世界は食料安全保障と環境の持続可能性の交差点で重大な課題に直面しています。
国連が引用した統計によると、2050年には97億人を超えると予測される世界人口の増加に対応するには、食料生産を70%も増加させる必要があるということです。しかし、農業収量の増加だけではこのギャップを埋めることは難しいでしょう。
気候変動への懸念が高まる中、農地を劇的に拡大することは現実的ではありません。その代わりに、生産性とサステナビリティの両面で、既存の土地をより有効に活用することが不可欠となります。
グローバルフードシステムは、世界の温室効果ガス排出量の26%に寄与している一方で、干ばつや洪水、土壌肥沃度の変化といった気候変動の影響にも脆弱です。また、生産される食料の3分の1が廃棄されているという事実は、依然として大きな懸念材料です。
このようなサステナビリティと入手可能性に関する大きな課題に対処するには、より高い効率性、生産性、レジリエンスが必要であり、その分野ではデータ・ドリブンのフードシステムが役立つと考えられます。
データの力
データ・ドリブンのフードシステムは、先進技術とデータ分析を活用することで、食品の生産、流通、消費に革命を起こすことができます。
フードチェーン全体でビッグデータと分析を活用することで、企業は持続可能な価値を創造し、オペレーションを最適化し、調達を改善し、循環経済ソリューションを実施することができます。
現在、フードシステムのさまざまな側面を強化するためにデータが利用されている例がいくつかあります。これらには以下が含まれます。
- 精密農業：テクノロジー、データ分析、専用機器を活用して畑を効率的に管理することで、農業生産を最適化します。その結果、水、肥料、農薬などの資源をより効果的に利用し、廃棄物や環境への影響を減らすことができます。
- サプライチェーンマネジメント：データは、予測、食品トレーサビリティ、安全対策、廃棄物削減などの改善を通じて、農場から食卓までのイノベーション、収益性、サステナビリティを促進することができます。
- 消費者行動：データ・ドリブンのフードシステムは、食品の購買習慣や消費パターンの分析にも利用することができ、これにより嗜好の変化や健康的な食習慣を促進する機会をより深く理解することが可能になります。
AIとロボットの活躍
今日、重要なデータストリームは、さまざまな分野におけるAIとロボットのイノベーションの基盤となっています。例えば、農業では、予測AIソリューションは高度なアルゴリズムとデータ分析を使用してインテリジェントな予測を可能にし、農家が損失を積極的に防止して改善できるようにします。
その代表的な例が天気予報です。気象データ、衛星画像、気候モデルを使用すると、過去の気象パターンを分析して、降雨量、気温、湿度などの将来の状況を予測できます。
また、AIモデルは農作物の病害発生を予測することができます。疫学モデルは、過去の疾病データ、感染の動向、環境要因を調べることで、疾病の発生を予測し、リスクの高い地域を特定し、予防策を提案することができます。
これらのソリューションは、適応型管理手法を通じて農家がリスクを軽減できるように設計されている一方で、農業食品ロボットは、農法、労働力の動態、食品生産の効率性に革命をもたらす役割も果たしています。
すでに多くの酪農家が、生産効率と動物福祉を向上させるために、自動搾乳機や作物収穫ロボットを導入しています。AIやロボットが重要な役割を果たしているのは農場だけではありません。
実際、このような技術は生産包装工程の最適化にも応用されており、自動化システムによってダウンタイムや人的ミスを減らし、消費者の需要に効果的に応える一貫した生産ペースを確保することができます。
国際規格の役割
現在の世界的な課題を考えれば、こうしたイノベーションは不可欠ですが、産業の変革に伴うリスクから食料安全保障を守ることも重要です。
ここで、国際規格は、新しいシステムや解決策を確立し、安全で持続可能な方法で食料安全保障の課題に対処することを保証する有用なツールとなり得ます。ベストプラクティスを概説することで、食品業界全体の安全性、品質、効率性を促進することができます。
農家から小売業者に至るまで、フードサプライチェーンのすべての利害関係者は、規格に概説されているガイドラインやベストプラクティスを遵守することで利益を得ることができます。プロセスを合理化し、効率を高めるための青写真を提供できるだけでなく、安全対策を向上させ、企業が規制上の義務に沿うことを可能にする鍵でもあります。
データ・ドリブンのフードシステムの世界的事例
規格のサポートがあれば、効果的なデータ・ドリブンのフードシステムを構築することができます。その例はすでに数多くあります。
