概要
Joannes の新著『サプライチェーン入門』に基づく主要な理論と実践についての率直なセッションです。需要を超える予測方法、KPIからキャッシュへの転換、レジリエンス を伴う意思決定を不確実性の下で行い、変動性を日々の業務の中核とするアプローチを探求します.
完全な文字起こし
Conor Doherty: こちらは Supply Chain Breakdown です。本日は、Joannes Vermorel の新著『サプライチェーン入門』における主要な理論とテーマを解説していきます。私の名前は Conor です—ご存じでしょう—Lokad のコミュニケーションディレクターです。そしていつものように左側には、Lokad の創設者、CEO、そして文筆家である Joannes Vermorel がいます。ライブチャットは、いつものように Alexey Tikhonov が担当しています。どうか彼に質問をどんどん送ってください。では、本題に入りましょう—Joannes、左側にあなたの新刊『サプライチェーン入門』があります。カメラルーム1です。素晴らしい書籍ですね。なぜこの本を書かれたのですか？
Joannes Vermorel: Lokad の最初の数年は厳しいものでした。2008年にスタートした当初、私はサプライチェーンがすでに成熟した研究と実践の分野であり、その文献が60年以上の歴史を持っていると考えていました。しかし、今では第二次世界大戦後から70年、さらには100万を超える論文が存在します。最近調べたところ、Amazon では英語のサプライチェーンに関する10,000冊以上の書籍があるようです。これは非常に大きな分野であり、私の考えはそれを見事にクラウドにパッケージ化し、SaaS アプリとして提供することでした。一方で、当時の競合他社（既存勢）は、いまだに重厚なクライアントを使用していました。
Joannes Vermorel: クラウド化自体は簡単でした。クライアントは現れました。しかし、何もかうまくいきませんでした。すべてがうまくいかず、問題を特定するのに何年もかかりました。結局、主流の サプライチェーン理論 は、うまくいかないものにだけ焦点を当てていることが判明しました。ここでは「メンタル」とも言えるかもしれませんが、本当に奇妙なのです。100万を超える論文が存在するにもかかわらず、何も機能しません。サプライチェーンの実務者と非現実的な議論を交わすと、「来年こそ 安全在庫 の計算式を実際に使い始めるが、現時点ではまだスプレッドシートでやや奇妙な方法を使っている」と言われるのです。来年こそは本当の意味で真剣な数学を用いる、つまり正しい方向に進む、と。それは実際、その企業が数十年にわたり試みてきたことと全く同じでした.
Joannes Vermorel: 実際に機能したのは、文献には全く見られないヒューリスティックスの一群でした。サプライチェーン文献のほとんどは、単に機能しないものに過ぎません。Lokad はサプライチェーンを実現する全く異なるアプローチを先駆けており、しばらくこのチャンネルを追っている方々はご存知かもしれません。そして、最新のコンピレーションを作成することに決めました。ちなみに、Lokad で開発した理論は進化を続けています。2017年に世界規模の講義シリーズを開始しましたが、その後、多くの点で洗練され、全体として一貫性が増し、さらに優れた点も数多く見られるようになりました.
Conor Doherty: この概要を聞くと—私の理解が間違っていたら訂正してください—通常、サプライチェーンに関する書籍は、何らかのギャップを埋める、または対処するために書かれるものです。あなたのお話によると、ほぼ既存の知識すべてを置き換えるというような趣旨に聞こえますが、これは誇張でしょうか？
Joannes Vermorel: それは間違いなく、ある種の再基盤化の試みです。問題は、サプライチェーンを人間の知識の体系のどこに配置するかに始まります。私が主張するのは、文献の大部分が、いずれも誤った二つの陣営に分かれているということです.
Joannes Vermorel: 文献の半分は応用数学の流派に属しています。このアプローチの根本的な問題は、現実によって反証されることがないサプライチェーン論文、つまり「理論」を生み出してしまう点にあります。これは非常に奇妙です。通常、世界の何かについての知見があって理論が間違っている場合、現実がその理論に反証を与えるはずです。もしあなたの理論が現実からのフィードバックに全く反応しないのであれば、それは単なる論理や数学の演習に過ぎず、実験科学の領域には含まれません.
Joannes Vermorel: 次に、もう一方の流派、通常は社会学の陣営があります。彼らは大企業全体で問題をどのように細分化するかについて議論します。社会学的な視点を採用するのですが、この視点は実際の解決策、つまり「リソースをどのように配分するか」「フローをどのように管理するか」という点について何も語っていないのです.
Joannes Vermorel: そこで、この本では第三のアプローチ、すなわち応用経済学を採用することにしました。驚くべきことに、この視点は文献全体にほとんど見られません.
