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Special Feature

食のサプライチェーンのDX動向とスマートフードチェーン
折笠 俊輔

公益財団法人流通経済研究所 農業・物流・地域部門 部門長／主席研究員

アブストラクト：
本稿では、食のサプライチェーンのDX動向について、現在の食品流通の課題を検討したのち、DXにおける技術開発の動向を、具体的なサービスなどを取り上げながら、①データ連携、②履歴取得、③見えないものを見る（位置情報の高度化）、④自動化による工数削減の４つの視点から整理した。後半では、具体的なサービスの１つであるスマートフードチェーンプラットフォーム「ukabis」について、その特徴やデータ連携の技術的な方法、コードの標準化、これからの展望について紹介した。
キーワード：農産物流通、スマートフードチェーン、農業DX、ukabis、サプライチェーン

1 はじめにる生鮮食品では、デジタル化の現状や課題も大きく異なっている。
前者の加工食品の場合、生産者である食品

食のサプライチェーンのデータを連携するメーカーや、サプライチェーンの川下であるためのスマートフードチェーンプラットフ

小売業には、規模の大きい事業者も多く、ほォーム「ukabis（ウカビス）」は、内閣府のとんどの場合、仕入と出荷に関して何らかの戦略的イノベーション創造プログラム（以IT システムを導入している。そのため、サ降、SIP と記載）「スマートバイオ産業・農プライチェーンの DX の中で検討が必要な要業基盤技術」の一環として 2018～2022 年度

素は、外部とのデータのやり取りであり、サの５年間で開発された。本稿では、食のサププライチェーンを構築する他のプレーヤーとライチェーンの DX 動向について整理するとのデータ連携となる。特にサプライチェーン共に、スマートフードチェーンプラットフォにおける売り手と買い手間の情報連携（縦のーム ukabis の紹介を行いたい。

情報連携）と、同じ階層における事業者間での情報連携（横の情報連携）の両方が必要で2 食品流通のDXの課題ある（図表１）。
縦の情報連携は、サプライチェーンの生産から消費まで、一気通貫した情報連携であり、食品流通の中でも、大手食品メーカーなどトレーサビリティのデータ取得や、出荷デーがメインプレーヤーとなる加工食品と、全国タを用いた検品の省力化、生産者に関する情各地の卸売市場などがメインプレーヤーとな報を販促に活用するためのデータ提供などを
2023.9（No.564）4図表1
縦の情報連携と横の情報連携

フードバリューチェーン「縦」の連携（生産ー流通ー消費までの垂直連携）
フードチェーンの川上・川下のデータを相互に共有することで得られる利益
サプライチェーン
生産農業生産者

出荷農協（JA）

卸売卸売業者・市場

小売
製造
外食

小売業・製造業・外食産業

消費生活者

可能とするものである。
横の情報連携は、サプライチェーンの同階←売り手ー買い手間情報共有

フードバリューチェーン「横」の連携（事業者間の水平連携）
複数の同業者がデータを共有することで得られる利益難しく、サプライチェーン全体のデジタル化が進まないという課題がある。

層のプレーヤー間での情報連携であり、トラ従ってサプライチェーン全体の仕組みの改ックや倉庫を共同化する共同物流や、需要や革を見込むには、まずはサプライチェーンの供給量を予測する AI の学習データの充実な起点となる上流側のデジタル化・標準化が急どを可能にするものである。

務となっている。

DX は単なるアナログな情報のデジタル化

日本の１次産業の特徴の１つに、大規模なではなく、デジタル化を前提とした業務改善、事業者が少ないことがあげられる。地域ごと仕組みの変革であることから、サプライチェに小規模事業者による生産が行われてきた結ーンの DX を進めようとする場合、必ず他の果、それを取りまとめて取引するための場と事業者とのデータ交換が発生する。そのため、して、卸売市場が発達してきた。大規模量販

いずれの情報連携においても、プレーヤー間店が登場する前までは、小売店や飲食店などでの取引の電子化やデータ取り扱いにおけるも商店街などを中心に小規模な事業者が多か合意形成が重要なポイントとなる。とりわけ、ったことから、個人に近い小規模な売り手と横の情報連携は、競合する事業者同士でのデ買い手が円滑に取引を行うため、現物を１つータ連携になることも多く、情報の取り扱いの場所に集めて、そこで取引を行う場として、等に関するルールはしっかりと定めなければ卸売市場が極めて重要だったのである（図表ならない。

