00:00:00 安全在庫は安全ではない：エピソード開始
00:05:37 定番の安全在庫：正規分布とサービスレベル
00:11:14 サービスレベル目標は誤誘導する；ファッションシーズンの例
00:16:51 最小発注数量、パレット、トラックはより賢明な割り当てを要求する
00:22:28 ERP の普及、Excel での上書き、従来手法の不一致
00:28:05 高パーセンタイル思考は死蔵在庫を生む
00:33:42 リードタイム：二峰性の現実、ファットテール
00:39:19 収益率の視点がKPI追求に代わる
00:44:56 98% のサービスレベルは壊滅的な結果を招く可能性がある
00:50:33 ゼロ在庫は普遍的な勝利ではない
00:56:10 手動の微調整が自動化不可能であることを明らかにする
01:01:47 高速回転消費財：トラックフルの制約、プロモーションの欠如
01:07:24 財務の整合性が重要；安全在庫は依然として失敗する
01:13:01 小売のペナルティは顧客ごとの調停を必要とする
01:18:38 サービスレベル対補充率、需要の混乱
01:24:15 注文のロボット化；購買担当者はスプレッドシートの監視を停止する
概要
Safety stock は科学的に見えるが、経済的思考の代わりに目標パーセンテージを代用している。これは希少な資本のリターンではなく「サービスレベル」を最適化し、MOQsやtruckの容量、価格割引、消耗性、そして非常に不均一なstockoutのコストをSKUs間で無視している。数学的な前提がしばしば現実と合致しないため、プランナーは Excel で出力を上書きする—これはモデルが機能していないことの証拠である。解決策は経済学から始めること：期待されるリターンに基づいて資源を配分し、初めから合理的な判断を自動化することにある。
詳細な概要
安全在庫は「科学的な」慎重さの方法として売られている。すなわち、需要とリードタイムが理想的に振る舞うと仮定し、サービスレベルを設定し、その確率で在庫切れを防ぐために必要な最小在庫量を計算する。しかし、Joannes が指摘するように、これは経済学ではなく、知恵として装った算数に過ぎない。企業が希少な資本を最適なリターンへと配分するという本来の目的に反し、作り上げられた目標（サービスレベルのパーセンテージ）を最適化しているに過ぎない。
在庫を資本と捉えると、その欠陥が露呈する。安全在庫は、何千もの SKU に対して資金をどのように配分するか、最小発注数量、価格割引、トラックの容量、そして日常的な在庫補充の決定が厳しい制約に適合しなければならない現実に対する指針を全く示さない。単に「目標レベル」を示すだけで、現実はすぐに丸め、束ね、妥協を強いる—まさに優先順位が重要になる部分であり、数式が提供できない部分である。
サービスレベルそのものは「良いサービス」の代理としては不十分で、ましてや収益性を示す指標としては適していない。ファッション業界では、シーズン終盤に高いサービスレベルを維持することが死蔵在庫を招くレシピであり、次のコレクションのためにスペースが必要であれば在庫切れはむしろ望ましい場合もある。航空宇宙の分野では、安価な部品に対して一律 98% は（たった一つの欠品が莫大なコストを生むため）極端に低く、数百万ユーロの部品に対しては在庫することで本来他に使うべき資本が拘束されるため、極端に高くなる。正解はアイテムごとに大きく異なり、「在庫過多」と「在庫不足」の非対称性は一定ではない。
数学的手法は現実を正確に描写できない。正規分布は負の需要や負のリードタイムを示唆する—それは全くのナンセンスである。リードタイムはしばしば二峰性を示し、約束通りに届くか、あるいは大きな問題が発生するか、時にはまったく届かない場合すらある。さらに、安全在庫は通常、返品、スクラップ、関税のような規制ショック、そして小売契約における非線形のペナルティといった、他の重要な不確実性を無視する。
実際の証拠としては、スプレッドシート上の出力を上書きする「大量の事務職員」が存在することが挙げられる。システムが例外をあまりに多く生じさせ、人間がすべて確認しなければならない状態なら、それは自動化ではなく、単なる雑用である。提案される代替策は、経済学的視点—すなわち収益率—から出発し、初めから合理的な判断を「ロボット化」することで、手動介入を例外に留め、日常的なものとしないようにすることである。要するに、単なるパーセンテージの崇拝をやめ、何にコストがかかり、何が収益を生み、何を防ぐのかを測定し始めるべきである。
完全な記録
Conor Doherty: こちらは Supply Chain Breakdown です。本日は、安全在庫が実際には安全ではない理由を分析します。ご存じの通り、私は Conor、Lokad のコミュニケーションディレクターであり、左側にはいつものように、屈強な Joannes Vermorel がいます。
今、始める前に、下のコメント欄で教えてください：あなたは安全在庫についてどう考えていますか？安全在庫が死蔵在庫を生み出す仕組みだと思いますか？その点については後ほど触れます。ぜひコメントや質問をお寄せください。後ほどそれらを Joannes に投げかけます。
そして、Joannes、これ以上時間を無駄にせずに進みましょう。本日のテーマは、安全在庫は安全ではない、ということです。長年ここで働き、あなたと公私にわたる会話を交わし、新刊や以前の記事を読んできたことからも、安全在庫のファンではないというのは明らかです。
それでは、批判に入る前に、まずは説明しましょう。あなたはクラシックな安全在庫の立場や視点について書かれてきました。それはどのようなもので、どんな約束をするのに実際には果たされていないと考えますか？
Joannes Vermorel: クラシックな安全在庫は、在庫状況を示すモデルに過ぎません。それだけです。
このモデルはどのように構築されているのでしょうか？それは、将来の需要の不確実性に正規分布が適用され、将来のリードタイムの不確実性にも正規分布が当てはまり、次の在庫補充サイクルで在庫切れとなる確率として定義されたサービスレベル目標があると仮定しています。
そして、このモデルに従えば、最小限の在庫でそのサービスレベルを達成するための目標在庫レベルを提示してくれるのです。
要するに、これは最適性、すなわち与えられたサービスレベルのための最小在庫量を示しているのですが、同時に多くの落とし穴をも孕んでいるのです。
Conor Doherty: 実際、それはかなり多岐にわたります。いくつかの落とし穴を挙げてください。
Joannes Vermorel: 私が考える安全在庫の核心的な問題は、経済的視点が欠如している点にあります。つまり、会社の収益性を最適化していないということです。
実際、私はさらに言えるのは、安全在庫は会社が利益を上げるか否かと全く相関していないということです。そして、多くの人々が安全在庫は最適な、もしくは少なくとも安全で良いものを提供してくれると誤解しているのは大きな幻想です。しかし、私の主張は：全くそうではないということです。
このモデルには経済的側面が全く存在しないため、経済が考慮されていなければ、安全在庫が何か利益をもたらす、あるいは良い結果を生むと期待する理由はどこにもありません。
私の経験では―すなわち「経済性がない」という議論から始まり―実際に Lokad で数年間この方法を試みましたが、それは全くのナンセンスでした。
確かに、場合によっては安全在庫の計算式から得られる数値が正しいこともありますが、それはまるで壊れた時計が一日に二度正しい時刻を示すのと同じ。しかし、そうでない場合は極めて信頼できないのです。
Conor Doherty: わかりました。改めて、反対意見も少し代表したいと思います。安全在庫の計算式を使うことには確かに良い議論も存在します。あなたは非常に長い間この業界に携わってこられました。
あなたが挑戦している視点を弁護するために聞いた、最良の議論は何ですか？
Joannes Vermorel: 私にとって最も説得力のある議論は、「我々はこれ以上良い方法を知らない」というものです。まあ、それでいいでしょう。
