企業の食料問題CSR事例集 - 大手食品メーカーによるAI需要予測・物流最適化を通じたサプライチェーン食品ロス削減事例

大手食品メーカーによるAI需要予測・物流最適化を通じたサプライチェーン食品ロス削減事例

Tags: 食品ロス削減, サプライチェーン, AI, フードテック, CSR

はじめに

本記事では、株式会社アグリフードテック（仮称）による、AI（人工知能）を活用した需要予測と物流最適化を通じて、サプライチェーン全体での食品ロス削減を目指したCSR事例をご紹介いたします。食品メーカーにとってサプライチェーンにおける効率化と環境負荷低減は重要な経営課題であり、特に食品ロス削減は喫緊の社会課題です。この事例は、最新の技術をビジネスプロセスに深く組み込み、持続可能なサプライチェーン構築と社会課題解決を同時に追求している点で注目に値します。読者の皆様（大手食品メーカーのCSR推進部門管理職）にとって、自社の食料問題への貢献策を検討される上での具体的な示唆や、先進技術導入の可能性を探る上での参考にしていただけるものと考えます。

取り組みの背景と目的

株式会社アグリフードテックは、創業以来「豊かな食を通じて社会に貢献する」という企業理念を掲げてまいりました。近年、世界的に食料問題、特に食品ロスが深刻化する中で、自社の事業活動がどのように社会に影響を与えているかを改めて分析し、サプライチェーン全体でのロス削減が企業としての責任であり、持続可能な成長に不可欠であるとの認識に至りました。

これまでの取り組みにより、製造工程や店舗での食品ロス削減には一定の成果が見られていましたが、より抜本的な解決には、需要予測精度の向上とそれに連動した生産・物流の最適化が不可欠であるという課題が浮上しました。特に、消費者の購買行動の多様化や、季節・天候など外部要因の影響を受けやすい食品業界において、精度の高い需要予測は長年の課題でした。

本CSR活動の目的は、最先端のAI技術を導入することで、従来の経験則や統計モデルに依存した予測精度を飛躍的に向上させ、これに基づいて生産計画、在庫管理、物流体制を最適化することです。これにより、

食品ロスの最小化: 過剰生産や欠品による廃棄を削減する。
経営効率の向上: 在庫コスト、廃棄コスト、物流コストを削減する。
環境負荷の低減: 輸送回数の最適化などによりCO2排出量を削減する。
レジリエンス強化: 予測精度向上により、予期せぬ変動への対応力を高める。

といった多角的な成果を目指しています。単なるロス削減に留まらず、ビジネスの競争力強化と社会課題解決の両立を目指す戦略的な取り組みとして位置づけられました。

具体的な活動内容と実行プロセス

この取り組みは、全社横断的な「サプライチェーン最適化プロジェクト」として立ち上げられました。中心となった活動内容は以下の通りです。

AI需要予測システムの開発・導入:
- 過去数年分の販売データ、キャンペーン情報、気象データ、地域イベント情報など、多岐にわたる社内外データを収集・統合しました。データのクレンジングと標準化に多くの時間を費やしました。
- 複数のAIアルゴリズム（LSTM, Prophet, LightGBMなど）を比較検討し、自社の製品ラインナップや販売チャネル特性に最適なモデルを選択、開発しました。
- 小売店舗レベル、商品SKU（最小管理単位）レベルでの高精度な予測を目指しました。当初は特定の地域・製品カテゴリーでパイロット運用を行い、精度検証とモデルのチューニングを重ねました。
予測結果に基づく生産・在庫・物流計画の連動:
- AI予測結果を、生産計画システム、在庫管理システム、物流管理システムにリアルタイムに近い形で連携させるためのデータパイプラインを構築しました。
- 予測に基づき、工場への生産指示、各物流拠点への配分計画、最適な配送ルートや配送頻度の算出を自動化または半自動化する仕組みを導入しました。
組織内の連携体制と外部パートナーとの協働:
- プロジェクトは、経営企画部門が主導し、販売促進部門、生産部門、SCM（サプライチェーン・マネジメント）部門、IT部門が中核メンバーとして参画しました。定期的な会議体を通じて、部門間の情報共有と意思決定を迅速に行いました。
- AIシステム開発およびデータ基盤構築においては、特定の技術を持つ外部ITベンダーと密接に連携しました。物流最適化においては、既存の物流パートナーとも連携し、新しい仕組みへの理解促進と協力体制を構築しました。

