DATAFLUCTがビッグデータを活用した青果物サプライチェーンの垂直統合・DXを支援するサービスを開始

DATAFLUCT food supply chain. データフラクト フードサプライチェーン

データサイエンスで企業課題を解決するDATAFLUCT(データフラクト)は7月22日、青果分野サプライチェーンの構築支援サービス「DATAFLUCT food supply chain.」(データフラクト フードサプライチェーン)の提供開始を発表した。青果分野における生産から出荷、流通、加工・販売、消費までを、ビッグデータの活用によって垂直統合し、未来予測によって最適化を実現する。

2019年1月創業のDATAFLUCTは、データとサイエンスの⼒で社会と事業の課題を解決するデータサイエンス・スタートアップスタジオ。2020年7月13日には、東芝の共創アクセラレータープログラム「Toshiba OPEN INNOVATION PROGRAM 2020」において、テーマ「GridDB:ビッグデータのリアルタイム分析で新たな価値創出を目指す」の協業検討企業に選定された。

同社は、「あらゆるデータを収集したデータレイクを活用した『未来予測モデルの構築』に対するニーズ」に応えるため、多種多様なデータの収集・蓄積、クラウド上でのリアルタイム分析・活用など、データに関するテクノロジーを駆使。データ活用におけるクライアントのあらゆる課題を解決、ビジネスの創出を支えているという。データレイクとは、データベース内のデータなど属性を構造的に管理する構造化データ、画像・映像・音声など特定の構造を持たない非構造化データかを問わず多種多様なデータを1つに集約し一元管理可能にしたデータ分析基盤を指す。

食のサプライチェーンを支援するサービスでは、「DATAFLUCT agri.」、「DATAFLUCT foodloss.」、「DATAFLUCT intelligent.」をすでに展開。これらの開発経験に加え、オープンデータのほか、「同社がこれまで展開してきたサービスで蓄積されたデータ」と「異なる業種の企業内に留まったままのデータ」を組み合わせるデータレイク構築技術や知見などの活用により、青果物のサプライチェーンのDX推進に貢献できると考え、新たに「DATAFLUCT food supply chain.」をサービスとして提供するという。

  • DATAFLUCT agri.: 農地の衛星画像や気象データ、価格データをAIで解析し、原料調達にかかわる収穫量や収穫日、市場取引価格を予測するサービス
  • DATAFLUCT foodloss.: 店舗のPOSデータや気象・人流などの外部データの活用によって精度の高い需要予測モデルを構築し、食品廃棄ロス削減に貢献するAIサービス
  • DATAFLUCT intelligent.: 売上管理や予約管理、発注手続きなど、サービス業における作業の自動化を補助するチャットボットサービス

DATAFLUCT food supply chain.は、分断し管理されている生産から出荷、流通、加工・販売、消費までの商流・物流におけるデータを垂直統合し、未来予測によって青果物のサプライチェーンの再構築を支援するサービス。これにより、適切な範囲での生産量や在庫量の実現、ルートや調達コストの最適化を実現し、利益の最大化に貢献するという。

利用が想定されるサービス業態は、青果物に関連するサプライチェーンに携わる企業・団体(農業生産組合、農業生産法人、食品メーカー、卸売業、スーパーマーケット、飲食店チェーン など)。特に、青果物の仕入れや販売において、原価高騰や材料ロス、在庫管理に悩む企業・団体としている。

また、活用可能なデータは、気象データ、衛星データ、主産地の生産計画、過去の生産計画、出荷履歴、入荷履歴、在庫データ、市場取引価格データ、輸入量、道路状況、配送履歴、トラックGPSデータ、人流データ、SNSデータ、POSデータなど。

活用事例としては、気象データや衛星データ、過去の生産計画・出荷履歴、市場取引価格、POSデータなどを用いて青果物の需要を予測し、最適な単価となるような生産計画に寄与するなどを挙げている。衛星データによる撮影画像を解析したキャベツ圃場の生育状態ヒートマップなどを利用するという。

DATAFLUCT food supply chain. データフラクト フードサプライチェーン

またPOSデータ、人流データ、SNSデータ、気象データなどを用いて飲食店の需要を予測し、それらを反映させたチャットボットを利用して発注を自動化する例にも触れている。

DATAFLUCT food supply chain. データフラクト フードサプライチェーン

関連記事
欧州で生花のサプライチェーンの再編を目指すスペイン拠点のColvinが16億円調達
GoogleのAutoMLで誰もが機械学習を利用できる――プログラミング不要、ビジネス利用へも