ほんとうの調達・購買・資材理論（坂口孝則）
多くの人たちが何かを妄信しているとき、自分だけはそれを疑う姿勢だけは持っておきたい。大勢とともに何かを妄信するのはたやすい。だけど、疑うことは知識と勘と、そしてある種の必要さが要る。
たとえば、昨今のコスト低減手法はどうだろうか。
これまで、ケイレツ発注というものが是とされてきた。その後、そのケイレツ発注は「過去の産物」として捨てられようとしている。あるいは、「なじみのサプライヤーに発注する」という行為も同じだろう。これまでのような馴れ合いは捨てるべきだ。これからは、徹底した競合によってコストを下げるべきである。そのような言説が蔓延していった。
実際、サプライヤーに競合をかけるほうが交渉力を増すこともできるため、多くのバイヤーが競合に走った。かつてのサプライヤーなど気にするな。これからは、競合で勝ち残ったところのみが勝者だ、というわけだ。
ここで、私は立ち止まる。かつての方法にも一長一短があるはずであり、かつての手法を完全否定するのは早すぎる。白か黒か。悪か善か。そのような二項対立は、いつだって視野狭窄をもたらす。
ケイレツ発注に良いところはないのだろうか。それは、「気心が知れている」という定性的なものではなく、より定量的な良さが語れないか。私がこれから述べるのは、いまさら「ケイレツ発注擁護論」である。
ただ、そのためには統計のおさらいから始めたい。
「統計」と聞いて、虫唾が走る人もいるかもしれない。誰だってかつて一度は学んだものの、「まったく意味がわからなかった」という経験を持っているからだ。ただ、統計の基本さえ知れば、そこにはまったく新たな世界が広がっている。
このような例を見てほしい。これは、サプライヤーの受注数である。
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しかも、ケイレツ企業からの受注ではなく、弱肉強食の競合状態にいるサプライヤーだ。だいたい８００個ほどの受注量ではあるものの、毎月の受注量にバラツキがある。実際、毎月の平均受注数は７６５個であるが、見てみると５００個ほどしか受注できていない月もある。
ここで、一度エクセルで真似してやってほしい。この数字をエクセルに書き写し、その右に平均値を書いてみる。そして、そのさらに右に、それぞれの月が平均値からどれだけ離れているかを計算する。これを「偏差」と呼ぶ。
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あまり単語を気にする必要はない。あくまでこれらの数字を使えることになることが優先だ。そして、その偏差を自乗する。これを「偏差平方」と呼ぶ。それを合計してみよう。
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そして、それを「データ数マイナス１」で割る。これが「分散」だ。なぜ、「データ数マイナス１」で割るのか。それは自由度に関わる問題だ。繰り返し、実務的に使えることを示したいので、これ以上は深入りしない。ご興味のある方は、大学入学レベルの統計の本を買ってほしい。
そして、それをルートで計算する。エクセルでは「=J4^(1/2)」とすればいい。「^」は自乗を示すもので、これを「1/2」乗するとは、ルートを計算することになる。ここでやっと出てきたのが「標準偏差」というものになる。一度ここまで手作業で求められるようになっておきたい。
さて、実はエクセルであれば、この標準偏差を一瞬で計算してくれる。「ツール」→「分析ツール」→「基本統計量」で、データを指定すれば、さきほど手動で計算したものと同じ標準偏差が出てくるはずだ。
では、この標準偏差の正体とは何か。それはまさにこの受注量の「ブレ」のことである。
ここでは、この受注量を正規分布にしたがうと仮定しており（繰り返しだが、あまり用語自体を気にする必要はない）、その場合は、この標準偏差分のブレは「よくある」ことになる。この「よくある」とはどういうことか。それは、平均値から、この標準偏差をプラスした数量と、マイナスした数量が「想定の範囲内」ということだ。
では、「想定の範囲内」とはどういうことか。それは、それくらい受注数が増えたり減ったりすることは、当然として備えておかないといけない、ということである。もちろん、ここでサプライヤー側の問題となるのは減ったときのことである。
つまり、このサプライヤーは平均７６５個の受注ができるとはいえ、６４５個に減ることも、当然価格に盛り込んでおかねばならないということになる。では、この標準偏差の「ブレ」が、いかに競合状態のサプライヤーに悪しき影響を及ぼすか。
それは次回に説明したい。
