概要
SMCPとLokadは、サプライチェーン管理を儀式ではなく経済学として捉えました：限られた在庫は最も高いリターンを得られる場所に配分されなければなりません。過去に基づく「数週間のカバレッジ」やクラスタールールの代わりに、彼らは確率論に基づく店舗・SKU毎の意思決定を用い、不確実性・代替・キャパシティを明示的に扱います。自動化により、人々は例外対応から解放され、商業的な業務―優先順位の設定、結果の測定、そして改善の反復―に専念できるようになります。転送やバッファは習慣ではなく、機会費用という選択肢として計画されます。成功はdashboardsよりも行動によって定義され、チームはスプレッドシートを捨て、前提を問い、継続的な改善を追求します。主張される見返りの10倍の回収と高速なサイクルは、短期的な数字合わせではなく、長期的なブランド価値に沿ったインセンティブを反映しています。
完全な文字起こし
元のフランス語によるスピーチは英語に翻訳されました。
Maxime Rabillet: 皆さん、こんにちは。そして今回の新たなケーススタディと証言へようこそ―刺激的な議論が期待されるセッションです。今回は、もし私の記憶が正しければ、テキスタイル分野に関するものです。本日のプログラムでこの分野のカンファレンスはこれだけです。私はSupply Chainのジャーナリスト、Maxime Rabilletです。
このプログラムでは多様性を確保し、実践的な経験に焦点を当てるため、厳格な姿勢―あるいは少なくとも明確な視点―を保つよう努めました。ご覧の通り、ステージ上には四人のスピーカーがいますので、私が会話を独占する意図はありません。内容についての情報をお伝えした後、すぐに引かせていただきます。
タイトルは「大規模運用における精度：SMCPのサプライチェーンのLokadとの変革」です。45分間のセッションが予定されており、理想的には最後の数分を皆さん―あるいは私からの―質問のために取っておきます。では、進行をお任せします。
Swann Bareilhe: 完璧です。皆さん、こんにちは。そしてご紹介いただきありがとうございます。私の名前はSwann Bareilheです。LokadのパートナーでありSupply Chain Scientistとして、本ラウンドテーブルの司会を務める光栄を感じています。
まず、スピーカーの簡単な紹介をいたします。Carole ThomazeauはSandroのビジネスプランニング＆サプライディレクターです。Yuting ChangはSMCPのグローバルグループトランスフォーメーションリーダーで、SMCPにはSandro、Maje、Claudie Pierlot、そしてFursacが含まれます。そしてJoannes VermorelはLokadの創業者でありCEOです。
本日のディスカッションは、私たちが共にSMCPで実施しているサプライチェーン変革についてです。特に、各販売拠点向けに自動化された在庫補充の進化や、異なるオムニチャネルプラットフォーム全体での在庫再調整の方法について触れます。
技術的な側面にも少し焦点を当てますが、深掘りはしません。プロジェクトの人的側面や、他社がこの共同プロジェクトから学べる教訓にも多くの時間を割く予定です。概して、ゲストにいくつか質問をさせていただき、最後に数件の質問も受け付けます。
本題に入る前に、我々の活動している舞台と背景を設定しましょう。Caroleさん、Yutingさん、御社のサプライチェーンの概要、各販売チャネル、在庫補充業務の規模、品目数、SKU数についてご説明いただけますか？
Yuting Chang: 皆さん、こんにちは。私の声はお聞きいただけていますか？素晴らしい。前述の通り、私はSMCPでグループトランスフォーメーションマネージャーを務めています。SMCPをご存じでない方のために申し上げますと、当社にはSandro Women、Sandro Men、Maje、Claudie Pierlot、Fursacの5つのブランドがあります。
当社は世界中におよそ1,200の販売拠点と、4つの事業ユニットを有しています。Swannの最適化ソリューションを求めるに至った背景についての質問にお答えすると、グループ全体で使用しているツールがあり、それによってブティックに至るまでの在庫配分を管理しています。
しかしながら、そのツールには先見性、すなわち売上予測による予測要素が欠けています。ご存じの通り、ファッション業界では季節性が大きく、多くの季節商品があります。したがって、課題は売上予測の要素を取り入れて最適化を図り、シーズン終了時の在庫―残余在庫というグループにとって非常に重要なKPI―を管理し、結果として利益率もコントロールすることにあります。
