ＡＩによるキャベツの市場価格予測グラフ（ツール使用時のイメージ図）

現在日本では、あらゆる産業において業務効率化と新たなビジネスの創出を目指したＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）が進行。生鮮領域でも、サプライチェーン上の物流コストや在庫ロス、人件費の削減などの課題を解決するためＤＸの推進が求められている。

しかし、生産、出荷、流通、加工・販売、消費などの商流・物流が多岐にわたるため、生産管理や原材料の調達、在庫管理、販売を統合した計画立案は容易でなかった。

生鮮三品（青果、鮮魚、精肉）のなかでも、青果物は物流におけるプレーヤーが多く、個々に新しい仕組みを導入する難易度が高い分野。また、青果物の価格変動が大きいため最適化が難しく、保管期間が短く在庫管理も容易でないうえ、データが多岐にわたり取得すべきものの見極めが困難で、サプライチェーンマネジメントのＤＸは進展していないのが実情。

さらに、ＤＸは領域を横断するデータを収集・整理し、データを読み解き高度な分析をする開発力、それらをビジネスに活かす力が必要であり、1社単独で実行するのは非常に困難とされる。

こうしたなかで同社は、食のサプライチェーンを支援するサービスとして農地の衛星画像や気象データ、価格データを人工知能（ＡＩ）で解析し、原料調達にかかわる収穫量や収穫日、市場取引価格を予測するサービス、店舗のＰＯＳデータや気象・人流などの外部データの活用により、精度の高い需要予測モデルを構築し食品廃棄ロス削減に貢献するＡＩサービス、売上管理や予約管理、発注手続きなど、サービス業における作業の自動化を補助するチャットボットサービスを提供してきた。

今回、同社がこれまで展開してきたサービスで蓄積されたデータと、異なる業種の企業内に留まったままのデータを組み合わせるデータレイク構築技術や知見などの活用により、青果物のサプライチェーンのＤＸ推進に貢献するため、新たに「データフラクトフードサプライチェーン」を提供することにした。

新サービスは、分断管理されている生産から出荷、流通、加工・販売、消費までの商流・物流におけるデータを垂直統合し、未来予測によって青果物のサプライチェーンの再構築を支援するもの。これにより、適切な範囲での生産量や在庫量の実現、ルートや調達コストの最適化を実現し、利益の最大化に貢献する。