00:00:00 はじめに
00:02:01 協業プロジェクトのタイムラインと重点
00:03:03 クラシックなLokadの範囲とリバースセールス
00:04:18 在庫流入、需要予測、そしてAIブーム
00:06:00 確率的アルゴリズムと部品の分類
00:07:30 発送推奨
00:09:15 自動化、AI実行、そして在庫移動
00:12:26 在庫と販売シナリオの見積もり
00:13:48 長期在庫評価とROIロジック
00:15:13 品切れペナルティと顧客信頼
00:17:07 2025年プロジェクト完了と拡大
概要
最近のインタビューで、LokadのCommercial DirectorであるFabian Hoehner氏と、LokadのLead サプライチェーン・サイエンティストであるElliot Langella氏は、クロアチアの自動車アフターマーケット企業Tokic groupが主催するアテネでのATRデジタル会議への参加について語りました。彼らは自動車アフターマーケット分野におけるAI導入を強調し、Tokicとの3年間の協業に焦点を当てました。このパートナーシップは2021年末に開始され、在庫レベルの最適化と、AI駆動の意思決定および需要予測を通じたサプライチェーン効率の向上を目指しました。その結果、サービスレベルが5%向上し、売上が10%増加し、供給チェーン管理におけるAIの変革的な可能性が示されました。
完全なトランスクリプト
Fabian Hoehner: こんにちは、こちらは弊社パリオフィスからです。
Elliot、数週間前にTokic groupのJosipとともにアテネにいましたよね。そして今、私たちは新しい美しいスタジオにいて、アテネで何をしていたかについて話しています。あなたの視点から少し教えていただけますか？そこで何をしていたのですか？
Elliot Langella: アテネでは自動車アフターマーケットにおけるAIの応用に関する会議が開催され、参加企業からのさまざまな知見が共有されました。それで、私たちはTokicと共に、過去3年間の協業の成果を発表していました。
Fabian Hoehner: Tokic groupについて改めて紹介していただけますか？Josipはすでに紹介していますが、特にサプライチェーンの観点から見ると彼らはどのような存在なのでしょうか？概要を教えてください。
Elliot Langella: Tokic groupはクロアチアとスロベニアで有数の自動車部品小売業者の一つです。現在、130以上の店舗があり、拡大中です。カタログには15万点以上の部品があり、店舗数を掛け合わせると、非常に多くのバリエーションがあることになります。
彼らは数百のサプライヤーと協力しており、通常の修理工場向け製品、すなわち車を修理するためのスペアパーツだけでなく、農業用トラックのような特殊製品も取り扱っています。そのため、クロアチアやスロベニアの地元需要だけでなく、輸出先の顧客にも対応しており、バルカン市場において重要なプレイヤーとなっています。
Fabian Hoehner: 彼らの顧客について話すとき、背景に超おしゃれな画面がありますが、それが彼らの顧客像でしょうか？これらが彼らの取り扱う製品ということでしょうか？
Elliot Langella: その通りです。実際、かなりの割合を占める顧客は、メカニックや地元の修理工場のオーナーであり、Tokic storeに来店して、今後数週間で顧客の車を修理するために必要なものを購入します。
Fabian Hoehner: では、もう少し具体的に、Lokadとの協業について話しましょう。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なっていましたか？概要を教えてください。
Elliot Langella: 私たちは2021年末にプロジェクトを開始しましたが、その時はサプライチェーンにとって非常に厳しい時期でした。ご存知の通り、COVIDが供給と需要を混乱させ、ロックダウンが実施されていました。そのため、小売業にとっては非常に難しい時期であり、供給面も需要面も正常に戻るかどうか不透明な状況でした。
そのため、Tokicと最初に取り組んだのは、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推定で、最適な在庫レベルからどれだけ乖離しているかを把握することでした。数ヶ月後、在庫補充のパイロットフェーズを実施し、倉庫から各店舗への在庫の毎日のプッシュを開始しました。そして、さらに数ヶ月後、購買計画と日々の出荷の両面で完全運用に移行しました。
Fabian Hoehner: なるほど、これはかなりクラシックなLokadの取り組みのようですね。何か特別な点はありましたか？これまでに多くの実装を手がけてきた中で、あなたにとって興味深かった点は何でしょうか？今まで見たことのないものでしたか？
Elliot Langella: Tokic groupが「リバースセールス」と呼んでいる仕組みは非常に興味深いと思います。私たちは皆、AmazonやZalandoなどでオンライン購入をしており、時にはサイズが合わずに返品するという経験があります。しかし、自動車部品やスペアパーツでは、これを実装して顧客に提案するのはそれほど簡単ではありません。Tokic groupは、顧客が来店して、今日支払う予定の金額以上のユニットを受け取る可能性を提供しているのです。
