事象や他人の決定に依存しない、完全に孤立した問題ではありません。
そして、問題設定自体が適切かどうかさえ疑わしい場合もあります。サービスの質とは何か？確かに、サービスレベルの向上に関するものと言えますが、実際にはサービスの質は顧客の目に宿るものであり、一体何を意味するのかは非常に難しい問題です。
ある人々は、代替品があれば問題ないと考えるかもしれません。必ずしもこの一つの製品だけが必要とされるわけではなく、代替品があれば十分だと思うでしょう。しかし他の人々は、必要なものを非常に限定的に捉え、「このバーコードでなければ機能しない」と主張するかもしれません。
さらに、企業のメッセージや広報の内容次第では、人々が他の製品を代替品として認識するかどうかが強調されたり、薄められたりします。もし「この製品は完全にユニークで、代替品は全く存在しない」と伝えれば、他の自社製品を代替品として受け入れようとしないのも不思議ではありません。それは競争には有利かもしれませんが、代替案を受け入れさせるにはより困難になる可能性があります。
状況は非常に多様です。要するに、これらの厄介な問題に対しては、データ無しで運用するよりも、データを使って反復的に問題に取り組む方が良いというのが、Lokadの典型的な考え方です。
どのような問いであっても、例えば「良い広告か？」という問いであっても、売上を測定し、広告費とある程度相関付けることができれば、答えを出すのは容易になります。これが問題全体を完全に解決するわけではありませんが、データ無しで答えようとするよりも情報に基づいた判断ができるのです。
通常、たとえ厄介な問題に直面していても、データがあることで助けになります。しかし、その厄介さゆえに、どのような分析や処理が適切かという見解を修正し続けなければならず、一律の答えが存在しないという問題に直面します。データを処理し、考察し、状況に応じて若干異なる質問を投げることになるのです。
つまり、厄介な問題に直面した場合、データを持つことはより情報に基づいた判断を可能にするため有益です。しかし同時に、決定的な答えが得られないため、定期的に分析を繰り返す必要があるということも意味しています。
Excelはこの点で有用です。Excelを使えば、分析を好きなだけ見直すことが可能です。しかし問題は、Excelが現代のサプライチェーンが要求する規模に対応できないことです。今日、何万もの製品、何百万もの取引、大量のトランザクションデータが存在しており、Excelはそれに適応できないのです。
主要な課題は、現代のサプライチェーンデータがExcelに合理的に収まる容量を超えており、その超過は二方面に現れるという点です。第一に、行数の超過です。Excelは100万行に制限されています。しかし、これは大きな問題ではありません。理論的には、MicrosoftがExcelを少し改良すれば1億行まで拡張可能です。不可能ではなく、実際、Excelの競合製品にはそのような拡張が可能なものもあります。
しかし、現代のサプライチェーンが要求するのは、根本的にExcelが一度に一つのテーブルしか扱えないという考え方です。Excelはデータを単一のフラットテーブルと仮定します。しかし、実際のサプライチェーンのトランザクションデータは複数のテーブルで構成されています。仕入先、取引、顧客、製品、色や形状など、様々なテーブルが存在します。
そのため、頻繁に少なくとも六つ以上のテーブルを扱うことになります。結果として、トランザクションデータの根幹であるリレーショナル代数のようなものが欠如しているのです。サプライチェーンのデータはトランザクショナルかつリレーショナルであり、六つほどのテーブルが存在するため、Excelはその対応が難しいのです。
行数の制限だけでなく、意味論的な面でも限界があり、Excelは複数テーブルの取り扱いを提供していません。
ちなみに、Microsoftが100万行の上限拡大にあまり乗り気でない理由は、もっと根本的な問題にあります。Microsoftの担当者は、たとえ1億行に拡張できたとしても、その次には「複数のテーブルが必要になる」という段階が来ることを長い間理解しており、Excelではその対応がうまくいかないと認識しているのです。