Carole Thomazeau: さらに申し上げるなら、SandroはLokadの導入においてグループのパイロットであった（そして今もなおそうです）。Sandroを選んだ理由は二つあります。第一に、男性用と女性用の両方を扱っており、これらはやや異なるビジネスであり、売上の動向も必ずしも同じではないためです。第二に、チームは十分な成熟度を有し、挑戦を受け入れる準備ができていたという点です。
フレームワークを整備するということは、自らに問いかけ、「カバレッジ」という従来の概念から、できるだけ早く最適な製品を販売する確率へとシフトすることも意味します。つまり、見直すべき根深い習慣が多く存在するため、私たちはLokadを選んだのです。
Swann Bareilhe: 非常に良いですね。すでにLokadのビジョンである量的供給チェーンに触れ始めています。では、Joannes、簡単に言いますと、量的供給チェーンとは何であり、なぜSMCPの課題に適しているのでしょうか？
Joannes Vermorel: Lokadのアプローチは、サプライチェーンをリソース配分の問題として捉えることにあります。SMCPでは、すべてのユーロが投資対象となる全商品の中で競争しています。warehouse内の各アイテムは、各販売拠点に送られる可能性があり、全ての拠点で競争しているのです。一度ある場所に配置した商品は、他の場所へ配置することはできません。
さらに、各販売拠点には商品の陳列に限られた容量しかありません。これがLokadの視点です。私たちはサプライチェーンを経済的視点で捉え、リソース配分の観点から考え、長期的にブランドの経済的利益に資することを目指しています。
「長期的」という点を強調するのは、非常に短絡的な財務最適化とは異なり、視野が狭く不合理な行動に陥るリスクがないためです。ここで語られているのは、何十年にもわたって忠実な顧客を持つ優れたブランドのことであり、これらの企業は半世紀以上をかけて築かれているため、非常に遠い先を見据える必要があるのです。
これが経済的視点です。もう一方の側面として、SMCPはハイパーマーケットのシャンプーボトルよりもやや高価な美しい商品を販売しているため、販売量はハイパーマーケットが1日に何百単位も販売するのとは異なります。私たちは、機械的により小さいボリュームと、頻繁に入れ替わる充実したカタログ、そしてそれに伴う多大な不確実性に直面しているのです。
これらの点をまとめると、資源に対する経済的視点を持ち、ビジネスに内在する非常に高い不確実性に対処しなければならないということになります。
Lokadの狙いは、これら二つの側面を数値的レシピに統合することであり、たとえ確率のようなやや複雑なものを用いたとしても、商品の品揃えや店舗の在庫レベルに関して慎重な選択を行う経験豊富な店舗マネージャーの常識を反映する点にあります。
Yuting Chang: Joannesが述べたことに基づくと、Covidの年以降、OTB（オープントゥバイ）予算を通じた購買戦略の最適化という根本的な課題に直面しています。予算はますます厳しくなっているため、より賢明に購買し、もちろん、より適切に割り当てる必要があります。
各商品は、たとえ各販売拠点での販売確率がかなり不確実で低くとも、必ず決断が必要です。つまり、この貴重な在庫をどのブティックに送るべきかということです。定価期間中の販売がかなり低いことを考えると、定価での販売最適化の課題はさらに重要になります。
Swann Bareilhe: 戦略や製品／サプライチェーンのビジョンについては話しましたが、プロジェクト自体に入る前に、Lokadをパートナーとして選ぶに至った他の要素はありましたか？ビジョンは一つの要素ですが、他に業務に直結する側面で強調すべき点はありますか？
Carole Thomazeau: その通りです。Yutingが述べたように、品切れ管理は私たちの補充問題の核心にあります。私たちは必要最低限しか仕入れないため、最適な場所への割り当てが求められるのです。品切れを管理する際、考慮すべき基準が数多くあることに気づきました。
例えば、店舗が観光客向けかどうか、そしてその場合、在庫切れが、数日後に商品が戻るのを待つ常連客のいる店舗以上にコストをかけるかどうか。また、自店舗が「Ship-from-Store」なのか、つまり在庫が第二のチャネルにも対応できるのか。さらに、品揃えの幅が広いのか狭いのか、もしその商品がなければ別の商品へ切り替えが可能かどうか、といった点です。
これらは手作業では補充担当者がすべて考慮しきれない多くの制約であり、人間の脳は多次元的な判断をするようには設計されていません。そのため、結局は単一の基準に基づいて品切れの状況を読み取り管理してしまいます。Lokadは、これらの点を私たちが共に議論した優先順位に沿ってランク付けすることを可能にし、そのレベルでの割り当てを本当に最適化してくれました。
