00:00:00 シリーズの前提：読者の質問、第3章
00:04:55 サプライチェーンを学ぶとは、考えることを学ぶことである
00:09:50 ポッパーの反証可能性：科学は矛盾のリスクを孕む
00:14:45 アインシュタイン対マルクス主義：反駁に対する態度
00:19:40 なぜ理論は真と証明できないのか
00:24:35 安全在庫の考え方が攻撃される―在庫水準ではなく
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 クーンの不可通約性：意思決定対計画
00:44:15 対立する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 オッカムのカミソリ：300ではなく1つの指標
00:59:00 ほとんどの企業成功はサプライチェーンに依存していない
01:03:55 アマゾン：サプライチェーン主導の成功例の例外
01:08:50 ケーススタディの反証：否定的な結果を探る
01:13:45 脆弱な理論、最小限の数学、反証を招く
01:18:43 テイクアウェイ：実践を促すメンタルモデル
要約
第3章では、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丸暗記するものではなく、規律ある思考として学ばなければならないと論じている。ヴェルモレルはポッパーの反証可能性を借用し、真の知識は誤りと証明されるリスクを孕む（矛盾を回避するために補強された理論とは対照的に）と説く。彼は例としてsafety stockを用い、有用な成果だけでは、壊れた時計が一日に二度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）を通して矛盾を明らかにしている。さらに、彼はケーススタディはほとんど宣伝であり、高いプロジェクト失敗率にもかかわらず否定的な事例がほぼ存在しないことがその証拠であると述べる。
詳細な要約
ここに、迅速で実証的に懐疑的かつ無駄のない口調―ソウエルに類似したトーンを持ちながらも彼の正確な表現を模倣しない―で書かれた詳細な要約を示す。
コナーは、この対話を、Lokadやその世界観に事前の忠誠を誓っていない「普通」のサプライチェーン実務者の代理として位置づけている。第3章「認識論」は、多くのサプライチェーン文献が単に無視してしまう問題、すなわち、無限のアルゴリズム（学術界）または無限のテンプレート（コンサルティング）を提供するだけで、手順を丸暗記すること＝理解と誤解しているという問題を解決する試みとして提示される。ヴェルモレルはこれに対して、サプライチェーンを学ぶとは、それについてどう考えるかを学ぶことであり、そもそも何が正当な知識とみなされるのかを決定する必要があると論じる。
その主張を裏付けるため、彼はカール・ポッパーの反証可能性の原則を借用している。ポッパーの主張は、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との対比を通じ、真の科学は自己の理論を反証されるリスクに晒すものであると示す。物理学者は理論を提案し、その理論を打ち砕く実験を積極的に探す。一方、マルクス主義者は矛盾を指摘されると、その理論を補正して矛盾に免疫を持たせる。結果、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。
ヴェルモレルはこの基準をサプライチェーンの概念に適用し、多くの「基盤」となるアイデアが、反証の真剣な試みに晒されないために存続していると指摘する。彼の代表例は安全在庫である。stock levelがたまたま機能している事実と、それを正当化する概念—壊れた時計が一日に二度正しいとしてもその時計が正当化されるわけではない—とを区別している。さらに、思考実験―シーズン終了時のファッション小売―を提示し、安全在庫によって高いservice levelsを維持しようとすると、夏の近づく中で冬の在庫に店舗が溢れ、その後、陳腐な商品を処分するために大幅な値引きが行われるという、明らかに自己矛盾する結果になることを示す。教訓は、安全在庫に「例外」があるだけでなく、その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という点にある。
コナーは、サプライチェーンのような混沌とした対立的な領域において、思考実験が十分な証拠基準となるのか、また、主流の手法で利益が上がる場合に行き詰まりとなるのかを問いかける。ヴェルモレルは、思考実験は安価な第一フィルターであり、基本的な論理で理論が崩れるなら高価な実世界の試験に値しないと答える。より困難な問題に対しては、インセンティブが報告を歪めるため、複数の独立研究に基づくメタアナリシスのような、荒削りながら医学的な証拠が必要だと期待している。
これにより彼は、ケーススタディへの批判に至る。ケーススタディはインフォマーシャルとして機能する。そして彼の反証可能な予測は、監査人が報告する高いサプライチェーンプロジェクトの失敗率にもかかわらず、ベンダーが公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。分野が否定的結果を大量に定期発表するまでは、「成功事例」は知識ではなくマーケティングとみなされるべきだと彼は主張する。
彼によれば、最初の3章の実践的成果は、何が重要で何が二次的か、何を精査し何を却下すべきかを判断するためのメンタルモデルであり、実務者が電話帳を丸暗記するのではなく論理的に物事を考えるようになるためのものである。
完全なトランスクリプト
コナー・ドハティ：おかえりなさい。これは、ジョアネス・ヴェルモレルと私が彼の新刊『サプライチェーン入門』を章ごとに議論する、非常に特別なシリーズのエピソード3です。このシリーズでは、Lokadやジョアネスを知らない者という特定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1000万人の実務者の一人に過ぎません。 コナー・ドハティ：さて、こちらはエピソード3です。前述の通り、最初の2エピソードをご覧になっていない方はぜひお戻りいただきご視聴ください。今日の議論のいくつかは、以前の話に基づいて展開されるからです―もちろん、本の議論であるためです。そしてちなみに、ジョアネスが私のマイクを調整してくれました。 第3章：認識論。これからその内容に入る前に―おそらく本全体の基礎となる概念の一つにあたると思いますが―少し後で詳しく議論します。しかし、認識論とは、この章における目的は何でしょうか？ ジョアネス・ヴェルモレル：目的は、学びを始めること、つまりサプライチェーンについてどう考えるかを学ぶことにあります。 ご存じの通り、私たちは学びたいのですが、同時に考える必要があります。単に丸暗記しても意味はなく、電話帳のように項目が並んでいるだけ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それ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。 まったくその通りです。実際、多くの文献はこの非常に重要な問題を完全に無視し、軽視しています。彼らは文字通り「これが私の—これが電話帳です。ここに、暗記すべき項目がある」と飛び込むだけです。学術界では無限のアルゴリズムが提示され、「これが欲しければこのアルゴリズムがある」「これが欲しければこのアルゴリズムがある」といった具合です。また、コンサルティング文献では「あなたの組織には、これらのテンプレートに従うべきです」と、次々とテンプレートが示されるのです。 そして私はこう言うのです。「ちょっと待ってください。つまり、サプライチェーンに精通するためには、100万ものアルゴリズムと2万のテンプレートを丸暗記すればよいというのですか？」もちろん、各著者はそれぞれ独自の見解を持ち、「いいえ、100万のアルゴリズムや1万のテンプレートは不要で、たった20のアルゴリズムと3つのテンプレートだけで十分だ」と主張しますが、その点について誰も一致しません。 ですから、私が最初にやりたかったことは、非常にメタな話になりますが、サプライチェーンについてどう考えるか、すなわちその知識をどのように整理し、何が正当な知識とみなすべきかを評価する必要があるということです。 もしこれらの問いに答えられなければ、どうやってサプライチェーンの科学的探究を進めることができるでしょうか？