日本気象協会／天気予報で物流を変える､食品ﾛｽ削減･省ｴﾈ物流ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄがｽﾀｰﾄ｜物流ﾆｭｰｽ

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■日本気象協会／天気予報で物流を変える､食品ﾛｽ削減･省ｴﾈ物流ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄがｽﾀｰﾄ

天気予報で物流を変える～業界初の試み～食品ﾛｽ削減･省ｴﾈ物流ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄがｽﾀｰﾄ

一般財団法人日本気象協会（本社：東京都豊島区､会長：繩野克彦）は､天気予報で物流を変える取組として｢需要予測の精度向上による食品ﾛｽ削減及び省ｴﾈ物流ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ｣を実施します｡日本気象協会が気象情報を核として高度な需要予測を行ったうえで､食品ﾒｰｶｰ（製）､卸売事業者（配）､小売事業者（販）と需要予測の情報を共有し､食品ﾛｽの削減と､返品･返送､回収､廃棄､ﾘｻｲｸﾙなどで不要に発生している二酸化炭素の5%削減を目指す試みです｡製･配･販を気象情報でつなぎ､協業してﾑﾀﾞを削減する事業は国内で初めての試みです｡なお､本事業は経済産業省の｢平成26年度次世代物流ｼｽﾃﾑ構築事業費補助金｣（※1）において採択されています｡1．背景･概要食品の物流では一般的に､製･配･販の各社がそれぞれ独自に､気象情報や各社が持つPOS（販売時点情報管理）ﾃﾞｰﾀなどに基づいて需要予測を行っています｡しかし､製･配･販各社が需要予測で用いるﾃﾞｰﾀは十分に共有されているとは言えません｡そのため､各流通段階で生産量や注文量にﾐｽﾏｯﾁ（予測の誤差）が起こり､廃棄や返品ﾛｽなどのﾑﾀﾞが生じる一因となっています｡そこで､本ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄでは､日本気象協会が気象情報に加えてPOSﾃﾞｰﾀなどのﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀも解析し､高度な需要予測を行ったうえで製･配･販の各社に提供します｡気象情報には､｢ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙ（集団）予測｣（※2）を用いた長期予測等も活用し､需要予測の精度をさらに向上させます｡これにより､廃棄や返品等を減少させ､不要に発生している二酸化炭素を5%削減することを予定しています｡2．取組内容事業初年度の平成26年度は､対象地域を関東地方､対象商品を｢豆腐｣｢麺つゆ･鍋つゆ｣の2品目に絞ります｡｢豆腐｣は気象状況によって売り上げ変化が大きな日配品(豆腐､牛乳､乳製品など､冷蔵を要し､あまり日持ちのしない食品)の代表として､｢麺つゆ･鍋つゆ｣は､賞味期限は長いものの特定の季節に需要が集中する季節商品の代表として選択しました｡豆腐は相模屋食料株式会社（本社：前橋市）､麺つゆ･鍋つゆは株式会社Ｍｉｚｋａｎ（本社：愛知県半田市）が食品ﾒｰｶｰとして本事業に参加します｡平成27年度以降は､対象商品を食品に限らず気象条件によって廃棄･返品ﾛｽが生じている商品すべてに広げ､対象地域も全世界に拡大していく予定です｡また､各流通段階で適正な在庫を確保することにより商品の安定供給が可能になることで､最終消費者もﾒﾘｯﾄを得られることを目指します｡なお､本事業の成果の内容については､今後の食品ﾛｽ削減･省ｴﾈﾙｷﾞｰに役立てていただくために周知等を行って参ります｡

現状のｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝ

本事業で構築するｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝ
【資料】事業参加者　　(2014年10月9日時点) 実施主体：　一般財団法人日本気象協会事業者：≪食品ﾒｰｶｰ≫ ｢豆腐｣　　　　相模屋食料株式会社（本社：前橋市）｢麺つゆ･鍋つゆ｣株式会社Ｍｉｚｋａｎ（本社：愛知県半田市）≪卸売事業者≫ 　国分株式会社（本社：東京都中央区）≪小売事業者≫　株式会社ｺｺｶﾗﾌｧｲﾝﾍﾙｽｹｱ（本社：横浜市）国分ｸﾞﾛｰｻｰｽﾞﾁｪｰﾝ株式会社（本社：東京都中央区）一般社団法人新日本ｽｰﾊﾟｰﾏｰｹｯﾄ協会（事務局：東京都千代田区）（平成26年度ｵﾌﾞｻﾞｰﾊﾞｰ）株式会社ﾛｰｿﾝ（本社：東京都品川区）委員会には下記の学識経験者が加わります｡学識経験者：　立教大学大学院ﾋﾞｼﾞﾈｽﾃﾞｻﾞｲﾝ研究科教授　張輝気象庁気候ﾘｽｸ対策官中三川浩ﾃｸﾆｶﾙｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ株式会社代表取締役社長　勝呂隆男ｽｹｼﾞｭｰﾙ8月7日第1回委員会開催12月中旬第2回委員会開催2月中旬第3回委員会開催
※1　｢平成26年度次世代物流ｼｽﾃﾑ構築事業費補助金｣本事業は経済産業省の補助事業で､補助事業者は公益社団法人日本ﾛｼﾞｽﾃｨｸｽｼｽﾃﾑ協会､間接補助事業者は一般財団法人日本気象協会等です｡東日本大震災以降､省ｴﾈﾙｷﾞｰ対策の抜本的強化が必要となる中で､我が国の最終ｴﾈﾙｷﾞｰ消費量の約2割を占める運輸部門の省ｴﾈﾙｷﾞｰ対策を進めることが重要視されています｡本事業は､従前の施策だけでは十分に省ｴﾈﾙｷﾞｰ対策を図ることができない物流分野等について､効率化に向けた先行事業を行い､その成果の展開により抜本的省ｴﾈﾙｷﾞｰ対策を進めることを目的とします｡補助の対象等は､執行団体である公益社団法人日本ﾛｼﾞｽﾃｨｸｽｼｽﾃﾑ協会により採択されます｡※2｢ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙ予測｣ある時刻に少しずつ異なる初期値を多数用意するなどして多数の予報を行い､その平均やばらつきの程度といった統計的な性質を利用して最も起こりやすい現象を予報する手法です｡