00:00:00 パンデミック中のカテゴリーの変化とゲストの紹介。
00:01:14 エスティーローダーのセンターオブエクセレンスの説明と、その戦略的変革における役割について。
00:02:12 サプライチェーンのレジリエンスと火消し対応の違いおよびその意味合い。
00:05:01 「ポリクライシス」の概念と、長期的な計画に向けたレジリエンス構築の重要性。
00:07:11 様々な種類のショックとそれらがサプライチェーンに与える影響についての議論。
00:09:54 サプライチェーン管理の複雑さとベンダーインセンティブについての議論。
00:10:56 サプライチェーンにおける相転移と、パンデミック後の混乱の影響。
00:12:33 サプライチェーンのレジリエンスの重要性と市場の変動に対する適応。
00:14:07 混乱時における需要と供給の調整にデジタル技術を活用する方法。
00:16:36 意思決定の自動化による効率向上と盲点の解消。
00:19:47 プロセス自動化と、それが日常業務の簡素化に果たす役割についての議論。
00:20:24 将来の混乱を予測するための戦略的自動化とシナリオプランニングの重要性。
00:21:28 レジリエンス施策の効果測定と備えの評価の難しさ。
00:24:01 レジリエンスソリューションの販売におけるベンダーの視点と、過剰な約束をしてしまう誘惑。
00:27:00 サプライチェーンのレジリエンス達成における技術の可能性評価時における謙虚さと懐疑的姿勢の重要性。
00:29:54 グローバルなサプライチェーンにおいて、意図的な備えとストレステストの必要性についての議論。
00:30:41 COVIDのようなシステム的事象を模擬してサプライチェーンのレジリエンスをテストする方法。
00:32:33 サプライチェーンのレジリエンスにおける長期的な財務視点と無形資産の重要性。
00:35:02 高次元の予測の精度とサプライチェーンレジリエンスのためのシミュレーションツール。
00:37:01 サプライチェーンのレジリエンスと市場成長のための3年先を見据える重要性。
00:39:27 将来の予測と計画策定における課題についての議論。
00:40:37 長期に及ぶソフトウェアアップグレードと、それがサプライチェーン管理に与える影響。
00:41:49 サプライチェーンレジリエンスにおける人的介入と自動化の役割。
00:43:10 従業員の選抜とトレーニングを通じてレジリエンスの文化を育む。
00:45:01 サプライチェーンの状況予測と混乱管理の複雑さ。
00:49:53 レジリエンス向上のための技術への戦略的投資。
00:50:07 締めの挨拶とゲストへの感謝。
要約
Conor Dohertyは、Lokadの創設者であるJoannes Vermorel氏と、エスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏に、サプライチェーンのレジリエンスについてインタビューしました。彼らは、混乱の予測、戦略的計画、技術、データ分析、そして従業員トレーニングへの投資について議論しました。Vermorel氏はシミュレーションにおけるストレステストと正確な予測の重要性を強調し、一方でKoganti氏は長期的視点とレジリエンスのための訓練を強調しました。両者は、行動とレジリエンスのマインドセットへの文化的シフトの必要性、およびオートメーションやシミュレーションといった技術を活用して潜在的なシナリオに備えるべきだという点で一致しました。
詳細な要約
インタビュー中、司会のConor Dohertyは、Lokadの創設者Joannes Vermorel氏およびエスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏と共に、サプライチェーンのレジリエンスと火消し対応について議論しました。Koganti氏は、同社に17年間在籍しており、過去20年間サプライチェーンのデジタルトランスフォーメーションに情熱を注いできたと説明しました。
センターオブエクセレンスは、企業全体の大規模な変革からの継続的な改善を維持するため、約8年前に設立されました。このセンターは、デジタルトランスフォーメーション、新たな計画システム、新しい流通センターを含む、企業の戦略的変革に注力しています。
Koganti氏は、レジリエンスと火消し対応の違いを次のように区別しました。火消し対応は英雄的であり、危機に駆られた対応ですが、非常に疲弊し持続可能ではありません。一方、レジリエンスはショックや危機に対応し、迅速に立ち直ることであり、より構造的で体系的かつ持続可能なものです。Vermorel氏は、問題解決に尽力する従業員が存在することは前向きな兆候であるものの、多くの緊急事態は予測・回避可能であったと付け加えました。
パンデミックにより、人々は外出を控え、メイクアップではなくスキンケア製品をより多く使用するなど、カテゴリーに大きな変化が生じました。この状況は、長期戦略に注力し、数年前から潜在的な混乱を予測する必要性を浮き彫りにしています。Koganti氏とVermorel氏は共に、サプライチェーン管理における戦略的思考とレジリエンスの重要性を強調しています。
サプライチェーンのレジリエンス構築は、ショックが発生したその都度対処するのではなく、サプライチェーン全体を混乱させる可能性のあるショックに備えることに重点を置くべきです。これには、潜在的なリスクを予測し、対策プランを策定する戦略的な思考が求められます。レジリエントなサプライチェーンを構築するために、企業は長期的なビジョンを持ち、新技術、データ分析、そして従業員のトレーニングに投資する必要があります。
