00:00 イントロダクション
03:53 ビジョン
07:49 価値観
10:53 これまでの経緯
13:51 星々が語った
15:49 知識
20:08 プロセス (知識 1/2)
24:32 分業 (知識 2/2)
28:49 時間
33:23 未来 (時間 1/4)
38:16 実行 (時間 2/4)
42:48 複雑性 (時間 3/4)
47:47 計画 (時間 4/4)
54:19 仕事
59:57 制御 (仕事 1/2)
01:07:21 ボトルネック (仕事 2/2)
01:12:35 多様性と妥当性
01:17:44 結論
01:20:23 1.7 供給チェーンにおける知識、時間、仕事について - 質問？
説明
供給チェーンは一般的な経済原則に従っています。しかし、これらの原則はあまり知られておらず、誤解されることが多いです。人気のある供給チェーンの実践やそれに関連する理論は、経済学で一般的に認められている見解としばしば矛盾します。しかし、これらの実践が経済学の基本を誤っていると証明することはほとんどありません。さらに、供給チェーンは複雑なシステムであり、比較的新しい概念であるにもかかわらず、十分に知られておらず、誤解されることが多いです。この講義の目的は、実際の供給チェーンの計画問題に取り組む際に、経済学とシステム論がそれぞれ何をもたらすのかを理解することにあります。
完全文字起こし
本供給チェーン講義シリーズへようこそ。私はヨハネス・ヴェルモレルです。本日は知識、時間、そして仕事について講義いたします。
供給チェーン管理に取り組む際、教科書や企業の実践を通して多くのことが明示されません。もちろん、すべてを詳細に説明するのは現実的ではないため必要な面もありますが、一方で見落としが発生することもあります。明確にすべき重要なアイデアや考察、洞察が、ほとんどの場合そのまま語られず書き留められません。その中でも、最も強力なアイデアは、私たちが注目する供給チェーンに対する因果関係の直感を導くものです。
実際、この因果関係の直感は、状況の捉え方、問題の見方、そして果たして問題そのものを見るかどうかを決定します。この講義では、『ビジョン』という用語でこの因果関係の直感を指します。ビジョンは企業全体、すなわちその文化、プロセス、実践に浸透しています。誤ったビジョンは正しい問題を見極める力を損ない、会社にとって期待される利益をもたらす可能性のほとんどない解決策を追い求める原因となることがあります。
この因果関係の直感、すなわちビジョンは、他のどんなものと同様に間違いや迷いを含むことがあります。特定の企業に対して不適切であることが明らかになったビジョンは、供給チェーン改善のすべての試みを蝕み、時間の経過とともに既存の状態の継続に終始してしまう恐れがあります。
さらに、同じ企業内でも、人々が全く同じビジョンを持つことは稀です。実際、彼らは根本的に異なるビジョンを持っている場合が多いのです。ビジョンが明文化されないため、従業員は自分が前進しようとすると同時に、別の従業員が逆方向に引っ張っていると感じることが頻繁にあります。これらの対立の根本原因は、価値観やインセンティブの違いではなく、ビジョンの違いに起因することが多いのです。
この講義で私が主張する二つの命題は、微妙でありながらも極めて重要です。
まず、供給チェーンの分野には力強いビジョンが存在します。これらのビジョンは、供給チェーンに関する理論、書籍、論文といった学問分野だけでなく、供給チェーンのプロセスやソフトウェア技術といった実践にも浸透し、そのあり方を形作っています。些細なものではなく、これらのビジョンは供給チェーンを運営する企業や、大学、ソフトウェアベンダーおよびコンサルタントを含む支援エコシステムに大きな影響を与えています。この講義では、そのようなビジョンをいくつか検証していきます。
次に、すべてのビジョンが供給チェーンの改善において同じ効果や適切さを持つわけではありません。広く共有されているビジョンの中には、供給チェーンの効率性や信頼性にとって有害なものさえ存在します。この講義の終盤には、特定の企業内でどのようなビジョンが働いているかを少なくともいくつか識別し、それらのビジョンの妥当性に異議を唱えるための知的手段を持つことができるようになるでしょう。
『ビジョンの闘争』において、トーマス・ソウルは『ビジョン』という概念を紹介しています。彼はこれを、世界がどのように機能するかについての直感的または無意識の理解と説明しています。これらのビジョンは、私たちが社会や宇宙全体を即座かつ本能的に理解する際に大きな影響を及ぼします。ソウルはこう述べています。「理論と呼べるような系統的な推論を構築する前に、私たちが感じたり感覚したりするもの—それがビジョンである」。
ビジョンはある程度単純化されたものであると言えますが、通常その表現は他者のビジョンに対して用いられ、自分自身のビジョンにはあまり当てはめられません。ビジョンは、複雑なシステム、すなわち人間の心が容易に把握できないシステムへのアプローチの仕方に大きな影響を与えるのです。『ビジョンの闘争』が社会という複雑なシステムに焦点を当てているのに対し、この講義は供給チェーンに焦点を当てています。
例えば、十分な在庫レベルを維持するのに苦労し、棚の半分が空になっている小売店を考えてみましょう。この状況の根本原因についての直感的な評価は、供給チェーンに対する各人のビジョンやその機能すべき姿により大きく異なるのです。
例えば、供給チェーン分析の教授は、棚が空であることを需要予測の不正確さに起因させるかもしれません。この場合、そのビジョンはサービスの質を技術的解決策、つまりソフトウェアに委ねる考え方です。このビジョンは、設計や予測精度に影響を与える学術界全体にも及び、技術中心のビジョンをさらに強化する結果となります。
これに対して、同じ小売チェーンの地域マネージャーは、直感的に店舗運営やその従業員に責任を転嫁するかもしれません。このビジョンでは、店舗マネージャーとスタッフが店舗を適切に運営する責任を担い、問題に最も近い人々にまず責任があると考えられます。このビジョンの拡張として、上層部がこの効果のない店舗マネージャーをその地位に留めている点が非難され、改めて人に焦点を当てたビジョンが浮き彫りになります。
同じ店舗の同じ空の棚から生じた二つのビジョンが、責任の所在、ひいては解決策を全く異なる対象に割り当てるという点は非常に注目に値します。一方は技術的解決策に、もう一方はリーダーシップの評価に向かうのです。もちろん、店舗が直面する問題が本当に不良なソフトウェアに起因するのか、不適切なリーダーシップに起因するのかは全く別の問題です。ビジョンは何も証明しません。ただ、複雑な状況に対する私たちの即時的な評価の条件付けにすぎないのです。
このような責任の帰属の違いは、ビジョンが供給チェーンに及ぼす大きな影響力を如実に示しています。この講義で見ていくように、異なるビジョンは単に状況の評価や解決策が分かれるだけでなく、しばしば矛盾する評価や解決策をもたらし、結果的に互いに排他的な道へと導きます。
政治においてもビジネスにおいても、リーダーは自らの価値観を強調して、ライバルとの差異を際立たせることがよくあります。「我々は同じ価値観を持っていない」というフレーズはあらゆる場面で耳にします。しかし、この見方は一理あるものの、ビジョンが及ぼす深い影響力を覆い隠す傾向があります。
同じ事実に対して人々がさまざまな解釈に直面すると、その違いを価値観の相違に帰することが多いのです。しかし実際、価値観の違いは「我々は同じ価値観を持っていない」というキャッチフレーズが示す以上に顕著です。例えば政治の分野では、貧困、犯罪、戦争を推奨する者を見つけるのはほぼ不可能です。それにもかかわらず、これらの悪に対する共通の価値観があるにもかかわらず、人々のビジョンは全く異なる解決策へと導きます。
この観察は供給チェーンの領域においても当てはまります。企業はその業種や分野を問わず、普遍的にサービス品質、収益性、成長、そして無駄の削減を最重要視しています。このような広く認められた価値観に公然と反する企業は極めて稀です。しかし、企業間の異なるビジョンは、全く異なる戦略や実践を生み出しながらも、結局は同じ共通の価値観を達成しようとする結果につながります。