そのため、Microsoftの答えは「関係データが欲しいなら、SQL Serverや関係データを第一級市民として扱うツールを使えばよい」、というものであり、スプレッドシートにその機能を詰め込もうとはしません。ちなみに、私たちがこのプレイグラウンドで試みていることも、関係データを第一級市民として扱う言語を提供することで、学生に関係データの現実を体験させることです。
なぜなら、それは変わることのないものだと信じているからです。40年後もERPにはテーブルとカラムが存在するでしょう。これは40年以上前に確立されたものであり、デジタルサプライチェーンの非常に安定した側面となっています。
Conor Doherty: ポール、興味深い追及点です。あなたは民間セクターでの豊富な経験と正式な訓練を受けているので、キャリアの初期にExcelを使用していたのではないかと思います。もしそうなら、どの時点で「もっと豊かな、よりプログラム的なオプションを検討すべきだ」と感じたのですか？つまり、なぜExcelから分岐するに至ったのでしょうか？
Paul Jan: その分岐は、ジョアネスが先に触れた通りです。Excelは素晴らしいのですが、一度に一つのテーブルしか扱えず、Excel内で複数のテーブルやタブを連結するのは非常に手間がかかります。そして、たとえそれが成功しても、仮定や変数を変更してExcel内の全ての修正を再確認するのは非常に時間がかかる作業になるのです。
しばしばエラーに遭遇し、最終的にはこの変数や仮定の変更を忘れてしまい、その結果が少し異なってしまうというミスが多々起こります。そこで、私がSQLを学ぶ機会を得たのはおそらく数年前のことでした。以前はSQLを知らなかったのですが、あるプロジェクトでSQLを学び、その言語と、少なくとも記述的データの抽出やデータ内の異常値の発見という最初の部分を処理・単純化できる力に非常に感銘を受けたのです。
これにより、少なくとも最初の部分である記述的データの特定やデータ内の異常の発見が大幅に簡略化されました。データがクリーンであることを確認し、異なるデータソースを統合する方法を見出すことで、作業が大いに簡素化されたのです。その時、私は本格的に方向転換を決意しました。当時、SQLはデータを処理、いやむしろ前処理してデータの状態や異常を把握するための解析ツールとして第一の選択肢となりました。その後、初歩的な記述的分析を行い、Excelは視覚化の容易さから用いられるようになりました。分析が完了したら、Excelでグラフやチャートを作成することで、視覚化をより容易に行っていたのです。
ジョアネスが述べたLokadの発見について付け加えたいと思います。私も数年前にLokadを知りましたが、昨年学生に紹介するためのような積極的な取り組みはしませんでした。正直なところ、コーディング要素が学生にとってツールの利用や授業からの学びを妨げるのではと懸念していました。しかし、私の考えは間違っていたことがわかりました。ここ数ヶ月の協働を通じ、Envisionが非常に理解しやすいツールであると実感したのです。私自身、プログラミングやデータベースのバックグラウンドを持ちながら、そのコードが一般人向けの言葉のように読めるため、学生にも理解しやすいと感じています。
これは、例えばPythonなど、プログラムを書いた人の説明がなければ意味が通じにくかったり、一貫性がなかったりする言語とは異なります。これまでのところ、このツールを導入することは非常に有意義な試みであり、データに盛り込まれていなかった仮定などをコード内で更新し、学生が見るためのダッシュボードに反映するプロセスを大いに簡略化しました。
私はこれを入門レベルと呼んでいます。学生にとっては、企業がどのような活動をしているのか、例えば顧客数、最高売上、製品のABC傾向といった記述的データから、上位から全体像を理解するためのものです。そこからサプライチェーンの構築方法を把握し、さらに深堀りしていくのです。したがって、Envisionを用いたこのプログラムやコーディング体験は、Excelで起こりがちなエラーを大幅に減少させるとともに、非常に有益なものとなりました。