エスティーローダーのセンターオブエクセレンスにおけるサプライチェーン担当副社長であるJay Koganti氏は、レジリエントなサプライチェーン構築におけるデジタルトランスフォーメーションの重要性を強調しました。新技術やデータ分析を採用することで、企業はサプライチェーンの可視性と管理能力を向上させ、混乱に迅速に対応することが可能になります。
全体として、レジリエントなサプライチェーンの構築には、発生するショックに単に反応するのではなく、先を見越した先手の打ち方が必要です。新技術、データ分析、従業員トレーニングへの投資と共に、長期的なビジョンと戦略的計画が求められます。これにより、企業は単に生き延びるだけでなく、ますます複雑かつ予測困難なビジネス環境の中で繁栄することができるのです。
インタビュー中、司会のConor Dohertyは、Lokadの創設者Joannes Vermorel氏とエスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏に、サプライチェーン最適化の課題について質問しました。Vermorel氏は、サプライチェーンの混乱を大きく内部問題と外部ショックの2つに分類しました。外部ショックには、サプライヤー、輸送、政府の介入などの問題が含まれ、内部問題は、組織内の欠陥が拡大してシステム全体に影響を及ぼすものを指します。さらに、サプライチェーンは複雑なシステムであり、些細な機能不全でも、各領域が密接に連携しているため大きな問題に発展する可能性があると指摘しました。また、ベンダーが説得力のある形で問題を創出し、さらに複雑さを生むこともあると付け加えました。Koganti氏はVermorel氏に同意し、企業はバッファーを設け、レジリエントな手法に資本を投じることで混乱に備える必要があると述べました。彼は、ある製薬企業がバッファーを確保しており、パンデミック時に特定医薬品の需要に応えることができた例を挙げました。さらにKoganti氏は、デジタル技術がカテゴリーの変化に伴い需要と供給の再調整にどのように役立つかについても議論しました。Vermorel氏は、予測最適化技術が、過去のデータに存在しない混乱に対処する際の課題に直面していると述べ、最後に現代統計学の能力を過大評価しないよう警告しました。
最近のインタビューで、Conor Dohertyは、サプライチェーン最適化を専門とするソフトウェア会社Lokadの創設者Joannes Vermorel氏と、エスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏に、サプライチェーンにおけるレジリエンス構築について話を聞きました。Vermorel氏は、特に数百の拠点や製品を扱う大規模な運用において、統計的アプローチが意思決定に広く利用されていると説明しました。また、統計技術は危機を予測または軽減できないが、自動化によってチームが自動化の盲点に注目できる余裕を生み出すと指摘しました。Koganti氏もこれに同意し、日常業務の自動化が知的余力を解放し、戦略的自動化がシナリオプランニングにより潜在的混乱に備える手段となると述べました。レジリエンス施策の効果測定について尋ねられた際、Koganti氏は、測定は困難であるものの、対応時間と回復時間が重要な指標であると説明し、議論は筋肉のようなレジリエンスの評価は困難だが重要であるとの認識で締めくくられました。
COVID-19のようなシステム的事象を単独でシミュレーションし、サプライチェーンのレジリエンスを測定するのは困難です。しかし、企業はソフトウェアベンダーと同様のストレステスト手法を採用することで、ピーク時の混乱に備えることが可能です。効率性だけに注目するのではなく、企業の文化的DNAにレジリエンスを組み込むことを意識的に行うことが重要です。レジリエンスであるとは、有害な状況に直面し、生き延び迅速に回復する能力を意味します。テクノロジーベンダーとして、サプライチェーンのレジリエンス構築において技術が何をでき、何ができないかを現実的に認識することが求められます。企業の存続に関わる重大なリスクがあるため、解決策に挑む際には謙虚さが不可欠です。技術だけでサプライチェーンの脆弱性が大幅に増す可能性があるものの、ある程度レジリエンス向上に寄与するに留まり、その影響範囲はサプライチェーン単体にとどまりません。全体として、サプライチェーンを強化するのではなく、潜在的な弱点要因を減少させることが目指されるべきです。
インタビュー中、司会のConor Dohertyは、Lokadの創設者Joannes Vermorel氏とエスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏に、サプライチェーンのレジリエンスについて質問しました。Joannes氏は、COVID-19による市場停止など、予期せぬ混乱に備えるためのストレステストとシミュレーションの重要性を強調しました。また、長期的な投資や、のれんなど無形資産の価値を考慮した財務的視点を採用する上での課題にも言及しました。
Jay氏は、新工場や流通センターの設立など多くの施策が3年以内に実現可能なため、サプライチェーンのレジリエンス評価において3年先を見据えることの重要性を強調しました。一方、Joannes氏は、発生確率がおよそ4％の大規模な危機に備えるためには、数十年先を見通す思考が必要であると指摘しました。彼は、シミュレーションにおける正確な予測の重要性を強調し、レジリエンスの幻想が恣意的な不正確さを招く可能性について警鐘を鳴らしました。この議論は、ストレステストやシミュレーションを通じて予期せぬサプライチェーンの混乱に備える重要性、また長期的な財務的視点と正確な将来予測の課題に焦点を当てていました。
