00:00:00 インタビューの紹介
00:02:09 サプライチェーンにおける品質とコストの比較
00:05:16 iPhoneを品質の例として
00:08:36 サプライチェーンにおける意思決定と選択肢
00:11:47 サプライチェーンのパフォーマンス評価のためのKPI
00:14:27 サービスレベルのパフォーマンス指標として
00:17:24 製品設計における関連する品質の重要性
00:20:42 サプライチェーンにおける人間の理解を超えた複雑さ
00:24:11 AIと自動化のサプライチェーンへの影響
00:27:59 Lokadでの大規模言語モデルの使用
00:31:21 現代のコンピュータの速度とAIのコスト
00:34:34 調達分析とAIのコストへの影響
00:38:17 サプライチェーンにおけるコストのトレードオフ
00:41:38 監視する競合他社の数を決定する
00:45:10 ソフトウェアの洗練度と従業員数の比較
00:48:26 サプライチェーンのドライバを理解するための投資
00:51:43 市場状況は将来に拡張できない
00:54:23 決定の品質の尺度としての利益
00:58:12 デジタル化によるサプライチェーンの複雑さ
01:00:52 Amazonの成功と成長戦略
01:03:24 サプライチェーンの複雑さを恐れることに対する励まし
01:06:01 正確に間違っているよりもおおよその正確さが良い
要約
Lokadのコミュニケーション責任者であるConor Dohertyとの対話の中で、LokadのCEOであるJoannes Vermorelは、サプライチェーン管理における品質とコストの比率について議論しています。Vermorelは、品質は意思決定に関連しており、製品の属性ではないこと、そしてクライアントの品質の認識が最適な供給の決定と一致しない場合があることを強調しています。彼は伝統的なKPIを批判し、それらが真の品質を反映していないと主張しています。Vermorelはまた、サプライチェーン管理における大規模言語モデル（LLM）の役割についても議論し、それらがよりスマートな意思決定につながる一方で、IT予算を膨らませる可能性があると指摘しています。彼は品質とコストのジレンマはメタゲームであり、サプライチェーンの問題を解決し、トレードオフを評価するためにソフトウェアエンジニアリングが必要であると提案しています。
詳細な要約
Lokadのコミュニケーション責任者であるConor DohertyとLokadのCEO兼創設者であるJoannes Vermorelの間で行われた考えさせられる対話の中で、二人はサプライチェーン管理における品質とコストの比率という複雑な概念について掘り下げています。Vermorelは、サプライチェーンの文脈での品質は、製品の物理的な属性ではなく、意思決定の品質を指すと明言しています。彼は、顧客の視点からの最高品質のサービスが、関連するコストのためにビジネスのサプライ決定の最高品質と必ずしも一致しないことを強調しています。
Vermorelはさらに、より多くのリソース、人員、ソフトウェアを投資することでより良い意思決定ができるとしながらも、これらの意思決定が顧客に認識される品質とは混同されてはならないと述べています。彼は意思決定の品質を測定することの主観性を認めつつ、物理的な製品の評価とは対照的であると主張しています。しかし、彼は製品の認識される品質はしばしばその物理的な属性を超えることがあるとし、iPhoneとそのアプリマーケットプレイスを例に挙げています。
Vermorelの見解では、サプライチェーン管理は選択肢の習得であり、意思決定の品質は捉えにくいとされています。彼は、決定力などのいくつかの指標は客観的に測定できると示唆しています。彼は、サービスレベルや需要の予測精度などのKPIを使用してサプライチェーンのパフォーマンスを評価することに対して批判的であり、これらは本当の意味での品質を反映していないと主張しています。彼はこれらのKPIを数値的な人工物として説明し、それらがサプライチェーンの品質と成功とは相関しない可能性があると述べています。
Vermorelはまた、サプライチェーン管理における大規模言語モデル（LLM）の役割についても議論しています。彼は、LLMは高価ですが、よりスマートで高品質な意思決定につながる可能性があると説明しています。彼は、企業がこれらのシステムに大量の資金を費やしていることに警告し、それがIT予算を大幅に膨らませる可能性があると述べています。彼は、より安価なバージョンのLLMを使用する方がコスト効果が高い場合もあると示唆しています。
Vermorelは、LLMを使用することで企業は意思決定の品質を設計し、コストのトレードオフを管理できると考えています。彼は、これが一般的なサプライチェーン管理ではあまり議論されていない概念であると指摘しています。彼は、現代のサプライチェーンはソフトウェアによって実行されており、それは設計可能であると述べています。彼は、時間、メモリ、ディスクの消費量など、ソフトウェアの実行コストを測定するための簡単な指標があると述べています。
Vermorelは、品質とコストのジレンマはサプライチェーンの問題を解決し、トレードオフを評価するためにソフトウェアを設計することに関わると主張しています。彼は、クライアントにとってより良い品質が何を意味するかを判断できるソフトウェアを作成することに焦点を当てるべきだと強調しています。彼は、品質とコストのジレンマは、企業が優れたサプライチェーンを設計するためにプレイする必要があるメタゲームであると述べ、それをソフトウェアを通じてのみ勝つことができるチェスゲームに喩えています。
結論として、Vermorelは、サプライチェーンにおける意思決定を特定し、品質を広い意味で評価することを提案しています。彼は、単純なフレームワークよりもサプライチェーンの20の側面を特定することがより包括的なアプローチであると示唆しています。この対話は、サプライチェーン管理に関わる複雑さと微妙さ、および意思決定と品質評価により洗練されたアプローチが必要であることを思い起こさせるものです。
フルトランスクリプト
Conor Doherty: Lokadへようこそ。すべてのビジネスの意思決定は、品質とコストのバランスを考慮して行われます。しかし、この品質とコストの比率はサプライチェーンにも適用されるのでしょうか？ここで話し合うために、Lokadの創設者であるJoannes Vermorelがいます。