Conor Doherty: サプライチェーンを経済学として再考するという発想への転換—本書ではそれを『オプショナリティの極意』と定義しています。歴史的なサプライチェーンの定義のわずかなアップデートとして、以下を読んでみましょう。「サプライチェーンとは、物理的商品のフローを管理する際の変動性の中でのオプショナリティの極意である。」平易な表現で言えば、この定義は従来のサプライチェーンの理解とどのように異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: それが核心です。ご覧のとおり—Wikipedia に記載されている「サプライチェーン」の正確な定義さえも私には思い出せません。問題は、多くの定義が「サプライチェーン」ではなく「サプライチェーン管理」について語っている点にあります。既に、それは社会学の領域に踏み込んでおり、「それを管理し、分業を適用する」という発想になっています。ほとんどの定義は非常に広範で、原材料の調達、変換、輸送、そして顧客満足に関連するあらゆる事項を羅列しているのです.
Joannes Vermorel: ほとんどのサプライチェーンの定義は、一段落を使って物理的商品の流れに関するほぼ全ての事柄を列挙します。つまり、原材料の調達、輸送、保管、変換、再輸送、顧客サービスなどをカタログ的に並べています。これらの定義は明快ではなく、それに従うと、産業工学とサプライチェーン、製造とサプライチェーン、あるいは企業財務とサプライチェーンの違いすら不明瞭になってしまいます.
Joannes Vermorel: こうした定義は明確な境界線や本質に欠け、単なる羅列に終始してしまっています。例えば、Wikipedia で見られるほとんどのサプライチェーンの定義は逆物流について触れていません。フランス的な側面を含みながらもサプライチェーンの枠内に確実に収まる事例を見ると、そうした記述的で列挙的な定義はそれらを見落としがちなのです.
Conor Doherty: 経済学の視点からサプライチェーンやその基盤を再構築するのであれば、数学に関しては概ね軽微な扱いであると私が理解している点とどのように両立させているのですか？ ページ番号以外では、本書に多くの整数は登場しないでしょう。あえてより哲学的なアプローチを選ばれたということですが、基本的に言葉だけで成り立つこれらの経済理論は、どのように受け入れられるのでしょうか？
Joannes Vermorel: まず第一に、現代の学界の多くでの問題点は、論文で使われる数学が単なる埋め草に過ぎないということです。私は数学者として訓練を受けてきました—その点は問題なく—しかし、ここで見かける数学は強力なアイデアを伝えてはいません。サプライチェーンは経済学の一分野であり、数学はあくまで道具であって目的そのものではありません.
Joannes Vermorel: もし数学的手法の登場する本を出版するのであれば、問題はこうなります。つまり、より曖昧さを排し簡潔に要点を伝えられるかどうかです。これが数学的公式の本質です。電磁気学におけるマクスウェルの方程式は極めてコンパクトで、文字通り4つの方程式で20ページに及ぶ文章の内容を伝えることができるのです。その場合、これらの方程式は深い洞察をもたらします.
Joannes Vermorel: しかし、サプライチェーン関連のほとんどの論文において数学を見ると、その数学は啓発的とは言えません。証明はただの手続き的なもので、興味を引くものではありません。修士課程の学生に数時間与えれば、その証明にたどり着いてしまうほどで、驚きはほとんどありません。問題の定式化においてさえ、興味深さに欠けるのです.
Joannes Vermorel: 要するに、読むのが退屈で非常に冗長な内容になり、何ページにも及ぶ導出がほとんど洞察を提供しない結果になってしまうのです。本書では、数学とアルゴリズムはサプライチェーンの補助的な科学であると位置づけました。私は適切な概念とアイデアを紹介するよう努め、数学、統計、アルゴリズムの適切なバックグラウンドを持つ人々が、必要に応じて機械的な導出を適切な視点で実施できるようにしたいと考えています.
Conor Doherty: これから理論の詳細についてさらに掘り下げていきますが、ここで一つ逸話を。昨年4月、あなたが本の執筆を始めた頃のことに戻りましょう—私のノートは非常に綿密です。2024年4月の火曜日のことでした。私たちは会話を交わしており、あなたは本を書いているとおっしゃっていました。私は「この本のターゲット読者は誰ですか？」と尋ね、私たち双方が知る二人（このチャンネルに登場した友人たち）を挙げ、『Aさんですか、それともBさんですか？』と。全く異なる二つのサプライチェーンのプロファイルでした。あなたは私に何と答えたか覚えていますか？
Joannes Vermorel: 覚えていません.
