人的な偏差を減らし、サプライチェーン予測を最適化する—MITサプライチェーン専門家ジェフ・ベイカー氏へのインタビュー

序文：

サプライチェーン予測には一般的に人的な偏差が存在し、その結果、高コストが発生しています。この偏差は、現在の不安定なビジネス環境下で特に顕著であり、効果的な対策が急務です。

MITのサプライチェーン管理専門家であるジェフ・ベイカー氏は、予測を最適化するための3つの法則を提唱しています：うまく機能している予測には安易に手を加えないこと、BiasとVarianceを用いて偏差を定量化すること、"ベストケース、ワーストケース、最も可能性の高いケース"の三角分布を使用して不確実性を表現することです。

実際の運用で偏差を最適化するには、人間の限界を認識し、責任文化を築き、インセンティブ制度を再構築し、部門間の協力を強化する必要があります。

不確実な未来に対処するには、サプライチェーンの回復力が予測の正確性よりも重要です。回復力は、サプライチェーンの透明化、複数のシナリオを持った計画、デジタル技術の適用、および人材の分野横断的な視野と革新力から生まれます。

不確実性を受け入れるためには、サプライチェーンの専門家が既存の思考パターンを打破し、オープンな心で各分野の知恵を取り入れ、予測の最適化を永続的な学びのプロセスとして捉える必要があります。

予測偏差の普遍性

予測最適化の3つの法則

普遍的な予測偏差の問題に直面して、ジェフ・ベイカーは長年の研究と実務経験から、予測を最適化するための3つの重要な法則をまとめました。これらの法則は、偏差の特定と量化の明確な方向を提供するだけでなく、統計モデルと人間の判断のバランスを見つける方法についても貴重なガイドを提供します。

法則一：良好な予測結果に対する慎重な調整の維持

ジェフ・ベイカーは半ば冗談交じりに述べています。「予測の世界では、私たちはしばしば『手をこまねいて見ているだけではなく、行動を起こすべきだ』と言いますが、実際には、すでに優れた成績を示している予測結果に対しては、『軽率な行動を避け、観察を維持する』ことがより賢明な選択であることがあります。」

さらに彼は、統計的予測モデルがすでに高い信頼度と低い偏差で予測結果を出力している場合、追加の人為的調整は「過剰適合」のリスクを導入する可能性があると説明しています。特に、これらの調整が十分な統計的根拠を欠いている場合は特にそうです。季節パターンの主観的な推測、低確率イベントへの過剰反応、およびさまざまな利害関係者からの圧力によって、モデルからの最適解が逸脱することがあります。

そのため、ジェフ・ベイカーは、人為的な調整を実施する前に以下の3つの重要な質問を自問自答することを勧めています。まず第一に、現在のモデルの信頼性はどれくらいですか？誤差率は許容範囲内ですか？次に、私が持っている情報はモデルにすでに十分に考慮されていますか？私の判断を支持する確固たる証拠はありますか？最後に、調整によって得られる利益はその可能性のコストを上回りますか？新たなリスクを導入する可能性はありますか？これら3つの質問に否定的な答えが得られる場合、予測結果を軽率に変更することは避けるべきです。

ジェフ・ベイカーは実務上、需要予測の人為的調整が過度の自信と群れ行動心理に特に影響を受けやすいと発見しています。「営業担当者はしばしば販売機会を逃すことを避けたり、予測不足に責任を負うことを避けるために楽観的な予測結果を提示する傾向があります。そして、楽観的な予測がチーム内で合意されると、予測値を下げる勇気を持って逆行することは非常に難しくなります。これが実際に操作上、予測値を上方修正する頻度が下方修正よりも遥かに高い理由の一つです。」

法則二：偏差をBiasとVarianceに具体的に量化する

熟考された人為的調整であっても、認識しにくい偏差が生じることがあります。このような偏差をより正確に測定するために、ジェフ・ベイカーはBias（偏差）とVariance（分散）という2つの統計指標を使用することを推奨しています。これにより、予測誤差を量化し、その性質や起源をさらに分析することが可能になります。