もう一つの重要な点は、転送です。たとえ割り当てが最適化されていても、ある時点で転送が必要になるのは明白です。以前はこれが非常に時間のかかる作業で、チームはいやいやそれを実施していました。しかし、今では毎朝転送の提案が届き、私たちは実行するかどうかをその時の方針に基づいて判断しています。
最後のポイントとして、現在構築中ですが、在庫状況やKPIを通じて、何日もかけてデータを処理することなく全体の状況を迅速に把握できるようになっています。データは存在し、問題を分析できるのです。かつてはデータの取得に2日もかかり、その時には問題がすでに陳腐化していました。今ではその場でダッシュボードを構築し、実際のROIを確認し、各決定がもたらした成果を見ることができます。つまり、各アクションを単純に測定できるのです。
Yuting Chang: Caroleの割り当てチームが扱うSKUの規模を補足すると、私たちはSandro MenとWomenのラインを持っています。これらの2ラインでは、1コレクションあたり、年間2回のコレクション（春夏と秋冬）で、およそ3,500のSKUを250の販売拠点で管理していることになります。
この膨大な数の販売拠点と、どの製品を優先し割り当てるかなどを管理・評価する週ごとのサイクルにおいて、チームは現行のツールで非常にうまく業務をこなしています。しかし、収益最適化のためにSKUごとに十分に掘り下げた意思決定ができていないのです。この規模こそが、年末の余剰在庫をより良く管理する成功の鍵となっています。
Swann Bareilhe: ここで疑問なのですが、Lokad導入前はどのように補充を行っていたのでしょうか？手作業で行っていた内容や、採用していたルールの種類などを思い出させていただけますか？そうすれば、本プロジェクトがもたらした進化を具体的にイメージできます。
Carole Thomazeau: すべてが手作業でした。割り当ての正確性は、その作業を行う人の経験年数に依存していました。そしてご存知のとおり、これらの役割には高い離職率があるため、そのたびに長い学習曲線が存在しました。
私たちは在庫カバレッジ、つまり何週間分の在庫があるかで判断していました。Joannesが述べたように、販売が不規則であれば、月に1個、0.8個や1.2個といった数値であっても、結局は1個に丸められます。そして1は1ですが、La Varenne Saint-Hilaireでの「1個」とシャンゼリゼ通りでの「1個」でどちらがより多くの収益をもたらすかは見極められなかったのです。そのような細かい判断はできませんでした。
転送もまた手作業で非常に時間がかかり、時折のみ行われていました。品切れ管理は収益のみに基づいており、考慮可能なすべての基準と比べるとあまりにも単純すぎました。
Yuting Chang: Lokad導入前に使用していたツールの重要な要素は、過去の販売実績に主眼を置いていたことです。私たちは「過去数週間の販売実績に基づいて、これが平均何点か」という数値を出し、「今回は2週間分の在庫を確保したい」と決定していました。この過去の販売実績に基づくメカニズムが私たちの決定を導いていましたが、ファッション業界では季節性が非常に強いのです。
私たちは将来を見越して、今後の季節需要に対応するために在庫を事前に供給しなければなりません。販売予測は重要な要素であり、現状の取り組みからの逸脱を見極めるためのものです。
Swann Bareilhe: Joannes、これらのことには非常に詳しいと思います。特にSMCPのような迅速なアソートメントの場合、手作業のルールや静的な予測に大きく依存する際に、チームが直面する落とし穴についてまとめていただけますか？
Joannes Vermorel: 私にとっては、いくつか非常に異なる種類の落とし穴があります。最も重要なのは、優秀な協力者を単なる例外処理担当者のように扱ってしまうことです。ERPなどのシンプルなルールを実装できるシステムはあるものの、それだけでは不十分で、結局「例外」アラートが発生してしまうのです。
それではどうなるのでしょうか？最も優秀で、最も高い専門知識を持つ協力者を、使い捨て可能なものとして扱ってしまうのです。彼らは毎日同じ作業を繰り返します。しかし、高度な専門知識は会社内で希少な資源なのです。これが最初の落とし穴です。育成すべきこの貴重な専門知識が、使い捨て部品のように消費され、毎日X人日が必要となり、それがただ消費されるだけで、会社の価値として蓄積されることはありません。
私たちとサプライチェーンの専門家の見解では、意思決定の自動化は人間の専門知識を排除するためではなく、むしろ彼らに時間を与え、数値的レシピを改善し、ビジネスの微妙なニュアンスを洗練させ、極めて時間のかかる例外管理から解放するためのものです。これが最も基本的なポイントです。
二つ目の落とし穴のカテゴリーは、非常に人気のある時系列モデルです。しかし、これはサプライチェーンには全く適していません。特にファッションやラグジュアリー業界ではその理由として、まずコレクションがあります。時系列は始まりも終わりもないことが前提ですが、コレクションには明確な始まりと終わりがあるため、うまく機能しません。