結局、無限の逸話や偽情報の羅列に頼るだけになってしまいます。これは単純な問題ではなく、極めて根本的な問題なのです。 だからこそ、私はこの認識論的問題に取り組む必要があると言うのです。私の仲間たちはこれを真剣に扱っていなかったと私は考えています。 コナー・ドハティ：では、有効なサプライチェーン知識とみなされる例、そしていわゆる「腐敗した」例にはどのようなものがあるのでしょうか？ ジョアネス・ヴェルモレル：例えば、有効なサプライチェーン知識の一例として、各資源配分が企業の長期的なリターンを最大化すべきであるという命題が挙げられます。ここでいう資源配分とは、当然ながら複数の配分間で調整が必要ですが、財務資源の配分、つまり経済的意味での配分を指し、資金、在庫、人材などあらゆるリソースが対象となります。 つまり、私が主張しているのは、すべての資源配分は企業の長期的なリターンを最大化すべきであるという原則です。さて、これは命題ですが、真か偽かはどうかという問題です。 まず初めに申し上げたいのは、この命題がサプライチェーンにとってどれだけ関連性があるかを評価する必要があるということです。それがサプライチェーンに属するのか、あるいは一般経済学や社会学など別の分野に属するのか—たとえ正しくても、我々がサプライチェーンと呼ぶ範囲内に含まれるのかどうかが問題となります。 知識管理の問題があります。すべてを含めてしまえば、ただの大混乱に陥ってしまいます。したがって、何がサプライチェーンとして扱うべき範疇に入るのかを判断するための基準、つまり第一のフィルターが必要なのです。 第二のフィルターとして、ある命題がその範疇に含まれると認めた場合、なぜそれを認めるのかを説明する必要があります。単に「ジョアネスがサプライチェーン内だと言ったから」というのではなく、何が内部で何が外部なのかを明確にする理由が求められるのです。 そして、一度それが内部に含まれると認めたならば、その命題が良いものであるのか、有用で強力かつ深遠な根本知識であるのか、あるいは偽または全く二次的なものなのかを評価する仕組みが必要です。 つまり、サプライチェーンの範疇に入った後、その命題について「これはサプライチェーンの序文にふさわしいのか、それとも例外的な付録として扱うべきか」を判断する仕組みが求められるのです。 これらの問題はやや抽象的に感じられるかもしれませんが、極めて根本的なものです。繰り返しますが、これは思考の訓練でもあります。サプライチェーンについてどう考えるか、すなわち知識をどのように整理し、優先順位をつけ、無限の余談に迷い込まないための境界を設定するかを学ぶ必要があるのです。 コナー・ドハティ：改めて、私の理解では、これは単なる分類学的な演習、単なる体系化ではないと思います。あなたが指摘するように、そして私が読む立場ならば、最も強力で明快な「作戦のヒント」の例として現れているのは反証可能性だと思います。 私の考えでは、もしあなたのサプライチェーンの定義と反証可能性の重要性を取り上げるならば、それは第1章に盛り込んでもよいほど基礎的なものであり、反証可能性について論じることは、実際に定義を評価する能力を左右するため、あなた自身の定義よりもさらに根本的だと考えます。 ですから、私は著者ではありません。どうか反証可能性の重要性について説明していただけますか？ ジョアネス・ヴェルモレル：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であると言えます。確かにサプライチェーンの目標は存在しますが、私は別の学問領域―認識論と呼ぶ―を用い、人間の知識全般をどのように特徴づけ、何が知識でないかを問いかけているのです。 つまり、私は知識の特徴づけのために新たな原則を創造しているのではなく、認識論から借用しており、20世紀の最も驚くべき突破口の一つである、オーストリアの哲学者ポッパーの反証可能性の原則を採用しているのです。 手短に言えば、この哲学者は「何が科学とみなされるのか？ 信頼できる知識とは何か？」というシンプルな問いを投げかけました。これは生物学、金融、あらゆる分野に共通する基本的な問いです。そして、彼はその問いに対する答えを見出したのです。 そして興味深いことに、その答えをサプライチェーンに応用しようとしているのです。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、反証可能性の原則についてですが、ポッパーは初期の頃、ウィーンやベルリンで様々な知識人の集団と出会っていました。その中で、特に際立った2つのグループが存在していたのです。時は1920年代初頭のことです。 2つのグループです。第一のグループは、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。彼らは極めて優秀な人物で、本質的に量子物理学を創始する過程にありました。アインシュタインが相対性理論を確立した後、量子物理学に多くの発展が見られました。 そして、彼らは非常に鋭い頭脳の持ち主でした。ポッパーは非常に困惑しました。どうして彼らはそのように知的に活動するのか？ 彼らは常に理論を発明するだけでなく、互いの理論を打ち砕く方法まで発明していました。彼らは発明し、そして休むことなく発明を続けたのです。
アインシュタイン自身は、自分の理論を実験で検証し、それを否定する可能性のある実験のアイデアを絶え間なく発明していた。つまり、アインシュタインはほとんど一生、自らの理論を打ち砕こうとして過ごしたのだ。それは非常に不可解だ。ポッパーにとっては、「一体全体何が起こっているのか？」という疑問に直結する。理論を擁護する人々が、実際にはその理論を破壊しようとするのだ。奇妙なことだ。
そして、人々はそれを実証的に行っていた。アインシュタインは、たとえば「もし自分の相対性理論が正しければ、次の期間において水星の軌道がある特定の方法で奇妙な動きを示すはずだ。また、例えば、光が別々の経路を伝わるために単なる錯覚に過ぎない星のペアを観測できるはずだ。そしてもしそれが観測できなければ、私の理論は間違っていると証明される」と述べるなどしていた。
彼は実際、自らの理論が誤っていることを証明するための非常に巧妙な実験を設計していたが、結局その実験は失敗に終わった。つまり、彼の理論が間違っていると示すことはできなかったのだ。
そこでポッパーは、「ああ、それは非常に興味深い」と述べた。
そして、対照として第二のグループが現れた。あれは物理学者たちであった。第二のグループは本質的にマルクス主義者であり、マルクス自身はすでにいなくなっていたので、彼らはその支持者であった。当時、マルクス主義は政治学としてではなく、一種の科学として論争されており、社会を科学的に説明するためのアプローチが取られていた。
このように、良い科学と同様に、マルクス主義は未来に関して非常に精密な予測を行っていた。もしマルクスの理論が正しければ、経済に関して具体的で特定の予測ができるはずだ。
そして、例えば1910年代、マルクス主義者たちは、マルクス理論に則った完全に正しい予測を行った。すなわち、プロレタリア革命は必然的に起こる―起こるに決まっている―ものであり、その発生は各国で非常に正確な順序で進むというものであった。理論は極めて精密であり、必ず正確な順序で実現するとされた。
それはまずイギリスで始まる。なぜなら、当時、イギリスは世界で最もプロレタリアートの割合が高い国であり、他国に比べ産業化が非常に進んでいたからだ。従って、革命は最も産業化が進んだ国で最初に起こり、その後、徐々に発展の遅い国々へと広がるはずだというのである。
そして、理論は極めて正確で、皆が完全に合意していた―こうなるに違いない、と。
第一次世界大戦が起こった。そして、マルクス革命を最初に経験した国はどこか？それはロシアである。ロシアは最も産業化が進んでおらず、当時は極端に遅れた、完全に農業中心の経済であった。文字通り、工場はほとんど存在しなかった、いや、非常に僅かであった。
したがって、この結果は理論に真っ向から反するものであった。展開のすべてが、理論のあらゆる予測に完全に反していたのだ。
さて、マルクス主義者たちの反応はどうだったか？答えは、彼らは単に理論にダクトテープを貼るかのように、後付けで「実はこの結果を予測していた」と説明したのである。
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、物事があなたの理論に矛盾すると、そのたびに理論を補修・修正して矛盾に対して免疫を持たせようとしているというのか。これは奇妙だ」と述べた。
