農作物卸・中間事業者向け「安定調達・安定出荷」支援サービス・保険の共同開発

日本ユニシスのプレスリリース

SOMPOホールディングス株式会社(グループCEO 取締役 代表執行役社長:櫻田 謙悟、以下「SOMPO  ホールディングス」)と損害保険ジャパン日本興亜株式会社(代表取締役社長:西澤 敬二、以下「損保ジャパン日本興亜」)、SOMPOリスクマネジメント株式会社(代表取締役社長:布施 康、以下「SOMPOリスク」)、    日本ユニシス株式会社(代表取締役社長:平岡 昭良、以下「日本ユニシス」)は、フードチェーン上で農作物を仲介する卸・中間事業者向けの「安定調達・安定出荷」支援サービス(以下「本サービス」)および保険の開発に連携して取り組むことに合意いたしました。本サービスは、各社がこれまで蓄積してきた気象リスクに対する保険引受けやリスクマネジメントサービス、フードチェーン分野におけるデータシステム連携、行政や民間企業が保有する各種データを活用したAI による需要予測などの知見を融合して開発していきます。

1.背景

近年、女性の社会進出や単身世帯の増加、高齢化の進行、生活スタイルの多様化等を背景に、これまで家庭内で行われていた調理や食事を家庭外に依存する「食の外部化」が進み注1、加工・業務用農作物の需要が増加しています。また、消費者の利便志向に対応し、フードチェーンも、カット野菜など、利便性提供型の供給システムへと変化しており、加工・業務用農作物の供給には、「定時・定量・一定品質・一定価格」が求められています。

このような状況において、産地と実需者(加工や小売り)を仲介し、実需者のニーズに合わせて安定的な供給を行う中間事業者(商社や卸業者、納入業者、食品加工メーカーなど)が、フードチェーンにおいて果たす役割は大きなものとなっています。

一方で、農作物は工業製品とは異なり、生産量・需要量の双方が気象などの要因により常に変動することから、生産サイドにおける収量・品質・収穫時期などの変動リスクと、需要サイドのニーズの変動リスクの双方を中間事業者自らが負っており、その経営リスクも大きくなっています。

中間事業者は、複数の契約産地(ほ場)の生育状況の把握と、実需側のニーズに応じた調達確保のための調整に多大な労力を要しているほか、予定していた調達が確保できない場合は、本来想定していなかった調達先から損失覚悟で調達を行うケースもあります。

2.概要

SOMPOホールディングス、損保ジャパン日本興亜、SOMPOリスクおよび日本ユニシス(以下、「4社」)は、これまで未整備であった生産サイドと需要サイドの情報統合・連携を行い、中間事業者の安定調達・安定出荷を支援するサービスおよび保険の開発に取り組みます。

本サービスの開発にあたっては、生産関連データから需要データまで、フードチェーンに関連するデータを幅広く集約します。これらのデータと日本ユニシスのデータ・AIサービス「RinzaⓇ」注2のナレッジを活用し、農作物収穫量・品質・収穫時期予測モデルと需要予測モデルを開発します。

本サービスでは、これらの予測モデルから、中間事業者に対し、収穫や需要の予測情報を提供し、中間事業者による産地の収穫時期と実需のタイムリーなマッチングや、最適化のための生産サイドと実需サイド双方への働きかけを支援します。

また、損保ジャパン日本興亜は、異常気象などの不測の事態により、中間事業者が産地(ほ場)から農作物を調達できなくなった場合の代替調達にかかる費用を補償する保険を提供し、中間事業者の経営の安定化を支援します。

これらにより、中間事業者によるフードチェーン最適化注3、安定調達・安定出荷が実現すると考えられます。

3.今後について

損保ジャパン日本興亜とSOMPOリスク、日本ユニシスは、国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構が研究代表である、国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究(以下「NICT委託研究」)に参画しており、今後、中国四国地域を中心に、本サービスの共同開発に向けた実証実験を実施予定です。

また、4社は、NICT委託研究と並行して、他地域の中間事業者の方々とも実証実験を行い、本サービスの社会実装に向けた取り組みを加速していく考えです。 

4社は、中間事業者への「安定調達・安定出荷」支援サービスの提供により、フードチェーン全体の安定化・最適化と、日本の農業・食品産業の発展に寄与することを目指します。

                                                       以上

概要図

注1:出典:平成30年度食料・農業農村白書

注2:Rinza®は、日本ユニシス株式会社のデータ・AI利活用に関する知見をもとに、お客様のビジネス課題を解決に導くサービス群です。自然言語処理、統計解析・将来予測、機械学習や深層学習などのAI関連技術に、パートナーのクラウドサービスやソフトウエア技術をオープン指向で組み合わせ、Rinzaサービスとして提供しています。

注3:フードチェーンの最適化は、過剰発注、過剰在庫、過剰生産の抑制につながり、ひいては、産地における労働力の最適配分・有効活用や、食品ロス削減という社会課題への貢献にもつながることが期待されます。食品ロス削減は、2015年9月の国連サミットで国際目標として決定された「持続可能な開発目標(SDGs)」のターゲット12.3に、具体的目標として組み込まれています。

※Rinzaは、日本ユニシス株式会社の登録商標です。

※その他記載の会社名および商品名は、各社の商標または登録商標です。

※掲載のニュースリリース情報は、発表日現在のものです。その後予告なしに変更される場合がありますので、あらかじめご了承ください。

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