現実世界で起こり続けている中で、司会のConor Dohertyは、Lokadの創設者Joannes Vermorel氏とエスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏に、サプライチェーンの最適化とレジリエンスについて語り合いました。彼らは、サプライチェーンの将来状態の予測、意図の表明、そして自動化やプロセス自動化の必要性という課題について議論しました。Vermorel氏は、高次元の視点からサプライチェーンの将来状態を予測する難しさ、意図を明確に表現する必要性、そしてそれを可能にする数学的手法の不足について語りました。Koganti氏は、意図的な長期的思考、戦略的思考、資本配分の重要性を強調し、シミュレーションや実験を通じてレジリエンスに関するトレーニングとスキルアップの必要性についても述べました。両者は、行動とレジリエンスのマインドセットへの文化的シフトの必要性について一致し、Koganti氏は、10年単位のプロジェクトではなく、より短いライフサイクルでの漸進的改善の可能性についても議論しました。
このインタビューでは、司会のConor Dohertyが、Lokadの創設者Joannes Vermorel氏と、エスティーローダーのセンターオブエクセレンスのサプライチェーン担当副社長Jay Koganti氏に、サプライチェーンの最適化とレジリエンスについてインタビューしています。Vermorel氏は、複雑なサプライチェーンシナリオを正確にモデル化し、基本的な経営上の問いに答えることにより、プログラミングエラーによる誤った結論を回避する重要性を強調しました。また、未来のサプライチェーンに求められる特性を提供できる数学的手法が文献上で不足していることにも触れました。Koganti氏は、サプライチェーンにレジリエンスを意図的に組み込み、オートメーションやシミュレーションなどの技術を用いて、潜在的なシナリオの実際の代理指標を作ることの重要性を強調しました。彼は、協力の根幹としてレジリエンスを確立するために、時間とエネルギーを投資することを奨励しました。
フル・トランスクリプト
Conor Doherty: LokadTVへようこそ。司会のConorです。いつものように、Lokad創設者のJoannes Vermorel氏と共にお送りします。本日は、火消し対応を行いながらのサプライチェーンレジリエンスについてお話しします。そのために、エスティーローダーのセンターオブエクセレンスにおけるサプライチェーン担当副社長、Jay Koganti氏をお迎えしています。Jay、Lokadへようこそ。
Jay Koganti: ありがとうございます。
Conor Doherty: えっと、Jay、まず自己紹介させていただきます。私はこの会社に約17年間在籍しており、多くの戦略的変革に携わってきました。そして、サプライチェーンのデジタルトランスフォーメーションは、ここ20年間の私の情熱であり仕事でもあります。ここにいられることを大変嬉しく思います。ありがとうございます。それでは話を始める前に、センターオブエクセレンスについてお伺いしたいのですが、具体的にはどのような場所で、そこでどのような業務を担当されているのか教えていただけますか？
ジェイ・コガンティ: ええ、私たちはほぼ8年前に卓越センターを設立しました。当時、大規模な企業変革を経験したばかりでした。当初の意図は、改善を持続的に維持する方法は何かということでした。大企業では、一度大きな変革を行った後、すぐに元の状態に戻ってしまうことがあります。しかし、私たちは継続性を確保し、絶えず革新を続けたいと考えました。そこで、卓越センターを設立したのです。デジタルトランスフォーメーションであれ、新しい計画システムであれ、新しい流通センターであれ、当社は戦略的な変革を実施しています。多くのものが卓越センターから生み出されるのです。
コナー・ドハート: それなら、レジリエンスと消火活動に関して、これらの変革の一環として他の人々に説明するとき、具体的にどのようにシンプルに説明しているのかを伺いたいと思います。
ジェイ・コガンティ: ええ、多くの人は直感的に、消火活動こそがレジリエンスだと考えがちですが、はっきりとした違いがあります。アメリカでは消火活動やダイビングキャッチと呼ばれることもあり、危機が発生した際に誰かが勇敢に駆けつけて事態を収拾する――しかし、これは非常に疲弊するし持続不可能な、一度限りの対応です。一方、レジリエンスは、ショックや危機にどう対応し、元の状態に迅速に回復するかという、より構造的で体系的なものです。毎日消火活動を行うのとは違い、レジリエンスは日常の運用が可能なものです。
ジョアンネス: 僕の考えでは、レジリエンスを考えるとき、サプライチェーン全般で活動するクライアントや企業の間には、非常に偶発的な緊急事態が山のようにあると感じます。確かに、問題解決のために尽力する人がいることは非常に前向きなことですし、人々が物事を大事にしている証拠でもあります。しかし、企業にとって必ずしも望ましい現実ではないことも反映していると思います。
ジョアンネス・ヴェルモレル: すみません、もう一度最初からやり直させてください。そもそも、最初から避けることができた問題があり、英雄的な行動で解決する必要はなかったはずです。問題は解決可能だったのに、それを放置してしまったのです。特に、私たちはソフトウェア会社ですから、まず企業のIT基盤とやり取りをしています。ITの観点で言えば、システムは一日に一度、時には複数の危機に直面しており、その多くは初めから回避できたはずの理由によるものです。バージョン移行時の互換性の問題や、サプライチェーンが非常に複雑であるために、多くの人員や層状のソフトウェアが関与し、結果としてソフトウェア側で非常に多くの人為的な問題が発生しています。これらの問題は、いわゆる大きな挑戦を反映しているわけではなく、自然災害ではなく人為的な偶発事故なのです。興味深いのは、例えば倉庫が火災になるような災害では、人々はそのような事故を避けるためにあらゆる手段を講じるのに対し、他の分野では事件が頻発し、企業は失敗から学ぶのが非常に遅いように見えるということです。状況は改善しつつあるものの、そのプロセスはかなりゆっくりと進んでいるのです。また、過去2、3年の間に、COVIDやポストCOVIDの回復といった大きな混乱もあれば、数多くの小さな混乱が発生しており、いわゆるポリ・クライシスの状態です。常に複数の危機が同時に現れ、互いに影響し合っています。これが、過去1年ほどで大部分のサプライチェーンに共通するテーマであり、そこでレジリエンスが大きな関心事となっているのです。いったいどのようにしてレジリエンスを確立するのか。そしてご指摘の通り、これは単なる偶発的な事故に対処するというよりも、むしろ構造的な問題なのです。こうした状況に対しては、戦略的な計画と予測、準備が求められます。2、3年先の視野で、どのようにポリ・クライシスの状況に備えるのかを熟考する必要があります。