では、Joannes、品質とコストの比率は、希少性と同様に、他の人がそれを使用する際に何を意味するかについては一般的なアイデアを持っていると思います。しかし、それがどういう意味であり、具体的にサプライチェーンのトピックとどのように関連しているのか、簡単な概要を説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 品質は、物理的な製品自体に適用する属性です。例えば、iPhoneは高品質のスマートフォンです。非常に安い車、非常に高品質な高価な車、その間のあらゆるものがあります。それがおそらく最も簡単なアプローチです。しかし、サプライチェーンに移ると、サプライチェーンは製品を設計したり、製造したりするわけではありません。したがって、サプライチェーンの観点から品質を考えるとき、興味の対象は製品の物理的な属性ではありません。
これはある程度サプライチェーンの問題かもしれませんが、おそらく後で再評価するかもしれませんが、基本的にはサプライチェーンの責任ではないためです。
サプライチェーンにこれを含めると、サプライチェーンは非常に広範囲になり、ほとんどビジネス全体と区別がつかなくなります。したがって、明確さのために、製品の物理的な属性はサプライチェーンではないと言います。これは、サプライチェーンの文脈での品質の意味ではありません。
サプライチェーンの文脈での品質とは、意思決定の品質を指します。最初の落とし穴は、意思決定の品質がクライアントによって認識されるサービスの品質とは異なることです。例えば、ストックアウトに直面しないことは、非常に単純な小売業の環境では最高レベルの即時サービスです。これはクライアントの視点から見た最高のサービスの品質です。しかし、ビジネスのサプライチェーンの意思決定の品質としては、それは持続不能なコストになります。したがって、品質とコストの関係で私が言っているのは、意思決定の品質です。
より良い意思決定をするためには、より多くのリソース、人員、ソフトウェアを投資し、最終的には研究開発に投資して全体を改善する必要があります。これらはすべてコスト面の要素であり、それによってより高品質の意思決定を得ることができますが、これはクライアントが認識する品質とは混同してはいけません。
再び、サプライチェーンはすべてトレードオフです。非常に高品質な意思決定は、すべてのトレードオフを慎重にバランスさせる意思決定です。私の講義シリーズで言っているように、サプライチェーンはオプションの使い方の習得です。ですので、非常に高品質と言うと、私たちが言っているのは、このゲームを繰り返しプレイしてサプライチェーンの意思決定を行うことにおいて非常に成功した実行、高いマスタリーレベルを定義することです。
Conor Doherty: それについてすぐに戻ってくると、iPhoneの例を挙げます。もし品質と品質保証、品質コスト評価について話すなら、iPhoneの物理的な特性を指摘して、ここにチップの品質があり、ここにストレージの品質があると言うことができます。それを測定することができ、それは高品質ですと言えます。しかし、意思決定の品質について話すと、非常に主観的な領域に入ります。
Joannes Vermorel: 表面的なレベルでは、物理的な製品では品質を評価するのは簡単です。しかし、表面的なレベルだけです。iPhoneに戻ると、実際にはかなり良い例ですが、最初の数年間のiPhoneの販売はそれほど良くありませんでした。私の記憶が正しければ、Appleにとってはまあまあの結果でしたが、当時のAppleは非常に苦境に立たされていました。
iPhoneは、App Marketplaceの導入後数年後に爆発しました。そこでAppleは、アプリのためのワンクリックインストールのマーケットプレイスを持つことに決めました。アプリをクリックして$1支払うだけで、完全に互換性があり、スマートフォンに簡単にインストールできるアプリが手に入ります。それがiPhoneの人気と認識される品質を爆発させた要因です。物理的な特性を見ると、確かに素晴らしいデバイスでしたが、実際のところ、このスマートフォンは電話の通話ができるだけの能力においてはあまり優れていませんでした。このデバイスで受けることと発信すること、つまりミッションナンバーワンを行うことにおいてはあまり優れた電話ではありませんでした。
しかし、App Storeを導入したことで認識される品質が爆発的に向上しました。突然、このスマートフォンの形式が完全に意味を持つようになりました。実際には、ミニコンピューターを持っていて、たくさんのことができるという認識が広まりました。それ以前はただの電話ではなく、スマートフォンとして認識されるようになったのです。しかし、人々は1年後までそれが何かになるまで覚えていません。私が言いたいのは、品質には非常に基本的で基本的な要素があります。ストレスや疲労に対する耐性が向上し、故障や劣化が起こらないようにするためのものです。軽くする必要があります。一般的に、移動したいものは軽ければ軽いほど良いです。
ですから、非常に基本的な要素がありますが、物理製品の品質はしばしば見た目以上のものです。製品でさらに多くのことができるという期待があるかもしれません。エコシステムがあるかもしれません。その製品に関連するさまざまなアクセサリーがあるかもしれません。または、単に装飾的であり、多くの状況で良い印象を与えるかもしれません。例えば、非常に異なるスタイルのアパートメントでも、非常に装飾的なオブジェクトであり、アパートメントの素敵な一部になるかもしれません。これは非常に抽象的な品質かもしれませんが、それはある程度存在しています。
Conor Doherty: しかし、それはサプライチェーンの意思決定にはほとんど関係ありません。
Joannes Vermorel: 品質は、少なくとも物理製品においては非常に直接的なバックアップメトリックがたくさんありますが、それでも難しい深さがあります。そして、サプライチェーンに移ると、サプライチェーンは選択肢の使いこなしです。つまり、選択肢を観察し、その中から積極的に育成した選択肢の中から1つを選び、それがあなたの決定になります。
それは非常に抽象的ですが、品質は非常に難しいものになります。たとえ意思決定の品質のような非常に難解なものであっても、まだいくつかのメトリックはそれほど難しくありません。例えば、軍隊では、最悪の計画は計画がないことであり、戦場での外科医よりも迷いのない外科医はありません。迷いはほとんど常に間違っています。つまり、あなたの決定が何もしないことであっても、敵がミスを cometerるのを待つという決定とは非常に異なります。それは完全に異なるメンタルステートであり、私は、決定が同じであっても、何もしないという品質は、私たちは目的を持って、意図的に待つことを知っているということと、迷っていてパニック状態にあるということとは、品質の面で非常に異なる決定だと主張します。