Conor Doherty: ポール、次はあなた、そしてジョアネス。その前に、哲学的な質問ですが、お気に召すと思います。ツールについて話しましたが、Envisionがツールである一方、ツールを使用・活用するにはそれ相応のマインドセットが必要です。先ほど述べたように、LokadがEnvisionで行っている根本は、サプライチェーンの問題に対して純粋な財務的視点を取り入れ、ドルやユーロ単位の誤差を削減することです。これは経済学的な要素と、「これをすればあれはできない」という機会費用といった、多少の哲学的要素が混ざったものだと思います。
ツールの使い方やそのマインドセットについては、授業で教える必要があるのでしょうか？それとも、学生は「機会費用だから、当然このツールを使うべきだ」と自動的に理解するのでしょうか？
Paul Jan: 一見すると自明というわけではありませんが、学生たちは経済学の訓練を受けているので、トレードオフや機会費用が何であるかは理解しています。ここで教えている基礎的なサプライチェーンやオペレーションの授業でも、余剰費用、残存価値費用、在庫量や保管時期に伴うさまざまなコストを学生に紹介しています。これらは、当社の財務的な最終結果がABCに基づいて算出されると説明すれば、学生にとって理解しやすく、身近なものとなるのです。
実務では、これらの財務的な最終結果をもとに、あらゆるコンサルティングプロジェクトで経営幹部向けに定量化を図っています。経営幹部は、これがドル単位のコストや機会費用であると聞けば理解します。しかし、サプライチェーン担当者やオペレーション担当者は、主にターン数や予測精度といった従来の指標に基づいて動いています。彼らも理解はしているものの、そちらにより注意を払うのです。したがって、経営幹部の理解と現場の対応との間には若干のギャップが存在します。学生にとって、これらの概念を紹介・説明するのはそれほど難しい課題ではありません。
Conor Doherty: ありがとう、ポール。そしてジョアネス、あなたに戻します。つまり、先ほど述べたことに基づくと、Python、SQL、そしてもちろん我々のドメイン固有言語である Envision などが、新しいサプライチェーンの実務者にとって馴染みがない理由は十分に理解できます。しかし、希少資源や代替用途という経済学の基礎である概念は、百年以上の歴史があります。では、なぜその経済的思考の側面が、ポールが教室で直感的に理解されると説明したのとは対照的に、サプライチェーンの現場ではこんなに異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: まず、ポールの意見に触れさせてください。あなたが Envision の使用について心配していたと言っていた時、あなたの懸念は正しかったと思います。聴衆のために申し上げると、私個人の信念として、enterprise software の大部分はまったくのゴミ、文字通りのゴミだということです。そして、ソフトウェアを購入することについては、君に申し上げます。ですから、初めから純粋なゴミであると仮定し、もしそうでなければ驚くというのは理解にかなった非常に合理的な前提です。しかし、私はそれが合理的な前提であると考えます。私は固く信じています、Envision はこの範疇には属しておらず、我々は良い仕事を成し遂げました。しかし、再び申し上げますが、特に人気のあるオープンソースプロジェクトと比べて、企業向けソフトウェアが非常に低品質であると期待するのが当たり前だと思います。これは適用分野についての公正かつ非常に合理的な仮定です。
さて、この種の金融的なマインドセットについて、そしてポールがABC、つまり活動基準原価計算を指摘した時には、ちなみに ABC analysis ではなくという意味でした。要するに、解決策を想像できなければ問題について考えるのは非常に困難です。つまり、人々が精度やサービスレベルという観点で考えたいと言う場合、これらは非常に古典的な指標であるということです。もし手元にあるのがExcelのスプレッドシートだけであれば、実装できるものはそれだけに限られてしまいます。したがって、スプレッドシートの観点からしか考えられなければ、それらに取り組むのは難しく、問題を考える必要が生じます。どうやってその全てを金銭に変換するのでしょうか、解決策について考えるのに苦労している間に？
