実施時期: 2024年07月|2026.06.02 最終更新
規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成
プロジェクト期間: 半年未満
企業規模: 1,000人以内
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 規格外の農作物の廃棄を減らしたい
- 収穫量や収穫時期を正確に予測したい
- 廃棄予定の食材を有効活用する仕組みを作りたい
プロジェクト概要
背景・目的
株式会社タカミヤが運営する農場「TAKAMIYA AGRIBUSINESS PARK」では、栽培の過程でどうしても発生してしまう規格外野菜の活用方法に悩んでいました。
日本の食品ロスの定義には、畑で廃棄される摘果野菜などが含まれておらず、見過ごされがちな課題となっています。この「畑の食品ロス」を削減し、サステナブルな農業を実現するため、農作物プラットフォームを構築する株式会社Kukulcanと協業し、規格外野菜の新たな活用方法を見出すプロジェクトを開始しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社Kukulcanが開発した農作物プラットフォームを導入し、需要と供給をマッチングさせる仕組みを構築しました。
農園で入力される情報を基に、AIが農作物の収穫量と収穫予定日を高精度に予測します。そして、想定よりも多く収穫される可能性のある作物や規格外野菜の情報を、収穫前に食品事業者へ提供します。
さらに、単なるシステム上のマッチングにとどまらず、浅草地域の飲食店や異業種店舗と連携し、配送拠点の確保や規格外野菜を活用したメニューの提供など、地域を巻き込んだエコシステムを形成しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
売上・収益の向上
データ分析・意思決定支援
推進したこと
新サービス・製品開発
AI×新規事業開発
AIによる予測とマッチングの仕組みにより、これまで廃棄されていた規格外野菜がすべて有効活用できるようになり、「TAKAMIYA AGRIBUSINESS PARK」における畑の食品ロスゼロを達成しました。
規格外のミニトマトやイチゴは、地域のレストランやカフェに提供され、フレンチの食材やスイーツとして新たな付加価値を生み出しています。飲食店からは「酸味と甘みのバランスが絶妙」「美味しくてストーリーのある食材」と高く評価されており、SNSでも反響を呼んでいます。生産者側にとっても、規格外野菜に価値が見出されることでモチベーションの向上につながっています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
農林水産業
収穫量予測
活用したデータ
数値・Excel・ログ
在庫・生産・物流データ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、AIによる高精度な収穫予測と、地域の飲食店を巻き込んだマッチングの仕組みを構築した点にあります。このアプローチは、食品製造業における規格外品の活用や、アパレル業界での余剰在庫の地域連携マッチングなどにも応用可能です。導入にあたっては、需要側（飲食店等）のニーズを正確に把握し、配送や受け渡しのオペレーションをスムーズに構築することが重要になります。サステナブルな取り組みや需要予測AIの活用に関心がある方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社Kukulcan
農作物プラットフォームの構築
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株式会社タカミヤ
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