つまり、いくつかのメトリックは比較的簡単に測定できるものです。したがって、サプライチェーンの設定では、決定を迅速に行えるかどうか、それとも何の理由もなく永遠にかかるのかを測定することができます。それはいくつかのメトリックですし、決定に至るまでの時間を客観的に測定することができます。ある程度、簡単なメトリックがあると言えますが、非常に良いものではありません。戦場のようなものでは、サプライチェーンでは次の数秒や数分に非常に緊急なものはめったにありません。ですから、実際にはそれほど明確ではありません。
つまり、例えば、決断力は比較的簡単に測定できるものです。サプライチェーンの設定では、決断を迅速に行えるかどうか、それとも何の理由もなく永遠にかかるのかを測定することができます。それはある種のメトリックですし、決断に至るまでの時間を客観的に測定することができます。ある程度、簡単なメトリックがあると言えますが、非常に良いものではありません。戦場のようなものでは、サプライチェーンでは次の数秒や数分に非常に緊急なものはめったにありません。ですから、実際にはそれほど明確ではありません。
もちろん、もし決断に4ヶ月かかるような状況であれば、非常に悪い状態だと言えます。しかし、より困難な要素もあります。それはより抽象的であり、また非常に開放的なものです。つまり、どのような要素を見て決断の品質を評価するかには明確な制限がありません。
Conor Doherty: 戦場の将軍の例えとして、完全な決断不能よりもどんな決断でも良いということですね。まあ、企業がサプライチェーンの品質やパフォーマンスを評価するために使用する既存のKPIがあります。まずはパフォーマンスと言っておきましょう。例えば、特定の参照に対するサービスレベルや需要予測の正確さなどです。そのKPIによって、正確さが50%だったり60%だったりすることがわかります。それが何もないよりも良いと言っているのですか？
Joannes Vermorel: それほどでもありません。まず、それらのKPIは本当の意味での品質を反映していません。それらは単なる数値の産物です。それらのKPIのほとんどは単なる数値の産物です。
Conor Doherty: 数値の産物とはどういう意味ですか？
Joannes Vermorel: つまり、ある直感的な数学的定義に基づいて定義された数値です。しかし、なぜこの数学的定義が本当の意味での品質と相関関係があるのでしょうか？
Conor Doherty: つまり、ただの数値ですか？
Joannes Vermorel: はい、ただの数値です。そして、どんな種類の数値でもありません。通常、教科書や数式から導かれる数値です。例えば、需要予測の平均二乗誤差というメトリックがあります。これは非常に人気のあるメトリックです。多くの教科書や数学の教科書で見つけることができるメトリックです。なぜこのメトリックがあるのでしょうか？それは、ノルム2、平均二乗誤差というメトリックに関連する多くの定理、数学的定理があるからです。
問題は、これが内向きの視点であるということです。数学の世界では、「なぜこのノルム2に興味があるのですか？」と言われるでしょう。その答えは、このノルム2に関連する多くの定理があるからです。それによって、抽象的な構造を作り、数学的なことをたくさん行うことができます。それは数学的に言えば興味深い対象になります。例えば、素数も同様です。素数は魅力的な数学的構造です。数学的な意味でも非常に現実的なものです。しかし、それだけではサプライチェーンの品質や成功と何らかの相関関係があることを証明するわけではありません。
Conor Doherty: それをサービスレベルに結びつけて説明してください。
Joannes Vermorel: サービスレベルにはなぜ何らかの相関関係がある必要があるのでしょうか？一部では、サービスレベルが0％の場合、何も売れないので悪いように見えます。100％のサービスレベルの場合も悪いです。なぜなら、常に在庫の廃棄物が発生するからです。在庫切れを絶対に許さない場合、何も売却できないことを意味します。したがって、極端な場合はかなり悪いです。しかし、その間では何でもあります。最適なのは極端ではなく、その間ですが、私の推測はあなたと同じくらい正確です。それはただ曖昧なものです。
パフォーマンスや品質の尺度としてパーセンテージを与えられると非常に疑わしいです。それにはどのような理論根拠があるのでしょうか？それはただ空から降ってきたものです。ただの数式を与えられるだけで、それを支持する非常に強力な論拠がない限り、この数値的なものが適切なものであると信じる理由はありません。それはただのランダムなものであり、数学や統計の教科書から引っ張り出したものです。
興味深いことに、このようなKPIの考え方に移行すると、品質に関しては、デザインや製造についての教科書を見ると、非常に微妙な議論が行われています。例えば、イケアの創業者による家具ディーラーの証言に入ると、それは美しい文書であり、非常に短く、視聴者にお勧めです。20のポイントのうちの1つ、11番か14番か忘れましたが、イケアの創業者の1つのポイントは、「製品の品質に関するいくつかの簡単な尺度に惑わされないでください」というものです。
例えば、彼は最初に、美しい表面を持ちたい場合、人々が触れたり見たりできる表面だけが重要であることを心に留めるように言っています。彼は家具について話していました。彼は言いました、「例えば、人々が見たり触れたりできない裏側やテーブルの下など、本当に評価されないものに、耐久性があって滑らかで見た目も良い高品質な表面を持つことに誇りを持つことはしないでください。」ですから、品質に投資する場合は、それが本当に関連性のあるものであり、クライアントの目から見て重要でない表面などの抽象的な品質の尺度ではないことを確認してください。
そして、なぜそうするのか、彼はそれに触れていました。彼は言っていました、それをすると、顧客は楽しめない品質のために支払わなければなりません。彼の視点では、それは悪いことでした。彼らは支払わなければならず、支払うすべてのセントは楽しむ品質のためです。それは非常に微妙な問題であり、したがって、デザイン、製造に移行すると、品質とコストの関係、具体的にはどのようにアプローチするかについて非常に微妙な議論があります。
しかし、意思決定プロセスにおけるサプライチェーンの世界に移行すると、このような議論は存在しません。主流のサプライチェーン理論、そして私はビジネスの主流の理論、MBAスタイルのビジネス研究においても、品質に関する意思決定が非常に欠落しています。人々は非常にバイナリーな推論を持っています。例えば、サプライチェーンやビジネスの教科書で、投資やリソースのスペクトルについて詳しく議論されたことはありません。それによって、意思決定を少し良くするために費やすことができるが、収益の減少が努力を台無しにし、コストが意思決定の改善から得られるものを上回るようになるまで、議論されていません。