２）。

一方、後者の生鮮食品の場合、生産者の高この卸売市場の仕組みには、限界もある。

齢化を背景に、産地から卸売市場への情報伝卸売市場では、生産者が違っても、見た目の達がいまだ手書き伝票や FAX といったアナ綺麗さ（秀・優・良など）や大きさ（S～Lログな手段であるため、生鮮流通の起点となサイズなど）などで規格を定めることで、品る産地からの出荷情報のデジタルデータ化が質を揃えて取引できる仕組みになっている。

特集 ● 食のサプライチェーンの DX サービス最前線

5図表2
生鮮流通における卸売市場の役割と限界

これは品質について一定の水準で分類したういものを見る、④自動化による工数削減の４えで、価格を決め、量で需給マッチングを行つに大別される。実際のサービス事例も含めう仕組みとして最適化された結果である。して以下、詳細を紹介する。

かし、このように品質について、一定の水準で全てを評価してしまうことは、生産者のこ❶データ連携

だわりや、買い手の個別のニーズといったも食品のサプライチェーンの上流から下流まのを取引に反映することを難しくしてしまっでのデータ連携を目指すアプローチである。ている。例えば、環境対応にこだわって生産

本稿の後半で詳細に説明をするが、内閣府していたとしても、同じ品目、見た目、大きの SIP で構築されたスマートフードチェーン

さであれば、多くの場合、他の生産者のものukabis もこの文脈の１つである。同じく SIPと同じ価格の評価になってしまう。量のマッでは、物流分野でのデータ連携を行うためのチングのための仕組みは品質のマッチングで物流・商流データ基盤が開発され、食品の物は機能することが難しい、というのが実状で流の共同化などの取り組みが進んでいる。こある。生鮮食品において、卸売市場を介さなれらのデータ連携プラットフォームは、前述い、いわゆる「市場外流通」が伸長しているしたサプライチェーンにおける縦と横の情報要因はここにある。なお、市場の規格が産地連携を目的としている。

ごとに標準化されていない点も課題としてあ民間企業においても、データ連携の取り組げられている。同じ品目であっても、産地ごみが進んでいる。例えば、三菱商事株式会社とにサイズの定義が違ったり、品質の表示がと日本電信電話株式会社（NTT）は共同で異なっていたりするのである。

株式会社インダストリー・ワンを設立し、東芝テック株式会社や富士通株式会社等と連携

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食品流通のDXにおける技術開発の動向

し、ブロックチェーンを活用したサプライチ
ェーンの DX（プレーヤー間でのデータ連携）に 2021 年から取り組み始めている。プレス

こうした課題の解決に向けた現在の食品リリース 1) によれば、販売統計情報を活用し流通の DX における技術開発の動向としては、た自動発注ソリューション、需給調整ソリュ

サービス化されているものを中心に考えると、ーションの提供や、三菱商事子会社のエムシ

大きく①データ連携、②履歴取得、③見えなーデジタル株式会社と独自開発した AI を用
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いた物流センターの在庫削減に取り組むとしも、様々な技術開発がなされている。代表的ている。

なものでは、GPS を活用することで、今までサプライチェーンの縦と横の情報連携に向見えなかった農産物やトラックの位置情報をけたデータ連携技術は、個別のサプライチェ

正確にリアルタイムに取得できるような技術ーンと、業界全体のサプライチェーンの両面から、データロガーの活用などにより、輸送で開発が進んでいる分野だと言える。

中の温度や湿度、衝撃などを記録し、流通工また、データ連携を行ううえで、ボトルネ程の環境を把握する技術まで実用化されていックとなるアナログ情報のデジタルデータ化る。また、農研機構で開発された精密出荷予も、様々な技術開発・サービスの提供が行測システムに代表されるような AI などを用われている。例えば、JA 広島中央は、株式いた需要や生産量（供給量）の予測技術など会社セラクと連携し、手書きだった出荷伝も、これに該当する 6)。なお、ここにはデー

