コティ（Coty Inc.）（NYSE: COTY）（パリ: COTY）は全社的な変革「All-in to Win（勝利のための全力）プログラム」を進めている。前会計年度の売上高が約60億ドルのコティは、世界最大の美容企業の一つである。コティの本社はアムステルダムにあり、フレグランス、カラーコスメティクス、スキン＆ボディケアにわたるブランドポートフォリオを持っている。
同社はCOVID関連の混乱が最も激しかった時期にこのプログラムを発表した。同社の目標は固定費を大幅に削減することで利益率を向上させることだった。コスト削減はサプライチェーンの簡素化と調達コスト削減によって達成される予定だった。また、収益管理の改善も目標だった。
全社レベルでは、厳しい市場環境にもかかわらず、2021年度から2024年度にかけて7億ドル以上のコスト削減を実現した。また、粗利益率を400ベーシスポイント以上、EBITDA利益率を130ベーシスポイント拡大させた。EBITDAは企業の営業レベルでの収益性を評価するのに役立つ指標である。
調達機能を含まないサプライチェーンもこれに貢献している。在庫は10％減少し、サービスパフォーマンスは市場の変動性が高まっているにもかかわらず横ばいを維持し、同社の持続可能性指標は大幅に改善した。スコープ1＆2の排出量は82％削減された。製造・物流拠点の半数以上がカーボンニュートラルになり、水使用量も16％削減された。
私はコティのグローバルサプライチェーン最高責任者であるグレアム・カーター氏に、「All-in-to-Win」プログラムの一環として行われたサプライチェーン変革について取材した。インタビューは明確さのために要約されている。
スティーブ・バンカー：「サプライチェーン変革について説明していただけますか？」
グレアム・カーター：「私は2022年4月にコティに入社しました。それから1,350日が経ちました」とカーター氏は言う。「この数字を覚えているのは偶然ではありません。サプライチェーンに携わる全ての人がそうあるべきように、私は数字にこだわります。
「コティに来たとき、それは良い会社で良い進歩を遂げていましたが、サプライチェーンの変革が必要でした。サービスは良く、在庫も悪くなく、キャッシュフローも悪くありませんでしたが、COGSつまり売上原価はインフレで徐々に上昇していました。また、組織はかなり分散していました。
「そこで私が到着したときの役割は、P&G、ユニリーバ、アマゾンなどで学んだ知識を美容業界の企業にもたらすことでした。ここのチームと共に、2026年7月までのビジョンを策定し、アマゾン式のアプローチ、つまりバックワード・ワーキング・ドキュメントを使って将来の姿を明確にしました。私たちはヘラルド・トリビューンの見出しやフォーブスの見出しを書きました。『今は2026年7月、コティのサプライチェーンは以下のようになっている』そして『これが私たちがそこに至った方法だ』と。そして過去3年半、私たちはそのビジョンに向かって取り組んできました」
そのビジョンは、シンプル化、標準化、中央集権化を通じて俊敏性を持って市場ニーズに対応することに基づいている。
「可能な限り、物事をシンプルに保つ必要があります。複雑にしないこと。12もの異なるプロセスを持たないこと。一つのプロセスを持ち、それを文書化する。シンプルにして、それが機能するなら、すべての拠点、すべての市場、すべての国で標準化する。そうすれば、その標準をどこでも改善できるようになります」
現在、バルセロナのサプライチェーンハブには350人のスタッフがいる。バルセロナには製造と物流があるが、ハブとしての特徴は、ここでグローバルサプライチェーン計画が立てられることだ。この中央集権化により、シンプル化と標準化が可能になる。
シンプル化と標準化は俊敏に対応する能力を妨げるべきではない。「そのハブでの作業は、一つのチームが素晴らしく行い、当社の規模を活かして非常に効率的に行われています。しかし、各市場と各顧客が少しずつ異なることを認識しています。しかし、そこにはアーキタイプがあります。キャッシュに焦点を当てる顧客もいれば、サービスに焦点を当てる顧客もいます。各国、各地域にはそれぞれの顧客がいます。中央で、それらのアーキタイプそれぞれに対応する標準的な作業方法を再構築できます」これにより、規模と市場ニーズや顧客ニーズに具体的に対応する能力の両方が可能になる。
バンカー：「バルセロナは計画が行われる場所ですね。サプライチェーンの残りの部分はどうなっていますか？」
カーター：「製造は私の部下の大半が働いている場所です。世界中に7つの製造拠点があり、主に北米とヨーロッパにあります」同社の年次報告書によると、同社は製品の約81％を自社で製造・包装している。
地域の製造は主にその地域の需要をサポートしているが、ある地域で需要が急増した場合、製品は他の場所で製造され、必要な場所に出荷される。それはめったに起こらない。