しかし、この議論は占星術を使うのと少し似ています。占星術以外に何も知らなければ、それで未来を予測することもできるでしょう。しかし、うまくはいかないのです。でも、ほかに手段がなければ、合理的な代替手段と言えるかもしれません。
もしそれが文字通り最も強力な議論であるなら、数学や技術的詳細、その他すべてに踏み込むと、それらの議論は極めて弱いものになります。
これ以上議論を続けることはできますが、たとえば「経済的視点」とはどういう意味でしょう？ 批判できる層は多々ありますが、経済学は多用途な希少資源の配分を研究する学問です。
では、何について話しているのでしょうか？ まず、私たちが話しているのはお金と在庫のことです。安全在庫は在庫の補充に関するものなので、基本的にはお金を在庫に割り当てるということです。
他にも代替の使用法があります。それは何でしょうか？ 多くのSKUに対して、さらに注文することができるのです。
第一に、一つのSKUの安全在庫だけを見ても、どれだけ注文すべきかは分かりません。なぜなら、まずそれは単に目標在庫水準を示すだけだからです。つまり、「在庫がその水準になるまで再注文する」ということに過ぎません。
しかし実際は、サプライヤーが小売業者でない限り、彼らは商品を単位ごとに販売しているわけではありません。B2Bビジネスの90%は単位ごとではありません。そうでなければ、小売業となってしまいます。
そのため、購入する際にはほとんどの場合MOQが存在します。場合によっては、全箱、全パレット、全トラックといった、より大きな数量になることもあります。
ですから、「必要な数量まで単に再注文すればいい」という考えは通用しません。制約が存在するのです。さらには、サプライヤーから価格割引がある場合もあります。
まず、話している数量は大幅に切り上げられる可能性があるということが見えます。モデルがあっても、大幅な切り上げが行われ、突然、最適値から遥かに離れてしまいます。なぜなら、非常によくあるのは、「私の安全在庫は15単位なのにMOQが100単位、どうすれば？」という結果に終わるからです。全く明確ではありません。
これは、何に投資すべきかすら示していない一例に過ぎません。
しかし、問題はこうです。「この一つの商品にだけ『どうやってお金を配分すればいいのか』と考えるのは間違いだ」ということです。なぜなら、私たちは多数のSKUを持っているからです。ごく小さな会社でなければ、非常に多くのSKUを抱えています。
したがって、問題は「この一SKUだけでなく、全体としてドルやユーロをどのように配分するか」ということになります。
また、疑問が生じます。例えば、このSKUに追加で1ユーロ分の在庫を持たせるべきか、あるいは別のSKUに持たせるべきか？ 安全在庫はその点を全く示しません。ただ「全てのSKUにこれだけの在庫が必要」というだけです。しかし実際は、もしサービスレベルを設定して結果的に予算が自分の支出意欲を超えてしまった場合、どのように優先順位をつけるのでしょうか？ 再び、安全在庫の公式はその優先順位の付け方を示していません。
時には、もっと日常的な状況もあります。たとえば、サプライヤーへの発注で、トラックの積載能力が例えば9トンで、あなたの注文量が9.5トンだと気付いたとしましょう。それはトラックに収まりません。積載量を超えているのです。
彼らは、2台目のトラックがほとんど空車になるため、送ることを望みません。ですから、余分な0.5トン分の発注を減らす必要がありますが、そのトラックには何十種類もの異なる製品が積まれています。どれを減らすべきでしょうか？ どのようにして賢明に数量を調整すべきでしょうか？ 安全在庫はその方法を示していません。
このように、経済的な優先順位が欠けているため、経済的な視点からは多くのことを説明できないのです。
また、財務担当役員と議論する場合も同様です。例えば、20万ドルを在庫に固定された運転資本として投資するか、あるいは20万ドルの新しいコンベヤーベルトに投資するか。どちらにアービトラージすべきか？ 答えは投資収益率です。すべてのドルを、最も高い投資収益率をもたらすところに投資すべきなのです。
安全在庫は投資収益率について何かを教えてくれますか？ 全く教えてくれません。
Conor Doherty: その点について、あなたは私が「仮定」と要約できる点を述べました。しばらくしてその仮定に戻りたいと思います。
しかし、その中の一つで、あなたの視点に対して提起された批判を公平に再現したいのですが、あなたと私は過去に他の実務者と会話をしており、彼らはこのような議論を展開しました。
安全在庫は本質的に統計的なパラメータです。これにより、人々は最小限のinventory costで望ましいサービスレベルを達成することができます。もちろん、多くの実務者はこれを完璧な方策とは考えていません。それはやや不完全で、多少大雑把なヒューリスティックなのです。
しかし、これに全く経済的側面がないと言うのは、やや言い過ぎではありませんか。どう答えますか？
Joannes Vermorel: いいえ。改めて申し上げますが、それは経済学が何であるかという点において、非常に根本的な理解の誤りだと思います。
さあ、始めましょう。まず、会社にとって投資収益率の最大化について話していなければ、経済学の議論は始まっていないのです。あなたのダッシュボードにドル記号があるからといって、それが突然経済的なダッシュボードになるわけではありません。
ここには二面的な点があります。まず、サービスレベル目標です。人々はそれを直接「これは正しい目標だ」と仮定します。しかし、なぜでしょうか？ それは正しくないのです。
何の根拠もなく適当に選んだパーセンテージが、経済的に意味があるものや良いものになるわけではありません。
例えば、なぜ在庫切れの可能性が極めて低い高いサービスレベルを目指すことが合理的だと言えるのでしょうか？
簡単な例を見てみましょう：ファッションストアです。これはシーズンの終わり、冬の終わりです。現在は春です。
冬物衣料に対して高いサービスレベルを維持したいですか？ 今は5月です。いいえ。むしろ、冬のコレクションを一掃して店舗に夏のコレクションのためのスペースを確保するために、在庫切れの確率、つまりサービスレベルをかなり高く設定したいのです。
ご覧の通り、問題はサービスレベルがサービスの質を示す非常に不適切な代理変数であるということです。暗黙の前提として、「高いサービスレベルがあれば顧客は十分にサービスを受けられる」とされていますが、実際は全くそうではありません。全く相関関係はありません。
Conor Doherty: その点について詳しく説明する必要があります。なぜなら、あなたがそのように言った場合、部屋にいた多くの人々が異議を唱えるでしょう。
ヨアネス・ヴェルモレル: ご覧のとおり、ファッションストアの場合、正しい判断はサービスレベルを下げ、冬のコレクションを処分して夏のコレクションのスペースを確保することです.
しかし、別のケースを考えてみましょう。例えば、電気機器のB2Bディストリビューターを想像してください。ある企業が、5か月後の建設現場向けに注文を出し、「こちらは300の製品参照番号で、各参照番号につき10から5,000ユニットの複数数量が必要です。なぜなら、これらは電気スイッチ、ケーブル、照明器具などになるからです」と言います.
クライアントは、この注文が複雑であることを理解しているため、5か月前に注文を出しています。やるべきことが山ほどあり、ディストリビューターがすべてを整理できるよう十分な猶予を与えたいのです.
しかし、その後納期が訪れ、クライアント企業はすべてを用意していなければなりません。そうでなければ建設現場での作業が止まってしまいます.
もしケーブルが不足していれば、建設現場の他の工程は進められません。すべての物資が必要なのです.
「でもね、98%でも十分だよ」と言っても、98%ではダメです。建設現場は止まってしまい、石膏塗りすらできず、立ち往生してしまいます.
つまり、ターゲットから数パーセントの確率的なズレではなく、100%が必要な状況なのです.
しかし、改めて言いますが、そのための数か月の猶予は与えられています.
だからこそ、サービスレベルが正確な代理指標であるという考えは全くのナンセンスだと私は言うのです.