そして、正しいサービスレベルを追求する品質について考えてみましょう。企業は「サービスレベルの目標を持っている」と言うかもしれませんが、正しいサービスレベルを追求するために行う投資（キャピタル支出とオペレーション支出の両方）についてはどうでしょうか？サービスレベルは素晴らしいKPIではありませんが、視聴者にとっては理解しやすいものとして言及します。したがって、サービスレベルを選択し、「これが私の目標であり、私のサプライチェーンと会社にとって最良のトレードオフであるべき」と言っても、この評価の品質はどうでしょうか？例えば、95％という数値を出したとしましょうが、それが最良の数値であり、さらにこの数値を改善するためにさらに投資すべきかどうか、なぜそれが必要なのか、ということはどうでしょうか？
通常、サプライチェーンの教科書ではこれについては議論されません。人々はあなたにレシピを与え、「それを適用してください」と言います。そして、あなたは2つの状況に直面します。プロセスに準拠しているか、非準拠かです。それだけです。さらに、準拠という意味や品質の意味、さらには進むべき方向や旅程すらも議論されていません。
Conor Doherty: それには同意しませんが、2つのポイントがあります。まず、あなたが説明しているものが人間の理解を超える複雑さであるため、このような細かいニュアンスが欠けたバイナリーな「受け入れ可能/不受け入れ可能」「良い/悪い」といった区別が存在するのは合理的ではないでしょうか？私も同意しますが、それは無知の結果ではなく、何百万ものプレートをどのようにバランスさせることができるのか、どのようにしてスピンさせることができるのかという事実の結果です。
Joannes Vermorel: それは人間の心の限界の結果ではなく、人々がそれを見る方法ではないかと思います。あなたは人間と取引しており、人間は非常に複雑です。人間の心に制限があるわけではなく、個々に非常に複雑な人々と取引しているのです。ですから、非常に単純な基準に頼る必要があります。それはあなたの心が制限されているからではなく、非常に複雑で微妙な人々と取引しているからです。したがって、非常に合理的になろうとする試みのほとんどは裏目に出るでしょう。人々をインセンティブにしようとすると、彼らはそれに対してゲームをし、悪い反応を示すでしょう。通常、非常にシンプルにすることが安全な選択です。
さらに、21世紀のサプライチェーン管理は、すべてのレベルで人々によって運営されるべきではありません。はい、上層部には人々がいますが、実行レイヤーは完全に機械化されるべきです。
Conor Doherty: 次の質問ですが、伝統的な教科書にこのような視点が欠けているのは、私たちが今や機械学習、AI、自動化を持っている時代であり、それが5年前、20年前には存在しなかったほどのスケールと細かさであることの結果ではないでしょうか？あなたの回答は？
Joannes Vermorel: それに同意します。
Joannes Vermorel: それが非常に興味深いところです。もし意思決定がエンジニアリングされると言うなら、それはスマートな意思決定を生成する機械になるでしょう。はい、それは人工知能です。一般的な人工知能ではありませんが、それは人工です。一連の良い意思決定を繰り返し行っている場合、少なくともそれには少しの知能があると言えます。それは、限定的な方法ではありますが、知能です。確かに愚かではありません。
大規模言語モデル（LLM）は、品質とコストの違いを非常に明快かつ具体的な方法で示しています。たとえば、ChatGPT-3.5と有料版のGPT-4を比較してみると、もっとお金を払えばより賢いものが得られることがわかります。これらのLLMには、安価で高速な小さなモデルから、遅くてコストのかかる大きなモデルまで、知能のスペクトルがあります。そして、確かにより高い品質です。
あなた自身でこれを直接的な方法で体験することができます。対話形式でこのLLMに問題を解決してもらおうと試みることができます。GPT-2、GPT-3.5、GPT-4で試してみると、得られる知能のレベルに驚かされるでしょう。非常に詳細です。小さなモデルではうまくいくこともあれば、混乱させることもありますが、大きくて賢いモデルになると、より深い議論ができ、回答がより微妙になり、質問の意図をより正確に捉えることができます。
高品質の意思決定を持つことがどういうことか、自分自身で確認することができます。LLMに質問をすると、回答が得られます。それが賭けている品質です。たとえこの品質の認識が非常に曖昧なものである、たとえば質問に対する非常に良い平文の回答である場合でも、数分でこの品質のスペクトルを感じることができます。機械学習の博士号を持っている必要はありません。GPT-3.5で10分遊び、GPT-4で10分遊ぶだけで、それを理解できます。システムが生成するすべての回答には、このような追加の品質があることがわかります。
このような微妙さは、Lokadでほぼ10年間存在しています。ただし、サプライチェーンの意思決定は非常に抽象的で、あまり透明ではないため、このようなことを実証する方法がありませんでした。また、サプライチェーンがあなたには馴染みのないものであるため、指摘したり触れたりすることはできません。そして、実証することができても、人々は情報や文脈などが不足しているため、低品質と高品質の微妙な違いを認識することはありません。
しかし、LLMは突破口であり、突然、それを使って遊ぶことができ、“ああ、この金額で、それだけ良い意思決定が得られるんだな"とわかるようになりました。そして、賢い意思決定を必要としない状況もあることに気づきます。常に賢い方が良いわけではありません。いくつかの状況では、単に回答をより速く得ることが十分です。これが適切なトレードオフです。そして、知能において、高品質が常に良いわけではないことに気づきます。ある時点でトレードオフがあります。速い方が賢いよりも良いのです。
Conor Doherty: なぜなら、私たちもLLMを提供の一部として使用していることを知っているのですが、LLMの追加によって、既に抽象的な品質-コスト比はどのように変化するのでしょうか？具体的には、サプライチェーンの観点から、どのように品質-コスト比に影響を与えるのでしょうか？例を挙げて説明していただけますか？