コナー・ドハート: その話は実は、私が語りたかったこととぴったり一致します。ジョアンネス、まずあなたにお尋ねしますが、レジリエンスと消火活動について話すとき、これらは反応であり、消火活動は確かにイベントに対する反応です。そしてそれらのイベントは、ショックであると私は考えています。ショックには複数の種類があり、すべてがサプライチェーンにとって実存的な脅威ではありません。ですので、まずジョアンネス、そして後でジェイ、サプライチェーンの視点から特に注目すべきショックの種類について、もう少し詳しく説明していただけますか？
ジェイ・コガンティ: ショックの分類は非常に難しいのです。なぜなら、種類が非常に多岐にわたるからです。大まかに言えば、需要側では、何らかの理由で顧客が消失してしまうショック――製品への関心がなくなる、購入余力がなくなる、または競合他社に流れるなど――が存在します。一方、供給側では、自然災害、労働争議、地政学的不安、港湾閉鎖、COVID-19のようなパンデミックといった様々なショックがあります。また、サイバー攻撃や重要ITシステムの障害といった技術的なショックもあります。さらに、通貨の変動や信用市場の混乱といった金融ショックも存在します。
コナー・ドハート: では、サプライチェーンにおいて発生し得るさまざまなタイプのショックについて、もう少し詳しくお話しいただけますか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: 供給側では、顧客へのサービスが妨げられるショックがあります。例えば、工場が正常に稼働しない、サプライヤーが正常に動作しない、または商品の輸送が不可能になるといったものです。大きく分けて二種類のショックがありますが、それ以外にも多数のショックが存在します。例えば、訴訟問題や、新たな規制によって従来の方法が通用しなくなる問題などです。パンデミック時でさえ、問題はロックダウンにあり、この場合、政府の強権的介入によりビジネスが突然停止してしまいます。たとえそれが一般の利益のためであっても、結果としてサプライチェーンの観点からは、ビジネスが停止し、重要なサプライヤーの一つが機能しなくなり、問題を引き起こすのです。
ジョアンネス・ヴェルモレル: これはあくまで一つの分類ですが、例えばサウスウエスト航空の事例のように、単なるソフトウェアの問題で会社全体が停止する場合もあります。時には、全く内部的な問題―つまり、自社の組織の欠陥が拡大し、企業全体が停止状態に陥ることもあります。サプライチェーンはシステムですので、何かが一部で機能し始めると、その影響が他の領域に波及していく傾向があります。もしすべてを容易に分離できたとしても、規模の経済など、多くの利点を失うことになるのです。
ジョアンネス・ヴェルモレル: 結局のところ、潜在的に多くの問題が発生しうる状況に直面しています。そして、私自身のようなソフトウェアベンダーであるLokadでさえ、問題をでっち上げがちなのです。なぜなら、新たな問題があれば、その問題に対する解決策を提供して販売できるからです。単に多様な問題が存在するだけでなく、人々が非常に説得力のある方法で問題を創出することで、状況はさらに複雑になってしまうのです。
ジェイ・コガンティ: これら全てが的を射ているかどうかは別として、私の見解では、サプライチェーン内部には多くの側面が存在します。私は大きな相転移が起こっていると考えています。ポストパンデミックの状況下では、多くの構造的な混乱が引き続き発生すると見ています。そして、少なくとも私の意見では、今後数年間はそれが続くでしょう。インフレに関連するマクロ経済上の挑戦、企業の倒産、現在のエネルギー危機などが相乗的に影響を及ぼすかもしれません。しかし、多くの企業がこれに備えていないのもまた事実です。大規模な混乱であれ、例えば最近の米国では、ウイルスが三種類同時に流行するという事態もありました。
コナー・ドハート: ではジョアンネス、パンデミック時におけるサプライチェーン最適化の経験について教えていただけますか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: もちろんです、コナー。パンデミック中、ウイルスが再燃し、人々は咳止めシロップのような基本的な医薬品が品切れになる事態を目の当たりにしました。そこで、こうした状況に備えようと考えました。友人に話を聞いたところ、バッファ容量を確保していたために、Claritinという薬剤メーカーだけが事前に準備できていたとのことでした。これを受け、サプライチェーンにおけるレジリエンスを構築するには、適切な場所に資本を投じ、バッファを設ける必要があると実感しました。効率性を追求するこれまでのサプライチェーンにとって、これは最も強みとして活かされてこなかった側面です。
ジェイ・コガンティ: はい、ジョアンネスの言う通りです。私たちは、よりレジリエントな方法で事態に対処するために、バッファを作り、予測する必要があります。パンデミック時には、在宅中にスキンケア製品の需要が高まる一方、外出時にはメイクアップの需要が急増するなど、カテゴリーの大きなシフトが起こりました。これにより、一方の製造設備の稼働を停止し、他方の製造設備を迅速に立ち上げるという課題に直面しました。
