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ポッカ／食品ロス改善に向け、豆腐適正生産量の予測モデルを開発

2016年05月18日 11:30 ／ 経営

ポッカサッポロフード＆ビバレッジとその子会社で豆腐の製造販売を手がける日本ビーンズは5月18日、ビッグデータ研究機関「オプトデータサイエンスラボ」とともに、日本ビーンズで製造する豆腐の適正生産量を予測するモデルのコンペティションを開催し、そこから得られた有用な予測モデルを実際の適正生産量の予測ツールとして導入した、と発表した。

予測ツール導入により、過剰生産による「食品ロス」を減らすことが期待できるという。

日本ビーンズの製造工場では、需要予測を担う担当者が長年の経験をもとに、次の日の売れ行きを予想して豆腐を製造している

もし欠品した場合は、売上機会損失や顧客の信頼低下を招き、一方で、売れ残ってしまうと、その豆腐は廃棄されることになってしまうという問題点があった。

日本では年間約1700万トンの食品ロスが排出され、このうちの可食部分は500～800万トンとも言われており、これは世界全体の食糧援助量の約2倍に相当。

食品生産の需要予測の精度を高めることが重要となり、そのためには各企業が食品ロスの改善に向けてできることを地道にすすめていくことが必要となっている。

そこでポッカサッポロと日本ビーンズはオプトデータサイエンスラボと共同で、ビッグデータを活用した予測モデルを開発して豆腐の適正生産量を的確に予測することを目的に、予測モデルのコンペを行った。

事務局からコンペ参加者にドコモ環境センサーネットワークの気象データ、気象庁データ、日本ビーンズにおける豆腐製品の特売予測データを提供。

コンペ参加者は、これをもとに適正な生産量を予測するためのモデルを構築した。

過去のこれらのデータと豆腐の販売実績を正とし、コンペ期間中の予測数値と実績の誤差が最も少ないモデルを上位とした。

コンペでは、複数の豆腐製品の予測モデルを募集し、全ての製品の予測精度が総合的にもっとも精度の高いモデルを優勝とした。

ある特定の製品においては、日本ビーンズで実際に需要予測を担っている担当者による予測精度より約15％の精度改善が見られた。

なお、本コンペはクラウドソーシングサイト上で行われ、全国からの応募を受け付け、総応募数は1665件だった。

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