00:00:00 イントロダクション
00:02:01 コラボレーションプロジェクトのタイムラインと焦点
00:03:03 クラシックなLokadの範囲と逆売上
00:04:18 在庫流入、需要予測、およびAIの話題
00:06:00 確率的アルゴリズムと部品の分類
00:07:30 出荷推奨
00:09:15 自動化、AIの実行、および在庫の移動
00:12:26 在庫と売上シナリオの見積もり
00:13:48 長期的な在庫評価とROIロジック
00:15:13 在庫切れのペナルティと顧客の信頼
00:17:07 2025年のプロジェクト完了と拡大
要約
最近のインタビューで、Lokadの商業ディレクターであるFabian Hoehnerと、LokadのリードサプライチェーンサイエンティストであるElliot Langellaは、クロアチアの自動車アフターマーケット企業であるトキッチグループが主催するアテネでのATRデジタルカンファレンスへの参加について話し合いました。彼らは自動車アフターマーケットセクターでのAIの統合に焦点を当て、トキッチとの3年間の協力についても取り上げました。このパートナーシップは2021年末に始まり、AIによる意思決定と需要予測を通じて在庫レベルを最適化し、サプライチェーンの効率を改善することを目指しています。その結果、サービスレベルが5%向上し、売上が10%増加し、AIがサプライチェーン管理において持つ変革の可能性を示しました。
フルトランスクリプト
Fabian Hoehner: こんにちは、私たちはパリのオフィスからお届けします。
Elliot、数週間前にJosipと一緒にアテネにいましたが、今は新しい美しいスタジオにいます。アテネで何をしていたのか、あなたの視点から少し教えていただけますか？
Elliot Langella: アテネは自動車アフターマーケットアプリケーションに関するAIについてのカンファレンスでした。参加していたさまざまな企業からの結果や洞察を共有する場でした。私たちはトキッチと一緒にそこにいて、過去3年間の協力の結果を発表しました。
Fabian Hoehner: トキッチグループについて、もう一度紹介していただけますか？Josipはすでに紹介してくれましたが、サプライチェーンの観点から特にどのような企業ですか？イメージを教えてください。
Elliot Langella: トキッチグループはクロアチアとスロベニアで最も大手の自動車部品小売業者の1つです。現在は130以上の店舗があり、増加しています。カタログには15万以上の部品があります。それを店舗数で乗算すると、非常に多くのバリアントがありますよね。たくさんのものがあります。
ですので、彼らはいくつかの数百のサプライヤーと協力しており、通常の修理店用の製品や車の修理に使用する予備部品などを提案していますが、農業用のトラックなどの特殊な製品も提供しています。したがって、彼らは明らかにクロアチアとスロベニアの現地需要に対応していますが、輸出顧客にも対応しています。彼らはバルカン市場で重要なプレーヤーです。
Fabian Hoehner: では、彼らのクライアントについて話すとき、背後にはとても素晴らしいスクリーンがあります。それが彼らのクライアントとして想像するものですか？それらはその種の製品ですか？
Elliot Langella: はい、まさにそうです。実際、それが彼らの顧客の大部分です。修理工や地元の修理店のオーナーなどが、次の数週間で顧客の車を修理するためにトキッチストアに入ってきて、必要な部品を購入します。
Fabian Hoehner: では、具体的にはLokadとの協力についてもう少し詳しく話しましょう。プロジェクトはどのようなものでしたか？タイムラインはどうでしたか？アイデアを教えてください。
Elliot Langella: 2021年末に始めましたが、この時点でサプライチェーンは非常に困難な時期でした。COVIDの影響で供給と需要が混乱し、ロックダウンがありました。そのため、小売業者にとっては困難な時期でした。供給面も需要面も、どちらが正常に戻るかはわかりませんでした。
したがって、最初にトキッチと一緒に取り組んだのは、サプライヤーのリードタイムとサプライヤーのサービスレベルの見積もりです。これにより、最適な在庫レベルからどれだけ離れているかをより良く把握することができました。数か月後、倉庫から店舗への在庫の日次プッシュのパイロットフェーズで本番を開始しました。数か月後、現在は購買計画と日次ディスパッチの両方で本番稼働しています。
Fabian Hoehner: それはかなりクラシックなLokadの範囲のように聞こえますね。特別なことはありましたか？これまでにかなりの数の実装を行ってきましたが、それは以前に見たことのないものでしたか？
Elliot Langella: トキッチグループが逆売上と呼んでいることは非常に興味深いと思います。私たちは皆、AmazonやZalandoでオンラインで物を買ったことがありますが、時々問題が発生し、サイズが合わない場合は商品を返品することができます。自動車部品や予備部品では、これを実装して顧客に提案することはあまり簡単ではありません。しかし、トキッチグループは顧客に対して、今日支払うよりも少し多くの単位を提供しています。