さらに、安全在庫の計算式において在庫コストを適切に考慮していないという事実もあります。コストを最小化すると言っても、実際に最小化しているのはコストの非常に曖昧な代理指標に過ぎません.
サービスレベルがサービス品質の悪い代理指標であり、ましてやドルで表現される品質の指標ではないのと同様に、安全在庫の視点は在庫に対して非常に浅い見方しか提供しません.
結局、安全在庫は在庫ユニット数の最小化を行っているだけです。それに単位取得価格を掛ければドル換算にはなりますが、それは本当のコストではありません.
賞味期限（有効期限）はどうでしょうか？例えば、化粧品メーカーの場合、大量の製品、化学薬品、有機化合物を購入しますが、これらには必ず賞味期限が付いています.
今日100ユニットを在庫していても、それがすべて明日で期限切れになるのと、1年後に期限切れになるのとではコストが同じではありません。全く異なる状況なのに、安全在庫の視点では同一視されてしまいます.
だからこそ、これは全くの経済的視点ではないと言うのです.
コストの観点から見ても、安全在庫は未来を非常に単純化して捉え、サービスレベル目標を満たすための最小の在庫ポジションを示すに過ぎません.
これが私の問題点です。このモデルには経済性がどこにも組み込まれていないのです.
コナー・ドハーティ: 先に聞きたかった、仮定に関する第二の点について、話の火を付けてくれましたね.
あなたは何度も、サービスレベルは本質的にKPIや目標であり、そのKPIを正当化するために企業が安全在庫を設定する、と指摘してきました（私の言い換えですが）.
また、投資収益率にも触れました。決定の根底にある2つの仮定を指摘しているのです。一つは、安全在庫を配置して高いサービスレベルを確保する、というものです—おそらく恣意的に設定されたものですが—まあ、それを認めるとして.
もう一つの仮定は、投資したドル、ユーロ、円ごとに最大の利益を生み出す意思決定を行う、つまりあなたがいう投資収益率です.
では、なぜそれが標準になっていないのでしょうか？一方の仮定が非常に一般的なのに、もう一方、つまり多くの人にとって直感的で明快な仮定がなぜ標準でないのでしょうか？
ヨアネス・ヴェルモレル: まず第一に、これは1970年代初頭に実際に機能するものとして過剰に熱狂したソフトウェアベンダーによって開発された、サプライチェーンの単純化モデルの愚行です.
それが次第に正統なものとなり、聖書のように扱われるようになりましたが、完全なナンセンスです.
なぜ安全在庫はこれほど普及しているのでしょうか？それは、すべてのERPに実装されているからです.
なぜすべてのERPに実装されているのか？それは、半分無能なソフトウェアエンジニアでも2時間で実装できるからです。それだけのことです.
その結果、すべてのエンタープライズソフトウェアベンダーが「安全在庫の項目にチェックを入れてやる。2時間あれば実装できる」と宣言できたのです.
それは至るところに普及しましたが、実際には機能せず、そのため企業では今なお大量のExcelが使われているのです.
もし安全在庫が正しく機能していれば、スプレッドシートは不要で、安全在庫が補充を自動で管理していたはずです.
しかし、私が見たところ、安全在庫を持つ大多数の企業では、多くの手動上書きが行われています。つまり、購入注文が安全在庫の数値を大幅に上回って手動で調整されているのです.
Lokadを実装した一部のクライアントでは、安全在庫の段階で既に90%以上の手動上書きが発生していました.
注文を生成するシステムで90%以上の手動上書きが発生するなら、結局は「時計は1日に2回正しい」という状態です。時折計算式から出る数値が正しいこともありますが、大半はそうではなく、そのたびに誰かが上書きをせねばなりません.
私にとってここに大きな乖離があるのです。すなわち、主流のサプライチェーン理論や正統派が、エンタープライズソフトウェアを通じて安全在庫を金字塔と位置づけている理論と、
実際の現場で、必要に迫られて人々がExcelであれこれ作業し、安全在庫の計算式から出る在庫補充の数値が全くのナンセンスであるという現実との間の隔たりです.
コナー・ドハーティ: さて、改めてですが、あなたの話を踏まえると、先ほど述べたように、Excelで作業する多数の事務職員は、安全在庫の計算式を見て、推奨された数量に対して「これでは気に入らない」と判断し、数量を上書きで増減させてしまう、と指摘する人もいるでしょう.
その瞬間、その人々は経済的な視点に基づいた意思決定を行っています。それが、あなたの主張していることではないでしょうか？
ヨアネス・ヴェルモレル: はい、彼らの頭の中ではそうなっているのです。すなわち、会社にとって賢明かどうか、これが利益を生むのかコストになるのかを考えているわけです.
経済的な視点は非常に直感的なもので、「これで利益が出るのか、あるいは出ないのか？」という問いにほぼ一致します。単なる直感です.
もし商品が劣化する性質があれば、彼らは「成立しない」と考えるでしょう。ファッションストアの冬のコレクションの終盤であれば、うまくいかないと判断するのです.
また、重要なVIPクライアントがB2Bディストリビューターに巨額の注文を出しているような場合、在庫管理者は「このクライアントはVIPだ、絶対に対応しなければならない」と判断し、安全在庫に頼るのではなく、在庫を先に確保するでしょう.
そうです.
しかし問題は、コミュニティ全体が安全在庫が根本的に壊れていると認める必要がある点です。これはパラダイム、つまり考え方のレベルの問題であり、安全在庫の前提自体が誤っているため、どれほど洗練された手法を用いても根本的には間違った結果になるのです.
例えば、安全在庫の大きな問題点は、需要とリードタイムに正規分布を適用していることです。これは全くのナンセンスです.
この仮定では、負のリードタイムに対しても正の確率が与えられ、完全なナンセンスであるだけでなく、負の需要に対しても正の確率が割り当てられます。いずれも全くのナンセンスです.
では、これを修正すると仮定しましょう。需要には裾の広い分布を用い、リードタイムには半現実的な分布を採用し、すべてが予定通り進むか、あるいは供給者に問題が生じて大幅に遅延するかのどちらかであるとします.
しかしそれでも、あなたは間違ったパラダイムの中で動いているのです。技術的な細部を修正しても、根本的な方向性は変わらないのです.
これは、ソフトウェアエンジニアが「あなたの安全在庫計算式は計算に0.5ミリ秒かかるが、私は10ナノ秒でできる」と言っても、結局計算式自体がゴミであるため意味がないのと同じです.
コナー・ドハーティ: さて、再度ですが、あなたの意見を踏まえて、少し反論する人もいるかもしれません.
ある企業はこう言うかもしれません。「ヨアネス、あなたの言う通り、手動上書きは多いですが、それでも利益は上がっています。我々の熟練の担当者たちは、企業の根底にある財務上の利益を反映した上書きを行い、結果として利益を生み出しているのです」.
では、具体的に我々に何をしてほしいのですか？我々のやっていることの問題点は何で、あなたは何を求めているのですか？
ヨアネス・ヴェルモレル: 企業は、サプライチェーンの運用が非常に劣っていても、さまざまな理由で利益を上げることが可能です.
例えば、偉大な起業家であるスティーブ・ジョブズの生涯を見ても分かるように、彼は癌の治療法について奇妙な理論を信じ、非常に特異な代替治療を行った結果、従来の治療にたどり着くのが遅れ、残念ながら若くして未治療の癌で亡くなりました.
これは悲劇ですが、非常に優れた個人がAppleを創り、素晴らしい利益を上げ、大半の事柄で正しい判断を下しながらも、ある点では奇妙な判断をする可能性があることを示しています.
企業は、サプライチェーンの運用が標準以下であっても、完璧な製品、完璧な技術、完璧なあれこれを備えているために驚異的な成功を収めることができるのです。それは両立し得る事象です.
