00:00:00 シリーズの前提：読者からの質問、第3章
00:04:55 サプライチェーンの学習とは、考えることを学ぶこと
00:09:50 ポパーの反証可能性：科学は矛盾のリスクを冒す
00:14:45 アインシュタイン対マルクス主義：反論に対する態度
00:19:40 なぜ理論は真であることを証明できないのか
00:24:35 安全在庫の考え方が攻撃される、在庫レベルではなく
00:29:30 シーズン終了のファッション：サービスレベルが裏目に出る
00:34:25 思考実験を安価な反証フィルターとして
00:39:20 クーンの非可換性：決断対計画
00:44:15 敵対的インセンティブはメタアナリシスの証拠を要求する
00:49:10 なぜ本書はベンダー中心のケーススタディを避けるのか
00:54:05 オッカムの剃刀：300ではなく1つの指標
00:59:00 ほとんどの企業の成功はサプライチェーンに起因しない
01:03:55 サプライチェーン主導の成功例としてのAmazon
01:08:50 ケーススタディの反証：否定的結果の探求
01:13:45 脆弱な理論、最小限の数学が反論を招く
01:18:43 要点：実践を引き上げるためのメンタルモデル
要約
第3章は、サプライチェーンはアルゴリズムやテンプレートの電話帳のように学べるものではなく、規律ある思考として学ばなければならないと主張している。Vermorel はポパーの反証可能性を借用しており、実際の知識は矛盾を避けるために改変された理論とは異なり、反証されるリスクを伴うものであると説く。彼は 安全在庫 を例に挙げ、例えば壊れた時計が一日に2回正しいとしてもその時計が正当化されるわけではないことを示し、思考実験（シーズン終了のファッション）を用いて矛盾を明らかにする。また、彼はケーススタディは実際にはほとんどインフォマーシャルであり、プロジェクトの失敗率が高いにもかかわらず否定的な事例がほぼ存在しないことを指摘している。
詳細な要約
Conor はこの会話を、Lokad や Joannes を知らない「普通の」サプライチェーン実務家の代理として位置付けている。つまり、Joannes Vermorel の本を手に取り、読み始め、そしておそらくいくつかの疑問を抱く世界中の約1000万人の実務家の一人という立場である。第3章「認識論」は、本書がほとんどのサプライチェーン文献が無視している問題、すなわち無限のアルゴリズム（学界）やテンプレート（コンサルティング）だけを提示し、手順の蓄積を理解と同一視するという問題を解決しようとする試みとして示されている。Vermorel は、サプライチェーンを学ぶとは、サプライチェーンについてどう考えるかを学ぶことであり、それは正当な知識とは何かを決定するための思考訓練であると主張する。
その主張を裏付けるために、彼はカール・ポパーの反証可能性の原理を借用する。ポパーの論旨は、アインシュタイン時代の物理学者とマルクス主義理論家の対比を通じ、真の科学は常に自らを反証のリスクに晒すべきだというものである。物理学者は理論を提唱し、それを打ち砕く実験を積極的に模索するが、マルクス主義者は反論を受けると理論を修正して矛盾を回避する。結果として得られるのは「より良い理解」ではなく、保護された信念体系である。
Vermorel はこの基準をサプライチェーンの概念に適用し、多くの「礎となる」考え方が深刻な反証の試みに晒されないために生き残っていると主張する。彼の代表例は安全在庫である。彼は、偶然に機能している 在庫レベル と、その正当化のために使われる概念とを区別する。壊れた時計が一日に二度正しいとしても、その時計が修復されるわけではないのと同様に、正当な概念が示されるわけではない。さらに、彼は思考実験―シーズン終了のファッション小売―を提示し、高い サービスレベル を安全在庫で維持することが、夏に向かうにつれて冬季在庫で店舗が溢れ、旧商品の大幅な値引きを余儀なくされるという明らかな自己矛盾を生むことを示す。この教訓は、安全在庫に「例外」が存在するというだけでなく、例外を無限に追加することで悪い理論が現実を回避する仕組みになっているという点にある。
Conor は、思考実験が混乱し敵対的な領域であるサプライチェーンにおいて十分な証拠基準となりうるのか、また実務家が主流の方法で利益を上げているのを見ると、これが行き詰まるのではないかと問いかける。Vermorel は、思考実験は安価な初期フィルターであり、もし理論が基本的な論理で崩れるならば、高額な現実試験に値しないと答える。より難問に対しては、彼は複数の独立した研究を対象としたメタアナリシスのような、混沌とした医療研究に類する証拠が必要であると考えている。なぜなら、インセンティブが報告を歪めるからである。
これにより彼はケーススタディへの批判に至る。ケーススタディは実際、インフォマーシャルとして機能している。彼の反証可能な予測は、監査人が報告するサプライチェーンプロジェクトの高い失敗率にもかかわらず、ベンダーが発表する否定的なケーススタディはほぼ存在しない、というものである。分野が否定的な結果を体系的に大量に公表するようになるまでは、「成功ストーリー」は知識ではなくマーケティングと見なされるべきだと主張する。
彼が述べるところによれば、最初の三章から得られる実際の利益は、トリアージのためのメンタルモデル、すなわち何が関連し、何が二次的で、何を精査し、何を却下すべきかという指針であり、それによって実務家は電話帳を丸暗記するのではなく、論理的に思考を進めるようになるということだ。
完全な書き起こし
Conor Doherty: おかえりなさい。これは非常に特別なシリーズの第3エピソードで、Joannes Vermorel と私が彼の新刊『サプライチェーン入門』を章ごとに議論します。今回のシリーズでは、私は Lokad も Joannes も知らない一個人としての立場を取っています。私はこの本を手に取り、読み始め、そしておそらくいくつかの疑問を抱く、世界中の約1000万人の実務家の一人に過ぎません。
さて、今回は第3エピソードです。もし最初の2エピソードをまだ見ていなければ、ぜひご覧になることを強くお勧めします。今日議論するいくつかの内容は、これまでの議論に基づいて展開されるからです ― もちろん、本についての議論であるため ― そしてそのついでに、Joannes が私のマイクを調整してくれました。
第3章：認識論。これから本書の基礎概念のひとつ、つまり認識論に入る前に少し触れておきます。さて、認識論――この章の目的は何でしょうか？
Joannes Vermorel: 目標は学び始めること、すなわちサプライチェーンについてどう考えるかを学ぶことです。
ご覧の通り、私たちは学びたいのですが、考える必要があります。単に覚えるだけでは不十分です。電話帳のように、ただ「これが覚えるべき事項だ」と羅列されていても、それでは理解には至りません。根本的に、サプライチェーンを学ぶとは、サプライチェーンについてどう考えるかを学ぶことであり、これは思考の訓練なのです。
さて、実際のところ、文献のほぼ全てがこの極めて重要な問題を完全に無視しています。彼らは文字通り、「これが私の電話帳だ。ここに記録すべき事項がある」と示すだけです。それは、無限のアルゴリズムのリストを提示する学界のスタイルか、または「あなたの組織にはこちらのテンプレートに従うべきだ」と次々とテンプレートを示すコンサルティングのスタイルのいずれかです。
そこで私はこう問いかけるのです。「ちょっと待ってください。あなたは私に、100万ものアルゴリズムと2万ものテンプレートを丸暗記させることで、サプライチェーンに精通できるとでも言うのですか？」もちろん、各著者はそれぞれの視点を持っており、「いいえ、100万ものアルゴリズムや2万ものテンプレートは不要だ。たった20のアルゴリズムと3つのテンプレートで十分だ」と主張するでしょうが、どの著者もどれが正しいかに一致することはありません。
つまり、私が最初にやりたかったのは、（非常にメタな話ですが）サプライチェーンについてどう考えるかを評価する方法を定めることです。そして、まず絶対的に検討すべき一つの問いがあります。それは、何がサプライチェーンの知識として、正当で、関連性があり、有用と見なされるのか、そして何がそうでないのかということです。
