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在庫の「勘と度胸」がNewValueCreationを殺す？ 「ばらつき」の哲学から考える、AI時代に企業が手放すべき「儲けの心臓部」の運用法

笠谷信明 l 価値創造プロデューサー®

企業活動の「儲けの心臓部」が、最新のテクノロジーではなく、長年の「勘と度胸」によって運用されているとしたら、どうでしょうか。一見、効率化が進んでいるように見える現代の経営において、在庫管理や需要予測といった根幹の意思決定が、依然として専門的な知識ではなく属人性に依存しているという指摘は、非常に重い意味を持ちます。本稿では、このテーマを取り上げ、経営管理修士（MBA）として、またNewValueCreationの代表として、コスト構造や意思決定のあり方という視点から、私自身の思考を整理していきたいと考えています。


1. 冒頭

この記事に目が止まったのは、「経営者のほとんどが『勘』で運用している『儲けの心臓部』」という一文が、今の仕事や社会に通じると強く感じたからです。これは、多くの組織が、効率化やコスト削減に注力しながらも、肝心な利益の源泉となる意思決定が非論理的な属人性に依存している、という構造的な課題を象徴しています。

特に、AI技術が具体的にどこで、どのように最も価値を発揮するかという問いに対する明確な答え（膨大な数を処理する領域）が示されている点に、NewValueCreationを実現するための具体的なヒントがあると考えました。読者の皆様には、「あなたの組織の『勘と度胸』で運用されている領域にこそ、真の価値創造の余地がある」という視点をお持ち帰りいただきたく、この論考を進めます。

2. 記事の要点整理

今回取り上げるのは、PRESIDENT Onlineに掲載された記事です。

  • 出典名と日付： PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）, 2025/12/01

  • 筆者： 岸良 裕司氏（ゴールドラットジャパン CEO）

筆者は、ビジネスにおいてAIが最も活躍する領域として、「膨大な数を処理しなければならないにもかかわらず、経営者の多くが専門的な知識もなく、勘や経験、度胸で運用しているもの」を挙げています。そして、小売業における需要予測が、まさにその「儲けの心臓部」にあたると述べています。

取り上げられた主張の要点は以下の通りです。

  1. 予測の精度：「ばらつき」の克服 小売店の商品需要予測について、筆者は、お客様に近い「店頭」よりも「中央倉庫」の方が予測が当たると解説しています。

    • 店舗レベルでは、地域特性や客筋などにより売れ行きの「ばらつき」が大きく、売り上げの山谷が大きくなる。

    • 一方、「中央倉庫」レベルで各店舗の売り上げを集約すると、「ばらつき」が小さくなる。

    • この現象は統計学で「統計的集約効果」と呼ばれ、ばらつきの小さい中央倉庫での予測の方が、当たる確率は高くなる、と筆者は述べています。

  2. 在庫の矛盾 筆者は、全体として在庫が十分にあるにもかかわらず、個々の店舗では欠品が起きる矛盾を指摘しています。ある大手アパレルチェーンストアのデータ分析でも、ある店舗で欠品しているアイテムが、同じ地域の別の店では2カ月以上の過剰在庫として眠っている実態が確認されています。

3. 感想・所感

筆者が指摘する、在庫管理のような重要領域が「勘や経験、度胸」に依存しているという現実は、多くの組織的なムダと機会損失を生んでいる構造的な問題です。私は、NewValueCreationの実現は、単に新しいアイデアを生み出すことだけでなく、既存のシステムの中に潜む非合理性を排除する（「ばらつき」を統計的に解消する）ことから始まると、この指摘を通じて再認識しました。

特に「統計的集約効果」という概念は、経営における意思決定のあり方を根底から見直すきっかけを与えてくれます。直感的には「お客様に近い店頭の方が予想が当たる」と考えてしまいがちですが、客観的なデータや統計的論理に従えば、「個別の最適化は全体の最適化を阻害する」というTOC（制約の理論）的な視点が重要になります。目の前の「ばらつき」に翻弄されるのではなく、より大きな枠組みで構造を捉え直すことが、読者の皆様と共有したい「考えるきっかけ」です。