Conor Doherty: これは仕組まれたものではありません—本当に覚えていないのですね。あなたは「驚かれるかもしれませんが：どちらでもない」と仰ったではありませんか。さて、約20か月後に、本を書き、出版し、入手可能となった今、ターゲット読者は何者なのでしょうか？
Joannes Vermorel: ターゲット読者は少々自己中心的で、20年前の自分自身なのです。もし Lokad を始める前にこの本が手元にあったなら、すべてはずっとシンプルになっていただろうし、10年分の苦労さえも救えたでしょう。これが企業向けソフトウェアの奇妙な点です。たとえソフトウェアがうまく機能しなくても、かなりの利益を生む可能性があるのです—つまり、経済的な苦境は回避できても（顧客は今でもドアを叩いて来るものの）、決して理想的ではありません.
Joannes Vermorel: それは、私自身と Lokad のチームに莫大な時間を節約させたでしょう。そこで私は、主本文から数学をすべて意図的に除外しました（付録にはほんの少しあります）。なぜなら、数学があまり洞察を提供していないと気づいたからです。私は Thomas Sowell の『Basic Economics』に触発されました。それは美しく書かれており、ほとんどの経済学の書籍が数学に偏重している中、実際に『Basic Economics』を（娘にも読み聞かせました；あなたも送ってくれました）読んで、素晴らしい入門書だと実感しました。物事に適切に取り組めば、数学は必ずしも必要ではなく、技術的な細部が真の理解の障害となるのです。経済学でそれが可能なら、サプライチェーンでも確実に可能です。これが私のアプローチです.
Joannes Vermorel: 付録にはいくつか延期された事項がありますが、技術に詳しい読者にとっては明快な補足となっています。それ以外は、数学の知識に関係なく実務者が十分に活用できる内容になっています.
Conor Doherty: この本は、まだオンラインで読んでいない方のために、無料で公開されていますし、Amazon でも注文可能です。詳細に入る前に、最後の部分から一点。『Looking Onward』のセクションで、サプライチェーンの進歩を測る具体的なテストとして、「あなたのソフトウェア（何であれ）は、無監視で監査可能（すなわち追跡可能）な意思決定を生み出すか、さもなくば理由を説明しなければならない」と提案されています。これは、あなたの見解ではサプライチェーンの意思決定における究極の目標なのでしょうか？
Joannes Vermorel: これはあくまで出発点、文字通りの意味での出発点です。Lokad でいうところの 0% の常軌を逸しない無監視の意思決定を生み出すシステムが整うまでは、たとえその意思決定がそれほど優秀でなくとも、体系的な改善に踏み切る段階には至りません。現在のあなたが対処しているのは、混沌とした半自動のプロセスであり、通常は非常に官僚的なものです。何かを客観的に評価することは不可能で、A/B テストさえも実施できません。また、システムにどんな変更を加えても、それが確実に改善をもたらしていると証明することもできません.
Joannes Vermorel: 一度、常軌を逸さない無監視の意思決定が生成される段階に到達すれば—たとえまだ十分ではなくとも—A/Bテストが可能になります。システムを改変し、オプションAとオプションBを並行して実行し、どちらが最良かを比較検証できるようになり、証拠を得て選択し、反復していくのです。そうすれば、本当に良い成果が現れ、定量的な検証により、プロセスが改善されているのか悪化しているのかを判断できるようになります.
Joannes Vermorel: 不明瞭な状態が続く限り、意見は無数に存在し、さまざまな人が口を挟みます。また、半自動的なプロセスが続けば、たとえば非常に経験豊富な人物が退職しただけで、プロセスの回帰が生じる可能性があります。チームの構成が変わっても、他の要素は変わらず、結果として回帰が起こるのです。これは大変な問題であり、膨大な交絡要因を伴います.
Conor Doherty: もちろん本書は500ページにも及びますので、すべてを網羅することはありません。シーズンを通して、要所ごとに掘り下げていく予定です。歴史的に、あなたがサプライチェーン理論に対して持つ包括的な批判の中で最も明らかなものの一つが、時系列予測に対する見解です。これはサプライチェーンにおける技術的な行き詰まりだとおっしゃいますが、その理由は何でしょうか？
Joannes Vermorel: それは未来に関する章の一部です。現在のパラダイムは目的論的な未来観に基づいています。つまり、「未来を予測し、それがこうである」と断言し、その予測がまるで計画のように固まってしまうのです。この視点は自然科学から由来しており、天文学者が惑星の動きを予測するために用いるものと同じ考え方です.
Joannes Vermorel: 20世紀初頭の経済予測者の一人、ロジャー・バブソンはニュートンの大ファンでした。彼の視点は、経済予測、オペレーションズ・リサーチ、そしてサプライチェーンにまで浸透し、適切な数学があれば、経済や市場、あらゆるものの未来を惑星の配置と同じ精度で予測できると信じられていました。これは20世紀前半の進歩的科学主義の一環でもありました.