もしその問いに答えられなければ、サプライチェーンの科学をどのように進めることができるでしょうか？さもなければ、無限の逸話や誤情報の寄せ集めに終始してしまうだけです。これは決して軽視できる問題ではなく、非常に根本的なものです。
だからこそ、私はこの認識論的な問題に取り組む必要があると言うのです。なぜなら、私の同僚たちはこれを真剣に扱っていなかったと信じているからです。
Conor Doherty: では、正当なサプライチェーンの知識としてどのようなものが挙げられるでしょうか？また、――あなたが「腐敗している」と表現する――例としてはどんな知識があるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 例えば、有効なサプライチェーンの知識としては、各アロケーションが企業の長期的な収益率を最大化すべきである、というものがあります。これは一つの命題です。もちろん、複数のアロケーション間の調整問題は存在しますが、ここでいうアロケーションとは、財務資源や経済的な配分、つまり資金、在庫、人材など、あらゆる資源の配分を意味します。
つまり、私が言いたいのは、これは一つの原則であり、すべてのアロケーションが企業の長期的な収益率を最大化すべきであるということです。さて、これは一つの命題です。それは真なのでしょうか、それとも偽なのでしょうか？
まず第一に、私が言っているのは、少なくとも私たちは異なる、つまり関連性があるといえる何かを持っているということです。これが最初に評価すべき点です：この命題がサプライチェーンに本当に属するのか、あるいは一般経済や社会学に属するものではないのか、またはたとえ真実であってもサプライチェーンの枠内に入らないものなのかを判断する必要があります。
知識管理の問題も存在します。もし全てを無差別に含めてしまえば、大混乱に陥るだけです。よって、何がサプライチェーンの枠内にあるのかを判断する基準を設ける必要があります。これが第一のフィルターとなります。
次に、第一のフィルターを通過してサプライチェーンに含まれるものとして認めた上で、なぜそれがサプライチェーンに属するのか、単に「Joannes がそう言うから」というだけでなく、内側と外側を区別する論拠を明確に説明する仕組みが必要です。
そして、一度サプライチェーンの範囲内であると認めたならば、その命題が良いものかどうか、すなわち、サプライチェーンのイントロダクションにふさわしいものなのか、あるいは限られた極端なケースだけで参照される二次的な補足情報にすぎないのかを判断する仕組みも必要です。
つまり、これらの仕組みがあって初めて、サプライチェーンの枠内にあると認めた命題について、「これはどうなのか？」と評価することが可能になるのです。
これらの問題はやや抽象的に思えるかもしれませんが、非常に根本的なものです。再度申し上げますが、これは考えるための訓練です。サプライチェーンについて、そしてその知識をどのように整理するかを考える能力を育む必要があるのです。それは、知識の優先順位を決め、無限の脱線に迷い込まないように自らの境界を設定することを意味します。
Conor Doherty: さて、私の理解では、これは単なる分類の演習に留まらず、最も強力で明確な「プレイブックのヒント」が反証可能性に見出されるという点です。
私の考えでは、もしあなたがサプライチェーンの定義と反証可能性の重要性を考慮するなら、それを第1章に含めてもよかったはずです。なぜなら、これは非常に基盤的な概念だからです。実際、反証可能性について論じることは、あなた自身の定義を評価する能力に直接影響するため、さらに根本的だと言えます。
Conor Doherty: 私は著者ではありませんので、どうか反証可能性の重要性について説明してください。
Joannes Vermorel: ここでの反証可能性とは、サプライチェーンを超えた概念だと言えます。はい。サプライチェーンの目的はもちろんあるものの、それとは別に、人間の知識の科学、すなわち何が知識であり、何がそうでないかを定義する独立した学問――認識論――が存在します。
つまり、私は知識を特徴づけるための新たな原理を発明しているわけではなく、認識論から借用しているのです。そして、その借用対象は、20世紀の最も素晴らしいブレークスルーの一つであり、オーストリアの哲学者ポパーによる反証可能性の原理です。
手短に言えば、この哲学者は極めて単純な問いを問いかけました。すなわち、何が科学とみなされるのか？何が信頼に足る知識とみなされるのか？という基本的な問いです。そしてそれは、生物学、金融、あらゆる分野に当てはまります。彼はただ、「真の知識とは何か？実際に優れた科学とは何か？」と問うたのです。そして明らかに、彼はその答えを見出しました。
そして興味深いことに、私はこの答えをサプライチェーンに応用しようとしています。では、その答えとは何であったのか、少し議論してみましょう。
さて、反証可能性の原理についてですが、ポパーは若い頃、ウィーンやベルリンに滞在していた際に、さまざまな知識人のグループと出会っていました。そして、特に印象的だったのは2つのグループです。時は1920年代初頭です。
第1のグループは、アインシュタインを中心に集まった物理学者たちでした。彼らは非常に卓越した人々で、実質的に量子物理学の創出に取り組んでいました。アインシュタインが相対性理論を打ち立て、その後も量子物理学の多くの発展が続いたのです。
そして彼らは、非常に鋭敏な研究者たちでした。ポパーは、彼らが一体どのように知的に活動していたのかに極めて困惑しました。彼らは常に理論を創り出すだけでなく、互いの理論を打ち砕く方法さえも創案していたのです。絶え間なく、新たな理論とその破壊の方法を創り出していたのです。
アインシュタイン自身は、自分の理論を潜在的に無効にできる実験のアイデアを絶えず発案していました。つまり、アインシュタインは生涯ほとんどを自らの理論を打ち壊すために費やしていたのです。これは非常に不可解です。ポッパーにとっては、「一体全体どうなっているんだ？」ということでした。理論を提唱する人々が、実際には何をしているかというと、その理論を破壊しようとしているのです。奇妙です。
そして、人々はそれを経験的に実践していました。アインシュタインが行っていたのは、例えばこうです。「もし私の相対性理論が正しければ、次の期間中に水星の軌道において、ある特定の方法で奇妙な動きが観測できるはずだ。もしくは、光が異なる経路を進むために、単なる錯覚として現れる星のペアが観測できるはずだ。そして、もしそれが観測できなければ、私の理論が誤っていることが証明される」というものでした。
実際、彼は自分の理論が誤っていることを証明するために非常に巧妙な実験を設計していましたが、その実験は失敗しました。つまり、彼の理論が誤っていることを証明するには至らなかったのです。
そこでポッパーは出てきて、「おお、それは非常に興味深い」と言いました。
そして、対照として第二のグループが存在しました。これが物理学者たちです。第二のグループは本質的にマルクス主義者で、マルクスはすでに存在していなかったため、その追随者たちでした。彼らは―繰り返しますが―マルクス主義が当時、政治学ではなく科学として戦われていたので、社会の科学的説明として捉え、科学的手法で取り組んでいたのです。
そして、良い科学のあり方と同様に、未来に対する非常に正確な予測をしていました。もしマルクス主義理論が正しければ、経済に関して非常に具体的な予測が可能であるはずです。
そして、例えば1910年代に、マルクス主義者たちは、マルクス主義理論に則った完全な予測を行いました。すなわち、プロレタリア革命が必ず起こるのであれば―起こるに決まっているのであれば―それは国ごとに非常に正確な順序で起こるはずだというものでした。理論は非常に精密で、正確な順序で起こるとされていたのです。
それはイギリスで始まるはずです。なぜなら、その時点でプロレタリアの割合が最も高い国だからです。イギリスは、他国に比べて工業化が非常に進んでいたのです。したがって、革命は最も工業化が進んだ国から始まり、その後、次第に開発レベルが低い国々へと広がるとされていました。
そして、その理論は非常に精密で、全会一致で「これが起こるべきだ」とされていたのです。