コナー・ドハート: この課題には、どのように対処したのですか？
ジェイ・コガンティ: 当初は少し驚きましたが、すぐに日常的な手動対応が必要であると認識しました。世界中に300～400の設備を持つ大企業では、デジタル技術を活用して需要の変化を捉え、供給と再調整する必要がありました。これにより、将来のカテゴリーシフトや反動に対処するための体系的なアプローチを構築し、現在はこれをどのような状況にも対応できるよう準備しています。
コナー・ドハート: そしてジョアンネス、Lokadのような企業がこうした事象下でサプライチェーンの予測と最適化において直面した課題について教えていただけますか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: はい、コナー。主要な課題の一つは、レジリエンスを必要とする事象が、データ上には存在しないということです。これは特にブラックスワン的な事象や、通常とは異なる事象において顕著です。現代の統計学は先を長く予測することができず、その能力を過信してはいけません。したがって、過去のデータに主に依存している私たちのような企業にとっては、こうした事象を予測し、適切にリソースを再配分する最適化技術を構築することが課題となるのです。
コナー・ドハート: ではジョアンネス、サプライチェーン最適化とそのプロセスにおけるデータの役割について、もう少し詳しくお話しいただけますか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: もちろんです、コナー。サプライチェーン最適化において、データは極めて重要な役割を果たしています。しかし、扱われるデータは非常に機械的で、知性は含まれていません。人間がプロセスを見れば明らかなことでも、データ上には必ずしも現れません。データは、同じような周期性やパターンだけを示すのです。これが、数百の拠点、数百の製品、そして何千ものSKUを管理する大規模な運用において、統計的手法が未だに広く利用されている理由です。
ジェイ・コガンティ: ジョアンネスに同意します。こんな大規模な運用では、何千もの事務員を雇って在庫管理を手動で行うのは現実的ではないため、意思決定を支援するために機械化が必要となるのです。しかし、このアプローチにも限界があり、データはリアルタイムの状況を必ずしも反映しておらず、実情に追いつくまでに数週間かかる場合もあります。
ジョアンネス・ヴェルモレル: その通りです、ジェイ。Lokadでは、製造などに関する決定-駆動-最適化といった日常的な意思決定を自動化することで、この問題に対処しています。これにより、人々は私たちの数値レシピが捉えきれない部分を補完するために考える時間を確保できるのです。
コナー・ドハート: つまり、自動化は実際にデータに表れない事柄について、チームがより多くの時間を割くことを可能にするということですか？
ジョアンネス・ヴェルモレル: その通りです、コナー。自動化によって、数値レシピが捉えない盲点についてじっくり考える時間が生まれます。これは非常に重要な点であり、どんな統計的技術やデータ駆動型技術も、すべてのショックを予測または緩和できるわけではありません。しかし、チームの時間を解放することで、発生している危機について深く考え、人間ならではの洞察を加えてシステムに修正策を反映させることができるのです。
ジェイ・コガンティ: 全く同感です。自動化は、賢明で献身的な人材にとって代わるものではなく、むしろ企業の長期的利益のために何ができるかをじっくり考えるための時間を確保するものです。長期的利益のために行動するというのは難しい問題であり、多くの不明確な可能性や選択肢が存在します。
コナー・ドハート: ジェイ、それは、自動化と経営陣による監視の組み合わせでレジリエンスを構築する、というあなたのアプローチに沿ったものですか？
Jay Koganti: ええ、プロセス自動化の部分には完全に同意します。どんな日常的な作業でも自動化することで大きな余力が生まれます。これが「火消し活動」の議論の大部分を占めると思います。日常的な火消しに追われると、知的な余力が使い果たされ、大局を見ることができなくなります。だからこそ、デジタルトランスフォーメーションの多くがこの点に焦点を当てていると私は考えています。しかし、もう一つの次元を加えたいと思います。例えばシナリオプランニングを中心とした戦略的自動化には大きな機会があります。これはまるで森と木々の関係のようなもので、日々の小さな作業（木々）をこなしながら、2、3年先に起こりうるピークの混乱や大きな需要変動、例えば新たな流通センターや工場の必要性、また人口動態の変化などにどう備えるかを考える必要があるということです。何百ものExcelシートでそれらをシミュレートするのは非常に困難です。私たちが多く投資してきた分野は、まさにこのシナリオプランニングの能力であり、それにより組織の構造的なレジリエンスを構築し、備えることができるのです。
Conor Doherty: では、次の質問に移ります。具体的には、企業のレジリエンス施策の効果をどのように評価するかということです。この質問では、ショックが発生していない、一定期間正常な活動が続いている状況を想定してください。つまり、自分の投資がお金を賢明に使えているのか、実際に持続可能で回復力のあるビジネスモデルを築けているのかを知りたいのです。