Joannes Vermorel: しかし、決してうまくはいきませんでした。そして、うまくいかない理由は数多くあります。それは、あなた自身の未来に対する主体性を保てず、未来をあたかも既に固定されたものとして扱い、企業が変革する余地を与えないからです。これは非常に奇妙な考え方です.
私はもう一つのビジョン、すなわち起業家のビジョン―より機会主義的で荒削りなビジョン―に反対します。根本的には、未来を既知の量として扱い、そこからすべてを指揮するこの壮大な目的論的ビジョンは欠陥があるのです。時系列はこの視点の体現であり、未来を過去の正確な対称物と見なします。例えば、パリの気温という曲線（1日1データポイント）を未来に投影する場合、もし現在を取り除けば、過去と未来に区別はなく、同じ系列にすぎません。「今」がどこにあるかを教えてくれなければ、知ることは不可能です。それは、両方向に無限に続くただの曲線なのです。
自然科学におけるこの時系列的視点は、ビジネスにおいては無意味です。なぜなら、絶対的な非対称性が存在するからです。すなわち、過去は変えることができず、未来に対しては自らの意思が働くのです。これを受け入れると、リソースをコミットするまでは未来が既に決定していると考える理由は全くなくなります。
Conor Doherty: あなたはさらに詳細に入り、具体的な用語で説明します。つまり、単一の大口購入者と多数の小口購入者の違い―「多数の小さなバスケット対、少数の大きなバスケット」―を例に挙げて問題点を示すのです。10人が1つずつ買う場合と、1人が10個買う場合、時系列は同じです。
Joannes Vermorel: 全くその通りです。時系列は非常に情報損失の大きい表現です。情報を一次元のベクトルに圧縮するため、重要な情報が失われてしまいます。例えば、過去10年間、今日の在庫が10,000ユニットあるとします。正確な在庫数は何でしょうか？
シナリオ1：その10,000ユニットが1,000の異なるクライアントによるものであれば、非常に分散しており、毎日同じクライアントから購入されるわけではありません。したがって、すべてのクライアントを極めて速やかに失う可能性は低いでしょう。シナリオ2：その10,000ユニットが過去10年間、単一のクライアントから注文され続けた場合、いつかそのクライアントを失う―破産や乗り換えなど―可能性があり、常に潜在的なリスクが極めて大きくなります。永遠のクライアントも永遠の会社も存在しません。一度そのような事態が起これば、残りの在庫は一夜にして不動在庫となり、取り戻す手段はなくなります。
時系列は同じであっても、リスクプロファイルは極めて異なります。それを見極める唯一の方法は、クライアントの構成を見ることです。つまり、意思決定力を失うだけでなく、時系列は過去の情報を損失した表現に過ぎず、重要な情報を失っているのです。
Conor Doherty: そのリスクの喪失が在庫ポリシーにどのような悪影響を与えるのでしょうか？これは「計画の限界」で述べられている事柄です。先ほどの例を用いると、書籍で概説されるより確率論的なアプローチと比べて、直近の負の結果は何でしょう？
Joannes Vermorel: リスクを一歩引いて考えると、S&OPの根底にある古典的な目的論的視点はリスクを存在しないものとして扱っています。人々は愚かではなく、リスクの存在を認識しているものの、用いられる手法ではリスクが排除されているのです。リスク管理に范例的なものは何もなく、理論上はシナリオを作成することも可能ですが、それは二流の、後付けの発想であり、范例に合致していません。
リスクは機会の裏側にあります。予期せぬ出来事は損害をもたらすこともあれば、掴むべき機会を提示することもあります。目的論的なS&OPの視点では、未知の機会を追求し、それに対処するために最適な場所に常にいるという考えは存在しません―ちょうどリスクが存在しないのと同様です。
起業家は未来を既知の壮大な計画として考えません。彼らは未来をあいまいで不確実なものと見なしますが、正しい立ち位置を取り、十分な準備をしていれば、非常に運が良くなるのです。アリストテレスが「運は準備された者に訪れる」と言ったように、これは全く異なるマインドセットであり、未来を見る全く新しい方法です。
Conor Doherty: それに対して、あなたは「厳しいビジョン」と呼ばれるものを提唱しています。具体的には、どのように異なるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 未来を知ることができると考えるのではなく、むしろ混沌を受け入れてそれを自分の有利に活用するのです。S&OPを考えると、人々はできるだけ正確な予測―技術的には分散を減らすこと―を求めます。しかし、もし反対に分散を拡大してしまったらどうでしょう？
エンターテインメント業界では、メガヒットを狙います。低分散には興味がありません。なぜなら、多くの試みは失敗に終わる―つまり、成功か失敗かのどちらかだからです。分散を減らすと平凡に収束してしまいます。ヒットが出たとき、それが絶対に大きなものになるような戦略を取りたいのです。