農業の場合、バイオテクノロジー企業のAntler Bioがその例です。家畜のエピジェネティック検査とAIによるデータ分析を組み合わせることを専門とするこの企業は、イノベートUKからスマート助成金を受け、「EPIHERD」を立ち上げました。このプラットフォームは、精密牛群スクリーニングツールと呼ばれ、周囲の特定の環境要因に影響される顕著な遺伝子についての洞察を農家に提供します。つまり、企業は自らの制御下にある要素を変更して、生産性とサステナビリティを向上させることができるのです。
小売業者に目を向けると、米国のスーパーマーケットチェーンKrogerは、在庫の最適化と食品廃棄物の削減のためにRetail Insightと協力しています。同社は、業界をリードするRetail InsightのWasteInsightソリューションを通じて機械学習を活用し、エコシステム全体で余剰食品廃棄物に対処し、割引の利用を最適化することで販売率を最大化し、廃棄を削減しています。
食の未来
作物管理における精密農業や予測分析から、サプライチェーンの最適化や気候変動への適応に至るまで、データ・ドリブンのフードシステムのエキサイティングな可能性は無限にあるように思えます。
将来的には、フードバリューチェーン全体に関するデータと洞察力の向上が、個人の特定のニーズに合わせた個別栄養計画などの付加価値ソリューションへの道を開くことでしょう。これらのモデルは、食行動の変化を助け、測定可能な健康上の利益をもたらすだけでなく、気候危機と闘うために動物性食品の消費を減らすこともできるかもしれません。
データは食品廃棄物を減らすのにも役立ちます。実際、これが実践されている例はすでにあります。大手フードサービスプロバイダーISSがデータ洞察を活用して、顧客の食品廃棄物を年間合計985,000トン削減しました。同社は、事業で発生する食品廃棄物全体の60%近くが、生産くず、皿くず、主食の過剰生産によるものであることを突き止め、同社は2,463,000食分を節約し、4,200トンのCO2排出量を削減することができました。
今後、このようなイニシアティブや技術が広く採用されることは極めて重要であり、生産性や効率の向上、ひいては食料安全保障、レジリエンス、アクセスを世界的に向上させることになります。
今こそデータ・ドリブンのフードシステムを受け入れる時
世界的な課題が山積する現在、データ・ドリブンのフードシステムを取り入れることは贅沢ではなく必須事項であり、新たなアプローチとテクノロジーを優先する必要があります。
今こそ、近代的なフードシステムが台頭すべき時であり、規格は、企業がイノベーションにおけるベストプラクティスを確立する上で重要な役割を果たし、この巨大な業界の変革期においても、世界のサプライチェーンが確実に保護されるようにします。
BSIナレッジは、データ・ドリブンの実践と関連規格への準拠を目指す企業にソリューションとガイダンスを提供する貴重なリソースです。私たちは800を超える食品・小売の規格を提供し、農業食品ビジネスがテクノロジーの動向を把握し、グローバル市場でより効果的に事業を展開できるよう支援しています。今すぐライブデモをリクエストして、詳細を確認してください。
具体的な規格：
取り上げたトピックに関連する詳細な規格に興味のある方：
- 農業ロボット：BS 8646 農業および園芸における自律移動機械の使用。
農業および園芸における自律移動機械の安全で確実な使用に関する行動規範を概説します。 - データ品質：BS 10102 ビッグデータ - データ・ドリブン組織に関するガイダンス
洞察の獲得、戦略への情報提供、評価の向上、コンプライアンス、効率性、パフォーマンスの改善など、ビッグデータを含むデータから価値を実現するためのガイダンスを提供します。 - 食品安全：BS EN ISO 22000 食品安全マネジメントシステム
この規格は、食品安全マネジメントシステムを実施するための優れたフレームワークを提供し、安全に食べられる食品を組織が提供できるよう支援します。 - 食品のトレーサビリティ：BS EN ISO 22005 飼料および食品チェーンにおけるトレーサビリティ
食品トレーサビリティシステムの原則と要求事項を定め、食品の製造、加工、流通、処理時の可視性の維持を支援します。 - 環境マネジメント：BS EN ISO 14001 環境マネジメントシステム
環境への影響を低減し、利害関係者との関係を改善するための事業調達、保管、流通、製品開発、製造に関するガイダンスを提供します。 - AIの規格：BS ISO/IEC 42001 人工知能マネジメントシステム
AI製品を開発できる認証可能なAIマネジメントシステムのフレームワークを提供し、企業や社会がAIから最大の利益を得られるよう支援します。