たとえば、Amazonの創業者ジェフ・ベゾスは、自身およびそれに連なるAmazonが顧客に徹底的に焦点を当てることをしばしば強調してきました。彼はかつて、「最も重要なことは、顧客に執拗に焦点を当てることである。我々の目標は、地球上で最も顧客中心の企業になることである」と述べました。もちろん、これは価値観の表明です。しかし、企業の幹部が公の場で顧客の重要性を軽視するのを目にすることはほとんどありません。そのような行為が露見した場合、その幹部が職を続けることは稀なのです。
Amazonを他と区別するのは、多くの企業と一致する表面的な価値観ではなく、その独自のビジョンと文化にあります。したがって、この講義が進み、さらに多くの供給チェーンの例を再検証する中で、企業が非常に異なる道を歩んでいる一方で、成長、収益性、そして自社ミッションに対する世間の支持という共通の成果を目指していることを忘れてはなりません。行動方針において決定的な違いを生むのは、価値観ではなくビジョンと文化なのです。
本講義は、供給チェーンに関する一連の講義の第一章の一部です。しかし、このシリーズは既に第一章を大きく超えて進んでおり、私は本日、後の講義を支える基盤を再検討し洗練させるにとどまっています。Lokadが実践する供給チェーンの背後にあるビジョンの広範な結論を理解することに関心のある方は、ぜひ他の講義にも進んでいただきたいと思います。
この第一章では、なぜ供給チェーンがプログラム的である必要があるのか、またなぜ数値的レシピを実用化することが非常に望ましいのかを見てきました。供給チェーン自体の複雑性が増す中、自動化はこれまで以上に切実な課題となっています。さらに、供給チェーンの実践を資本主義的な取り組みにする財務上の必然性も存在します。
第二章は方法論に捧げられています。供給チェーンは競争的なシステムであるため、各自が自己のアジェンダを持っていないという前提に立たずに、供給チェーンを改善するための方法論が求められるのです。
第三章では、供給チェーン担当者を通じた解決策を脇に置き、問題点の概観を行います。この章は、解決すべき意思決定問題の種類を特徴づけようと試みています。SKUごとの適切な在庫量の選定のような単純な視点は、現実の状況には適合しません。意思決定の裏には常に深い意味が存在するのです。
第四章では、ソフトウェア要素が遍在する現代の供給チェーンの実践を把握するために必要な要素を概観します。これらの要素は、デジタル供給チェーンが機能する広い文脈を理解するための基盤となります。多くの供給チェーン教科書は、暗黙のうちにそれらの技術や数式が真空状態で機能すると仮定していますが、実際はそうではありません。
第五章と第六章は、それぞれ予測モデリングと意思決定に捧げられています。これらの章では、サプライチェーン-サイエンティストの手により効果的に活用される技術、特に機械学習技術や数学的最適化技術を取り上げています。
第七章は、定量的供給チェーン施策の実行に捧げられています。この施策を開始し、適切な基盤を築くために必要な要素を確認するとともに、それを実現する人物、すなわちサプライチェーン・サイエンティストについても見ていきます。最後に、数値的レシピを実用化するために、どのようにしてフィニッシュラインを越えるかを検証します。
本日の講義では、供給チェーンにおいてどのようにビジョンが展開されるかを、三つの基本概念―知識、時間、そして仕事―の観点から検証します。それぞれの概念に対する相反するビジョンが、ある供給チェーンにとって望ましいとされるものについて、一連の矛盾した評価を生み出すのです。
広大な供給チェーンを適切に運営するためには膨大な知識が必要であることは自明ですが、その知識の形態や性質について問われることはほとんどありません。しかし、知識に関しては、特殊なものと平凡なものという二つの強力な対立するビジョンが存在し、プロセスや分業に対してほぼ正反対の見解をもたらします。
また、供給チェーンにおいて時間は極めて重要です。しかし、時間の次元の評価においては、静的な視点と動的な視点という二つの強力なビジョンが衝突します。未来、実行、そして供給チェーンの複雑性を評価する中で、これら二つの時間に対するビジョンがどのように展開されるかを見ていきます。これらの評価は、計画にどのように取り組むべきかという、根本的に異なる二つの見解に融合していくのです。
最後に、サプライチェーンは作業、より具体的にはホワイトカラーの作業を伴い、この講義シリーズでサプライチェーンに割り当てられた分業に基づいています。しかし、このデジタル時代においては、人々が直接または間接的に作業に対して責任を負うと見なされるため、ソフトウェア技術の役割や目的に対する非常に異なる見解が生まれています。これらの作業そのものに対する相反するビジョンが、企業内のコントロールやボトルネックにどのように影響を及ぼすかを見ていきます。
サプライチェーンの領域では、効率性を確保するために知識が極めて重要な役割を果たします。顧客の需要、供給者の制約、その他無数の要因について信頼できる洞察を持つことが不可欠です。この文脈において、最初の主要な視点の違いは、知識の性質と所在に関するものです。この知識は、特殊な知識と日常的な知識の二種類に分類されます。1945年にフリードリヒ・ハイエクが彼の画期的な著作「The Use of Knowledge in Society」で提唱した、この特殊な知識と日常的な知識の区別は、なぜ異なるビジョンがサプライチェーンの運用に関して相反する認識をもたらすのかを理解するための基盤となります。
空間的知識とは、技術、数式、統計、ソフトウェアなどを包含し、本質的には体系化、構造化、検証、洗練された情報を意味します。この知識は学問に限定されるものではありません。組織内においても、サプライチェーンの運営を導くために用いられる体系化された手順や数値レシピは特殊な知識に該当します。特殊な知識の代表例として、ウィルソン数式、すなわちEOQを計算する数式である経済発注量が挙げられます。
一方で、日常的な知識とは、日々の些細な情報、つまり、特定の時間や場所における状況を指します。あらゆる形のコンピュータが普及しているため、ますます記録されるようになっていますが、この知識は依然として未加工で、整理されず、洗練されていません。また、それは分散型であり、会社の全従業員に広がっています。例えば、配達用のトラックの一台がブレーキ修理を必要としていると知ることも、日常的な知識の一例です。
ここで議論する二つのビジョンは、一方の知識、すなわち特殊な知識と日常的な知識のどちらかを重視します。双方は相手の知識形態の存在と関連性を認めながらも、それぞれに与える重要度が根本的に異なります。特殊な知識を重視する者は、サプライチェーンの問題を含むあらゆる問題は専門家によって対処されるべきだと考え、特殊な知識を理性の産物と捉えて一貫性に高い価値を置きます。一方で、日常的な知識を支持する者は、問題はその状況に最も近い者が解決すべきだと信じ、単純な観察から得られる知識の勤勉さに重きを置きます。
両方の知識はサプライチェーンに大きな影響を与えますが、双方のビジョンの支持者は、これらの問題に取り組む際にしばしば言葉が噛み合わず、疎通が取れないことがあります。例えば、サプライチェーンの教授と倉庫マネージャーを考えてみましょう。教授は、学術的なサプライチェーンの文献では取り上げる価値がほとんどない些細な情報として、配達用トラックのブレーキシステムの維持の重要性を見落とすかもしれません。しかし、倉庫マネージャーとそのドライバーのチームにとっては、この知識が生死を分かつ問題となり得ます。逆に、彼らはEOQ数式を些細なものと見なすかもしれませんが、出荷量の適切な設定を怠ると、燃料、トラック、ドライバーなどの資源が無駄になり、非効率を招くのです。
現実のサプライチェーンにおいて極めて重要な二つの例―プロセスと分業―を使って、これら相反するビジョンがどのように企業に排他的な道を歩ませるのかをさらに説明しましょう。