第一次世界大戦が起こりました。では、マルクス革命を最初に経験した国はどこでしょう？ ロシアです。ロシアは最も工業化が進んでおらず、当時は経済的に非常に遅れていて、完全に農業中心の国でした。工場はほとんどなかった、いや、本当にほとんどなかったのです。
つまり、これはこの理論に真っ向から反するものです。すべての進展が、理論のあらゆる予測に完全に反しているのです。
さて、マルクス主義者たちの反応はどうだったでしょうか？ 彼らの答えは、単に理論を後付けで修正し、実際にはなぜそのような結果を予測していたのかを説明したというものでした。
そしてポッパーはそれを見て、「ちょっと待ってくれ。つまり、君たちは、自分たちの理論に矛盾が生じるたびに、理論を補正、つまり改変して、矛盾に対して免疫を持たせているとでも言うのか。これは奇妙だ」と言ったのです。
これは奇妙です。一方では、物理学者たちが矛盾を絶えず探し求め、矛盾する実験が出れば即座に全ての理論―窓の外に捨て去るかのように―放棄する準備をしているのです。
そして、他方では「何があっても理論を守る。理論を次第に現実に対して免疫させていく」と言う人々がいるのです。
さて、同時に両方が正しいということはあり得ません。どちらかが正しく、もう一方は間違っていなければなりません。ポッパーは「どちらが正しいか？ 答えはアインシュタイン派だ」と言いました。つまり、明らかに物理学者たちのやり方が正しいのです。マルクス主義者たちは、正しい知的姿勢ではない、これは狂気だと。
Conor Doherty: そして、あなたが説明しようとする際―邪魔するためではなく、明確にするために―本書ではこれらの歴史的事例すべてを取り上げています。しかし、これを1,000万人の実務者という話に戻すと、興味深いとはいえ、他の誰もが同じように納得するかどうかは分かりません。
Joannes Vermorel: ええ、要するに、彼は実際に反証可能性という概念を考案したのです。反証可能性とは、なぜアインシュタインが正しく、なぜマルクス主義者が間違っていたのかを要約したもののようなものです。
要するに、あなたの知識や理論は、矛盾の危険性を常に内包していなければならないのです。そうです。もし矛盾に対して免疫を持たせてしまえば、それは全く科学的なものではなくなるのです。
ちなみに、注意すべき点があります。この宇宙には矛盾が生じえない真実が存在するかもしれませんが、それでもそれは真実です。ポッパーは「それで構わない。ただし、それらは科学の領域に属さない」と言いました。これが科学の根本的な限界なのです。科学は、矛盾が可能な事柄だけを扱えるのですし、それが真実のすべてではなく、単に科学と呼べるものすべてに限定されるのです。
非常に興味深いのは、ポッパーが一挙に、私たちが科学と呼ぶもののゴールドスタンダードをほぼ定義し、さらに科学が全能でも全知でもないことを世界に示した点です。人々が「科学は全能で全知だ」と考えるのとはまったく正反対の動きなのです。違います。ポッパーは、科学には本質的に自然な限界があることを、一度で明確に示したのです。
しかし、その限界の中で、我々が得る知識はそれ以上に強力であるのです。それがすべて真実であるというわけではありません。
そして、サプライチェーンの話に話を早送りすると、今や我々は科学的知識のゴールドスタンダードを手にしており、それは地理学、生物学などあらゆる分野に適用されます。全てに適用されるのですが、その度合いは同じではないかもしれません。これは今後さらに議論するべきテーマであり、既に少し触れたところでもあります。
そして私が言いたいのは、これがすべての科学に対するアプローチのゴールドスタンダードとなっている以上、サプライチェーンも同じ基準に則るべきだということです。これが私の主張です。
Conor Doherty: わかりました。つまり、歴史的事例は的確で正確で、確かに興味深いです。サプライチェーンの文脈―対象は1,000万人の実務者ということですが―で、反証の重要性とそれが日々どのように現れるのかを位置付けると、なぜそれがそんなに重要なのか、またサプライチェーンの実務者にとってはどのような姿をしているのか、もしくはどのように組み込むべきなのか教えてください。
Joannes Vermorel: つまり、私たちは知識について話しているのです。これは非常にメタで、少し抽象的ですが、知識の無効化について論じています。
では、一つの知識、つまり安全在庫について話を始めましょう。はい。これは本書の一例であり、私が安全在庫が無効な命題であると言う理由です。実際には、危険在庫と呼ぶべきなのです。
そう、正にその通りです。そして改めて申し上げますが、私はあなたの会社における安全在庫―あなたが選ぶ在庫レベルそのものが無効であるとは言いません。それは混同を招くことになるのです。私が言いたいのは、安全在庫という概念そのものが誤っているということです。それを解体して考える必要があるのです。
ご覧の通り、これは区別すべき点です。なぜなら、安全在庫は最終的には在庫レベルの一つの特徴付けに過ぎないからです。したがって、あなたの会社では偶然にも、ビジネス上非常に適した在庫レベルが存在するかもしれません。問題はありません。
私が言いたいのは、安全在庫という到達手段そのものが無効であるということです。
これが命題です。さて、壊れた時計が1日に2回正しい時刻を示すように、安全在庫によって結局はかなり正しい答えが得られる場合もあるでしょう。しかし、これもまた「壊れた時計の誤謬」です。単に偶然、星が揃い、あなたの状況では安全在庫が満足のいく結果を示すというだけのことなのです。
それは壊れた時計の状況、つまり1日に2回、壊れた時計であっても正しい時刻を示す状況です。たとえ、偶然この非常に特定の状況下で正しい答えを示したとしても、それだけで「壊れた時計は依然として壊れている」と考えるのは誤りです。
Conor Doherty: ご覧の通り―しかし、どうすればその立場自体を反証できるのですか？ あなたは、いわば、批判から自分を孤立させてしまっているではありませんか。
Joannes Vermorel: そう、その通りです。ですから、反証するためには、反証原理をさらに踏み込む必要があるのです。
ポッパーが述べた核心的な考えは、どんな理論も正しいと証明することは決してできない、ということです。なぜなら、それは無限の状況を検証する必要があることになるからです。
ご覧の通り、あなたの理論は膨大な数の状況に適用されるべきものであり、もしそれが些細でない理論ならば、その範囲は無限になります。したがって、本質的には、宇宙からのフィードバック、すなわち検証可能性について論じる場合、検証できるのは有限の集合に過ぎないのです。
つまり、物事が機能していることは示せても、それが真実であるとは必ずしも証明できないということです。
そこでポッパーは、「もし理論が失敗することを示すたった一つの事例さえあれば、その理論は反証される。すなわち拒絶され、断固として誤りとされ、完全に破棄されなければならない」と言ったのです。
つまり、これが反証原理であり、非常に興味深いのです。まさにこれが、アインシュタインが相対性理論が誤りであることを証明しようとしていた理由です。
天文学者を千人も必要とせず、何十億もの予算も必要ありません。たった一つの単純な実験を考え出せば、その理論が誤っていることを証明できるのです。それだけです。これが反証の素晴らしさです。非常に高度で洗練された理論であっても―場合によっては何千時間もの労力が費やされているとしても―単純な実験一つで反証できるのです。
では、どうやって安全在庫を反証するのか？ その考えは、安全在庫が無意味な結果をもたらすことを証明する実験を考案する必要がある、ということです。たった一つ、安全在庫から酷い結果が得られる状況が必要なのです。たった一例で十分です。
そして、誠実な試みであるためには、それは正しく行われた安全在庫でなければなりません。正しく実施された安全在庫で。そして、その状況下で、正しく行われたにもかかわらず無意味な結果、会社の長期的な利益に反する結果が出ることを証明するのです。
再び、このために我々は認識論に立ち返ります。会社の長期的な利益が関連する基準であるということに、何らかの形で合意しなければなりません。これは難しい問題です。なぜなら、私がサプライチェーンを定義する際、会社の長期的な財務利益こそがそれであると述べたからです。
