ZARAはほぼすべての商品をスペインにある4つの物流センターから全世界の店舗に向けて航空便で送っています。ロジスティクス業界の常識では航空便で送って割に合うのは半導体や医薬品など小さくて製品価格が高い貨物だけだと言われています。なぜZARAは価格の低いアパレル商品を扱っていながら航空便を使いまくれるのでしょうか？

東南アジアの通関は伏魔殿でアンタッチャブルだと感じている方も多いのではないでしょうか。現地の外資系物流会社はこの困難な状況にどのように対応しているのでしょうか？その一端をご紹介します。欧米系の大手メガフォワーダーはコンプライアンス重視で文字通りアンタッチャブルな対応をしています。ところが日系大手フォワーダーは

宅配便の料金は三辺の合計を表す○○サイズで決まります。また飛行機の預け荷物も三辺合計の大きさで制限されます。このように運送業界では運賃を簡単に決めるために〇〇サイズという表現がよく使われます。でも同じ○○サイズでも形状によって容積が大きく異なることをご存知でしょうか？この仕組みを理解して賢く得する方法をお伝えします。

カジノの中でも還元率の高いゲームとして知られてブラックジャックはPythonプログラミングの練習にも適しているようで、ググれば沢山の事例が紹介されています。ところがこのブラックジャック、アクションの選択肢が多く複雑なためか、すべてのアクションを網羅したPythonコードはなかなか見つかりません。そこで自作してみました。

ルーレットの攻略法にモンテカルロ法があります。これは絶対的な必勝法と呼ばれているマーチンゲール法と比べると知名度は劣るものの、連敗が混んでもマーチンゲール法ほどベット額が膨らまないため試しやすい手法と言われています。この効果をExcelとPythonのシミュレーションにより検証してみました。さて結果はいかに。。。

3/2ベット法とは日本ではあまり知られていませんが海外では3/2 Roulette StrategyまたはPloppy 3-2 Roulette Strategyと呼ばれているルーレットの有名な必勝法です。これはルーレットのテーブル配置の偏りを利用して利益を得るというものですが、これがイカサマであることを証明します。

「3回連続で1～12が出た。次も1～12が出る確率は1.52%しかない。だから13～36に賭ければ98.48%の確率で当たる！」というのが94.48%法の考え方です。この手法はルーレットの必勝法として有名で、ネットで検索すれば沢山の記事がヒットします。でもこの理論はデタラメです。それをシミュレーションして確かめます。

ルーレットと言えば赤／黒ベットなどのオッズが2倍の賭け方をする方が多いと思います。ほぼ50%の確率で当てられるので、利益は少ないけれども確実な勝負のように思われるからです。ところがオッズが3倍のダズンベットやカラムベットの方が利益が多くなりやすいということをご存知でしょうか？本記事ではそれを数学的に証明してみました。

マーチンゲール法は「理論上負けない方法」と言われていますがこれを額面通りに受け取る人は少ないでしょう。実際にはカジノが損しないように設定するテーブルリミットが存在するため理論通りにはなりません。しかしマーチンゲール法で本当に勝率が上がるのか？とか勝率が上がるとはどんな場合か？と問われて答えられる人は少ないでしょう。

ルーレットで300ドルを儲けて帰りたいという時、100ドルしか軍資金がない人と1,000ドルの軍資金がある人ととでは勝率は異なるのでしょうか？Pythonで百万回疑似ゲームを行って調べてみました。その結果1,000ドルの軍資金がある人の方が約3倍も勝率が高いことがわかりました。ではこの勝率はどこまで上がるのでしょうか？

「俺はカジノでいつも勝っている」と豪語する人を管理人は信用しませんが、並の人より勝っていることは認めます。そのような人は大抵、並の人よりベット額が大きい傾向があります。並の人のようにせこせこ賭けるのと、大きな賭金で勝負する人とでは、勝率に差があるのでしょうか？これを知りたくてPythonでシミュレーションしてみました。

ルーレットの還元率は確率の計算式で理論値が求められますが、本当に正しいのでしょうか？これを確かめるためにPythonを使って百万回シミュレーションしてみました。アメリカンルーレット、ヨーロピアンルーレット、フレンチルーレット（アンプリゾン方式）、フレンチルーレット（ラパルタージュ方式）すべてについて実験しました。

ルーレットには アメリカンルーレット 、 ヨーロピアンルーレット 、 フレンチルーレット の 3 種類があります。 更にフレンチルーレットの イーブンベット には アンプリゾン方式 と ラパルタージュ方式 という 2 種類のルールがあります。これらをすべてシミュレーションできるソフトをPythonで作ってみました。

前回の記事 【これは便利！】適正発注を行った場合のトータル調達物流コストを計算するアプリ で、適正発注を行う前提でトータル調達物流コストをシミュレーションできる Web アプリを公開しました。このアプリは簡単なカスタマイズによって、様々なパターンの物流ネットワーク最適化に適用可能であることを紹介したいと思います。

物流ネットワークの設計において戦略的に重要になるのはどこにどのくらいの広さのDCを設置するかで、戦術的に重要なのは各DCの適正在庫コントロールの方法です。これらを併せて数理的にやろうとすると奥が深く輸送コストや在庫コスト等の合計であるトータル物流コストを最小化する最適化問題になります。これを計算するアプリを作りました。

定量発注方式もMin-Max発注方式も物量があまり多くない、いわゆるBC商品に使われることが多いのですが、「両方式の違いがよくわからない。うちの商品にはどちらが適しているのだろう？」と思ったことはありませんか？そのような方のために同じ需要データで両発注方式をシミュレーションして挙動を比較できるアプリを作成しました。

「二ヶ月にコンテナ一本分の物量しかないが、二ヶ月に一度FCLで輸入するのと毎月LCLで輸入するのとではどちらが安いのだろう？」国際物流に絡んだことのある人なら誰でも一度は悩むことですね。この場合発注量が物量になりますので、適正在庫シミュレーションと一緒にするのが効率的です。物流コストも一緒に計算するアプリを作りました。

「隣の国なんだからクロスボーダートラックで送れば2、3日で着くけど輸送コストが高い。船便だと輸送コストは安いけどリードタイムが長いので在庫コストがかかる。トータル物流コストとしてはどちらが得なんだろう？」国際物流に携わっていれば多くの人が遭遇する悩みですね。この悩みを解消するWebアプリをPythonで作成しました。

「日本の保管料は三期制で一期（十日間）当たり280円／CBM、タイでは一日当たり30円／CBM。一日当たりで比較するとタイの方が高いじゃないか！」「物流会社から一日当たり30円／CBMの保管料を、一週間当たり180円／CBMに変更したいと提案された。安くなった、ラッキー！」それが一目で損得がわかるアプリを作りました。

「日本の保管料は三期制で一期（十日間）当たり280円／CBM、タイでは一日当たり30円／CBM。一日当たりで比較するとタイの方が高いじゃないか！」「物流会社から一日当たり30円／CBMの保管料を、一週間当たり180円／CBMに変更したいと提案された。安くなった、ラッキー！」それが一目で損得がわかるアプリを作りました。