つまり、基本的に3週間後または月末の支払い時に、実際に部品を購入するか、もしくはTokic storeに返品するかを選択できるのです。
Fabian Hoehner: それは物理的な店舗でも行われているのですか？eコマースだけでなく、自動車部品においても、法的な面も含めて、実店舗で行っているんですか？
Elliot Langella: 直接実店舗で行われています。例えば、計画していた数より多く、例えば予定していた数が数個だったところを10個受け取り、3週間後に2個を返品する、という具合です。
Fabian Hoehner: では、サプライチェーンサイエンティストとして、これがもたらす影響はどのようなものですか？どんな複雑性が生じるのでしょうか？
Elliot Langella: これは、中央倉庫での購買計画だけでなく、特に店舗への日々の在庫補充において、追加の在庫流入と流出を考慮する必要が生じます。例えば、ある店舗で在庫が不足している場合、通常は倉庫から在庫を追加するという判断を行います。しかし、同時に一部の顧客が既に所有しているユニットの一部を返品する可能性も考慮しなければなりません。つまり、最終的には、これらの流入と流出のバランスをとる必要があるのです。
Fabian Hoehner: つまり、需要予測やその見通しに影響を与えるということでしょうか？
Elliot Langella: 需要予測と日々の意思決定です。
Fabian Hoehner: では、その意思決定についてですが、我々はAI会議に参加していました。ところで、あなたは一体何をしているのですか？つまり、今がAIの時代で、すべてが完全に自動化されているのなら、何もしていなくてもいいのでは？なぜ我々はまだあなたに支払いをしているのですか？
Elliot Langella: いえいえ。まず第一に、AIは非常に有名で、現在大きな話題になっています。そして、人々は通常、AIを流行語として捉えがちですが…
Fabian Hoehner: つまり、我々はAIを利用していないとでも言うのですか？それともどういう意味ですか？
Elliot Langella: ちょっと待ってください。最近、人々は主にAIをLLM、つまりChatGPT、チャットボット、エージェント、あるいはロボットなどと関連付けています。弊社Lokadで行っていることは部分的にそれに該当しますが、Tokicのために構築したコアプロダクトではありません。本質的には、意思決定と需要予測におけるAIの活用です。これはソフトウェアの裏側、バックエンドで行われ、その結果がエンドユーザーが日々利用するインターフェースに反映されます。
つまり、需要予測のための重要な要素として、確率的アルゴリズムを使用しており、我々はこれを行うために、ディープ-ラーニングの一種である差分プログラミングと呼ばれる手法に依存しています。
Fabian Hoehner: ええ、その点に関心がある人はJohanの説明に戻ればいいですが、…
Elliot Langella: このテーマに関しては数時間に及ぶ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、LLMや従来のクラスタリングアルゴリズムを、部品の分類、時系列の分析、そして製品のカテゴリ分けに利用しています。これにより、需要予測はもちろん、購買および出荷の提案における数値的なバイアスの調整にも重要な役割を果たしています。
なぜなら、Lokadの考え方では、従来のABC分類はもはや行われず、代わりに、倉庫のキャパシティや店舗の利用可能なスペースなどの共通リソースを巡って、すべての異なるSKU間で競争が行われると考えられているからです。そして、大型部品が大きな利益率を生み出す一方で、そのスペースを、小型部品が占有してしまう可能性もあるため、バランスを取る必要があります。
Fabian Hoehner: つまり、様々な種類のAIが存在し、サプライチェーンサイエンティストとして、どんな質問にも応じるために、データクリーニングや意思決定プロセスなど、適切なツールを選択するのがあなたの役割ということでしょうか？
Elliot Langella: その通りです。実運用レベルのプロセスにするため、Tokicチームは平日の朝、倉庫が開く6:00に合わせて、毎日私たちの出荷推奨を利用しています。したがって、ただ派手なアルゴリズムを試すだけではなく、実運用に耐え、毎日安定して良好な結果をビジネスにもたらす必要があります。
Fabian Hoehner: では、もしデータが朝6:00に届かなかった場合、どのような影響があるのでしょうか？
Elliot Langella: バックアップのロジックも用意しており、常に頼れるものがあるようにするか、処理を加速していくつかの概算結果を出すことで、1時間、1時間半後には何かしらの結果が得られるようにしています。
Fabian Hoehner: しかし、そうでなければ、出発しないトラックがいくつか出てしまうので、確実にする必要がありますね。
Elliot Langella: そうですね、もしくは配送が遅れる場合もあります。サプライチェーンの現実は毎日刻一刻と迫っており、確実に成果を出さなければなりません。