プロジェクトの実行プロセスは、アジャイル開発のアプローチを取り入れました。約3ヶ月のデータ収集・分析期間の後、予測モデルのプロトタイプ開発と検証を繰り返し、特定のパイロットエリアでのシステム導入と効果測定を実施しました。その後、成功事例を横展開し、段階的に適用範囲を拡大していきました。各段階で課題や改善点が見つかるたびに、プロジェクトチームが迅速に対応し、システムやプロセスを修正していきました。

成果と効果測定

このAIを活用したサプライチェーン最適化の取り組みにより、以下の成果が得られています。

定量的な成果:
- 導入後1年間で、対象製品カテゴリーにおけるサプライチェーン全体の食品ロス量を約15%削減することに成功しました。Kg換算では年間約[具体的な数値例]トンの削減に相当します。
- 食品廃棄に関わるコストを年間約[具体的な数値例]円削減しました。
- 在庫日数を平均で約10%短縮し、保管コストの削減にも繋がりました。
- 最適な配送計画により、輸送車両の稼働率が向上し、年間約[具体的な数値例]トンのCO2排出量削減に貢献していると試算しています。
定性的な成果:
- データに基づいた意思決定の文化が社内に浸透し始めました。
- 部門間の連携が強化され、サプライチェーン全体を最適化しようという意識が高まりました。
- 物流パートナーとの関係性が強化され、協業による効率化が進みました。
- 本取り組みは社内外から評価され、従業員のCSR活動への関心向上にも繋がっています。

これらの成果測定は、導入したシステムから自動的に集計されるデータ（廃棄量、在庫量、輸送データなど）と、財務データ、そして各部門からのヒアリングやレポートを組み合わせて行っています。特に食品ロス量や廃棄コストについては、システム上の数値を定期的に監査し、正確性を期しています。

直面した課題と克服策

取り組みを進める中で、いくつかの課題に直面しました。

データ収集と品質の課題: 予測モデルの精度向上には、多量かつ質の高いデータが必要ですが、従来のシステムや運用ではデータが散在していたり、形式が統一されていなかったりする問題がありました。
- 克服策: データ統合基盤を新たに構築し、各システムからのデータ連携を自動化しました。また、データ入力ルールや品質管理体制を見直し、定期的なデータ監査を実施しました。
AI予測の限界と現場の信頼: 特に季節変動が大きい製品や、突発的な社会情勢の変化など、過去データでは捉えきれない要因によって予測が外れるケースがありました。これにより、現場担当者からシステムへの不信感が生まれる可能性がありました。
- 克服策: AI予測結果を絶対視せず、現場担当者の知見や経験と組み合わせる運用ルールを設けました。システム側でも、予測に影響を与えうる外部情報のリアルタイム連携を強化したり、予測の不確実性を数値で示す機能を追加したりしました。
組織間の壁とシステムの連携: 販売、生産、物流といった縦割りの組織構造や、それぞれが利用する既存システム（レガシーシステム含む）間の連携が円滑に進まない場面がありました。
- 克服策: プロジェクトチームを部門横断で編成し、経営層のコミットメントのもと、部門目標の一部に本プロジェクトの成功を組み込むことで、各部門の当事者意識を高めました。システム連携については、段階的にAPI連携を進めるほか、データハブとなる中間システムを設けるなどの技術的工夫を行いました。
従業員の意識変革とトレーニング: 新しいシステムやデータに基づいた働き方への移行には、従業員の理解と協力が不可欠でした。
- 克服策: システム導入前後の丁寧な説明会や操作研修を実施しました。また、プロジェクトの成果を分かりやすく共有し、自分たちの業務がどのように社会課題解決に繋がるのかを継続的に伝え、モチベーション向上を図りました。