これは奇妙だ。一方では物理学者たちが、執拗に矛盾を探し、矛盾する実験が現れた瞬間にすべての理論を放棄（窓の外に投げ捨てる）する覚悟で臨んでいる。
一方、他の人々は「我々はどんなことであっても理論を保持する。単にその理論を徐々に現実に対して免疫性のあるものにしていくだけだ」と主張する。
さて、両者が同時に正しいはずがない。一方が正しく、もう一方が間違っているに決まっている。ポッパーは、「誰が正しいのか？アインシュタイン側だ。明らかに物理学者たちのアプローチが正しい。マルクス主義者たちは、知的態度として正しくない。これは狂気だ」と述べた。
Conor Doherty: そして、説明しようとする時に―話を遮るつもりはないが、はっきりさせるために―本書ではこれらの歴史的な例をすべて取り上げている。しかし、これを1000万人の実務者の話に戻すと、興味深いものではあるが、他の誰もがすぐに理解できるとは限らない。
Joannes Vermorel: もちろん。手短に言えば、彼は実際に反証可能性という概念を考案したのだ。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まとめたものである。
要するに、あなたの知識や理論は常に矛盾にさらされる危険がなければならない。そう、もし矛盾に対して免疫性を持たせてしまえば、それは全く科学的なものとはならない。
ちなみに、一つ注意点がある。この宇宙には矛盾が生じないが、それでも真実であるような真理が存在するかもしれない。しかし、ポッパーは「それらは科学の領域には属さない」と述べた。これは科学の根本的な限界であり、科学は矛盾の可能性がある事象のみを扱えるが、それらが全て真実であるわけではない。あくまで「科学」と呼べるものに限定されるのだ。
したがって、非常に興味深いのは、ポッパーが一挙に、我々が科学と呼ぶべきもののゴールドスタンダードを定義し、同時に科学が全能・全知であるという考えを否定した点である。いや、実際はその正反対である。ポッパーは、科学には本来自然な限界があることを一度で明確にしたのだ。
しかし、その限界内において私たちが持つものは、なおも非常に強固である。だが、それがすべて真実であるとは言えない。
そして、サプライチェーンの話に話を戻すと、今や我々は科学的知識のゴールドスタンダードを有しており、それは地理学や生物学など全ての領域に適用可能である。ただし、その適用の程度は均一ではない。これについてはさらに掘り下げて議論するつもりであり、すでに一部にも触れている。
従って私が主張したいのは、これが全ての科学におけるアプローチのゴールドスタンダードである以上、サプライチェーンも同じ基準に従うべきだということである。
Conor Doherty: 分かった。つまり、歴史的な例は素晴らしく、正確で、確かに興味深い。しかし、サプライチェーンという文脈―ターゲットとなる1000万人の実務者向けに―において、反証の重要性とは何か、それが日常的にどのように現れるのかを文脈化してほしい。なぜそれがそんなに重要で、サプライチェーンの実務者にとってそれはどう映るのか、あるいはどのように取り入れられるのか？
Joannes Vermorel: つまり、ここで扱っているのは知識の問題である。非常にメタで少し抽象的な話だが、我々は知識の無効化について語っているのだ。
では、一つの知識、すなわち安全在庫について話を始めよう。これが本書における一例であり、安全在庫が無効な命題であると私が言う理由でもある。実際、あなたはそれを「危険な在庫」と呼ぶかもしれない。
そう、その通りだ。そして、繰り返すが、私はあなたの会社における安全在庫―つまり設定された在庫レベル―が無効だとは言っていない。それは混同を招く。私が主張しているのは、安全在庫という考えそのものが誤っているということだ。それは解体して考える必要がある。
ご覧の通り、そこには違いがある。なぜなら、安全在庫は結局、単なる在庫レベルの特徴づけにすぎないからだ。したがって、たまたまあなたの会社でビジネスにとって最適な在庫レベルになっている可能性はある。問題はない。
私が主張しているのは、目的に到達するための概念としての安全在庫自体が無効だということだ。
これが命題である。さて、壊れた時計が一日に二度正しいのと同様に、安全在庫を用いればたまたま有効な結果が得られることもある。しかし、これこそが壊れた時計の誤謬である。たまたま星がうまく並んだ状況で、安全在庫が満足のいく答えを与えるに過ぎないのだ。
それは、壊れた時計が一日に二度正しい時刻を示す状況と同じである。たとえ特定の状況下で偶然にも正しい答えを示したとしても、それだけで「その壊れた時計は依然として壊れている」とするのは誤りである。
Conor Doherty: 分かる。しかし、どうやってその立場を反証するのか？というのも、君は自らを批判から切り離してしまっているからだ。
Joannes Vermorel: そう、まさにその通りだ。従って、反証するためには、反証原理をさらに追求しなければならない。
ポッパーが述べた主要な考えは、どんな理論も正しいと証明することは決してできない、ということである。できないのは、なぜなら無限の状況を全て検証する必要があるからだ。
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、もしその理論が非自明なものであれば、その適用範囲は無限大になる。従って、宇宙からのフィードバック、つまり検証可能性について語るとき、あなたが検証できるのは有限の事例に過ぎないのだ。
だから、物事が機能することは示せても、それが真実であるとは必ずしも証明できないのだ。
そしてポッパーは、もし理論に反証となる一例でも存在すれば、その理論は反証されたと主張する。すなわち、その理論は棄却され、断固として偽であり、完全に破棄されなければならないのだ。
彼はこう言う―これが反証原理であり、非常に興味深い点である。これこそが、アインシュタインが相対性理論の誤りを証明しようとしていた理由なのだ。
千人の天体物理学者も、莫大な予算も必要ない。たった一つのシンプルな実験を思い描くだけで、その理論を否定できるのだ。これが反証の美しさであり、もし可能なら、何千もの人時が投じられた高度で洗練された理論さえも、シンプルな実験一つで反証できるのだ。
では、如何にして安全在庫を反証するか？そのためには、安全在庫が質の悪い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。つまり、安全在庫から質の悪い結果が得られる一例があれば十分なのだ。たった一つでいい。
そして、誠実な試みとしては、安全在庫が正しく実施された場合でなければならない。正しく実施された安全在庫であって、なおかつ、その状況下で意味のない結果、すなわち企業の長期的利益に反する結果をもたらすことを証明するのだ。
再び、この点に関しては認識論に立ち返る必要がある。企業の長期的利益が関連する基準であるという点で、何らかの合意が必要だ。これは難しい。なぜなら、私自身がサプライチェーンを定義している―つまり、企業の長期的な財務利益こそがサプライチェーンの目的であると述べたのだ。
もしあなたが「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利益は従業員の幸福だ」と言えば、双方で矛盾する二つの定義となってしまう。それらは互いに両立しないのだ。
ちなみに、この問題は既に解決されているが、それはまた別の哲学者、トーマス・クーンによるものである。
Conor Doherty: しかし、君はそこで目的論と認識論の境界線を曖昧にしている。すなわち、企業の目的とは何か、そして何が知識を構成するのかは必ずしも同一ではないのだ。
Joannes Vermorel: そうだ、そうだ、そうだ。では戻ろう。安全在庫の反証に立ち返ろう。
つまり、今や安全在庫があなたの前で崩壊する状況、すなわち安全在庫の立場が覆される実例を考案する必要があるのだ。以上である。
たとえば、ファッションリテイラーを例にとろう。シーズン終了時の状況下で、安全在庫がある場合である。
では、安全在庫の視点は何を主張するか？それは、高めのサービスレベルを維持すべきだということだ。どれほど高いか？例えば85%から100%の間であれば何でもよい。あまり具体的にする必要はない。君が決めればいいのだ。