次に、非常に精密に測定した結果、一単位に丸められてしまいます。ご存知のとおり、0.8個や1.2個の予測が丸められて1個になるのです。しかし、貴社のビジネスにおいては、多くの店舗で製品がたった1個しかないため、この丸め処理が大きな影響を及ぼします。
さらに別の問題として、顧客の視点からすれば、バーコードを念頭に置いて店舗に入るわけではありません。顧客は興味を引く商品のオーラに触れ、重要なのは顧客に適切なサービスを提供することです。少し濃いあるいは薄いスーツが良い代替品となる場合もあります。しかし、適切なサイズがなければ、代替はほとんど不可能です。
つまり、2つの大きな失敗パターンがあります：最も重要な専門知識の浪費と、単純な時系列モデルの使用です―人気はあるものの適しておらず、シャンプーには問題ないかもしれませんが、ラグジュアリー商品には不向きです。Lokadはこれらの問題に対して全く異なる方向へ進んでいます。
Yuting Chang: テキスタイルに関して2番目の点を掘り下げると、サイズの問題が大きな課題です。例えば、私たちは女性向けに36/38サイズを多く販売していますが、34や42サイズを求める顧客もいます。
もし平均売上予測が0.3で、その結果として全店舗にサイズ42の商品を1点ずつ送った場合、全店舗に供給するためには250点のサイズ42の商品を購入する必要があります。そうすると、ある販売地点で1点でも売れると、配送センターには補充する在庫が残らなくなります。
重要なのは、そのサイズ42の商品をブティックに送るべきタイミングを把握し、サイズ42が最も売れる可能性の高い次の販売地点に向けた中央在庫を保持することです。そして、Lokadと設定した管理ルールや原則に基づいて、あらかじめいくつ購入すべきか―つまり、サイズ42の配分方法をより賢明に行うための方法を問いかけることです。
Swann Bareilhe: 自動化や人間の専門知識の活用について多く語ってきました。ここから、1年間共同で進めたプロジェクトの成功事例に話を移しましょう。プロジェクトフェーズ（私たちがどのように協力したか）や、現在の運用フェーズ（純粋な実装フェーズとは少し異なりますが）のどちらかから、特に強調したい例はありますか？
Carole Thomazeau: プロジェクトは、私たちが1月にスタートし、6月にはすでにソリューションをシステムに統合していました。非常に迅速かつ協力的に進んだのは、Lokadのメンバーが「単なる科学者」ではなくサプライチェーンの科学者であるという点―この言葉は非常に重要です。
彼らは「なぜこんなことをしているのか」という私たちの習慣に対して、ベストプラクティスをもって挑戦してくれます。実際の議論がプロジェクトを活性化させ、単なるパラメーター設定や「機械の接続」だけではなく、共に構築しているのです。
販売開始の1か月前にSwannに出したチャレンジを覚えています。「販売前に移送を準備して、納品できるようにしてほしい」と伝えたところ、彼は「でも、まだ…」と言いました。私は「できる」と確信し、その結果、販売用の移送が無事に実現しました。チームには強いコミットメントと迅速な対応が見られます。
成功の鍵はチーム全体の巻き込みにあるということです。私は彼らに「ただ作業するのではなく、観察し、分析し、どのように改善できるかを考えてほしい」と伝えました。一見、チームを不安にさせるかもしれませんが、決してそうはならず、彼らは非常に積極的に取り組んでいます。毎朝、アイデアを出してSwannのチームに「これやあれを改善できないか」と問いかけるのです。アイデアが出るという事実は、ツールが機能しており、彼らがそれを自分たちのものにしている証拠です。
彼らはスキルを向上させ、今では自分たちが何をしているのかをしっかりと考えるようになりました。単に作業するだけでなく、なぜその作業をしているのかを意識しています。移送についてはROIが実現し、EC向けの在庫ブロックは減少しました―私自身はもう少しブロックするよう努めていますが、以前は過剰にブロックして、店舗で収益があってもリテールへは送っていませんでした。古い習慣は打破されたのです。
Yuting Chang: 運用面では、以前のツールを非常によく理解しています。月曜の朝、各アロケーションマネージャーが座り込み、2日間かけて商品をチェックする様子を思い浮かべてください。結局、チェックすべきSKUや店舗が非常に多いため、2日後には「上位20は確認できたが、下位20の製品はカットしてしまった」という状況になります。
間の部分についてはある程度把握はしているものの、確実ではありません。以前のツールでは非常に手間がかかりました。現在は、チームに求めるのはマインドセットの変革です。