もしあなたが「いやいや、ジョアンネス、君の主張には同意できない。サプライチェーンが最大化すべき長期的な利益は従業員の幸福だ」と言うならば、我々は互いに矛盾する二つの定義を持つことになり、両立しないのです。
ちなみに、この問題は解決されましたが、それはトーマス・クーンという別の哲学者によるものです。
Conor Doherty: しかし、そこであなたは目的論と認識論の境界を曖昧にしているように思えるのですが、会社の目標とは何か、そして知識とは何かは必ずしも同じものではありません。
Joannes Vermorel: ええ、ええ、そうですね。では、話を戻しましょう。安全在庫の反証に戻りましょう。
では、今度は安全在庫があなたの前で崩壊する状況を一つ考え出す必要があります。それだけです。
例えば、ファッション小売店を取り上げましょう。シーズン終了時の状況において、安全在庫が存在する場合です。
では、安全在庫の観点では何を主張しているのでしょうか？ それは、比較的高いサービスレベルを維持する必要がある、というものです。どの程度高いかというと、たとえば85%から100%の間であれば何でもよいのです。あまり具体的にする必要はありません。あなたが決めれば良いのです。
しかし、サービスレベルがたとえば15%の安全在庫を持つべきだと主張する人をこれまで見たことがありません。そこで私の誠実な試みとして、あるファッションブランドが小売ネットワークを運営し、その店舗ごとに安全在庫ポリシーとして、例えば85%以上のサービスレベルを維持していると仮定しましょう。
細かい点は問題ではありません。ただこう言いたいのです：もしあなたがこの状況―ファッション小売店における状況―に該当しないのであれば、それは安全在庫ではなく、別の何かなのです。
つまり、状況はこうです。あるファッション小売店があり、その店舗では在庫レベルが安全在庫によって管理され、その安全在庫のサービスレベルが80%以上になっている―これが私の設定する状況です。
これが、安全在庫が本来意味するところを誠実に表していると私は考えます。
そして、今や私が示したいのは、これが崩壊するということです。実際、いくつかの理由で崩壊するのです。
第一に、コレクションの終わりにおいては、それらの安全在庫を維持してはいけないということです。なぜなら、覚えておいてください。冬のコレクションの終わりにサービスレベルを維持すると、定義上、夏の季節に入ろうとする際に、店舗が冬服でいっぱいになってしまうからです。これは狂気です。
まず、店舗が冬服で一杯になっているため、夏服を陳列することすらできなくなります。そして、間もなく始まるセール期間中には、売るのが非常に困難な冬物を全て処分するために、途方もない割引をせざるを得なくなるのです。
こうして、私の実証は完了します。私は安全在庫の観点を採用し、その観点に矛盾する状況を示したのです。
そして、ポッパーが示したのは、マルクス主義的な視点を採用すべきではないということです。マルクス主義的な視点とは、「ああ、君は私の安全在庫理論に矛盾を突きつけている。そうか、これを修正して安全在庫が存続するように理論を改変しよう」というものです。これこそ、マルクス主義者たちが自らの理論で行っていたことであり、矛盾が生じるたびに、彼らは理論をダクトテープで補修するかのようにして、完全に免疫を持たせたのです。
それは正しい知的姿勢ではありません。これは危険な立場であり、いわば無価値な知識を生み出す処方箋そのものなのです。これが認識論なのです。
したがって、もしある概念に明らかな矛盾―その概念を誠実に用い、分析に誤りがない場合―が生じたならば、こう言うべきです。「あなたの理論は反証されました。今やそれは破棄されなければなりません。」
そして、それは非常に厳しいものです。人々は、この反証可能性がどれほど要求が厳しいかに気づいていません。文字通り、あなたはその理論を破棄しなければならないのです。したがって、安全在庫は破棄されるべきなのです。
Conor Doherty: 「第2章の議論で、供給チェーンが目指す科学の堅牢性について触れました。私たちは化学について議論を交わし、最終的には医療が妥当な基準となるだろうという結論に達しました。」
多くの状況では、前回のエピソードで例示されたように、薬は似たプロファイルを持ち、ある人には効いても別の人には効かないことがあります。薬は決して完全に放棄されるわけではなく、「あの薬は効かない、完全に捨てろ」とは言わず、ほとんどの場合は効果があるとされます。
ここでの問題は、私の反証がファッション分野の安全在庫だけを台無しにしたのか、それとも全ての業界に対してそうなのかという点です。なぜなら、それが問題になる可能性があるからです。
Joannes Vermorel: 「繰り返しますが、ポパーは『注意せよ』と言うでしょう。反証された理論において、その反証の影響を知的に軽視するのはあまりにも容易です。これは心理学の問題でもあります。反証の影響を軽く見て、まるでダクトテープで理論を貼り合わせるかのように、反証にもかかわらず理論を存続させるのは非常に簡単なことです。」
例えば、修正版の理論として「安全在庫は有効で有用である―ただしファッションは除く」というものを提示することも可能です。
分かりました。今、航空の分野でも非常に似た例を挙げることができます。安全在庫が航空業界では企業の長期的利益に極めて反する働きをすると示すことが可能です。自動車分野でも、生鮮食品でも同様です。
中には、「これらは選りすぐりの例だ。全体として見ると、損失よりも利益が上回っている」という意見もあるでしょう。しかし、矛盾が20以上の業界で見られる場合、いつその矛盾を止めるのかが問題です。
つまり、「ファッションを除き、自動車、航空、生鮮食品、高級品、その他あらゆる分野で安全在庫は有効である」とでも言うのでしょうか？
それはマルクス主義的な考え方です。端的に言えば、理論が例外のリストを無限に増やし、馬鹿げたものになってしまうのです。
そして、それこそが知識にとって非常に重要な要素である美しさです―ここで語っているのはポパーではなく、むしろアインシュタインの視点です。理論には美が必要で、まるでクリスタルのような純粋さを備えていなければなりません。
もしあなたの理論が無限に続く例外の羅列にすぎず、全く構造がなく、説明するために途方もない電話帳を必要とするなら、それは決して優れた理論とは言えません。
したがって、もしsupply chain theoryを「安全在庫であり、しかも注意点が2ページにわたる」と評価するならば、それは非常にひどい理論に過ぎないのです。
Conor Doherty: 「さて、ここで再び、供給チェーンという分野に対してどの程度の堅牢性を期待すべきかという点に戻ります。あなたはポパーについて語り、それをすべての要素―第1章と第2章でご自身が述べたように、動機、天候、その他あらゆる面で『完全な不確実性』が存在する―に支配される分野に適用しているのです。」
あなたが説明しているその基準に対して、どのように反証を行えば良いのでしょうか？
Joannes Vermorel: 「まず、反証にはさまざまなレベルがあります。最も基本的なものの一つが思考実験、すなわち今行ったようなものです。これはアインシュタインが実践した方法そのものです。アインシュタインの革新の多くは思考実験によるものであり、これは科学において非常に有用です。」
思考実験は非常に低コストです。頭の中で実施できるのです。しかし、それだけでは不十分です。なぜなら、推論が誤っていれば微妙な欠陥が生じ、その欠陥を検出するためには宇宙からのフィードバックが必要になるからです。
しかし、正しい理論に早く到達し、実際の反証実験に費やす資源を抑えるためには、思考実験を行う必要があります。そうすることで、無作為に反証実験を行ってしまい高コストになることを避けられるのです。
つまり、私が言いたいのは、供給チェーンに求める最低限の要件は、その理論が思考実験に耐えることだということです。
もし私が安全在庫のような理論的要素を提示して、2分以内に非常に説得力のある矛盾を示す思考実験を挙げることができたなら、実際の現場で行う必要すらなくなるでしょう。一度理解されれば、「これは全く根拠がない」と言えるのです。
それが非常に迅速な反証レベルです。そして後に、実証的評価が必要な、はるかに難しい要素について議論することもできるでしょう。