しかし、例えばサービスレベル15%の安全在庫を持つべきだと主張する人を私は見たことがない。そこで、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ており、その店舗において、例えば85%以上のサービスレベルを維持する安全在庫ポリシーを採用していると仮定しよう。
細かい点は気にしない。重要なのはこうだ―もし君がこのようなファッションリテイラーの状況にないのであれば、それは安全在庫ではなく、別の概念であるということだ。
つまり、状況としては、私たちはあるファッションリテイラーを前提とし、その店舗では在庫レベルが安全在庫によって管理され、サービスレベルが80%以上となっているというものだ。これが私の想定する状況である。
今、安全在庫が実際に意味するものの誠実な表現だと私は信じている。
そして次に、これが崩壊することを実証したい。実際、いくつかの理由で崩壊するのだ。
第一に、コレクションの終了時には、その安全在庫を維持しておきたくない。なぜなら、覚えておいてほしい。冬のコレクションの終わりにサービスレベルを維持すれば、定義上、夏のシーズンに入ろうとする直前に、店舗は冬服で埋め尽くされることになるのだ。これは非常におかしい。
まず第一に、店舗が冬服でいっぱいになっているため、夏服を陳列することすらできなくなる。そして、すぐに訪れるセール期間中に、売れにくい冬服を一掃するために途方もない割引を行わなければならなくなるのだ。
こうして、私の実証は完了する。私は安全在庫の視点を採用し、その視点に矛盾する状況を示したのだ。
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ある。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示したのか。よし、私はこの理論を調整し、修正して、安全在庫を存続させる」といったものである。これは、矛盾が出るたびに単にダクトテープで理論を補修し、完全に免疫させようとするマルクス主義者たちの手法そのものなのだ。
それは正しい知的姿勢ではない。これは危険な姿勢であり、いわばゴミのような知識を生み出すための処方箋である。これこそ認識論の本質である。
従って、もしある概念に明らかな矛盾がある場合―その概念を誠実に使用し、分析に誤りがないのであれば―君はこう言うべきだ。「君の理論は反証された。今や完全に破棄されなければならない」と。
そして、それは厳しい現実だ。人々は、この反証可能性がいかに厳格で要求が高いか理解していない。文字通り、物事を破棄する必要があるということを意味している。ゆえに、安全在庫は破棄されなければならない。
Conor Doherty: これは第2章の議論で触れたトピックで、供給チェーンが目指すべき科学の堅牢性について議論しました。私たちは化学について議論を行い、その後、医療が妥当な基準になるという考えに同意しました。
前回のエピソードで述べた例を使えば、薬を服用する場合、ある人には効果があり、別の人には効果がないという非常に似たようなプロファイルが存在します。薬は「この薬は効かない、完全に放棄しろ」と全面的に廃棄されるわけではなく、ほとんどの場合は効果があるというのです。
ここでの疑問は、私の反証がファッション業界における安全在庫を破壊したのか、それともすべての部門に対してなのか、ということです。なぜなら、それは検討すべき疑問だからです。
Joannes Vermorel: もう一度言いますが、ポパーは「注意せよ」と告げています。反証された理論があると、その反証の影響を知的に過小評価するのは非常に容易です。これは心理学の問題です。影響を過小評価し、その理論をテープで応急的に補強して持続させるのはとても簡単なことです。
例えば、私は「安全在庫は有効で役立つが、ファッション業界においては例外である」という修正版の理論を提示することができます。
さて、今度は航空宇宙において非常に類似した例を考えることができます。航空業界において、安全在庫が企業の長期的な利益に逆行する働きをすることを示す例も考えられます。同じことは自動車業界でも、新鮮な食品でも言えるのです。
ある人はこう主張するかもしれません：これらは都合の良い例を選び出しただけで、全体としては利益が損失を上回っている、と。しかし、矛盾が20の部門に存在するとしたら、いつそこで止めるべきなのでしょうか？
つまり、「安全在庫はファッション、自動車、航空、新鮮食品、ラグジュアリー、その他全てを除いて有効である」と言うのでしょうか？
それはまさにマルクス主義的な考え方です。理論が不条理に膨れ上がり、途方もなく多くの例外事例のリストを伴うようになるのです。
そしてそれが、知識において非常に重要な要素―マルクス主義的視点―でもあります。ここでそれを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です。理論には美しさが必要であり、結晶のような純粋さを備えるべきなのです。
もしあなたの理論が無限に続く例外事例のリストに過ぎず、全く構造を欠いており、説明するために無限の電話帳のようなものが必要であれば、その理論はあまり良いものとは言えません。
したがって、もし供給チェーン理論を「安全在庫であり、2ページに及ぶ注意書き付き」とするなら、それは非常に、非常に粗末な理論に過ぎません。
Conor Doherty: さて、ここで問うべきは、供給チェーンのような分野にどの程度の堅牢性を期待するのかということです。あなたはポパーの理論について語りながら、1章や2章で自らも述べたように、全く複雑な要因に左右される分野にそれを適用しています：あらゆる所に広がる完全な不確実性―動機、天候、その他すべてです。
あなたが説明するその基準に合わせて、どのように反証を行うことができるのでしょうか？
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、私たちが今実施した思考実験です。これはまさにアインシュタインが行った方法でもあり、彼の多くの突破口も思考実験によるものでした。これは科学において非常に有用です。
思考実験は非常に安価であり、頭の中で行うことができます。しかしながら、それだけでは不十分です。なぜなら、推論を誤れば微妙な欠陥が生じ、唯一のフィードバックを与えるのは宇宙そのものだからです。
しかし、正しい理論により早くたどり着くため、そして現実世界での実際の反証に費やすリソースを節約するために、これらの思考実験は必要不可欠です。これにより、無作為な反証実験による高いコストを回避できるのです。
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条件は、思考実験に耐えうることであるということです。
もし私があなたに、安全在庫といった理論的要素を提示し、2分以内に非常に説得力のある矛盾を示す思考実験をできるのであれば、実際に試す必要はありません。一度理解すれば、「これは全くでたらめだ」と認めるでしょう。
それが超高速の反証レベルです。そして後に、実証的評価が必要な、より難しい要素について議論を進めることができるのです。
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クラスの命題が単純な思考実験で否定可能です。ちなみに、これはアインシュタインがニュートン物理学に対して行ったのと全く同じことです。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ありませんでした。彼は思考実験を行い、その理論自体に矛盾があることを証明し、ぱっと—完了させたのです。実験をする必要すらなかったのです。
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なのです。もし理論に深刻な欠陥があれば、思考実験を通じてそれを廃棄することが可能です。
ただし、理論が非常に成熟している――例えば量子物理学など――場合、思考実験だけではもはや十分ではないでしょう。しかし、それは科学が適切な基準を念頭に置いて設計され、成熟している第二段階に入るということです。
適切な基準を持って慎重に設計された科学では、すべての思考実験はすでに先人たちによって行われています。したがって、簡単な問題は既に片付けられており、思考実験はもはやそれほど有用ではないのです。
