食品ECのクラダシ、フードロス抑制に向けメーカーの滞留在庫を可視化するサービスを開始

　クラダシは、規格外品や賞味期限間近の商品などを扱う食品EC（電子商取引）サイト「Kuradashi」を運営している。このほど食品メーカー向けに、サプライチェーンにおける滞留在庫の発生予兆をAI（人工知能）技術で可視化するサービス「Kuradashi Forecast」を2026年5月7日に提供開始した（図1）。賞味期限が近づいた商品や販売が鈍化した商品の在庫消化に向けた対応を促し、フードロスの発生を抑制できるようにするのが目的だ。

図1：「Kuradashi Forecast」が商品の滞留を可視化するシステム仕組み

　Kuradashi Forecastでは、メーカーが持つ賞味期限・ロットなどの在庫管理、販売管理、出荷実績などの各データを統合できるようにする。データの取り込みは、ERP（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）システム、POS（Point of Sale：販売時点情報管理）、スプレッドシートなどに由来するCSVファイルや、API（Application Programming Interface）を利用する。

　取り込んだデータを滞留在庫予測エンジンで分析し、商品の賞味期限までの残日数、在庫量、消化速度の3つの変数に対し、滞留の予兆を判定する。予測エンジンは、Kuradashiの運営を通じて蓄積してきた販売知見を基に開発した。

　分析結果として、優先的に対応すべきSKU（Stock Keeping Unit：在庫の最小管理単位）を危険SKU一覧として抽出する。加えて将来的に余る見込みの数量を余剰予測数量として示すほか、賞味期限が切迫するタイミングを危険到達時期として可視化する。

　分析結果を基に推奨施策として、商品が動きやすい価格帯を示す推奨売価帯の算出に加え、ECサイトでの販売、商談、値引きを推奨する。Kuradashiと連携して、買取保証付きの出品なども提案する。

　将来的には、生産計画や配分の判断までをつなげる運用の定着を支援する。

　クラダシによると、持続可能な社会の実現に向けては、発生したフードロスを削減するたけに留まらず、発生そのものを未然に防ぐ「原因療法」が重要だとしている。