Fabian Hoehner: さて、現場からマクロな視点に移りましょう。うまく機能していると仮定すると、ここに立っているのはその証拠です。どのような成果がありましたか？
Elliot Langella: まず第一に、毎日の透明性と使いやすさが挙げられます。Tokicチームは、データベースからデータを引き出し、Excelのスプレッドシートで計算し、平凡な計算に追われ、本来の高度な分析に割ける時間がほとんどなかった状態から変革しました。彼らは朝、Lokadにログインし、私たちが提供する推奨のほとんどがすぐに使える100%のものであり、サプライヤーから得た追加の知識に基づいて、ここぞという微調整を行っているのです。
そのサプライヤーが遅れるとか、何らかの購買条件を満たす必要があるといった、実際に起こる現実的な事象がデータに反映されるものの、彼らはその専門知識や日々の現場での対応から確実に把握できるのです。これにより、Tokicチームは現在、より快適に業務を遂行できるようになりました。
Fabian Hoehner: つまり、透明性、自動化、そして緊急対応モードを超えた時間の確保ということですね。
Elliot Langella: そして、より戦略的なタスク、つまり、何をすべきかの定義や、市場やサプライヤーから適切な情報を得ることに注力し、実行面、つまりオペレーショナルな遂行はAIに委ねるということです。
Fabian Hoehner: では、もちろん我々は数字に敏感な者です。何か具体的な数値はありますか？
Elliot Langella: さて、2つの観点があると考えています。1つは、倉庫がCOVID時の品揃えから、Tokic groupが現在依存している新たな品揃えへとどのように移行したかという運用面の実行です。
私たちがTokicを支援したのは、店舗の新規出店や古い製品を新しい製品に置き換えるなど、品揃えの約40%のシフトを実現することで、倉庫の過負荷を防ぐための協業でした。
つまり、キャパシティの観点から見ても、これらの大きな変化に対応するために40%も多くの人員を確保することはできなかったため、我々は店舗への在庫送付のリズムを合理化し、倉庫の運用に余裕を持たせるようにしました。
次に、供給チェーンディレクターやCOOが毎週注視するような通常のサプライチェーン指標という観点があると言えるでしょう。
具体的にはサービスレベルについてですが、倉庫から店舗への在庫補充のパイロットフェーズが開始された後、測定可能となり、現在も測定を続けているところですが、主要商品のサービスレベルが全店舗で5%向上したことが確認されました。
つまり、在庫の量は同じでも、タイミングをより良く調整したり、倉庫内の適切な在庫バランスに投資してネットワーク全体に分散させることで、実際により多くの効果を引き出しているということです。そして、これがより多くの販売につながっています。
つまり、結果としてTokicにとっては非常に大きな成長期となりました。推定に基づいていますが、私たちはTokicチームが実施していた最も楽観的な在庫価値シミュレーションを28%上回ったというのがその考えです。
つまり、予想よりも在庫が少なくなり、それが実際に約10%多くの販売を生み出すのに役立ったということです。
Fabian Hoehner: では、どのようにしてそこに到達するのですか？つまり、この段階に到達するために、私たちがどんな細かい点で違った取り組みをしているのかということです。
Elliot Langella: 大きく分けて2つの主要な要素があります。1つは確率的在庫評価、もう1つはROI（投資利益率）見積もりです。
Fabian Hoehner: 了解、具体例を示してもらえますか。
Elliot Langella: ええ、確率的在庫とは、あらゆる可能性のある需要のシナリオをそれぞれの確率で描き出すことです。つまり、1日に「明日2個売れる」という単一の数字ではなく、その特定のSKUに対してその店舗で1個から3個売れる可能性があり、それぞれに確率の重みが付いているということです。
それに基づけば、たとえば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維持したい場合、Lokadは確率の重みを利用して、95%の達成に必要な在庫量を正確に見積もることが可能になります。
Fabian Hoehner: つまり、未来をより正確に表現していると言っても良いのでしょうか？more accurate
Elliot Langella: より正確な表現であり、さらに2層目として言及しているROI見積もりの面でも、情報に基づいたものになると言えます。異なる販売シナリオ―例えば10%、5%、0.01%の確率で売れる―が明確になることで、特定の店舗へ追加ユニットを送るという決断の回収期間を予測することもできます。
もしこのユニットが1%の確率でしか売れない場合、それは会社に大きな利益率をもたらさないことを意味します。つまり、その決定を下すために在庫コストや物流コストを支払っているにもかかわらず、あまり多くはリターンされないということです。
逆に、倉庫に在庫が限られている状況であれば、1%の確率でしか売れない店舗に追加の1ユニットを送るのは明らかに望ましくありません。