ここでは、そういった低いハードルの問題――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るのです。以前は人々が慎重に行わなかったからこそ、これが可能となっているのです。
Conor Doherty: そして再び、Lokadの視点から言えば、私たちが語っているのは意思決定です。日々の供給チェーンにおいて人々が行っているのは、基本的に供給チェーンの選択、つまり意思決定なのです。なぜでしょう？ なぜ、なぜ、なぜ？
Joannes Vermorel: そのため私たちはこの認識論的な決断が必要なのです。なぜなら、意見の相違が存在するからです。主流の理論は全くそうではないと断言し、深く反対して「いいえ、そんなことは気にしない」と言うのです。
そしてちなみに、トーマス・クーンと理論の比較不可能性についても触れなければなりません。トーマス・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比較した場合、どちらが優れているかを決めることはできません。彼らは比較不可能であり、根本的に全く異なるのです。
ニュートン物理学で意味をなす疑問は、アインシュタイン物理学では意味をなさず、その逆もまた然りです。完全に互換性のない疑問と解答のセットが存在し、両者は比較することができません。
これが問題なのです。しかし、さて、古典物理学とアインシュタイン物理学のどちらを選ぶべきかはどう決めるのでしょうか？ 同じ疑問も同じ答えもありません。
答えはこうです：一度アインシュタイン物理学について考え始めると、ニュートン物理学を無効にする方法が思い浮かびます。そして、その実験結果をニュートン物理学の教授に示して「これを実験して説明してください」と求めるのです。
その実験は、相手の教授の顔を吹き飛ばすほどの衝撃を与え、それで終わりです。これがアインシュタインが実践した方法です。
さて、供給チェーンの分野では、主流の供給チェーンがあります。主流の供給チェーンは、そういった意思決定に全く関心を示さず、まるで二級市民のような存在です。彼らは「計画こそが重要だ」と言います。計画は予測であり、約束でもあります。計画こそが一級市民なのです。
そしていわゆる意思決定は無意味であり、単に計画の適切な実行に過ぎないのです。これが主流の理論です。
だから、もしより良い意思決定を求めるなら、それは供給チェーンのあり方についての声明となります。主流の視点からすれば、この疑問自体が無関係だからです。
それは奇妙ですが、これが問題です。一つの理論から次の理論へのパラダイムシフトが起こると、全く関係のない疑問が山ほど出てきます。量的供給チェーンのパラダイムでは、私は意思決定に関する疑問を投げかけますが、主流の理論ではそのような疑問すら投げかけません。
また、主流の理論側からは、あなたの疑問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「気にしていない」と答えるでしょう。
したがって、私が投げかける疑問を、旧来の主流供給チェーン理論の枠組みで評価することはできず、その逆も同様です。
Conor Doherty: 相互比較不可能性について触れるとは興味深いですね。私は『科学革命の構造』という書籍が、20世紀における科学の科学の分野でおそらく2番目に大きなランドマークだと思います。
私の考えでは、聞いている人―そして一般的な実務者の視点から―、あなたが重視する証拠の基準には、ある種の比較不可能性が潜んでいるように思われます。
つまり、あなたは企業や供給チェーンの目的として、長期的な財務リターンの最大化を掲げています。しかし同時に、あなたが採用している証拠の基準――本書でも――は思考実験です。実際の具体例ではなく、多くの思考実験で自説を証明しているのです。
そして、ここで言う実例とは、マーケティング的なケーススタディのことではありません。文字通り、あなたはマルクス主義革命の例やアインシュタインの例を引用しています。これらは具体的な例です。この章では、供給チェーンに関してあなたの主張を裏付ける実世界の例はあまり多くありません。
そして、ここに比較不可能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、すなわち認識論的知識を高く評価して「思考実験だから実証済み」としているのに対し、誰かは「しかし、私のこのモデルによる財務実績はますます良くなっている」と主張する可能性があるからです。そうなると、行き詰まってしまいます。
Joannes Vermorel: はい。まず、タイミングの問題があります。これは非常に最近出版されたものであり、Lokadで実践されたものです。例えば1907年の結果でアインシュタイン物理学を評価すれば、まだ非常に限定的なものに過ぎません。なぜなら、人々にはそれを消化し、適用する時間がなかったからです。
ですから、私は主張します――弱い議論ではありますが――時間を与えるべきだと。
次に、物理学には存在しなかった問題、しかし供給チェーンには存在する問題があります。それは、敵対的行動という問題です。これはまさに先ほど述べた通りです。
実験的な証明はいずれ現れると思いますが、それは医療と同じく混沌としたプロセスになるでしょう。だからこそ、もし私の理論が50年後に受け入れられたと仮定すれば、人々はメタ分析を行うでしょう。
彼らは「さて、新しいパラダイムがある。正しいパラダイムだ。しかし、敵対的なインセンティブのために、どの研究も一つとして信用できない。メタ分析が必要だ」と言い始めるでしょう。
そして、これは例えばCochrane Libraryが医療において実践していることとまったく同じです。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、「これらすべてのメタ分析を行う」と宣言するのです。100ほどの独立または半独立の研究機関が成果を生み出しているため、医療分野では製薬会社といった敵対的インセンティブが存在するにもかかわらず、メタ分析によってより良い成果が現れると合理的に期待できるのです。
実際、ある程度は機能しています――ただし限界付きですが。これは混沌としたプロセスであり、非常に遅いのですが、効果はあるのです。
そしてこれが私が言いたかったことです：メタ分析されるべき何千もの論文が存在し、これが次世代の医療知識を構築する方法なのです。
さて、供給チェーンに戻りますと、つまり今、この本の序章として、まだこの戦いを始めたくなかったのです。この本はすでに500ページに達しており、基本的なアイデアを伝える内容が既に盛りだくさんだからです。
例えば、ポパーが何者であるか、その関連性などの基本的な考えを伝えるためには語るべきことが非常に多く、最終的にどの戦いを挑むかを選ばなければなりませんでした。私は、自分自身から出る例だけではなく、非常に具体的な実世界の例には踏み込まないと決断しました――はい、それは理論的な弱点でもありますが。
たとえ50の例を挙げたとしても、すべてが自分から出るのであれば、人々はそれを都合の良い例だと非難するでしょう。
だから私はこう言います：次の段階では、私だけでなく他の人々も提示する例を集める必要がある。そして、10年後には、本を読み、実践し、「うまくいく、うまくいかない」と語る人々による数多の事例についてメタ分析を行う。それが我々の基準となるのです。
一方で、この段階では私が提供できるのは思考実験のみです。そして――これは権威への訴えですが――私は、これは単なる理論ではなく、Lokadが過去10年間実践してきたものであると主張しているのです。権威への訴えであることは承知していますが、信頼性を加えるためには、Lokadがベンチャーキャピタリストから資金を調達していないという事実を挙げたいのです。
つまり、私たちにとって、もしそれが機能しなければ、プランBは存在しません。私たちは、私の仲間の何人かが調達したような半億ドルもの資金を得ているわけではないのです。したがって、完全に実証されず、利益を生まず、もしかすると機能しないモデルで10年間も運営することは不可能なのです。
私たちは制約の中で運営しており、Lokadが生き残った理由は、相当の成功を収めたからであり、それがこの本につながったのです。
そして再び、認識論に関して言えば、私はアインシュタインの理論の美しさについて語っていました。物理学者コミュニティの大半を説得したのは、実験結果ではなく、アインシュタインの理論の美しさであったのです。