しかしここでは、主流の供給チェーン理論における全く別の命題群が、単純な思考実験によって容易に否定され得るのです。ちなみに、これこそがアインシュタインがニュートン物理学に対して行った方法です。ニュートン物理学を否定するために、アインシュタインは実際の物理実験を行う必要はなく、思考実験だけでその理論自体に矛盾があることを証明し、パッと否定したのです。実験すら行う必要はなかったのです。
ご覧の通り、これは非常に強力です。思考実験は、少なくとも簡単な問題を排除するために非常に有効です。理論に根本的な欠陥がある場合、思考実験を通じてそれを排除できるのです。
もし理論が非常に成熟している―例えば量子物理学のように―思考実験だけではもはや十分ではないかもしれません。しかし、それは第二段階です。すでに適切な基準を持って構築された科学の成熟段階なのです。
適切な基準を念頭に置いて慎重に設計された科学では、先人たちがすでに全ての思考実験を行っています。そのため、もはや思考実験はそれほど有用ではなく、容易に手に入る低い果実はすでに摘み取られてしまっているのです。
ここでは、まさにその低い果実―思考実験―によって主流の供給チェーン理論を否定できる段階にあります。これは、以前に十分な検証が行われなかったため、十分に可能なのです。
Conor Doherty: 「そして再び、Lokadの視点からこの議論を位置づけると、答えは『意思決定』になります。これこそが、人々が日々行っている供給チェーンにおける選択そのものです。なぜでしょう？ なぜ、なぜ？」
Joannes Vermorel: 「繰り返しますが、だからこそ認識論的な決断が必要です。なぜなら、我々の間で意見の不一致があるからです。主流の理論は全くそうではなく、『いや、そんなことには興味がない』と深く反対するのです。」
ちなみに、ここでトーマス・クーンと理論の不可通約性について触れる必要があります。クーンが言うには、根本的にニュートン物理学とアインシュタイン物理学を並べても、どちらが優れているとは言えないのです。それらは互いに可換ではなく、根本的に異なるものなのです。
ニュートン物理学で意味を成す問いは、アインシュタイン物理学では通用せず、その逆もまた然りです。全く互換性のない二つの問いと答えの体系であり、比較することはできません。
これが問題なのです。しかし、では古典物理学とアインシュタイン物理学のどちらを選ぶのか、どのように決定すればよいのでしょうか？ 問いも答えも一致しないのです。
答えは、アインシュタイン物理学について思考し始めると、ニュートン物理学を無効にする方法についてのヒントが得られるということです。そして、その実験をニュートン物理学の教授仲間に提示し、「これを実施して説明してください」と頼むのです。
その実験は、相手の教授の顔に炸裂するようなものとなり、それで終わりです。これがアインシュタインのやり方でした。
さて、供給チェーンの分野では、主流の供給チェーンが存在します。主流の供給チェーンは、そうした意思決定に全く関心を持たず、まるで二級市民のようです。彼らが重視するのは「計画」であり、その計画が予測であり、かつコミットメントであるのです。計画こそが一級市民なのです。
そして、意思決定と呼ばれるものは、単に計画の適切な実行にすぎないのです。これが主流の理論です。
したがって、もしより良い意思決定を求めるなら、それはすでに供給チェーンについての我々の考え方そのものを問うものとなります。なぜなら、主流の視点ではこの問い自体が重要視されないからです。全く重要な問いではありません。
それは奇妙ですが、それが問題なのです。ある理論から次の理論へのパラダイムシフトが起こると、もはや意味をなさない問いが数多く出てきます。量的供給チェーンのパラダイムでは、私は意思決定について問いを投げかけますが、主流の理論はそのような問いを持ちません。
そして主流の理論の立場からは、「あなたの問いは無関係だ」と言われます。まるで「計画を立てる人のシャツの最適な色は何か？」と尋ねているかのようです。どちらの理論も「我々は気にしない」と答えるでしょう。
したがって、私が投げかける問いを、従来の主流の供給チェーン理論の視点で判断することはできず、その逆もまた然りです。
Conor Doherty: 「不可通約性に触れたのは興味深いですね。私にとって『科学革命の構造』という本は、20世紀における科学の科学の中で、おそらく第二の大きなランドマークだと思います。」
私が思うに、聴衆―特に一般の実務者の視点からすると、あなたが重視する証拠の基準に、ある種の不可通約性が存在しているように思えるのです。
つまり、あなたは企業や供給チェーンの目的、すなわち長期的な財務リターンの最大化について語ってきました。しかし同時に、あなたが用いる証拠の基準は―本書においても―思考実験なのです。あなたは多くの思考実験を使って自説を示しており、実際の事例はあまり使用していません。
そして、マーケティング的なケーススタディという意味ではなく、具体的にはマルクス主義革命の例やアインシュタインを引用しているのです。つまり、具体例としては提示されています。しかし、この章には、あなたの主張を裏付ける供給チェーンにおける実際の事例があまり多くありません。
そして、ここに不可通約性の問題が生じるのです。なぜなら、あなたはポパー的な理論・認識論的知識を重視し、「これは思考実験だから十分だ」と主張しているのに対し、ある人は「しかし、私のこのモデルによる財務実績は日々向上している」と反論するかもしれないからです。そこに行き詰まりが生じるのです。
Joannes Vermorel: 「はい。まず第一に、タイミングの問題があります。これはごく最近発表され、Lokadで実践されたものです。もし例えば1907年の結果だけでアインシュタイン物理学を評価すると、まだ非常に限定的なものになります。なぜなら、人々にはそれを消化し応用する時間がなかったからです。」
ですから、私は議論としては弱いですが――時間を与えてほしいと主張したいと思います。
第二に、物理学にはなかったが供給チェーンには存在する問題、すなわち敵対的行動があるのです。これは先に述べた通りです。
実験的な証明は現れると思いますし、その過程は医療と同様に混沌とするでしょう。だから最終的に、もし私の理論が50年後に受け入れられていたとしたら、人々はメタ分析を行うでしょう。
彼らはこう言い始めるでしょう。「さて、新しいパラダイムがある。これは正しい。しかし、敵対的なインセンティブのために、どの研究一つをも信用できない。メタ分析が必要だ」と。
そして、実際、例えばコクランライブラリーは医学においてまさにこれを行っています。彼らは、例えばエイズについて、8,000本の論文を集め、すべてを統合して「これら全てのメタ分析を行う」とします。約100の独立もしくは半独立の研究機関がそれぞれ成果を挙げており、それにより、たとえ医学では製薬会社といった敵対的インセンティブがあったとしても、メタ分析によってより良い結果が導かれるという期待が持てるのです。
実際には、ある程度機能しています―ただし限界はあります。これは混沌としたプロセスで、遅く、非常に遅いですが、機能するのです。
これが私が言いたいことであり、何千もの論文がメタ分析されることで、次世代の医療知識が構築されるのです。
さて、供給チェーンに話を戻すと、本書の序論として、いきなりこの論争を始めたくなかったのです。本書はすでに500ページに及び、基本的な概念を伝えるだけでも膨大な内容があるからです。
例えば、ポパーとは何か、その関連性とは何かという基本概念を伝えるだけでも語ることが多すぎたため、どこかで論争の対象を絞らざるを得ませんでした。私は――はい、これは理論的な弱点でもあります――非常に具体的な実例に踏み込むのは控えることにしました。なぜなら、それらがすべて私自身の出した例になってしまうからです。
たとえ50の例を挙げたとしても、それらがすべて私発のものであれば、人々は「これは選りすぐりの例だ」と言うでしょう。
したがって、私は「私だけでなく他の人々からも例が提示される第2段階が必要だ」と考えています。そして10年後、その多くの事例について、私だけでなく本を読み、実践した人々が「うまくいっている」「うまくいっていない」と評価するメタ分析が行われるのです。これが我々が持つべき基準です。