つまり、3週間後または月末に支払いを行い、その後に部品を実際に購入するか、トキッチストアに返品するかを選択できます。
Fabian Hoehner: それは物理的なものにも当てはまりますか？eコマースでも、自動車部品でも、法的にもそうですが、彼らは物理的な店舗でそれを行っていますか？
Elliot Langella: 物理的な店舗で直接行っています。つまり、追加のクラッチやフィルターを手に入れることができます。予定していた数個ではなく、10個手に入れることができます。そして、3週間後に4個ではなく3個使用したため、2個を返品することができます。
Fabian Hoehner: では、サプライチェーン科学者の視点から見て、これが引き起こす複雑さは何ですか？
Elliot Langella: これにより、中央倉庫レベルでの購入計画と、最も重要なことは、店舗への日々の補充において考慮する必要がある在庫の流入と流出が増えます。例えば、特定の店舗で今日在庫が不足していると考えた場合、通常の決定は倉庫からさらに補充することです。しかし、現在お客様が一部のユニットを返品する可能性も考慮する必要があります。そのため、最終的にはこれらの2つの流入と流出をバランスさせる必要があります。
Fabian Hoehner: では、需要予測とその予測に与える影響は？
Elliot Langella: 日々の意思決定と需要予測に影響を与えます。
Fabian Hoehner: そうですね、それについて話していますが、AIの会議に参加しています。では、教えてください、あなたは実際に何をしているのですか？つまり、今はAIで、すべてが完全に自動化されています。そうですね、すべてが自動化されていて、もう何もしていません。なぜ私たちはまだあなたに給料を払っているのですか？
Elliot Langella: いいえ、いいえ、違います。まず、AIは非常に有名ですし、最近話題になっています。そして、人々は通常、AIをバズワードとして…
Fabian Hoehner: ですから、私たちはAIをやっていないと言っているのですか、それとも何を言っているのですか？
Elliot Langella: 少し待ってください。最近では、人々はAIを主にLLMs（Language Models）と関連付けています。ChatGPT、チャットボット、エージェント、基本的にはロボットなどです。私たちがLokadでやっているのは、部分的にそれですが、それがTokicのために構築したコア製品ではありません。それはむしろ意思決定と需要予測のAIです。それはソフトウェアのバックエンドで行われ、それが日々のユーザーが利用するインターフェースに反映されます。
重要なブロックとしては、需要予測があります。私たちは確率的アルゴリズムを使用して予測を行い、それにはディープラーニングの一種である差分プログラミングを使用しています。
Fabian Hoehner: はい、それに興味がある人はJohanの説明に戻ることができますが…
Elliot Langella: そのトピックに関する数時間のコンテンツがあります。
Fabian Hoehner: では、他にどのような応用が考えられますか？
Elliot Langella: 私たちはまた、LLMsやクラシックなクラスタリングアルゴリズムを使用して、部品の分類、時系列、製品のカテゴリ化を行っています。需要予測には特に重要ですが、日々のトキックでの購入と発送の提案を数値的にバイアスをかけるためにも重要です。
ロカッドの考え方では、もはやABCの分類はありません。それは倉庫の容量や店舗で利用可能なスペースといった共通のリソースをめぐる異なるSKU同士の競争です。大きなボディパーツが多くの利益を生み出しているかもしれませんが、顧客の需要を満たすために使用できたスペースを吸い取ってしまいます。
Fabian Hoehner: では、要するに、さまざまな種類のAIがあり、サプライチェーンの科学者として、適切なツールを選んで質問に応えることがあなたの仕事なのですね。それがデータのクリーニングであろうと、意思決定プロセスであろうと。
Elliot Langella: まさにその通りです。トキックチームは、ディスパッチの推奨を毎日の平日の朝に使用しています。倉庫が開く午前6時に準備が整っている必要があります。だから、私たちは派手なアルゴリズムで遊ぶわけにはいかないのです。それは、実際に使えるものでなければならず、ビジネスにとって毎日一貫した良い結果を提供しなければなりません。
Fabian Hoehner: では、もしも納品できなかった場合はどうなるのでしょうか？朝の6時にデータが届かなかった場合は？
Elliot Langella: 常に頼れるものがあるように、バックアップロジックを用意しています。また、いくつかの処理を高速化して、いくつかのことを近似することもできます。そのため、1時間、1時間半後には何かしらのデータが手に入り、彼らはその日の残りの業務を進めることができます。
Fabian Hoehner: でも、それを確実にしなければなりません。さもないと、いくつかのトラックが出発しないことになりますからね。
Elliot Langella: そうですね、または納品されないかもしれません。供給チェーンの現実は非常にプレッシャーがかかっています。毎日起こっていることなので、納品しなければなりません。
