理論先行のシステム導入は現実的か

情報システムの導入メリットは、何といっても定型作業（ロジックで記述できる、または、パターン化できる作業）を大量に効率よく処理することになると思います。ここ20年位をみても、人手で考えると、はるかに非現実的なデータ量をなんなく処理することで業務の効率化は大きく飛躍したのではないでしょうか。ただ、コンピュータを利用した業務が一般的になると、今後は、もっと人間に「ためになる」利用を考えるようになります。

昔は「意思決定支援システム」なんて言葉を耳にすることがありましたが、最近はあまり聞きません。言葉通りなんですが、経営判断など重要な意思決定を支援してくれるような情報をシステムから引き出すということです。

従来の定型作業が得意だった情報システムに全く別の仕事をさせようというのですから、本来は敷居が高いはずなのですが、大量処理をこなす夢のようなシステムを前になんでもできてしまうかのような妄想が消えなかった・・・というと言いすぎですが、若干安易に捉えられていたのではないでしょうか。

意思決定に役立つ、経営に役立つ、今まで得られなかった情報を得て新しい戦略を立案する、施策を実行できる。夢のようなシステムです。

昔の経験ですが、某大手メーカのSCMのプロジェクトに関わったことがありました。当時、生産計画は月次で作成されていた頃ですが、商品の売れ行きによっては、在庫が過剰（あるいは欠品）になってしまう問題点がありました。売れているものの在庫がなく、売れない物の在庫が過剰という皮肉な状況も少なくなかったようです。

ここでの夢のようなシステムは、「どの商品がいつ、どれくらい売れるかを教えてくれるシステム」となるわけですが、具体的には需要（実需）を情報システムで予測し、その数値に基づいて週次で生産計画を作成することが目的となります。多少のブレがあっても週次で計画を再作成すれば従来より在庫回転率は改善することでしょう。実需を予測するという、実際は計り知れない難易度の問題を情報システム１つでなんなく解決しようと考えました。

需要予測システムには、世界的にも名の知れたパッケージが選択されました。実需の予測のために（名前は失念しました）数学的な統計モデルを構築して、その結果から次週の実需を予測するのです。統計学を駆使して（多少のブレがあるかもしれないが）ある程度現実的な需要を予測し、週次で生産計画を作成し、在庫回転率を改善し、最終的には売れるものを売れるだけ作成する。欠品による販売機会損失を削減するという、非常にきれいな理論が先行してしまいました。確かに実現すればすごいことになります。

実際にプロジェクトが始まってしまったのですが、現実的には？

統計モデルを作成するためには一定以上の実需の過去データが必要となります。新商品の場合には当然データがありません。そもそも実需ってデータが入手できるのか？全小売店のPOSデータの収集は不可能です。一定のPOSデータを収集することはできても、ある大手販売店の販売履歴が色濃く反映されていたり、店舗のキャンペーン、セールの影響があったりします。出荷基準で再検討すると、月末には（営業マンがいろいろと手を尽くす・・・・ことで）大きな出荷が計上されています。当然実需とは無関係です。仮に実需データを手に入れたとしても統計データに磨きをかけるため、季節性やイベントなどの影響を数値で設定します。

鉛筆を舐めながら生産計画を作成するベテラン社員というと勘と経験にたよるということでっシステム管理者からはあまりいい目で見られないことがあるのですが、それ以上に前提条件が多く現実との乖離が大きかったと思います。

そもそも商品のライフサイクルが非常に短く、のんきにデータ収集、予測をしている場合ではなかったのかもしれません。今から思うと現実的に実現が難しいことは当たり前なんですが、理論が先行して現実的には離陸できなかったシステムは、類似するプロジェクトで他にも経験しました。

経営者側からすると、夢のようなシステムで（実際には超難易度の高い）問題を簡単に解決してくれるという思いは、安易なのかもしれませんが、その考えを助長するうような、現実的には穴らだけの理論や、パッケージ製品は現状も少なくないと思います。

まずはじっくり現場を見て、システムでどこまでやるのが現実的なのか、そもそもシステムが本当に必要なのか。知恵を絞って、紙とExcelで工夫することで経営を改善する有効なツールとなることもあります。システムに対して冷静に現実的な解、費用対効果を見極められる経営陣はそんな失敗をしないのだと思います。