特殊な知識と日常的な知識に対する相対的な重視の差は、組織のプロセスに対して著しく異なる視点をもたらします。特殊な知識を支持する者は、サプライチェーンシステムを上から俯瞰し、問題を特定し、その最適解を探ろうとします。この視点の極致は、予測コンペティションに見ることができ、そこで問題は明確に定義され―時系列を未来へと外挿する―され、スコアリング基準によって最良の解決策が何であるかの曖昧さが完全に排除されています。この視点では、問題の提示は容易な部分とされ、真の課題は解決策を見つけ出すことにあるのです。特殊な知識を重視する者は、研究や工学を高く評価し、理性を指針として複雑なプロセスを一連の管理可能なサブ問題に分解することに依存しています。
逆に、日常的な知識を重視する者は、より現実的なアプローチを取ります。彼らは、状況の細部―時間と場所の条件―に細心の注意を払うことを提唱します。このような人々は、物事の行われ方に価値を見出すことがあります。例えば、トラックから荷物が降ろされる際に目視でパッケージをチェックするという一見シンプルな行為が、多くの明文化されていない問題に対処することがあるのです。日常的な知識を支持する者は、実践、メンタリング、ワークショップ、トレーニングセッションに価値を置き、知識を根本的に経験から得られるものと見なし、全体論的なアプローチ―すなわち物のやり方―に高い価値を置いています。
こうした見解の違いは、特に対立する陣営がお互いの断絶線の存在を十分に認識していない場合、大きな苛立ちを生み出します。ビジョンはめったに明示されるものではありません。これまで、特殊な知識陣営の典型であるサプライチェーンの教授が、企業からの協力が得られないと感じ苛立つ様子を何度も目にしてきました。彼らの視点では、難解な問題を解決するための支援を提供しているにもかかわらず、企業側から単に問題のリストを知らせてもらえれば良いと考えているのです。しかし、通常は日常的な知識陣営に近い企業のマネージャーの視点では、企業のプロセスは長年にわたる多くの先人の経験によって有機的に進化してきたものであり、特定の問題の解決策として定義されることはめったにありません。むしろ、それらは長年にわたる無数の判断の積み重ねの産物であり、既に退職した者も含むマネージャーの集合的な経験を体現しているのです。
これら二つの視点は本来なら互いに補完し合うものですが、根底にあるビジョンの相互理解が不足しているため、現実は必ずしも調和していません。特殊な知識陣営に属するエンタープライズソフトウェアベンダーは、クライアントの要求が変動することに日常的に苛立ちを表明します。一方、マネージャーたちは、時代遅れの慣行や蓄積された非効率性の中に迷い込んでしまうのです。これらの課題は、異なるビジョンが生む整合性の欠如やコミュニケーションギャップの表れと言えるでしょう。
ちなみに、定量的サプライチェーンの実践において、Lokadはこれら二つのビジョンを統合し、問題そのものを発見することの重要性を強調しています。問題を前提として捉える特殊な知識陣営の主流見解とは対照的に、Lokadのサプライチェーン科学者たちは真の問題の表面化に取り組む任務を負っており、これは実験的な試みとされています。この手法は講義2.1「実験的最適化」でさらに掘り下げられています。
どんな成功した企業でも、ある時点でサプライチェーンの拡大が限界を迎えます。少数の従業員で容易に管理できることも、大企業ではより大きな労働力に業務負荷を効果的に分散させるための分業戦略を採用する必要があります。ここでは、議論のために水平分業と垂直分業という二つの戦略を紹介します。
水平戦略は、各機能が全体の事業に奉仕するよう、業務を機能別に分割するものです。例えば、リテールチェーンでは購買、計画、価格設定、またはマーチャンダイジングなどの部門が存在します。一方、垂直戦略は、市場セグメントごとに労働を分け、各従業員がそれぞれのセグメントのあらゆる側面を監督します。例えば、ファッション企業では、ある従業員が調達、購買、計画、価格設定、マーチャンダイジングを含む、革製アクセサリー全体を担当することがあります。
実際、企業は純粋な垂直戦略または水平戦略を採用することは稀で、多くの場合、両者を組み合わせています。しかし、どちらが優勢になるかは、組織内で特殊な知識または日常的な知識のいずれを重視するかという支配的なビジョンに大きく影響されます。特殊な知識を重視する者は水平分業を好み、これにより専門家の役割を促進します。彼らは、狭い課題に対して深い理解や熟練度を持つ個人であり、予測やデータサイエンスの役割がその一例です。このような水平分業は、リテールチェーンの店舗全体の財務健全性に責任を負う店舗マネージャーなど、各事業単位の業績に責任を持つ専門家の役割を際立たせます。
逆に、日常的な知識を重視する者は垂直分業を好む傾向にあります。しかし、どちらの戦略にも企業の具体的な状況に依存する長所と短所があり、普遍的な優越性を主張することはできません。専門家に過度に依存すると、より複雑で高価な洗練された解決策を選ぶ一方で、実は単純な解決策の有効性を見落とす危険があります。一方、リーダーに過剰な信頼をおくと、追加の競争優位性という支援なしに、単に勤勉さと規律だけで何がもたらされるのかを過大評価してしまうかもしれません。
知識の性質を微妙に理解することの重要性は、決して過小評価してはならない点です。私は、大企業が徹底的な変革計画に着手し、特定の状況における専門家とリーダーの相対的価値を十分に考慮することなく、支配的な垂直組織から水平組織へと移行するのを目の当たりにしてきました。これが必然的に望ましくない結果を招くのです。
余談ですが、量的供給チェーンの観点から、Lokadはサプライチェーンにおけるホワイトカラー労働力の生産性向上を目指しています。その目的は、単にコストを削減することだけでなく、組織内の責任を再編成することにあります。Lokadによって定義されたサプライチェーン科学者の役割は、主流のサプライチェーン手法と比べ、より広く深い責任を担うものです。このテーマは講義7.3「サプライチェーン科学者」でさらに詳しく探求されています。
サプライチェーンにとって、時間、正確にはタイミングが極めて重要です。もし商品が即座に3Dプリントされ、目的地へテレポートされる世界であれば、タイミングの重要性は大幅に薄れるでしょう。しかし、現実には、サプライチェーンの管理には一連の遅延が伴い、通常はリードタイムと呼ばれるものが存在し、しばしば数か月前からの準備が必要となります。それにもかかわらず、時間はつかみどころがなく、その時間に関する我々の理解はなお一層曖昧です。
2012年出版の『Antifragile: Things That Gain from Disorder』において、ナシーム・タレブは、静的な視点と動的な視点という対照的な二つの時間観を提唱します。タレブの著作は主にアンチフラジャイル性に焦点を当てていますが、ここで取り上げるのはこの二つの時間観です。静的な視点は、物事を凍結したかのように一瞬のスナップショットで捉え、孤立して観察します。これは、サプライチェーンを含むあらゆるシステムが静的な視点に基づいて分解・モデル化できるという機械論的な宇宙観を提唱します。ある時点でのシステムパラメータが分かれば、その進化を予測できるというわけです。実際、これらのパラメータをすべて測定する能力には限界があるかもしれませんが、概念的には各現象をさらに解明し、測定を洗練することで予測の精度を向上させることに何の支障もありません。
対照的に、動的な視点はシステムを複数のエージェントの集合体と捉え、相互依存関係やフィードバックループを見出します。そして、世界や多くのシステムを混沌としたものと認識します。さらに、これらのエージェントによってもたらされる変化は、惑星の運動のような普遍的法則だけでなく、個々人の意図も反映しているのです。したがって、モデルが行う予測は、人々がその予測に気づいた瞬間に覆され得るのです。主流のサプライチェーン界、学術界、エンタープライズソフトウェア、そしてサプライチェーン実務者の間で支配的な視点は静的視点であり、決定論的な時系列や需要予測を強調する一方、リードタイムの変動や返品の変動など他の不確実性は排除すべき欠陥として扱われます。静的視点は、何がサプライチェーンの課題であり何がそうでないかについても厳格な区別を設けるのです。