もし「我々はサプライチェーンのおかげで競合他社を圧倒している」と言えるのであれば、確かに何か正しいことをしていると言えるでしょう。他社よりも迅速に納品でき、サプライチェーンコストが大幅に低く、過去15年間で徹底的に自動化を進めているのであれば、間違いなく正しい方向で進んでいると言えます.
それはAmazonのケースです.
Amazonは、私が述べているこの投資収益率の最適化を徹底的に実践しています.
しかし、もし20年前と同じく、一ドルあたりの売上に対してプランナーの数が変わらず、過去20年間で本質的な進歩が見られない企業を挙げられるのであれば、現状の手法が最先端であるとは到底言えません.
過去20年間でソフトウェア、統計、最適化がいかに大きく進化したかを考えれば、停滞しているのであれば最先端であるとは合理的に主張できないでしょう.
あなたは自社の手法が大幅に時代遅れであると見なすべきであり、それは非常に妥当な考えです.
コナー・ドハーティ: さて、安全在庫の実際の経済的影響という観点で話を進めましょう。テーマは「安全在庫は安全ではない」ということです.
ここであなたが意味しているのは、物理的な意味ではなく、投資に対する収益、つまり投資収益率を最大化するという観点、あなたが著書や講義で語っている財務上のリターンのことのようです.
安全在庫による損失の一般的で見えにくい財務的症状とは何でしょうか？余分な在庫を持つことによる保管コストだけでなく、他にどのような経済的危険性があるのでしょうか？
ヨアネス・ヴェルモレル: 安全在庫は、実際のところ、過剰在庫や滞留在庫、在庫の帳消しといった現象を生み出す仕組みなのです.
なぜなら、根本的に「将来の需要の非常に高い分位点まで対応したい」と言っているからです.
基本的に、安全在庫とは、在庫ポジションを非常に高い分位点、すなわち確率分布上のある点に設定することなのです.
同じ高い分位点を持つ、2つの異なる需要の確率分布を見てみましょう.
私の楽観的シナリオ、つまり90%の確率で次の注文サイクルで100ユニットを販売するという設定を例にすると、これが高い分位点となり、それが在庫ポジションとなります.
さて、ここで2通りのパターンを説明しましょう.
パターンその1：もし100に達しなければ、その他の状況では平均して80になる。私は100という在庫ポジションを目標にするが、実際には平均して80になるのです.
パターンその2：もしそれが起こらなければ、その他の90%の確率では、平均需要がゼロになります。ヒットするか外れるかで、結果はゼロです.
つまり、100ユニットの大きな在庫を確保した場合、一方ではほとんどの場合80ユニットが売れて在庫の大部分が処分され、もう一方ではヒットすれば100ユニットが売れ、外れればゼロ売上で100ユニットの滞留在庫が残る、という2つの状況があるのです.
これら2つの状況を在庫最適化上、同じように扱うべきでしょうか？安全在庫理論はそうすべきだと言いますが、私は違うと考えます.
これら2つの状況は全く異なり、全く異なるアプローチで対処されるべきです.
根本的に、安全在庫は需要が急増する非常に楽観的な事象、つまり高い分位点だけを見ているのです.
しかし、もし需要が急落する可能性があるならどうでしょう？安全在庫は、需要が崩壊するリスクについて何も示していません。本当に何も.
だからこそ、これを「マシーン」と呼び、在庫の帳消しに関して非常に危険だと言うのです。設計上、需要の崩壊や急落の可能性に全く対応していないからです.
さらにもう一つ問題があります。安全在庫は、不確実性の要因が需要とリードタイムの2つだけだと仮定していますが、実際には他にも多くの要因が存在します.
返品やスクラップ率—まさにその通りです。eコマースであれば、返品も含まれます.
昨年の米国政府による関税の動きを見てください。今後2か月、12か月の間に米国政府が関税面で何をするか誰にも予測できませんが、確実に荒れ模様になると予想されます.
しかし、安全在庫は「その他の不確実性は気にしない」と言います。しかし、これらは重大な影響を及ぼす要因です。需要とリードタイムだけでなく、関連性があり結果に直結する不確実性の要因も考慮すべきです.
私が安全在庫に問題を感じるのは、その設計上、これらの要因を無視しているからです。だからこそ安全在庫は危険だと言えるのです。もし安全在庫を使わなければ、防げたはずの莫大な費用を生み出す結果になるからです.
コナー・ドハーティ: プライベートメッセージやチャットで少し反論が寄せられており、あなたに対して質問がなされることでしょう.
リードタイムについて言及され、古典的な安全在庫の計算式がリードタイムを一定と見なしているということでした。可変ではなく固定のリードタイムとして扱うことの問題点について、もう少し詳しく説明していただけますか？
Joannes Vermorel: 古典的な安全在庫モデルは、リードタイムが正規分布、つまりベルカーブを描くと仮定しています。
多くの企業は実際にはその仮定を採用していません。なぜなら、その方法ではリードタイムが負になる可能性があり、それは非常に奇妙な結果を招くからです。
固定のリードタイムあるいは正規分布されたリードタイムを採用すると、実際のサプライチェーンで起こっている現象を全く反映できないという問題があります。
つまり、全く根拠のない未来予測をしているに過ぎず、現実の展開とは全く異なるのです。
もし未来の見方が全く誤っているのであれば、この分析から出る意思決定が正しいとどうして考えられるでしょうか？非常に不可解です。
では、リードタイムが実際にどのように振る舞うのかに戻りましょう。実際、リードタイムは非常に頻繁に二峰性を示します。
一つ目のモードは、すべてが順調に進み、運が向いている場合です。サプライヤーが「11日で」と言い、実際に11日で商品が届く—これが第一のモーダリティです。
すべてが順調に進む場合、サプライヤーは必要な在庫を十分に保有しており、即座に出荷が可能です。その後は輸送にかかる時間だけです。
その反面、第二のモーダリティの場合は、何かがうまくいかなくなります。出荷物が紛失したり、サプライヤーに在庫がなかったり、ストライキが起こったり、海上の嵐でコンテナが行方不明になるなど、あらゆる事態が考えられます。
そうすると、注文した商品の到着までの時間が突然極端に長くなります。実際、この分布は平均すら存在しません。なぜなら、ある一定割合の注文は決して届かないからです。リードタイム：無限大。
このため、平均値さえ計算できない裾の広い分布になってしまうのです。なぜなら、時には商品が全く届かないという事実を平均値に反映させることはできないからです。
Conor Doherty: なるほど。お役に立てれば嬉しいです。誰がこの指摘をしてくれたかは伏せておきますが、参考になったなら幸いです。
先に進みましょう。既に約35分間話してきましたので、まもなく聴衆からのコメントに移ります。他にコメントや質問があれば、どうぞ今のうちにお願いします。
しかしその前に、より建設的な視点を提供しましょう—来週はKPIに関するディスカッションがあることを念頭に—前菜として、今回の議論の序章として、実は不適切なKPIの選定が根底にあるのです。
では、今、注目すべきだと考えるKPIは何でしょうか？また、今後前進するための具体的なステップは何でしょうか？
Joannes Vermorel: これはKPIの話ではなく、むしろパラダイムの問題です。あなたはそもそも問題を経済的な観点から見ていないのです。
これが私が安全在庫に対して抱く主な批判点です：収益性が全く考慮されておらず、存在すらしていないのです。
「しかし、安全在庫が収益性にもう少し沿った挙動をするよう、様々な手法が取れる」という意見もありますが…
本質的には、別の手法を使って発注量を決定し、一度答えを得たら、その答えを逆算して合理的な安全在庫パラメータに変換するということに他なりません。
ちなみに、LokadではERPの制約が理由で、こうした手法を取ることもあります。DRPは安全在庫以外のものをサポートしていませんから。
この場合、我々は安全在庫のパラメータを動的に逆算し、最初に意図した発注書が正確に生成されるように調整しています。
