みどりの食料システム戦略をわかりやすく解説。食品産業ができる取り組みとは？

「みどりの食料システム戦略」という名前を聞いたことがあっても、詳しい内容を知らない方も多いのではないでしょうか。この記事では、食品産業全体に関わる目標を掲げた、みどりの食料システム戦略についてご紹介します。生産力や流通・加工の効率を向上させるために、AIツールを導入するメリットについても理解しましょう。

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みどりの食料システム戦略とは？

「みどりの食料システム戦略」とは、農林水産省が2021年5月に策定した方針です。災害が多い日本では、食料を安定して供給するためのシステムを考えていく必要があります。農林水産業や食品メーカーなど食にまつわる事業の発展を後押しする、みどりの食料システム戦略について見ていきましょう。

（参考： 『みどりの食料システム戦略トップページ：農林水産省』)

持続可能な食料システムを築くための方針

みどりの食料システム戦略とは、食料を安定して供給できるシステムを目指す方針です。日本は地震や台風などの災害に見舞われることが多いのに加えて、農業や漁業に携わる生産者も減少しつつあり、食の安定供給への対処が急がれています。

食糧問題は、国内外で注目を集めるSDGsや環境問題と深く関係している課題です。みどりの食料システム戦略は、環境に配慮した持続可能な食料システムを構築するための方針でもあります。

食の生産力を向上するのはもちろん、消費・雇用など流通にも目を向けて、豊かな食生活を実現しようとしているのが特徴です。現代において、農業や食品産業の生産性と持続性を両立するためのガイドラインという位置付けになっています。

「みどりの食料システム法」も施行

みどりの食料システム法が策定されたのに合わせ、「みどりの食料システム法（環境と調和のとれた食料システムの確立のための環境負荷低減事業活動の促進等に関する法律）」が作られました。

これはみどりの食料システム戦略を達成するための法律であり、生産者だけでなく食品メーカー・消費者も対象としているのがポイントです。

みどりの食料システム法は、2022年7月から施行されています。温暖化に伴う気候変動によって食にまつわる環境も大きく変化している現状を受け、環境と調和した食料システムを確立するのが目的です。

環境負荷の低減に取り組んでいると認定された生産者は税制の優遇を受けられるなど、さまざまな支援が定められています。温室効果ガスの排出量削減や、環境問題に配慮した新技術の普及などが主な内容です。

(参考：『環境と調和のとれた食料システムの確立のための環境負荷低減事業活動の促進等に関する法律の概要』）

みどりの食料システム戦略の取り組み

みどりの食料システム戦略は農業や漁業といった第一次産業だけでなく、食品の製造・流通といったプロセスも重視しています。脱炭素を目指した新エネルギーの調達など、持続可能性にこだわっているのも大きな特徴です。

みどりの食料システム戦略で定められた、プロセスごとに推奨されている取り組みを紹介します。

（参考： 『みどりの食料システム戦略（概要）』）

環境への負荷軽減が求められる「調達」

調達のプロセスは、米を植えたり果物を育てたりといった生産以前の段階にあたります。資源やエネルギーを調達し、食品を生み出す環境を整備する段階のことです。

ここでは、カーボンニュートラルや脱輸入といった項目が目標として挙げられています。地域のエネルギーを活用する「地産地消エネルギー」など、土地の特性や自然を生かしたシステムを構築するのも目標のひとつです。

廃棄物を生かした、資源のリユース・リサイクルも重要なポイントとされています。使わなくなった電化製品を集めたり廃棄物を肥料として活用したりできる体制や、新技術への支援も重要な取り組みです。

生産性・持続性の両立を目指す「生産」

みどりの食料システム戦略では、持続性のある生産体制を重視しています。水産資源の漁獲量をコントロールし、獲りすぎによって絶滅する品種が出ないよう気を配るのも大切なポイントです。

害虫や病気を防ぐ農薬は農業に欠かせないアイテムですが、ピンポイントで散布できる技術を使えば土壌への影響が少なくなります。環境に配慮した品種や、生産に使う資材の開発も大きな目標です。

生産性を向上させる方法として、農業や漁業といった第一次産業の従事者を増やすことも欠かせません。機械の電化を取り入れて労働生産性を高めるとともに、生産者の確保を意識した戦略です。