票を電子化する取り組みを進めている 2) ほか、タ連携や履歴取得の結果として、「見えるよ株式会社 kikitori は、出荷者と流通事業者間うになる」ことも含まれる。例えば、今までで手書きや FAX、電話で行われている書類

見えなかった生産者の様々な情報を消費者にのやり取りを個人向けの SNS アプリである

提供する仕組みなどは、生産管理システムとLINE を使ってデジタル化するアプリケーシのデータ連携によって「見える」ようになっョン nimaru3) を提供している。

た結果だと言える。

❷履歴取得❹自動化による工数削減

食品流通による履歴取得の目的の多くはト

今まで人が行っていたことを自動化するこ

レーサビリティの確保である。いつ、どこで、とで、工数を大きく削減するアプローチであ誰が生産した商品であるのか、それがどのより、コスト削減や生産性向上を目的に取り組うに流通したのかを、食品事故の際の要因特みが行われる。自動化は、ハードとソフトの定や、産地の真贋証明といった目的のため、両面から技術開発が進んでいる分野である。

生産履歴や流通履歴の記録を取るのである。

ソフト面では、AI による需給予測を用いた

こうした食の安全と安心を守るための取り組発注の自動化や、物流における検品レスの仕みは、既に多くの国で民間企業によってサー組み、OCR などによる手書き文字の自動入ビス化されている。日本国内では、SBI トレ力など多岐にわたる。一般的な技術であるーサビリティ株式会社が、SHIMENAWA とRPA（Robotic Process Automation）などもいうブロックチェーンを使ったトレーサビリこれに該当するだろう。

ティサービスを提供している 4)。また、EU食品流通は必ず「現物」の移動が伴うもの

では GS1 ドイツが f-trace というトレーサビであり、商流のデータと現物の情報をどのよリティのサービス 5) を提供している。

うに紐付けるか、が重要となる。そのため、ハード面では、ソフトウェアと連動して「現❸見えないものを見る物」を確認するための IoT 機器の開発などが技術的な限界などを理由に、今まで把握で進んでおり、その中でも、物流用途などで開きなかったサプライチェーンの情報を把握す発が進んでいるのが、RFID などの自動認識る（＝見えなかったものを見る）アプローチ技術である。フォークリフトでゲートをくぐ

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るだけで自動的に商品情報などが取得できるマートフードチェーン推進機構が運営を行う、仕組みなどが実用化されてきている 。最近

生産、加工、流通、販売、消費、資源循環、

では、LPWA（Low Power Wide Area）と育種 / 品種改良における情報連携、デジタル呼ばれる省電力で通信距離が長い通信技術も化を可能とする情報連携基盤である（図表注目されている 8)。LPWA の仕組みでは、パ３）。これは、サプライチェーンを構成するレットに数㎞の距離で通信でき、バッテリー事業者間のデータ連携を加速することで、新が数年持つような端末を付けることで、位置たなサービスの創出や個社での実現が困難で特定や荷物の情報を取得できるようになるこあった課題への解決（＝イノベーション）にとが期待されている。

つなげていくことを目的としている。

7)

この ukabis は、生産・流通・販売に係わ食品流通のDXのための 「ス4 マートフードチェーンプラット
フォーム ukabis９)」

るデータを単に結び付けるだけではなく、データの相互連携を通じて流通する農産物の付加価値を高めることを目指すものであり、サプライチェーンのプレーヤー間のデータを交以上、ここまで食品流通における技術開発換するハブのような役割を果たす（図表４）。

動向を簡単にレビューしてきたが、ここからなお、ukabis のデータ連携の対象となるプ

は、その中でもデータ連携の分野で 2023 年

ロセスの幅は広く、育種 / 品種改良から、生からサービスをスタートするスマートフード

産、加工、流通、販売、消費、資源循環までチェーンプラットフォーム「ukabis」についの生鮮流通全体である。さらに言えば、そのて紹介したい。

プロセスにおいて、情報を逆流させる（＝サスマートフードチェーンプラットフォー

プライチェーン下流の情報を上流に伝達すム「ukabis」は、内閣府の SIP の研究コンソる）役割を担っていると言える。これは、消ーシアムで開発され、現在は一般社団法人ス