一方、タレブが提示した動的視点は、現時点では主流のサプライチェーン界にはほとんど見られません。しかし、この動的視点は、Lokadが提唱する定量的サプライチェーンと一致しています。Lokadの視点は、すべての不確実性の源を考慮に入れた確率的予測を強調し、また何がサプライチェーンの課題とみなされるべきかについては、あらかじめ定義された境界よりも、経験的あるいは機会主義的な基準を好む傾向にあります。例えば、Lokadの見解では、価格設定や広告もサプライチェーンの管轄に入る可能性があるものの、それらに排他的な所有権を主張するわけではありません。
先に述べた特殊な知識と日常的な知識の対比において、双方のビジョンはそれぞれ長所と短所があり、比較的バランスの取れた提示となっていました。しかし、競合するビジョンの間に固有のバランスや補完性があるわけではなく、サプライチェーンの取り組みを支えるには極めて不十分なビジョンも存在します。後ほど見ていくように、人気にもかかわらず静的視点は、非常に不十分なビジョンの一つなのです。
静的視点と動的視点の二つが、将来、実行、複雑性、そして最終的にサプライチェーンの計画にどのような影響を及ぼすのか見ていきましょう。
サプライチェーンの領域におけるあらゆる行動、あらゆる資源の配分は、先見の明を反映し、未来の出来事を予測している。しかし、未来の解釈は静的ビジョンと動的ビジョンの分岐点であり、どちらもサプライチェーンに深い影響を及ぼす。
静的ビジョンの支持者は、未来を予測、より具体的には定期的な時系列予測の観点から捉える。彼らは未来を本質的に把握可能で、過去と対称であると考え、これは物理学におけるニュートンの見解と共通する。これらの予測の不正確さは、プロセスの不備、協力不足、データの悪さ、欠陥のある予測モデルに起因するとされる―つまり、それらは是正可能な問題とみなされる。予測が不正確なのは、偶然の産物に過ぎない。また、リードタイム、返品、または原材料価格などの変動要因も、排除すべき欠点、あるいは少なくとも管理下に置くべきものと捉えられる。
しかし、動的ビジョンの支持者は未来をリスクの観点から解釈する。未来に伴う不確実性は根本的なものであり、縮小不可能である。未来が全く未知というわけではないが、せいぜい推測と確率の域に留まる。動的ビジョンにおいて、未来は過去の写しではなく、まだ下されていない決定に依存するものである。この観点から、中心的な問題は予測精度の向上ではなく、隠されたリスクと隠された機会をすべて洗い出すことである。リスクの概念は、顧客の需要だけでなく、サプライヤー、輸送業者、競合他社なども含む。
静的ビジョンの起源は、20世紀初頭の予測者であるロジャー・バブソンなどにまで遡る。彼は天文学の予測能力を経済に転用し、需要と価格変動をほぼ完璧に予測することを目標とした。この見解はサプライチェーンの文献やソフトウェア業界において中心的な位置を占めており、時系列予測が計画手法や計画ソフトウェアの基礎となっている。
余談だが、かんばん、リーンマネジメント、またはトヨタの5つのゼロといった特定のビジネス哲学は、静的ビジョンや動的ビジョンのどちらにも正確には当てはまらない。これらは未来をある程度未知のものとして捉え、動的ビジョンに近い一方で、時系列予測の重要性を軽視している。しかし、これらの哲学は、すべての変動をリスクや機会ではなく欠陥とみなすことによって、静的ビジョンと一致している。結果として、これらの哲学は未来という問いを回避し、実質的な答えを提供しない。実際、トヨタは2023年現在、ゼロ在庫の原則を掲げながらも、約300億ドル相当の在庫を抱えており、ゼロ在庫とは言い難い。
私の主張は、たとえその影響力が大きくとも、静的ビジョンは誤ったものであるということだ。バブソンの時代からほぼ1世紀が経過した今でも、予測技術の進歩は本当にサプライチェーンをより確実なものにしたのだろうかという疑問が残る。Lokadで15年以上にわたり、200社以上の企業と接して、彼らの不正確な予測を正そうと努力してきたが、どの企業も実質的な意味でこの目標に近づいたことはなかった。さらに、企業は需要に大きな影響を与えるプライシングのような要因をしばしば見落としている。ほとんどの企業は予測とプライシングを互いに独立した取り組みと見なしており、これはサプライチェーンの文献における学術的慣行を反映している。そこではプライシングはめったに触れられず、ましてやサプライチェーンの書籍に専用の章が設けられることはない。この一つの誤った未来観が、サプライチェーン全体の進展を妨げる最も重要な要因の一つであると私は信じている。
サプライチェーンの実行は、日々行われる無数の日常的な作業を含む。注文を出し、在庫を回収し、生産ロットを完了し、商品の出荷を行う。この終わりなき行動の流れは、未来に対する我々の認識によって導かれている。未来に対する異なる見解、すなわち静的ビジョンと動的ビジョンは、サプライチェーンの目的のための継続的な行動実行において矛盾する戦略を生み出す。
静的ビジョンを信奉する者は、実行を壮大なオーケストラの交響曲と捉える。この捉え方において、予測は楽譜として機能し、あらゆる行動、あらゆる資源配分を支配するリズムと音符を提供する。MOQs（最小発注量）などの非線形性の破壊的な節目は調和を乱すが、数学的最適化によって平滑化され、交響曲の完全性が保たれることが期待される。
対照的に、動的ビジョンは実行を機会主義的な優先順位付けの問題として捉える。あらゆる決定にはそれぞれ固有のリスクと利益があり、これらは単独で評価されるだけでなく、代替の決定に伴うリスクや利益とも比較されなければならない。この指針は、あらかじめ定められた交響曲に従うのではなく、変動する優先順位に基づく機会主義的な意思決定プロセスの管理である。MOQsのような非線形性は動的ビジョンの下ではより柔軟に対応される。これらは交響曲を乱す要因としてではなく、関連するリスクを調整する要因として認識される。大きなMOQによる過剰在庫のリスクが利益を上回るならば、単にその注文は出されない。特定の予測に従う絶対的な要件は存在しない。動的ビジョンは最適化手法を否定するわけではなく、それらを予測への準拠を強制するのではなく、リスク管理のツールとして用いる。
静的ビジョンのオーケストレーションモデルは、未来を既知の量と捉えるその認識の直接的な結果である。意思決定は実際には行われず、行動は本質的に予測によって事前に決定されている。例えば、安全在庫は静的ビジョンの具現化である。安全在庫は、在庫水準が計画に従い、許容範囲内でのみ逸脱するべきだという前提に基づいて運用される。
このアプローチは基本的な経済学に矛盾する。1942年に英国の経済学者リオネル・ロビンズが定義したように、経済学とは代替用途を持つ希少な資源の使用を研究するものである。経済学は、私たちが実際にどのような代替用途に注意を払うべきかを示している。安全在庫は製品を完全に孤立させて扱う。唯一の選択肢は、同じ製品をより多くまたは少なく購入することである。しかし、基本的な経済学は、与えられた製品のために取得される各在庫単位が、他の製品に関連する代替在庫単位の取得と同じ資源プールで競争していると示している。したがって、安全在庫は基本的な経済学を無視している。
一方で、動的ビジョンの核心にある優先順位付けは、この基本的な経済原則の具現化である。優先順位付けは資源を希少なものとして扱い、望まれるすべての決定を支えるのに十分な資源は存在しないと仮定する。優先順位付けは、選択が行われるために存在する。
さて、静的ビジョンと動的ビジョンの次なる分岐点、すなわち複雑性に焦点を当てた議論に進もう。その後、これらの分かれた視点が現代のサプライチェーン計画においていかに劇的に異なる戦略に結実するかを見ていく。
現代のサプライチェーンは、単一の人間の理解をはるかに超える、商品や資材の絶え間ない流動と変革を表している。したがって、これらのフローを理解しやすい洞察に統合し、サプライチェーンを管理可能にし、その改善が識別可能となる方法や手法が必要となる。しかし、複雑性と時間との関係に対する視点により、対照的な2つの見解が浮上する。それが、セグメントとアーキタイプである。