相対性理論は理論として非常に美しいものであり、人々は「これは非常に興味深く魅力的だ」と感じ、賢い彼らは「あまりにも美しいので学びたい」と言いました。学ぶにしても、確証のために実験的証拠を待つのです。
しかし、それでもあまりにも美しかったために、アインシュタインは物理学界の心を掴むことができたのです。それは成功した実験によるものではなく、前例のないほどの理論の美しさによるものでした。
もちろん、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いた50人の一人でした。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、私たちが目指すべき姿の一例を示してくれたのです。
再び：認識論。サプライチェーンにおける知識を追求すべきであり、それが志向的な視点です。
Conor Doherty: 再びですが、本書でオッカムの剃刀について触れているのは興味深いですね。哲学を学んだことがある人なら、オッカムの剃刀に馴染みがあるでしょう。つまり、問題に対する説明が二つある場合、最も単純なものをまず採用すべきだという考え方です。
再び、もし二つの選択肢から選ばなければならず、それを安全在庫の議論に当てはめるなら、例えば50年以上にわたり企業がこれを適用し、年々ますます利益を上げているという事実があります。もちろん、反例や思考実験で否定することもできるかもしれませんが、企業は「ちょっと待って、これを使って利益を上げている」と主張するでしょう。オッカムの剃刀は「概ね全体として効果がある」と言います。 そしてあなたはこう主張しています：いいえ、それは壊れた時計です。動いているように見えても、実際には動作しているのではなく、ただ壊れた時計に過ぎないのです。 Joannes Vermorel: では、飛びつく前にまず理論レベルでオッカムの剃刀を適用してみましょう。ここには非常に多くの混乱する要素があるからです。 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必要としない単純な理論が必要だと言っています。 主流の理論とは、たとえばASCM（サプライチェーンマネジメント協会）が発表しているものを見ると、彼らはSCORルールブックを持ち、300を超える指標を提案しています。300です。 この本で私が関連があるとする指標はどれだけあるでしょうか？ 私はいくつかの指標を示しますが、それは5個、あるいは4個程度です。最終的に、私が重視している唯一の指標は投資収益率です。そこで投資収益率を至高のものとし、それに直接起因するものが3つか4つある、ということです。 そういうわけで、オッカムの剃刀に従えば、私の理論はエレガントです。支配的な指標はひとつ、すなわち投資収益率で、それに伴い、たとえば意思決定の半減期のような、直ちに現れるが明らかではない指標がいくつか付随するだけです。直感的ではありませんが、正しい方向に促されれば即座に分かります。 そしてこれで全てです。本当に非常に限られたセットなのです。 一方で、主流の理論を見ると300を超える指標があります。従って、オッカムの剃刀で理論自体を評価すれば、私の理論は桁違いにシンプルでより保守的だと言えるでしょう。誰もこれを否定しないはずです。 さて、残る点として、企業は成功する可能性があるということです。これは哲学的な命題であり、証明はできません。ただ、企業がさまざまな理由で成功するか、または失敗するかということを示しているだけです。 そして私の知的立場は、成功や失敗を見るたびに、基本的にはサプライチェーンがそれにほとんど関与していないと仮定するというものです。なぜなら、サプライチェーン外の要因は非常に多岐にわたるからです。 だからこそ、企業の成功や失敗を見るとき、「自分のこだわりである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」という知的立場が、オッカムの剃刀に沿った合理的なアプローチだと思います。 つまり、私が言いたいのはこうです：何かひとつを見たとき、専門家は自分の理論で全てを説明しようとするものです。これは誰にでも起こることです。自分の専門分野が世界観を汚すのは避けるべきです。 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、もし完全にでっち上げの割合を挙げるとすれば、全体に対してサプライチェーンが占める割合はおそらく2～3%程度だと思います。これは、2～3%という数字が、それに匹敵するものが非常に少ないことを意味するため、文明上の重要性を持ちます。 しかし、それはまた97%がサプライチェーン外のものであることも意味しています。 だから、企業の成功や失敗を見る際、私の知的立場としては、明確な証拠がない限り、その原因の97%はサプライチェーンとは無関係だと仮定すべきだと思います。 Conor Doherty: しかし、それではあなた自身の視野が狭まってしまうのでは？ 言い換えると、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「どんな成功であっても97%はサプライチェーンが関与していない」とも主張しているのです。 Joannes Vermorel: それは、その企業についての詳細な情報がない場合の話です。 私はニュースを読み、今年LVMHの利益が急上昇していると知りました。しかし、私はLVMHの専門家ではなく、内部情報も持っていません。仮に彼らのサプライチェーンに関与していなかったとすれば、得られる情報は非常に限られています。 だから、詳細な内部情報がないのであれば、これこそが私が推奨する知的立場なのです。以上です。 もし特権的な情報を持っていたり、その企業についてより多く知っているならば、状況は全く異なります。 例を挙げると、非常に公開性の高いAmazonがあります。彼らの社内メモは頻繁にリークされます。もしAmazonを追いかける意欲があれば、膨大な情報が得られます。内部情報のレベルまではいかなくとも、Appleのような徹底的な秘匿性は見受けられません。 このように、莫大な情報が得られるのです。そして、もしあなたが長期間にわたってAmazonを研究し、私も多くのAmazon従業員とプライベートな会話などを交わしているなら、私の評価を改めることができるでしょう。 平均して、成功または失敗の原因は97%がその他の要因によるものだと仮定しています。Amazonについては、私の評価では—これもでっち上げの数字ですが—成功の70%はサプライチェーンに起因しているということです。 しかし、なぜ私がこの評価を持っているかと言えば、それはケーススタディを読んだからではなく、過去20年間にわたりAmazonで何が起こっているのか、どのような施策が取られているのか、どのようなマインドセットでプロジェクトが推進されているのかを、多くの人々から聞いてきたからです。こうして、Amazonの成功が非常にサプライチェーン主導であり、彼らのやり方が正しく、サプライチェーンに関するあらゆる取り組みに刺激を与えるものだと評価できるのです。 それを確信するまでには長い時間が必要です。 Conor Doherty: ええ、分かっています、分かっていますが、重要なのは、何も知らない企業と内部情報に基づいている企業とでは大きく状況が異なるという点です。 さて、これはまた、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関係しています。本書では、これらの話を聞いた人が、ある意味で自分と異を唱える者との間に壁を築いていると感じるかもしれません。 そして、詳しく説明しますと、もし主流のアイデアの一つが機能しているとすれば、それは偶然の産物です。企業が利益を上げる理由は無数にあり、もし企業が「我々はこのアプローチを使っています。これがその手法です」と公にケーススタディを発表しても、それは生存者バイアスに過ぎず、全くのナンセンスです。 つまり、自分の立場を反証不能にしてしまっているのです。 Joannes Vermorel: いいえ。例を挙げましょう。ケーススタディに関して、私の理論は反証可能なのです。非常に明快で、実際、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。私の理論では、ベンダーによって発表されるネガティブなケーススタディの数は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。