大手食品メーカーによるサプライチェーン食品ロス削減への挑戦：IoTとデータ分析で実現する可視化と最適化事例
はじめに
本稿では、食品サプライチェーン全体における食品ロス削減に積極的に取り組む大手食品メーカー、フューチャーフードシステムズ株式会社のCSR事例をご紹介します。同社は、IoTセンサーによるデータ収集と高度なデータ分析を活用することで、サプライチェーン全体の食品ロス発生箇所を特定し、最適化を図る革新的なアプローチを実践しています。
この事例は、単に余剰食品を寄付するといった末端の対策に留まらず、サプライチェーンの上流から下流に至るプロセス全体を見直し、技術を用いて非効率性を排除しようとする試みです。大手食品メーカーのCSR担当者の皆様にとって、技術を活用したサプライチェーン改革を通じた食料問題解決の一つの方向性として、多くの示唆と学びが得られると考えられます。
取り組みの背景と目的
フューチャーフードシステムズ株式会社は、「すべての人に安全で豊かな食を届ける」という企業理念のもと、食料問題への貢献を重要な経営課題と位置づけています。特に、グローバルに広がる複雑なサプライチェーンにおいて発生する食品ロスは、環境負荷、経済的損失、そして倫理的な問題として、長年にわたり課題認識がありました。
従来の食品ロス削減策は、個別の拠点やプロセスにおける対策が中心であり、サプライチェーン全体の状況をリアルタイムで把握し、横断的に改善する視点が不足していました。サプライチェーンの非効率性、予期せぬ需要変動、適切な温度・湿度管理の難しさなどが、食品ロス発生の主な要因として挙げられていました。
そこで同社は、デジタル技術の進化を捉え、サプライチェーン全体の「見える化」と「最適化」を通じて、抜本的な食品ロス削減を目指す新たな取り組みを計画しました。具体的には、生産、保管、輸送、小売といった各段階での食品ロス発生量をデータに基づき削減すること、そしてこれにより環境負荷を低減し、資源の有効活用を促進することを主要な目的として掲げました。
具体的な活動内容と実行プロセス
フューチャーフードシステムズ株式会社のこの取り組みは、「スマート・サプライチェーン・イニシアティブ（SSCSI）」と名付けられ、以下のステップで実行されました。
- 現状分析と目標設定: まず、社内外の専門家チームを結成し、既存のサプライチェーンにおける食品ロスの発生箇所、原因、およびおおよその量を詳細に調査・分析しました。この分析結果に基づき、3年間でサプライチェーン全体の食品ロス率を〇〇%削減するという具体的な目標を設定しました。
- IoTセンサーネットワークの構築: 主要な倉庫、輸送車両、および一部の試験的な小売店舗に、温度、湿度、衝撃、位置情報をリアルタイムで計測・送信するIoTセンサーを設置しました。これにより、商品の物理的な状態や環境条件をエンド・ツー・エンドで捕捉できる基盤を構築しました。
- データ収集・統合プラットフォームの開発: 各センサーから収集される膨大なデータを一元的に管理・統合するためのクラウドベースのプラットフォームを開発しました。このプラットフォームには、既存の需要予測システム、在庫管理システム、品質管理データなども連携させました。
- 高度なデータ分析と予測モデル構築: 統合されたデータを活用し、AI/機械学習アルゴリズムを用いて食品ロスの発生リスクを予測するモデルを構築しました。具体的には、過去のロスデータ、気象データ、輸送ルート、保管期間、需要予測などの因子を組み合わせて分析し、ロス発生確率の高い商品やプロセスを特定できるようにしました。
- リアルタイム監視とアラートシステム: 予測モデルやリアルタイムセンサーデータに基づき、基準値からの逸脱やロス発生リスク上昇を検知した場合に、担当者に自動的にアラートを通知するシステムを導入しました。これにより、問題発生の早期発見と迅速な対応を可能にしました。
- プロセス改善の実行: データ分析によって特定された課題に対し、具体的な改善策を実行しました。例えば、特定の輸送ルートでの温度逸脱が多い場合は、輸送方法や保冷材の見直しを実施しました。また、予測モデルを活用し、過剰な在庫を避けるための生産・発注計画の精度向上や、賞味期限が近い商品の効果的な販売促進策を立案しました。