Joannes Vermorel: ええ、それは非常に難しい質問だと思います。多くのクライアントの場合、何が起こるか、どう反応するかが予測できないのです。さらに、もう一つの例として、多くの企業がこれに苦労するのは、このための資本配分が行われていないからです。市場成長、例えばウェブプロモーションにお金を使いたくなるのです。追加のバッファー能力に投資したくはないのです。というのも、それが本当に有用かどうかは分からないからです。ですので、評価の指標として私たちが非常に重要だと考えるものの一つは「対応速度」です。危機が発生した際、小さなものであれ大きなものであれ、どれだけ迅速に対応できるか、すなわち人員や技術など、全体としての応答速度が重要なのです。次に重要なのは「回復または反発に要する時間」です。単に対応するだけでなく、元の状態にどれだけ早く戻せるかがポイントです。これらが、私たちが考える2つの重要な指標です。小さな危機では評価が難しいですが、大きな危機の場合は、「この危機はいつ発生し、いつ安定状態に戻ったか」を見ることで、システムや人がどれだけ準備できているかを測ることができます。わかりますか？
Conor Doherty: 全くその通りです。そして、ちなみに、あなたが言うように、こうした筋肉的なレジリエンスの評価が難しいという点については、私も同感です…
Conor Doherty: 非常に興味深く、面白いのは、私の仲間であるエンタープライズソフトウェアベンダーの多くが、こうした質問をほとんど回避していることです。ベンダーの立場からすれば、優れた製品を販売している以上、もしそれが機能しなければ会社は破綻して消えてしまうので、問題が注目されません。しかし、うまく機能すれば、その成功を自社の手柄として主張できるのです。つまり、ベンダーの場合、失敗しても誰もその失敗に気づかない非対称性が存在します。確かに完全に隔離されているかのようですが、成功すればその成果を自分のおかげだと主張できるのです。少なくとも私にとっては、こうした取り組みが実際に機能するかどうかを判断するのは非常に難しいことです。そして、実際、非常に非常に難しい問題です。ベンダーとしては、たとえ実際には機能していなくても、機能しているふりをする誘惑に駆られるのです。
Joannes Vermorel: しかし結局のところ、私のアプローチは、例えば職場での幸福感のような、直接議論するのが非常に困難なテーマに似ています。そういったものは正面から取り組むのが非常に難しいのです。だからこそ、私の場合は「自分が何をして状況を悪化させているのか」を考え、それを避ける方法を模索します。つまり、クライアントをよりレジリエントにするというよりは、何をやめればクライアントの企業がこれ以上脆弱にならないかを考える、より謙虚なアプローチです。実際、あなたはバッファーの大きさについて言及していました。もし在庫最適化サービスとして、最もスリムな運営を追求する、非常に短期的な視点で動いてしまうと、クライアントに対して莫大な運転資金を投入しているという印象を与える可能性があります。例えば、ソフトウェア企業は在庫が30％あるいは50％削減されたと主張しますが、もし10年に一度、全サプライチェーンが崩壊してしまったら、それは本当に賢明だったと言えるでしょうか？短期的には運転資金を大幅に節約できても、10年に一度主要な短所のために全ての信頼関係が崩壊してしまえば、それは賢明な戦略とは言えません。ところが、ベンダーにとっては「金を取って逃げる」という手法があるのです。
Jay Koganti: では、コナー、確認させてください。つまり、レジリエンスを構築するということは、必ずしも企業を強化するというよりも、サプライチェーンにおける弱点を取り除く、いわば弱点のベクトルを低減することだという理解でよろしいでしょうか？
Joannes Vermorel: いいえ、私たちのゲストが示した指標は非常に的を射ていると思います。つまり、有害な事象に直面し、その打撃を乗り越え、元の状態に戻る能力こそがレジリエンスだと考えています。死なずに回復し、理想的には迅速にそれを達成するということです。しかし、問題は、サプライチェーンだけでなく、いわばサメが襲ってくるような状況では、財務面などあらゆる面で問題が発生するという点です。
Conor Doherty: マーケティングもまたセールスの場であり、これは明らかに企業全体の問題です。私たちベンダーの立場から見ると、謙虚さが必要です。治療法を約束して実行できなければ大問題になり、「まず、害を与えない」というヒポクラテスの誓いの精神に反するからです。技術ベンダーとしては、自社の技術が何を実現できるのかを現実的に捉えなければなりません。技術だけでサプライチェーンをレジリエントにすることは到底不可能だと私は考えています。むしろ、技術だけでサプライチェーンを非常に脆弱にしてしまう可能性があると確信しています。一方で、レジリエンスを完全に実現するためには、サプライチェーンのみならずもっと広範な問題に対処しなければならず、そのリスクは非常に高いのです。
Jay Koganti: ええ、どれも良い点だと思います。私の見解では、まさにその通りです。しかし、これには意図的な取り組みが必要です。企業文化のDNAの一部として組み込む必要があり、自動的に実現するものではありません。適切な資本投資の仕方を意識することが重要です。多くの場合、サプライチェーンは運転資金やサービスの効率性を追求するだけで、バッファーに関する議論は二の次とされ、無駄な資本と見なされがちです。しかし、再グローバル化、サプライチェーンの再構築、資源の制約、気候問題などを総合すると、今後10年ほどは非常に意図的に取り組む必要があると思います。備えはまた、ストレステストによってもたらされるのです。私が個人的に信じているのは、大規模な混乱に対するシステムのストレステストの重要性です。
Conor Doherty: それについて質問しようと思っていました。
Jay Koganti: ええ、その点も非常に重要な要素だと思います。
Conor Doherty: 話のつなぎとして完璧ですね。ジェイ、これについて続けてお聞きしますが、例えばCOVIDのようなシステム全体に及ぶ事象を、どのようにして真空状態で模擬または作り出すのでしょうか？サプライチェーンにその状況を意図的に適用し、我々のレジリエンスを測定するにはどうすればよいのでしょうか？私には想像がつかないので、非常に興味があります。
