この記事の要点: 公益財団法人流通経済研究所は、研究情報誌『流通情報』2026年9月号を刊行し、「食品ロス削減、次のステージへ―制度・商慣習・技術・現場の最新動向」と題した特集を掲載しました。事業系食品ロスの削減目標が「2000年度比60％削減」へと引き上げられたことを受け、サプライチェーン全体での連携や、AIを活用した需要予測、生産製造のスマート化といった最新技術の動向を網羅的に解説しています。
発表内容のポイント
- 事業系食品ロスの削減目標が、新たに「2000年度比60％削減」へ引き上げ
- AI需要予測や生産スマート化、アップサイクルなど9分野の新技術動向を整理
- 気象や販売データを活用し、製造業の受注に基づく生産へ近づけるCPFRを提唱
発表の背景
我が国の事業系食品ロスは、これまでの取り組みにより2030年度までの「2000年度比50％削減」という従来目標を前倒しで達成しました。これに伴い、さらに高い「60％削減」という新目標が設定されました。しかし、これまでの対策で削減が進んだ分、さらなる削減には個別企業の努力にとどまらない、サプライチェーン全体での連携や新たな技術の導入といった、新しい発想とアプローチが求められています。
何が発表されたのか
本特集では、行政、研究者、企業などの視点から食品ロス削減の方向性を論じています。具体的には、農林水産省による政策動向や、消費者庁による「フードバンク認証制度」の解説に加え、納品期限緩和などの商慣習見直しの課題を整理しています。技術面では、需要予測、食品生産製造のスマート化、賞味期限延長、アップサイクルなど9つの分野における新技術の可能性を提示。さらに、気象や人流データを活用した需要予測を共通言語とし、小売の発注高度化と製造業の生産を連携させる仕組みについても言及しています。
製造業・生産管理への見方
食品製造業や生産管理部門にとって、食品ロス削減は単なる廃棄物処理の問題ではなく、生産計画や在庫管理の最適化に直結するテーマです。本特集で紹介されている「需要予測を共通言語にしたサプライチェーン最適化」は、気象や販売実績などのデータを活用し、製造業の受注に基づく生産（CPFR）を実現するための有効なアプローチとして示されています。AI需要予測や生産製造のスマート化技術を取り入れることで、過剰生産を防ぎ、原材料調達から製造、出荷にいたるプロセス全体の効率化とロス削減を同時に達成するヒントが得られます。
現場で確認したいポイント
- 自社の生産計画において、気象データや小売側の需要予測データを連携させる余地があるか
- 納品期限の緩和や賞味期限表示の大括り化に対応した、柔軟な製造・出荷体制が構築できているか
- 製造工程で発生する未利用食品や副産物を、アップサイクルなどの新技術で有効活用できるか
確認しておきたい点
本情報は流通経済研究所が発行した情報誌の特集内容に関するものであり、具体的なシステム導入手順や個別の成功事例の詳細については、同誌の購読または各論点の詳細な確認が必要です。
関連リンク
- 関連ページ：『流通情報』最新号のコンテンツ詳細や購読案内
- 発表企業サイト：公益財団法人流通経済研究所の公式ウェブサイト
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 公益財団法人流通経済研究所 |
| 発表日時 | 2026-09-03 11:10:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
