AI活用で食品ロスを削減！需要予測から在庫管理まで最新事例を紹介

近年、データ分析を始めとしたAI技術を活用して食品ロス削減に取り組む企業が増えています。食品ロスは、環境や経済に大きな影響を及ぼす重要な課題です。

本記事では、AIがどのようにして食品ロス削減に貢献しているのか、具体的な導入事例や成功事例を交えながら詳しく解説します。

AI Marketでは食品ロス削減に強いAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】食品ロス削減に強いAI開発会社選定を依頼する

食品ロスとは？課題と現状

食品ロスがもたらす影響は多岐にわたります。経済的には、世界全体で9,400億ドル以上の損失が報告されています。さらに、社会的影響としては、食糧不足に苦しむ7億人以上の人々に対する食料支援が行き届かない要因の一つとなっています。

また、環境的には廃棄食品の処理によるCO2排出が、地球温暖化を加速させる結果を招いています。これらの影響を踏まえると、食品ロス削減は持続可能な社会の実現に直結した課題と言えます。

食品ロスの定義と影響

食品ロスは、食用に適しているにも関わらず廃棄される食品を指し、国や地域によって定義が異なる場合があります。国連では「食品廃棄物（Food Waste）」と「食品損失（Food Loss）」を区別していますが、たとえば日本では「食品リサイクル法」に基づき、製造、流通、小売、消費の各段階で発生する未利用食品を食品ロスと定義しています。

国連食糧農業機関（FAO）の報告によると、世界全体で年間約13億トンの食品が無駄にされており、この量は、世界の食料生産量のおよそ１/３に相当します。日本では、環境省によると令和4年度の食品ロスは、家庭活動と事業活動から発生する量を合わせると約472万トンと報告されています。

それに加え、世界中で飢餓に苦しむ人々は約7億3,500人といわれていますが、飢餓に苦しむ人々を支援するために必要な食料は480万トンとされており、同じくらいの量の食料が日本で廃棄されていることになります。

それだけでなく、世界の経済にも大きな影響を与えています。消費者庁などは、2022年度の食品ロスによる経済損失は4兆円にも上ると公表しました。

さらに加えて、食品ロスは環境面にも深刻な影響を与えており、特に地球温暖化の一因となっています。廃棄された食品を処理工場で可燃ごみとして処分する際に、温室効果ガス(CO2)が排出されますが、消費者庁の調べでは日本国内で食品ロスにより排出された温室効果ガス排出量の合計は、令和3年で約1,138万トン、国民一人あたりでは90kg-CO2/人と推計結果が出されました。

このように、食品ロスは経済的、社会的、環境的な課題を引き起こしており、解決が急務です。

食品ロスの発生原因

食品ロスが発生する主な原因は、食品の生産から消費に至るまでの各段階で見られる非効率や過剰供給にあります。

例えば、食品加工では、製造工程で発生する端材や余剰品がロスとなることが一般的です。流通や小売の段階では、需要予測の誤りや販売期限切れが主な原因です。

小売店では、消費者に十分な選択肢を提供するために過剰に在庫を持つ傾向が見られます。一方で、家庭では、過剰な買い物や保存方法の誤り、食べ残しが食品ロスの大きな原因となっています。

このように、食品ロスの原因はサプライチェーン全体にわたるため、各段階での具体的な改善策が求められます。

▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼

【無料】食品ロス削減に強いAI開発会社選定を依頼する

AI技術による食品ロス削減の可能性

日本では、AI導入による需要予測の精度向上により、廃棄量を削減した事例もあります。

例えば、コンビニ大手のローソンは、食品ロスの削減への取り組みとして2024年5月よりAIによる発注システムを全国で展開し、販売実績データをもとにした商品の需要予測から、ムダな廃棄を生み出さない発注に取り組んでいます。

食品ロスの削減に向け、AIの役割は今後ますます重要になるでしょう。

AIができること：需要予測から最適化まで

AIは食品ロス削減において、需要予測の精度向上やサプライチェーン全体の効率化を可能にします。例えば需要予測に関しては、過去の販売データや天候、地域のイベントなどの外部要因を分析し、売上を高精度に予測します。

また、AIは賞味期限が迫った商品を特定し、適切な割引を提示することで販売機会を増やすことなども可能です。

AI導入のメリット

AI導入の最大のメリットは、食品ロス削減だけでなく、経済的利益や環境負荷軽減にもつながる点です。需要予測の精度が向上することで在庫過多が防がれ、結果として食品廃棄コストを大幅に削減できます。

また、食品を廃棄することにも資源が必要となり、環境への負担が大きいことも問題視されています。

特に生ごみは水分を多く含むため、より多くの燃料が必要となります。そのため、食品廃棄物は焼却処理される際に温室効果ガスを大量に排出します。

焼却以外の処理方法である、ごみ埋立地においてはメタンガスが発生し、これは二酸化炭素の約25倍の温室効果があるといわれています。

AIによる食品ロス削減を進めることは、環境面における持続可能性にも寄与します。

▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼

【無料】食品ロス削減に強いAI開発会社選定を依頼する

AIを活用して食品ロス削減に成功した企業事例

AIを活用して食品ロス削減に成功した企業の具体例をご紹介します。これから紹介する事例は、AI技術の応用範囲や成果を示す重要な例となっています。

イオンリテール株式会社

イオンは、AI技術を活用して食品ロス削減に取り組む先進的な事例として注目されています。消費者の購買行動データを基にした効率的な在庫管理と価格設定を実現しています。

