特集

Special Feature

スマートフードチェーンとSDGs～農産物・生鮮流通のカーボンニュートラルに向けて～

折笠 俊輔

公益財団法人流通経済研究所

主席研究員

アブストラクト：スマートフードチェーンは、農産物を出荷箱などの単位で個体識別し、その個体識別コードを用いて、生産から流通、消費までのデータを連携していくデータ連携基盤である。これは、ステークホルダーとなる企業の収益だけを追求するものではなく、社会的な価値も追及するものであり、事業者の食品廃棄ロスの削減や農産物の生産から消費までのCO2排出量の見える化、可視化、および環境対応の施策に貢献するものである。
キーワード：SDGs、スマートフードチェーン、データ連携、カーボンフットプリント、物流

1 はじめに2015 年頃から提唱されたドイツ発の概念にインダストリー4.0 というものがある。こーマとなる。

2 スマートフードチェーン構築
への取り組みれは日本語では第４次産業革命と訳されるが、いま、食品流通においては、加工食品など蒸気機関などで手工業から機械工業に発展しを中心にほとんどの商品がロット番号で履歴た産業革命を第１次、電気が主動力になった管理されている。ペットボトル飲料などにも時を第２次、ロボットなどによって自動化がキャップの下に数字と英字のロット番号が入進んだ 1970 年代を第３次としたときに、情っており、このロット番号を使えば、何かし報化、ネットワーク化による「ものづくりのらの事故があった場合に、どのような原材料現場の革新」が進む現代を第４次と位置付けで、いつ、どこの工場で生産された商品である考え方である。

るかをすぐに特定し、回収などをスムーズに農業現場での機械化、自動化が進み、スマ行うことができる。

ート農業として農業現場での IoT 機器の活用、しかし、農産物や水産物といった生鮮食品システムでのデータ活用が進むいま、農業とでは法律で決められている牛肉などの一部のいう産業も、第３次～第４次産業革命の中に品目を除き、ロット管理などはほとんどされあるといえる。また、このような情報連携、ていない。それは、工場で生産されているわ

情報のネットワーク化という第４次産業革命

けではないため、ロット番号のラベルを貼り下においては、企業間や産学官といった事業付けたり、管理したりすることが難しいから者間のデータ連携、事業連携が最も重要なテである。その一方で、生産現場では、スマー
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ト農業の取り組みも含め IT 化が進んできて（図表１）。これは、内閣府の戦略的イノベー

おり、生産管理ソフトを使った生産履歴の管ション創造プログラムの一環 1) として実施さ理も普及してきている。

れている。

ここに実は大きな問題がある。畑や水田なスマートフードチェーンでは、農産物を出どの生産現場のデジタル化が進み、せっかく荷箱などの単位で個体識別し、ID を付与（個生産にかかわる様々なデータを取得していて体識別コード）、それを RFID やバーコードも、結局、ロット番号などが生産物に入ってなど（GS1-128 を想定）のデータキャリアをいないために、現物とその履歴が出荷してし用いて現品に添付するところからスタートすまった後には結びつかないのである。苦労しる（ソースマーキング）。そして、その個体て取得した生産現場のデータが、出荷したあ識別コードをサプライチェーンの各工程で読とのデータ（流通先の販売履歴や消費者の口み取り、入出荷履歴の取得や伝票データの呼コミなどを含む）と全くリンクしていないのび出しなどに活用していく。このように個別である。ある程度のカタマリ（＝ロット）単のロット単位での流通履歴を把握するととも

位でも、農産物（商品）を特定できなければ、に、最終的には、そのデータに生産工程での生産履歴データと商品を紐づけすることはで生産管理履歴、品目単位での小売店の販売情きない。

報（POS）、消費者の商品評価情報を紐づけ、この問題を解決するため、生産から流通、消費までのフードバリューチェーンにおいて、統合して利用できる仕組みの構築を目指している。