Joannes Vermorel: それは変わります。なぜなら、LLMは現時点では非常に高価です。聴衆は気づかないかもしれませんが、LLMは素晴らしいですが、高価です。一般的な目安として、同じキロバイトのデータを処理するためにLLMを使用すると、他のほとんどの計算と比較して、おおよそ100万倍のコストがかかります。つまり、LLMは桁違いに高価であり、データ処理の1キロバイトあたりのコストが他の計算と比較して6〜7桁高くなります。また、他の計算と比較して遅くなります。
Conor Doherty: 量的な要素と質的な要素の両方を指しているのですか？
Joannes Vermorel: 単に事実の指標です。1キロバイトのデータを処理するのにかかる時間とコストのことです。テキストが目の前でストリーミングされているのを見ることができるのは、人々にとってはクールだと思われるかもしれませんが、コンピュータ科学者としては、「ああ、それは1950年代のものだな」と思います。なぜなら、コンピュータは今では非常に高速であり、通常、数千行をミリ秒で表示することができます。ウェブページがうまく設計されている場合、ミリ秒で無限のテキストの壁を表示し、テキストが一文字ずつ印刷されるのを見ることはありません。なぜなら、それほど速いので、人の知覚のしきい値を下回っているからです。
1960年代にさかのぼると、非常に古い映画で、テキストが一文字ずつ印刷されるのが見えました。映画にさかのぼると、60年代のジェームズ・ボンドなどで、テキストが一行ずつ表示される古代の端末を見ることができます。なぜでしょうか？それは、当時のコンピュータが非常に遅かったためです。そして、今の時代において、ウェブページをクリックしてバムと表示される理由は、このウェブページに10または何十万ページに相当するテキストを読み込んでいるからです。それは何の意味もなく、ソフトウェアエンジニアリングが悪いのですが、要するに、テキストは即座に表示されるべきです。物理的な意味では真に瞬時ではないかもしれませんが、テキストの壁は人間の心の知覚のしきい値をはるかに超えるほど速くなければなりません。表示されているものが見えるということは、このものが信じられないほど遅いことを示しています。
したがって、あなたの質問に戻りますが、なぜそれが影響を与えるのかというと、LLMは非常に高価です。したがって、Open AIが非常に高い評価を受けている理由に気付くでしょう。投資家は馬鹿ではありません。彼らは、「企業が何百万ドルものお金をこのシステムに狂ったように投資しているのを見て、私たちはITの費用を節約したい」と思い、Open AIが登場し、企業は「私たちはこれらのLLMに月に100万ドルを費やすことを誇りに思っています」と言うのです。おめでとうございます、IT予算が爆発しました。それをするための十分な理由があるかもしれませんが、間違いなく高価です。
そして、Lokadでも、パリに高価な白衣の労働者を雇うよりも、実際には安価ですと判断する場面があります。ですから、それは、それが高価であるために、このような方法で重要であると思います。ですから、注意を払わなければならないということがわかるでしょう。そして、正しく行っている場合、市場から入手できる最も高価なもので行うと、あまりにも高価になるため、「いいえ、それはやらない」と言わなければならない場所があることがわかるでしょう。または、「より高価なバージョンのLLMに戻る必要があります。それはあまり知能的ではありませんが、市場から入手できる最も高価なものでやると、あまりにも高価になります」と言わなければならない場合もあります。
Conor Doherty: 私が間違っているところを訂正してもらってもいいですが、私が覚えている会話の一つは、私たちが会社で発注を行い、私たちのサプライヤーが少し信頼できないと疑っている場合、市場にはより良い選択肢があるかもしれないと疑っている場合、他の潜在的なサプライヤーを見つけるために分析を行うために時間を割くべきかどうか、というものでした。ですから、購入注文をするたびに、自動的な調達分析を行うためにLLMを使用し、その後、自分のペースでそれを確認することができれば、それは非常に安価になるでしょう。それがスケールするということです。ですから、再度言いますが、それが品質コストにどのように影響するかということです。
Joannes Vermorel: スケールするかもしれませんが、無料ではありません。例えば、毎回の発注でそれを行うことを決めた場合、そのコストはいくらになるでしょうか？調達の操作を行うだけで、LLMでウェブページをスキャンすることになります。ウェブを分析するために、おそらく最大1メガバイトのテキストをスキャンすることになります。それは安くありません。ですから、メールを作成したり、いくつかのスクリプトを持つLLMを使ってメールを送ったり、応答を処理したり、人間が行うようなやり取りを行うかもしれません。
はい、完全に自動化されたものを持っているかもしれませんが、調達調査を行うたびにLLMに5ドルかかることに気付くかもしれません。それは安いです。1人が2日間かけてケースに取り組むよりも確かに安いです。しかし、無料ではありません。1人が2日間を費やすよりは安いですが、無料ではありません。発注するたびに5ドルを費やすことを覚悟すると、1年の終わりにはたくさんのお金を使ったことに気付くかもしれません。常にそれを行いたいとは限りません。
Conor Doherty: しかし、それは極端な例です。再度、別の極端な例です。適切なバランスが存在するでしょう。
Joannes Vermorel: まさに、そこが私たちがこのスペクトルを持っている場所です。一般的な認識から、人々に関するものでは、適切か不適切かということだけを考える傾向があります。プロセスに取り組み、それを強制します。スペクトルがあることに気付いているかもしれませんが、非常に単純な方法でスペクトルに対処し、調達の操作などを行います。すべてのサプライヤーは1年に1回再訪されます。それがあなたのプロセスです、シンプルに保ちます。しかし、これは、スペクトルに微妙なアプローチを持つ代わりに、プロセスのハンマーを持っており、非常にバイナリーな解決策でそれを解決している場所です。しかし、LLMを使用すると、スペクトルを設計することができます。発注ごとにオプションを再評価することができます。それが一つの極端です。または、1年に1回だけ行うこともできます。それがもう一つの極端です。その間のどんなことでも受け入れられ、それで作業することができます。
興味深いのは、意思決定の品質や選択肢の品質をエンジニアリングすることができるということです。そして、それには実際のコストのトレードオフが伴います。これは、主流のサプライチェーンの視点ではまったく議論されていないことです。私はこれまでに、どのサプライチェーンの教科書にも、どのように意思決定を生成するプロセスをエンジニアリングするか、投資したドルに対して最大の効果を得る方法について説明しているものを見たことがありません。