しかし、これはERPレベルでのロックイン効果に悩まされている場合を除けば、メリットのない過剰な複雑化に過ぎません。話がそれましたね。
さて、安全在庫に戻りましょう。私が聴衆にアドバイスしたいのは、サプライチェーンを経済的な視点で見直すことです。
それはどういう意味でしょうか？つまり、ドル、棚スペース、トラック、生産促進のために消費される在庫など、複数の用途を持つ資源を配分しているということです。
何かを選択するときは、これが単なる配分であることを忘れてはいけません。リターン率はどうなっているのか？資源の価値はどの程度か？その配分からどれだけの価値が得られるのかを考える必要があります。
もし資源が1,000ドルの価値で、その配分から500ドルのリターンしか得られないのであれば、なぜその配分を行うのでしょうか？合理的ではありません。
経済的な観点で考える必要があります。この経済的な視点を採用すれば、安全在庫が意味をなさないことに気づくでしょう。
これこそが正しい出発点です：常識とされる多くの事柄が実は意味をなしていないのだということを理解するのです。
だからこそ、安全在庫を実装するソフトウェアシステムと、Excelスプレッドシートで数値をあちこち調整せざるを得ない実務者との間に大きな摩擦が生じるのです。そうでなければ、全く意味を成しませんから。
私たちは、数字を手で調整する人が間違っているかのような精神的葛藤に陥っています。しかし、実際はその人は正しいことをしているのです。というのも、彼らは頭の中で小さな経済計算を行っているからです。
荒削りで、不正確で、精密ではありません。しかし、それでも意味があるのです。
一方、安全在庫は、本質的に数学的なナンセンスです。それは科学的に見え、ソフトウェアシステムに信頼性のオーラを与えるだけに過ぎません。
Conor Doherty: さて、ジョアンヌ、ありがとうございました。
これからDMとコメントに進みます。コメントがいくつかありますので、まずはDMから読み上げます。
いつものように、ジャーナリストとして匿名性は守りますが、これは知人からのコメントですので、節度を持ってお願いします。
ありがとうございます。古典的な安全在庫で既に98%のサービスレベルを達成しています。なぜ、明確なKPIを確率論的な計算に置き換えるのでしょうか？
Joannes Vermorel: まず、98%という数字ですが、それは良いのか悪いのかという問題です。
それは収益的にプラスかマイナスか？98%が、あまりに高すぎるために極めて非収益的な場合もあれば、逆に低すぎるために非収益的な場合もあるのです。
両方のケースを見てみましょう。
航空業界における98%の場合を考えると、例えばAOG（航空機の地上滞留）の状況で、A320なら1日あたり25万ユーロのコストがかかります。航空機には30万以上の部品が存在します。
もし98%のサービスレベルであれば、AOGにおいて莫大なコストが発生することになります。これは決して十分とは言えないほど低いのです。
次に、ファストファッションのケースを見てみましょう。あなたがZaraのような企業で、毎月あるいは2ヶ月ごとに新商品を投入しているとします。この場合、98%はむしろ高すぎます。
店舗に足を運ぶ顧客は、何が提案されるかを予め知っているわけではありません。極端に高いサービスレベルを追求する意味はないのです。
重要なのは、店舗に来た顧客が何か気に入り、購入してくれるような魅力的な品揃えを持つことです。
品揃えはあなた自身の発想によるもので、厳格なルールはありません。状況に応じて動的に拡大したり縮小したりできるのです。
もしコレクションを迅速に入れ替えたいのであれば、店舗内に十分なスペースを確保する必要があり、98%の在庫維持は許容できません。そうでなければ、古くなった時代遅れの商品で店舗が埋め尽くされるからです。
つまり、サービスレベルはサービス品質や収益性の代理指標としては極めて不適切なのです。
人々が「既に98%です」と言うと、私には「来年は99%にできる」と聞こえます。実際、航空業界のクライアントに対しては、我々はサービスレベルを根本的に見直すことで大きな改善を実現してきました。
では、どうすれば非常に高いサービス品質を実現できるのでしょうか？答えは、ネジやテープなどの安価な部品に関しては、99.999%という極めて高いサービスレベルを確保すべきだということです。
そして、APU（補助動力装置）はどうでしょう？航空機の尾部に搭載するエンジンのようなもので、一台あたり600万〜700万ユーロの価値があります。これを在庫として持ちたいですか？おそらく持つべきではありません。むしろ、この部品に関しては70%のサービスレベルで妥協すべきでしょう。
なぜなら、APUを在庫に持たないことで、600万〜700万ユーロを節約し、その資金でより多くの安価な部品を購入することができるからです。
だからこそ、「サービスレベル目標を99に引き上げる」という考え自体が全くのナンセンスなのです。
これは、在庫が少なすぎる場合と多すぎる場合の影響が均等であると仮定しているからです。しかし実際は、両者は大きく非対称であり、その非対称性は製品ごとに大きく変わります。
だからこそ、その考え方は通用しないのです。
通常、クライアントは「我々は98%です」と主張しますが、そこでLokadが大きなROIを生み出すのは、決して最新技術を用いているからではなく、初めて経済的視点からこの問題にアプローチしたからなのです。
その結果、未活用の莫大な金銭があることに気づくのです。通常、Lokadの取り組みでは、経済的な視点を採用するだけでROIの半分が解放されます。
なぜなら、在庫切れペナルティや、ユーロやドルで評価できる真のサービス品質の代理指標（単なるサービスレベルという作り話の指標ではなく）を考慮した経済計算が行われていなかったため、経済的最適性からは程遠かったと分かるからです。いわば、理論上のみの最適性に過ぎなかったのです。
Conor Doherty: わかりました。ありがとうございます。参考になれば幸いです。
では、名前付きのコメントに進みます。こちらはLucioからのコメントです。読み上げます。
これは、最初に安全在庫が正規分布を仮定していると話されたときの内容です。文脈としては、安全在庫計算において正規分布を仮定することは必須ではなく、CSL（おそらくサイクルサービスレベルを意味します）は数あるアプローチの一つに過ぎないということです。
在庫切れのリスクと収益の上限リスクの間には常にトレードオフが存在するのは事実です。これについてはどうお考えですか？
Joannes Vermorel: まさにその通りです。理論上は、正規分布の代わりに裾の広い分布（ファットテール分布）を用いることも可能です。概念としては可能なのです。
しかし、ソフトウェアベンダーはそれを採用しているのでしょうか？ほとんどの場合、いいえ。
それを採用した場合でも、ファットテール分布は厳しく混乱を招くため、人々は戸惑ってしまいます。
混乱を解消する唯一の方法は、Lokadの経験上、経済的視点に立ち戻ることです。そうすれば、人々はドルやユーロで、実際に何が起こっているのかを理解できるのです。
ファットテール分布は非常に奇妙です。場合によっては平均値すら存在しない確率分布となり得ます。これがリードタイムの問題であり、リードタイムには平均値がないのです。
ちなみに、これはつまり、未配送の品物や、依然として待っている品物も含めてデータセットから平均リードタイムを算出しようとすると、10年前に配送されなかったものが今も届かず、その結果、時間とともに平均がどんどん上昇し続けることを意味します。
そのため、「上限を1年に設定する」といったルールを設けることはできますが、そうなると数学的な平均値というよりは、何か奇妙な数値を見ていることになるのです。
安全在庫というパラダイムの中には、学界が行っているように、モデルを精緻化するための様々な方法が存在します。
正規分布をファットテール分布に置き換えたり、第三の不確実性を盛り込んだり、解析モデルなど他の手法を用いることも可能です。
しかし私が問題だと言いたいのは、あなたが間違ったパラダイムに基づいて行動しているということです。速く進んでいても、進む方向が間違っていれば意味がありません。
