青果物の生産量や調達コストを最適化するサプライチェーンの見直しサービス、DATAFLUCTが開始

　DATAFLUCTが開始した「DATAFLUCT food supply chain.」は、データ分析に基づき青果物のサプライチェーンの再構築を支援するサービス（図1）。生産から出荷、流通、加工・販売、消費までにわたる商流・物流におけるデータを統合し需給量などを予測することで、原価の高騰や材料ロス、在庫ロス、物流コストや人件費といった商流上で起こる課題に対処できるようにする。

図1：「DATAFLUCT food supply chain.」では、生産から消費までのデータを統合しサプライチェーンの再構築を目指す

　青果物のサプライチェーンでは、物流段階に中小規模の事業者が多く携わっており、新しい仕組みの導入が難しい。青果物の価格変動幅も大きく、かつ保管できる期間が短いものについては在庫での調整が難しいなどの課題がある。これらをDATAFLUCT food supply chain.では需給予測などに基づいて改善を図る。

　生産過程では、需要予測から生産計画を最適化し単価の下落を防ぐ。需要予測は、気象や衛星データ、過去の生産計画、出荷履歴、市場取引価格、POS（販売時点情報管理）などのデータから算出する。キャベツ圃場の生育状態であれば、衛星画像を解析しヒートマップを作成するという。

　原料の調達コストの最適化などに向けては、生産計画、衛星データ、入荷履歴、市場取引価格、輸入量、POS、在庫などのデータから、原料や青果物の価格の将来的な変動を予測する（図2）。

図2：キャベツの市場価格の変動をAIで予測したグラフ

　流通過程では、集出荷・配送の車両規模やルートを最適化しコスト削減を図る。道路状況や出荷履歴、配送履歴、市場取引価格、トラックに搭載したGPS（全地球測位システム）などのデータを利用する。

　発注作業においては、飲食店の需要を予測し作業時間と人件費を抑える。予測を反映させたチャットボットを使って発注を自動化する（図3）。POSや人流、SNS、気象などのデータを用いる。

図3：需要予測を反映させたチャットボットを用いて発注を自動化する