4. 専門性・論点の掘り下げ

経営管理修士（MBA）として、またNewValueCreationのプロデューサーとして、この論点を小売業の在庫管理という枠を超えて掘り下げてみます。

この記事の核となる「ばらつき」は、商品在庫に限らず、「知識のばらつき」や「判断基準のばらつき」といった、組織運営全般に存在する構造的な課題として捉えるべきです。

  • 「規模の信仰」からの脱却としての「集約」 過去、私がnoteで考察した「世界一の座」陥落の記事で提起した、「日本が手放すべき『規模の信仰』」にも、この視点は通じます。現場の多様性（ばらつき）を尊重しつつも、それを中央で統計的に集約し、より確度の高い全体最適の判断を下すことは、日本の多くの企業が未だに現場の「気合い」や「個別判断」に頼りがちな状況（勘や経験、度胸）からの脱却を促します。

  • AI活用は「ブラックボックス」を排除する 筆者がAI活用を提案している「儲けの心臓部」は、これまで経営者の「勘」という名のブラックボックスの中にありました。AIを導入し、統計的論理によって運用することで、意思決定のロジックが透明化されます。これにより、人間は「勘」に頼る膨大な処理から解放され、より創造的で非定型的なNewValueCreationの活動に集中できる環境を整えることが、企業戦略として極めて重要になります。

5. 実践への応用・学びを活かす提案

この「統計的集約効果」とAI活用の重要性は、小売業に限らず、あらゆる組織や個人の意思決定構造に応用可能です。

  • 組織への提案：データと役割の再定義 勘や経験に頼る経営者は、特に膨大なデータが関わる領域（例：カスタマーサポートの傾向分析、マーケティング施策の効果予測、リソース計画）において、意思決定の中枢を「ばらつき」の少ない統計的集約レベルに移すべきです。これは、「本部主導の意思決定の高度化」と、「現場の創造性の最大化」という役割分担を明確にする具体的な一歩となります。現場は目の前の「ばらつき」を収集・報告する役割に徹し、集約されたデータに基づく高度な意思決定は中央に任せる、という構造転換が必要です。

  • 個人への提案：非効率性の「固定費化」を排除する 在庫管理の失敗が「機会損失」という見えないコストを生むように、個人においても、「朝のだるさ」や、仕事の優先順位付けにおける「判断のばらつき」といった非効率性（NewValueCreationを殺す要因）が存在します。私は過去に「安いコーヒーがなぜ成長を殺すのか？」という「固定費の哲学」を論じましたが、このデータ分析（AI）は、組織の「ばらつき」を最小化するための重要な投資（固定費）と捉えることができます。

「考えたこと」で終わらせず、まずはあなたの組織・チームで最も「勘と度胸」に依存している意思決定領域を一つ特定し、その領域の「ばらつき」を定量化する試みから始めてみてはいかがでしょうか。

6. まとめ・リフレクション

企業が持続的にNewValueCreationを実現するためには、「儲けの心臓部」を「勘や度胸」という非合理的な手法で運用し続けることを、今すぐ手放さなければなりません。

この記事が示した重要なメッセージは、「最適な判断を下すために必要な情報は、必ずしも現場の最前線にあるとは限らない」という、直感に反する真実です。目の前の顧客の声や現場の熱意を無視するわけではありませんが、全体最適の判断には、現場の「ばらつき」を解消し集約された、より確度の高い統計的論理が必要です。

私たちがNewValueCreationを追求する上で、自身の「勘」や「慣習」が、組織全体の成長を妨げる最大の「ばらつき」になっていないかを常に問い直す必要があります。

最後に、読者の皆様に投げかけたい問いは、これです。

あなたが今日、AIや統計的論理を導入することで、ようやく手放せる「勘と度胸」の領域は何ですか？

7. 参考文献・リンク

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