人々はしばしば、問題の前に解決策を考えます。まず解決策を思い浮かべずに問題を定義するのは非常に難しいのです。最初におおよその解決策にたどり着き、その後、他人に自分が行ったことを説明しようとすると、その解決策に合致する問題を実際に作り出してしまいます。人々は本能的に先に解決策を想像し、その後でそれについてコミュニケーションを取るために問題を作り出すのです。
解決策を考える能力は、頭の中で利用可能なツールに依存します。もし頭の中にExcelがあるなら、思いつく解決策はすべてExcelで実行可能なものに限られます。これにより、精度やサービスレベルというパラダイムに限定されるのです。なぜなら、Excelでできるのはそのようなことだからです。
だからこそ、基礎コースでは、例えばテーブルやカラム、さらにはSQLのような概念を用いて考えることができる、より良いツールに慣れることが非常に重要です。問題はSQLそのものではなく、SQLによってもたらされるパラダイム、つまりテーブル、フィルター、集約、カラム、文字列と数字、ブール値などの値のタイプです。これらは非常に重要であり、これらのパラダイムがあれば、より精緻な解決策のカテゴリーを考えることが可能となります。
財務的な indicators について考えるためには、保管コストと結びつける必要があるので、保管コストに関する前提を示す別のテーブルが必要です。また、stock out のコストも必要となるため、その情報がどこかに存在しなければなりません。伝統的に、人々が保管コストや保険コストについて考える能力がないわけではなく、彼らはそれを知っています。しかし、解決策を想像する際、もし思い浮かぶのがExcelだけであれば、それら20個の異なる項目を組み込めるスプレッドシートを考えるのは非常に困難です。
しかし、リレーショナルデータで考えることができれば、一気に「必要なだけのテーブルでそれら全てのコストを組み込むだけだ」というツールが手に入ります。そして概念的には、もしそのコストが個々に単純であれば、すべてを集約するだけの問題となります。
これは長い説明ですが、それが従来のサプライチェーン管理が非常にためらいがちな理由でもあります。彼らは、より現代的なツールを用いて考えるという教育を受ける機会がなかったのです。
Paul Jan: ジョアネスの評価には全く同意します。もしどの企業のサプライチェーン運営においても能力評価を行えば、私たちが今話した内容に対する理解の大きな隔たりが見つかると思います。これが、次世代の若いプロフェッショナルに対して、異なる考え方や革新するためのマインドセットを教育する上での本当の課題です。
Joannes Vermorel: サプライチェーンではなく、分散コンピューティングやソフトウェア工学を7年間教えてきました。パリの Eon Normal Superior で教えていた際、何を教えるかについて完全な自由があった私の哲学は、40年後にも依然として関連性のあるトピックに焦点を当てることでした。
私の最大の恐怖は、一時的な流行、つまり5年後に気付けば単なる技術的細部で、すでに消えてしまったものを教えることでした。したがって、私のアプローチは常に「これは時の試練に耐えるものか？ 40年後も依然として重要なポイントでありうるか？」と自問することでした。
例えば、SQLは1989年以来標準として確立されています。進化はしてきましたが、その大部分はそれ以来変わっていません。基盤となるモデルであるリレーショナルデータは、1970年代後半から変わっていません。ERP市場のほぼ99％が何らかの形でこのリレーショナルデータ形式を使用していることからも、その成功は極めて明白です。
人々は、デジタル技術が常に変化しており、何かを学ばなければならず、2年後にはそれが消えてしまうという印象を持っています。私はそれが問題だと考えています。なぜなら、その知識が使い捨てであるという印象を与えるからです。また、経営陣に対しても、2年後には何か別のものになるため、無視しても構わないという誤った印象を与えることになります。
もし正しく行われれば、非常に基本的な多くのテーマが存在します。その一つがリレーショナルデータ構造です。基本的なデータ型、テキスト、ブール値、数字は、すでに1970年代末にはそのようになっていました。最新バージョンの Python 3 でさえ、その核心部は変わっていません。これは今後40年間で変わる可能性が非常に低いものです。