農産物に一定の出荷単位でロット番号などの具体的には、出荷箱に添付された個品識別個体識別コードを添付し、サプライチェーンコードを含むバーコードを卸売市場、小売業の各段階のデータを連携させるためのデータの受け入れ段階、販売段階でスキャンし、履連携基盤（システム）を構築するプロジェク

歴をデータベースに記録する。特に農産物のトがスマートフードチェーン構築事業である

流通量の大多数を占める卸売市場流通を経由

図表1
スマートフードチェーンのイメージ

特集 ● 脱炭素社会に向けた流通業のアクション35

したサプライチェーンも対象とすることで、における世界全体の一人あたりの食料の廃棄汎用性が高く、全国的に普及・波及可能なプを半減させ、収穫後損失などの生産・サプララットフォームとして機能することを期待しイチェーンにおける食品ロスを減少させるている。加えて、国内での展開と平行し、農（国連 ,2015 年採択）」と明記されており、国産物の輸出に必要な産地証明や農薬などの使際的に食品廃棄ロスの削減は重要なテーマで用履歴管理、トレーサビリティ確保といったある（SDGs における Goal12 の Target 3）。

機能も実装を進めている。

農水省の推計では、日本の食品ロスは 612

こうした農産物のサプライチェーン、流通万トンとされるが、これは先にのべた国連に関するデータ連携は、トレーサビリティ管の SDGs の定義とは若干異なっていることに理だけではなく、サプライチェーンの様々な注意が必要である。SDGs の Target12.3 では、段階のデータを生産者へ提供することで、ニ「収穫後損失などの生産・サプライチェーンーズを捉えたマーケットイン（需要志向）のにおける食品ロスを減少させる」とされてい農業の実現や、ブランディング、需要期や他る。一方で、日本の食品ロスの 612 万トンに産地の出荷情報を見据えた作付（播種）の判は、産地において収穫したが出荷できずに廃断、ニーズのある品種の選定、需給バランス棄したものなどは含まれていない。日本におを考慮した出荷先市場の選定など、農業経営

ける食品ロスの定義は、「本来食べられるにの高度化や生産者の所得向上につながるものも関わらず、廃棄されているもの」であるたである。

め、圃場から収穫され規格に合わないために

つまり、スマートフードチェーンは、生産出荷されない農産物、あるいは生産したにもに関わるデータと流通・販売に関わるデータ関わらず、供給過剰になり卸価格が下がったを単に結び付けるだけのものではなく、デー結果、適正価格維持のために収穫されないでタの連携を通じて、バリューチェーン全体や圃場で潰されてしまう農産物などは、明らか各段階での付加価値向上につなげることを目に食料であると思われるが、廃棄されても統指す取り組み、ということである。

計上は「食品ロス」には含まれず、減耗量とされる（木村 ,2013）。小針（2019）は、生産

3 スマートフードチェーンによるSDGs対応て者による自家消費量を農家世帯員と１日あたりの野菜などの消費量から約 64 万トンと推定したうえで、生産段階の食品ロスを 150～

このスマートフードチェーンは、それを構200 万トンであると推定している。生産現場成する企業の収益だけを追求するものではな

での農産物の廃棄は、その後の食品ロス発生く、社会的な価値も追及するものである。以量の約３割に相当するということである。

下に、持続的な農業に向けて、どのようにススマートフードチェーンにおいて、生産者マートフードチェーンが貢献できるのかを整の収穫予測などの供給のデータと、実需者の理したい。

需要予測データなどの需要のデータを連携させることで、より高度な需給マッチングが可［1］ 食品廃棄ロスの削減能となる。あるいは生産段階において、同じ国連で掲げる地球規模レベルの持続可能な時期に同じ農産物の出荷が重なりすぎないよ

開発目標（SDGs）では、「小売・消費レベルうに調整することも、生産者間のデータ連携
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で可能になるだろう。スマートフードチェー