在庫の最適化で無駄を削減「加工・流通」

加工・流通のプロセスでは、AI・ITツールを利用する取り組みが多く挙げられています。AIを活用した需要予測を導入すれば、需要の目安が分かるため余剰な在庫を抱えなくて済むのがメリットです。

電子タグを使ったデータ連携など、食品の流通をスムーズに行うためのさまざまな工夫があります。自動的に配送・陳列ができる技術は、衛生面の改善だけでなく人手不足の解消にも欠かせません。

長期保存に対応した梱包や包装の見直しなど、環境への配慮も含まれています。また、需要と供給のバランスを考えて、食品ロスを防ぐことは加工・流通に求められるポイントです。

環境と持続可能性への配慮を「消費」

みどりの食料システムにおいては消費もプロセスに含まれており、消費者に関わる取り組みが提示されています。食に関する知識を子どもに伝える「食育」が推奨されているのが特徴です。

消費のプロセスにおける重要な課題としては、過剰な在庫を廃棄してしまう食品ロスが挙げられます。AIを活用した在庫管理は、飲食店やスーパーなどの食品ロスを減少させるのに効果的な方法です。

日本産の食品の評価を上げることによって海外からの需要を高め、輸出を拡大する取り組みが期待されています。バランスのよい日本型の食生活の推進、木造建築や木を使った暮らしの推進も消費のプロセスにおける目標です。

食品産業に掲げられた具体的な目標

食料の生産はもちろん、加工・流通をメインに行う食品産業はみどりの食料システム戦略において重要な役割を果たしています。その中でAI・ITツールを利用した自動化は、生産性を向上させる方法のひとつです。みどりの食料システム戦略に定められた、食品産業に関する具体的な目標をチェックしましょう。

食品製造業の自動化・生産性向上

みどりの食料システム戦略では、「環境保全」「食品産業」などの項目に分け、2050年までに達成したい目標を定めています。食品産業では、食品製造業の自動化などを進めることで労働生産性を3割以上向上させるのが目標のひとつです。

製造と流通にAIを導入して効率を向上させることも目標に挙げられています。ITツールを導入した工場は「スマートファクトリー」と呼ばれており、効率を上げるだけでなく人手不足を解消できるのが特徴です。

工場にAIを導入すれば、在庫や設備など豊富なデータを分析して作業効率を上げられます。自動化を進めて生産力を高めることで、売上における経費の割合を減らせるでしょう。

流通の合理化・自動化

農林水産省は、2030年までに流通の合理化を進めることを目標として掲げています。AIやロボティクスといった技術を活用することで、流通の省人化を推し進めるのが2050年までの最終的なゴールです。

ITツールを利用して、新たなビジネスモデルに対応していくことをDX（デジタルトランスフォーメーション）といいます。食品の流通において、AIツールは在庫数や入荷・出荷の管理に役立てられるのが特徴です。

データが蓄積されれば、食品の在庫数や出荷数を分析できるようになります。ITツールをうまく活用すると、工場やメーカーにおける食品の流通・管理がよりスムーズになるでしょう。

事業系食品ロスの削減

賞味期限が切れた食品や食べ残しが捨てられてしまう食品ロスは、環境的な観点から見ても深刻な問題です。貧困に苦しむ人もいる中で、毎日大量の食品ロスが出ているのは解消が急がれる課題でしょう。

みどりの食料システム戦略では、2030年までに食品ロスを2000年度の半分にするという目標を掲げています。食品ロスの削減に役立つと期待されているのが、AIツールを利用した需要予測です。

AIツールにより導き出された需要の目安を参考にすれば、材料を過剰に仕入れなくても済むようになります。飲食店での食品ロス対策としては、食べ残した食材を持ち帰る「テイクアウト」も考えられる施策のひとつです。

仕入の適正化にAI需要予測ツールを

飲食店やスーパーなど食品を扱う小売店では、仕入の量を正しく把握できれば食品ロスを減らせます。AIツールによる需要予測は、材料の仕入をはじめ多くの場面で活用できるのがメリットです。AIツールが需要を予測する仕組みや、導入にどのような効果が期待できるかを解説します。

AI需要予測の仕組み

人が需要を予測する場合、一番人気のメニューがあったり季節によって売れる商品が変わったりと、それまでの経験を基に考えるのが一般的です。しかし肌感による予測は外れることも多く、担当者によって結論が変わる可能性もあります。

