ビールゲーム
ゲームが終了した後、 各ユニットの在庫量、発注量や受注残をグラフにしてみると興味深いことが分かる。実際に小売が受け取る顧客からの注文数は大して変化がないのに、チームの各ユニットの各指標は激しく変動する。上流(工場か工場に近い方)で変動が大きくなるという、ブルウィップ効果を見出すこともできる。プレーヤーは自分のチーム(サプライチェーン)で受注残や在庫が過剰になっている状態をなんとか元に戻そうと必死に試み、プレーヤー同士様子を見ながらプレーを進める。互いに情報交換をできないので、それぞれが「いったいチームのほかのメンバーは、このゲームを分かってやってるんだろうか?」「市場の顧客の需要が、受注残や在庫を巨大に膨れ上がらせるくらいに不安定なんだろう」というようなことを考えるものである。
チームによって数量の大小はあっても、変化の様子はどのチームも殆ど変わらないことから、変化はシステムのプロセスからもたらされていることがわかる。実際、顧客からの注文が週によって変わらなく、しかもプレーヤーにそれを知らせておいても、やはり下流で変動が観察される。各ユニットの諸指標の変動は、顧客の注文数や個々のプレーヤーの振る舞いが主たる原因ではなく、システムの構造から必然的に引き起こされているのである。よく調べてみると、プレーヤーは意思決定の際(発注数を決める際)、フィードバックの誤認を起こしている。つまり、アクションを起こしたが、その結果が現れていない、ということを考えに入れないのである。さらに言えば、自分の決定が周りの状況に影響を与えていることに気がつかない。自分は外的要因に対応して在庫をコントロールしているだけのつもりでいるのだが、現実には、そのシステムを構成しているプレーヤーがシステム全体(サプライチェーン)に強い影響を及ぼしているのである。実際、サプライチェーン全体を考慮し、発注から納入までの時間差を考慮して発注数を決定するチームは良いパフォーマンスを示す。
マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院のスターマンは、このような、ビールゲームの場合で言うところの需要を予測し発注数を決定するというような、システムに対する反応(フィードバック)の特徴を天気予報と対比させて説明している。つまり、天気を予想し、その結果に基づいて天気予報の精度を高めようすることは、天気に対して何の影響ももたらさない。しかし、システムの中で状況に反応することは、そのこと自体がシステム全体に影響を及ぼし、状況を変化させているのである。