うえで、生産だけの CO2 の排出量やカーボンンは、圃場での廃棄ロスの削減に貢献するこニュートラルを考えるだけではなく、サプラとができるのである。

イチェーン全体でのカーボンニュートラルを考える必要がある。スマートフードチェーン［2］農 産物の生産から消費までのCO2排出量の見える化、 可視化

は、生産から流通、消費までをデータ連携するものであるため、流通過程を可視化するこ

温室効果ガスインベントリオフィス（GIO）とができる。どの圃場でいつ生産された農産によれば、世界における温室効果ガスの排物が、どの拠点に運ばれ、どの卸売市場に持出量は 490 億トン（CO2 換算）であり、そのち込まれ、最終的にどの店舗で販売されたのうち農林業などの排出は世界の排出全体の約かをデータで把握することができるのである。

24％を占めるとされる。日本における温室効このデータがあれば、その輸送ルートから流果ガスの排出量は 12.４億トン、そのうち農通過程における CO2 排出量の算出や、フード林水産分野は約 5,001 万トンであり、全体にマイレージ、トラックの輸送距離、待機時間占める割合は４％である。世界と日本の排出なども把握することができる。温室効果ガス量に占める農林業分野の比率には差があるの削減、カーボンニュートラルのためには、が、世界の統計での比率 24％のうち、14％その排出量の測定は必須である。

は主に森林減少によるものとされるため、農また、この農産物の生産から流通までの業分は約 10％である。また、農業分野におCO2 排出量を測定することができれば、農産ける温室効果ガスでは、土壌、家畜の消化管、物でもカーボンフットプリントの精緻化が可

家畜排せつ物中に棲息する微生物の反応によ能となる。CFP（カーボンフットプリント）

る CH4、N2O 排出が多いことから、温室効は、Carbon Footprint of Products の略であ果ガスの排出に占める農業分野の割合におけり、商品やサービスの原材料調達から廃棄・る世界と日本の差は、主に畜産によるものとリサイクルに至るまでのライフサイクル全体考えられる。FAO によれば、日本におけるを通して排出される温室効果ガスの排出量を2019 年の家畜としての牛の飼養頭数は世界

CO2 に換算して、商品やサービスに分かりやで 61 位（3,835,000 頭）であり、１位のブラすく表示する仕組み（CFP ジャパン）である。

ジル（214,660,000 頭）と比べても圧倒的に少実際に安藤（2009）は、銚子産キャベツのない。

カーボンフットプリントを計算し、栽培、収その一方で、2019 年度における日本の二穫、保管、輸送、販売、調理、廃棄といった酸化炭素排出量（11 億 800 万トン）のうち、一連のライフサイクルにおける CO2 の排出量

運輸部門からの排出量（２億 600 万トン）はを計算し、削減シナリオからその削減の可能18.6％、うち貨物自動車が運輸部門の 36.8％性に言及した。工程ごとの CO2 の排出量を測（日本全体の 6.8％）を排出している（国交省定することができれば、削減するためのシナ, 2020 年）。当然ながら、ここには収穫されリオを検討することができるのである。また、た農産物を消費地まで運搬するための排出も

CFP の実施で、サプライチェーンも含めた含まれるため、これを無視することはできな

CO2 の排出量を農産物のブランディングなどい。に活用できる可能性もある。

持続可能な社会づくり、農業を考えていく
特集 ● 脱炭素社会に向けた流通業のアクション37

［3］データ連携による環境対応への取り組みの加速

生産者視点ではコストアップにつながる可能性がある一方で、そのコストを価格に転嫁す

2019 年に、弊所ではスマートフードチェることが難しいかもしれない。
「CO2 排出量ーンの活用に向けた農産物物流の共同化の実を少なくした結果、価格が上がります」と伝証実験を行った。これは産地や生産者が個別えたときに、バイヤーや消費者がそれをすに組んでいる物流ルートについて、産地間やぐに理解してくれるとは限らない。そのた生産者間のデータ連携を図り、出荷先の地理め、短期的には生産者にメリットは少ないよ

