日本気象協会、天気予報で物流を変えるプロジェクト　2年目の取り組み～人工知能活用で予測精度向上へ～

一般財団法人日本気象協会は、天気予報で物流を変える「需要予測の精度向上・共有化による省エネ物流プロジェクト」を実施している。

事業初年度である平成26年度の成果を用いて、参加企業の「冷やし中華つゆ」を事例に生産量を調整したところ、今年8月末時点で2割弱の在庫圧縮が確認できた。

2年目となる平成27年度は、同事業に参加する民間企業が初年度から13社増え、22社となった。

また「人工知能」の研究機関の協力なども得て、幅広い品目でさらなる需要予測の精度向上に取り組むことで、廃棄や返品に伴って不要に発生している二酸化炭素（以下「二酸化炭素ロス」）の5％削減を目指す。

なお、同事業は経済産業省の平成26、27年度の「次世代物流システム構築事業費補助金」（※1）の採択事業だ。

1．事業の概要

食品の物流では一般的に、食品メーカー（製）、卸売事業者（配）、小売事業者（販）の各社がそれぞれ独自に、気象情報や各社が持つ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っている。しかし、製・配・販各社が需要予測で用いるデータは十分に共有されておらず、各流通段階にて生産量や注文量にミスマッチ（予測の誤差）が発生するため、廃棄や返品などの無駄が生じる一因となっている。

そこで、同事業では、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。気象情報には、「アンサンブル（集団）予測」（※2）を用いた長期予測なども活用し、需要予測の精度をさらに向上させる。これにより、食品の廃棄や返品などを減少させ、二酸化炭素ロスの5％削減を目指している。

2．初年度の成果

平成26年度は、株式会社Ｍｉｚｋａｎの販売する「冷やし中華つゆ」と、相模屋食料株式会社の「豆腐」について、各種データ（売上、発注量、廃棄量、気象）の解析と、需要予測・解析を行った。

「冷やし中華つゆ」は、賞味期限は長いものの特定の季節に需要が集中する「季節商品」の代表として、「豆腐」は冷蔵を要し、あまり日持ちのしない「日配品」の代表として選択。

その結果、データ解析ベースでは、高度な気象情報による需要予測に基づいて生産量を調整した場合、最終的な生産実績に対して二酸化炭素ロスを「冷やし中華つゆ」では約40％、「豆腐」では約30％削減できることを確認した。

また、「冷やし中華つゆ」について、こうした成果を用いて今夏の最終生産量を調整したところ、昨夏と比較して今年8月末時点で2割弱の在庫が圧縮できたことを確認した。

3．2年目の取組内容

事業初年度の平成26年度は、対象地域を関東に、対象品目を天候や季節による需要の変動が大きい「豆腐」と「冷やし中華つゆ・鍋つゆ」の3品目に限定していた。

平成27年度は対象地域を全国に拡大し、対象商品もネスレ日本株式会社のコーヒーやポッカサッポロフード＆ビバレッジ株式会社の炭酸飲料など、平成26年度同様、天候や季節による変動が大きい数十商品に拡大。そして小売事業者と連携して無駄の削減に取り組む。

また、ＰＯＳデータ解析には今年度から、株式会社ローソンや株式会社バローホールディングス、株式会社カメガヤのデータを用いる。
このＰＯＳデータ解析では、今年5月に設立された国立研究開発法人産業技術総合研究所「人工知能研究センター」などの研究機関も参加し、人工知能技術を用いて顧客行動分析など汎用性のある解析を実施する。

また、小売店のＰＯＳデータだけでなく、ツイッターなど消費者の発信するＳＮＳの情報を用いて体感温度なども解析し、需要予測への反映を目指す。

4．今後の方針

初年度の成果を踏まえ、平成27年度は製・配・販にまたがる実証実験を実施し、製・配・販の連携を目指す。

日本気象協会が株式会社Ｍｉｚｋａｎ、相模屋食料株式会社に需要予測情報を配信し、食品メーカーが需要予測情報に基づいて生産調整を行う。

今後は対象商品を食品に限らず、気象条件によって廃棄、返品などの無駄が生じているすべての商品に広げ、対象地域も世界へ拡大していく予定だ。

また、各流通段階で適正な在庫を確保することで、商品の安定供給を可能にし、最終的に消費者もメリットを得られるビジネスモデルの構築を目指す。

※1「次世代物流システム構築事業費補助金」
同事業は経済産業省の補助事業で、補助事業者は公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会、間接補助事業者は一般財団法人日本気象協会など。我が国の最終エネルギー消費量の約2割を占める運輸部門の省エネルギー対策を進めるため、物流部門などで効率化に向けた先行事業を行い、その成果を幅広く展開することで抜本的な省エネルギー対策を進めることを目的にしている。

※2　「アンサンブル（集団）予測」
ある時刻に少しずつ異なる初期値を多数用意するなどして多数の予報を行い、その平均やばらつきの程度といった統計的な性質を利用して、最も起こりやすい現象を予報する手法。

【関連リンク】
・一般財団法人日本気象協会