不確実性

「あなたのビジネスの可能性を最大限引き出すのを邪魔する3つの過ち」と題した非常に興味深い記事をMickey Granot氏が掲載しています。詳細は https://www.linkedin.com/pulse/3-mistakes-prevent-exploiting-your-business-potential-mickey-granot/?published=t をご覧ください。そこでMickey氏が指摘している過ちは次のとおりです：

1. あれこれと注意を発散するマネージメント
2. 顧客の感じる価値の読み違い
3. 評価尺度の誤用

「あなたが私をどう評価するか教えてくれたら、どう私が行動するか教えましょう」というゴールドラット博士の有名な言葉は、人の評価すべての暗い一面を示すものです。それは、当事者個人の行動に影響を与え、ひいては組織全体の行動を左右します。マネージメント層が期待するのは、従業員は最高の結果を達成しようと全力を尽くすだろうという、ポジティブな影響です。残念ながら、ほとんどの場合、逆のことが起きています。私たちはいつもそう意識してはいませんが、もう一つ別の面をあげると、売上第一の評価だと、マネージャーの中には、売上を追求するあまり法律その他道徳的なルールを破る者も出るかもしれません。2008年のリーマンショックは売上第一がもたらした結果の一つにすぎません。

制約理論（TOC）は、部分と全体の評価の衝突を深く探って、部分がどれほど全体を害すか示しています。確かにそれは最も重大な問題の一つですが、それについて書いたものや解説がたくさんあります。しかし、成果測定には、それ以外にもネガティブ・ブランチ（潜在的に悪い副作用）があります。

私たちTOCの仲間は、人は、論理的な思考をする存在であり、全力を尽くしてものごとを明晰に考えようとし、それによって最良の結論を導くことができると考えています。では、我々は明晰な思考ができるとして、それが私たちの意思決定にどう影響するのでしょうか？ また、他の人に、明晰な思考による分析に基づく正しい意思決定をさせようとするとき、明晰に考える能力が本当に役に立つのでしょうか？

崩れつつある常識

どこの業界にも、（本当にベストか？は別にして）そこ独自の「ベストプラクティス」があって、その分野にいる皆が信じる一連のパラダイム全体を共有しています。その結果、激しさを増す競合との同じ顧客の奪い合いで消耗して、業績が頭打ちになり徐々に低下する悲惨な状況に嵌まるのです。

このように、飛躍的な業績の伸びが一切なしに、毎日現状維持の戦いをしているのが、大半の組織の現実です。そのため、これができる精一杯だと思って、かなり小さな利益で我慢するか、多少の損は許してしまうのです。そういう会社は、まあまあ安定した状態には残れても、それより良い未来は望めません。

サプライチェーンの改善には2つの領域があります：　

1. 顧客へのフローとサプライヤーからの供給フローを改善することで、自社のパフォーマンス（業績）を向上させる。
2. 最終の製品/サービスのエンドユーザーとそこに至るまでの様々多くの組織のいたる所、サプライチェーン全体のパフォーマンスを向上させる。　

私の想定では、大きな改善の今の焦点は、比較的狭い視点のサプライチェーンである第1の領域です。と言っても、特に、サプライヤーと顧客の両方が対象に入る点で、改善がサプライチェーン全体にどう影響するか、多少の考慮と展望が既に含まれています。

不確かな状況に居るのは怖い。私たちは、莫大な労力を注いで、未来を予想し、可能な限り本当に悪い結果を避けようとしています。人は、迷信を使って、確かな未来を描いて、きっとそう酷いことにはならないはずだと思い込もうとします。また、統計を用いてその恐怖を和らげ、少なくとも、その真相を大局的に整理しようとしている人々もいます。

「掌握（コントロール）できている」というのは、まずまずの確度で将来がどうなるか予測できている、ということです。定義によっては、システムを「支配している」という定義もありますが、それは、どちらかと言えば、システムを支配する者がいるお陰で、今の状態から大きく逸脱することはない、という意味です

商品や中間部品、原材料の在庫を維持する最も一般的な方法は、予測を頼りに、日当たりの平均売上/平均消費を見積もって、固定の日数分の在庫を持ったり、最小と最大の在庫レベルを決めたりするやりかたです。その在庫日数（または在庫週数）は、在庫品のカテゴリ全体に対するポリシーから決められ、供給リードタイムとして大雑把に示されます。

しかし、この一般的な方法だと、実際は決めた在庫レベルから両方向に大きく乖離して、欠品と同時に膨大な余剰在庫が発生します。

いつになったら、販売キャンペーンでビジネスが儲かるようになるのか？

まず、この記事での定義を明確にしておきましょう：

販売キャンペーンとは、特定の製品群を一定の期間内は値引き販売すること。

ですから、在庫処分の値下げは販売キャンペーンに入りません。ここで言う販売キャンペーンは、価格を元に戻す期日が明確に決まっているものです。

販売キャンペーンの終了日は、顧客に今の内にもっと買っておこうとさせるプレッシャーになります。しかし同時に、そのプレッシャーのせいで、キャンペーンが終わった後は、顧客は次のキャンペーンまで購入を控えるようになります。この点が価格競争と販売キャンペーンの違いです。

