生産から流通まで連携：AI需要予測を活用したスマート農業による食品ロス削減と収益向上事例
はじめに
農業経営において、生産計画と実際の需要との間に生じる乖離は、食品ロスや販売機会の損失、非効率な在庫管理といった様々な課題を引き起こします。特に消費者の需要が多様化し、気候変動による生産変動リスクが高まる現代において、この課題はより深刻になっています。本記事では、スマート農業技術の一つであるAIによる高精度な需要予測を導入し、それを生産計画と連携させることで、これらの課題を解決し、食品ロス削減と収益向上を実現した農業法人A社の事例を紹介します。
事例概要：農業法人A社の取り組み
農業法人A社は、主に葉物野菜を生産し、契約する複数の小売店や外食産業に納品しています。従来の生産計画は、過去の販売実績や勘、天気予報などを基に経験的に立てられていましたが、需要の急な変動に対応できず、結果として以下のような課題に直面していました。
- 食品ロスの発生: 需要予測よりも多くの量を生産してしまい、売れ残りが廃棄される。
- 販売機会の損失: 需要が急増した際に供給が追いつかず、販売機会を逃す。
- 非効率な生産・在庫管理: 需要予測の精度が低いため、過剰な在庫を抱えたり、急な増産に対応するための追加コストが発生したりする。
これらの課題を解決するため、A社はAIを活用した需要予測システムと、それに連携する生産計画最適化システムの導入を決定しました。
導入された技術と解決プロセス
A社が導入したのは、以下のスマート農業技術を組み合わせたソリューションです。
- AI需要予測システム: 過去の販売データに加え、気象データ（気温、降水量など）、曜日、特売情報、季節イベント、さらには地域のイベント情報など、多様な外部データを収集・分析することで、数日後から数週間後の作物別の需要を高精度に予測します。
- 生産計画最適化システム: AI需要予測システムから得られた予測データを受け取り、A社の圃場情報（面積、作物の生育段階、栽培履歴など）や作業リソース（人員、設備）を考慮して、最適な作付け計画、収穫計画、出荷計画を自動的に生成・更新します。
- IoT生育モニタリングシステム: 圃場に設置されたセンサーや画像解析技術を用いて、作物の生育状況、土壌水分、温度などのリアルタイムデータを収集します。このデータは生産計画最適化システムにフィードバックされ、計画の微調整に活用されます。
このシステム連携により、A社では以下のプロセスが実現しました。
- AIが最新のデータを基に需要を予測し、生産計画最適化システムへ送信。
- 生産計画システムが予測需要と圃場のリアルタイム状況を踏まえ、日々または週単位で最適な生産・収穫・出荷計画を策定。
- 計画に基づいて生産現場で作業が行われ、IoTデータで生育状況をモニタリング。
- 生育状況が計画と乖離する場合や、需要予測に大きな変動があった場合は、システムが計画を自動的に修正・最適化。
- このサイクルを継続的に回すことで、常に最新の需要と供給の状況に基づいた生産が可能になりました。
導入によって得られた具体的な成果
AI需要予測と生産計画連携システムの導入後、A社では以下のような具体的な成果が得られました。
- 食品ロス率の削減: 導入前と比較して、売れ残りによる廃棄量が約30%削減されました。これは、需要予測に基づいて適切な量の作物を計画的に生産・出荷できるようになったためです。
- 収益性の向上: 需要の高い時期に供給が追いつかない状況が減少し、販売機会損失が低減しました。また、食品ロス削減や在庫管理の効率化により、全体として収益が約15%向上しました。
- 生産・在庫管理の効率化: 計画策定にかかる時間が短縮され、在庫日数が適正化されました。これにより、管理コストが削減されました。
- サプライヤーとの連携強化: 需要予測データを共有することで、小売店や外食産業との間でより綿密な供給計画を立てることが可能となり、信頼関係の構築にも繋がりました。
成功の要因分析
A社の成功には、いくつかの要因が考えられます。
- データに基づいた意思決定: 経験や勘に頼るのではなく、客観的なデータとAI分析に基づいた計画策定に移行したことが最も大きな要因です。多様なデータを統合的に分析することで、人間には困難な高精度な予測が可能となりました。
- システム間のシームレスな連携: 需要予測、生産計画、現場データ収集の各システムが円滑に連携し、情報がリアルタイムに共有される仕組みを構築できたことが重要です。これにより、変化への迅速な対応が可能となりました。
- 現場とシステムの協調: 生産現場の担当者がIoTデータや計画システムからの情報を活用し、日々の作業に反映させたこと。また、システム導入において現場の意見を取り入れたことも、スムーズな運用に繋がりました。
- 継続的な改善: 導入後もAI予測モデルの精度向上や、システム機能の改善を継続的に行ったことで、より高い効果が得られました。
今後の展望と応用可能性
A社では今後、AIによる需要予測対象を作物の種類や販売チャネル別にさらに細分化すること、サプライチェーンの上流（種苗メーカー）や下流（消費者への直接販売）ともデータ連携を進めることなどを検討しています。
この事例は、AIによる需要予測が生産現場だけでなく、流通・販売といったサプライチェーン全体にわたる課題解決に有効であることを示しています。同様の取り組みは、多様な作物や、畜産・水産分野、さらには加工食品の生産計画など、幅広い農業関連分野に応用可能です。スマート農業技術は、単なる生産効率化に留まらず、サプライチェーン全体の最適化を通じて、食品ロス削減や経営改善に大きく貢献する可能性を秘めていると言えます。
まとめ
本記事では、農業法人A社がAI需要予測システムと生産計画システムを連携させることで、食品ロス削減と収益向上を実現した事例を紹介しました。この事例は、スマート農業技術をサプライチェーン全体で活用することの重要性と、そこから得られる具体的なビジネス成果を示唆しています。技術ベンダーの皆様にとって、本事例が新たなソリューション開発や市場におけるポジショニングのヒントとなれば幸いです。