月曜の朝、コンピュータを開いて設定してあるKPI―在庫切れ率や在庫カバレッジなど―をチェックし、今週欠けているアクションを報告してもらいます。SKUレベルのアロケーションにすぐ取りかかるのではなく、カバレッジを入力したり、店舗ごとに例外処理（「この商品、あの店舗」）を行ったり、「通常の現地運用では、サイズ42を必ず確保しなければならない。なぜなら、一度お客様が来店して去れば、再訪は期待できない」といった作業に没頭するのではありません。これは、頭を下げて作業するのではなく、オペレーション全体を俯瞰するコントロールタワー的なマインドセットなのです。
Carole Thomazeau: 要するに、彼らは商人としての役割を担うようになったのです。以前は技術者でしたが、今や「毎週月曜日にビジネスをどう活性化し、同条件で成長させるか」という適切な質問を自ら投げかけています。これは非常に大きな成果であり、生産性も向上し、実際にそのための時間が生まれました。
Swann Bareilhe: 日々オペレーションに携わっていないSMCPの同僚に対して、Lokadをどのように説明しますか？
Carole Thomazeau: まず全ブランドが採用を望んでいる点ですね。ロードマップ上で待機リストを作成せざるを得ない状況です。どう説明するかと言うと、私にとって確率論的アプローチが非常に重要で、「1」がラ・ヴァレンヌ・サン・テュイルでどれほどの価値を持ち、シャンゼリゼでの「1」とはどう違うのか、という点です。これを提供するツールは他に見たことがありませんでした。
次に、サポートの質、話をする相手の質、そして継続的改善の取り組みがあります。新しいアイデアが生まれ、それですべてを壊すのではなく、新たなパラメーターや細かな調整を加えるだけです。なぜなら、1か月前に行っていた手法がもはや通用しない状況だからです。実装も容易なのです。
週に一度、TristanやCyrilを含むLokadチームとのミーティングで「この在庫をここで増やしたいのですが、設定を少し上げることは可能ですか？」と相談します。ユーザーには多くのパラメーターが提供されていますが、我々はそれに依存しているわけではなく、ツール自体の継続的改善を行っているのです。
Yuting Chang: 選定フェーズでは、シーズン終了時の残存率を最適化し、マージンを向上させようとする多くのベンダーと接触しました。中には、データを提供すればしきい値がすでに設定されるといったプラグアンドプレイ型のソリューションを提案する者もいました。
私たちがLokadに魅了されたのは、カスタムビルトのアプローチです。つまり、各ブランド固有のニーズに合わせて共に構築するという点です。「カスタム」と言うとタイミングが懸念されるかもしれません。適切に枠組みが設定されなければ、6か月のプロジェクトが1年以上に伸びる可能性もあります。しかし、Lokadチームはサプライチェーンに関する専門知識に基づいてニーズを整理し、正しい方向に導いた上で、当初のタイムラインを守ることができるのです。カスタムソリューションとしては、これが非常に重要な成功要因だと考えています。
Swann Bareilhe: ありがとうございます。Joannes、新しいCEOに対してLokadをどのように説明していますか？
Joannes Vermorel: 数年前、私たちの見込み客のほとんどは過去20年間でせいぜい6回程度の失敗を経験していると指摘していました。もし6社のベンダーが失敗しているのであれば、問題は「このベンダー対あのベンダー」というより、方法論や基本、アプローチそのものにあるのです。
ご興味のある方のために、弊社ブースでは1週間前に出版した『Introduction to supply chain』という本を展示しています。この本は、私見では古典的なサプライチェーン理論がどのように機能不全に陥り、運用上の失敗を招くのか、そして他の視点がどのように物事の改善に寄与するのかをまとめたものです。
非常に具体的には、Lokadではサプライチェーンの運用パートナーであろうと努めています。サプライチェーン科学者を通じて、意思決定の質に対する個人的な責任―驚かれるかもしれませんが―を引き受けるのです。数値的なレシピを書くということは、ある意味で自分自身を書くようなものであり、「システム」が意思決定を生み出すのではなく、自分が理解できる数値的レシピを書いた結果なのです。そして、万が一何か問題が起こった場合は、逆解析して何が起きたのかを理解しなければなりません。
この責任を引き受けるという姿勢は非常に重要で、しかもかなり異例です。私たちは、RFPで600項目をチェックし「これが機能一覧です」と提示して、そのまま問題を引き起こすようなソフトウェアベンダーとは見なしていません。技術的な複雑さは我々が負担するべきものであり、コメントで称賛されたように、技術用語が障害とならず、商人として合理的に考えられるようにしているのです。