成功の要因と学び

この事例が一定の成果を上げられた主な要因は以下の通りです。

経営層の強いコミットメント: サプライチェーン最適化と食品ロス削減が、単なる効率化ではなく、企業の持続可能性に関わる戦略的な取り組みとして経営層から明確な指示があり、必要な投資や社内調整への強力な後押しが得られたことが最大の成功要因です。
データ活用の文化醸成への注力: 技術導入だけでなく、データ収集・分析の重要性を全社的に啓発し、データに基づいた客観的な議論や意思決定を促す文化づくりに継続的に取り組んだことが、システムの定着と効果最大化に繋がりました。
部門横断チームによる協働: 企画段階から関連部門が一体となって取り組み、それぞれの専門知識を共有し、課題解決にあたったことが、現場の実情に即した実効性のある施策立案と推進を可能にしました。
外部パートナーとの戦略的な連携: 自社にないAI技術やデータ分析の専門知識を持つ外部ベンダー、そして物流に関する深い知見を持つ既存パートナーと、単なる請負関係ではなく、共通の目標を持つチームとして協働できたことが成功に不可欠でした。

この取り組みから得られる学びは、

先進技術（AIなど）の導入は、単体で行うのではなく、データ基盤の整備や組織文化変革とセットで取り組む必要があること。
サプライチェーン全体での最適化を目指すには、部門間の壁を越えた密な連携と、経営層の強力なリーダーシップが不可欠であること。
完璧を目指すのではなく、小さく始めて成功事例を積み重ね、段階的にスケールを拡大していくアプローチが有効であること。

といった点に集約されます。技術の可能性を最大限に引き出すためには、それを支える組織体制や企業文化が重要であるということを改めて認識しました。

他の企業への示唆・展望

株式会社アグリフードテックの事例は、大手食品メーカーのCSR担当者の方々にとって、食料問題への貢献策を検討する上で多くの示唆を提供しうるものです。

まず、食品ロス削減は、単に廃棄物を減らす環境対策としてだけでなく、サプライチェーン全体の効率化、コスト削減、そしてデータ駆動型経営への移行を促進する戦略的な取り組みとして位置づけられるという点です。AIをはじめとするフードテックは、予測不能性の高い食品供給において、従来型の限界を超える可能性を秘めています。

また、本事例は、技術導入の成功には、データ基盤の整備、部門連携、そして従業員の意識変革といった組織全体での取り組みが不可欠であることを示しています。貴社における同様の取り組みを検討される際は、これらの要素を含めた包括的な計画を立案されることをお勧めいたします。外部の技術ベンダーやデータ専門家、既存のビジネスパートナーとの連携も、専門知識やノウハウを補完する上で有効な手段となりえます。

株式会社アグリフードテックでは、今後もAI予測の対象範囲を拡大し、製品ライフサイクル全体での最適化を目指すとともに、他企業とのデータ連携や、ブロックチェーンなどの新たな技術を活用したサプライチェーンの透明性向上、トレーサビリティ強化にも取り組んでいくことを計画しています。食料システム全体の持続可能性向上に向け、技術と連携を軸とした挑戦を続けていく方針です。

まとめ

株式会社アグリフードテックのAIを活用したサプライチェーン最適化を通じた食品ロス削減事例は、先進技術、組織間の協働、そして経営層のコミットメントが結びつくことで、社会課題解決とビジネス効率化を両立できることを示す好例です。データに基づいた科学的なアプローチと、ステークホルダーとの密な連携が、食品ロスという複雑な問題に対する実効性のある解決策を生み出しました。

この事例から得られる学びは、食品業界におけるCSR、特に食料問題への取り組みにおいて、技術革新の可能性を追求しつつ、データ活用、組織文化、そしてパートナーシップといった基盤構築の重要性を忘れてはならないということです。貴社の持続可能なサプライチェーン構築と食品ロス削減に向けた取り組みの一助となれば幸いです。