同社はまた、世界中に26の物流センターを持っている。コア在庫、原材料、仕掛品は製造拠点の近くに配置されている。完成品在庫は消費者の近く、「必要とされる地域の小売業者の近く」に配置されている。
バルセロナは同社のサプライチェーンAIイニシアチブの中心地であり、AIベースの需要計画ソリューションが採用されている場所だ。
バンカー：「おそらく地域製造により関税が削減されるのでしょうね」年次報告書では、同社は関税の影響を7000万ドルと見積もっていた。しかし、それらのコストの1500万〜2000万ドルを軽減できると考えていた。
カーター：「関税状況に対しては短期的な対応をしました。関税（が発効する）前に適切な場所に在庫を確保しました。その後、中期的な対策として、工場のフットプリントを変更し、地域市場向けに地域で生産できるようにしました。（需要と供給のバランスを取り、グローバルな輸送を削減するために）いくつかの長期的な戦略を検討しています。しかし、それは大きな投資を必要とします。私はそれを保留しています」
バンカー：「そして関税を本当に下げるためには、地域調達も増やす必要があります。地域調達は増やしましたか？」
カーター：「望むほどではありません」
バンカー：「お話の流れを中断してしまいました。続けてください」
カーター：「次は何かというと、AIです」同社はAIベースの需要計画ツールを持っている。彼らはo9 Solutionsのソリューションを使用している。「そして工場メンテナンスツールがあり、安全プログラムでもAIが使用されています。調達部門の同僚はマーケティング部門と同様に、AIを大いに活用しています。しかし、パイプラインにはまだまだ多くのものがあります。私の意図は、コティが抱える問題を特定することです。壊れているものではなく、改善できるものを意味します」
「それらの領域に対する問題提起を書き、デジタルチームの同僚に『これは大規模言語モデル、あるいはドメイン固有言語モデル、あるいはエージェントAIで解決できる問題です。これらの問題を解決できる市場のソリューションは何を見ていますか？』と言っています」
「並行して、チームに『私は毎朝、通勤中にポッドキャストを聴き、この雑誌を読み、あのコンサルタントと話しています。あなたたちはどうですか？これが未来なのですから』と言っています」
「デジタル分野で自己成長に投資しなければ、数年後には時代遅れになるでしょう。私はグローバルサプライチェーンのタウンホールでまさにその言葉を使いました。『あなたはここで必要とされなくなるでしょう。私はコティに、デジタル分野に興奮し、関与し、そこにいたいと思う人材が欲しい』と言いました」長期的には、AIがますます自律的に計画を立て、プランナーはグローバルネットワークの調整に責任を持つことになる。
バンカー：「ここでいくつか質問があります。グレアム。私は古いサプライチェーンの人間です。私たちはAIを最適化と機械学習を含むように再定義しました。どちらもサプライチェーンソリューションに20年以上前から存在しています」では、AIの観点から見て、o9ソリューションの特別な点は何ですか？
カーター：o9の「主要な競合他社は、比較的限られた数のSKUを持ち、リズムと方向性が予測可能で信頼できる場合に機能するソリューションを持つ傾向がありました。それは美容業界ではありません。私たちは最後に確認したところ、世界71市場にわたって10,953のアクティブSKUを持っています」
そして「一人のインフルエンサーが『私はその赤い色合いが好きだ』と言うだけで」需要は急増する可能性がある。「そして突然、その週の（そのSKUの）需要が4倍になります」
「だから、非常に（詳細な）細部まで掘り下げる能力を持つツールが必要なのです」そのツールは、現在市場で起きていることを予測するために、どの統計モデリングバージョンが最も効果的かを振り返る必要がある。ソーシャルメディアは「市場に多くのノイズを生み出します。そのソーシャルリスニング、集合的感知をオンラインモデルに取り込む方法はわかりませんが、Googleの検索やTikTokを使って」そのソーシャルデータを予測モデルに取り込む方法を見つける必要がある。
「チームにはデータサイエンティストがいて、以前予測したものと実際に起きたことから、含まれるべきだったが含まれていなかったシグナルを理解し始めています。私たちはそれらすべてを探索し、進みながら学んでいます。だからこそo9が私たちにとって機能しているのです。他のものは少し硬直的すぎるでしょう」
バンカー：「このスケーラビリティについて感覚をつかみたいです。SKUレベルで予測していますか？購買行動によってオーディエンスをセグメント化していますか？日次、週次、月次の予測を行っていますか？その流れを説明してください」
