ゲーム解説

サプライチェーン・マネジメント研修用シミュレータのルール、理論的背景、画面の使い方を一通り説明します。

1. ビールゲームとは

1960 年代に MIT（マサチューセッツ工科大学）スローン経営大学院で開発された、サプライチェーン・マネジメントの古典的シミュレーションゲームです。4 人のプレイヤーが供給網の各段階を担当し、「チーム全体の総コストを最小化」することを目指します。

2. 4つの役割と流れ

役割	仕事	見える情報
小売店	最終顧客の需要に応える	顧客需要（実データ）
二次卸	小売からの注文を受け、一次卸へ発注	小売からの発注量のみ
一次卸	二次卸からの注文を受け、工場へ発注	二次卸からの発注量のみ
工場	一次卸からの注文を受け、ビールを生産	一次卸からの発注量のみ

3. 1週のサイクル

各週、全プレイヤーが以下の 5 ステップを順に行います。

全員が Step 5 の発注を入力すると、次の週へ進みます。工場だけは Step 5 が「生産指示」となり、原材料から完成品を生産するラインに投入します。

4. コスト計算と勝敗

欠品ペナルティは在庫保持の 2 倍。機会損失が在庫コストより重く設定されています。

5. 鞭効果（Bullwhip Effect）

ビールゲームの核心は、鞭効果（Bullwhip Effect） の体感です。

小売段階での顧客需要のわずかな変動が、サプライチェーンを遡るにつれて増幅され、工場段階では巨大な変動となって現れます。まるで鞭（むち）を振ったときに先端ほど大きく揺れるように──。

原因

• リードタイムによる情報の遅れ：今発注しても、手元に届くのは 4 週後。
• 情報の非対称性：下流の状況しか見えない中で、不安や推測に基づく過剰発注が発生。
• フィードバックの遅延：自分の判断の結果が数週間後にしか現れないため、「効いていない」と感じて追加発注してしまう。

教訓

「個々のプレイヤーが良かれと思って合理的に下した判断（部分最適）」が、「システム全体としては最悪の結果」を招くという構造を理解することが、このゲームの最大の学びです。

6. 画面の見方

プレイヤー画面

• 上部のサプライチェーン地図：自拠点がネオン色で強調。他拠点は情報遮断のため灰色。
• 自拠点パネル：
  • 受注残（欠品）：優先的に発送する義務がある未納分。
  • 在庫：手元にあるビール（樽アイコンで視覚化）。
  • 累積コスト：在庫費用と欠品費用の合計。
  • 配送中パイプライン：上流が出荷済みだが、まだ到着していない商品。
  • 発注中パイプライン：下流から送られた注文で、まだ到着していない数量。
• 発注パネル：
  • 今週観測した需要：判断の材料。
  • ± ボタンと数値入力、クイック選択（0 / =需要 / 前週 / 需要+4）で素早く入力。
  • 席ステータス：4 拠点の発注状況（✔＝済／…＝待機）。他人が誰かは分かりませんが、全員揃ったかは分かります。
• 終了画面：鞭効果グラフ、在庫推移、累積コスト比較、全データ公開。/results/<id>/view で後日再訪可能。

講師画面

• ゲーム作成：週数、需要パターン、各席を人間／AI で設定。
• 進行制御：開始・一時停止・再開・強制進行（未入力席を前週同量で自動補完）。
• 席切替：ゲーム途中でも人間⇄AI の切替が可能（欠席者対応）。
• 需要パターン編集：残りの週の顧客需要をその場で変更できます。
• ゲーム削除：一覧の「🗑 削除」ボタンで不要ゲームを消去（結果JSON/CSVも含め）。