Fabian Hoehner: では、実際の現場からマクロレベルに移りましょう。うまく機能していると思いますが、そうでなければここに立っているわけではありません。いくつかの結果について話せますか？
Elliot Langella: まず重要なことは、透明性と日常的な使用の快適さです。Tokicチームは以前はデータベースからデータを取得し、Excelスプレッドシートで計算し、何かしらの単調な計算を行っていました。高レベルの分析にはほとんど時間が残っていませんでした。彼らは朝にLokadにログインしています。私たちが提供するほとんどの推奨事項は100％使用できるものであり、わずかな調整が必要な場合もありますが、サプライヤーからの追加の知識を持っているため、それらと一緒に作業すべきです。
サプライヤーが遅れるか、または購買条件を満たす必要があるかもしれません。彼らはそのような現実のデータを使用していますが、それについては専門家であるか、日常の運用現場での消火活動を行っているため、それを知っています。したがって、Lokadを使用することで、彼らはより快適に業務を遂行することができます。
Fabian Hoehner: 透明性、自動化、消火活動モードを超えた時間ですね。
Elliot Langella: そして、より戦略的なタスクに焦点を当てることができます。市場やサプライヤーからの良い情報を得ることができますが、実行はAIに委任されます。
Fabian Hoehner: そうですね、もちろん、私たちは数字の人々です。共有できる具体的な数字はありますか？
Elliot Langella: では、2つの視点があります。まず、倉庫が、例えばCOVIDのアソートメントからTokicグループが今頼りにしている新しいアソートメントに移行する方法についての実行に関してです。
私たちがTokicに手伝ってもらったことは、彼らがアソートメントの約40％を変更し、新しい商品で古い商品を置き換えることでした。これは倉庫を過負荷にしないように彼らと協力して行われました。
つまり、容量の面では、これらの大きな変更に対応するために40％以上の人員が不足していました。したがって、私たちは商品を店舗に送るリズムを調整し、倉庫が実行するために少し余裕を持たせました。
2つ目の視点は、通常のサプライチェーンの指標です。サプライチェーンの責任者やCOOが週ごとに注意深くフォローしているものです。
サービスレベルについて話しています。倉庫から店舗への補充のパイロットフェーズが開始された後、私たちは測定することができましたし、今も測定していますが、トップムーバーのサービスレベルがすべての店舗で5％増加しました。
つまり、同じ在庫からより多くの成果を上げることができるということです。それをより適切なタイミングで行ったり、倉庫で在庫のバランスを適切に投資したりすることで、ネットワーク全体に在庫を広げることができます。これにより、より多くの売上が生み出されます。
つまり、結果的にTokicにとって非常に大きな成長期間でした。推定に基づいていますが、Tokicチームが行っていた最も楽観的な在庫価値シミュレーションを28％上回ったということです。
つまり、予想よりも少ない在庫で終わり、これにより約10％の売上増加につながりました。
Fabian Hoehner: それにどうやってたどり着くのですか？つまり、このポイントに到達するために私たちが異なる方法で行っているマイクロな要素は何ですか？
Elliot Langella: 2つの主要な要素：確率的在庫評価とROIの見積もりです。
Fabian Hoehner: ここでは具体例が必要です。
Elliot Langella: そうですね、確率的在庫評価は、確率とともに可能な需要のすべてのシナリオを概説することです。つまり、明日2つ売るというような1日ごとの単一の数値ではなく、その特定のSKUのその特定の店舗での販売単位数は1から3の間になりますが、確率の重みが付いています。
それに基づいて、サプライチェーンディレクターとして、店舗で95％のサービスレベルを達成したい場合、Lokadは確率の重みを持っているため、95％に達するために必要な在庫量を正確に推定することができます。
Fabian Hoehner: つまり、将来のより正確な表現と言えるでしょうか？
Elliot Langella: より正確な表現であり、私が言及した第2のレイヤーについてはより情報があると言えます。それはROIの見積もりです。売上の異なるシナリオがあることがわかっている場合、例えば10％、5％、0.01％の販売の可能性がある場合、この追加のユニットを特定の店舗に送るという決定の回収期間を推測することもできます。
もしこのユニットが1％の販売の可能性しかない場合、会社にとって多くの利益を生み出す可能性は低いということです。したがって、在庫コスト、物流コストを支払ってこの決定を行う必要がありますが、それは多くの利益をもたらさないでしょう。
逆に、倉庫から見た場合、倉庫に立っている在庫の山が限られている場合、1％の販売の可能性がある店舗にこの追加のユニットを送りたくはないでしょう。
むしろ、ネットワーク内の少し遠い別の店舗に配置したいと思うでしょう。その店舗では、そのユニットが10％または20％の販売の可能性があります。したがって、希少性に関する仲裁の観点からも重要であり、より一般的に言えば、これはROIの評価に基づいて、Tokicチームが将来的にどれだけの在庫が必要になるか、例えば1年間全体でシミュレーションして評価するための良いフレームワークです。