何百万ものケーススタディが発表されている中で、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予測するのです。 ここで「ネガティブ」とは、人々が「我々は失敗した」と述べることを意味しています。はい。 さて、これに対して「ネガティブなケーススタディの割合が非常に低いのは、これらのプロジェクトが非常に上手く機能しているため、決して失敗しないからだ」という反論が考えられます。つまり、存在しないものを求めているのです。 では、問題はなぜこんなにも少ないのか、ということです。 幸いなことに、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多くの協力者がいます。DeloitteやPricewaterhouseCoopersなどによる大規模な調査では、プロジェクトの80～90%が失敗していると結論付けられています。 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。しかし、控えめに考えると、これらの監査法人が数字を水増ししているとして、失敗するプロジェクトは実際は20%に過ぎないとしましょう。仕方ありません。 さて、私の理論は、たとえ20%のプロジェクトが失敗していたとしても、ネガティブなケーススタディの数はほぼゼロになると予測しています。 これは強い予測です。どうすればこの予測を反証できるでしょうか？ それは、「私は1000件のケーススタディを調査したところ、そのうち20%がネガティブだった」と私のもとに報告に来ることです。そうなれば、ネガティブなケーススタディの発生を抑制するインセンティブに関する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。私のこれまでのキャリアで、手の届く範囲で数えられる程度のネガティブなケーススタディしか見つけたことがありません。何千何万ものケーススタディを検討してきましたが、見つかったネガティブなものすら、ベンダー自身から発表されたものではなく、通常は調査報道のジャーナリストによって、ベンダーからの発表阻止の強い圧力の下で公開されたものです。 結論として、私の理論は非常に反証可能です。必要なのは、Googleでネガティブなケーススタディがいくつ見つかるか調べるだけです。 もしネガティブなものが見つからず、ポジティブなケーススタディに圧倒されるのであれば、それはまさに私の理論が予測する通りです。 改めて、理論は観察によって容易に否定されない正確な予測を行う能力に基づいて評価されるべきだということは非常に重要です。 Conor Doherty: もう一度言いますが、ケーススタディに対して懐疑的な姿勢を取る・奨励するのは構いません。しかし、あなたは（私がほぼ要約している通りですが）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主張しているのです。 それは、先ほどおっしゃった内容とは少し異なります。両方が同時に真であり得ます：それらは機能しているもののインフォマーシャルである、ということです。必ずしもすべてがそうだとは限りません。 これが懐疑主義と絶対主義の違いです。 Joannes Vermorel: いいえ、いいえ。懐疑主義というのは、何に対して懐疑的であるか、すなわち主張の真実性に対して疑問を持つことです。 通常、再びDeloitteやPricewaterhouseCoopersの調査に目を向けると、人々は生涯で大多数のプロジェクトが失敗する現実を体験しています。実務者と話すたびに、監査法人が公表する統計は業界の現実を反映しているのです。LinkedInでも、誰かと話せばそれが彼らの経験です。 私は実際に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。常にそうした現実を聞いています。これまで、一度も「失敗？何の話ですか？直近の50プロジェクトは完璧だった」と言うディレクターに会ったことはありません。 もし航空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をしたとしても、「何だって？ 直近で納入した50機は完璧だった。100%の性能で、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・ディレクターに話すと、「ええ、直近の20の取り組みのうち19は大失敗だった」と答えるのが現実です。 ですから、いつかこの現実原則を持たなければならないと思います。我々はただの傍観者的な哲学者ではなく、時には明白な事実を受け入れ前進すべきです。そうでなければ、純粋な抽象哲学にとらわれ続けることになります。 Conor Doherty: この基準を医学に適用するとすれば—なぜならこれも第2章の議論で使われた例です—臨床試験で薬が効いたという論文の方が、「ああ、失敗した」という論文よりはるかに多く存在します。もちろん例外もありますが、「この薬」や「この手法は効果がある」と、あるいは少なくとも効果があるように見えるとする論文が圧倒的です。 当然、同じ原則が適用され、企業は「お金を無駄にした」とは言わないのです。 Joannes Vermorel: ちょっと、ちょっと、ちょっと。医学はこの問題を十分に認識しています。そこが大きな違いです。彼らはそれを十分に理解し、ネガティブな結果を掲載する学術誌を持っています。 つまり、医科学界はこのバイアスを認め、改善に努めています。そしてこれは科学史上、比較的新しい現象です。実際、医学において体系的にこの問題を認識し始めたのは、たった10年ほど前からです。 医学では、この問題は30年ほど前から理解されており、医原性効果の研究の登場によって明らかになりました。 そして、私のざっくりとした素人観察では、ここ10年ほどでコミュニティが体系的な是正メカニズム、たとえばメタ分析やネガティブな結果を掲載する学術誌を持つようになったのです。 また、医学でネガティブな結果を求めると、確かにポジティブな結果はネガティブな結果を圧倒しますが、ネガティブな結果も何十万件も存在します。 ですから、改めて、これが私の主張の証明となります。私は懐疑主義を唱えているのです。私たちは常に懐疑的であるべきです。 あなたの立場は、全くのナンセンス、でたらめ、無視すべきもので、毒に等しく、幻想だと主張するものでした。これがあなたの言葉です。 しかし、再びですが、もしサプライチェーン分野でネガティブなケーススタディが、たとえば年間何千件もといった高い絶対数で見られるようになったなら、私は自分の立場を改めるでしょう。 コミュニティとして、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発表されるようになるまでは、私は絶対主義を堅持し、これを完全な幻想だと主張し続けます。なぜなら、この抑制する力がなければ、知識として得られるものは全くの幻想に過ぎないからです。 医学において、たった1件のネガティブな論文が発表されるという事実自体が、4,000件のポジティブな論文に対抗するカウンターパワーとなっています。これはカウンターパワーのメカニズムです。 しかし、この仕組みはサプライチェーンではまだ整っていません。したがって完全な不均衡が存在し、知識として得られているものは全くの幻想なのです。 私は毎年十分な数のネガティブな論文が発表されるまでは絶対主義を堅持します。仮に数字を挙げるなら、マーケティングに基づくケーススタディを抑制するために、世界のコミュニティに圧力をかけるに足る、1,000件ほどが必要だと思います。 Conor Doherty: 「コミュニティ」とは、企業のことですか？ ベンダー？ 学者？ どういう意味ですか？ Joannes Vermorel: サプライチェーンという包括的な用語の下で何かを発表しているすべての人たちです。 これは厄介です、なぜなら皆が同じサプライチェーンの定義を持っているわけではないからです。つまり、定義に合意しない人々をどうまとめるかという、曖昧な定義なのです。 Conor Doherty: ヒッチンズの剃刀をご存知ですか？ 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形―とは、証拠なしに主張できるものは、証拠なしに却下できる、という考え方です。
Joannes Vermorel: 同意します。本当に同意します.
