2015年04月28日
【物 流】経産省 「需要予測の精度向上による食品ロス削減及び省エネ物流プロジェクト」の最終報告を発表
平成27(2015)年4月6日、経済産業省(以下、経産省)は天気予報で物流を変える取組として「需要予測の精度向上による食品ロス削減及び省エネ物流プロジェクト」の最終報告を発表した。
現在日本において、食品ロスは年間約500～800万トンで、世界全体の食糧援助量（約400万トン）を上回り深刻な課題を抱えている。経産省の今回の調査により、気象情報と POS データ等のビッグデータを解析し、高度な需要予測を行うことで、余剰に生産している商品の生産量（食品ロス）を 30～40％削減できる可能性があることがわかった。
今回、某食品メーカーの季節商品(賞味期限は長いものの特定の季節に需要が集中する商品)と、日配品(冷蔵を要し、あまり日持ちのしない食品)についての各種データ(売上・発注量・廃棄量・気象)解析、需要予測手法の検討、解析を行った。現在は、製(メーカー)・配(卸)・販(小売)の各企業が独自に POS（販売時点情報管理）データなどに基づいて需要予測を行うことが一般的だが、製・配・販各社による需要予測及びその予測に用いるデータは十分に共有されておらず、各流通段階で生産量や発注量の予測に誤差が生じ、廃棄や返品などのムダが生じる一因となっている。但し、今回の解析は更に、①サプライチェーン関係業者との調整、②最適在庫、③プロモーションの影響等をさらに考慮する必要がある。
このプロジェクトを通じ、日本気象協会が気象情報に加えて POS データなどのビッグデータも解析し、高度な需要予測を行ったうえで製・配・販の各社に提供する。これにより、参加企業における廃棄や返品等を減少させ、更には余剰生産、配送、蔵置で不要に発生している二酸化炭素を削減することが期待できる。
経産省は、今後、取り組みを拡大し、対象地域を全国に拡大すると共に、対象商品に冷やし麺、アイスコーヒー等を加える予定である。さらに人工知能分野の技術を用いた新たな解析手法を検討し、来店客数や曜日、特売などで売上の変動の大きい小売店の需要予測の実証実験を行うことを予定している。
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投稿者：gotsuat 10:22| 行政関連