サプライチェーン科学者の役割は、その責任を担うことであり、商人でありラグジュアリー商品の専門家である方々が、細部に煩わされることなく戦略を実行できるようにすることです。確率論的アルゴリズムについて語りますが、（あくまで参考までにですが）あなたのチームがそれを詳細に扱う必要はなく、彼らにとっては抽象的なものなのです。
Carole Thomazeau: 全くその通りです。私たちは最終的な意思決定に注目します。「なぜこの製品がこの店舗に送られ、別の店舗には送られなかったのか」を問いただせば、ほとんどの場合その理由は正当化され、具体的で測定可能です。それでも、私はSwannに「納得できない、なぜこうなっているのか」といったシナリオを多数提示し、最終的には論理的な結論に至りました。
Yuting Chang: 重要なのは、サプライチェーンのデータサイエンティストが提供する説明可能性です。Swannとそのチームと非常に緊密に連携しており、実際にコードを書いているのは彼らです。もし「なぜLokadツールは、シャンゼリゼではなくプロヴァンスに送ると決定したのか」と問われた場合でも、ツール上に表示された数値に基づいた説明を常に用意しています。Caroleのチームは納得しており、私たちはこれらの決定を信頼しています。時間が経つにつれて、すべての点を一々確認する必要すらなくなるのは、その背後に必ず理由があると認識しているからです。
Swann Bareilhe: 責任の面では、サプライチェーン科学者からのサポートが中心的な役割を果たします。個人的には、特にSMCPのクライアントとの間で、感情的な側面すら感じています。私たちは単に機能を提供するだけでなく、実際に効果を発揮する意思決定を提供することに関心があります。
私は定期的に売上パフォーマンスを確認し、妻がMajeやSandroに行くとしても、自分自身もSandroやFursacの店舗に足を運んでいます。これは、人間的な側面や、ソリューションの展開を通じて育むべき個人的コミットメントがあるからです。
Yuting Chang: SMCPとLokadとの間には非常に興味深く堅実なパートナーシップを築いており、本社内にデスクスペースを設ける計画すら進めています。
Swann Bareilhe: 時間はあっという間ですので、締めくくりましょう。Joannes、展開開始から約1年が経過しましたが、例えば6～12か月後のLokadプロジェクトから期待できる妥当な影響は、どのようなものだとお考えですか？（中期的な視点で）
Joannes Vermorel: 基本的には、Lokadのコストに対して少なくとも×10のリターンを目指しています。これは高く聞こえるかもしれませんが、企業向けソフトウェアの場合、リスクを伴うため合理的だと思われます。もし、やや複雑な技術にコミットして、それに対して×10のリターンが見込めないのであれば、他に優先すべき事項があるはずです。これが非常に重要なポイントです。
一つのヒューリスティックな成功基準は、従来のチームがExcelシートを手放すことです。それが実現した瞬間、測定の結果に関係なく、イニシアチブが正しい軌道に乗っていることが分かります。Excelを使わなくなるということは、従来のチームを蝕んでいた数多くの小さな問題―必ずしも大きなものではありませんが―が解決されたことを意味し、その後は継続的な改善へと移行し、軌道は非常に良好になります。
多くのサプライチェーンイニシアチブでは継続的な改善が見られないことを指摘しておきます。企業はあるシステムを導入し、10年間それに頼り、その後「もう我慢できない、捨てて新たに始めよう」と言うのです。これは残念なことです。サプライチェーンは、10年に一度のビッグバンで改善されるべきではなく、毎週少しずつ進化できれば、数年後には停滞していた場合と比べて明らかに有利になります。
つまり、常に強いリターンを伴いながらスコープを拡大していくということです。しかし、最も測定可能な効果は、議論や分析の質が向上する点にも現れます。収益に対して一桁台のパーセンテージ増加を目指すことは可能で、数年を要するものの、そのインパクトは非常に大きいのです。0.01%の話ではなく、実際に1ポイントのマージンが加算され、最良の場合にはさらに数ポイント増加することもあります。
そのため、生産段階に入った後は、チームが非常に難しい課題に取り組めるようになる必要があります。例えば、ラグジュアリーストアにおける「サービス品質」とは何を意味するのでしょうか？それは単なるサービスレベルの指標だけではありません。「97%のサービスレベル」と主張する人々は本質を捉えていないのです―これは非常に難しいテーマです。