厳しいビジョンは、不確実性と変動性に対する全く異なるアプローチです。それらを欠陥ではなく、活用すべき資源と見なします。目的論的視点では、未来は明確にし、設定し、不動にする対象―すなわち予測とコミットメント―とされ、最適化とは計画に対して効率的に準拠することを意味します。
厳しいビジョンでは、不確実性と変動性を活用することに重点が置かれます。機会が現れた際には、迅速に動いて先行者利益を確保し、利益を上げることができるようにするのです。もし失敗しても、そのコストは限定的であれば問題ありません。大部分の賭けが外れても、コストが限定されていれば構わず、勝った時は大きな成功を収められるのです。
これにより、計画と準備の意味に対する全く異なる視点が生まれます。不確実性と変動性を受け入れるのです。競合他社にとっても同様です。「より正確になる」と言う代わりに、「より反応的で、敏捷性があり、収益性が高く、機会主義的になる」と主張します。機会主義的な動きが計画の一部であることを認め、正確にどこに向かっているかを知らなくても構わないとするのです。状況が何であれ、その状況に対して利益を上げられるよう迅速に対応したいのです。
厳しい視点から見ると、未来は根本的に不確実であり、過去とは全く異なります。あなたは自分のリソースを、意思決定権と機会を保持するためのものと捉えます。素晴らしい機会が舞い込んでも、もっと大きなチャンスが来ると考えて見送ってしまうかもしれません。自分自身を消耗させたくはないのです。
例えば、トランプ政権下の関税措置において、一部の企業は歪みを予測し、関税適用前に大量の在庫を確保して旧価格で販売しようとしました。しかし、厳しいビジョンでは「絶対にそうはならない」と考えます。既に関税が導入されている以上、同じ価格で商品を持ち込むことはできません。清算する理由はありません。確かに、競合他社は低価格で在庫を一掃するでしょうが、もしその商品が腐りやすいものでなければ問題はありません。数ヶ月在庫を保持し、その後、はるかに高い価格と良好なマージンで販売できるのです。
さらに、あなたの意思決定権は価格によってもたらされるのです。これはS&OPや目的論的ビジョンにはほとんど存在しません。計画の一部として価格操作ができるという考え方は極めて希薄です。
Conor Doherty: 経済学的視点の大部分は、財務調整済み、またはROI駆動型の視点にあります。書籍では、コイン単位で目標を設定する―すなわち、すべてを「コイン」で測る―と紹介していますが、これは従来のROIを考える視点とどのように異なるのでしょうか？単により包括的なのでしょうか？
Joannes Vermorel: まず、多くの学術文献―経済テーマの応用数学において―は、名目上「この目的関数を最適化する」、すなわちドルであると述べています。しかし、それは本物の経済学的視点ではなく、経済の仮面をかぶった応用数学に過ぎません。ここで認識すべきは、経済モデリングこそが真に困難な課題であり、そのモデリングから導かれる技術的計算ではないという点です。
応用数学は「あなたの経済関数を渡せば、公式を用いて多くのことを計算し、定理を導出し、構築する」と言います。よろしい。しかし、この視点から見ると、確かに私の目的関数はドルであるべきですが、実際には誰も気にしていません。その結果、サプライチェーンに関する多くの論文をよく見ると、最適化されているものは経済的な指標すら含んでいません。非常に多くの場合、サービスレベルや大量の非経済的目標が最適化されており、これは本質的に応用数学的な視点―最適化すべき関数が存在すればよく、その関数の性質はほとんど問題ではない―を反映しているのです。
Conor Doherty: もっと実践的な話に移ると、あなたのビジョン―すなわち厳しいビジョン―を導入するには、単なる哲学だけでなく、少なくとも2つの役割が必要でした。あなたはフローマネージャーとサイエンティストという役割およびそのペアリングの重要性を紹介しています。
Joannes Vermorel: それは書籍の後半に登場する詳細な話です。パラダイムの観点から未来を誤って捉えている限り、何事も進展しません。考えるすらも不可能なのです。役割の組織化の仕方は技術的な問題に過ぎません。明確にするために記述しているだけで、二次的な重要性にすぎません。何かを考え出すことさえできなければ、どんなに作業を細分化し、どんな手法を使っても実行することはできません。
「計画」という言葉に触れると、旧ソ連のゴスプラノが行っていた計画以外の代替案を考えるのはほぼ不可能です。不思議なことに、ソ連は失敗だったにもかかわらず、大企業は70年間失敗に終わったゴスプラノ―すなわち全経済を中央で動かしていた壮大な計画機関―の手法を文字通り模倣しているのです。
