資料５

⾷品ロス・廃棄を削減するデータ流通基盤「需給最適化プラットフォーム」〜気象データを活⽤し予測精度の更なる向上〜
2018年11⽉9⽇
⽇本電気株式会社
マーケティング・ニュービジネス本部

グローバル・メガトレンド

3© NEC Corporation 2018

社会価値創造テーマ

4© NEC Corporation 2018

SDGs

5

© NEC Corporation 2018

社会課題「⾷品ロス・廃棄」
⽇本では年間646万トンもの⾷料が廃棄されており、その半分は事業系と⾔われる製造から流通までの過程で発⽣。過剰な⽣産や売れ残りが原因となっている。

⾷料廃棄量
世界

約13億t

約1/3

⽣産された⾷料の供給
事業系廃棄© NEC Corporation 2018

646万t

約＞世界の⾷料援助量

製造

卸・物流

⼩売

⾷品製造業

卸売業

外⾷・⼩売業

140万ｔ

18万ｔ

200万ｔ

約358万t

出典：国際連合⾷糧農業機関（FAO） 農林⽔産省
6

⽇本

約320万t

需要海外の⾷品廃棄ロス対策の動向
⽶国や欧州では、⾷品廃棄・ロスを削減するために、法整備が進められており、また⺠間企業ではフードバンクへの寄付や、リサイクルなど⾷品廃棄ロス削減の取り組みが⾏われている。
RecycleSale by measure

SDGsの⽬標12で⾷品ロス半減を明記

Food Bank

フランスで2016年⾷料廃棄禁⽌法の制定

⽶国でフードバンク寄付者への税制優遇制度

7© NEC Corporation 2018

⾷品ロス・廃棄対策に向けた現状の取り組み
⾷品ロス・廃棄問題を解決するために、関係省庁での連携、商習慣の改善が⾏われている。
賞味期限の年⽉表⽰化

⾷品関係省庁連絡会議

2018/11/9

納品期限の⾒直し

8© NEC Corporation 20182018/12

⾷料ロス・廃棄の解決の主な⽅向性
⾷品ロス・廃棄問題解決の⽅向性は6つと認識しており、「出さない」(サプライチェーン最適化)に焦点を当て、⾷品ロス・廃棄削減に取組む。
個々の企業のプロセス効率⑤個々の企業のプロセス効率化・RT短縮化・RT短縮

③

⽣産製造
物流

消費者

ニーズに合った製品の開発・売り⽅の改⾰
卸物流

⼩売物流

物流
⑥意識改⾰

フォーカス

①
出さない②出た物を廃棄させない④
出た物を無駄にしない（静脈）9© NEC Corporation 2018

需給バランス調整・SCM最適化（需要予測情報共有、SCM再構築、調達・輸配送の協働）

⾷のシェア・マッチング（フードバンク・各種施設・格安スーパー等）

廃棄物の再利⽤（飼料・エネルギーへの転換）

需要と供給のミスマッチ
需要と供給のミスマッチにより、無駄な⽣産・廃棄・物流コストなど、さまざまな「ムダ」が発⽣している。これは⾷料不⾜や労働⼒不⾜などの社会課題を深刻化させる要因である。

労働⼒不⾜
労働⼒不⾜

⾷料不⾜

過剰な⽣産

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ムダな輸送・返品

過剰な在庫エネルギー不⾜
エネルギー不⾜

売れ残り⽋品

バリューチェーンでの課題の原因
市場動向や販売企画などの情報が共有されないことや、業務が⼈に依存していることが、バリューチェーン上での各プロセスのムダが出る原因となっている。

市場動向を捉えられない⼩売の販売計画を捉えられない

過剰な⽣産

11

© NEC Corporation 2018

ムダな輸送・返品

気温や気候、イベントなどによる消費の変化

過剰な在庫

売れ残り・⼈による販売予測業務
・熟練の発注担当者不⾜

⽋品

需要と供給のミスマッチの解決に向けてバリューチェーンでの課題を解決するために、①データ共有・利活⽤、②AI活⽤が必要。

供給

⾷品製造

過剰な⽣産

期限切れ
返品

⾷品卸・物流① データ共有・利活⽤② AI活⽤需要と供給の最適化
12© NEC Corporation 2018

需要

売れ残り⼩売①データの利活⽤促進

Connected Industries(出典)経済産業省ホームページ“Connected Industries”は、様々なつながりにより新たな付加価値が創出される産業社会データがつながり、有効活⽤されることにより、技術⾰新、⽣産性向上、技能伝承などを通じた課題解決へ