どのようにラグジュアリービジョンを評価するのでしょうか。つまり、非常に高価格帯のポジショニングを守り、10年以上の視野で非常に好意的な顧客認識を維持するということです。これは難しい課題です。非常に興味深いのは、運用上の問題が解決された後、オペレーションチームがサプライチェーン科学者に対して、日常業務を管理する自動化メカニズムを維持しながら、長期的なビジョンをどのように洗練させるかを議論できる点です。これがパラドックスであり、毎日無数のマイクロな意思決定を下さなければならないにも関わらず、非常に遠い未来を見据えるという矛盾に他なりません。
Swann Bareilhe: 聴衆に開かれる前の最後の質問です。もし同僚があなたに、この旅から学んだ教訓を1つだけ尋ねたら、何と答えますか？
Carole Thomazeau: 誰もがAIや自動化について語りますが、鍵は技術とオペレーショナルインテリジェンスの融合にあります。補充を担当するチームは、オペレーショナルビジネスインテリジェンスを有しており、彼ら自身が全てを行う時間がなかった部分を、より迅速かつ効果的に動けるツールと組み合わせることに成功しました。
Yuting Chang: 同じ文脈で、私たちはAIについて多く語ります。しかし、そもそもAIとは何なのでしょうか？オペレーション効率、最終的には利益率を具体的にどのように改善できるのでしょうか？しばしばAIはブラックボックスとなり、その内部で何が起こっているのかはっきりとは分かりません。Lokadでは、全ての意思決定が説明され理解できる説明可能性に立ち返ります。
もしセールスディレクターから「なぜ、ある大店舗（高収益）の方にこれらの商品を送ると決定したのか」を問われた場合でも、私たちは答えることができます。この説明可能性は、サプライチェーン部門内（Caroleのチーム）だけでなく、商業部門など外部にも信頼を構築するのです。これが、私がLokadのアプローチに非常に興味を持つ理由です。
Swann Bareilhe: 改めて、Carole、Yuting、Joannes、それぞれのご貢献に感謝します。さて、質問に移りましょう。時間はあまりありませんが、説明可能性に関して質問があります。店舗側に対しても説明可能性は必要でしょうか？シャンゼリゼやその他の場所のことが挙げられましたが、いつか「その他の場所」が「最高のポテンシャルを持つ商品が一度も届かない」と感じることはないでしょうか？
Carole Thomazeau: まず、「一度も」ということはありません。小規模店舗は品揃えが限られているため、以前よりも多くの商品を受け取る可能性があります。以前は、小規模店舗への供給を自動的に削減し、大規模店舗への供給を優先していましたが、現在のツールはそのような動作をしません。そして、確かにチームにとっては大きなチェンジマネジメントの課題となっています。すなわち、デジタルチームに対して在庫が減少している理由、またリテール部門に対しては2週間ではなく1週間のリードタイムで供給する理由を説明する必要があるのです。
しかし、Yutingが述べたように、すべてが説明可能かつ測定可能であるため、問題にはなりません。
Yuting Chang: 私はむしろ逆だと思います。以前のツールではクラスター単位で管理していました。クラスターAは、より多くの収益を生み出し、規模が大きい店舗を意味します。今は、特定の店舗におけるその特定のSKUの販売実績に基づいて在庫管理の優先順位を見ています。これは実際に、販売している小規模な店舗に有利に働きますが、以前は週に3個売る「大きな」店舗に埋もれてしまっていました。実際、小規模な店舗も販売はしているのです；ただ、以前はそのSKUとその売り場をレビューする時間がなかっただけです。
Audience: こんにちは。あなたは共同構築について言及され、その際の熱意と喜びがひしひしと伝わってきました。現在、継続的なコラボレーションを行っており—私の理解ではLokadチーム向けのオフィススペースの設置も計画されているとのことですが—双方において進んでいます。これはどのくらい続くのでしょうか？ 御社内にサプライチェーンサイエンティストを配置する計画はいつ頃からですか？ それともLokadの組織に依存するモデルなのでしょうか？
Yuting Chang: ありがとうございます。とても良い質問です。正直に申し上げますと、内部でも、Lokadチームともこの件について議論しました。興味深いのは、パートナーとの透明な議論です。将来的に、もしSMCPの内部ロードマップにサプライチェーンデータサイエンティストの能力が計画される場合、Lokadはその能力を社内に取り込むことを受け入れてくれるという点です。
The question is whether SMCP has that ambition. For now, we don’t have the answer. In any case, within the collaboration with Lokad, it’s an option; it’s not taboo.