Jay Koganti: ええ、最善の方法は…正直なところ、私たちはグローバルなサプライチェーンでそれをうまく実現できていない部分もあります。これも一因です。パンデミック前後を通して、実際にこれを実施しているのはおそらくソフトウェアベンダーでしょう。彼らはピーク時の混乱に備えるための伝統的なストレステスト手法を持っているのです。少なくとも、サプライチェーンの一部では、こうした手法を取り入れて能力を構築しようとする動きが見られます。
Conor Doherty: COVIDのような大規模な混乱を模倣するのは非常に困難ですよね。ビジネスを完全に停止させてテストすることはできません。しかし、先を見越して準備することは可能です。例えば、主要な配送センターが閉鎖された場合、サプライラインが途絶えます。その際、在庫が流れてくる代替ルートは何か、また需要に大きな変化があったり市場が完全に停止した場合、どのように対応するのかをあらかじめシミュレーションすることが必要です。こうした事前のシミュレーションこそ、私たち全員がぜひ投資すべきストレステストだと思います。
Jay Koganti: さて、これは先ほどのあなたの指摘を踏まえたもので、私には二つのポイントが浮かびます。一つは財務面での見方、もう一つはストレステストのシミュレーションです。まず財務面について、一般的に私は財務的視点を強く支持しています。しかし、歴史的に見ると、特に80年代や90年代には、悪役が極めて短期的な財務戦略をとり、会社を細分化してわずかな利益を追求する、といった描写がハリウッド映画などで多く見られたため、こうしたアプローチは悪評を受けることが多かったのです。つまり、極端に短い視野で物事を捉えるということです。ですから、効率を本当に追求するためにはドルを数える必要はありますが、それは長期的な視点で行わなければならず、非常に難しい作業です。なぜなら、通常頼る第一水準の財務指標だけでは信頼できないからです。例えば、エスティローダーのように世界的に知られたブランドは築くのに数十年を要しており、その価値はほぼ無形でありながら実体的なものです。帳簿に現れない要素も多く存在するのです。つまり、ドルの評価には帳簿に現れない多くの実体的な要素を加味する必要があり、これが私の答えです。財務面の主な課題は、見込み客やクライアントにこの長期的な財務視点を採用してもらうことであり、それは合理的である一方、同時に作り話のような要素も含むという、非常に矛盾した問題なのです。さらに、たとえばクライアントのGoodwillについては、科学的に測定できるものではないのですが、何十年先を見据えるとそれも重要な要素となるのです。それでもなお、非常に重要な課題であり、実行すべきだと信じています。
Joannes Vermorel: さて、シミュレーションによるストレステストに戻りますが、ベンダーの立場から気になるのは、例えばシミュレーション自体が一種の予測行為であるという点です。そして、その高次元の予測を行う際、精度はどれほどなのかということです。我々は、シミュレーションが正確であるとはどういう意味なのかという点について、いくつか興味深い技術を開発してきました。
Conor Doherty: ここには解明すべき点が多くあります。まずはジョアネス、先ほどサプライチェーンシミュレーションの精度について触れられましたが、なぜこれが単純な問題ではないのかご説明いただけますか？
Joannes Vermorel: はい、コナー。サプライチェーンシミュレーションの精度は、一面的な問題ではありません。単一の要素の正確さだけでなく、相互に依存する多数の要因を持つサプライチェーンの未来の状態を予測しなければならず、非常に厄介な問題なのです。
Conor Doherty: なるほど。そして、これらの技術を推進する多くの人々が、そのシミュレーションの根底にある精度について疑問を持たないとおっしゃいましたが、その点について詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: はい、コナー。これらのシミュレーションの精度を評価するための専用の数学的手法がなければ、その精度が本当に確かなものかどうかすら分かりません。つまり、恣意的に不正確でありながら、あたかもレジリエンスがあるかのような錯覚を抱かせてしまい、これはさらに悪い状況を招く可能性があるのです。精度評価が全くされていない作り話のような予測に基づくレジリエンスの錯覚が問題なのです。
Conor Doherty: それは良い指摘ですね。ジェイ、先ほどレジリエンスについて話す際に、2〜3年という時間軸を挙げられましたが、なぜそれが重要なのか、またその期間におけるレジリエンスをどのように測定しているのか説明していただけますか？
Jay Koganti: はい、コナー。市場の成長、販売機会、人口動態の変化、その他の指標を考えると、もっと長い視野が必要です。しかし、サプライチェーンにおいては、ほぼ3～4年の視界で全てを実施できます。新工場、新たな配送センター、新しい輸送ルートなどを整備できるのです。また、可能性が多すぎるため、長期予測は非常に難しいのです。したがって、資本配分や資産について考える際、3年という期間は十分な指標と言えます。
Conor Doherty: わかりました。ヨアネス、数十年先を見据えるというお話でしたが、なぜそれが重要なのか、またそれが確率的予測とどのように関係するのかご説明いただけますか？
Joannes Vermorel: はい、コナー。逆説的な話ですが、例えば1世紀に4回程度の重大な危機を想定し、20世紀には2度の世界大戦などがあったことを考えると、確率的予測の視点でアプローチせざるを得ないのです。単に…