統計的観点から見ると、誤差はBiasとVarianceの2つの要素に分解されます。Biasは予測値と実際値との間のシステム的なずれを反映し、Varianceは予測値自体の変動性を示します。ジェフ・ベイカーはサプライチェーンの予測において、人為的調整がシステム的なBiasを導入しやすいことを発見していますが、このようなBiasはしばしば見落とされがちです。

例えば、営業担当者は通常、システム予測値を年間の販売目標に近づけるために上方修正しますが、このような修正が十分な客観的根拠を持っているかどうかを考慮することはめったにありません。ジェフ・ベイカーはこの行動を「功績を譲らない」と揶揄しています。なぜなら、販売結果が予想を上回った場合、その功績は通常営業部門に帰属し、予想を下回った場合はシステム予測の不正確性に帰属されるからです。このような状況が続くと、販売予測値はシステム的に実際の客観的需要よりも高く設定される傾向がありますが、その偏差に気づく人は少ないのです。

では、一度の予測調整が過度に楽観的か、悲観的か、それとも適切な不確実性の範囲内かをどう判断するのでしょうか？ジェフ・ベイカーはシンプルで実用的な方法を提案しています。「調整値と統計的予測値との差を調整量と定義し、それを事後に実際値と比較します。調整量が実際の予測誤差よりも大きく、かつ方向が一致している場合、それは過度な調整です。逆に、調整量が実際の予測誤差よりも小さい場合は、不十分な調整です。調整量が予測誤差の大きさとほぼ同等で、正負が相殺されている場合、それは合理的な不確実性の範囲内である可能性があります。

定期的にBiasとVarianceの変化を見直し分析することで、予測チームは人為的調整によって導入されたシステム的なBiasを早期に発見し修正することができ、判断の精度を向上させ、最終的に精密予測の目標を達成できます。

法則三：「最良の場合、最悪の場合、最も可能性の高い場合」の三角分布を使用して不確実性を表現する

正確な判断を下すことが難しい未来に対して、確実な数値を与えることはできない場合が多いですが、一定の範囲や区間を描写することは比較的容易です。この観察に基づき、ジェフ・ベイカーは「最良の場合、最悪の場合、最も可能性の高い場合」の三角分布を使用して不確実性を表現することを提案しています。

彼は次のように説明しています。「新製品の需要を見積もるために営業とマーケティング部門との会話をし、彼らが提供するのは通常、比較的楽観的な目標数値です。しかし、この数字の背後には多くの不確実性要因があります。競合他社の市場戦略の変化、消費者の嗜好の変化などです。これらの不確実性をより包括的に明らかにするために、私は最悪の場合と最も可能性の高い場合についての予測値をさらに求め、これらのシナリオを三角分布でモデル化し分析します。」

重要なのは、これら3つのシナリオの設定は部門間での緊密な協力とコミュニケーションを必要とすることです。ジェフ・ベイカーは特にこれが単一の部門だけで完了することはできず、サプライチェーン、営業、マーケティング、財務など多くの部門が協力して行うべきだと強調しています。「各関連部門には、それぞれの専門知識を活かして、三角分布の中での三つの重要なポイントに対する見解を提供してもらいます。このプロセスでは、各側面の仮定条件を精査し、市場機会と潜在的リスクについて徹底的に議論し、最終的にバランスの取れた三角分布モデルを形成します。」

三角分布モデルを構築した後、ジェフ・ベイカーはさらにモンテカルロシミュレーション手法を導入し、多数の可能な需要シナリオとそれに対応する確率分布を生成します。「ランダムサンプリングの方法で、数百種類の可能な需要実現シナリオをシミュレートし、それぞれの実現は一定の確率で加重されたランダムな組み合わせに基づいています。このようにして、単一の予測値が多様な可能性の予測分布に変換され、私たちの将来の市場判断は離散的なポイントから連続的な範囲へと拡張されます。この確率分布に基づいて、期待需要量や信頼区間などの重要な指標をより正確に計算することができ、リスク評価や在庫最適化により豊かなデータサポートを提供します。」