静的ビジョンに賛同する者は、複雑性をセグメンテーションによってアプローチする。彼らは、複雑性は制御可能であり、とりわけサプライチェーンはより小さく管理可能なセグメントに分けることで制御できると考えている。それぞれのセグメントは時間を通じて一貫した振る舞いを示す。このアプローチは、実質的に時間の次元を排除している。その一例が、売上高に基づいて製品またはSKUをセグメント化するABC分析である。ABC分析の目的は、高売上クラスにはより高いサービスレベルを、低売上クラスにはより低いサービスレベルを割り当てることにある。
一方、動的ビジョンの支持者は、複雑性に対してアーキタイプを通じてアプローチする。アーキタイプは、関心のある要素の典型的な進化をそれぞれのタイムラインに沿って凝縮する。例えば、書籍は発売時にピークセールスを記録し、その後急激に売上が低下すると予想される。さらに、著者の死といった注目すべき出来事が、その後一時的な売上ピークを引き起こすこともある。
この見解の相違―セグメント対アーキタイプ―は、サプライチェーンに固有のものではない。これは、経済学者たちがほぼ1世紀前に解明した長年の混乱の一端を反映している。例えば、メディアはしばしば人口内の富裕層と貧困層をセグメントとして語る。静的ビジョンは、これらのグループがABC分析のクラスと同様に、時間の経過とともに一定で一貫していると仮定する。しかし、より詳細に見ると異なる視点が浮かび上がる。例えば、ハーバード・ロー・スクールの新卒者は、平均17万ドルの借金を抱え、技術的にはアメリカ合衆国で最も貧しい層に分類されるが、卒業直後には年齢に関係なく収入上位10％に入る。同様に、引退時に自身の理髪店を10万ドルで売却する理髪師は、その年の収入上位10％に入るため、技術的には裕福と分類される。彼はキャリア全体を通じて、共に働くアメリカ人より平均して低い収入しか得ていなかったにもかかわらずである。トーマス・ソウェルが『基礎経済学』で指摘したように、所得層の運命と人々の運命は大きく異なる場合があり、多くの場合、全く正反対である。
この原則はサプライチェーンにも同様に適用される。人々を製品、顧客、またはサプライヤーに置き換えることもできる。ABC分析で行われるように、製品をA、B、Cのクラスに区分することは、状況を明確にするというよりも混乱を招く。同じ問題は、売上高、利益、成長に基づくいかなるセグメンテーションにおいても起こる。問題はセグメンテーションそのものにあり、まさに時間の次元を排除しようとするためである。対照的に、アーキタイプは時系列に沿ったストーリーを伴う。アーキタイプは時間的側面を強調する。複雑性の制御という選択肢が提示される際の経験則として、ハーバードの卒業生や理髪師のようにアーキタイプを通して洞察を得る方が、富裕層や貧困層というセグメントよりも望ましい。どちらも基盤にある現実を大幅に単純化したものであるが、アーキタイプは未来を理解するのに有用である一方、セグメントは常に混乱の源である。
さて、サプライチェーンの実行と複雑性に触れたところで、これらのビジョンがどのように統合され、計画に対する全く異なる2つの見解に結実するのかを見てみよう。
計画の概念は、サプライチェーン領域において極めて重要な役割を果たす。このプロセスは、目標を設定し、それを達成するために必要なステップを策定することを伴う。基本的には、未来の出来事や状況を予測し、それに対処するための必要な資源や行動を整える予測的な取り組みである。この先を見越した方法は、計画をサプライチェーン実践の不可欠な部分とした。
静的ビジョンと動的ビジョンは、計画に対する相反する見解と実際における劇的に異なる結果をもたらす。静的ビジョンは、計画を2段階のプロセスとしてアプローチする。第一に、需要を予測し、第二に、需要を満たす供給を調整する。もし複雑性が1人のプランナーで管理可能な範囲を超えるなら、必要なだけのセグメントを導入して作業負荷を適切な数のプランナーに分散させる。このビジョンは、サプライチェーンの文献とサプライチェーンソフトウェアのほぼ全体を許容している。それは、正確な予測が達成されるという前提の上に機能し、それによって優れたサプライチェーンパフォーマンスを引き出すとされる。このビジョンは過去1世紀にわたり知識人に多大な魅力を持ち、ほとんどの政府および企業の計画戦略の礎となってきた。
しかしながら、計画そのものに対するこのビジョンの妥当性を問う必要がある。この問いはめったに提起されず、ましてや解答されることはない。この点において、歴史は、政府が行う中央計画と呼ばれるこの形式の計画の適切性について非常に多くの事実を提供している。ソ連は、計画に関して静的ビジョンの不十分さを70年間にわたって示した例と見ることができる。批評家は、ソ連がその巨大な規模ゆえに特異であったと主張するかもしれないが、頂点時にはソ連の計画経済を監督したゴスプランが2400万製品を管理していたことを考えてみよう。しかし、90年代初頭には、ヨーロッパのいくつかのディストリビューターがすでに個別に100万以上の異なる製品参照を流通させていた。
規模そのものが計画の失敗を保証するわけではない。重要なのは、計画への取り組み方である。これらのディストリビューターは、ソ連のような5カ年計画を実施しようとする試みすら行っていなかった。同様に、静的な計画のビジョンは、大企業におけるセールス・アンド・オペレーションズ・プランニング（S&OP）に浸透しており、しばしば極めて官僚的な試みに結実する。イングヴァル・カンプラッドは、1976年に発表した「家具商の遺言」でこの感情を簡潔に表現し、従業員に対して計画の命令が企業の死の最も一般的な原因であると警告した。これが、イングヴァル・カンプラッドがここで言及している静的な計画のビジョンである。
実際、大企業は計画を改善するために壮大な再編を頻繁に開始し、静的ビジョンを採用するが、そのような取り組みで実質的に同業他社を凌駕することはほとんどなく、むしろ計画の失敗が成功を圧倒している。その頻度も大きさも、2000年代のナイキやその10年後のリドルでの失敗した計画イニシアチブ、すなわちi2やSAPプロジェクトがそれぞれ数億ドル、数億ユーロの大損失をもたらした事例が、その事実を証明している。
静的ビジョンとは対照的に、動的ビジョンは計画をリスク評価と優先順位付けのプロセスと見なす。これは機会主義的な企業精神を体現しており、静的ビジョンの無菌的な科学的雰囲気とはかけ離れている。計画そのものは重視されず、むしろ適切な時に正しい判断を下すための一歩とみなされる。動的ビジョンにおける計画は本質的に使い捨てであり、変動性が常態である。このように、絶え間なく段階的に優先順位を再設定することにより急速に変化へ適応する能力は、どんな変更にも対応するために全体的な再計画が必要となる静的ビジョンの煩雑なプロセスとは大きく対照的である。
動的ビジョンは、あらかじめ決まった未来を提供も頼らないため、しばしば素朴または粗野と見なされがちだが、先進的な技術やアルゴリズムの恩恵を受ける点では静的ビジョンと同様である。実際、Amazonのような電子商取引大手は、予測そのものを一過性の計算成果物に過ぎないとみなし、リソースを動的に割り当てるアルゴリズムを主軸に運用しており、これが動的ビジョンの厳しさを物語っている。
しかし、これらの手法は焦点が根本的に異なる。Lokadが実装する動的ビジョンは、従来の決定論的予測の代わりに確率的予測を採用している。しかし、「予測」という用語は「計画」と同様に静的ビジョンと非常に密接に結びついているため、単なる技術的変種のように聞こえるかもしれないが、そうではない。確率的予測に対してより適切な用語は「定量的リスク評価」であり、計画において動的ビジョンの本質をより弾力的に捉えている。本講義シリーズの第5章と第6章では、動的ビジョンでアプローチする際に計画を支える技術について詳述している。それらの技術は本講義の範囲外だが、実際に機能する計画法を求めるのであれば、ぜひ探求してほしい。