ゴスプラノは1925年から1991年まで運営され、これらの年の計画を作成しましたが、一つとして実現可能なものはありませんでした。大企業との議論で、過去20年近く「機能しない壮大な計画―概念上も実現不可能な計画―」という雰囲気を感じています。人々は「これをやめれば、未来について考えるのもやめる」という考えに陥りがちですが、これは受け入れられません。未来について考える必要はあるものの、悪い計画を無計画で置き換えることはできません。代替案が必要であり、役割の話はさておき、正しく考えることができなければ―目的論に対する代替案としての厳しいビジョン―、どんな解決策も考えられず、したがって実行不可能なのです。
Conor Doherty: 聴衆からの質問に移りたいのですが、本を読んでいる方は既に熱狂しているでしょう。画面上のバナーにもありますが、プライベートでの質問も受け付けていますし、ここに表示されているコメントはDMの場合もあれば公開質問の場合もあります。こちらはマヌエルからの質問です。「あなたの2冊目の書籍です。1冊目も持っていますが、両者の大きな違い、あるいは大きな機能的違いは何ですか？」
Joannes Vermorel: 数学的コードが欠如している点が大きな違いです。今回の方が遥かに優れています。前作は本当に急いで作られ、たった3か月で完成しました。最初の100ページは許容範囲でしたが、その後の部分は時代遅れ―完全に古いものとなっています。
前作は「ここにLokadのレシピがある」というタイトルで、量的供給チェーンマニフェストと呼ばれていました。当時、私自身が提唱している内容に完全な確信を持っていなかったため、主流のサプライチェーン理論に完全に反対していたことから、「何か別のことを行い、それを量的供給チェーンと呼ぼう」と考えたのです。しかし、本書における進化は、文献上でサプライチェーン理論とされているものが全く誤っているという事実にあります。第3章では、認識論的な懸念―サプライチェーンを応用数学、社会学、あるいは応用経済学のどれに位置付けるか―を明確にし、応用経済学こそが正しいアプローチであると論じています。
この入門書を通して、読者は自社やサプライチェーン、さらには実現可能なソリューションについて、全く異なる視点を持つことができるようになります。サプライチェーンの技法の多くが非経済的―たとえば安全在庫など―であると気付けば、投資収益率が得られないことに驚かなくなるでしょう。安全在庫はリターンを最適化しているわけではないのです。驚くことはありません。
書籍を通じて、人々は「この考え方は正しいパラダイムにさえ沿っていない」と言えるようになるでしょう。それは行き止まりであり、正しい領域にいないためにリターンを生み出さないのです。正しい領域に到達すれば、Lokadの原則―「概ね正しい方が、正確に間違うよりましである」―に立ち返ることになるでしょう。正しい思考とExcelのスプレッドシートがあれば、問題に対する誤ったアプローチで迷子になるより、はるかに大きな成果を上げることができます。
Conor Doherty: 根本的には、あなたが提唱しているのは一種のマインドセットなのです。
Joannes Vermorel: はい。例えば、聴衆に一文で「経済学とは何か」を定義してもらえますか？それは100年以上前に、英国の経済学者ライオネル・ロビンズによって明確に定義されたのです。人々に聞くと、通常は何も分からないのです。私がサプライチェーンについて簡潔な定義を与えるように、経済学の簡潔な定義は「代替利用が可能な希少な資源の研究」です。この短い定義の言葉を理解すれば、経済学が何を扱う学問であるかが分かるでしょう。
ちなみに、メディアで経済学とされているものは、本来の経済学ではありません。政治的イデオロギーや経済史―例えば「フランスの失業率が上がっている、または下がっている」といったもの―に過ぎません。これらは記述的なものであり、経済学そのものではありません。経済史を理解するには、経済理論が必要ですが、経済学はその理論を提供するものであり、これらは別個の関心事なのです。
Conor Doherty: ありがとうございます、ジョアネス。それでは、聴衆からの質問に移りましょう。画面上のバナーにもありますが、質問はプライベートでも構いませんし、ここに表示されるコメントにはDMもありますが公開質問もあります。こちらはマヌエルからの質問です。「あなたの2冊目の書籍ですが、1冊目も持っています。両者の大きな違い、または大きな機能的な違いは何ですか？」
Joannes Vermorel: 数学的なコードが欠如している点が大きな違いです。今回の方がはるかに優れています。前作は本当に急いで作られ、3か月で仕上げられました。最初の100ページは許容範囲でしたが、その後の部分は時代遅れ―完全に古いものとなっています。
