株式会社クラダシは食品メーカーに対してフードロスを未然に防ぐ仕組みを提供する「原因療法型」のDX推進サービス「Kuradashi Forecast」の提供を開始しました。
Kuradashi Forecastが目指すフードロス対策
「Kuradashi Forecast」提供開始の背景には、発生したロスを救う「対症療法」だけではなく、ロスそのものを未然に防ぐ「原因療法」の必要性があります。同社は自社での買い取りや販売、価格調整を通じて蓄積した実務データを基に、独自の滞留在庫予測エンジンを開発しました。
また、「Kuradashi Forecast」では、メーカーの在庫管理や販売管理データを、APIやCSVで連携します。独自の滞留予測エンジンによって、滞留リスクの高い危険SKUを早期に判定する仕組みです。
さらに、既存のSKU情報や在庫数、賞味期限、販売実績などのデータ連携から運用を始めます。将来的には、生産や配分判断への活用まで見据え、運用定着の支援も進める方針を示しました。
加えて、蓄積されたデータを商品設計や生産計画へ活用し、「フードロスを生まない」仕組みの構築を支援します。サプライチェーン全体の最適化への貢献を目指す取り組みです。
同サービスでは、在庫や販売実績データを活用した分析機能を提供します。主な機能と特徴は次の3点です。
- 危険SKUの早期判定
- 推奨アクションの提示
- 市場価格反応に基づく実効性の高いロジック
「危険SKUの早期判定」では、在庫量、賞味期限、出荷ペースを統合して分析します。また、「残日数 × 在庫量 × 消化速度」に過去の販売知見を掛け合わせ、いつ、どれだけ余るかを予測する仕組みです。
さらに、最適な推奨売価帯の提示に加え、「Kuradashi」での買い取り提案など、具体的な打ち手を提示します。同サービスは食品メーカーに対して、滞留リスクの可視化や推奨アクション提示を行う構成です。
Kuradashi Forecastのサービス概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供企業 | 株式会社クラダシ |
| 対象サービス | Kuradashi Forecast |
| 主な機能 | 危険SKUの早期判定 推奨アクションの提示 滞留リスクの可視化 |
| 対象 | 食品メーカー |
| 独自エンジン | AI活用の滞留在庫予測エンジン |
| データ連携 | API連携 CSV連携 SKU情報や販売実績データの活用 |
| 今後の方針 | 生産・配分判断への活用 運用定着の支援 サプライチェーン全体最適化への貢献 |
trends編集部の一言
フードロス対策を「発生後の対応」だけではなく、「発生前の予測」へ広げる点は注目したい動きだと感じます。特に、「Kuradashi」の事業で蓄積した販売実績を基に、独自の滞留予測エンジンを構築した点は、実務データを活用した取り組みとして、特徴的ではないでしょうか。
在庫量や賞味期限、出荷ペースを組み合わせて危険SKUを判定する構成は、食品業界における需給管理の難しさを反映しているように見えます。価格調整や買い取り提案まで含めた設計は、現場での意思決定を支える仕組みとして、活用の余地がありそうです。
また、APIやCSVによる既存データ連携から運用を始める構成は、段階的な導入を意識した設計とも受け止められます。今後、商品設計や生産計画までデータ活用が広がれば、サプライチェーン全体の最適化を考える上で参考になる事例となるでしょう。
References
- ^ PR TIMES. 「クラダシ、滞留予測AIを自社開発し「余らせない」仕組みを提供する「Kuradashi Forecast」の提供を開始 | 株式会社クラダシのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000696.000014485.html, (参照 26-05-09).
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