間違った方向に進んでいては目的地にたどり着けるでしょうか？いいえ。たとえ速く進んでも答えは変わりません。これが問題なのです。
Conor Doherty: わかりました。ありがとうございます。
次は、Miguelからのコメントに移ります。コメントでは、目標は常にゼロ在庫を達成することであると述べられています。リードタイムは需要の確実性に依存しますが、その確実性を理解することが、在庫管理の最善の方法を見出す助けになるということですが、どうお考えですか？
Joannes Vermorel: なぜゼロ在庫を目指すのですか？
それこそが問題です。経済的視点が欠如しているからです。人々は「98%のサービスレベルを目指すべきだ」と言いますが、私はそれは無意味だと考えます。そして、「ゼロ在庫を持つべきだ」とも言われますが、私は「なぜ？」と問います。
それが経済的により利益を生むという具体的な証拠があるのでしょうか？なぜそのような戦略を取るのですか？
多くの業界で見られる非常にシンプルなビジネスモデルがあります。つまり、生産者と、大口注文を生産者に渡す仲介業者が存在するというものです。
たとえば、あなたが製造会社で、一度に1万単位でしか生産できず、しかしクライアントは1単位ずつを必要としているとします。
あなたは小口注文に対応する手間を避けるため、その一括生産分を管理してくれる卸売業者に販売するのです。
卸売業者の価値は、在庫を保持し、個別に販売できるようにすることにあります。なぜなら、在庫は1万単位でしか調達できず、個別に販売されるからです。
生産企業は、個々の顧客からの１単位や少量の注文に対応したくありません。そこで、大量の注文を分割して多数の顧客に対応する卸売業者が存在するのです。
つまり、全ての条件が同一で、同じ顧客に全く同じ方法で、同じコストで商品を調達でき、在庫水準だけを低くできるのであれば、ゼロ在庫という考えは正解かもしれません。
しかし、実際には全ての条件が等しいことはありません。
在庫水準を下げるということは、より小口の発注をより頻繁に行うことを意味し、それはしばしば単価の上昇や、発注頻度の増加に伴う輸送コストの増大を招きます。
一括発注が可能でない場合も多く、これはサプライチェーン戦略において不可欠な要素です。一括発注がある限り、在庫は必ず必要になるのです。
だからこそ、「98%のサービスレベル」や「在庫が少なければ良い」といった経済的でない視点を持つべきではありません。それは、私が主張していることとは真逆なのです。
様々な選択肢のリターン率をしっかりと考えるべきです。もし在庫を多く持つ方が利益につながるのであれば、それで良いのです。つまり、在庫を増やすべきです。
実際、特定の理由により、ある製品は来年大幅に高価になる可能性が非常に高い場合もあります。その確率は誰もが認めるところです。
しかし、あなたには資金があります。では、どうするのでしょう？より多く購入して在庫として保管するのです。その製品は消費性があるものではなく、既に保管施設も整っているため、在庫以上の追加投資はほとんど不要なのです。
この場合、市場のタイミングを見計らうのは合理的です：より多く注文し、翌年は誰もが値上げする中で、あなたは早期に低価格で購入していたので、良い利益を得ることができるのです。
だから在庫削減が必ずしも目的ではないのです。収益性を確保できる場合にのみ、その目標となります。
Conor Doherty: よし。
ほぼ1時間話してきましたが、まだ話すことはたくさんあります。続けたいという前提で進めます。あなたの意図は理解しています。重要なトピックです。これがLokadの流儀です。記録に残しておきます。
その安全在庫は終わりにしましょう。
今日のところはこれで締めます。はっきり言っておきますが、これは工場の話ではありませんが、これから何かを読み上げます。そして、その最後があなたへの賛辞で終わるので、どうかお付き合いください。
こちらはMurthyからです。彼は常連参加者です。コメント：
ほとんどの企業は安全在庫の利用を推奨していますが、実際にそれがどれほど使われているかを測定する企業は非常に少ないです。我々が行ったいくつかの研究――Lokadではなく我々自身が――完成品と原材料の両方で、保守的な見積もりながら、SKUの50%以上が過去90日間に安全在庫を一切使用していないことが分かりました。私の意見では、これは大きなギャップを示しています。
安全在庫は必要ですが――皆さんも疑問を持つでしょう――実際の需要と使用パターンを反映するために定期的に見直し、調整されるべきです。Joannesの言う通りです。
それは気に入りましたか、先生？
Joannes Vermorel: ありがとうございます。
少し一息つきましょう。もしnumerical recipeが半分の時間でも手動で更新されなければならないのなら、それは絶対に良くありません。これは惨めな状況です。
現実的な期待に立ち返りましょう。Lokadでは、在庫決定、製造決定、価格決定、店舗配分決定などを生み出す数値レシピを作る際、求めるのは0%の狂気です。
500万件の決定の中で、一行でも意味不明なものがあってはなりません。
確かに、未来が予想通りに展開しなかったために、一部の決定が素晴らしい結果にならないこともあります。それは問題ありません。しかし現状、我々の知る限りでは、何百万もの決定を生成しても、本質的には意味不明な決定はゼロであってほしいのです。
もしも1%のゴミのような決定を生み出す数値レシピがあれば、それは使い物になりません。人々は発狂するでしょう。全く使えるものではありません。
従って、もし安全在庫という数値レシピが、少なくとも50%の狂気の決定を生み出し、人々が手動で修正しなければならないのであれば、それは初めの数値が意味を成していないからです。
非常によくあるのは、人々が数値の半分を微調整し、さらに残りの半分を大幅に調整して、安全在庫が「何とか意味をなす」ようにすることです。必要な位置に安全在庫を持ってくるためだけに、設定をいじるのです。
結果として、すべての手動修正を考慮すると、実際には90%に近い場合も多いです。しかし、ここでは50%と考えます。
これは、あなたの数値レシピに求められる合理的な品質を50倍も上回っています。モデルが狂気の決定を出さないことが基本であり、もしそうであればモデルを変更する必要があります。
微々たる割合以上の狂気の決定を出すものを許してはいけません。あなたのモデルは0%の狂気であるべきです。これが基本です。
さもなければ、自動化も改善もできなくなります。
なぜなら、大部分が手動のプロセスで、もし1%の狂気があれば、実際にはサプライチェーンの担当者がどこに狂った行があるのか分からず、すべての行をチェックしなければならなくなるからです。
1%の狂気があると、人々はほぼ100%の行を見直すことになり、まるで自動化が存在しないかのようです。
そして、すべての行を見直し多くの修正を入れると、どうやってモデルBがモデルAよりも優れていると確信できるでしょうか？間に入る手動修正が多すぎて、その比較は実用的ではなくなります。
もし二つのシステムを比較しても、担当者がAとBで同じではありません。例えば、非常に優秀なBobと、手を抜いているRogerがいる場合、もちろんBobの方がずっと良い結果を出すでしょう。これはモデルが違うからか、単にBobがRogerより優れているからか、どちらなのでしょう？
だからこそ自動化（ロボティゼーション）が必要です。しかし自動化を望むなら、0%の狂気が必要です。ここでは50%が手動で上書きされており、実際に機能していないことを意味します。
Conor Doherty: よし、ありがとう。
話を続けます。この質問はManuelからです。やあ、Manuel。
以前この点に触れていたので、質問の背景を広げるために文脈を追加します。質問は、FMCGにおける安全在庫の使用についてコメントを求めるものでした。
消耗性、償却などの短所もあわせて考えてみましょう。
Joannes Vermorel: FMCGの場合、サプライヤーがいて、通常はトラックいっぱいの注文を求めるのです。
もしシャンプーやシリアルなどの大量生産品について話しているのなら、まさに大量生産品の話であり、サプライヤーは通常、トラックいっぱいで納品します。
