)は、天気予報で物流を変える取り組みとして2014年度から実施していた「需要予測の精度向上・共有化による省エネ物流プロジェクト(以下「本プロジェクト」)」の最終報告を発表します。リサイクルなどで不要に発生している二酸化炭素の削減を目指して活動してきました。2016年度が3カ年計画の最終年度です。(注1)の採択事業です。CPFRの実証実験による成果2年目(2015年度)に行った「情報の個社利用」の応用として、2016年度は「情報の連携利用」を目的にCPFRの実証実験を行い、さらに予測誤差を削減できました。(本社:群馬県前橋市)が販売する「なめらか木綿」という名称の豆腐を対象に、人工知能と気象予測を利用し、特定の小売店での需要予測を高度化しました。・小売業:発注を一日早めても、機会ロス・食品ロスは発生せず・製造業:注文を受けてから生産を開始することで、予測誤差をほぼゼロに実証実験の結果、CPFRのオペレーションは実施可能であることが示されました。豆腐の消費量は年間146万トン(※出典1)で、製造業の余剰生産率は0.4%(※出典2)であることから、CPFRを全国で生産されている豆腐へ適用することによって、豆腐の食品ロス約5,840トンをほぼゼロにすることが計算上可能になります。製造業における予測誤差をほぼゼロ全国換算で約5,840トンの食品ロス削減が期待される(2)気象情報を使った需要予測の利用範囲の拡大2015年度に実証実験を行った企業では、気象によるオペレーション変革の効果が認識され、利用範囲を拡大し、下記成果をあげました。株式会社Mizkan(本社:愛知県半田市)では2015年度から日本気象協会の需要予測をもとに冷やし中華つゆ(150ml商品)の最終生産量を実際に調整しました。2015年度の実証実験で約20%(2014年比)の在庫を削減した150ml商品ではさらに2015年比で約20%、2016年度から新たに生産調整の対象となった360mlの冷やし中華つゆでは約90%(2015年比)の最終在庫を削減に成功しました。これらの成果は、日本気象協会からの需要予測情報の精度向上・配信の効果(外的要因)だけでなく、各企業の担当者の「気象は需要予測に有用である」という意識の変化(内的要因)もあり、需給精度向上へ向けた強い意欲により達成されています。(本社:東京都千代田区)と日本気象協会の3社で実施したモーダルシフトの実証実験では、2015年度は貨物1トンあたりの二酸化炭素排出量を約48%削減し、2016年度にはさらに6%ダウンの約54%削減することができました。利用し、生産量の需給調整を行いました。貨物1トンあたりCO2約54%削減(2014年比)需給調整への利用に展開その他の成果(1)需要予測モデルの高度化の成果2016年度は、2015年度に引き続き人工知能(AI)技術を用いてSNS、POS、気象の各データの解析を行い、需要予測モデルの高度化を進めました。その結果、以下の成果が得られました。注4)が0.7から0.87まで向上しました。その結果、日配品の需要予測や日次の来店客数予測の精度が向上しました。行っている」ことの意思を表明するためのマークを制定しました。して正式に事業を開始しました。(CSR)」を支援します。日本気象協会などです。わが国の最終エネルギー消費量の約2割を占める運輸部門の省エネルギー対策を進めるため、物流部門などで効率化に向けた先行事業を行い、その成果を幅広く展開することで抜本的な省エネルギー対策を進めることを目的にしています。協働して行い、欠品防止と在庫削減を両立させることを目指す取り組み。モーダルシフト二酸化炭素排出量の削減や物流の効率化などの観点から、自動車(トラック)から貨物鉄道や海運へ輸送手段を転換すること。相関係数2つの値の関係の強さを示す数値。以上は強い関係があるとされている。盛り込まれた17の目標のこと。本事業では下記2つの目標の実現に向けて取り組みます。「食品ロス」が大きな課題となっています。日本の「食品ロス」は世界の食料援助量の約2倍ともいわれ、その内訳はメーカー(製)で42.7%、卸売事業社(配)で3.8%、小売事業者(販)で17.5%。「食品ロス」の半数以上は、家庭ではなく流通の過程で発生しています。過程でも二酸化炭素が発生しています。気象のビッグデータと商品データをかけあわせれば、この「もったいない」は減らせます。そこで、本プロジェクトでは、日本気象協会が気象情報に加えてPOSデータなどのビッグデータも解析し、高度な需要予測を行った上で製・配・販の各社に提供しました。気象情報には、「アンサンブル(集団)予測」(※)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ています。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削減することを目指して活動してきました。※「アンサンブル予測」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。