データ分析が実現する食品ロス削減と収益向上事例
はじめに
食品ロスは、環境負荷や経済的損失の観点から、世界的に解決が急がれる社会課題です。食品製造・小売業界においては、需要予測のずれによる過剰生産・過剰発注が大きな原因の一つとされています。本記事では、ある食品製造・小売企業がデータドリブンなアプローチによってこの課題に挑み、食品ロス削減と同時に収益性向上というビジネス上の成果を達成した事例をご紹介します。データ活用がいかに社会課題の解決と企業価値向上を両立しうるか、具体的な成果数値とともに解説します。
事例概要
本事例の対象は、製造から卸、小売までを垂直統合で手掛ける中堅食品企業A社です。A社は多品目にわたる生鮮食品や加工食品を取り扱っており、全国に自社工場と直営店を展開しています。消費者のニーズに迅速に対応するため多品種少量生産の傾向があり、鮮度維持が重要な課題となっていました。
直面していた課題
A社は長年にわたり、経験と勘に基づいた生産・発注計画を立てていました。しかし、近年の消費トレンドの多様化や外部環境の変化により、予測精度が低下。その結果、以下のような課題に直面していました。
- 高水準な食品ロス率: 需要予測の誤差により、計画通りに販売できない商品が多く発生し、廃棄率が高止まりしていました。特に賞味期限が短い商品は影響が顕著でした。
- 膨大な廃棄コスト: 廃棄に伴うコスト（廃棄費用、人件費、機会損失）が増加し、利益率を圧迫していました。
- 非効率な在庫管理: 過剰在庫と品切れが併発し、倉庫スペースの無駄や販売機会の損失を招いていました。
- データ活用の不十分さ: 過去の販売データ、顧客データ、外部データ（天候、地域イベントなど）が蓄積されていましたが、組織横断的に統合・分析されておらず、意思決定に十分に活用されていませんでした。
これらの課題は、持続可能な経営の阻害要因となるだけでなく、社会からの食品ロス削減に対する期待にも応えられない状況でした。
データドリブンなアプローチと具体的な取り組み
A社はこれらの課題解決のため、データ活用を核としたサプライチェーン全体の最適化プロジェクトを立ち上げました。具体的な取り組みは以下の通りです。
- データ基盤の構築: 散在していた販売データ（POSデータ、ECサイト販売データ）、在庫データ、生産データ、物流データ、気象データ、地域イベントデータなどを統合したデータウェアハウスを構築しました。
- 高精度な需要予測モデルの開発: 統合データを用い、過去の販売実績に加え、曜日、季節、天候、気温、地域イベント、プロモーション情報などを考慮した機械学習ベースの需要予測モデルを開発しました。商品 SKU（Stock Keeping Unit）ごとに、より詳細な粒度での予測を可能にしました。
- 生産・発注計画への連携: 開発した需要予測データを基に、工場への生産指示量、各店舗への商品発注量を自動的に算出するシステムを導入しました。これにより、予測に基づいた最適な量の生産・配送が可能となりました。
- ダイナミックプライシングおよび販売促進策の最適化支援: 賞味期限が近づいた商品や、予測に対して在庫が過多となっている商品に対し、過去の販売データと予測データを分析し、効果的な値下げ率やプロモーション施策を推奨する機能を導入しました。
- 見える化と組織連携の強化: リアルタイムの販売・在庫状況、予測精度、食品ロス発生状況などをダッシュボードで可視化し、製造、物流、販売の各部門が共通のデータに基づいて議論・意思決定できる体制を構築しました。
導入したデータ技術や分析手法
- データソース: POSデータ、ECサイト販売データ、在庫データ、生産データ、気象データ（API連携）、地域イベントデータ（外部データ購入）、プロモーションデータ。
- データ基盤: クラウドベースのデータウェアハウス（例：Snowflake, BigQuery）。
- 分析手法: 時系列分析（ARIMA, Prophet）、機械学習（Random Forest, Gradient Boostingなどの回帰モデル）による需要予測、最適化アルゴリズム（線形計画法など）による生産・在庫・配送計画最適化、クラスター分析による店舗特性分析。
- ツール: Python/Rを用いた分析開発、BIツール（例：Tableau, Power BI）を用いたダッシュボード構築。
データ活用によって得られた具体的な成果・効果
これらのデータドリブンな取り組みの結果、A社は以下の顕著な成果を達成しました。
- 食品ロス率の削減: プロジェクト開始前の食品ロス率と比較して、平均25%の食品ロス率削減を実現しました。特に賞味期限が短い商品においては、最大40%の削減を達成したケースもありました。
- 廃棄コストの大幅削減: 食品ロス削減に伴い、廃棄に関わる直接・間接コストが減少し、年間約1.5億円のコスト削減に成功しました。
- 利益率の改善: 食品ロス・廃棄コスト削減に加え、販売機会損失の減少（品切れ防止）や在庫管理効率化により、全社利益率が約3%向上しました。
- 棚卸資産の最適化: 過剰在庫が減少し、棚卸資産を約15%削減し、キャッシュフローの改善にも寄与しました。
- 業務効率の向上: 予測に基づいた計画作成により、手作業による計画調整にかかる時間が減少し、サプライチェーン全体の業務効率が向上しました。
これらの成果は、単に社会貢献に留まらず、企業の収益構造を根本から改善する強力なインパクトをもたらしました。
成功の要因分析
A社のデータ活用プロジェクト成功には、いくつかの要因が考えられます。
- 明確な目的設定と経営層のコミットメント: 食品ロス削減と収益向上というビジネス上の明確な目標を設定し、経営層が強力に推進したことが、部門間の壁を越えた連携を促しました。
- クロスファンクショナルなチーム体制: データサイエンティスト、ITエンジニアに加え、製造、物流、販売の現場担当者が一体となったプロジェクトチームを編成し、現場の知見とデータ分析を融合させました。
- 段階的な導入とアジャイルな改善: 一度に全商品・全店舗に導入するのではなく、一部の拠点・商品カテゴリーからスモールスタートし、成果を確認しながら対象を拡大。予測モデルやシステムの改善を継続的に行いました。
- データに基づく組織文化の醸成: 導入したダッシュボードや分析結果を全社で共有し、データに基づいて議論し、意思決定を行う文化を醸成しました。
結論・教訓
本事例は、食品製造・小売業におけるデータ活用が、社会課題である食品ロス削減と、企業目標である収益性向上という、一見相反するように見える目的を同時に達成しうる強力な手段であることを示しています。特に、高精度な需要予測をサプライチェーン全体の計画に連携させることで、ボトルネックとなっていた「予測の不確実性」を克服し、具体的な成果に繋げることが可能です。
今後の展望
A社は今後、消費者個々の購買履歴や嗜好データを活用した、よりパーソナルなレベルでの需要予測や推奨販売へと分析を深化させる計画です。また、サプライヤーとのデータ連携を進め、原材料調達から最終消費までのサプライチェーン全体でのさらなる最適化を目指すことで、食品ロスゼロへの挑戦と持続的な企業成長の両立を図っていくとしています。この事例は、他業界においても、データ活用が環境負荷低減と経済的利益創出を同時に実現する可能性を示唆しています。