7. 講師向け：運営のコツ

• 人数調整は AI で柔軟に：欠席者が出ても、その席を AI（naive 推奨）に切り替えるだけで進行可能です。
• 需要パターンの選び方：
  • realistic（推奨）：ベース需要 4〜6 のランダムウォーク＋販促期間＋単発スパイク＋低迷期を組み合わせた実務に近いパターン。ゲームIDを乱数シードとするため、同じIDを共有すれば他チームも同条件でプレイ可能。
  • classic-step：原典どおり週5で4→8の単発ステップ。解説用。
  • promotional：10週周期で3週間の販促。鞭効果が最も強く出やすい定型。
  • spike：週5のみ需要16の単発ショック。短時間デモ向き。
• AI 戦略の選び方：
  • naive：観測した需要と同じ数量を発注。最も素朴。鞭効果は小さい。
  • conservative：目標在庫に近づけるよう少しずつ補正。バランス型。
  • base-stock：パイプラインを考慮した数理最適解に近い戦略。鞭効果を抑制しやすい。
  • anxious（不安型）：人間の過剰反応を模倣。需要増には2倍で反応、バックログは全量追加発注。鞭効果が最も強く出る。
• 一時停止で振り返りを挟む：週 15〜20 付近で一時停止して「なぜ在庫が急増／欠品したのか」を議論すると、気づきが深まります。
• 需要パターンを途中で変える：「季節的な需要変動」を模擬するために、講師が残り週の顧客需要を書き換えるデモが効果的。
• 結果の見方：終了後の増幅率（工場の発注分散 ÷ 小売の発注分散）が 1.5× を超えると鞭効果が明確に観察されている指標です。

8. 他のモード

通常の研修（講師＋4人）以外にも、目的に応じた複数のモードが用意されています。

🎓 ソロ・チュートリアル

初めての受講者向けの 1 人練習モード。認証不要で /tutorial.html を開くとすぐ開始できます。

• 小売店を自分が担当し、他 3 役は naive AI
• 期間：15 / 20 / 30 / 50 週から選択
• 需要は realistic パターン（ベース＋販促＋スパイク＋低迷）
• 状況に応じたヒントが表示される（需要通り発注→リードタイム→バックログ注意 等）
• 終了時、「全員 naive AI」「あなた」「全員 base-stock AI」の 3 者比較で自分の判断を振り返れる
• 研修前の予習、研修後の復習に使える

🏁 チーム戦モード

複数チームがまったく同じ需要でプレイして総コストを競うモード。

• 講師が講師画面の「チーム戦作成」フォームで N チーム（2〜20）を一括生成
• 同一 eventId のゲームは同じ需要シードを使うため、チーム間の成績比較が公平
• 観戦ダッシュボード /team-event.html?event=XXX は認証不要でチーム全員が観戦可能
• 5 秒ごとに更新、終了チームから🥇🥈🥉順位が確定
• 「全チーム比較」で全員の鞭効果グラフを重ね表示

📊 結果比較

/compare.html は終了済みゲームを並べて比較するためのツールです。

• ゲーム ID を追加していくと総コスト比較表が生成される（最良＝緑、最悪＝赤）
• 工場の発注量、チーム累積コスト、顧客需要を 3 つの重ね描きグラフで確認
• URL に ?games=A,B,C で指定可能、共有リンクとして使える

🏆 ハイスコアボード

/hiscore.html は全終了ゲームを総コスト昇順でランキング表示します。

• 🥇🥈🥉 メダル、需要パターン・週数でフィルタ、列クリックでソート切替
• 過去の研修成績を並べて「前回より上手くやれたか」が一目で分かる
• 詳細ページや比較ページへのワンクリック導線

⏱ 発注時限（タイマー）

講師がゲーム作成時に「発注時限」を 60/90/120/180 秒から選択でき、時間切れの席は自動的に「前週同量で発注」として処理されます。

• プレイヤー画面にカウントダウン表示（30 秒以下で黄色警告、10 秒以下で赤点滅）
• 一時停止中はタイマーも停止
• 研修のテンポをコントロールしたいときに有効

9. 参考

• Sterman, J. D. (1989). "Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic Decision Making Experiment". Management Science.
• MIT Sloan School of Management — Beer Distribution Game 原典
• Senge, P. M. (1990). "The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization" — 第3章でビールゲームを題材にシステム思考を解説。

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「出来事を責めるのではなく、構造を理解せよ」── システム思考の神髄