日本気象協会とソフトバンクは、バローホールディングスと中部フーズの協力の下、農林水産省の「令和6年度 食品ロス削減緊急対策モデル支援事業」の公募に採択され、気象データ・人流データ・AI（人工知能）を活用し、食品スーパーの惣菜部門での食品ロスの削減と業務の効率化を目指した実証実験を1月23日から3月12日まで共同で実施した。

　小売業は労働集約型であり、人手不足や人件費の上昇という継続的な課題がある。中部フーズが東海地方を中心に展開する「スーパーマーケットバロー」の惣菜部門では、店内調理による高品質な商品提供や魅力的な売り場づくりによる顧客価値の向上を目指すなかで、付帯作業や管理業務の負担が発生。さらに、適正な商品量の判断が各店舗の従業員の経験や勘に依存していることで、食品ロスの発生や店舗間でのばらつきが課題となっていた。これらの課題解決に向けて、AIによる需要予測とダイナミックプライシング（値引き最適化）を活用し、食品ロスの削減と業務の効率化を目指した実証実験による効果検証を行った。

　今回の実証は、スーパーマーケットバロー20店舗を対象に実施した。実証では、気象データ（降雨・降雪など）や人流統計データ、店舗の販売実績・来店客数データを統合し、AIによる需要予測に基づく自動発注に加えて、ダイナミックプライシング（値引き最適化）や店舗運営AIエージェントを活用することで、食品ロスの削減や業務効率化、生産性向上への効果を検証した。

　具体的には、店舗の生産計画・発注を支援するため、商品ごとの生産計画・発注量を自動で提示するAI予測モデルを導入。また、製造部門の原材料の調達や納品業務の生産性向上を図るため、店舗からの発注リードタイムの長期化にも取り組んだ。

　需要予測後の販売局面では、当日の販売進捗や在庫状況、来店客数予測を基に、各商品の値引きタイミングや値引き価格の設定をAIが推奨するダイナミックプライシングを導入した。

　AIによる自動発注やダイナミックプライシングの提案に対して、店舗担当者の理解促進と納得感の向上を目的として、推奨理由や予測の背景を説明する店舗運営AIエージェントを構築した。

　実証実験の効果として、同地域・同規模の比較店舗との対照分析により、食品廃棄量を約13％削減したほか、発注・計画作業時間を約37％短縮した。さらに、食品ロスの削減による環境負荷の低減に加え、人手不足を背景とした業務効率化や生産性向上につながることを確認した。また、売上高は2.9％増加し、売上総利益も4.1％増加するなど、収益性の向上にも寄与。実証期間後も、各項目に対する効果は継続して維持されていることが確認されている。

　今回の実証で得られた成果は、特定企業に限定されるものではなく、食品流通業全体で応用可能な食品ロス削減モデルとなる。中部フーズでは今後、組織運営上の課題を解決したうえで、運営を担うスーパーマーケットバローの惣菜部門の全店へのAI需要予測・ダイナミックプライシングの展開を予定しており、ソフトバンクと日本気象協会は、その展開を技術面から支援する。また、定期的にAI予測モデルを見直してさらなる精度向上を図るとともに、食品ロスの削減や業務効率化、持続可能な店舗運営の実現に取り組んでいく。