経済産業省は4月6日、天気予報で物流を変える取組として「需要予測の精度向上による食品ロス削減及び省エネ物流プロジェクト」の最終報告を発表した。
気象情報と POS データなどのビッグデータを解析し、高度な需要予測を行うことで、余剰に生産している冷やし中華つゆや豆腐の生産量（食品ロス）を 30～40％削減できる可能性があることがわかった。
今後も需要予測の精度を向上し、その情報を製・配・販で共有すること等を通じて、食品ロスを減少するとともに、余剰生産、配送、蔵置、廃棄等で発生しているCO2 を削減していくことが期待される。
今回、Mizkanの販売している季節商品の冷やし中華つゆと、相模屋食料の販売している豆腐についての各種データ(売上・発注量・廃棄量・気象)解析、需要予測手法の検討、解析を行った。
その結果、余剰に生産している冷やし中華つゆの約40％(最終生産量比)、豆腐の約30％を削減することができ、これにより物流分野等で排出される CO2 が削減できることが確認できた。
今回の解析に基づく予測であり、実際には、サプライチェーン関係業者との調整、最適在庫、プロモーションの影響などをさらに考慮する必要がある。
製(メーカー)・配(卸)・販(小売)の各企業が独自に 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うことが一般的だが、製・配・販各社による需要予測及びその予測に用いるデータは十分に共有されておらず、各流通段階で生産量や発注量の予測に誤差が生じ、廃棄や返品などのムダが生じる一因となっている。
プロジェクトでは、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。
これにより、参加企業における廃棄や返品等を減少させ、更には不要に発生している二酸化炭素を削減することを予定している。
今後、2015年度は取り組みを拡大し、対象エリアを全国に広げるとともに、対象商品に冷やし麺、アイスコーヒー等を加える予定。
さらに人工知能分野の技術を用いた新たな解析手法を検討し、来店客数や曜日、特売などで売上の変動の大きい小売店の需要予測の実証実験を行う計画。
テスHD／日本GLPの4施設に計5.7MWの太陽光発電システム納入