Fabian Hoehner: ですから、在庫を売上の最も高い確率のある場所に配置するという点では、私にとっては意味があるということです。しかし、ROI主導と言うと、他の経済的要素も関与しているのでしょうか？
Elliot Langella: 生成される利益が確かにあります。在庫コストもありますので、倉庫でのピッキングや梱包、トラックへの積み込み、トラックの運転、店舗での保管にかかる費用です。
Fabian Hoehner: つまり、現実を表現するスマートな方法であり、半日かかる店舗に1つの部品を送るのではなく、それをまとめてから送ることが合理的であるということです。ですから、これはROI主導の論理で考慮できることです。
Elliot Langella: 財務も含まれます。最近は大きな話題ですね。インフレが上昇していましたが、今は安定化しているかもしれません。資本コストも重要です。また、機会費用もあります。たとえば、そのサプライヤーからの在庫に投資している場合、他のサプライヤーとの追加の取引を探し、来年のカタログを拡大するための予算がもうないかもしれません。
したがって、資本を最適に活用するための調停です。そして、このROIの推定には興味深い最後の要素があると言えます。先ほど売上の返品について話していましたが、これは私たちが「ストックアウト罰金」と呼んでいるものです。
これはある種のカルマポイントのようなものです。店舗で在庫切れになると、顧客の信頼を失い、もうワンストップショップではないと思われるようになります。したがって、財務面や利益面以外にも、適切な時期に適切な場所で在庫があることには価値があります。なぜなら、これによって顧客からの繰り返し購入が生まれるからです。
また、1つの製品が他の製品の販売を引き寄せることもあります。パンやバターなどの主力商品の売上を逃したくありません。お店に来て、それらを見つけた場合、おそらく他のもの、オイルやワイパーなどを買うかもしれません。必要かどうかはわからないけれど、念のために買っておくのです。
Fabian Hoehner: そうですね、それらすべてが同じ式、同じアルゴリズムに組み込まれて、最終的な意思決定に反映されるのですか？
Elliot Langella: はい。
Fabian Hoehner: では、マネージャーにはどのような決定が残されているのでしょうか？彼らが行っている決定は何ですか？
Elliot Langella: 戦略的な評価です。つまり、LokadのAIに日常的な計算を委任し、このシナリオを選択するという意思決定に集中することです。それは会社としてできることですか？それが私たちが進むべき方向ですか？
この追加の在庫を負担できるのか？それは顧客に追加の価値を生み出すのか？それが私たちが注力すべきことなのか、それともアソートメントや他のビジネスの領域に注力すべきなのか？
Fabian Hoehner: ですから、日常的なことは少なくなり、戦略的で影響力のあることが増えるということですね。
そうですね、まあ、プロジェクトの現在の状況はかなり明確ですね。では、私たちはどこに向かっているのでしょうか？すべて完了しましたか、それともまだ何か残っていますか？
Elliot Langella: 2025年初頭までに、クロアチアのサプライチェーンからクロアチアとスロベニアのサプライチェーンに移行を完了します。トキッチはスロベニア市場で成長しており、今は異なるエントリーポイントから購入するという中間状態を目指しています。つまり、2つの異なる倉庫からのストアへの送り返しフラックスを行うことになります。
これは供給チェーンの観点からは少し複雑になりますが、Lokadとの協力関係がすでに数年間うまく機能している最初のパラメータであるため、そこに到達するのは簡単です。
私たちがお客様をサポートできる他の課題は、部品の互換性によって生じる複雑さの管理に関連するすべてです。自動車サプライチェーンにおける供給チェーンでは、これが重要な要素です。時には1つの顧客のニーズに対して、10個の異なる部品が必要になります。どの部品をどの店舗の商品に含めるべきか、他の店舗ではどうでしょうか？これは大きな課題です。
もう一つは価格です。常に重要な要素です。トキッチにはオンラインでの高い競争があります。今では自動車部品をeコマースで購入することができますので、これは小売業者としてのあなたの位置づけに含まれるべきです。逆売りについて話したように、最高の入手可能性をトキッチの店舗に提供する価値提案を持っている場合、どのように自分自身を位置づけるかを知る必要があります。
これはもちろん、車の専門家や修理工場にとってはトキッチから購入することが簡単ですが、支払いに対して彼らが用意する価格と、それが私たちに提供する利便性との間には常にバランスがあります。
Fabian Hoehner: ですから、目標はますます同じ数値に基づいた意思決定プロセスになることですね。まあ、それはかなりの作業が待っているようですね。では、2025年に再びお会いし、どのように進んでいるかを確認しましょう。ご視聴ありがとうございました。次回お会いしましょう。