- パートナーシップの強化: 輸送業者や小売店といったサプライチェーン上の外部パートナーともデータを共有し、ロス削減に向けた協力を依頼しました。共同でデータを分析し、それぞれの担当領域での改善活動を推進しました。
- 効果測定と継続的改善: 設定したKPIに基づき、定期的に食品ロス削減の進捗を測定・評価しました。得られたデータとフィードバックを基に、予測モデルの精度向上や改善策の見直しを行い、継続的な取り組みとして位置づけました。
このプロセスを通じて、組織内ではSCM部門、IT部門、品質管理部門が密接に連携し、データに基づいた客観的な議論と意思決定を行う文化が醸成されました。外部パートナーとの連携においては、情報共有のプロトコルを整備し、共通の目標を持つことの重要性が認識されました。
成果と効果測定
SSCSIの導入から3年が経過し、フューチャーフードシステムズ株式会社は顕著な成果を達成しました。
- 定量的な成果: サプライチェーン全体における食品ロス率は、取り組み開始前の基準値から約25%削減されました。これにより、年間〇〇トンの食品ロスが削減され、廃棄コストも〇〇円低減されました。また、ロス削減に伴う温室効果ガス排出量の削減にも貢献しています。
- 定性的な影響:
- 意思決定の高度化: データに基づいた客観的な状況把握が可能となり、勘や経験に頼らない精度の高い意思決定が行えるようになりました。
- サプライヤーエンゲージメントの向上: サプライヤーもデータに基づいた課題を共有されることで、ロス削減に向けた意識が高まり、改善活動への協力が進みました。
- 従業員の意識変容: 従業員は自身の業務がサプライチェーン全体のロスにどう影響するかを具体的に理解できるようになり、日々の業務における食品ロス削減への意識が向上しました。
- ブランドイメージ向上: 革新的な技術を活用した先進的なCSR活動として、社内外からの評価が高まりました。
- 新たなビジネス機会: 収集・分析したデータは、新たな商品開発や販売戦略の立案にも活用され始めています。
これらの成果は、IoTセンサーからのリアルタイムデータ、ロス発生量の自動集計システム、およびダッシュボードによるKPIトラッキングによって継続的に測定・評価されています。特に、月次で行われる効果測定会議では、各部門の責任者がデータを共有し、課題と改善策について議論する場が設けられています。
直面した課題と克服策
この革新的な取り組みにおいても、いくつかの課題に直面しました。
- データ統合と標準化: 多様なシステムや形式で管理されていたデータを一元的に収集・統合し、分析可能な形式に標準化する作業は、想定以上の時間と労力を要しました。これに対しては、データクレンジングとETL（Extract, Transform, Load）プロセスを自動化する専門ツールを導入し、外部のデータエンジニアリングの専門家チームのサポートを得ることで克服しました。
- 社内の理解と協力: 特に、現場の従業員や一部の管理職からは、新しいシステムやデータ活用に対する抵抗や戸惑いが見られました。この課題に対しては、システム導入初期段階から丁寧な説明会や研修を繰り返し実施し、システムの利便性やロス削減の重要性を具体的に伝えることで、理解と協力を得ることに努めました。成功事例を早期に共有することも有効でした。
- 外部パートナーとの連携: サプライヤーや小売店によっては、データ共有への抵抗や、システム導入・運用に必要な技術的なハードルが存在しました。これに対しては、個別のパートナーの状況に合わせて柔軟な対応を行い、システム導入コストの一部負担や、技術的なサポートを無償で提供するといった支援を行うことで、協力体制を構築していきました。信頼関係の構築が最も重要でした。
- 初期投資の回収見込み: IoTセンサーやシステム開発には大きな初期投資が必要であり、経営層への投資対効果の説明が重要な課題でした。食品ロス削減によるコスト削減効果だけでなく、品質向上、顧客満足度向上、ブランド価値向上といった非財務的な効果も含めた包括的なビジネスケースを提示することで、投資の正当性を示しました。