政府は協調領域のデータ共有を加速※産業データ共有促進事業
13© NEC Corporation 2018

②AIによる付加価値の創造が加速
様々な事業領域において、ＡＩによる最適化が浸透。

AIヘッジファンド(Aidyia)

出典: WIRED

⾃動運転⾞(Google) 出典: Googleアルファ碁(Google) 出典: 朝⽇新聞

対話エージェント(Amazon, Microsoft, Apple, Google)
出典: Yahoo! tech

質問応答システム(IBM Watson)
倉庫番ロボット(Amazon) 出典: QUARTZ
出典: Tech Republic

AIは今後更なる進化を実現
⼈を超える認知（安⼼・安全の実現）
14© NEC Corporation 2018

⼈を超える最適化(圧倒的効率化の追求）

⼈を超える発想（課題解決の⾼度化）

NECのAIに対する取り組みの歴史▌半世紀に及ぶ技術蓄積と事業実績、世界トップ性能をもつAI技術群を保有
1960年

⾒える化

OCR

顔認証・虹彩認証 出⼊国管理等に採⽤
指紋認証 世界各国の4回連続No.1
警察に導⼊

2000年

分析
1986年

NEC技報
AI特集号

静⽌画顔認証2009、2010、2013年
動画顔認証 虹彩認証
2017年
2018年

No.1

郵便宛名
読取り区分機

1992年

2004年〜
2015年

SVM※ ディープラーニング 異種混合学習
⼈材マッチング・画像解析に適⽤（RAPID機械学習）

需要予測などに適⽤

2010年2016年

対処

⾃律適応 予測型意思制御
決定最適化※ SVM : Support Vector Machine
15© NEC Corporation 2018

異種混合学習技術について
需給最適化プラットフォームでは、White Box型である異種混合学習を利⽤し、⼈⼿では限界のある予測を⾃動かつ⾼精度に実現。
多種多様なデータを分析対象に①「複数パターンの⾃動的な場合分け」を⾏い、②「予測モデルの⾼い解釈性」を実現
法則/パターンを抽出
⽇曜？
Ｎｏ

多種多様なデータ

16© NEC Corporation 2018

⼟曜？

Ｙｅｓ

Yｎ = a0＋a1×気温＋a2×降⽔量

Ｙｅｓ
Ｙｅｓ 昼間？
ＮｏＮｏ

予測式を⾃動作成

Yｎ = b0＋b1×気温＋b2×降⽔量
Yｎ = c0＋c1×気温＋c2×降⽔量

需要予測

パートナー連携によるエコシステムの構築
社会課題の解決は我々（NEC）だけでは難しいため、価値を共に実現するパートナーとエコシステムを構築し、共に取組んでいます。
⾷品製造共に届けるサービス
パートナー

⼩売

Sales

価値を⾷品卸・物流

セールスパートナーソリューションパートナー

需給最適化プラットフォーム
需要予測（異種混合学習技術）

実現価値を共に⾼める
17© NEC Corporation 2018

データサービス（ホルダー）

ソリューションパートナー

需給最適化プラットフォーム
パートナーの皆様と連携し、需給最適化プラットフォームが提供する価値の最⼤化を⽬指す。

価値を共に届けるパートナー
18© NEC Corporation 2018

実現価値を共に⾼める
パートナー

今後の広がり
需要予測結果をさらに業務に拡⼤し、⾷料ロス廃棄等への実現価値を拡⼤するとともに、様々な需要と供給のマッチングにより⽣産性の向上を⽬指す。

業務領域への拡⼤

連関する業務に広げ、実現する価値を拡⼤
⽣産

物流

要員
発注

在庫需給最適化
プラットフォーム
19© NEC Corporation 2018

波及モデルによる拡⼤

需要と供給をマッチングによる⽣産性を向上
⼯業製品＊消費労働＊⼈材

需要予測（異種混合学習技術）

まとめ
過剰な⽣産

⾷料ロス・廃棄量

期限切れ
返品

売れ残り

世界：約13億トン

⽇本：約646万トン

需給最適化プラットフォーム
ＡＩ需要予測による需給バランスの最適化で⾷料ロス・廃棄を削減

⽣産最適化

在庫最適化

製造エネルギー削減

CO2排出量削減

配送最適化

発注最適化
輸送エネルギー削減

NEC Value Chain Innovation
⼈やモノ、プロセスをつなぎ、新しい社会価値を提供
20© NEC Corporation 2018

値引きロス削減
労働最適化