一方、現段階で私が提供できるのは思考実験です。そしてまた―これは権威論ですが―理論的なものではなく、Lokadがこの10年間実際に行ってきた成果を示しているのです。権威論であることは理解していますが、信頼性を高めるために付け加えるなら、Lokadはベンチャーキャピタリストから資金を調達していません。
つまり、もしそれが機能しなければ、私たちにはプランBがありません。私たちは、仲間の何人かがやっているような半額ものの資金を調達しているわけではないのです。したがって、全く証明されていない、利益を生まない、もしかすると機能しないモデルで10年間運営することは不可能なのです。
我々は制約を受けており、Lokadが存続した理由は、実際に大きな成功を収めたからであり、それが本書に結実したのです。
そして改めて、認識論に関して私が主張しているのは、アインシュタインの理論の美しさです。物理学者コミュニティの大多数を納得させたのは、実験結果ではなく、アインシュタインの理論の美しさそのものでした。
相対性理論は、理論として信じられないほど美しいのです。人々は「なるほど、とても興味深く魅力的だ」と感じ、賢い人々は「あまりにも美しいので、学びたい」と思いました。学ぶにしても、実験的証拠を確かめるために待つのです。
しかし、それでもなお、その美しさこそがアインシュタインが物理学界の心を捉えた理由です。成功した実験によるのではなく、前例のないほどの理論の美しさによるものでした。
明らかに、アインシュタインは超天才であり、おそらく地球上で最も輝かしい50人の一人でしょう。それは非常に高いハードルですが、少なくともインスピレーションとして、我々が目指すべき一例を示してくれたのです。
再び：認識論です。私たちはサプライチェーンのための知識、すなわち理想的な視点を目指すべきです。
Conor Doherty: さて、またもですが、あなたの著書でオッカムの剃刀について語っているのは興味深いですね。哲学を学んだ人なら誰でもオッカムの剃刀を知っているでしょう。つまり、問題に対する二つの説明がある場合、基本的には最も単純なものをまず採用すべきだということです。
再び、もし二つのうちどちらかを選ばなければならないとし、それを安全在庫の議論に当てはめた場合、企業が50年以上にわたり安全在庫を適用し、年々どんどん利益を上げている実績があります。もちろん、反証するための例や思考実験を挙げることもできるでしょうが、彼らは「ちょっと待ってくれ、俺はこれで儲けている」と言うはずです。オッカムの剃刀は「全体として大体うまくいっている」と示唆します。
そしてあなたは「いや、あれは壊れた時計だ」と言っています。うまくいっている時も、実際には機能しているのではなく、ただ壊れた時計と同じに過ぎない、と。
Joannes Vermorel: わかりました。まずは飛びつく前に理論の段階でオッカムの剃刀を適用しましょう。ここには非常に多くの混乱する要素があるのですから。
それでは主流の理論に目を向けましょう。あなたは、あまり多くの要素を要さないシンプルな理論が必要だと言っています。
主流の理論として、ASCM―Association for Supply Chain Management―の作り出すものを見ると、彼らはSCORルールブックを持ち、300以上の指標を提案しています。300です。
この本で関連性があると私が言う指標はどれほどでしょうか？いくつかの指標を示していますが、たった五つ、いや場合によっては四つです。結局、私が言う唯一の指標はリターン率であり、そこを頂点に置いて、その直接の結果として三つか四つが付随する、というシンプルなものです。
つまり、オッカムの剃刀を適用すると、私の理論はエレガントです。唯一のキングであるリターン率があって、たとえば意思決定の半減期のように直ちに現れる結果を示すいくつかの指標がそれに付随します―それは直感的ではありませんが、正しい方向へ促されれば即座にわかります。
そしてこれで全てです。本当に、非常に限定されたセットなのです。
一方で主流の理論を見ると、300以上の指標が存在します。ですから、オッカムの剃刀の観点から理論自体を評価すれば、私の理論は桁違いにスリムで、より保守的だと言えます。誰もこれに異議を唱えないでしょう。
さて、その他の点として、企業は成功する可能性があるというのは、哲学的な命題です。これを証明することはできません。ただ、企業がさまざまな理由で成功したり、失敗したりするという事実を述べているだけです。
そして私の知的スタンスは、企業の成功や失敗を見るたびに、デフォルトとしてサプライチェーンがそれにほとんど関係していないと仮定することです。なぜなら、サプライチェーン以外に存在する要素は非常に膨大だからです。
ですから、ある企業が成功または失敗を収めているのを見た際に、「私の大好きなサプライチェーンにその成功や失敗を帰するつもりはない」という知的スタンスを持つことは、オッカムの剃刀に沿った合理的な立場だと思います。
つまり私が言いたいのは、何かを見るとき、専門家であっても全てを自分の理論で説明しようとするのは問題だということです。これは誰にでも言えることです。自分の専門分野に固執して世界の捉え方を歪めたくはありませんから。
サプライチェーンは、人類全体の大局で見れば非常に重要ですが、全体に占める割合を全くでっち上げるとすれば、おそらく2％か3％程度でしょう。2～3％というのは、その数字で競い合えるものが数少ないという意味でもあり、文明的な重要性があります。
しかし、それは同時に97％がサプライチェーン以外のものであることを意味します。
したがって、企業の成功や失敗を見る際には、私の知的スタンスとして、明確な証拠がない限り、97％はサプライチェーンとは無縁であると仮定すべきだと言えます。つまり、サプライチェーンの実行と密接に関係しているという明白な要素がなければ、ということです。
Conor Doherty: しかし、それはあなた自身の視点を縛ることにならないですか？ 言い換えれば、あなたはLokadの視点がこれよりも優れていると言いながら、同時に「どんな成功も97％はサプライチェーンのせいではない」とも言っているのです。
Joannes Vermorel: 企業に関する詳細な情報がなければね。
私はニュースを読みました。今年、LVMHが利益を急上昇させていると。私はLVMHの専門家ではなく、内部情報も持っていません。彼らのサプライチェーンにまったく関わっていなかったと仮定しましょう。情報は非常に乏しいのです。
ですから、詳細な内部情報を持っていないのであれば、これが私の推奨する知的スタンスです。それだけのことです。
もし特権的な情報があり、企業についてもっと深く知っているのであれば、それは全く異なる話になります。
例として、非常に公開性の高いAmazonがあります。彼らのメモは常に流出しており、Amazonを追いかければ膨大な情報が手に入ります。かなり透明性のある企業で、内部者レベルではないにせよ、例えばAppleのように非常に秘密主義というわけではありません。
ですから、膨大な情報を得ることが可能です。そして、もしあなたがAmazonの研究に多くの時間を費やし―私自身も多くのAmazon社員と個人的に話を重ねたので―その場合、私の評価を見直す余地が出てきます。
平均的には、成功や失敗の97％は他の要因によると仮定しています。Amazonに関しては、私の評価は―また作り話の数字ですが―70％がサプライチェーンに起因しているというものです。
しかし、なぜ私はこのような評価をするのでしょうか？それは、ケーススタディを読んだからではなく、過去20年にわたり多くの人々から、Amazonで何が起こっているのか、どんな取り組みをしているのか、その考え方やプロジェクトの進め方などについて聞いてきたからです。よって、Amazonの成功は非常にサプライチェーン主導であり、彼らのやっていることは本当に正しく、サプライチェーンに関して何をするにも刺激的だと評価できるのです。
それに至るまでには多くの時間を要します。
Conor Doherty: ええ、分かっています、でも問題は、それが非常に重要であるという点―何と言えばいいか、全く情報を持たない企業と、深い情報を持つ企業とは全く違うということです。