前作は「ここにLokadのレシピがある」という形で提示され、量的供給チェーンマニフェストと呼ばれていました。当時、私自身が何を提唱すべきかについて完全な確信が持てなかったため、主流のサプライチェーン理論に全く同意できず、「違うアプローチを取り、これを量的供給チェーンと呼ぼう」と考えたのです。しかし、本書の発展は、文献上でサプライチェーン理論とされているものが全く間違っているという事実を示しています。第3章では、認識論的な観点から、サプライチェーンを応用数学、社会学、あるいは応用経済学のどれに位置付けるかを明確にし、応用経済学こそが正しい方法だと主張しています。
では、私はさらに別の理論を提唱しているのか、それとも「これが最も正確なサプライチェーン理論への私の最高の試みだ」と、前作の代替として言うべきなのか。前作はLokadで実際に機能するレシピとして提示されました。興味深いことに、その前作は今となっては新作の中で本質的にひとつの章―「展開」と呼ばれる章―に過ぎなくなっています。それは以前に説明した内容の、より良く成熟したバージョンを網羅しているのです。前作は全11章のうちの1章に過ぎません。
私は、基盤となる部分にもっと多くの内容があると気づいたのです。すなわち、サプライチェーンを知識―認識論―そして経済学としてどう捉えるかということです。前作ではこれを回避していました。私たちは収益性を求める一方で、経済の根本に立ち返らなければなりません。経済科学がサプライチェーンにもたらすものは何か？短く言えば、かなり多くのものをもたらすのです。以前は明確に行っていなかった「経済学」という旗のもとに物事に取り組むことで、多くの事柄が明らかになるのです。
講義で当たり前だと思っていた他の多くの事柄がありました。例えば、現代の情報理論――シャノンの理論――のような細かい点に踏み込む必要があると気づきました。これはサプライチェーンや「情報に基づいた」意思決定の考え方に大きな影響を与えます。そして、適用する環境についても考えなければなりません。ソフトウェアは極めて重要であり、サプライチェーンは完全にデジタル化されています。そこで、私はソフトウェア環境、考え方、そしてその上に重ね合わせるべき最適化について明らかにします.
そして未来の話ですが、目的論的アプローチ対ラギッドなビジョンという視点です。その章はフラストレーションから生まれました。確率的予測を説明するために何百回もの通話があったのです。「確率的予測」と言うのは間違ったアプローチでした。技術的には正しい答えですが、数学に依存しない正しいビジョンを理解するためには、目的論的対ラギッドな視点が必要です。これにより、この手法が望まれる根本的な理由が示されるのです.
「情報に基づいた」意思決定や知能についても同様です。知能とは何でしょうか？最近の機械学習の発展により、知能についてより知的に考えることができるようになりました。これには十分な検討が必要でした。そして意思決定についても、サプライチェーンが経済学の一部分であるならば、あらゆる意思決定は、代替利用可能な希少資源の配分として捉えるべきです。あなたの会社で考える必要があります：各資源の代替利用可能な用途とは何か？それが多くのことを明らかにします。このために意思決定に専念した章があり、後のエピソードで改めて取り上げます.
Conor Doherty: 次の質問はVivekからです――本の出版に感謝します。これは既存のサプライチェーン資料とは異なる視点を加えることでしょう。「あなたの新しい本では、サプライチェーンの実社会の問題に関するユースケースについて触れていますか？」
Joannes Vermorel: ケーススタディについて私が考える点――そしてそれが機能しないという事実――を記述している部分もあります。しかしユースケースは至る所に存在します。代替利用可能な資源の配分がある限り、それはユースケースなのです.
何かを購入するために1ドルを使うと、その1ドルを他の用途に使う可能性があった――それが資源の配分です。複数の製品を生産するために使用できる原材料があり、それを消費してバッチを始動するのであれば――それも配分です。もし完成品をこの場所へ送ると決めれば、あの場所には置けない――それもまた配分です。などなど。ユースケースは非常に日常的なものです.
サプライチェーンに関する文献は、サプライチェーンとは何であり、サプライチェーンの意思決定が何かを明確に理解していないため、しばしば誤っていました。代替利用可能な資源の配分であると明確にすれば、ユースケースは明らかになります。すなわち、流れ、資源、代替利用が存在するのです。選択肢の間で決定するたびに、それは最適化すべきサプライチェーンの意思決定となります。期待できるリターンを知るためには、簡易な計算を行ってください.
基礎が不十分なために、「サプライチェーン・デジタルツイン」のように物事が不明瞭になってしまいます。本当に何を意味しているのか？正確には何を解決しようとしているのか？何のための手段なのか？多くの提案――コンサルタント、ベンダー、教授たち――は明確な定義を示さず、サプライチェーンを経済学の一分野として位置づけていません。その結果、基礎が不十分なために答えにくい「ユースケース」といった疑問が生じるのです.
