企業の食料問題CSR事例集

大手食品メーカーによるサプライチェーン上流（特に小規模生産者）におけるリモートセンシング・IoT活用型環境・社会課題モニタリングと改善支援事例：透明性向上と持続可能な調達実現への貢献

Tags: サプライチェーンCSR, テクノロジー活用, リモートセンシング, IoT, サプライヤー支援

はじめに

本記事では、食料問題解決に貢献する企業のCSR事例として、大手食品メーカーである「ハーベストグローバル株式会社」（仮称）が、サプライチェーン上流、特に中小規模生産者を対象に行った、リモートセンシングおよびIoT技術を活用した環境・社会課題のモニタリングと改善支援の取り組みをご紹介いたします。

食料品のサプライチェーンは多岐にわたり、特に原材料の生産段階においては、森林破壊、水資源の枯渇、土壌劣化といった環境問題や、低賃金、児童労働、劣悪な労働環境といった社会問題が潜在的に存在しています。これらの問題は、企業の事業継続リスクとなるだけでなく、グローバルな食料システムの持続可能性を脅かす深刻な課題です。

ハーベストグローバル株式会社のこの事例は、これらの見えにくい課題に対し、テクノロジーを戦略的に活用することで透明性を高め、具体的な改善に繋げている点で注目に値します。大手食品メーカーのCSR推進担当者である読者の皆様にとって、自社のサプライチェーンにおけるリスク管理や、中小規模サプライヤーとの連携を通じた持続可能な調達体制構築を検討される上での重要な示唆や学びが得られるものと考えております。

取り組みの背景と目的

ハーベストグローバル株式会社は、「持続可能な食料供給を通じて、地球と人々の健康に貢献する」という企業理念を掲げています。この理念に基づき、原材料調達においては、環境負荷の低減とサプライヤーの生活向上を重要な経営課題として位置づけてまいりました。

しかしながら、同社の調達する農産物や水産物の中には、多くの国・地域の小規模生産者や漁業者から供給されるものが含まれており、これらのサプライヤーの環境・社会的な状況を正確に把握し、改善を働きかけることは大きな課題でした。従来の現地監査や書面での確認では、情報収集に時間とコストがかかる上に、リアルタイム性や網羅性に限界がありました。

このような背景から、同社は、テクノロジーを活用してサプライチェーン上流の可視化を強化し、より効率的かつ効果的に環境・社会課題への対応を進めることを目指しました。具体的な目的は以下の通りです。

具体的な活動内容と実行プロセス

ハーベストグローバル株式会社は、特に特定の農産物の調達において、パイロットプロジェクトとしてこの取り組みを開始しました。活動の柱は「技術を活用したモニタリング」と「データに基づいたサプライヤー支援」です。

  1. 技術を活用したモニタリング体制の構築:

    • リモートセンシング（衛星画像解析）の導入: 原料生産地域における森林被覆率の変化、土地利用状況、水域の状況などを、高解像度の衛星画像データとAI解析を組み合わせてモニタリングしました。これにより、広範囲の土地の環境変化（例：新規開墾による森林破壊）を定期的に把握することが可能となりました。
    • IoTセンサーの活用: 対象地域の選ばれた農場に、気象センサー、土壌水分センサー、水使用量モニターなどのIoTデバイスを設置しました。これにより、気候変動の影響、灌漑用水の効率的な利用状況などをリアルタイムでデータ収集しました。また、一部のサプライヤーとは協力し、GPSトラッカー付きデバイスを配布することで、労働時間や移動範囲の一部を把握する試みも行いました。
    • データ統合プラットフォームの開発: 収集された衛星画像データ、IoTデータ、さらには既存の監査データやアンケート結果などを統合・分析する独自のデータプラットフォームを構築しました。このプラットフォーム上で、各サプライヤーや地域ごとの環境・社会リスクスコアを算出し、課題の優先順位付けを行えるようにしました。

  2. データに基づいたサプライヤー支援:

    • リスクに基づく選定と対話: プラットフォーム上でリスクが高いと特定されたサプライヤーに対し、現地担当者や連携するNPOが接触し、モニタリングデータを共有しながら課題の状況について対話を行いました。一方的に改善を求めるのではなく、データを示すことで共通認識を形成しました。
    • 具体的な改善計画策定と支援: 課題が特定されたサプライヤーに対して、具体的な改善計画（例：灌漑方法の改善、適切な農薬使用、労働時間管理の徹底）を共に策定しました。必要に応じて、技術指導、研修、資材提供、さらには改善に必要な設備投資への資金援助（マイクロファイナンスや低利融資の斡旋）なども行いました。例えば、水使用量が多いことがデータで示された農家には、節水型灌漑システム導入のサポートを行いました。
    • 進捗のモニタリングと評価: 策定した改善計画の進捗状況を、引き続きリモートセンシングやIoTデータ、現地訪問などによってモニタリングしました。改善が見られたサプライヤーには、より有利な取引条件や、CSR活動への協力者としての recognition を与えるなどのインセンティブも検討されました。

実行プロセスは、まずリスクの高い地域を特定し、その地域の主要なサプライヤー（特に中小規模）から協力を得るためのエンゲージメントを開始することから始まりました。その後、技術プロバイダーとの連携によりモニタリングシステムを構築・展開し、同時に現地でサプライヤー向けの説明会や研修を繰り返し実施しました。データの収集・分析と並行して、課題が特定されたサプライヤーとの個別のコミュニケーション、改善計画の策定と実行支援を継続的に行いました。組織内では、調達部門が主導し、CSR部門、IT部門、法務部門が密に連携しました。現地での活動は、長年の信頼関係を持つ現地のサプライヤー団体や国際的なNPO、技術コンサルタントと協働しました。

成果と効果測定

この取り組みにより、ハーベストグローバル株式会社は複数の肯定的な成果を観測しました。

定量的な成果:

定性的な成果:

これらの成果は、データプラットフォーム上で定期的に集計・分析される他、年に一度、外部の専門家による評価が行われています。また、サプライヤーへの影響については、アンケート調査や現地での聞き取りを通じて、定性的な変化も把握するように努めました。

直面した課題と克服策

この画期的な取り組みも、実行においては複数の困難に直面しました。

  1. 技術導入コストとサプライヤーの負担: 高度な技術の導入・維持には相応のコストがかかりました。また、中小規模サプライヤーにとっては、IoTデバイスの設置やデータ入力などが新たな負担となる可能性がありました。

    • 克服策: パイロットプロジェクトとして小規模から開始し、成果を確認しながら徐々に拡大しました。技術導入費用は企業が負担し、デバイスの操作は極力シンプルにするか、現地のサポートスタッフが代行する仕組みを構築しました。また、データ活用のメリット（例：より正確な気象予報に基づく栽培計画、適切なタイミングでの水やりによるコスト削減）を丁寧に説明し、サプライヤーの協力を得るためのインセンティブを提供しました。

  2. データ収集・分析の複雑さと精度: 収集されるデータの種類が多岐にわたり、その分析には専門知識が必要でした。また、特にリモートセンシングデータだけでは現地の詳細な状況（例：労働環境）を完全に把握することは困難でした。

    • 克服策: データサイエンスの専門チームを社内に育成・設置するとともに、衛星画像解析やデータプラットフォーム開発に強みを持つ外部パートナーと長期的な契約を結びました。また、技術データと従来の現地情報（聞き取り、監査）を組み合わせることで、より多角的な視点から状況を把握するアプローチを取りました。

  3. 現地の文化・言語の壁と信頼関係構築: 多様な国・地域で活動を行う上で、文化や言語の違いがコミュニケーションの障壁となることがありました。特に、モニタリングされることへの抵抗感やプライバシーへの懸念を持つサプライヤーも存在しました。