各サプライヤーに対して、通常は一種類以上の商品を注文します。注文を出す日によっては、せいぜい十数品、場合によっては週に一回の出荷ということもあります。
しかし基本的には、トラックを満杯にすることが一般的なのです。
安全在庫は、サプライヤーから注文するその10製品分の数量を示しますが、トラック一杯になるとは限りません。
どうしますか？結果として、トラックの半分、あるいはトラック+5%の数量になってしまいます。この状況にどう対処するかは、安全在庫では示されません。
人々は「まあ、これは出発点に過ぎない」と言います。つまり、制約に合うまで一つ一つの数字を調整する従業員が必要になるということです。
私としては、これはナンセンスです。もし全ての数字を一つずつ確認しなければならないようなモデルであれば、モデル自体を変更すべきです。
同様に、安全在庫は、過剰在庫を一掃するためにプロモーションを実施する可能性があるということを考慮していません。プロモーションは必須ではなく、選択肢に過ぎません。
このオプションは、あなたのモデルのどこにあるのでしょうか？まったく存在しません。
もし、購入価格や販売価格などの要素が欠落しているサプライチェーンモデルであれば、これはでたらめです。再び、非経済的な視点です。
FMCGの場合、利益率は通常非常に低いです。これを無視する余裕はありません。あなたの利益率では、テーブルに多額のお金を残す余裕はないのです。
例えば、非常に収益性の高い企業――Louis Vuittonのような場合、十分な利益率で商品を販売できます。サプライチェーンが最適化されていなくても、ラグジュアリーの利益率は太いため、大きな問題にはなりません。
しかし、もしスーパーマーケットでシャンプーを販売しているなら、価格が重要な要素となります。一セントでも多く得られることが重要なのです。
Conor Doherty: よし。話を続けよう。
こちらはDavid Rollingtonからです。やあDavid、チャンネルの友よ。皆さんがチャンネルの友である、と言っているわけですが。
でも、やあDavid。これは長いコメントです。もしよければ、もう一口どうぞ。
このテーマ、安全在庫については、何よりもまずKPIに関して徹底した議論、コミュニケーション、合意が必要です。KPIが下され、すべての購入が国外から行われる場合、安全在庫は必要となります。
これはS&OPプロセスの合意が機能する方法に似ています。あらゆるトレードオフが適切に考慮されるように、財務部門が関与しなければなりません。ご意見はいかがですか？
Joannes Vermorel: 財務部門は関与すべきでしょうか？はい。
それに伴う経済的トレードオフも考慮されるべきでしょうか？絶対に。
安全在庫はそれらを一切行っていません。
私にとって、これがまた問題なのです。全く論理が飛躍しています。
「財務部門は関与すべきだ。すべての経済要因を考慮すべきだ」と言われた後に、「だから安全在庫を採用すべきだ」となる。この飛躍は一体どういうものなのでしょうか？
安全在庫には経済性が全くありません。それは、恣意的なサービスレベル、すなわち任意のパーセンテージを目指す前提に立っています。分布、リードタイム、需要を考慮する一方で、価格の変動、腐敗性、償却の確率、保管コスト、他の何かを保管することによる機会費用などは考慮しません。
多くの非常に合理的な理由を挙げられた後に、すべての経済要因を考慮すべきだから安全在庫に至るという飛躍がある。どうしてそうなるのか？それが私には理解できません。
だから私は皆さんに言っています。経済が何を意味するのかを真剣に考える必要があると。資源の配分や投資収益率という観点で考えてみてください。
そのように考え始めると、なぜシステムの中に安全在庫が存在するのか、その意味が全くないと気づくはずです。ただ無駄に複雑なだけなのです。
Conor Doherty: 分かりました。これは私への一言コメントですが、文脈が加わりましたね。
「テーブルにお金を残す」という表現について話しました。個人的にそのフレーズが好きなのです。なぜなら、話している内容を視覚的に示してくれるからです。
二つの物事を比較して、プロセスAが機能していると評価することができます。どの程度かは議論の余地がありますが、プロセスBの方がうまくいくかもしれません。
より良い状態とは、テーブルに残るお金が少ないか、あるいはもっと前向きに言えば、月末に手元により多くのお金が残るということです。
Joannes Vermorel: その通りです。
二つの事実は同時に成り立つのです。たとえ在庫管理や生産管理、サプライチェーンの実務が非常に悪くても、製品自体が素晴らしければ利益は出ます。しかし、それは賢い在庫管理システムや生産スケジュールのおかげではありません。
この分野でひどい実務を行っていた企業でも、製品が非常に優れていたために生き残ったという歴史的事例は数多くあります。
例えば、Nikeは世界中で最も愛されるブランドの一つでありながら、大規模なサプライチェーン災害に直面しました。オンラインで調べると分かるでしょう。かつての競合の一つ、i2とのNike 2004年の災害です。
Nikeは生き残りました。現在でも利益を上げています。しかし、当時のサプライチェーンの実績は決して素晴らしいものではありませんでした。
つまり、テーブルに大量のお金を残してしまっても、他の理由で会社が極めて収益性が高ければ生き残ることができるのです。しかし、それは計画チームやサプライチェーンチームのおかげではありません。
Conor Doherty: よし。ありがとう。
Joannes、これが最後の質問です。内容を精査しました。少し意見の相違がありました――あなたも好むところでしょう。記録に残しておきますが、我々は反対意見、または少なくとも友好的なやり取りを歓迎します。いつでも我々に連絡して、我々の立場に挑戦してください。
こちらはConからです。こんにちは、Con。
小売向けの供給の場合、顧客は通常、極めて高いサービスレベルと非常に短いリードタイムを要求します。建設業界の例である5か月先の計画とは全く異なります。また、将来の需要にほとんど、または全く見通しがなく、合意されたサービスレベルを満たさない場合、通常は大きなペナルティが課されます。
質問：伝統的な安全在庫の概念に頼ることなく、どのようにしてこのような高いサービスレベルを維持するのでしょうか？
Joannes Vermorel: ここに問題があります。FMCGを扱う量販店の顧客は、文字通りサービスレベルとして表される品質の合意を結んでいるのです。それが現状です。
しかし、問題はその合意が何をすべきかという答えを提供していないことです。
率直に言いましょう。あなたはFMCG企業であり、顧客からそのようなサービスレベルに基づく合意を受けています。「クライアントがこのサービスレベルを求めているから、我々の組織にもそれを反映させなければならない」と主張するのです。これは非常に説得力のある議論です。
しかし残念ながら、経済的な代替策で再考すると、その方が優れているのです。
なぜでしょうか？すべての顧客に対応するのに十分な在庫がない状況を想像してみてください。
どの顧客に、どの順番で対応するかをどう決めますか？先入先出しにしますか？VIP顧客を優先しますか？それとも、不足を全顧客に分散させますか？
あなたの顧客は、全ての商品に対して本当に同じ感度を持っているのでしょうか？ここには多くの策略が絡んでいます。
例えば、ある顧客に対して98%に届かない場合、98%に非常に近づけることが重要なのでしょうか？
もしクライアント企業が「1,000ユニット注文するが、完全に揃っていなければ欠品とみなす。たとえ999でも欠品」と言うなら、どれだけ近くても欠品として扱われます。
その場合、何も送らない方が良いのです。我々のクライアントでも同様です。小売業者は100%満たさなければ欠品とみなし、ゼロを送っても同じ結果になります。そうすれば、何も送らず、残りの在庫を他の顧客に振り分け、彼らの基準を満たすのです。
つまり、アービトラージが存在するわけですが、安全在庫はそのアービトラージの精度を示してはくれません。