Conor Doherty: ご存知の通り、レジリエンスは行動志向、すなわち如何に最も柔軟に対応するかという姿勢から生まれます。それはまた文化的な側面でもあります。本当にその文化的DNAを創り上げる必要があり、それには長い時間がかかります。
Jay Koganti: さて、そこには2つのポイントがあります。私もヨアネスにお伺いしたいのですが、そのようなDNAを根付かせ、育てるという話をされる際、具体的にはどう進めるのでしょうか？ やはり、これは心と文化のシフトが必要な問題です。
Jay Koganti: まず第一に、チームに迎え入れる人材は慎重に選ぶ必要があります。そしてもう一つは、いかにして彼らのスキルを向上させるかという点です。多くの場合、備えは実際のシミュレーションから生まれます。例えば、「あなたの配送センターが来週閉鎖されるとしたら、どう対応しますか？教えてください」と問いかけるのです。こうした状況を想定して人々に思考させ、スキルを磨かせることで、チーム全体のレジリエンスを養うカリキュラムを作るのです。訓練、シミュレーション、または思索に基づく実験など、あらゆる面で意図的に取り組む必要があるという意味です。
Joannes Vermorel: そして、私がテクノロジストとして（非常に限定的な視点ですが）レジリエンスに取り組む方法として、実に困難な課題がいくつか存在するということです。文字通り、科学分野の文献は大幅に不足しており、それが私を突き動かし、我々が研究を進める原動力となっています。まず第一に、高次元の視点からサプライチェーンの将来の状態を予測しようとすると、「精度」という概念さえ表現するのが非常に難しい問題なのです。
Joannes Vermorel: つまり、非常に基本的な問題として、1つの製品を予測する場合は時系列の視点であり、文献には多くの指標が存在します。予測が正確かどうかを判断するためのツールも豊富です。しかし、複雑なシステム全体の状態を予測対象にすると、これは非常に非常に困難になります。そして、現時点でこれをクリーンな方法で行えるツールは存在しません。つまり、そもそもそのための数学的ツールすら不足しているという根本的な問題があるのです。これが第一の問題群です。
Joannes Vermorel: 第二の問題は、システムにショックを与える、つまり意図や何らかの混乱をシステムに表現できるようにすることです。まずシステムを未来に投影し、その上で意図を表現できるようにしたいのです。ここでの問題は、それを明示的に行えるかどうかです。ちなみに「意図を表現する」とは、何らかのプログラミングツールを用いることを意味します。行動をプログラムし、混乱要素を指定する際、それが設計段階であなたの意図を正しく反映する正当性を提供してくれるかが問われます。 Joannes Vermorel: 非常に抽象的な質問であることは承知していますが、ベンダーの視点からこの問題を見てください。私は、システムの状態を予測する技術を構築するという、もともと非常に困難な課題に取り組んでいるのです。そしてその上で、何らかの「もしも」のシナリオを追加するというのです。
Conor Doherty: …私たちの「もしも」シミュレーションが、実際に起こらなかった事象において何が起こったかを正確に反映し、その結果、そのシナリオを示した人物の意図を正しく捉えていた場合のことです。これは非常に難しい問題ですが、とても興味深いアプローチであり、設計段階でより正確な演習ができるツールも存在します。
Joannes Vermorel: 私にとって非常に興味深いのは、サプライチェーンの専門家が様々な問題に直面しており、経営陣が提起する多くの懸念に対して、潜在的に回答を見出さなければならないことです。私のアプローチは、サプライチェーンの将来の状態を多次元的に予測する視点を持つことに加え、施設を増やすか減らすか、他の立地、カニバリゼーション、競合他社による混乱といった、よくある基本的な疑問に多数答えられるようにすることです。実際、非常に複雑な質問ではありませんが、基本的なプログラミングミスを回避するために、ある程度の設計正確性を備えたツールを作り出したいのです。私が危惧するのは、誤った自信を持ってしまう危険性です。シミュレーションを実施し、「ああ、大丈夫、もしもシナリオも完了した、すべて順調だ」と判断してしまい、実際にはシミュレーションにバグがあり、本来得るべき結論とは逆の結果に陥ってしまうということです。これが、夜も眠れなくなるほど、どうすればそのようなツールを構築できるかを考えさせる理由です。そして、これらは数学的なツールという観点から非常にオープンな問題であり、明日のサプライチェーンに求められる性質を備えたものは、文献上ほとんど知られていません。
Conor Doherty: では、皆さん、本日はありがとうございました。ゲストの皆さんのお時間を考慮し、ここでジェイに最後の一言をお願いしたいと思います。聴衆の皆さんに伝えたいこと、レジリエンスに対する呼びかけなど、何か胸に秘めた思いがあればお願いします。
Jay Koganti: ええ、レジリエンスはすでにサプライチェーン全体で重役会議の主要な議題となっています。もちろん、パンデミックによりこのテーマは一層強調されました。意図的に取り組むことが重要です。技術分野には大きなチャンスがあり、マインドセットや資本投資だけでなく、技術自体にも大きな役割があります。自動化やシミュレーションなど、技術は実際に何が起こりうるかの代理として機能し、精神的なレジリエンスにも寄与する可能性があります。ですから、どの技術を選ぶかを慎重に決め、レジリエンスを企業の根幹に据えるために、時間とエネルギーを惜しみなく投資すべきだと思います。以上です。
Conor Doherty: では、この辺で締めくくりたいと思います。ヨアネス、貴重なお時間をありがとうございました。ジェイ、こちらもありがとうございました。そしてご視聴いただき、感謝いたします。またお会いしましょう。