ジェフ・ベイカーが提案するこれらの3つの法則は、予測偏差の問題の本質を深く明らかにするだけでなく、サプライチェーン管理の実践者にとって非常に価値のある操作ガイドを提供します。しかし、これらの法則を実際に実施するためには、人間の限界に立ち向かい、部門間の壁を打破し、効果的なインセンティブメカニズムと組織文化を構築する必要があります。これについては、今後の章でさらに詳しく掘り下げる必要があるトピックです。

偏差を克服し、精密なサプライチェーン予測を構築する

ジェフ・ベイカーが提案する三大予測最適化法則は、サプライチェーン管理に貴重な理論的指針を提供します。しかしながら、これらの法則を実践の成果に変えるには、企業の具体的な状況に応じて柔軟に適用する必要があります。成功する予測最適化の実施について議論する際、ジェフ・ベイカーは以下の四つのポイントを重視しています：予測と計画目標を明確に区別すること、予測の責任体制を確立すること、合理的なインセンティブ制度を設計すること、そして部門間の理解と信頼を促進すること。

予測と計画目標を明確に区別すること

多くの組織が年間計画を策定する際、期待する目標と客観的な予測を混同しやすいと指摘しています。ジェフ・ベイカーは、販売部門が提出する予測がしばしば目標に近いことを観察しており、これは年初から自らに制限を設けたくないためです。一方で、予算の柔軟性を確保するため、財務部門は販売予測をさらに引き上げる傾向があります。この目標と予測の混同が、予測の偏差の重要な原因となっています。

この問題に対処するため、ジェフ・ベイカーはS&OP（Sales and Operations Planning）プロセスにおいて、予測と計画目標を明確に区別することを提案しています。彼の実践経験に基づき、S&OPプロジェクトを主導する際には、データサイエンスチームが歴史データと外部情報に基づいて客観的な予測を提供し、通常18から24ヶ月のローリング予測を行っています。このような予測サイクルは需要トレンドの変化を捉えることができ、実務的な指針を失わせない点で有効です。客観的な予測を基に、販売、マーケティング、財務、サプライチェーンなどの部門は、マーケティング計画、新製品の発売、生産能力の調整などの各自の仮定に基づいて、目標志向の計画を策定します。新年度が始まる際には、この計画を年度予算に直接結びつけることができます。

予測の責任体制を確立すること

多くの企業が知恵に欠けているのではなく、効果的な適用機構が不足しているとジェフ・ベイカーは指摘しています。彼は、販売者が市場の変化を敏感に察知できる一方で、予測の中でそれらを反映させることが難しいと発見しました。これは主に、適切な予測責任制度が欠如しているためです。彼は企業に対して、明確な予測責任フレームワークを確立することを提案しています。予測者が最終予測を形成する際には、各人為的な調整の根拠、仮定条件、および期待される効果を明確に記録することを求めます。同時に、定期的なレビューメカニズムを構築し、各調整の正確さをシステム的に監査し、その成果をまとめて反省します。さらに、予測の正確さを販売および運営チームの主要パフォーマンス指標に取り込み、改善を積極的に追求するよう促します。

合理的なインセンティブ制度を設計すること

予測中の偏差を真に解消するためには、技術手段だけでは不十分であり、人間の欲求から出発し、各当事者の利益を調整し、良好なインセンティブを形成する必要があります。ジェフ・ベイカーは、消費財企業が販売予測プロセスを再構築する際に、データ分析を通じて販売予測が販売目標と驚くほど一致していることを発見しました。彼は深く理解する中で、販売マネージャーが予測数字が自身の販売タスクや業績評価に影響を与えることを心配しており、したがって彼らは保守的な「安全」な予測を出す傾向があることを見出しました。この問題に対処するため、ジェフ・ベイカーと企業の高位管理者は共同で新たなパフォーマンス評価方法を設計しました。予測の正確さを販売チームの業績指標に取り込み、販売任務の達成率とのバランスをとるようにしました。同時に、販売予測の許容範囲内での誤差を許容するメカニズムを確立し、正直な予測を行うことに対する心配を解消しました。この取り組みは大きな成果を上げ、販売マネージャーたちは予測の正確性により多くの関心を払うようになりました。

