顧客情報付き購買データを活用、売り上げ向上も目指す
日本総合研究所と今村商事、スーパー細川、九州シジシー、旭食品、九一庵食品協業組合、フジミツの7者は1月22日、ID-POS（顧客情報付き購買データ）を起点とした需要予測の結果を食品流通上の製造・卸・小売間で連携させ、食品ロス削減とサプライチェーンの運営効率化、各社の売り上げ向上を図る実証実験を同日開始したと発表した。
ID-POSデータを用いた需要予測により、小売業・卸売業の発注精度がどの程度向上するのかを検証。さらに、需要予測データを製造業と連携させ、過剰生産を抑止するための生産計画の可能性についてもチェックする。
実証実験は経済産業省委託事業「令和5年度流通・物流の効率化・付加価値創出に係る基盤構築事業（IoT技術を活用したサプライチェーンの効率化及び食品ロス削減の事例創出）」に基づき、2月23日まで約1カ月間、大分県・福岡県内で続ける。
最終顧客の本来の需要を高い精度で予測し、その結果を製造・卸・小売間でデータ連携し、サプライチェーンの上流からも早期に見えるようにする仕組みの構築を目指す。賞味期限が短く、食品ロスの発生が生じやすいとされている和日配（豆腐・練り物など）を対象として実施する。
小売業者が保有するID-POSは「何が・いつ・どこで買われたか」という商品についてのPOSデータに、購買履歴を含めた顧客情報をひも付けることが可能。このID-POSデータを活用すれば、例えば、「商品Xは商品Yと一緒に買う人が多い」といったことまで分かるため、商品Xの需要予測に商品Yの購買データを活用することも可能となり、発注精度の向上を図ることが期待できるという。
卸売業者が保有するID-POSを用いた需要予測データをサプライチェーン間で共有することによる、過剰在庫の抑止効果や生産計画の精度向上の可能性についても見極める。また、製造業者での納品リードタイムを緩和することで、見込みではなく実際の発注量に近しい量の生産を行うことによる、過剰生産の削減についても検証する。
実証実験では実際の発注データの連携を行うが、生産量の変更は行わず、机上データで可能性を検証する。
まず小売業者のスーパー細川のポイントカードからID-POSデータを取得し、卸売業者の九州シジシーおよび旭食品と共有。次に卸売業者は共有したID-POSデータを基に需要予測を行う。その後、卸売業者から製造業者の九一庵とフジミツ、そしてスーパー細川へ需要予測データを共有。スーパー細川では受け取った需要予測データを基に発注量を決定し、卸売業者・製造業者に共有するとの流れを想定している。
（日本総合研究所提供）
（藤原秀行）