さて、再びですが、これはマーケティングの観点ではなく、ケーススタディに対するあなたの批判とも結びついています。著書では、これらの内容を聞いた誰かが、自分と反対意見との間に壁を作っているように感じる、とも言えるでしょう。
そしてこれを詳しく説明すると、もしこれらの主流のアイデアの一つが機能するとすれば、それは単なる偶然であり、企業が利益を上げる理由は数多くあるということです。もし企業が「私たちはこのアプローチを使っています。これがその方法です」とケーススタディを公表しても、それはサバイバー・バイアスであり、全くの無意味といえます。
つまり、あなたは自分の立場を反証不可能にしているのです。
Joannes Vermorel: いいえ。例を挙げましょう。ケーススタディに関しては、私の理論は反証可能です。非常に明快で、実際にはとても簡単です。
ですから、私は聴衆の皆さんに私の理論を反証するよう呼びかけます。私の理論は、ベンダーによって公表されるネガティブなケーススタディの数が極めて稀であると予測しています。
これは非常に重要な予測です。私は予測を行っているのです。何百万ものケーススタディが公表されている中で、直感に反してネガティブなケーススタディの割合が極めて低いという予測です。
ここで言う「ネガティブ」とは、人々が「失敗した」と言うケースを意味します。はい。
さて、反論として「ネガティブなケーススタディの割合が極めて低いのは、プロジェクトが非常にうまくいっていて失敗しないからだ」という意見もあるでしょう。しかし、それは存在しないものを求めるに等しいのです。
では、なぜネガティブなケーススタディがこれほど少ないのでしょうか？
ありがたいことに、私にはサプライチェーンプロジェクトの成功率を調査している他の多くの研究者がいます。DeloitteやPricewaterhouseCoopersなどの大規模な研究があり、彼らはプロジェクトの80％から90％が失敗していると結論付けています。
では、真実はどこにあるのでしょうか？私には分かりませんが、保守的に考えて、監査人が数字を水増ししていると仮定しましょう。失敗するプロジェクトはたった20％だとしましょう。よし。
さて、私の理論は、失敗率が20％であっても、ネガティブなケーススタディの件数はほぼゼロになると予測しています。
これは強力な予測です。どうすれば私の予測を反証できるでしょうか？私のところに来て「見てください、私は1,000件のケーススタディを調査しましたが、そのうち20％がネガティブなケーススタディです」と言えば、ネガティブケースが生じにくいという私の主張は反証されるのです。
試してみてください。20％のネガティブなケースは見つからないでしょう。これまでのキャリアで、私が見つけたネガティブなケーススタディは、数えられるほどしかなく、何千何万ものケーススタディを検証しても、見つかったネガティブな例はベンダー自身によって公表されたものではなく、通常は公表しないようにというベンダーからの強い圧力の下、調査ジャーナリストによってのみ公表されたものです。
つまり要するに、私の理論は非常に反証可能なのです。Googleで調べれば、どれだけのネガティブなケーススタディが存在するかがすぐに分かるはずです。
もし見つからず、ポジティブなケースばかりで圧倒されるなら、まさにそれが私の理論の予測通りであるということです。
改めて、理論は観察によって簡単に否定されない正確な予測を行う能力によって判断されるべきであるという点が非常に重要です。
Conor Doherty: さて、もしあなたがケーススタディに対する懐疑主義を唱え、奨励しているのであればそれは良いことです。しかし、あなたは――私が意訳しますが大筋はあなたのおっしゃる通り――それらはゴミであり、毒であり、マーケティングの幻想だとも言っています。
それは先ほどのあなたの発言とは少し異なります。両方が同時に真であり得るのです。つまり、ケーススタディは機能するもののインフォマーシャルである、ということです。とはいえ、あなたの理論は全てがインフォマーシャルに過ぎないと予測しているわけではありません。必ずしもそうではありません。
これが懐疑主義と絶対主義の違いです。
Joannes Vermorel: いや、いや。懐疑主義というのは、何に対して懐疑するか――それは主張の真実性に対してです。
通常、再びDeloitteやPricewaterhouseCoopersに戻りますが、人々は自身の経験から、大多数のプロジェクトが失敗していることを実感しています。私が現場の実務家と話すたびに、監査人が発表する統計こそが我々業界の現実を反映しているのです。LinkedInで誰かと話しても、その人の経験は同じです。
私は文字通り何百人ものサプライチェーンディレクターと話をしてきましたが、常に同じ経験を聞いてきました。今まで「失敗？何の話ですか？直近の50プロジェクトは完璧でした」と言うサプライチェーンディレクターに一人も出会ったことがありません。
もし飛行機を製造する工場の責任者に尋ね、航空機の故障率について話せば、「何だって？直近の50機は完璧だった。100％の性能で、全く問題なく飛んでいる」と言うでしょう。
しかし、サプライチェーンディレクターに聞くと、「ああ、直近の20の取り組みのうち、19件は大惨事だった」と言われるのです。これが現実です。
ですから、ある時点で現実主義の原則を持つ必要があると思います。ただの傍観的な哲学者でいてはいけません。時には、あまりにも明白な事柄はそのまま受け入れて先に進むべきです。そうでなければ、純粋な抽象的哲学に固執してしまいます。
Conor Doherty: もしこの基準を医学に適用するとしたら―なぜならこれも第2章の議論であなたが例に挙げたもので―薬が効果を示した臨床試験の論文は、「ああ、失敗した」というものよりもはるかに多いのです。もちろん、失敗を示す論文もいくつかはあるでしょうが、「この薬は」や「この手法は」「この方法論は効果がある」、あるいは少なくとも効果があるように見えるという論文が圧倒的に多いのです。
もちろん、同じ原則は適用されます。企業は「お金を無駄にした」とは言いません。
Joannes Vermorel: ちょっと、ちょっと、ちょっと。医学界はこの問題を十分に認識しています。それが大きな違いです。彼らは十分に認識しており、ネガティブな結果の論文誌も存在します。
したがって、医科学コミュニティはこの偏りを認め、対策に取り組んでいます。そしてそれは科学の歴史の中でも非常に最近のことです。実際、医学においてこの問題を体系的に認識し始めたのは、ほんの10年ほど前からだと言えます。
この問題は医学において、30年前から理解され始めています。医原性効果の研究の出現によるものです。
そして私の素人観察では、過去10年間でようやく、コミュニティが体系的な修正メカニズム、つまりメタアナリシスを行ったり、ネガティブな結果の論文誌を設けたりするようになったのです。
そして、もし医学におけるネガティブな結果を求めるなら、確かにポジティブな論文がネガティブなものを圧倒しますが、ネガティブな結果は数十万件に上ります。
ですから、再びご覧の通り、これは私の主張を裏付けるものです。懐疑的であるべきなのです。
あなたの立場は、全くのナンセンス、くだらない、無視すべき、毒であり、幻想だというものでした。これがあなたの言葉です。
しかし再び、もしサプライチェーン分野で、年に何千件ものネガティブなケーススタディという高い絶対数（割合ではなく）が見られる日が来れば、私は自らの立場を見直すでしょう。
コミュニティ全体で毎年少なくとも数千件のネガティブなケーススタディが公表されるという実績が得られるまでは、私は絶対主義を貫き、これは完全な幻想だと言い続けます。なぜなら、もしこの対抗する力がなければ、知識として得られるものは完全な幻想にすぎないからです。
医学では、たった一件のネガティブな論文が4,000件のポジティブな論文に対抗する力として働いているという事実があります。それが対抗力のメカニズムなのです。
しかし、これはサプライチェーンではまだ整っていません。完全な不均衡があるのです。従って、知識として得られているものは完全な幻想だと言えます。
毎年十分なネガティブな論文が公表されるまでは、私は絶対主義を堅持します。もし数字を挙げるとすれば、マーケティング主導のケーススタディに圧力をかけるのに十分な1,000件が必要だと言えるでしょう。
