天気で食品ロス削減　ＡＩが売れ行き予測―福岡

　売れ残りによる「食品ロス」を減らそうと、福岡市が日本気象協会とともに、人工知能（ＡＩ）を活用した実証実験に取り組んでいる。気象条件を基に商品の売れ行きを予測し、店が発注量や製造量を調整する試みで、昨年度は実験に参加した店で廃棄率が減り、売り上げが増えるなど一定の成果が出た。
　実験では気象協会が開発した需要予測サービス「売りドキ！予報」を活用。天気や気温のほか、ＳＮＳの投稿などを分析した「体感指数」、過去の小売店の購買データなどを基に、生鮮食品や総菜など６６０以上の商品の需要を「超売りドキ」から「絶不調」の７段階で予測する。
　福岡市内のスーパーなど８社１０店舗が参加した昨年度の実験では、６社で廃棄率が減り、７社で売り上げが増加した。パン店「唐人ベーカリー」の本店では、雨予報の日は製造する量を減らし、客が増える時間に合わせて焼きたてパンを作るなどした結果、２０２０年９～１０月の廃棄率は実験前の同年７～８月と比べて約１５％減り、売り上げは約１２％増えた。
　桑野景常務は「今まで勘に頼っていたものが、具体的な数値で示されて役立った。廃棄を減らそうとスタッフ全員の意識も大きく変わった」と話す。
　予測サービスは、販売品目が少ない専門店が使いやすい仕様にしたり、急な天候の変化をメールで通知したりといった改良が重ねられる予定。市は今年度も実験を継続しており、事業系ごみ減量推進課は「商品の廃棄を減らすことは、店にとってやりがいにつながり、コスト削減や販売機会を失わないことにもなる」としている。
　農林水産省などによると、食べられるのに廃棄される食品ロスの量は、１８年度の推計で、食品関連事業者から３２４万トン、家庭から２７６万トンの計６００万トンに上る。（2021/07/14-07:09）

The city of Fukuoka in southwestern Japan, jointly with the Japan Weather Association, is conducting an experiment to reduce food waste using artificial intelligence.
   In the experiment, AI is used to predict sales of products in line with weather conditions, allowing stores to adjust their order and production volumes.
   Participating stores were able to reduce waste and boost sales in the fiscal year that ended in March.
   The experiment uses the JWA's weather-based demand prediction service, which analyzes mainly weather conditions, temperatures, social media posts and past retail sales data to predict demand for more than 660 products, including fresh food and prepared food, in seven stages.
   In the experiment last fiscal year, six of the eight participating companies in the city saw their food waste decline, while seven logged increased sales.