テクノロジーで挑む食品ロス：AI需要予測とIoT在庫管理の成功事例
食品ロス削減におけるテクノロジー活用の最前線
食品ロスの削減は、企業の持続可能性を追求する上で不可欠な課題となっています。単なるコスト削減に留まらず、環境負荷低減や飢餓問題への貢献といった社会的側面からも、その重要性は増しています。近年、この課題に対し、人工知能（AI）やIoT（モノのインターネット）といった先端技術を活用する企業が増加しており、従来の手法では難しかったレベルでの削減効果が期待されています。
本稿では、食品関連企業がAIやIoTをどのように活用し、食品ロス削減に向けたCSR活動を推進しているのか、具体的な事例を通してその内容、成果、そして課題について考察します。これらの事例は、自社の食品ロス対策を見直す上での実践的なヒントとなるでしょう。
事例1：AIによる需要予測で製造・発注ロスを削減
ある大手食品製造小売企業では、消費期限が短い日配品や惣菜の廃棄ロスが大きな課題となっていました。過去の販売実績に基づいた需要予測では精度に限界があり、予測を上回る需要があった際には販売機会を損失し、逆に下回った際には大量の廃棄が発生していました。
この課題に対し、同社はAIによる需要予測システムを導入しました。このシステムは、過去数年分の販売データに加え、天気予報、曜日、祝日、地域イベント、競合店のプロモーション情報など、多様な外部データを機械学習によって分析します。これにより、従来の予測手法と比較して、より精緻な需要予測が可能となりました。
具体的な取り組み内容と成果: * 予測精度の向上: AIによる分析で、特定の条件下での需要変動パターンを把握できるようになり、予測誤差が平均10%削減されました。 * 製造・発注量の最適化: 予測精度向上に伴い、工場での製造計画や店舗への発注量が最適化され、過剰生産・過剰発注が抑制されました。 * 廃棄ロスの大幅削減: 特に消費期限が迫った商品の廃棄量が、導入前に比べて年間20%削減されたという報告があります。これにより、廃棄にかかるコストだけでなく、CO2排出量の削減にも貢献しています。
直面した課題と克服: * データ収集と整備: 多様な外部データを収集し、AIが学習可能な形式に整備することが初期段階での大きなハードルでした。これには、データ専門家との連携や、データ収集プロセスの見直しが必要でした。 * 現場への浸透: AIが算出した予測値に基づいた製造・発注計画に対し、長年の経験を持つ現場担当者からの戸惑いや抵抗がありました。これに対しては、システムの導入目的や効果に関する丁寧な説明会を実施し、担当者の意見を取り入れながら段階的に運用を開始することで、理解と協力を得る efforts を重ねました。
事例2：IoTセンサーによるリアルタイム在庫・品質管理
別の事例として、生鮮食品やチルド商品を多く取り扱う小売チェーンでは、店舗や物流拠点における在庫管理の非効率性や、温度管理のわずかな不備による品質劣化・廃棄が課題でした。
この課題解決のため、同社は冷蔵・冷凍庫や陳列ケースにIoTセンサーを設置し、庫内の温度や湿度をリアルタイムでモニタリングするシステムを導入しました。また、一部の商品にはRFIDタグを取り付け、在庫数を自動で把握・更新する仕組みも構築しました。
具体的な取り組み内容と成果: * 品質管理の強化と廃棄削減: 庫内温度の異常や、設定範囲からの逸脱を即座に検知し、担当者にアラートを通知することで、品質劣化による廃棄を未然に防ぐことが可能となりました。これにより、特に温度管理が重要な商品の廃棄率が改善されました。 * 正確な在庫状況の把握: RFIDタグによる自動在庫管理により、店舗や倉庫の正確な在庫状況がリアルタイムで可視化されました。これにより、欠品による販売機会損失の防止や、過剰在庫の早期発見が可能となりました。 * 棚卸業務の効率化: 手作業による棚卸しの頻度や時間を削減し、従業員は顧客対応や品出しなど他の業務に時間を充てられるようになりました。
直面した課題と克服: * 初期導入コストと技術的ハードル: IoTセンサーの設置やシステムの構築には一定の初期投資が必要であり、また技術的な専門知識も求められました。これに対しては、国の補助金制度の活用を検討したり、実績のあるIoTベンダーと緊密に連携したりすることで対応しました。 * データ活用のための人材育成: センサーから収集される膨大なデータを活用し、業務改善や意思決定に繋げるための分析スキルを持つ人材が不足していました。社内研修プログラムを開発し、従業員への技術トレーニングを実施することで、データ活用の文化を醸成しています。
事例から学ぶ：テクノロジー活用のポイントとCSR担当者への示唆
これらの事例から、テクノロジーを活用した食品ロス削減CSR活動を進める上での共通するポイントが見えてきます。
- 目的意識の明確化: 「なぜテクノロジーを導入するのか」「どのような課題を解決したいのか」といった目的を明確にすることが、適切な技術選定と効果的な導入計画に繋がります。単に流行の技術を導入するのではなく、自社の食品ロス発生箇所や原因を正確に分析し、そこに最適 な技術を適用する視点が重要です。
- データに基づいた意思決定: AIもIoTも、活用するためには質の高いデータが不可欠です。データ収集・整備のプロセスを確立し、データを分析・活用できる組織体制や人材育成が成功の鍵となります。
- 部門横断的な連携: 製造、物流、販売、情報システム、そしてCSR部門など、関連する全ての部門が連携し、共通認識を持って取り組むことが重要です。技術導入は特定の部門だけの問題ではなく、サプライチェーン全体に関わる変革だからです。
- 段階的な導入と評価: 大規模なシステムを一度に導入するのではなく、特定の店舗や商品ラインでパイロット導入を行い、効果測定と改善を繰り返しながら徐々に展開していく手法がリスクを抑える上で有効です。導入効果を定量的な指標（廃棄率削減、コスト削減額など）で継続的に評価し、活動の成果を可視化することもCSR活動の推進において重要です。
これらのポイントは、食品ロス削減のCSR活動がマンネリ化している、あるいは他社との差別化を図りたいと考えているCSR担当者にとって、新たなアプローチを考えるヒントとなるでしょう。テクノロジーの活用は、従来の「寄付」や「啓発」といった活動に加え、ビジネスオペレーションそのものを変革することで、より本質的かつ大規模な食品ロス削減に貢献する可能性を秘めています。
まとめ
AIによる需要予測やIoTによるリアルタイム在庫管理は、食品関連企業が食品ロス削減に向けたCSR活動を推進する上で、非常に有効な手段となり得ます。これらの技術は、廃棄コストの削減といった経済的メリットだけでなく、資源の有効活用や環境負荷低減といった社会的・環境的メリットももたらし、企業の持続可能な経営に貢献します。
テクノロジー導入には初期投資や運用上の課題も伴いますが、明確な目的意識、データ活用能力の向上、部門横断的な連携、そして段階的な導入と評価を通じて、これらの課題を克服し、大きな成果を上げている事例が増えています。
今後、さらに多くの企業が自社の状況に合わせてテクノロジーを活用し、食品ロス削減の取り組みを加速させていくことが期待されます。これは、企業のCSR活動が単なる社会貢献の枠を超え、ビジネス戦略の中核として位置づけられる上で重要な一歩となるでしょう。