Joannes Vermorel: 追加しますが、Lokadがクライアントと共に共同構築する数値レシピの全てのコードはクライアントの所有物です。コードは既にクライアントの手に渡っています。Lokadは、パッケージ化された piece of software に隠れた技術ではありません。残るのは野心の問題です：つまり、その能力を社内で構築したいのかどうかということです。もし興味があるならば、私たちは人材の育成を全面的に支持します。
Carole Thomazeau: コードが本当にアクセス可能であることを確認します――私自身、いくつかのテーブルを修正するために実際にアクセスしました。
Audience: そして同時に、あなたの議論から推察すると、基準の策定に集中し、顧客志向を維持しながらチームをそばに置くことで、さらに価値を付加しているということですね。もしデータサイエンティストを組み入れれば、離職が発生し、再教育が必要となり、ベストプラクティスを維持する必要があります… 協業を続けることには確実に大きな価値があると思います。
Beyond the teams, you explained that you take your best expertise, which spends more time adding intelligence to the criteria to be defined. Do these criteria evolve regularly? Do you change them? When you take a new range, do you have new criteria? Do you carry learnings from one range to another? How do you make that choice? It’s not just revenue that determines your choice in the end.
Carole Thomazeau: 基準についてですが：以前は「Ship-from-Store」が新たな基準となることがありました。全ての店舗がShip-from-Storeでなかった2年前には存在しなかった、Ship-from-Storeの対象となる店舗は、新しい配分基準に組み込まれます。観光客向け店舗についても、店舗は常に変わるわけではありませんが、新店舗をオープンする際に―その店舗が観光客向けになるのか否か―それに応じて優先順位を設定します。
「固定された」基準というよりも、シーズン中の状況が重要です。シーズンの初めでは、役に立たない店舗へ商品を送るコストは、シーズンの終盤よりも低くなります。そのため、シーズンの間および倉庫内の在庫の質に応じて、リードタイムやリスクテイクの調整を行っています。
Audience: その通りです。そしてそこに知性を投入しているのですね。残りはご自身がおっしゃる通り、ロボット化されています。
Swann Bareilhe: ありがとうございます。本当にここで締めくくりですが、その後に議論を続けることができます。質問したい方がいらっしゃらなかったようです。プレゼンテーション、ありがとうございました。Lokadに関して短い質問があります。サプライチェーンの定量的アプローチをより理解するためです。データを取り込み、配分の提案を計算する数学的モデルが存在すると理解しています―おそらくSMCPの場合です。では、これらのアルゴリズムにはトレーニング時間が必要なのでしょうか？ プロジェクトに含まれているのでしょうか、それとも即時に処理されるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 長い回答になりますが、私たちの取り組みの詳細についてはAmazonで入手可能な「Introduction to supply chain」をお読みいただくことをお勧めします。我々のアルゴリズムは公開されています。一般的にトレーニング時間は存在しますが、私のアプローチは、非常に分散したクラウドリソースを用いて通常60分以内でトレーニング可能な仕組みを構築し、非常に俊敏に対応できるようにすることです。
Is there training? Yes. Do we engage in approaches that take weeks for a model to converge? No. From our point of view, it’s very important to be able to retrain these models potentially several times a day. It’s not that the supply chain changes that fast; it’s that when the business raises an objection or a strategic reorientation, we don’t want to wait three days for the grinder to finish.
Someone says: “What if we thought about the topic this way?” You need to relaunch training, and we want the result to come quickly—at least to know: “If we do it differently, what does it look like?” So yes, our models—both learning and optimization—have computation times, but we try to always keep them under 60 minutes, regardless of company size, to remain very agile operationally.
Maxime Rabillet: この刺激的なセッションを提供してくださった4名の皆様に感謝いたします。これがステージ後の議論をも促すに違いないと確信しています。Lokadのブースはあちらにございます。皆様、ありがとうございました。