部門間の理解と信頼を促進すること

予測の偏差問題を根本的に解決するには、部門間の障壁を打破し、共通のビジョンを築く必要があります。ジェフ・ベイカーは、部門間のプロフェッショナルな視点を理解するために、部門間のローテーションや共同のワークショップなどの方法を推奨しています。彼は、予測には論理と感性の両方が必要であると強調しています。例えば、販売者を誘ってサプライチェーン部門における需要分析の論理を学ぶこと

レジリエントなサプライチェーンの構築：不確実性を受け入れ、予測能力の向上

市場環境の不確実性が増す中、単に予測に頼るだけでは急速に変化する課題に対応することが難しくなっています。ますます多くの企業がサプライチェーンのレジリエンスの育成に注目し、予測の正確性を向上させると同時に、柔軟で迅速に適応できるサプライチェーンを構築することを目指しています。この過程でデジタル技術はもちろん重要ですが、より重要なのは意思決定プロセスを再構築し、学習型組織を作り上げることです。

サプライチェーンの透明化：情報の孤島を打破

サプライチェーンにおける情報の非対称性は、予測偏差の温床です。Jeff Bakerは、多くの予測ミスが部門間の情報共有の不十分さと全体的な視点の欠如から生じていることを発見しました。情報の壁を打破するためには、企業はサプライチェーンの各段階のデータソースを結びつける共有のデジタルプラットフォームを構築する必要があります。これには、販売点データ、物流追跡データ、サプライヤーの在庫データなどが含まれます。このプラットフォームは、データの可視化とコラボレーションツールを提供し、各部門がいつでもコミュニケーションを取り、予想を一致させることを容易にします。サプライチェーンの透明化を通じて、企業はサプライチェーンの運用状況をリアルタイムで洞察し、自社の計画を適時に調整することができます。

複数のシナリオを用意して不確実性を機会に変える

サプライチェーンのレジリエンスの核心は、予期せぬ変化に対する迅速な対応能力にあります。そのためには、企業は需要に影響を与える重要な不確実要素に対して事前に複数のシナリオを策定する必要があります。これらのシナリオは、負の影響を考慮するだけでなく、潜在的な機会も掘り起こすべきです。例えば、市場の需要が予想以上に増加した場合、企業は迅速に生産能力を拡大できるようにし、供給が不足した場合には代替の原料を見つけ、燃料価格が激しく変動する場合には輸送モードを最適化することができます。複数のシナリオを策定することで、企業は不確実性を機会に変え、対応時に落ち着いて対処することができます。

サプライチェーン人材の育成：需要応答から需要創出へ

将来のサプライチェーンマネージャーは、需要を正確に予測するだけでなく、積極的に需要を創出し、トレンドをリードする必要があります。これには、従業者のスキルに対してより高い要求が生じます。Jeff Bakerは、サプライチェーンマネージャーが全体的な視点、デジタル思考、そして革新意識という三つの核心的なスキルを持つ必要があると考えています。これらのスキルを育成するために、企業は人材開発の「ダブルチャネル」を構築する必要があります。一方では、正式なジョブローテーション制度を設け、優秀な人材がサプライチェーンの異なるポジションで経験を積むようにし、他方では革新プロジェクトにメンターを配置し、人材に自己挑戦し、才能を発揮する舞台を提供します。同時に、企業は継続的な学習文化を醸成し、従業員が常にオープンで謙虚、好奇心旺盛な心を持ち、新しい知識とインスピレーションを絶えず吸収するように奨励します。

Jeff Bakerはインタビューの最後に彼のお気に入りの格言を共有しました："All models are wrong, but some are useful." この言葉は一見矛盾していますが、予測最適化の真髄を語っています。そうです、どんな予測モデルも完全ではありません。未来には常に「未知の未知」が存在します。しかし、この事実を受け入れ、モデルの使用過程で学び、繰り返し改善することで、真実に近づき、意思決定に役立つ進化の道を見つけることができます。これこそが、サプライチェーンに携わる人々が持つべき知恵と責任です。

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