仕事の話に戻ると、本講義シリーズではサプライチェーンをホワイトカラーの業務と定義し、ブルーカラーの業務である物流と区別している。例えば、何を、いつ、どこへ出荷するかを決定するのはサプライチェーンの問題であり、実際にトラックを運転してそれを実行するのは物流の問題である。しかし、仕事という概念そのものは、時間や知識と同様に、直接的か間接的かという根底にあるビジョンに大きく依存する。
直接的なビジョンを採用する場合、仕事は従業員が遂行すべきタスクと義務の一覧によって特徴づけられる。たとえば、サプライチェーン担当者のタスクには、適時の購買発注、製造バッチのスケジューリング、そして週次需要予測の更新などが含まれる。直接的なビジョンの下では、作業ルーチンの存在は当然の前提である。実際、従業員がこのルーチンを忠実に遂行する能力が、その従業員が提供する仕事の質を大いに左右する。さらに、仕事の質は個々のレベルで評価することができる。サプライチェーンは集団的な努力である一方で、各従業員は明確な責任範囲を持ち、その範囲を通じて会社全体から比較的独立して業績が測定される。
一方、間接的なビジョンを採用する場合、仕事は機械によって遂行される。このビジョンは、かつてのIBMの原則「機械は働き、人は考える」に合致している。人々には実際の作業を行うことは期待されず、むしろ作業を実行する自動化システムの設計、監督、そして場合によっては改善することが求められる。人間側に何らかのルーチンが存在することは、自動化の欠如、つまり欠陥とみなされる。そもそも、自動化されるべき作業を二度も人が行う理由があるだろうか。実際、従業員が自動化を継続的に改善し、手作業による介入の必要性を低減する能力が、その従業員が提供する仕事の質を大いに決定する。自動化自体が多数の知恵の結集であるため、サプライチェーンの観点から個々のパフォーマンスを測定することは考えられない。すべての貢献が同じ自動化システムに溶け込む。したがって、従業員が提供する仕事の質の評価は本質的に同僚による判断、つまりその従業員の貢献が他の従業員のものと比べて質や重要性において優れているかどうかで決まる。
デジタル・サプライチェーンの時代においては、純粋な直接的ビジョンに基づく仕事が行われている企業はもはや存在しない。たとえ粗野であっても、スプレッドシートは、従業員が実際の作業のかなりの部分を機械に委ねることを可能にしている。もはやどのマネージャーも、従業員に手動で算術計算を行わせることを期待していない。逆に、最先端の企業でさえ、真に自律的なサプライチェーンを主張することはできない―少なくとも現時点では。したがって、間接的なビジョンは従業員による直接的な介入と交じり合っている。
しかし、ビジョンは現状ではなくあるべき姿に関するものであり、経営者が直接的ビジョンに傾くか間接的ビジョンに傾くかは、企業に多大な影響を与える。ここまでの講義シリーズにおいて、Lokadが提唱する定量的サプライチェーンが間接的な陣営にしっかりと位置していることは驚くべきことではない。しかし、直接的なビジョンを過去の名残として描く一方で、間接的なビジョンを現代性の頂点として持ち上げるのは不公平である。どちらのビジョンにもそれぞれの長所がある。
これら二つのビジョンは、特定のサプライチェーンの方向性を決定する際に、広範囲にわたって対立する傾向がある。Lokadが間接的ビジョンを支持して提案した主な議論は、サプライチェーンの実践を資本主義的な試みへと転換することである。この議論は、第1回講義「1.3 製品指向デリバリー」で詳述された。本講義ではこの議論の細部に再び触れることはできないが、自動化はサプライチェーンの運用に必要な労働力を劇的に削減するだけでなく、最も献身的な従業員が達成し得る以上の成果を設計する可能性をも提供するという点で、その意義を持つ。
しかし、直接的なビジョンを支持する立場からは、この間接的なビジョンはテクノクラート的であり、エンジニアの手に企業を委ねることで、企業自らが土壇場に追いやられるリスクを抱えると主張される。エンジニアはビジネスに関して常識を欠く傾向があるからである。さらに、ほとんどのソフトウェアプロジェクトに見られるように、個々の責任が完全に集団的な努力へと分散されると、そもそも問題を引き起こした人物を解雇するだけでは解決できない種々の問題の温床となる。では、直接的ビジョンと間接的ビジョンが、コントロールとボトルネックの観点から具体的に何を意味するのか見ていこう。
コントロールは二通りに理解される。ここでは、「物事を統制下に置く」という素人の理解を指す。コントロールとは、経営陣が組織に自らの意志を強制する方法である。サプライチェーンにおけるコントロールは、トップマネジメントが自組織内で専制君主になりたいという内在的欲求から生じるのではなく、実務上の必要性から生じるものである。一般に、サプライチェーンは企業が生み出す需要と、それに対応するために割り当てられたリソースとのバランスを慎重に取る行為を伴う。このバランスが多くの人々に分散して行われるため、組織内の要素が意図せずしてこのプロセスを狂わせないよう、コントロールが必要となる。
コントロールの実行は、サプライチェーン管理において経営陣に期待される仕事の中核的な側面である。しかし、仕事の性質に対するビジョンによって、コントロールが意味するところは大きく異なる。直接的なビジョンを採用する場合、コントロールは主に「信頼はするが検証する」という考えに基づいて行われる。組織で定義された指揮命令系統を通じて指示が伝達され、人々はその指示に従って最善を尽くすと暗黙のうちに信頼される。しかし、その信頼は盲目的ではなく、指揮命令系統の下位に位置する管理者は、自身の部下が実行した展開の適切性を検証できなければならない。デジタル・サプライチェーンの時代において、「信頼はするが検証する」ためには、アプリケーション環境がレポート、ダッシュボード、その他あらゆる形態のデータ可視化を提供することが期待される。アプリケーション環境には、管理者自身が独自の検証プロセスを支援するために作成したスプレッドシートも含まれる。言い換えれば、直接的なビジョンはソフトウェア技術に反対するものではなく、特有の期待をアプリケーション環境に求めている。例えば、これらの期待には主要業績評価Indicators（KPI）や、アラート、例外処理が含まれる。これらの期待は、経営陣が行うべき仕事のあり方を反映している。
一方、間接的なビジョンを採用する場合、コントロールも実務上の課題であるが、それは全く異なる性質の課題である。そもそも、ソフトウェアには企業内の何事も統制する力はない。そのようなコントロールを可能にするには、綿密に設計され、しっかりと統合されたITインフラが必要である。したがって、この視点からは、コントロールとはまず第一に、しっかりと統合されたアプリケーション環境を意味する。この統合によって、自動化が機能することが可能となる。これがなければ、実際に行われている作業さえ存在しないため、コントロールの余地すらないのだ。
しっかりと統合されたアプリケーション環境は、特定のサブシステムにコマンドや指令を注入する手段にとどまらず、サブシステムから過去のデータを取得したり、そこにコマンドを注入したりして、いかなる不具合も監査・トラブルシュートする能力をも意味する。逆に、「信頼はするが検証する」という意味で自動化自体を制御することは、ほとんど問題にならない。自動化はそのコードベース、もしくは設定によって定義される。設定にはバグや欠陥があるかもしれないが、これは経営陣が出す指示を組織内の要素が逸脱させるという問題とは全く異なるものである。
これら二つのビジョンは、実務において調和させることが難しい。なぜなら、IT開発におけるそれぞれの優先順位が全く異なるからである。直接的なビジョン陣営が要求するレポートやダッシュボードは、もう一方の陣営からは時間の無駄だと見なされる。必要以上の報告機能を構築することでITリソースが浪費されるだけでなく、その後も従業員が終わりなくそれらのダッシュボードを見直して時間を浪費することになるからである。