成功の要因と学び
フューチャーフードシステムズ株式会社のSSCSIが成功を収め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: トップマネジメントがこの取り組みの重要性を深く理解し、必要な投資と組織横断的な協力体制の構築を強力に推進しました。
- 明確な目標設定とデータに基づいた評価: 具体的な削減目標を設定し、データを用いて進捗を客観的に評価する仕組みがあったため、活動の方向性が明確になり、改善活動を継続できました。
- 技術とビジネスの融合: IT部門や技術専門家と、SCM部門や営業部門といったビジネス側の担当者が密接に連携し、技術を現場の課題解決に効果的に結びつけました。
- 外部パートナーとの共創: サプライチェーン全体でのロス削減には、自社だけでなくパートナーの協力が不可欠であることを認識し、Win-Winの関係を築きながら連携を強化しました。
- 継続的な学習と改善文化: 初期段階で全ての課題を解決することは不可能であることを理解し、データに基づきながら試行錯誤を繰り返し、システムとプロセスを継続的に改善していく姿勢が成功に繋がりました。
この事例から得られる大きな学びは、食品ロス削減のような複雑な社会課題に対しては、単一の対策ではなく、技術活用、データ分析、組織横断的な連携、そしてサプライチェーン全体の視点を持つことが不可欠であるという点です。また、新しい取り組みには必ず課題が伴いますが、それらを正直に認識し、粘り強く克服していくプロセスが成果に繋がります。
他の企業への示唆・展望
フューチャーフードシステムズ株式会社のこの事例は、大手食品メーカーのCSR担当者の皆様にとって、食料問題への取り組みを検討する上で多くの示唆を与えると考えられます。
- 技術導入の可能性: IoTやデータ分析といった技術は、これまで見えにくかったサプライチェーン上の非効率性を可視化し、効果的なロス削減策を講じる強力なツールとなり得ます。自社のサプライチェーンにおける技術活用の可能性を検討する価値があります。
- データドリブンなアプローチ: 感情論ではなく、データに基づき現状を把握し、施策の効果を測定することは、CSR活動の信頼性と効率性を高めます。社内でのデータ収集・分析基盤の整備や、データ活用のリテラシー向上も重要な検討事項です。
- サプライチェーン全体最適化の視点: 自社内の努力だけでなく、サプライヤーや販売パートナーとの連携なくして、食品ロスのようなグローバルな課題の解決は困難です。パートナーシップを強化し、サプライチェーン全体での共通目標設定や情報共有を進めることが重要です。
- 段階的な取り組み: 全てを一気に変えることは難しいため、まずは特定の製品ラインや地域、あるいは特定のプロセスに絞って技術導入やデータ分析を試行し、その成果を他へ展開していく段階的なアプローチも有効な示唆となります。
フューチャーフードシステムズ株式会社は、今後さらにIoTセンサーネットワークの範囲を拡大し、AI予測モデルの精度を向上させる計画です。また、ブロックチェーン技術の活用によるサプライチェーンのさらなる透明性向上や、収集したデータを活用した廃棄物の高付加価値化など、食品ロスゼロに向けた挑戦を継続していく展望を持っています。
まとめ
フューチャーフードシステムズ株式会社のサプライチェーン食品ロス削減に向けたIoTとデータ分析を活用した取り組みは、技術とデータに基づいたアプローチが食料問題解決に大きく貢献しうることを示す先進的な事例です。サプライチェーン全体の可視化と最適化を通じてロス削減を実現した同社の経験は、多くの大手食品メーカーにとって、自社のCSR活動を深化させる上での重要な参考となるでしょう。
食料問題は複雑で多岐にわたりますが、データと技術を賢く活用し、関係者との共創を進めることで、持続可能な食料システム構築に向けた大きな一歩を踏み出すことが可能になります。本事例が、皆様の今後の活動の一助となれば幸いです。