オプトデータサイエンスラボとポッカサッポロ、ビッグデータを活用した豆腐適正生産量の予測モデルを開発

株式会社オプトホールディング運営するビッグデータ研究機関である「オプトデータサイエンスラボ」と、ポッカサッポロフード&ビバレッジ株式会社は、ポッカサッポロの子会社で豆腐等の製造販売を手がける日本ビーンズ株式会社における豆腐の適正生産量を予測するモデルのコンテストを開催し、そこから得られた有用な予測モデルを実際の適正生産量の予測ツールとして導入した。これにより、過剰生産による「食品ロス」を減らすことが期待できる。

なお、同コンテストはwebサイト上で行われ、全国からの応募を受け付け、総応募数は1,665件となった。

 

背景

豆腐は古来から食べられてきた日本食の一つで、長寿食といわれてきた。近年では、健康食品やダイエット食品として話題となり、世界的に注目されている。このように、食品として多くの魅力を持つ豆腐だが、保存期間が短く、在庫として持つことができないという日配品ならではの特性を持ちあわせている。日本ビーンズの製造工場では、需要予測を担う担当者が長年の経験をもとに、次の日の売れ行きを予想して豆腐を製造しているというが、もし欠品した場合は、売上機会損失や顧客の信頼低下を招き、一方で、売れ残ってしまうと、その豆腐は廃棄されることになってしまうという。

このような食品の廃棄に関する問題は「食品ロス」と呼ばれ、現在日本が直面している社会問題のひとつだ。日本では年間約1,700万トンの食品ロスが排出され、このうちの可食部分は500~800万トンとも言われており、これは世界全体の食糧援助量の約2倍に相当する。(※)限りある資源を有効に活用しつつ経済を健全に発展させるためには、食品生産の需要予測の精度を高めることが重要となり、そのためには各企業が食品ロスの改善に向けてできることを地道にすすめていくことが必要だ。

そこでポッカサッポロおよび日本ビーンズはオプトデータサイエンスラボと共同で、ビッグデータを活用した予測モデルを開発して豆腐の適正生産量を的確に予測することを目的に、予測モデルのコンテストを行った。

※農林水産省「食品ロス削減に向けて~NO FOODLESS PROJECT~」資料(2014年12月)より

 

コンテストの概要

事務局からコンテスト参加者にドコモ環境センサーネットワークの気象データ、気象庁データ、日本ビーンズにおける豆腐製品の特売予測データを提供し、これをもとに適正な生産量を予測するためのモデルを構築してもらった。過去のこれらのデータと豆腐の販売実績を正とし、コンテスト期間中の予測数値と実績の誤差が最も少ないモデルを上位としている。コンテストでは、複数の豆腐製品の予測モデルを募集し、全ての製品の予測精度が総合的にもっとも精度の高いモデルを優勝とした。ある特定の製品においては、日本ビーンズで実際に需要予測を担っている担当者による予測精度より約15%の精度改善が見られたという。

参考:コンテスト参加者募集ページ 「Save the 豆腐! ~豆腐はおぼろなれども予測は明快たるべし~」

 

今後の展望について

「食品ロス」問題は生産量の調整だけでなく、流通・小売面からのアプローチも重要だ。オプトデータサイエンスラボでは、そうした業種の企業とともに課題解決に取り組んでいくとともに、医療や流通、金融など社会的関心の高いテーマに取り組み、よりよい社会の実現を目指していく。

また、ポッカサッポロおよび日本ビーンズでは、今後需要予測担当者による従来の生産量予測と並行し、同コンテストにおける予測モデルを活用し、豆腐の生産を行うことで「食品ロス」問題解決に向け、引き続き努力していく。

Previous

第5回 IoT/M2M展 レポート その2

富士通と富士通ネットワークソリューションズ、関電工と「ユビキタスウェア」を活用した作業員の遠隔見守りの実証実験を開始

Next