カーター：「SKUレベルです。絶対に」
「ニューヨークの商業部門の同僚と議論していました。彼はSKUレベルでの予測が難しいと言っていました。私は『素晴らしい、でも大きな投資をして在庫切れになりたくありません。だからSKUレベルで教えてください。黄色ではなく緑が欲しいなら、教えてください。そうしないと緑しか用意しません』と言いました。だからSKUレベルでなければなりません。そしてo9モデルはそれを可能にします。各SKU、チャネル別、小売業者別に」
しかし需要計画ソリューションは魔法ではなく、人間の知性で補完する必要がある。「チームには、ウォルマートが何をしているか、そしてターゲットが何をしているかを見るよう常に思い出させています」コティがウォルマート向けにプロモーションを実施すると、ターゲットはそのプロモーションに対抗するよう努力する。「そこには重複があり、それを考慮に入れる方法を理解し始めています」
「現在、週次対月次（予測）について議論しています。現在の生産プログラムは週単位で調整できますが、比較的遠隔地からの入荷材料のため、月単位で行いたいと思っています。しかし、需要予測を毎週変更することを検討しています」チームは在庫配置の週次予測を作成するよう求められている。
しかし反発もある。「グレアム、生産計画や供給計画を変更しないのに、なぜ毎週新しい予測を作るためにすべての作業をしているのですか？それは現時点では必要のない多くの追加作業です。2年後、データサイエンスとツールが本当にうまく機能するようになれば、週次サイクルは理にかなうかもしれません。その時、製造拠点に対応力の向上について話します。しかし現時点では、正直なところ、月次で十分です」
バンカー：「製造におけるAIはどうですか？」
カーター：「包装ラインのダウンタイムをすべて入力したツールがあり、オペレーターに論理的な行動の流れを案内します。その設定をチェックし、これをチェックし、あれをチェックし、ここの圧力をチェックし、機器のこの部分を取り出して、元に戻す。今は修理されましたか？」
「トップメカニックから教わった非常に論理的な方法論を通じて案内します。今なら私がリップスティックラインに行って、手順に従い、写真に従って、その作業を行うことができます。これは大規模言語モデルに基づいています」
コティはこのツールで進歩を遂げている。「過去3ヶ月で、『他の5つのステップをスキップしてください。前回それらの5つのステップを実行しても何の違いもなかったからです。今回は前回この問題を解決したステップに直接案内します』と言えるようになりました」
バンカー：「このソリューションの名前は何ですか？」
カーター：「Yoshuです」
バンカー：「Yoshuについては聞いたことがありません」
カーター：「それが現代の喜びの一つです。私はデータを取り、処理し、それをフィードバックする能力を持つエージェントモデル、大規模言語モデルが欲しいのです。これらの小さなモデルをデータレイクに接続する薄いメッシュが必要なだけで、より良いダウンタイムメンテナンスプログラムを手に入れたとき、それを差し込むだけで、全体の運用モデルを変更する必要はありません。新しいものを追加するだけです」
バンカー：「エージェントAIを使用していますか？」
カーター：まだ使用していない。しかし自律型サプライチェーンを実現するには、エージェントAIが必要になる。「私がコティで『インテリジェントエンタープライズ』と呼ぶ新しいサプライラインは、最終的にはチームに代わって意思決定を行うことになります。それが需要シグナルであり、したがって供給シグナルであり、それを自動的に行います。まだ技術はそこまで達していないと思いますが、システムが稼働する準備ができたとき、チームがシステムを実行できるように、チームのスキルと能力を開発しています」
「在庫の配置、そして需要の週次AIモデリングを検討しています。これを使って（自律的に）トラック輸送を設定し始めることができるかもしれません。しかし、適切な輸送管理システムを持つ輸送計画チームの数人がこれらの決定を下すことと比較して、これの付加価値がどれほどあるのかはわかりません」
バンカー：「AIソリューションでブラックボックスの問題はありますか？」
カーター：「チームはo9が完全にブラックボックスだと言っています。彼らは実際にどのようにしてその数字に到達したのか理解していません。それは伝統的な（実務家）である私にとっては恐ろしいことですが、o9ツールには23の異なる予測方法があることを知っています。そのうち22は古き良き統計モデリングです。そして23番目がAIです」予測の約15％だけがAIモデルを使用している。「AIモデルはブラックボックスの問題が生じる場所です」
バンカー：「AIのトピックはカバーしましたか？」