費や流通を意識した生産や育種につながるも

図表3
スマートフードチェーンプラットフォーム 「ukabis」 の概要

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図表4
ukabisを使った情報連携のイメージ

図表5
生鮮流通プロセスとukabisの関係のであり、マーケットインの農業に資するもングをせずに API を開発できる仕組みであのであるとも言える（図表５）。

る「Dynamic API」を採用している。よっukabis は、Application Programmingて、従来の仕組みよりはデータ連携がやりやInterface（以降、API と記す）を使って、デすいものの、実際にデータをやり取りするにータ連携を実施する基盤としてサービスをは、多少なりともプログラミングやシステム提供する。API を使うことで、様々なプレー開発の知識が必要となる。

ヤーがデータ連携を行ううえで比較的簡単

具体的には、ukabis に接続するためのアにシステム開発を行える利点がある。さらカウントを取得し、ユーザーID とパスワーに、データを連携するシステムと ukabis のドをもって ukabis の基盤にアクセスし、API接続を容易にするために、極力、プログラミをそこに設置するような形となる。2023 年

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9図表6
ukabisの利用イメージ

８月現在、API の開発マニュアルや、現在実データ連携をしていくためには、それらのシ装されている API の仕様情報、サンプルソステムを入れ替えることなく、基本的には既ースのコードなども準備されている。

存のシステムでデータ連携ができることが理

なお、ukabis では、エンドユーザー（生想であると言える。できるだけ現場に負荷を産者、卸、小売など）が直接、ukabis 内のかけることなく、データ連携を加速していく

データ等を閲覧できるダッシュボードやビュ

ために、ukabis は食のサプライチェーンのーワーなどの機能も用意しているが、メインプレーヤーの中で利用されている既存のシスのユーザーとしては、生産者や小売業などにテムやソフトウェアと接続することを前提とシステムを提供するシステムベンダーや ITし、それぞれのシステムベンダーなどを通じ企業を想定している（図表６）。てエンドユーザーに情報やサービスを提供す生産者や卸売業、小売業などは、自社でシる。

ステム開発を行っているケースは少なく、多また、協調領域として、データ連携に必要

くの場合、システムベンダーの提供するソフなマスターデータの収集、管理、提供も行う。

トウェアやクラウドサービスを利用している

具体的には、生鮮食品の商品名、商品コードか、自社向けのオーダーメイドのシステムを（GTIN）、商品属性、生産者名などが含まれIT ベンダーに開発してもらっている。また、る商品マスタ、サプライチェーンの各プレー

生産管理や売上管理などの業務では、既に利ヤーの事業者属性などが含まれる事業者マス用しているソフトウェアがあるケースが多い。

タ、倉庫や店舗などの場所を特定するための2023.9（No.564）

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図表7
個体識別番号の仕様

ロケーションマスタなどを収集し、メンテナステムベンダーをメインのユーザーとしていンスしたうえで提供する。共通の国際標準化

るが、エンドユーザーでも、簡易なトレーサに対応したマスターデータを使うことで、デビリティ情報が取得できるような仕組みの提ータ連携をスムーズに進めることや、食品輸供を検討している。具体的には、個体識別番出の円滑化などにも貢献できるだろう。

号のバーコード付きラベルを簡単に発行でき

なお、サプライチェーンの中で、プレーヤるラベル発行ソフトウェア、必要なデーター横断的にデータ連携を行うためには、事業を ukabis に転送できるダッシュボード機能、者間、サプライチェーンのプレーヤー間でユukabis の中のデータを見ることが可能なデニークとなる個体識別番号の設定が必要となータビューアソフトウェアなどである。

る。そのため、ukabis では、全世界でユニークとなる個体識別番号の仕様を定めている（図表７）。
個体識別番号は、生鮮食品の海外輸出への5 「ukabis」 のこれからの展望活用も想定し、全世界でユニークになること

今回、紹介した ukabis は、2023 年４月かを目的に、国際的に最もスタンダードな商品ら問い合わせのあった個別の企業に対し、サ識別コードを持つ GS1 規格 で設定した。まービス提供を開始している。また、2023 年

ず、事業者コードとアイテムコードから成る９月からは広く一般へもサービス提供を開始

GTIN14 で商品を識別し、その後にロットもする予定である。ukabis は協調領域でのデしくはシリアルを示す 11 桁の数字を付与すータ連携を加速する基盤であるため、個々のる形式である。図表７ではバーコード（GS1-