「AIカカク」と「AIオーダー」

イオンの「AIカカク」は、店内調理の惣菜や、期限が数日間の加工食品、生鮮部門で運用されています。これは、販売実績や天候などをAIが学習し、適切な値引きタイミングや価格設定をAIが提案する仕組みです。

各店舗の購買データを元に需要を予測し、リアルタイムで最適な値引きを人手による経験に関わらず自動で決定することができます。これにより、食品ロスの要因となる余剰在庫を最小限にし、システム導入前と比べロス率が１割以上低減されたという結果がでています。

一方、「AIオーダー」は、日配品(日持ちのしない加工食品)を対象に、適切な商品発注数を自動に提示するシステムです。AIに過去の販売実績や曜日、価格、気温などを学習させることで発注数の予測精度を向上させ、廃棄リスクを改善させることに成功しています。

このシステムを導入したことにより、過剰発注を防ぎ、平均３割の在庫削減につながりました。

スシロー

回転寿司チェーンのスシローは、「鮮度管理」を中心とした独自システムを導入し、廃棄量を抑えることを実現しています。スシローではAIを導入する以前から、どのすしが何個取られたかをICチップや注文端末で把握するシステムを取り入れていました。

集められた情報からネタの人気度や、注文用端末の操作ログから情報を収集することで、発注する材料の数を調整していましたが、期間限定メニューや新メニューを出す際には過去の実績がなく、経験や勘を頼りにするしかないという課題がありました。

そこで、AIを導入したことにより、スシローが持つ過去の膨大なデータをAIが分析し、販売実績や条件などが似ている情報をもとに、適正な食材の需要を予測することで、食品ロスを防いでいます。

こういった需要予測システムの導入により、メニューの廃棄率を75%削減させることに成功しました。

株式会社Kukulcan

日本では、年間472万トンの食品ロスが発生していますが、政府が削減対象としている食品ロスは主に小売店や飲食店、家庭での食品廃棄のことを指し、農業における廃棄野菜はカウントされていません。

規格外として出荷できない野菜は年間193万トンにも及ぶとされており、栽培過程で発生する摘果作物も食品ロスの問題からは見過ごされているという現実があります。

そこで、農作物調達AIプラットフォームを開発する株式会社Kukulcanは、この課題に対しAI技術を用いて効率的な収穫計画や流通方法を実現し、廃棄物削減を目指しています。

Kukulcanのプラットフォームは、独自のAIアルゴリズムを用いた飲食店従事者向けの「AIレコメンド機能」と、農業従事者向けの「農業支援システム」により、生産者と消費者双方の需要と供給のバランス調整を促進しています。

農業支援システムでは、農園で入力されるデータをもとに、収穫量と収穫予定日を予測します。さらに規格外の野菜や、想定よりも多く収穫される可能性のある作物について、収穫前に食品業者へ情報提供ができるしくみになっています。

そのことにより、必要な場所へ適切な出荷計画を立てることが可能となりました。

イケア・ジャパン

イケア・ジャパンはAIを活用した食品廃棄管理システムを用いて、食品ロスの削減に成功しました。厨房内の食品廃棄物を自動的に認識し、カメラと重さセンサーを組み合わせて、捨てられた食品の種類や量を記録します。

このシステムは、AIが継続的に学習することで精度を向上させ、従業員が効率的に廃棄を管理できるようサポートします。

特に大量調理を行う企業にとってこのシステムは効果的で、食品廃棄のデータをリアルタイムで記録し、企業に「見える化」を提供します。

例えば、廃棄された食品がどの時間帯に多いのか、どのメニューが特に廃棄されやすいのかを分析可能です。この情報を基に、従業員が調理量や提供方法を調整することで、廃棄量の削減が実現しました。

イケアはこのシステムを導入後、食品廃棄物を20%削減し、年間2,200トンの食品ロス削減を達成しました。これにより、イケアのような大規模なフードビジネスにおいて、従業員の作業負担を軽減しつつ、廃棄管理が効率化されます。

この取り組みにより、イケアではコスト削減にも成功し、年間数億円規模の経済効果を生み出しています。さらに、環境への負荷軽減というSDGs達成にも寄与しており、業界内での先進事例として注目されています。

AIと食品ロス削減の未来展望

AIは食品ロス削減の分野で、さらなる進化と普及が期待されています。

現在のAI技術は需要予測やサプライチェーンの最適化を中心に実用化されていますが、将来的には新たな技術が加わり、より包括的な食品ロス削減が実現する可能性があります。

また、これらの技術が社会全体の持続可能性を高める重要な要素として機能するでしょう。近い将来、ブロックチェーン技術とAIを組み合わせ、食品の流通履歴を追跡することで、無駄を最小限に抑えるエコシステムも実現可能です。

このような発展により、食品ロス削減の可能性は飛躍的に広がるでしょう。

また、再生可能エネルギーとの組み合わせにより、AIが食料生産から廃棄までのプロセスを効率化することで、持続可能な資源利用が可能になります。加えて、消費者にもメリットがあります。AIによる在庫管理により、いつでも新鮮な食品が手に入る環境が整います。

AIの導入は一時的な投資が必要ですが、長期的にはコスト削減と顧客満足度の向上をもたらします。これにより、企業は社会的責任を果たしながら利益を増大させるという持続可能なビジネスモデルを構築できるのです。

まとめ

需要予測の精度向上や物流の効率化に加え、技術の進展により、リアルタイム監視や個別化された購買行動の予測が可能になりつつあります。

食品ロス削減に向けたAIの活用は、単なる効率化ではなく、社会全体の未来を形作る重要な一歩と言えるでしょう。

AI Marketでは食品ロス削減に強いAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】食品ロス削減に強いAI開発会社選定を依頼する