AIの需要予測で食品ロスを削減！
システムの導入事例まで解説

食品ロスは、環境問題や経済的な損失を引き起こす深刻な課題です。特に小売業や卸売業では、需要の変動を正確に予測することが難しく、過剰な在庫や廃棄が頻繁に発生しています。そこで注目されているのが、AIを活用した需要予測システムです。本コラムでは、食品ロスの現状からその原因、そしてAI需要予測システムがどのように食品ロス対策に貢献できるかについて詳しく解説します。また、需要予測型自動発注システム「B-Luck」の導入事例を通じて、具体的な効果を紹介します。

1.食品ロスの現状

●食品ロスがもたらす環境・経済的な影響

食品ロスは、私たちの社会において重大な問題となっています。FAO（国際連合食糧農業機関）によると日本では年間約612万トン（2017年度推計値）の食品が廃棄されており、そのうち約289万トンが家庭から、約323万トンが事業者から出ています。この大量の廃棄物は、環境にも経済にも深刻な影響を与えます。

環境面では、廃棄される食品が燃やされる際に大量の二酸化炭素（CO2）が排出されるため、地球温暖化を加速させます。また、埋め立て地に廃棄される食品はメタンガスを発生させ、これも温暖化の原因となります。経済面では、食品の生産から流通、消費までにかかる膨大なコストが無駄になるだけでなく、前述のように廃棄費用が上乗せされます。この廃棄費用は自治体が全て補っているのではなく、足りない費用に関しては、税金で補われています。企業の利益が減少しているだけでなく、消費者の負担も増加しているということになるのです。
※参照元：食品ロスの現状を知る：農林水産省

●現在行われている食品ロス削減の取り組み

国は事業系・家庭系食品ロスともに、2030年度までに2000年度比で半減、事業系食品ロスにおいては547万ｔから273万ｔにする目標を立てており、政府や企業、NPOなどがさまざまな取り組みを行っています。
例えば、農林水産省は「食品ロス削減推進法」を施行し、食品ロス削減のための基本方針を策定しています。また、企業では、賞味期限の延長や、需要予測システムの導入による在庫管理の最適化が進められています。さらに、NPO団体はフードバンクを通じて、余剰食品を必要とする人々に提供する活動を行っています。
※参照元：食品ロスの現状を知る：農林水産省

●需要予測をしても食品ロスが起こる理由

現状を受け、需要予測を行っているにも関わらず、食品ロスが発生する問題も増えています。
以下では、需要予測をしていても食品ロスが起こる理由について解説します。

1.気候変動による影響

需要予測が難しい理由の一つに、気候変動があります。気温や天候の変動は、消費者の購買行動に大きな影響を与えます。例えば、夏が異常に暑いと冷たい飲み物やアイスクリームの需要が急増しますが、逆に涼しいとその需要は減少します。このような気候条件の変動を正確に予測することは非常に難しく、結果として過剰在庫や欠品が発生し、食品ロスが生じやすくなります。

2.予測の属人化

もう一つの問題は、需要予測が属人化していることです。多くの企業では、需要予測が経験豊富な個人の判断に依存しています。しかし、人間の判断には限界があり、過去のデータや経験だけでは正確な予測を行うことは困難です。特に、新商品や季節限定商品など、過去のデータが少ない場合は予測がさらに難しくなります。このような状況で、AIを活用した需要予測システムが注目を浴びています。
以下にて、AIによる需要予測が有効な理由について解説していきます。

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2.食品ロス対策にはAI需要予測が有効

続いて、AI需要予測が食品ロス対策にどのように役立つかについて解説します。

●精度の向上

AI需要予測システムは、従来の属人化していた予測に比べて高い精度での予測が期待できます。過去の販売データや季節変動、さらには天候やイベントなどの要因となる大量のデータを総合的に分析・学習することで未来の需要を予測します。人間が行うよりも大量のデータを扱えると同時に、複雑なパターンも予測できるため、人間によるミスや、過剰な在庫を持つリスクを大幅に減少させることが可能となります。

●リアルタイムでのデータ分析と需要予測

AI需要予測システムは、リアルタイムでのデータ分析が可能です。これにより、急な需要変動にも迅速に対応することができます。例えば、天候の急変や予期しないイベントが発生した場合でも、システムは即座にデータを更新し、最適な需要予測を提供します。これにより、無駄な在庫を持つリスクを最小限に抑えることができます。

●効率的な在庫管理と廃棄削減

AI需要予測システムは、効率的な在庫管理も実現します。需要予測に基づいて適切な量の在庫を確保することで、食品の廃棄を大幅に削減することができます。例えば、賞味期限が迫っている商品を優先的に販売するよう指示することが可能です。これにより、食品ロスの削減にも効果が期待できます。

●業務の効率化

AI需要予測システムは、業務全体の効率化にも寄与します。従来の手作業による需要予測や在庫管理は、多大な時間と労力を要しますが、AIシステムを導入することでこれらの業務を自動化することができます。これにより、従業員はより重要な業務に集中することができ、どのように食品ロスを削減するか策定するようなコア業務に注力することができます。

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3.AI需要予測型 自動発注システム「B-Luck」の導入事例をご紹介

最後に、AI需要予測型 自動発注システム「B-Luck」を導入いただいた事例をご紹介致します。

事例1：食品スーパーマーケット様①

課題・導入背景

• 日配、パンでの需要予測型自動発注による発注時間の短縮と、欠品の削減を実現したい

採用されたポイント

• 高精度発注により高い自動発注の採用ができる
• 季節性、特売商品にも対応できる
• 柔軟なカスタマイズ対応により品切れ補正ができる
• 精度の高い発注推奨値により過剰在庫になりすぎない適正な在庫数を実現し、フードロスの抑制にも貢献できる

導入結果

• 自動発注採用率90％
• 欠品率20％改善

＞その他 導入事例はこちら

事例2：食品スーパーマーケット様②

課題・導入背景

• 属人化している発注時間の削減と、曜日の変動に合わせた在庫コントロールがしたい

採用されたポイント

• 全商品の部門での需要予測型自動発注実現できることにより大幅に発注時間を削減できる
• 入荷コントロールによる週明け欠品の減少が期待できる
• 店舗棚入作業の効率化ができる
• 精度の高い発注推奨値により過剰在庫になりすぎない適正な在庫数を実現し、フードロスの抑制にも貢献できる

導入結果

• 発注時間90％削減
• 欠品率20％改善

＞その他 導入事例はこちら

4.まとめ

この記事では、食品ロスの現状から削減対策としてAIの需要予測が有効な理由について紹介してきました。
小売業や卸売業にとって、適切な需要予測は効率的な在庫管理やコスト削減だけでなく、食品ロスの削減にも直結します。ただ、食品ロス、過剰在庫を懸念し在庫を少なめにしていると欠品してチャンスロスを起こすこともありますので、需要予測システムを選ぶ際には注意が必要です。
B-Luck需要予測型自動発注システムでは、発注推奨値の精度が高いことから賞味期限の短い商品にもご採用いただいており、多数の小売業、卸売業様の欠品を防ぎ、チャンスロス改善、売上向上に貢献しています。B-Luck需要予測型自動発注システムの詳細は以下よりご覧ください。
その他、発注や在庫管理についてお困りの際も、ぜひお気軽にご相談ください。

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