的条件に合わせて複数産地がトラックを相乗うに感じるが、少なくとも販路の拡大にはつりするような共同物流を実施するものである。

ながっていく。バイヤーや消費者が商品を選

この実証実験の結果、データ連携による物流択するうえで、他の条件が同じであれば、環の共同化を実施した場合、条件（向け先や停境に良いものを選ぶだろう。さらに日本でも車回数、温度帯など）を揃えることができれ

大手小売業を中心に、SDGs 対応に非常に力ば、トラックの積載率を 10～40％程度、向を入れてきている 2)。こうした企業では、商上できることが分かった。50％の積載率のト品の取り扱いを検討する場合に、積極的に環ラックが２台あった場合、共同化することで境対応をしている商品を優先的に選ぶだろう。

１台に集約することができればトラック１台

つまり、農業生産の視点で考えた場合、カー分の CO2 の排出を削減できることになる。ス

ボンニュートラル、SDGs 対応をすることは、マートフードチェーンによる情報連携は、こすぐに利益を上げることにはつながりにくい

うした環境対応へのアクションにも活用できが、顧客の間口を広げていくためには短期的る。にも有効であるということである。長期的に考えた場合、対応せざるを得ないため、取り4

持続的な農林水産業の発展に向けて組むのであれば早い方が効果的、ともいえる。
スマートフードチェーンは現在、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラムの一環

SDGs やカーボンニュートラルなど、持続で構築を進めているが、2023 年度には社会的な社会、環境を維持していく活動は、今後実装として、多くの企業に利用してもらえるの企業経営、農業において必要不可欠なものようにサービス化する予定である。持続的なになっていく。
「やれば儲かる」「儲かるから農林水産業の発展に貢献するべく、今後も開やる」といった意味ではなく、取り組むこと発やソリューション検討を進めていきたい。

が当然であり、取り組まなければ淘汰されていく可能性すらある。それは顧客や消費者の【追記】意識の変化や、世界的なムーブメントというスマートフードチェーンの研究開発を行っ背景もあるが、海洋資源の減少、温暖化の進ているコンソーシアムでは、データ連携やソ行や、それに伴う異常気象といった１次産業リューション開発などで、連携して取り組めをとりまく環境変化を考えれば、長期的な視る事業者を随時募集しています。ご興味のあ野に立って持続的な経営を考えるうえで取りる企業・団体の方は、お気軽にお問い合わせ組む方が合理的であるといえる。

ください。

短期的な視点では、SDGs や環境対応は、
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〈注〉
1） 生物系特定産業技術研究支援センター WEBサイト
https://www.naro.go.jp/laboratory/brain/sip/
sip２/about/sfs.html
2） セブン＆アイ・ホールディングスなど（参考：https://www.7andi.com/sustainability/）〈参考文献〉
CFPジャパン WEBサイト https://www.cfp-japan.jp/
安藤生大（2009），「銚子産キャベツのカーボンフットプリント」，『千葉科学大学紀要』，2，pp.97-104
木村征子（2013），「日本における食料ロス・廃棄の発生メカニズム：農業生産物廃棄抑制に関する一考察」，中央学院大学WEBサイト http://www2.cgu.ac.jp/kyouin/yamada/link/kyou13/1302kimu.pdf
国土交通省（2021），「運輸部門における二酸化炭素排出量 」 https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_tk_000007.html
国立環境研究所 「温室効果ガスインベントリオフィス」
WEBサ イト https://www.nies.go.jp/gio/index.
html
小針美和（2019），「食料ロス、 農業・食料サプライチェーンの生産性に関する統計データによるアプローチ」，
日本マーケティング学会（第９回フードビジネス・イノ
ベーション研究会）発表資料
農業・食品産業技術総合研究機構（2020）， 「農業由来温室効果ガス排出削減技術の開発」，第３回グリーンイノ
ベーション戦略推進会議WG，2020年９月８日資料
農林水産省（2020），「気候変動に対する農林水産省の取組 」 https://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/
seisaku/GR/attach/pdf/s_win_abs-69.pdf
特集 ● 脱炭素社会に向けた流通業のアクション39