同様に、将来をどう考えるかという予測について考えるとき、time series の概念、時系列の限界、時系列予測が私たちに何を与え、何を与えないのか、またその設計上与えられないものについても、変わらないでしょう。40年後の最も基本的な予測は、日、週、月ごとの時系列予測であり、その限界は依然として同じです。
もし予測を教えなければならないとしたら、変化するであろう最良の時系列予測モデルに焦点を当てるのではなく、時系列予測に内在する前提、つまりそれが何を与え、何を与えないのか、さらには危険な限界とuncertaintyについてどう考えるかに注目するでしょう。
これは非常に大きな挑戦であることは理解しています。多くの大学教授は、私が享受したような、管理側が実際に何を教えるかに全く無関心な環境という贅沢を持っていなかったのです。
Conor Doherty: ポール、クラスで需要予測を扱う際、確率分布や未来の不確実性の理解に踏み込むのですか？
Paul Jan: 基礎クラスではそれについて話し、また需要管理、予測、そして inventory management においても取り扱っています。しかし、私たちはばらつきや不確実性が正規分布に従うという前提を置いており、それが教育を非常に容易にしているのです。
しかしながら、製品全体のばらつきの確率を検証する確率論的アプローチを適用する場合、それをグラフで確認することができます。人々は視覚的なものであるため、なぜある製品が他と異なる挙動を示すのかを理解しやすいのです。
今学期、上位クラスの一部の内容を下位クラスに取り入れ、不確実性や変動をより視覚的な方法で説明することを検討しています。
Joannes Vermorel: 教育目的のために強い前提を置くことは問題ありません。私が大学にいた頃、物理の先生が牛を球体と仮定して計算を簡略化したのを覚えています。もちろん牛は球体ではありませんが、演習のために学生に簡略化された計算をさせるのは合理的です。これにより、計算にとらわれずに概念を実験することができます。
しかし、サプライチェーンの世界では、例えば需要が正規分布に従うと仮定するなど、同様の前提が採用されます。これは教育上の前提であり、現実世界では成立しません。それでも、企業向けソフトウェアのベンダーはその前提を採用し、ソフトウェアにハードコードしているのです。これは狂気の沙汰です。まるでゼネラルモーターズが、自動車に球体や乗客に関する前提をハードコードしているかのようです。人々はこれは常軌を逸していると考えるでしょう。実際の路上を走る本物の車でそれをするべきではありません。
しかし奇妙なことに、サプライチェーンソフトウェアのベンダーは、これらの前提をソフトウェアにハードコードしても問題ないと言います。これは私がこの業界の現状に対して抱く反応であり、少々常軌を逸していると感じます。破壊的変革が必要なのです。何らかの奇妙な理由で、サプライチェーンソフトウェアベンダーは、教育目的で導入されたこのような常軌を逸した前提を、そのままソフトウェアに反映しているようです。
しかし、おそらく教授たちにそれを要求するのは不公平かもしれません。むしろ、サプライチェーンの企業向けソフトウェアベンダー自身が現実に直面すべきなのかもしれません。
Conor Doherty: まさにそれをお尋ねしようと思っていました。ロットマン・スクール・オブ・マネジメントにおけるポールの視点では、これらの概念を教えるのは彼の責任です。しかし、サプライチェーンソフトウェアベンダーである Lokad にとって、なぜ教育がこれほど重要なのでしょうか？ なぜこれにそんなに注力するのですか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンは、企業のあらゆる力を結集するため、一連の厄介な問題の集合体となっています。定義上、サプライチェーンは企業を一体化するものであり、つまり営業、生産、輸送、マーケティング、財務など、あらゆるものを一つにまとめるのです。これは単純な命題ではありません。現代の企業は多くの国で活動しており、営業対マーケティングだけでなく、フランス対イタリア、さらにはスペインといった対立も存在します。