この本はまた、長年のフラストレーションに対処しようとする試みでもあります。暗黙のうちに、Lokadは10年間、サプライチェーンの意思決定を代替利用可能な資源の配分として考えてきました。しかし、私たちはその枠組みで捉えておらず、なぜ確率的予測が最適なのかの説明に迷っていたのです。それは非常に重要ですが、単なる技術的な問題に過ぎません。同様に確率的最適化も――非常に有用ですが、正しいパラダイムを理解して初めてその面白さが明らかになる技術的側面です.
Conor Doherty: 次の質問はNick Greenからです――こちらはYouTubeでの配信からの質問です（LinkedInとYouTubeの同時配信を行っています）。全文を読み上げます：「電子書籍を無料にしてくださってありがとうございます。東南アジアではAmazonの本が手に入りにくいです。読むのが楽しみです。本書では、サプライチェーンにおけるインセンティブの役割について論じていますか？」
Joannes Vermorel: ああ、もちろんです。インセンティブは重要です。至る所に対立するインセンティブが存在します。従来のサプライチェーン文献は、インセンティブをほとんど無視し、まるで愚かな専門家のように――インセンティブに関して非常に単純な態度をとっています.
本書では、従業員、コンサルタント、ソフトウェアベンダー、そして学界のインセンティブと、それらが企業の長期的利益のために最善を尽くそうとするあなたの試みとどのように相互作用するかを詳細に説明しています。これを明確に対立する問題として扱わなければ、うまく機能しません。あなたが対処しているのは自律性を持つ人々であり、彼らの行動は必ずしも企業の利益と一致しているわけではありません。多くの状況は設計上から壊れており、そのことを認識する必要があります.
重要なのは、利害の衝突がある場合、衝突している人々の判断に頼ることはできないということです。「自分が利害対立しているのは分かっているが、信じてください、正直です」とは言えません。そういう対処の仕方ではありません。誰かが利害衝突を抱えている場合、その人物は意思決定プロセスへのアクセスを禁止されるべきです。医学は何十年も前にこれを明らかにしました。これを行わなければ、うまくいきません.
また、エンタープライズソフトウェアベンダー――我々を含む――が抱える利害衝突についても述べています。できる限り最善を尽くしていますが、私自身も利害が衝突しています。もし、私が省略した点を指摘したい方がいれば、コメントを投稿してください。エンタープライズソフトウェアベンダーの悪巧みについては徹底的に論じています――これは私が間近で知っていることです――が、フィードバックは大歓迎です.
Conor Doherty: 他に質問はありません。最後に一言：もし本書の一部だけを読んでいただけるとしたら、どの部分をお勧めしますか？もちろん全体を読んで購入してほしいのですが、今日一つだけ得るべきことは何でしょうか？知能について語り、記録システムについても触れましたし、内容は非常に多岐にわたります。一つのセクションに絞るとすれば？
Joannes Vermorel: 第3章「認識論」を読んでください。これはサプライチェーン知識として認められるものの基盤です。この章の最後まで読めば、人生で読んできた知識の99％が、この認識論的視点を理解した瞬間、サプライチェーンに関する関連知識の一部としては認められないことに気づくでしょう。それは奇妙ですが、それがLokadでの最初の10年間の苦悩の「なぜ」を説明しています。私は本質的に間違った理論、つまり化学ではなく錬金術を用いて成果を求めようとしていたのです。それではうまくいきません。科学のように見えるものを使っているとしても――錬金術はかつて非常に真剣に扱われていました。あなたに人気のあるイサック・ニュートン卿は、生涯の半分を錬金術の研究に、残りの半分を天体の運動の研究に費やしました。彼は天体力学に関する一冊と錬金術に関するもう一冊、同等の分量の二冊の本を出版しました.
イサック・ニュートンが愚かだったのではなく、正しいパラダイムを特定することがいかに困難であるかが問題なのです。もし間違っていれば、科学のように見えるものがあってもおかしくありません。サプライチェーンにおいて有効な知識と見なすべきものを自動的に見抜けると考えてはいけません。第3章を通して、読者が何を有効な知識とみなすべきかを判断するための知的ツールを提供しようとしています。本書の残りの部分を無視したとしても、このツールを持っていることは非常に有用です。なぜなら、それによって潜在的に正しい知識と、確実に無関係なものとを区別する方法が得られるからです.
Conor Doherty: 分かりました。納得しました。これ以上質問はありません。本当にありがとうございました。また、ご参加いただいた皆さん、そして多くの個別の質問にも感謝します。何度も申し上げましたが、公開でコメントすることに抵抗がない方もいれば、個別にメッセージを送ることを好む方もいます。私に送られたすべてのものは、原文のまま、またはそのままの形でJoannesに伝えられます。それでは、ぜひLinkedInで私と繋がってください。来週、Breakdownのライブエピソードでお会いしましょう。そして、そろそろ仕事に戻りましょう。ご覧ください.