カーター：「AIには非常に慎重にアプローチしています。私は単に『デジタル』と考えています。デジタル変革を行いました。可能な限りシンプルなソリューションが欲しいです。すべての機能を詰め込みたくありません。複雑にしたくありません。シンプルで、標準的で、中央集権的なものが欲しいです。うまく機能させたいです。そして次の課題、次の機会に進みましょう」
バンカー：「2年の投資回収期間を求めていますか？1年ですか？何を目指していますか？」
カーター：「2年未満を目指しています」彼らが行っている変革作業では、投資回収期間が3年以上になると、ツールがサポートするプロセスが投資回収前に変更されるリスクがある。
バンカー：「持続可能性について。環境にも良く、コスト削減にもなった持続可能性イニシアチブは何ですか？」
カーター：「7つの拠点のうち4つには現在、サイトの電力需要の13〜25％を生成する太陽光パネルが設置されています」これは2年の投資回収ではなかった。5年でも回収できなかった。しかし地球のために正しいことだった。従業員のエンゲージメントのために正しいことであり、率直に言って、私がやりたかったことだ。
従業員は持続可能性の取り組みに大いに貢献している。「私のお気に入りの例の一つはバルセロナ工場からのものです。訪問中にチームが私のところに来て、『これを見てください』と言いました。それはプラスチックベースの包装材が付いた入荷ガラス瓶でした」箱はパレットに積まれ、保護ラップの層が何層もあった。
「パレットの重量の3分の1が製品を保護するために使用される包装材でした。瓶は非常に貴重なものだからです。そして彼らは『これは必要ありません』と言いました。『素晴らしい、でも証明してください！』そして彼らはそうしました。包装材の70％を取り除き、『このような状態で入荷すれば、サイト内で移動しても損傷しません。瓶は問題ありません。サプライヤーに話して、すべての包装材を取り除けますか？』と言いました。そこで、入荷包装材は現在70％削減され、それでも材料の品質は完璧です。これはサイトのチームによって推進されました」
バンカー：「変革の一環としてリーンを使用していますか？」
カーター：「サイト全体でゼロベース予算方法論とリーン思考を使用しています。サイト戦略とビジョンがあります。そして、CFOに持っていく一連のアクションリストがあります。『これらは私たちがやりたい5〜6のプロジェクトです。ここに完全なコスト正当化があります。このプロジェクトとこのプロジェクトは2年で回収できます。このプロジェクトは4年で回収できますが、合計すると2年ちょっとです。それでいいですか？』なぜなら、時にはそれらのプロジェクトが全体的なサイトビジョンを実現するために必要だからです」しかし単独では、コスト正当化は機能しない。
このプロジェクトのバンドリングは、コティのサプライチェーンチームがAIとデジタルイニシアチブを正当化した方法だ。同社はAIソリューションのパイロットと迅速な学習に取り組む予定だ。
バンカー：「これらのデジタルイニシアチブは、クリーンなデータに大きく依存しています。その過程でどこにいたのか、そして現在どこにいるのかを説明できますか？」
カーター：「私が入社したとき、私たちが運営していた世界では、マスターデータは十分でした。幸いなことに、私はスマートなチームを持っており、彼らは『ゴミを入れればゴミが出る。データを修正する必要がある』と言っていました。私はそれを支持し、チームを配置しました」
コティは現在、サプライヤーや既存の顧客からより多くのデータを取得するよう取り組んでいる。このデータがサプライチェーン全体で接続できれば、特に持続可能性にとって非常に有用なデジタルスレッドを持つことになる。例えば、一部の包装材のアルミニウムがどこで精錬されているかを知っていれば、「持続可能性に関する税金を申告できます」
「私たちはほぼそこに到達しています。まだ提供すべき要素がいくつかあります。マスターデータは現在かなり良好です」しかしこれには「R&D、包装チーム、調達チームにわたる18ヶ月の集中的な取り組み」が必要だった。同社は「特に新しいイニシアチブのための入力データが堅牢で、下流で使用できることを確認しています」
バンカー：「最後に何か考えはありますか？」
カーター：カーター氏はAIとサプライチェーン管理に関する考え方を導くために新しい比喩を使用している。彼は「サプライバイオーム」という言葉を使用している。人工知能は無機的というよりも有機的であり、サプライヤーから小売業者までのつながりはほとんど生物学的になりつつある。「つまり、経済学は生物学的になりつつあります。アダム・スミスと見えざる手について考えてください。AIはサプライバイオームをより効率的かつ効果的にする見えざる手になりつつあります」ダーウィンと適者生存について考えてください。最も適応するのは、AIを最も効果的かつ効率的に採用する者たちでしょう。コティはその分野で勝利するつもりです」