サプライチェーンは、その設計上または本質的に、企業内外の多くの対立する利害関係を結びつける厄介な問題の連続です。これらの問題を、たとえ大雑把でも受け入れられるパラダイムやツールの観点で考える必要があります。人々は大雑把に正しいものを求めるのではなく、全く間違ったものを選び、必要以上に正確すぎる numerical recipes に固執してしまうのです。
Conor Doherty: そろそろ締めに入りますが、これをあなたに返したいと思います。ジョアネスのサプライチェーンに対する考え方は、私には非常に哲学的に映ります。一次、二次の問題について語るとき、それはほとんどウィトゲンシュタインのようです。興味深いのは、あなたも同様にサプライチェーンに対して深く哲学的なアプローチを取っているのか、また管理部門はそれを許しているのかという点です。初日からサプライチェーンの哲学全体を再考する必要があるのでしょうか？ これは学生に、車輪そのものを根本的に見直す必要があると教えるようなものなのでしょうか、それともより段階的なものなのでしょうか？
Paul Jan: それは段階的であり、かつ破壊的です。大学では、学生は基礎から始め、中級のサプライオペレーション管理のクラスを経て、そして今学期、Lokadとの協働で私が担当する高度なクラスに至ります。彼らは伝統的な理論と応用を徐々に学んでいきます。しかし、このクラスで破壊的変革が起こるのは、私の経験上、学生にサプライチェーンの厄介さを体験させずして教える方法がないからです。だからこそ、我々は企業と協力し、実際のデータを扱い、ツールを用いて考えるのです。彼らはその厄介さや不確実性を目の当たりにし、前年度や過去のクラスで学んだことがすぐには適用できないと実感するのです。実行は可能ですが、必ずしも意味を成すわけではありません。
つまり、これは哲学的な問題です。ところで、これは未解決の問題でもあります。ウィキペディアの「Wicked problems」のページに行けば、問題文に対する良い答えや悪い答えが他者の行動に依存するような、あらゆる分野が非常に教えにくいとされていることがわかります。これはサプライチェーン特有のものではなく、他の分野でも極めて難しいのです。
Joannes Vermorel: 例えば、最近公の市場での取引についてのゲストを招いた際、もしその方法を明かしてしまえば、自らの解決策や収益源を損なう結果となる分野もあります。したがって、このような分野では秘密が最も重要です。何かを理解しているなら、専門家としてそれについて語るべきではありません。なぜなら、語れば人々にそれを利用されるからです。
しかし、私の見解では、Lokadは挑戦を続けます。我々は、例えばトロント大学のようにこの方向に進もうとしている良い大学を支援し続けるでしょう。即座の解決策は期待していませんが、この方向への一歩は、まるで存在しないかのように振る舞うよりははるかに良いものなのです。
Conor Doherty: まさに、その通り、概ね正しいということですね。さて、ポール、ここでは最後の言葉をゲストに譲るのが慣例です。期末試験に向けて、何か伝えたいことや学生へのアドバイスはありますか？
Paul Jan: 期末試験に対する具体的なアドバイスはまだありませんが、ジョアネスが述べた「なぜ民間部門が教育に投資しているのか」という点に戻りたいと思います。講義や記事、ブログに投資していることは大いに評価すべきです。多くの学生は卒業後、サプライチェーン管理についての情報を得たり、理解を深めたり、記憶を呼び起こすために、ベンダーやサプライヤー、各種ウェブサイトに頼るのです。
例えば、統計学は学生にとって非常に恐ろしい科目です。だから、すべてが正常だと単に仮定するだけではなく、恐怖を取り除くことで物事がずっと楽になります。しかし、もし異なる行動を裏付ける実質があれば、その恐怖を克服するために学ぼうとする意欲が生まれるかもしれません。大学卒業後、あなたの情報は彼らにとってよりアクセスしやすくなるので、あらゆる複雑な問題に同じ解決策を当てはめるという考えから脱却するための強化剤となるのです。
Conor Doherty：完璧です。それでは、実はこれ以上質問はありません。Joannesさん、お時間いただきありがとうございました。
Joannes Vermorel：あなたのご協力と継続的なご支援に心から感謝いたします。
Conor Doherty：そして、ご視聴いただきありがとうございました。また次回お会いしましょう。