間接的なビジョンの陣営は報告に全面的に反対しているわけではないが、報告書の範囲や能力にそれほどの重点を置いていない。この観点から、自動化は初めからKPI自体を反映する指標を最適化するように設計されている。例えば、バグや欠陥は置いておくとして、手元在庫が1000万ユーロの場合、自動化が88%のサービスレベルを実現し、管理者が望むのが90%であるならば、自動化をこれ以上コントロールしようとする意味はない。1000万ユーロの在庫に対して自動化が達成するのは、あくまで88%に過ぎないのだ。
より優れた自動化技術であれば、同じ運転資本の制約下で90%のサービスレベルに到達できるかもしれない。しかし、その優れた技術を実現できるとは限らない。これは根本的に、コントロールとは無関係の未解決の研究課題である。したがって、自動化の細部を監視することは、実質的な自動化の改善につながらないため、ほとんど意味のない作業と見なされる。せいぜい、後退の早期発見には役立つが、それもまた、管理者がコントロール感を得るために通常期待するよりもはるかに少ない指標や報告作業で十分である。
逆に、間接的なビジョン陣営の双方向統合やその他のインフラレベルの要件は、もう一方の陣営からは明確な投資効果の見えない高コストな支出と見なされる。実際、これらの支出は運用上のものではなく、あくまで手段的なものである。さらに、これらの投資は日々の業務の切迫した必要性から大きく乖離していると感じられる。直接的なビジョンの陣営は、統合そのものやITインフラへの投資を全面的に否定するわけではない―報告のためにも必要だからである。しかし、彼らはそれらの統合の範囲や信頼性に同じ重点を置いてはいない。多少不完全で信頼性に欠ける統合は、関係者が情報の流れに常に関与していることを前提として許容される。不合理な数字であっても、頻度がそれほど高くなければ、あらゆるITの無意味な情報に対するフィルターとして人々によって排除されるだろう。
まとめると、直接的なビジョンと間接的なビジョンの双方がアプリケーション環境に対して強い期待を抱いているが、その期待内容は根本的に異なり、投資するソフトウェアの種類も大きく異なる。
1984年に出版された名著「ザ・ゴール」において、エリヤフ・ゴールドラットは「ボトルネック以外のどこでの改善も幻想に過ぎない」と簡潔に述べるビジネス哲学を提唱した。ゴールドラットが四半世紀前に提唱したアイデアの人気の証として、ボトルネックの重要性の認識は主流のビジネス文化の一部となっている。
今日では、ゴールドラットのことを聞いたことがないマネージャーでも、本能的に彼のフレームワークである制約理論を採用することがあります。制約理論は独自の講義に値するほど重要ですが、要するに一連の短いステップに要約されます。すなわち、まずシステムの制約を特定し、その制約をどのように活用するかを決定し、他の意思決定をその制約の活用に従属させなければなりません。時間の経過とともに、私たちは制約を強化し、そして最終的には、制約が強化されるにつれて、新たなボトルネックとして別の制約が必然的に現れるため、再び最初のステップに戻るのです.
直接的なビジョンは、ゴールドラットが制約理論の実践をどのように想定していたかと非常に一致しています。「洗い流して繰り返す」作業手法は、経営陣に託されています。サプライチェーンの観点では、制約とは運転資本の最大量、保管施設で保持可能な在庫の最大量、顧客が期待する最低限のサービス品質、そして倉庫が商品を受け取り迅速に処理するための最大スループットを指します.
逸話的な証拠として、多くのサプライチェーン担当者の日常を支配する緊急事態は、ボトルネックの位置が急速に変わる現象と捉えることができます。ある日、ボトルネックは特定製品の在庫不足であり、翌日には倉庫の保管スペースの不足であるかもしれません。実際、サプライチェーンソフトウェアに広く見られるアラートや例外は、ボトルネックを自動で検知するシステムとみなすことができます.
一方で、間接的なビジョンもボトルネックに関心を持っていますが、それらを全く異なる視点で捉えています。間接的なビジョンは、特にある一つのボトルネックを、すべてのボトルネックを凌駕する「王」として見なします。それは、従業員自身がボトルネックを捉える能力です。ゴールドラットの『ザ・ゴール』で描かれるプロットでは、ボトルネックの特定はやや微妙ですが、その解決には膨大な思考力のみならず、創造的な発想も求められます.
しかし、『ザ・ゴール』の物語は、単一の工場で単一の製品を生産する設定になっています。現代のデジタル時代の基準からすると、その全体的な複雑性は極めて控えめと考えられます。現代のサプライチェーンにおいて、数十のプロセス、数百の拠点、そして何百万ものSKUを考慮してボトルネックを特定することは、『ザ・ゴール』で描かれる単一製品工場とは全く異なる命題です.
間接的なビジョンは、サプライチェーンを人間の理解能力を超えるシステムとして捉えています。そして、ボトルネックを特定できる自動化を設計するチームの能力こそが、最も克服すべき挑戦であると見ています。さらに、『ザ・ゴール』の製造環境とは異なり、サプライチェーンにおけるボトルネックの解消は、本当に創造的な発想を必要とするものではありません。サプライチェーンの解決策とは、資源を多くもしくは少なく配分するか、または商品の輸送、製造、保管のためのインフラを拡大または縮小することに尽きるのです。したがって、自動化がボトルネックを特定するほど強力であれば、その自動化がボトルネックを解消できるのは当然のことです.
要するに、直接的なビジョンと間接的なビジョンはどちらもボトルネックの重要性を認めていますが、両者が想定するボトルネックは全く異なります。直接的なビジョンはボトルネックを、商品の流れにおける物理的制約の外部現象と見なします。一方で、間接的なビジョンは、すべてのボトルネックを自動で解消できる完璧な自動化を構築できない自身の無力さこそが真のボトルネックであると捉え、内面的な現象―つまり商品の流れを管理する者たちの知的限界―としてボトルネックを見ています.
私たちは、知識、時間、そして働き方に関する三つの対立するビジョンを目にしてきました。これにより、この講義の文脈で「ビジョン」と呼ばれるものが何であるかが明確になったはずです。これらのビジョンは強力であり、特定のサプライチェーンをさらに発展させるための全く異なる道を示唆しています。しかし、もし二つのビジョンが分岐する道を示すならば、その二つの道が会社にとって同等に有益または有害であると結論付けられるのは非常に驚くべきことです。サプライチェーンの目的において、すべてのビジョンが同等に有効であると考える明白な理由はありません.
これらのビジョンの妥当性に取り組む前に、その多様性について考えてみましょう。厳密に言えば、組織内の各人が持つビジョンの集合は、個々の人間のように非常にユニークであり、微妙な違いが常に存在します。しかし、トーマス・ソウェルが著書『A Conflict of Visions』で示すように、西洋文明における過去三世紀のほぼ全ての政治的意見は、主に人間の本質とその可能性に関する、極わずかな際立ったビジョンに由来しています.
過去15年間にわたりサプライチェーン業界を見聞してきた私自身のささやかな観察に基づけば、サプライチェーンに関しても同様の事例が当てはまると確信しています。ごく僅かな際立ったビジョンが、サプライチェーンの取り組みの圧倒的大多数を支えているのです。そして、これらの取り組みの一つの進路に対して異議が唱えられる場合、その異議もまた同じごく僅かなビジョンのプールから発せられるのです.
ビジョンの多様性が乏しいことは驚くべきことではありません。本講義の冒頭で述べたように、ビジョンは本質的に本能的で単純です。人々は自分のビジョンに疑問を呈する可能性についてほとんど考えません。その際、人々はこの経験を劇的かつ衝撃的な「ダマスカスへの道」体験と呼びがちです。しかし、これらのビジョンから派生する理論、プロセス、技術には、元のビジョンよりもはるかに洗練された、はるかに多様なものが見られます.
サプライチェーンにおけるビジョンの相対的な均質性は非常に重要です。なぜなら、それは各人が持つユニークなビジョンを証明または反証するという不可能な命題に直面しているのではなく、競合するごく僅かなビジョンの有効性の評価にのみ注目すればよいことを意味するからです.