Conor Doherty: 問題は、これはあなたがこの章で述べる多くの主張に適用できるという点です。全体的に見れば、ただ述べられているだけなのです.
私たちは85分間話して、多くの文脈がここで浮かび上がりました。明らかにこれはポッドキャストと本の違いだと理解しています。しかし、改めて言うと—あなた自身が選んだということで—あなたの主張を補強するための実例、つまりサプライチェーンにおける具体的な例が欠如している点が問題です。誰かが「あなたがオッカムの剃刀を適用するなら、僕はヒッチンズの剃刀を適用して、自分のやり方を続ける」と言うかもしれません.
Joannes Vermorel: 全く、全く反対です.
私たちが示したのは、主流のサプライチェーン理論の礎である安全在庫に問題があるという事実です。たとえその問題が限定的であったとしても、誰もこれを否定しないでしょう。それは非常に大きな意義を持っています.
主流の理論、たとえ他の部分が全て間違っているとしても、その主要な柱に欠陥があると指摘できるという事実は、もっと注目に値します。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なく、あくまで読者に本を読み自分で判断してほしいという証拠にすぎません。たとえ数章を通じて、主流理論が根本的に欠陥があり何かが必要だと気づいたとしても、それが私の理論の正しさを証明するわけではないのです.
しかし、私はこ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、批判が正しいかもしれません.
もちろん、私の理論も批判も正しいのですが、弱い主張としては、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、認めるべきなのは、あなたがそれを認めていることです。脆弱であり、反論を受け入れる余地があるということです.
Joannes Vermorel: その通りです。私は非常に脆弱な理論を持とうとしているのです。それは奇妙なことかもしれません。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、私の机の裏の棚にある学界由来のサプライチェーン理論に関する本――数学的パズルの連続のような――は、実に壊れません。私はそれらに対して「間違っている」と証明することはできません。それらは手の届かない存在なのです.
これが第3章で論じる内容です：それらの本は永遠に正しいのです。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持っているからです。3000年後でも、特定の数学的真理の意味において完全に正しいままであり、現実世界で起こる何事もそれらに影響を及ぼすことはありません。現実世界からの批判に対して完全に免疫があるのです.
そして私が言いたいのは、これは問題だということです。読者の皆さんに問いかけます。あなたは、どんな批判にも免疫を獲得してしまった理論に取り組んでいるのか、それとも私のように非常に脆弱な理論に取り組んでいるのか?
知識に関して、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、私は大量、文字通り大量の予測をしているということです。その予測は、哀れなマルクスのように、完全に間違っているかもしれないのです.
もしマルクスが初日から現実に免疫がある理論を展開していたなら、その後の支持者たちが何通りも理論を補正するという問題に苦しむことはなかったでしょう。初日から完全に免疫を持たせるべきだったのです。そうすれば、彼の理論の支持者たちが直面する多くの問題を防ぐことができたはずです.
ここで私が伝えたいのは、知的にはそうしなかったということです。20世紀物理学からのインスピレーションを得て、最大限に露出した理論を持とうと試みたのです.
ちなみに、これが数学がほとんどない理由の一つです。なぜなら、数学を用いると自分を免疫化してしまうと分かっているからです。この本に数式を載せれば、それは正しくなり、数学的に内的整合性が保たれるため、誰も反論できなくなってしまうのです.
それは私が目指したことではありません。私は、導入部として、本そのものを通してこの脆弱性を示そうとしたのです.
分かっています、とてもメタな話ですよね.
Conor Doherty: 理解しました。改めて、この章は認識論という名前ですから、あなたの意図は冒頭から明確に示されていますね.
さて、改めてですが、かなり長い話になりましたので、ここで締めます。私たちはこの本について、四～五時間ほど話し合ったと思います。まだ続きはあります。大変楽しかったです.
最初の3章――あなたがプレイブックと呼ぶこの本の――もし人々が第3章の終わり、つまり66ページで話を切り上げた場合、どのようなヒントやテクニックを得られるでしょうか? 本の最初の66ページだけを読んだ場合、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考え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。第3章の最後まで進めば、その後に続くすべての内容を自分自身で再発見するためのすべての要素が揃っているのです。それがこの本の素晴らしさです。後のすべてを自分で発見していくためのメンタルモデルなのです.
そして、もしあなたが—賢明で献身的であるなら—第3章の終わりで止めたとしても、その後に続くすべての内容はあなた自身で再発見するものになるでしょう。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、本の残りの部分は、私の10年分の思考時間をあなたに節約させるものです。Lokadでそれだけの時間がかかったのですから。誰かがすでにゲームをスピードランしてしまったおかげで、あなたは10年分の思考プロセスを省略でき、直接に良い部分、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です。そして実務家として、突然自分の分野を新たな視点で見ることができ、「これは重要、覚えるべきだ；これは重要でない、却下して無視すべきだ」と判断できるようになるのです.
非常に重要なことです。そうすれば、自分の頭の中で「何を覚えるべきか、何を学ぶべきか、この問題に1時間を費すべきなのか、30秒で済ませるべきなのか」という全く新しい能力が急に手に入るのです.
それらは非常に重要な問いです。それを理解すれば、残りはスピードランできるようになります。つまり、これが基盤であり、残りは—あなたが10年分の思考をする忍耐力を持た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後の章なのです.
Conor Doherty: では、次の章は経済学に関する章だと思います。これは私が非常に楽しみにしているテーマですが、それはまた別の機会に議論しましょう.
本当にお時間と忍耐力をいただき、ありがとうございました。そして改めて、あなたの率直さに感謝します。私はかなり追及しましたが、ほとんどの人はこうした追及に応じてくれないのですから。感謝していますし、ご覧いただきありがとうございました.
会話を続けたい方は、私が毎回言っているように、LinkedInでJoannesと私に連絡してください。質問したり、繋がったりしてください。私たちは会話を楽しむのです.
それでは、また来週お会いしましょう—そして、仕事に戻りましょう.
