2026年8月19日 12:08
気象人流データとAIでスーパーの食品ロス削減
3行まとめ
- •気象・人流データとAIで需要予測
- •スーパー惣菜の食品ロス削減へ実証実験
- •日本気象協会とソフトバンクが共同実施
詳細
背景
食品スーパーでは、惣菜部門を中心に売れ残りによる食品ロスと、廃棄率を抑えるための人手による値引き判断の負担が長年の課題となっている。農林水産省は令和6年度の「食品ロス削減緊急対策モデル支援事業」を公募し、日本気象協会とソフトバンクの提案が採択された。
内容
両社は気象データと人流データ、AIを組み合わせ、食品スーパーの需要予測モデルを構築した。バローホールディングスと中部フーズの協力のもと、1月23日から3月12日まで実際の店舗で実証実験を実施し、天候や来店客数の変動を踏まえて惣菜の販売数を予測、値引きのタイミングや幅を最適化する仕組みを検証した。従来は店舗スタッフの経験や勘に頼っていた発注・値引き判断を、データに基づいて支援することを狙う。
今後の影響
実証実験では食品ロスの削減と、値引き判断にかかる店舗スタッフの業務負担軽減の両立を目指した。小売業界では人手不足と食品廃棄削減の両課題が同時に求められており、気象・人流データとAIを組み合わせた需要予測は他の食品スーパーチェーンへの展開の可能性も持つ取り組みといえる。
なぜ重要か
気象・人流データとAIを組み合わせた需要予測で、食品スーパーの食品ロス削減と業務効率化を同時に検証した実証実験。
元記事を読む — AI Watch