一方AIによる需要予測に使われるのは、過去の売上や天候などの幅広いデータです。各データから一定の法則に基づいて数値を算出しているため、予測に再現性があります。

個人の経験に頼った予測は、再現性のない属人的なものになってしまいがちです。複数のアルゴリズムを利用してさまざまな事柄を予測できるAIツールは、必要な在庫・需要だけでなく来客数なども予測できます。

在庫や仕入の適正化に有用な理由

AIツールが予測するとしても、最初は当たらない可能性もあります。しかし、AIは過去のデータを学習した上で分析を行っているため、一度予測が外れてもその精度がどんどん上がっていくのが特徴です。

AIによる予測を信頼できる目安として利用できれば、在庫や仕入の量が過剰にならずに済むでしょう。使い切れずに余ってしまった材料を捨てたり、在庫を余らせたりするケースが減らせるのは大きなメリットです。

またAIの需要予測は比較的短い時間で完了するため、作業時間の短縮にも役立ちます。特に在庫管理に人手を割いている会社では、AIを導入して人手不足を解消できるのもポイントです。

AI需要予測ツールの選び方

目的に合った需要予測ツールを選ぶためには、いくつかのポイントを意識しましょう。使いやすさも重要な要素なので、初めてAIを導入する場合はシンプルな操作性のものがおすすめです。

高機能なツールにこだわって選んだとしても、複雑すぎてうまく使いこなせない可能性もあります。自社が必要としている機能は何かを把握して、ニーズに合ったツールを選ぶと効果的です。

導入後のサポート面が充実しているかどうかにも気を配りましょう。ツールを利用し始めてから困ったことがあれば、メールや電話などですぐに相談できたり丁寧なサポートを受けられたりするベンダーがおすすめです。

無駄なく効率のよい在庫管理に『UMWELT』

『UMWELT』は、コードを書かなくても手軽に利用できるのが魅力の予測AIツールです。さまざまな数量を予測できるので、食品関係の会社が導入すれば仕入や売上を詳細に分析できます。

仕事の効率向上も期待できるUMWELTの魅力や、みどりの食料システム戦略に役立つポイントを見ていきましょう。

『UMWELT』の特徴

UMWELTはコードを作成しなくても利用できる、ノーコードツールです。Excelなどのデータと連携すれば、ドラッグ&ドロップなどの基本的な操作だけで簡単に予測が行えます。

使う人を選びにくいシンプルな操作性ながら、店舗ごとに精度の高い需要予測が可能です。データを出力してメールなどで送信できるほか、シフト作成や在庫計算などの機能も充実しています。

追加データを収集して店舗ごとのイベントなどを学習すれば、さらに予測の精度を上げられるのもポイントです。専門家によるアドバイスを受けられるため、ITツールを初めて導入する会社でも安心して利用できるでしょう。

みどりの食料システム戦略での役割

食品を販売している事業者にとって、在庫管理は課題の多い業務です。賞味期限を過ぎていないか確認しながら在庫を管理するには、現在の在庫を把握する手間や人手がかかってしまいます。

UMWELTは、基本的な需要予測機能に加えて「安全在庫計算」という機能を備えています。アルゴリズムに基づいて在庫管理を行うことができるため、管理にかかる負担を軽減することが可能です。

UMWELTの導入によって在庫管理が適切に行われるようになれば、自然と食品ロスを減らすことができます。詳細なデータを登録することで、在庫管理にまつわる人為的なミスも減るでしょう。

まとめ

みどりの食料システム戦略とは、安定的な食糧供給を目指して農林水産省が定めた目標を指しています。生産力を上げることはもちろん、持続可能な食料システムを実現するために環境問題を意識しているのが特徴です。

みどりの食料システム戦略の中には、流通・管理といったプロセスを効率化して脱炭素につなげる目標も掲げられています。食品の在庫管理や仕入をよりスムーズに行うには、AIツールを利用するのが効果的です。

データを収集して需要を分析できるAIツールを利用すれば、過剰な仕入を防ぐことで食品ロスの削減にもつながります。作業時間を短縮し、労働生産性を上げられるのもAIを導入するメリットのひとつです。

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