    • 克服策: 現地語での丁寧な説明会や研修を繰り返し実施しました。長年その地域で活動する信頼できる現地のNPOやコミュニティリーダーをパートナーとして巻き込み、彼らを通じて取り組みの意義やメリットを伝えてもらいました。また、モニタリングデータの利用目的を明確にし、プライバシーに配慮したデータ管理体制を構築することで、サプライヤーの安心感を醸成しました。

  4. 改善活動の実行支援の難しさ: 課題が特定されても、中小規模サプライヤーが自力で改善計画を実行することは容易ではありませんでした。資金、技術、人材など、様々なリソースが不足している場合が多く見られました。

    • 克服策: データに基づき特定された課題に対して、きめ細やかな技術指導や研修プログラムを提供しました。金融機関や政府機関と連携し、必要な資金へのアクセスを支援しました。また、成功事例を他のサプライヤーと共有する場を設けるなど、ピアラーニング（仲間同士の学び合い）を促進しました。

成功の要因と学び

この取り組みが一定の成果を上げることができた要因は複数考えられます。

この事例から得られる重要な学びは、テクノロジーはサプライチェーンの可視化とリスク管理を劇的に向上させる強力なツールである一方、その導入と活用には、人とのコミュニケーション、信頼関係の構築、そして対象となる人々の能力向上やリソース不足への配慮といった、人間的・社会的なアプローチが不可欠であるということです。データは課題を示しますが、それを解決するのは人々の行動であり、その行動を促すためには丁寧な働きかけと支援が欠かせません。

他の企業への示唆・展望

ハーベストグローバル株式会社のこの取り組みは、特にグローバルなサプライチェーンを持ち、多くの小規模サプライヤーと取引のある大手食品メーカーにとって、複数の重要な示唆を提供します。

まず、自社のサプライチェーン上流における環境・社会課題の潜在リスクを、先進技術を活用して積極的に可視化することの重要性を示しています。これは、将来的な事業リスクを低減するだけでなく、ステークホルダーに対する説明責任を果たす上でも有効です。

次に、リモートセンシングやIoTといった技術は、大規模なインフラ投資や多くの人員をかけずとも、広範囲のモニタリングを可能にする potent なツールとなり得ます。ただし、その導入にあたっては、技術的な専門性を持つパートナーとの連携が鍵となります。

さらに重要なのは、技術によるモニタリングと並行して、サプライヤーへの丁寧な対話、データ共有、そして具体的な改善に向けた伴走支援が不可欠であるという点です。特に中小規模のサプライヤーは、技術導入や環境・社会規範の遵守にリソースが不足している場合が多く、彼らのキャパシティビルディングへの投資が、サプライチェーン全体の持続可能性を高める上で決定的に重要となります。

ハーベストグローバル株式会社では、今後この取り組みを他の原材料や地域にも拡大していく計画です。将来的には、収集した非競争領域のデータを業界内で共有できるプラットフォームを構築し、サプライチェーン全体の透明性向上と持続可能性向上に貢献することを目指しています。また、サプライヤー自身がデータプラットフォームを活用して、自らの農場や漁場の環境・社会状況をモニタリングし、自律的に改善を進められるような仕組みづくりも検討しています。

まとめ

本記事では、ハーベストグローバル株式会社による、サプライチェーン上流におけるリモートセンシングおよびIoT技術を活用した環境・社会課題のモニタリングと改善支援事例をご紹介いたしました。この事例は、見えにくいサプライチェーンの課題に対して、テクノロジーによる可視化と、サプライヤーへの丁寧な支援を組み合わせることで、具体的な成果に繋がることを示しています。

サプライチェーン上流、特に小規模生産者との持続可能な関係構築は、食料問題解決と企業のレジリエンス強化の双方にとって不可欠です。この事例から得られる学びは、技術導入は手段であり、その先にある「人」への投資と「信頼」に基づくパートナーシップこそが、真の持続可能な食料システムを構築する鍵であるということです。自社のサプライチェーンにおける課題解決策を検討される上で、本事例が具体的なヒントや勇気を与えられれば幸いです。