Conor Doherty: それは極端なものから少しは極端ではないものまで、そのスペクトラムの中で段階をどのように区別または特定しますか？それぞれのモジュールの間のステップを定量的に特定することは可能ですか？
Joannes Vermorel: ある程度は可能です。私たちの視点から見ると、現代のサプライチェーンはソフトウェアによって実行されます。この意思決定層は機械です。これは数値レシピのセットを持つ複雑なソフトウェアです。それについての限界について考えることができます。たとえそれについて考えることができたとしても、それをエンジニアリングする人々はまだ人間です。再帰には限界があります。なぜなら、いくつのサプライチェーンサイエンティストが必要かを決めなければならないからです。これは判断の問題ですが、少なくとも意思決定を生成する基本層は機械であり、エンジニアリングすることができます。
物理的な製品であれば、いくつかの簡単な指標があります。実行する必要があるソフトウェアであれば、コスト面でもいくつかの簡単な指標があります。かかる時間、消費するメモリ、消費するディスクの量などです。それらがすべてあり、実際には実行するかどうか選択できるさまざまなものがあることがわかります。たとえば、競合情報を使用して価格分析を行うことを決定することができます。したがって、競合他社のデータを取得します。しかし、何社の競合他社について話しているのでしょうか？ウェブのスキャンは無料ではありません。お金がかかります。
ウェブスクラッピング、つまり競合他社のウェブサイトを取得することには、かなりのコストがかかります。競合他社のすべてのページを毎日再スキャンしたい場合、コストは無視できないものになります。特に競合他社が数万の商品を展示している場合はそうです。何社の競合他社について話しているのでしょうか？自分のナンバーワンの競合他社、トップ3の競合他社、またはトップ20の競合他社をスキャンしたいですか？コストはほぼ線形に増加します。モニタリングしたいウェブサイトの数が増えれば、コストもほぼ競合他社の数と線形に増えます。しかし、得られる情報は次第に減少します。
競合他社も自社の競合他社をモニタリングしています。したがって、自分のトップ3の競合他社をモニタリングする場合、それらの競合他社も自分のトップ3または5の競合他社をモニタリングしていることがわかります。それには、自分がモニタリングしていない企業も含まれる場合もあります。結局のところ、ほぼ誰もが誰かをモニタリングしている非常に高いつながりのあるグラフになっています。大企業は他の大企業をモニタリングし、おそらく1つの小さな競合他社もモニタリングします。小さな競合他社はいくつかの小さな競合他社と1つの大企業をモニタリングします。
難しいですが、不可能ではありません。データセットの有無でアルゴリズムを実行すると、結果がどれだけ改善されるか、またはどれだけ変化するかを感じることができます。たとえば、価格最適化を行いたいと言った場合、最大3社までの競合他社が価格に定量的な変化をもたらすことが本当にあるかどうかを感じることができます。したがって、1社の競合他社を追加すると、最終的な価格が本当に変化します。
数値レシピを信頼し、この3番目の競合他社をミックスに追加することで、価格が平均0.75％から1％未満に変化することを言った場合、0.75％です。それは無視できないです。しかし、4番目の競合他社を追加すると、変化は0.1％です。この0.1％が私のビジネスにとって非常に重要かどうかはわかりませんが、それでも、このものが生成できる利益の上限を示しています。最良の場合、マージンの0.1％です。価格が常に正しい方向に微調整されると仮定した場合ですが、それでも、これは影響を与える可能性の上限を示しています。そしてここで、それは非常に小さいように感じるので、私はそれを行わないと言います。なぜなら、この4番目の競合他社のためのコストはそれに値しないかもしれないからです。
ですので、通常はアプローチ方法があります。そして、このような微妙さや段階的なものが現れることがあります。これは、より洗練された、より知能的で、より多くのことができる数値レシピを使用し始めると、通常現れるものです。人間の類推を使うならば、非常に洗練されたスマートなソフトウェアを使い始めると、それはあなたの人員のように見えるようになります。この問題に取り組むためには、何人の人員が必要ですか？ただし、あなたはより直接的な制御を持っており、スケールアップまたはスケールダウンしたい場合、人を解雇したり、彼らのエゴを気にする必要はありません。これにより、日々のプロセスをエンジニアリングすることができます。
Conor Doherty: 古典的な視点では、品質とコストのジレンマは存在しなかったと思います。なぜなら、サプライチェーンは非常に単純なヒューリスティックスによって管理されていました。しかし、技術の進歩により、サプライチェーンの意思決定の品質とコストの比率を任意の精度で定量化することができると言っています。これは次の質問につながります。品質とコストという2つの概念をソフトウェアやAIを使用して評価する際、コストは理解できますが、品質はまだ主観的な感情ですか？それともそのコストに対する投資利益について話しているのですか？
Joannes Vermorel: まず、聴衆に指摘したいことがあります。そして、あなたの質問に移りますが、サプライチェーンで提示されるようなトレードオフ、例えばキャッシュ、コスト、サービスの典型的な三角形のようなもの、これが私がこの品質とコストのジレンマについて本当に好きな点です。これは本当にそのトピックを高めています。私はこの三角形を取ると、それ以上の次元があると思います。それは三角形ではなく、100以上の次元を持つジレンマであり、あらゆる種類の制約、ドライバー、その他の要素があなたの方向に引っ張る何百もの要素があります。それが見えるものです。
そして、サプライチェーンゲームをプレイする際のコストと品質のジレンマにおいて興味深いことは、それがトレードオフについてではなく、この問題を解決するソフトウェアをどのようにエンジニアリングするかというメタの問題についてです。これによって、品質を通じて、すべてのトレードオフを評価することができます。ですので、マスターオプションの品質対コストのトレードオフと言うとき、私たちが言っているのは、私たちはこの100のドライバーや制約を理解し、あなたがプレイしているサプライチェーンゲームをフレーム化するためのソフトウェアを開発するために投資するのです。これは非常にメタな視点です。「私は正しいサービスレベルを持っていますか？」と考えるのではなく、「私のクライアントにとって品質がどういう意味なのかを解決するソフトウェアを持っていますか？」と考えるのです。それが私たちが話していることです。
