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企業の動きも求められる食品ロス対策
身近に出来る対策の一つは需要予測の精度up

「食品ロス削減推進法」が2019年10月目処に施行予定。
食品ロス対策は始めていますか?

 

2019年524日に「食品ロス削減推進法」が可決・成立したのはご存知ですか?
「食品ロス削減推進法」とは、まだ食べることができるのに廃棄されてしまう食品(=「食品ロス」)を減らすための法律です。

生産・製造・販売・消費等の各段階において日常的に生まれる食品ロスの量が、日本国内だけで約643万トン(※1)と推計されています。世界に目を向けると栄養不足に陥っている人々が多くいる中で、日本は国内で消費される食料の62%を国外からの輸入に頼っています(※2)。また、世界全体の食料援助量は年間約380万トン(※3)と言われており、日本で捨てられる食品はその倍に充たることになります。それにも関わらず、日本ではまだ食べられる食品が日々廃棄されているという課題があり、国を挙げて動き出し、出来上がったのが「食品ロス削減推進法」です。

同法では食品ロス削減の方針を示すほか、
・食品関連事業者等の取組に対する支援
・食品ロスの削減に関し顕著な功績がある者に対する表彰
など、削減を推進する事業者向けの施策についても言及されています。

1農林水産省及び環境省「平成28年度推計」

企業・事業者に求められる食品ロス削減の対応とは

社会的な課題となっている食品ロス。発生する要因はさまざまあります。
一般家庭での食べ残しはもちろん、農林水産省少量産業局の発表によると、実は生産・卸・製造・販売・外食…と、事業系食品廃棄物の合計(352万トン)が、一般家庭での食品ロス(291万トン)を上回っています。(※4)

では、事業側での食品ロスにはどんなものがあるでしょうか。
外食産業での「過剰仕込み」「食べ残し」等はイメージが付きやすいかもしれません。それらに加え、特に課題となっているのが「欠品を恐れた見込み生産・発注」「納品の1/3ルール」といった食品生産/卸売/製造業と小売業に根付く慣習から発生する「過剰生産・過剰在庫」です。
対応策としては、一部食品の消費期限の年月表示や、納品期限の変更に関する実証実験など業界団体等が中心となり既に進んでいるものもあります。
一方で、各事業者が日々の業務の中でできるものとして「受発注精度の向上」も挙げられます。過剰生産・在庫を見直し、需要に見合った事業活動をすることが求められているのです。

※4 農林水産省「食品ロス及びリサイクルをめぐる情勢」

経験・勘での需要予測だけではもう足りない?
高度な解析の活用により、食品ロス誤差3割減のケースも

受発注精度を向上させるためには、当然ながら「いつ、何があるから、どれくらい売れる見込みなのか」といった需要予測を行い、その予測に基づいた受発注が必要になります。

「需要予測なら、POSデータや過去の実績を基に日常的にやっているよ」とお考えの方も多いと思います。
しかしいつもの過去実績分析だけでなく、自社外のデータを加えたり、高度な解析手法を取り入れたことで、需要予測の誤差を削減できたケースがあります。

【ケース】気象データを用いた需要予測・生産調整により誤差を30%削減!(日本気象協会)
一般財団法人 日本気象協会、豆腐メーカーの相模屋食料株式会社、小売店が連携して行った需要予測精度向上の取組みをご紹介します。



日常的に消費される機会が多い商品でありながら、気温の上下が売り上げ影響するうえに、賞味期間が短い「豆腐」。従来の見込み生産・発注では食品ロスが多く発生していました。
そこで、過去の売上げ実績データに加えて、人間の感じる気温を考慮し、高度な解析手法を使った需要予測を基にメーカー側で生産調整を行いました。
すると、需要変動を捉える精度が30%上がり食品ロスが削減できました。

食品ロス削減に向けて高度な分析・予測をAIに任せる選択肢も視野に

法律の制定もあり、ますます社会的な関心が高まりそうな食品ロス対策。
事業者による食品ロス削減には、外部のデータや機械学習(AI)も絡めた、精度の高い需要予測が一定の効果がありそうです。

そうは言っても
「データをたくさん持っている大手企業にしかできないのでは」
「分析や予測の専門家が社内にいないから、複雑な分析は自分たちには無関係」
とお考えの方も多いかもしれません。

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10日先の気象予想データもサービス内で利用可能で、お手持ちのPOSデータなどと掛け合わせた、客数予測、発注数予測・出荷数予測(※)など目的に合わせた分析・予測に使うことができます。

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多目的分析:
お手持ちの様々なデータと、コーザル(気象)データなど複数変数を絡め、需要予測・出荷数予測など多目的な分析・予測が可能

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※発注数、出荷数などの予測には「多目的分析」をご利用ください。「客数予測」は、客数実績データのみ取り込み可能です。

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