AIによる農産物の需要予測サービスの事例を図解

農産物の直売所向けにAIを活用した需要予測サービスの事例に関する記事がありましたので、図解してみました。

今回の記事はこちら。

野菜の値付け、AIにお任せ　NTTデータ系が直売所活性化 - 日本経済新聞

背景

現在、世界で異常気象やウクライナ危機によって、輸入に頼る食料確保のリスクが高まっている中、日本ではこの10年ちょっとで農業従事者が約4割減っています。（農業従事者の全体の約7割を65歳以上が占める）
今後の農業の担い手を増やすには、農家の収益向上が急務となっており、農家が自由に価格を決められる直売所の活性化が必要となっています。

農産物直売所の課題

農産物直売所は農家が唯一、自由に価格や出荷量をコントロールできる販路ですが、品揃えにバラツキが出やすく、需要予測の難しさが成長の壁になっています。
また、農家は売れ残りを恐れ、「少なめ」「安め」に売りがちで機会損失が生まれています。
さらに、農家が出荷量を「少なめ」にすることで、消費者にとっては直売所に行った際に、目当ての商品の売り切れが続くことにつながり、結果として客足が遠のいています。

AIを活用して何を変えたか

今回、NTTデータ関西が開発した『アグリアスエ』は、AIを活用して「農家」「直売所」「消費者」の三方よしの需給調整を図るサービスです。
このサービスの導入前後でそれぞれがどのように変わったかを図解にしてみました。

AI導入による変化を図解

このサービスでは、AIが「気象」「生産者」「野菜情報」「過去の客数」といった販売実績の4つのデータを分析します。
そして、2週間先までの日々の客数をもとに商品ごとの販売数、適正価格を算出します。
客数の誤差はおおむね10%以内で、蓄積データが増えるとさらに精度は高まる見込みとのことです。

まとめ

今後、農業の担い手が減少していくなか、AIの活用による直売所の活性化は社会課題の解決につながり、農産物以外の流通市場でも参考にできる事例になるのではと思いました。
今回のAI導入をきっかけに日本の農業市場が広がっていくことを期待したいと思います。