企業や団体と競合するサービス提供は実施し128）で表現しているが、この個体識別番号はない。そのため、多くの企業・団体とデータフォーマットさえ規格通りに作成すれば、シ連携が可能になる。現在では、具体的な案件

ンボル等は、QR コードなどの２次元バーコとして、出荷データの卸売市場への送信、国ードでも、RFID でも、問題なく利用できる。

内の農産物の輸送記録取得、海外輸出におけまた、粒度としては事業者別商品別のデータるトレーサビリティ取得、生産者や飲食店のになるため、品目別の整理として生鮮標準商

SDGs 認証の情報基盤、生産者の認証取得状

品コードやベジフルコードの活用も可能であ況のデータベース、米の流通に関するデータる。

連携基盤、といったテーマで各事業者と開発・

10)

ukabis は、先にも少し述べたように、シ実装を行っている。

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11また、物流の 2024 年問題への対応に向けて、同じ戦略的イノベーション創造プログラムの「スマート物流」で開発されたリテール商流・物流データ基盤との連携によって、生鮮流通の物流改善、効率化に向けたデータ連携とシステム開発を今後進めていく予定である。具体的には、このデータ連携によってトラックの積載率の向上や、入荷検品等の工数削減を目指していく。
加えて、ボトルネックとなりがちな個体識別番号の利用についても、自社独自の商品コードなどで ukabis にデータ連携を行っても、自動で ukabis 側が GS1 準拠の個体識別番号に変換するなどして取り扱えるようにする仕組みの開発を進めていく予定である。自社のコードを標準化コードへ自動変換することができれば、事業者側のシステムの改修を最小限におさえることができるためである。
社会的テーマとしての SDGs やサステナビリティへの対応に向けたソリューション開発
も ukabis のこれからのテーマの１つである。
ukabis によって、生産から流通、消費までの各段階のデータが取得できれば、それは単なるトレーサビリティだけではなく、「いつ、どんな手段で、どのように輸送されたか」が〈注〉1） https://www.mitsubishicorp.com/jp/ja/pr/archive/2021/html/0000046778.html
２） https://www.agrinews.co.jp/ja/index/146607
３） https://www.kikitori.jp/#services４） https://www.sbitraceability.co.jp/
５） https://web.ftrace.com/en/６） https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/forum/R２smaforum/vegetable/seika21.html
７） https://www.mars-tohken.co.jp/case/rfid-folklift/８） https://solution.toppan.co.jp/secure/service/zeta.html
９） ukabisの名称の由来は、陸の恵みである五穀豊穣の神様・宇迦之御魂神（ウカノミタマノカミ）と、 海の恵みである豊漁の神様・恵比寿天にあやかり、「ukabis（ウカビス）」となった。
10） GS１ Japan: 識別コード, https://www.gs１jp.org/standard/identify/index.html

分かるため、例えば流通工程における温室効〈参考文献〉

果ガス（GHG）の排出量などを算出するこUehara, H, Shinjo(2019)A:WAGRI-the agricultural
big data platform, Proc. e-agriculture in action,
big data for agriculture, Food and Agriculture
Organization of the United Nations(FAO)
and the International Telecommunication
Union(ITU), pp.73-83.
折笠俊輔(2020) 「食の流通・物流におけるデジタル化とセンシング技術の可能性」 , 次世代センサ協議会主催
次世代センサ総合シンポジウム資料.
小杉智,上原宏,神成淳司（2020）「農業データ連携基盤
WAGRI~ Dynamic API アーキテクチャによる農業APIサービスのプログラムレス実装」，『電子情報通信学会論文誌B』, Vol.J103-B, No.1, pp.1-10.
神成淳司，折笠俊輔（2022）「農産物流通のDXを加速するスマートフードチェーンの構築─生産・流通・消費をつなぐデジタルプラットフォーム─」，『情報処理 デジタルプラクティス』, Vol.63, No.5.とができる。こうした情報があれば、カーボンフットプリントとして、小売段階で販売する商品の CO2 排出量をマーケティング的に表示して販売したり、輸送手段の選択等において定量的に環境負荷をとらえて判断したりすることが可能となるだろう。
今後の ukabis に、ご期待いただきたい。

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