Conor Doherty: 「コミュニティ」とは、企業のことですか？ベンダーのこと？学者のこと？一体何を意味しているのですか？
Joannes Vermorel: サプライチェーンという傘の下で何かを公表しているすべての人たちです。
これは厄介な問題です。なぜなら、誰もがサプライチェーンの定義について一致しているわけではないからです。つまり、定義にさえ合意できない人々をどうまとめるかという問題があります。
Conor Doherty: ヒッチンズの剃刀をご存じですか？イギリスの作家、クリストファー・ヒッチンズです。ヒッチンズの剃刀――オッカムの剃刀の派生とも言える――とは、証拠なしに主張できるものは証拠なしに退けられるという考え方です。
Joannes Vermorel: 私は同意します。非常に同意します。
Conor Doherty: 問題は、あなたがこの章で述べる多くの主張にそれを当てはめることができる点にあります。そして全体的には、ただ述べられているだけだからです。
私たちは85分間話し、多くの文脈がここで浮かび上がりました。明らかに、それがポッドキャストと本の違いだということは分かっています。しかし、あなた自身の説明によればそれは選択だったとしても、あなたの主張を支えるサプライチェーンにおける実例が欠如しているという点については、誰かが「あなたはオッカムの剃刀を適用するなら、私はヒッチンズの剃刀を適用して自分のやっていることを続ける」と言うかもしれません。
Joannes Vermorel: 私は非常に非常に反対します。
私たちがたった今、主流のサプライチェーン理論の礎であるセーフティストックに問題があることを示した事実は、この問題が限定的であったとしても、誰も異議を唱えないでしょう。それは極めて大きな意義を持ちます。
たとえ他はすべて間違っていたとしても、主流の理論の主要な柱に欠陥があると指摘できるというだけで、もっと注目されるべきです。それだけのことです。
それは私の理論を証明するものではありません。ただ、聴衆に対して本を読み自分自身で判断すべきだという証拠に過ぎません。もし、いくつかの章を通じて主流の理論が根本的に欠陥があり何かが必要だと気づくことができたとしても、それが私の理論が正しいと証明するものではないかもしれません。
しかし、私はそれが本を読む十分な理由になると信じています。たとえ私の理論が間違っていたとしても、批判は正しいかもしれません。
もちろん私の理論が正しく、批判も正しいのですが、弱い議論としては、少なくとも批判が正しいということです。
Conor Doherty: 公平ですね。そして、認めるなら、あなたはそれを認めています。脆弱です。反論の余地があるのです。
Joannes Vermorel: はい。私は非常に脆弱な理論を持とうとしています。それは奇妙なことです。無敵な理論を作ろうとしているわけではありません。
例えば、私が机の奥にある棚に並べているサプライチェーン理論に関する学術的な本、まるで数学パズルのような本は、壊すことができません。つまり、間違っていると証明できるものは一切ありません。それらは触れることすらできないのです。
これこそが、第3章で議論する内容です：それらの本は永遠に存在します。なぜなら、それらは応用数学であり、初等幾何学の純粋さを備えているからです。3000年後でも、数学的真実という非常に特定の意味において完全に正しいままでしょう。現実世界で起こる何物も、それらに触れることは決してできません。それらの本は現実世界からの批判に対して完全に無敵なのです。
そして私は言います：これは問題です。読者の皆さんに問いかけます。あなたは、あらゆる批判に対して無敵な理論に直面しているのか、それとも私のように非常に脆弱な理論に直面しているのか。
知識という観点から見れば、この脆弱性こそが最大の強みだと私は信じています。つまり、私は文字通り膨大な量の予測をしているということです。これらの予測は、哀れなマルクスのように、完全に間違っている可能性があるのです。
もしマルクスが初日から現実に無敵な理論を作っていたなら、後の追随者たちが理論のあらゆる部分を修正しなければならなかった数々の問題に苦しむことはなかったでしょう。彼は初日から完全に無敵なものにすべきでした。それが彼の理論の支持者にとって多くの問題を防いだはずです。
ここで私が言いたいのは、私が知的にそうしたのではないということです。20世紀の物理学からのインスピレーションを受けたこのアプローチで、最大限にさらされた理論を持とうとしたのです。
ちなみに、これが数学がほとんど使われていない理由の一つでもあります。なぜなら数学を用いるたびに、私は自分自身を無敵にしてしまうからです。この本に数学的な公式を載せれば、それらは正しくなり、誰も私に反論できなくなるでしょう。なぜならそれは、数学的な観点で内部一貫性を持つからです。
それは私がしようとしたことではありませんでした。私は、入門としての何かを提供し、本自体でこの脆弱性を示そうとしたのです。
分かっています、それは非常にメタな話です。
Conor Doherty: 理解しました。再度ですが、章の名前は認識論（エピステモロジー）と呼ばれているので、冒頭であなたの意図は示されていますね。
さて、再びですが、かなりの時間が経ちましたので、ここで締めくくりたいと思います。本について、たぶん4〜5時間ほど話したかと思います。まだ続きがあります。とても楽しかったです。
最初の3章――再度申し上げますが、あなたがプレイブックと呼ぶ本において――もし人々が途中で降参して、たぶん第3章の最後である66ページで止めた場合、どのようなコツやヒントを得ることができるのでしょうか？つまり、本の最初の66ページだけを読んで、それ以上進まなかった場合、そこから何を持ち帰ることができるのでしょうか？
Joannes Vermorel: 彼らはサプライチェーンについての思考を立ち上げるためのメンタルモデルを手に入れるのです。
それが鍵です。もし第3章の最後まで進めば、その後に続くすべてのものを、時間をかければ自分自身で再発見するための要素が全て揃っているのです。これがその素晴らしさなのです。それは、以降のすべてを自分自身で発見するために必要なメンタルモデルなのです。
そして私が言いたいのは、もしあなたが途中で止めると――あなたは賢く、献身的であるなら――第3章の終わりで止めた場合、以降のすべては自分自身で再発見されるものになるということです。これが私の予測です。ほとんどの人は、この思考モデルを適用するだけでそうなるはずです。
つまり、ある意味で本の残りは、私がLokadで費やした10年分の時間の節約になるのです。誰かがすでにほぼ短縮してしまったからこそ、あなたは10年分の思考プロセスを短縮できるのです。そうして、直接良い部分、つまり結論にたどり着けるのです。
しかし、本質的にはそれは思考モデルにすぎません。そして実践者として、あなたは自分の専門領域を新たな視点で捉えられるようになり、「これは重要だ。暗記すべきだ。」「これは重要でない。無視すべきだ。」と判断できるようになるのです。
それは非常に重要です。それにより、頭の中で何を暗記すべきか、何を学ぶべきか、この問題について1時間かけるべきか、あるいは30秒で十分かといったことを整理する全く新しい能力が急に備わるのです。
それらは非常に重要な問いです。一度それが理解できれば、残りはスピードランのように進められます。私が言いたいのは、これが基礎であり、残りは―あなたが10年分の考える忍耐力を持っていないかもしれないので、その結果がどのようなものかを示しているのが以下の章であるということです。
Conor Doherty: 分かりました。さて、次の章は経済学に関するもので、これは私が非常に議論するのを楽しみにしているのですが、その議論はまた別の日にしましょう。
お時間とご辛抱、誠にありがとうございます。そして改めて、その率直さに感謝します。私はあなたをかなり追い詰めていますが、ほとんどの人はこのように徹底的に問い詰められることに対して受け入れられないでしょう。ですから、本当に感謝しています。そして、ご視聴ありがとうございました。
会話を続けたい場合は、毎回申しますが、LinkedInで私とJoannesに連絡を取ってください。質問したり、繋がったりしてください。私たちは話すことが大好きです。
では、この辺で。また来週お会いしましょう――そして仕事に戻りましょう。