むしろ、ネットワーク内の少し離れた別の店舗にそのユニットを配置し、そこで10%や20%の販売確率を見込むべきです。つまり、希少性に基づいた調整の問題でもあり、より一般的には、TokicチームがこのROI評価に基づいて、長期的に、たとえば1年間でどれだけの追加在庫が必要かをシミュレーションし評価するための良い枠組みとなるのです。
Fabian Hoehner: つまり、在庫は最も売れる可能性が高い場所に配置すべきだということですね。しかし、ROI主導ということにおいて、他にどのような経済的要素が加味されているのでしょうか？
Elliot Langella: まず、生成される利益率があります。さらに、在庫コスト、つまり倉庫でのピッキングや梱包、トラックへの積み込み、トラックの運行、店舗での保管にかかるコストも含まれます。
Fabian Hoehner: 要するに、例えば半日かかる店舗に部品を送ってバンドルし、初めて意味があるという現実を反映した賢い方法ということですね。これがROI主導の論理で考慮できるポイントということです。
Elliot Langella: 我々はまた、財務面も含んでいます。最近、インフレが上昇し、今は安定しているかもしれないという大きな議論の中で、資本コストは重要な要素です。さらに、そのサプライヤーから在庫に投資する場合、他のサプライヤーと追加取引を探して翌年のカタログを拡充する予算がなくなるという機会費用も存在します。
つまり、資本を最適に活用する方法の調整に関するもので、ROI見積もりの最後の興味深い要素として、先ほど話していた売上回収に関連して、私たちがストックアウトペナルティと呼ぶものが挙げられます。
これは一種のカルマポイントのようなアプローチで、もし店舗で在庫切れが発生すると、顧客の信頼を失い、もはやワンストップショップではないと考え始めるため、単に財務上の利益や利益率だけでなく、適切な時期と場所で在庫があること自体に価値があるのです。なぜなら、それが顧客のリピート購入を生み出すからです。
さらに、1つの商品が他の商品への販売を引き寄せる効果もあります。お客様が必ず見つける看板商品で販売を逃すことは避けたいのです。というのも、見つけた際に、ついでにオイルやワイパーなど、本当に必要かどうかはわからないものまで購入してしまう可能性があるからです。
Fabian Hoehner: 了解しました。そして、最終的な意思決定のために、すべてが同じ数式、同じアルゴリズムに組み込まれているということですか？
Elliot Langella: はい。
Fabian Hoehner: では、それはマネージャーにどのような選択を委ねることになるのでしょうか？彼らはどのような決断を下すのですか？
Elliot Langella: 戦略的な評価です。つまり、日常的な計算業務はLokadのAIに委ね、どのシナリオに進むかという最終的な意思決定に集中するということです。これが企業として実行可能なのか、望む方向性なのかを判断します。
この追加在庫を受け入れる余裕があるのか、顧客にさらなる価値を提供できるのか、企業としてそれに注力すべきなのか、それとも品揃えや他の事業領域に焦点を当てるべきなのか、という判断を下します。
Fabian Hoehner: つまり、日常的な業務を減らし、より戦略的で影響力のある決断に注力するということですね。
了解しました。今日のプロジェクトの現状はかなり明確ですが、次にどこへ向かうのでしょうか？すべてが完了したのか、それともまだ残る課題があるのか？
Elliot Langella: つまり、2025年初頭には、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が統合されるプロジェクトの展開を完了する予定です。Tokicはスロベニア市場で成長しており、今後は2つの異なる倉庫から購入し、国境を越えて店舗に商品を送るという中間的な状態を目指しています。
これは明らかにサプライチェーンの観点から物事をやや複雑にしますが、数年間順調に稼働している最初のパラメーターで既にLokadと協力している場合、達成は容易になります。
また、私たちが顧客を支援できる他の課題として、部品間の互換性が生む複雑性の管理があります。たとえば自動車のサプライチェーンでは、1つの顧客ニーズに対して10種類の異なる部品が必要となる場合があり、そのうちどの部品を特定の店舗や他店舗の品揃えに含めるべきかという大きな課題があります。
さらに、価格設定も常に重要です。Tokicの場合、オンライン上での競争が激しいため、eコマースで部品が購入できる現状を踏まえ、リテーラーとして提供できる最高の在庫状況と逆売りの価値提案に応じた自社のポジショニングを把握する必要があります。
もちろん、車関係者や修理工場がTokicから購入しやすいのは事実ですが、彼らが支払う意欲のある価格と、提供される利便性とのバランスを常に考慮しなければなりません。
Fabian Hoehner: つまり、目標はますます同じ数値的な意思決定プロセスに依拠することです。なるほど、かなりの作業が待っているようですね。では、2025年にまた進捗を確認しましょう。ご視聴ありがとうございました。それでは、また次回お会いしましょう。