では、あなたの質問に戻りますが、少し質問に気を取られてしまいました。すみません。
Conor Doherty: 品質は主観的な感情だけで測定されるのですか、それとも財務的なリターンによって駆動されるのですか？
Joannes Vermorel: 理論的には、純粋に定量的なリターンであるべきです。しかし、実際には完全に主観的になるでしょう。ですので、あなたは「あなたは理論的には完全に定量的だと言ったばかりですが、実際には完全に主観的になると言っています。矛盾はありませんか？」と言うかもしれません。現実は、非常に理論的な観点から言えば、あなたが望むのは会社の長期的な収益性をエンジニアリングすることです。したがって、本質的には定量的です。
ただし、問題は、遠くを見据えると、すべての定量的な指標が完全に関係を失うことです。私の個人的な意見としては、今日の数字を持ってきて、それを10年先に投影し、それらの数字が何か価値のあるものを教えてくれると信じることができるという信念がある場合、それは幻想だと言います。ですので、それは幻想です。私は数値解析の専門家として言っています。Lokadでは、生計を立てるために数値を解析しており、それを15年以上続けてきました。数値は、それを10年先に投影すると完全に意味をなさなくなります。
なぜそうなのでしょうか？それは、サプライチェーンが競争的であるためです。それは、超知能体との対戦です。超知能体とは、競合他社のことであり、彼らはその部分の合計以上のものです。彼らは多くの従業員で構成されているため、それは地球上のどの人間よりも知能が高い存在です。もしAppleのような企業と競争する場合、それは専門家や非常に賢い人々の集まりであり、その結果、それらの人々はあなたを驚かせることをするでしょう。彼らはさまざまな方法であなたに勝利し、新たな参入者や競争相手もいます。つまり、現在の市場の状況を当然のこととして、それを10年先に延長することはできません。それは非常に大きな間違いです。
Conor Doherty: ちょっと待ってください、私は、私自身と視聴者が理解していることを確認したいと思います。一般的な予測についてと同じような議論をしているのですか？有効期間には限りがあるという意味ですか？
Joannes Vermorel: はい、まさにその通りです。そして、再度、有効性、統計的な有効性、それはできます。ですので、例えば、ミルクの消費について、非常に基本的な製品を取り上げると、フレッシュミルクは10年後のフランス市場でこれになるだろうとかなり正確に言えるでしょう。なぜなら、あなたにはそのような実績があるからです。私が異なる意見を持つのは、あなたがそれに基づいてビジネス戦略を立てることはできないということです。なぜなら、10年後には、フレッシュミルクのブランドを魅力的にする要素が現在とはまったく異なるかもしれないからです。新しいラベルがあるかもしれませんし、真に高品質な有機製品とはどういう意味かについての新しい期待基準があるかもしれません。これは非常に攻撃的に行われるゲームです。ですので、ミルクの消費はほぼ同じであるかもしれませんが、非常に微妙な違いを伴う包装の種類やブランディングの方法が全ての違いを生む可能性があります。
はい、10年後もほとんど白いボトルであると予想しています。はい、わかりましたが、それには市場シェアを獲得し、利益を上げるために重要な微妙なニュアンスがたくさんあるということを見逃しています。ですので、それは当然のことではありません。非常に成功した企業であっても、例えばコカ・コーラ社は、イメージやブランディングを一貫して再発明してきましたし、10年ごとに継続性と再発明があります。これは同じゲームを続けるだけではありません。それは、コカ・コーラのような企業を見ると非常に印象的です。彼らは基本的に100年間、成功裏に自己再発明を続けてきました。非常に印象的です。
そして、これが最初の質問に戻るところで、根本的なレベルでは、はい、利益を追い求めています。はい、そして、将来、あなたの意思決定の品質は、例えば、苦労して得たユーロやドルで評価されるでしょう。したがって、最終的には数量的であり、純粋に数量的です。非常に成功した場合、それは金銭的な面で示されるでしょう。しかし、将来を見越すと、それらのKPIは関係を持たなくなります。特に、結局のところ、それはほぼ完全に判断によるものであり、したがって質的なものです。一般的に言って、質的な判断はより良い結果をもたらすからです。
そして、私はそれを、再び、プロのデータ解析者として見ています。私は、Lokadのクライアントに対して言っているのは、今見ている数字によって自分の10年先の戦略を決めさせてはいけないということです。それは誤解を招くし、間違いです。市場は、それらの数字を無関係にするような進化を遂げるでしょう。将来の牛乳の消費量など、予測された数字が真実であるとしても、競合他社が驚くべき方法であなたに対抗する手段を見つけることがあります。それが競争が広範なレベルで行っていることです。
Conor Doherty: もし私が私たちの議論をまとめるなら、サプライチェーンにおける真の品質とコストのジレンマは、あなたが説明したように複雑で解決が難しく、予測自体と同様に非常に限られた時間軸を持つので、なぜ人々は非常に便利で非常に明確で非常に理解しやすい単純な指標から、良いと悪いのサービスレベルに移行すべきなのでしょうか？あなたが説明したすべてにもかかわらず、なぜそれをするのですか？インセンティブは何ですか？
Joannes Vermorel: インセンティブはチェスの名人になることと似ています。非常に困難で、非常に高価で、非常に時間がかかりますが、勝つためにそれをやります。ですから、競合他社がいるということですし、人々は今日のサプライチェーンが非常に複雑になっていると言います。ですから、改善の可能性も非常に大きいのです。再び、興味深いことは、サプライチェーンが非常に複雑になったということです。デジタル化のおかげで、サプライチェーンは過去50年間で莫大に成長しました。企業はERPを持っていますし、WMSも持っていますし、eコマースプラットフォームも持っています。
ですから、彼らは非常に複雑なサプライチェーンを実行する可能性を得ましたし、実際にそれを行っています。私が多くのクライアントと話すと、よりシンプルで、商品数が少なく、リードタイムが長いようなものに戻りたいと言っているクライアントはほとんどいません。ですから、よりシンプルな方法でやりたいということはほとんどありません。例えば、注文を受けてから生産するような方法です。
