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また、食品ロスを防ぐには、生産、仕入、卸売、小売、利用、それぞれの段階でいかに食品を無駄にせずに救っていくかを考える必要があります。
海外では、すでに仕入れた商品に対し、小売におけるロスに対応するため、賞味期限、気候、立地、在庫、過去の販売履歴等のあらゆる情報を考慮して価格を決めて自動で電子値札に表示させる、ダイナミックプライシングの取り組みを実施しているスーパーもあります。
仕入の改善が見込めたら、次の段階でのテクノロジーの活用も、検討事項となりそうです。
追記:皆さんものすごく廃棄しているかのようにとらえているかもしれませんが、コンビニの廃棄率は確か売上の2-3%とかです。削減30%は0.6-0.9%で、原価30%で計算すると売上が1%も減れば廃棄ロス減分のコスト削減が相殺されます。
ただ簡単な過去実績に基づく人の感覚よりは3割向上したという結果は業界の変化を加速しますね。
在庫管理は担当者の関心度が高い商品は比較的精度良くできますが、関心の低い商品はどうやったって適当になります。ですから、自動化すればなんらかの効果が得られる事が大きいですし、外部情報を用いた需要予測と組み合わせればさらに精度が上がります。
そうやって、他業界のデータを突き合わせて業務の最適化を追求しよう言うのが、JDSCの社名の由来の「ジャパンデータサイエンスコンソーシアム」に込めた意味でした。
それはそうと、冒頭の写真のパンはそこまで在庫過多では無いですが、パンパンに見える。ユニフォームの折り目はピシピシ。日経用の写真は気合が入りますね。
下手すると曜日、時間帯まで同じ。
こうなると、膨大なデータを人間の恣意なく、割り出すAIに軍配が上がります。
仕入れの誤差が減れば配送量、ひいては回数まで影響が出て大きな目線でもコスト削減につながるかもしれません。