大手食品メーカーでは食品ロス削減を推進しています。しかし、いくつかの課題に直面しています。まず、生産ラインでのロス削減に限界があること。次に、出荷先の需要を正確に予測することができないため、余分に生産した商品が期限切れになり、廃棄されることがあります。この問題を解決するため、AI予測技術の導入を検討しているそうです。
AI予測とは、人工知能の力を活用し、将来の出来事や傾向を推測することで最適な意思決定をサポートする技術です。この革新的なアプローチは、食品供給チェーン全体の効率向上と食品ロス削減に向けた具体的な解決策を提供します。
AI予測は大量のデータを分析し、過去のパターンやトレンドから未来を予測します。例えば、販売履歴、季節変化、気象条件、需要変動などの要因を考慮し、特定の商品や食材の需要を予測することができます。これにより適切な在庫管理や生産計画が立てられ、過剰在庫や不足を防ぐことで、結果として食品ロスを減少させる効果が期待されます。
導入前は生産ラインの需要予測に多大な時間を要していましたが、AI予測技術の導入で生産量の調整が可能になり、製品ロスを大幅に削減したそうです。
導入前は出荷先の需要予測が困難だったそうですが、AI予測技術により需要を正確に予測できるようになりました。これにより期限切れ商品が減少し、社会的評価も高まったとのことです。
在庫データには商品の在庫数、消費期限、入荷日などが含まれます。これを使えば商品の回転率や販売量を予測できます。在庫データはPOSシステムや在庫管理システムから収集されます。
販売データには販売履歴、売上高、客数、平均購入金額などが含まれます。これらを使えば商品の需要予測や傾向分析ができます。販売データはPOSシステムや売上管理システムから収集されます。
気象データには気温、湿度、降水量、風向きなどが含まれます。これらを使えば季節や天候による需要変動を予測できます。気象データは気象庁や気象情報サイトから収集されます。
交通データには交通量、渋滞情報、事故情報などが含まれます。これらを使えば販売店へのアクセス状況や配送ルートの最適化ができます。交通データは国土交通省、都道府県の交通情報サイト、道路会社、交通センサーなどから収集されます。
これらのデータを収集し、AIツールで予測モデルを構築すれば、精度の高い予測が可能になります。ただし多大な時間とコストがかかるため、十分なリソース確保が必要となります。
食品ロス削減には製造から消費までの供給チェーン全体のトレーサビリティが重要です。AIによりロスが発生する段階を特定し、対策のための情報を提供する必要があります。
個人情報と食品データのセキュリティ、プライバシーを尊重しなければなりません。データ取り扱いに関する法的要件を遵守することが求められます。
AI予測は強力なツールですが、食品業界では専門家の知識と判断も重要です。AIと専門家が連携し、予測結果を意思決定に生かす必要があります。
AI予測の導入で食品ロス削減に成功した企業が多くあります。ロス削減による業務効率向上と、社会課題への取り組みが評価され、イメージ向上につながります。
今後はAI技術の進化で予測精度が高まり、より多くのデータ取得が求められることでしょう。企業や関連機関が積極的に取り組む必要があります。
食品ロス削減は企業の社会的責任を果たすだけでなく、地球環境保全にも貢献します。AI予測技術を活用し、より多くの企業が食品ロス削減に取り組むことが期待されています。持続可能な社会実現に向けてAI技術を駆使し続ける必要があります。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