ソフトウェアは、神の祝福であると同時に呪いでもある。最近、ビッグデータ、インダストリー4.0、完璧な予測アルゴリズムといったものに、皆が大々的に駆り立てられているのは、ソフトウェアなら私たちが分からないことを教えてくれるはずだという期待の表れです。つまり、不確かさへの恐怖を和らげて、組織の真に最適な経営を実現して最高の業績の達成しようという希望を取り戻そうとしているのです。

商品の品揃えの仕方には、潜在顧客への基本的なメッセージが異なる2つのタイプがあります：

1. 私たちは、お客様が本当に必要なものは何でもご用意しております。万一在庫に無い場合でも、お客様のために直ぐお作りできますので、ご安心ください。
2. 私たちは、お客様に相応しい魅力的な品揃えをご提供いたしております。

ゴールドラット博士は矛盾に気づかないといけないと言いました。また、そうするには勇気が必要だとまで主張しています。もし矛盾を認めたのなら、あなたの基本的な仮定のどれかを改めざるを得ないとしても、甘んじてそれを受け入れるよう迫られます。

スループット（T：Throughput）はTOCの中心概念であり、経営すべての中心概念であるべきのものです。私の理解では、それは組織が生み出す付加価値を表わすものです。それで、今回は、TとI（Investment/Inventory：投資・在庫）、OE（Operating Expenses：業務費用）を用いて、より優れた意思決定をすることの価値にフォーカスを当てようと思います。

因みに、営利組織でのTの公式な定義は、収入から真の変動費（TVC：Truly-Variable-Costs）を差し引いた金額です。

Tの計算には、水の費用もお忘れなく

聖地エルサレムで実際あった話

4週間前、エルサレムで同性愛者団体の毎年恒例のパレードが行われました。警察は多数の人的パワーを投入して一切の暴力を封じることに専念させました。しかし、あらゆるセキュリティ対策にもかかわらず、急進的正統派の青年ができ得る限り多数の人々を襲撃しました。16歳の少女が殺害され5人が負傷しました。その犯人が拘束されたとき、彼は10年前にも同じパレードを襲撃し数人負傷させた罪で、懲役10年の刑に服していたことが明らかになりました。彼は今回の事件のわずか2週間前に釈放されたばかりだったのです。

前回の記事では、市場に関する意思決定、能力プロファイル（Capacity profile）、そして、確かそうな選択肢をチェックしてより良い答えを得る方法の関連性を示しました。

重要な意思決定にTとIおよびOEを使う　　シリーズ第3部

前回の記事では、正しい決定には直感に基づく判断材料が必要不可欠であることを示しました。ですから、どんなにしっかりした意思決定の仕組みであれ、問題に対して最も直感の利く人々の関与が絶対に必要です。

しかしそれでもまだ十分ではありません。さらに直感的な判断材料を様々考慮に入れて、目下の意思決定の影響をより広範にチェックする必要があるのです。そのチェックは、根拠のあるロジックに基づくものでなければならず、直感をコントロールするメカニズムであると同時により広い視野で考えられるようにするという、2つの役割を果たさなければなりません。

重要な意思決定にTとIおよびOEを使う　　シリーズ第2部

チャンスまたは機会は様々な形で現れます。しかし、疑うのが無意味なほど良いチャンスには滅多にめぐり合えません。どんなに有望なチャンスに見えても、ほとんどは疑いが付き物です：それは本当にチャンスなのか、ひょっとしたら罠じゃないか？

下の小さな因果関係ロジックをちょっと見てください。 このロジックは正しいでしょうか？

「私をどう評価するか教えてもらえたら、私がどう振る舞うか教えましょう。」

この有名な引用文は、個人と組織の対立の本質を述べています。ゴールドラット博士によると、人はどう評価されるかに従って振る舞うものですが、その評価方法は必ずしも組織にとって利益になっていないのです。

今回は、Joel-Henry Grossard氏の重要なコメントを皆さんに紹介し、私の意見を述べようと思います。彼は次のように言っています：

「しかしながら、平均値と標準偏差が同じ分布が2つあって、数字をよく見ると大きく異なっていることがあり得る。時間の因子が欠けている。数字が時間的にどう分布しているか知るのは、意思決定に不可欠だ。それには統計的プロセス管理が役に立つ。」

ところで、普段見ている変数が、時間的にどう振る舞うか本当に分かっていますか？