それにもかかわらず、たとえ少数であってもビジョンの評価は困難です。部分的には、ビジョンは「あるがままの事実」ではなく、「あるべき姿」についてのものだからです。事実そのものは大部分がビジョンというレンズを通して捉えられます。失敗は、その試み自体の欠陥に起因するとされ、そもそもその試みを生み出したビジョンに疑問を呈することはありません。たとえば、企業が予測イニシアチブで投資回収に失敗し続けたとしても、次こそは技術が十分成熟して正確な予測をもたらすだろうという、尽きることのない信念が存在するようです。同様に、S&OPプロセスを内部から経験したすべての従業員がそれを官僚的な悪夢と呼んだとしても、「今回は違うはずだ」と考え、自らのS&OPプロセスを構築しようとする企業が後を絶ちません。もし、トーマス・ソウェルが政治分野のビジョンについて明らかにした特徴がサプライチェーン分野にも共通しているとすれば、矛盾する証拠の山に直面しても、誤ったビジョンは一生涯にわたって持続し続けることが予想されます.
しかし、自由市場は優れたフィルターです。市場は企業により良いビジョンを教育するのではなく、正しいビジョンを主に採用していない企業を排除するだけです。たとえば、多くの実店舗小売業者は、技術的な障壁ではなく、小売のビジョンが顧客が一度も店内に入らない可能性を含んでいなかったために、Eコマースへの参入が非常に遅れました。こうした小売業者の多くは、2017年のToys R Usや2023年のBed Bath & Beyondのように、倒産という結果に終わっています.
このような惨状を避けるための合理的な出発点は、企業内で支配的なビジョンを特定することにあります。そのような調査によって、講義全体で行ったように、それらのビジョンの利点と欠点について議論することが可能となるのです.
結論として、ビジョンとは因果関係の直観であり、心の焦点に対する羅針盤の役割を果たします。ビジョンは単純でありながら必要不可欠です。ビジョンは、複雑なシステム―サプライチェーンがその好例―にどのように意図的に関与するかを形作ります。ほとんどのサプライチェーンの教科書やソフトウェアは、その背景にあるビジョンにすら触れていません。しかし、ビジョンに無関心または無視しているどころか、両者はそれぞれが考えるサプライチェーンのあるべき姿の具体的なビジョンの体現となっているのです.
これらのビジョンは強力であり、企業がプロセス、労働分業、未来、そして全体的な計画や従業員の役割・職務にどのように取り組むかを大きく左右します。その重要性にもかかわらず、ビジョンはめったに認識されず、ましてや変更されることはほとんどありません。たとえば、私がそうであったように、需要予測に関する最新の研究論文を何百も読んでいても、論文で採用された技術的視点が未来を捉えるのに実際に適しているかどうかを疑問視する著者に出会うことはありません.
それでも、ビジョンには挑戦が必要です。本講義で見たように、サプライチェーン界で非常に人気のある静的なビジョンは、過去一世紀にわたって基本経済学とされてきたものと矛盾しています。これには、安全在庫やABC分析のように、サプライチェーンの世界で文字通り遍在する手法が含まれます。しかし、科学の歴史が何かを教えてくれるとすれば、広範な合意が必ずしも有効性を意味しないということです。これらのサプライチェーン手法―ABC分析や安全在庫―がその有効性によって経済学全体を否定するという命題は、極めてありえないと感じられます.
サプライチェーンは、学問分野としても実践としても、依然としてかなり未成熟です。本講義シリーズで以前に論じたように、サプライチェーンが科学と呼べるかどうかさえ、まだ完全には明らかではありません。現在の私たちのサプライチェーンに対する理解に欠けているものが何であれ、それは根本的、つまりビジョンに関わる問題かもしれません。私たちが持つ手法の洗練度の有無は、そもそも問題の枠組みを誤って捉えていることが明らかになれば、全く無意味なものになるでしょう.
さて、これより本講義に関する質問に移ります。ちなみに、この講義シリーズはここ数ヶ月間休止する予定です。これらの講義を文書化するための時間が必要だと感じたからです。本の執筆に着手しており、これらの要素を一つにまとめ、あらゆる知見を統合した一貫した物語にまとめ上げられると期待しています。しかし、ここからは実際に質問に進みます.
質問: 企業内に厳格な知識システムがなくても、日常的な知識を自動化・拡大する方法はあるのでしょうか？たとえば、小規模な企業は、あなたが提唱する定量的アプローチを実行できないということなのでしょうか？
要点は、定義上、日常的な知識とは体系化されていない知識であるということです。もし社内のあらゆる知識を体系化する方法を見つければ、それは実質的に特別な知識へと変わります。しかし、特別な知識は企業の規模にかかわらず非常に高価です。経済的に全てを体系化、構造化、洗練することは実現不可能なため、常に膨大な量の日常的な知識が存在するのです。これは時間や場所の状況に関する知識であり、その多くは一時的なものです。たとえば、今日、トラックのブレーキの修理状態を知ることは極めて重要ですが、一度ブレーキが修理されれば、その知識はもはや意味をなさなくなります.
つまり、これは規模の問題ではなく、日常的な知識と特別な知識のバランスをどう取るかの問題なのです。企業はその規模に関係なく、膨大な量の日常的な知識に対処しなければならず、この問題を自動化だけで解決することはできません.
さて、ロカドが提唱する定量的アプローチに小規模企業が取り組むという問題に関しては、過去15年間、デジタルサプライチェーンの成熟度に伴う継続的な課題がありました。大企業はサプライチェーンにおいてほぼ40年にわたりデジタル化が進んでいます。バーコード自体は新しいものではありません。小規模企業では、このプロセスが始まったのは20年前に過ぎず、20年のタイムギャップが存在します。さらに、アプリケーション環境の統合度という問題もあります。大企業の特徴の一つは、IT部門が存在することです。IT部門があれば、アプリケーション環境を統合するために給与を受け取って働く人々が存在します。この統合がなければ、ロカドが想定する定量的サプライチェーンの実行に必要なデータの統合すら不可能です.
ここに主要な問題―統合の欠如―があるのです。しかし、もし非常に統合されたアプリケーション環境を持っているならば、たとえば一部のEコマース企業のように、小規模な企業でもロカドが提唱するアプローチの恩恵を受けることができます.
質問: どうやら大多数のサプライチェーンマネージャーは、現実をいくらか不正確に表現しているにもかかわらず、その単純さを理由に主流のサプライチェーン理論の採用を正当化し、そしてそれを、より優れているが複雑な英国の技術と対比しているようです。そのような議論において、あなたならどのような主張をされますか？
大多数のサプライチェーンマネージャーが日常業務で主流のサプライチェーン理論に言及するとは思いません。彼らはその存在を認識しており、数年前の大学の授業で最適なサービスレベルのような概念を耳にしたことがあるでしょう。しかし、これは単純さと複雑さの問題ではありません。本当に重要なのは、問題にどのように取り組むかです。自社内で有機的に育んだ方法で取り組むのか、それとも明確な問題定義と解決策として取り組むのか、全く異なるアプローチなのです.
特に大規模なサプライチェーンを運営する企業の幹部層は、自分たちの役割や責任を問題と解決策のセットとして捉えるのではなく、企業の運営方法、慣行、習慣、風習などとして捉えています.
では、理論に沿っているか否かという単純な区分以上に、大きな隔たりがあるのです。それは、企業を改善するとはどういうことかという根本的な問題にどのように取り組むかという点で、まさにアプローチ自体が異なるということです。専門知識の観点からは、改善とは与えられた問題に対してより良い解決策を見つけることを意味します。もしあなたの世界観が、自身の立場や、ひいては企業内の部門の位置付けを問題と解決策の観点から定義していなければ、ビジョンにズレが生じることになり、それを調和させるのは非常に困難です.
実際、どのようなビジョンを持っていても、根底にある現実を劇的に単純化せざるを得ない局面があります。これは、Lokadが取り組む定量的サプライチェーンにも当てはまります。主な違いは、サプライチェーンのモデリングにかかる労力が大きなボトルネックであることを認識している点にあります。この単純化は、イニシアチブにおける主要な制約と見なされています.
しかし、これは行われていることが他のアプローチよりも必ずしも高度であったり、現実をより正確に反映しているという錯覚に陥っているという意味ではありません.
皆さん、ありがとうございました。今日はこれで終わりにしたいと思います。それでは、また次回お会いしましょう.