そういう会社はほとんどありません。なぜなら、それがすべてを簡単にしていたからです。いいえ、私たちが話している方向ではありません。ですから、結論として、サプライチェーンはデジタル化によって非常に複雑になりました。そして、間違いなく、デジタル化は古くから存在しているものであり、30年前に起こったものです。
ですから、この非常に複雑に成長したゲームを本当に最適化する能力は、ほとんど進歩していません。興味深いことは、私の両親が40年以上前にProcter and Gambleで働き始めたという逸話に戻ると、当時、世界の会社とフランスの市場向けに200以上の製品がありました。ですから、非常にシンプルなゲームでした。そして、これは、少なくとも3桁の複雑さで成長しました。それでも、まだ同じような素朴なレシピなどです。
しかし、大きな可能性がありますし、はい、それは非常に困難ですし、同意します、挑戦的です、同意しますが、それをしないと、誰かがあなたのためにそれをやるでしょう。そして、人々はAmazonを観察しています。ああ、Amazonはとても大きな会社であり、非常に利益があり、まだ成長しています。
しかし、Amazonに挑戦し、この超攻撃的な方法でサプライチェーンをエンジニアリングすることに失敗する競争相手のクラスがほとんど存在しないというのが私の反応です。
ここで説明したようなことは、Amazonで10年以上にわたって行われてきたゲームの一部です。そして、人々はそれがまだ絶対的な巨大さであり、規模の経済を遥かに超えていることを認識していないのですが、Amazonが現在行っているゲームは、Amazonが非常に大きいため、Amazonが絶対的な巨大さであるということです。
彼らは非常に大きいため、彼らは絶対的に巨大なハンディキャップを持っていますが、それでも成長し、多くのビジネスに対して競争力を持っています。
そして、私はそれを大いに、多くの企業がサプライチェーンのゲームを改善することに失敗しているという反映として見ています。たとえば、Amazonは現在、約3億のリストされた製品を管理しています。それは、ほとんど他の巨大企業よりも2桁以上多いです。非常に印象的です。
ですから、再び私の意見は、意思決定の品質と投資のジレンマについてのこの考えを結論づけるということです。これは、通常の伝統的なジレンマ、トライレンマ、キャッシュ対コスト対サービスなどを超えたメタゲームです。
これはプレイされているメタゲームであり、もしもあなたがこのようなメタゲームをプレイし始めないなら、あなたはゲームに負けるだけです。なぜなら、あなたは本当に優れたサプライチェーンをエンジニアリングするために必要なことに気付いていないからです。あなたはゲーム自体に取り組んでいると思っていますが、今はメタゲームです。
まるで今のチェスで勝つためには、ソフトウェアしかないかのように。チェスの世界チャンピオンに20年以上前にマシンが勝ったことから、チェスをプレイするためには、絶対的な意味で勝つためには、ソフトウェアしかありません。
それは、ソフトウェアをエンジニアリングするチームと、ソフトウェアをエンジニアリングする別のチームとの間で戦われるバトルです。あなたが直接行動を起こしてチェスに勝てると思っているなら、あなたは負けています。それは今や、ソフトウェアをエンジニアリングするチーム同士の戦いです。
人々は言うかもしれません、あなたはそれを失った、それほど興味深くないと。私にとっては、非常に魅力的です。まだエンジニアのチームがより良いアイデアを出し、異なる方法でエンジニアリングするのを見ることができるからです。正直なところ、私はチェスにあまり興味がありませんでした。
私は常にチェスをプレイするソフトウェアをエンジニアリングすることにはずっと興味がありました。そして、私の意見は、あなたがチェスからプレイすることに移行したために怖がっているとしても、全体として、ゲームはより興味深くなります。
私はいつも、チェスをプレイするソフトウェアをエンジニアリングすることにはずっと興味がありました。そして、私の意見は、あなたがチェスからプレイすることに移行したために怖がっているとしても、全体として、ゲームはより興味深くなります。
どうか恐れないでください、全体として、それはより興味深く、より満足感があります。そして、サプライチェーンは非常に複雑であり、プログラミングの魔法使いではない場合でも心配する必要はありません。問題は非常に広範であり、スキルを開発し、この旅で自分の道を見つけることができる領域が豊富にあります。
Conor Doherty: 結論として、私たちはしばしば「完璧ではなく進歩を求める」と言います。次の行動として、クラシックなバイナリの視点からAmazonの方向に移行しようとしている場合、次の単純なステップは何ですか？
Joannes Vermorel: まず、サプライチェーンで行われている意思決定を特定します。サプライチェーンにおいて品質がどのような意味を持つのか、非常に広範な意味で評価するために本当の時間を費やしてください。そして、私はいつも驚かされます。人々が言うのは、サプライチェーンの改善はサービスレベルの向上です。いいえ、違います。またはコストについてです。いいえ、違います。それはそれの一部に過ぎません。例えば、コストとサービスと品質の三つ巴のようなものを考えてみてください。
そして再び、サービスレベルのような非常に具体的な方法でサービスの品質を定義することです。どこにでも20の次元を見つけることができるはずです。それほど難しくありません。本当に考えると、少なくとも20の次元が存在することに気付くでしょう。
つまり、異なるドライバーや制約、考慮事項のようなものです。そして、サプライチェーンを解決すると約束する非常に単純化されたフレームワークに魅了されないでください。それは二つの異なる方向に引っ張られるジレンマの代わりに、20の次元を特定し、ブレインストーミングを行ってください。
そして、あなたはこの非常に複雑なゲームがプレイされていることを理解し始めるでしょう。そして、それに対応するような回答が必要であることに気付くでしょう。そして、再び、おおよその正確さは完全に間違っているよりも良いです。はい、あなたの回答はかなり粗いかもしれませんが、少なくとも20の次元の中から2つだけを見ている最適なモデルよりも包括的です。
そして、それは最適性の錯覚を与えます。なぜなら、それは非常に狭く、単純化された方法での最適性であり、あなたの会社が本当に必要とする高品質なサプライチェーンの実行をほとんど認識していないからです。
Conor Doherty: ジョアネス、これ以上の質問はありません。お時間をいただき、ありがとうございました。そして、ご視聴いただき、ありがとうございました。次回をお楽しみに。