別の例を挙げると、あなたのKPIである98%のサービスレベルは毎月計算されます。月初は厳しい状況で、現在は97%に留まっているとしましょう。
クライアントがKPIを計算する月末に98%に達するためには、残りの期間中は99%に達して補わなければなりません。単純化していますが、そんな考えです。
それは価値があるのでしょうか？収益性はあるのでしょうか？
目標を達成するために在庫レベルを上げ、月末まで99%を維持すべきでしょうか？それが問題です。
あなたは98%に達していたのに、モデルの範囲を超えたために納品できなかったのです。「補うために99%を目指すべきか」という問いに答える唯一の方法は、投資収益率に関する経済分析を行うことです。
もし98%から99%に上げるために在庫コストが3倍になるのであれば、実行しません。もし在庫コストが10%増で済むなら、それを実行するべきかもしれません。
これが肝心な点です。経済的視点が欠如しているため、機会を活かすべきか、あきらめるべきかの微妙な判断ができないのです。
安全在庫は、その設計上、何も示してはくれません。まさに盲目的なのです。
だからこそ、テーブルにお金を残すという話に戻るのです。
想像してみてください。第一週で97.9%に達し、目標を0.1%下回り、その後の三週間でシステムが正確に98%に戻った結果、ターゲットを僅かに下回るという状況です。これは馬鹿げています。
ほんの少し努力すれば上回ると分かっているのに、その微妙な差や非線形性を捉える余地が全くありません。
非線形性の例として、月全体で正確に98%に達しなければ、あなたが悪い供給業者と見なされることがあります。
安全在庫は、いかなる種類の非線形性も考慮に入れません。
Joannes Vermorel: マヌエルからの追記事項：サービスレベルは納期遵守率を測定しません。
さらに、それは別の問題です：顧客に対して期限内にサービスを提供したのか、あるいは1日遅れたのか、どのように区別するのでしょうか？その問題の大きさはどれほどなのでしょう？短い答えは：場合によります。かなり多く依存します。
また、完全な納品が行われなかった場合の違いも区別しません。
サービスレベルは、当たっているか外れているかだけを示すもので、どれだけ外れているかは示しません。
例えば、書店を見ていると、顧客はほとんど1回に1冊ずつ購入します。平均すると、1日に1冊を買う人が5人います。
ところが、ある教授が来て「30部お願いします」と言います。これは安全在庫分析上では1つのリクエストが未対応とカウントされますが、その1リクエストは30単位の価値があります。
これがサービスレベルと フィルレート の違いです。
さて、小売業やFMCGでは、今日顧客の1,000ユニットに対応できなかった場合、翌日同じ顧客が1,100ユニットの注文を持って戻ってくることがあります。
昨日は1,000ユニットの注文で納品しなかった。今日、その顧客が1,100ユニットで戻ってくる。
総需要は昨日分と今日分を合わせた2,100ユニットになるのか、それとも昨日未対応だった需要が今日再び注文されたにすぎないのか？
手短に言えば、経済分析の領域に入らなければ、それを理解することはできません。
需要が実際に何であるのかが曖昧であり、実際に意味を見いだす唯一の方法は、利益が出るかどうかをユーロやドルで推測することです。
安全在庫の問題は文字通り尽きることがなく、非常に厄介です。
Conor Doherty: よし。
最後のコメントが寄せられました。個人的なコメントは公開しません。
単一の安全在庫数値を信頼する購買担当者をどのように再教育するのでしょうか？「シンプルな1つの数字が欲しい。分布は要らない。シンプルな1つの数字が欲しい」という考え方から抜け出させるにはどうすればよいのでしょう？
Joannes Vermorel: 意思決定プロセスをロボット化すればいいのです。
なぜ、購買担当者はスプレッドシートを何千行も1行ずつ加減算しながら発注書を作成するのでしょうか？それは非常識です。
これが問題なのです。
人々は全てを現状に対する増分として捉えがちですが、そうではありません。それが正しい考え方ではないのです。
正しい姿勢は、「この配分プロセスに対して、すぐに合理的な意思決定を提供してくれるモデルが必要だ」ということです。
5層もの人間が手作業で数字を微調整するのではなく、完全に合理的な発注書の意思決定を、狂気ゼロで生成する数式的なレシピが必要なのです。
それさえ手に入れれば—そしてそれこそがLokadのやっていることです—再教育がどれほど必要でしょうか？ほとんど必要ありません。
購買担当者は非常に満足しています。彼らは数字を見て「すべて順調。完璧。これで決まりだ」と言います。そして、スプレッドシートを何度も見直すのではなく、サプライヤーと協力して物事をより良くする方法について時間を使えるのです。
もし、「購買担当者が1行ずつ数字を見直すのであれば、従来のパラダイムに合う数字を提供しよう」という前提で問題に取り組むなら、従来のパラダイムはすでに破綻しています。そのゲームはやめましょう。勝ち目はありません。
Lokadでは、手動入力による生成も、生成後の手動修正も不要な、完全な意思決定のロボット化に直行するのです。
それらは100％正確で満足のいくものであり、狂気の要素はゼロです。もしかすると購買担当者が「私はもう少しこうすればよかった」と言うかもしれませんが、それに時間を割く価値はなく、ただ出荷すればよいのです。
これが正しい状況です。
その結果、再教育とは、数字を終わりなく微調整するのではなく、より付加価値の高い業務に時間を再配分するようチームを訓練することになるのです。
しかし、そのためには、設計上から壊れていないモデルが必要です。
安全在庫は設計上から壊れているため、安全在庫では、あなたのシステムの人間補助プロセッサとしての役割を果たす人々が生み出す、この地獄のような状況から抜け出すことは決してできません。
あなたのシステムが無意味な結果を生成し、人々はその無意味さを一行ずつ修正しにかかるのです。
もし逃れたいのなら、代替手段が必要です。それは安全在庫の変種ではなく、はるかにシンプルでありながら根本的に異なるものになるでしょう。
Conor Doherty: 同意します。
「単一の安全在庫数値を信頼し、分布を望まない購買担当者をどう再教育するか」という質問を聞いたとき、そこには一つの前提があると感じました。
あなたが提唱する世界では、Excelのスプレッドシートを見て数値を切り上げたり切り下げたりするのではなく、自動化された世界でもダッシュボード上に数字が存在するのです。
分布という概念は、その数字がどのように計算されるかを示すものです。内部で処理されているということです。
私たちは、サプライチェーンプランナーが高度なエンジニアや統計学者になることを求めているわけではありません。
現行のモデルでは1つの数字であり、提案している代替モデルでも同じく1つの数字なのです。
Joannes Vermorel: その通りです。
製品の発注書を渡す際には、数量を明記しなければなりません。
つまり、確率分布は基本的なものでありながら、内部で処理されているということです。これが計算方法なのです。
今日、Lokadのクライアントは、確率に精通している必要はなく、まるで車を運転するために熱力学に精通している必要がないのと同じです。単にうまく機能すればよいのです。
Conor Doherty: さて、それでは90分間にわたるセッションも終わりです。質問も時間も尽きました。
いつもながら、Joannes、本日はご参加いただき誠にありがとうございました。
そして皆さん、ご参加ありがとうございました。コメント、質問、DMもありがとうございます。いつもながら素晴らしいです。
会話を続けたい方は、毎週言っていますが、ぜひJoannesと私に連絡してください。LinkedInでつながりましょう。議論するのを常に楽しみにしています。
もしJoannesに挑戦したいのであれば、その手配も可能です。フィードバックや議論、または単なる友好的な会話にもオープンです。
必要であれば、contact@lokad.com までメールをお送りください。
それでは、来週KPIについて話すときにお会いしましょう。しかし今は、仕事に戻ってください。
