2025年8月14日、栃木県はAIを活用した食品ロス削減の実証事業を外食産業で開始すると発表した。
県は宿泊や小売、製造で成果を積み重ねてきた。本年度から飲食店に対象を広げ、事業者への横展開を目指す。
宿泊から製造まで実証積み重ね、外食産業へ拡大
国内全体の食品ロスは2023年度に464万トンと推計され、家庭系と事業系が半数ずつを占めるが、栃木県では12.4万トンのうち61％が事業系に集中している。県は2030年度までにロスを9.9万トンに削減する目標を立てており、事業者向け支援を強化してきた。
具体的には、AIによる需要予測と仕入れ最適化の実証を進めている。
22年度には宇都宮市と日光市の宿泊施設で朝夕の食事需要をAIで予測し、仕入れ量の適正化や少量メニュー導入を実施した。
23年度は百貨店の在庫管理に応用し、POSデータ（※）と気象情報を組み合わせた需要予測で値引きや廃棄を減らす効果を確認。
24年度はフタバ食品が参加し、出荷数の誤差を17％改善しつつも年間180万円の物流コスト削減につなげた。
本年度は宇都宮市内の飲食店を運営する「株式会社宮食」が協力する。
NTT東日本や中小企業診断士らが支援し、AIの精度向上と経営改善の両立を目指す。
県はこれまでの成果をマニュアル化し、補助金制度や支援体制とあわせて幅広い業種に普及させる方針だ。
※POSデータ：POS＝Point of Saleの略。小売店のレジで販売時点に記録される商品ごとの販売情報を指し、需要予測や在庫管理に活用される。
AI活用の波及効果と課題、効率化と導入負担の両面に注視
AIによる需要予測は、廃棄を減らしながらコスト削減や利益率改善をもたらす可能性が高い。これまでの実証で示されたように、誤差縮小や物流費削減といった成果は、特に薄利の外食産業にとって大きな追い風となり得る。
食品ロス削減は持続可能な開発目標（SDGs）とも整合し、企業の社会的評価を高める効果も期待される。
一方で、導入にはAIシステムの費用や人材育成といった課題も残るだろう。
特に中小規模の飲食店では初期投資負担が重く、効果が実感できなければ定着しにくい恐れがある。さらに、需要予測は天候や観光動向といった外部要因に左右されやすいため、精度向上には継続的なデータ収集と分析体制が不可欠だと考えられる。
栃木県は補助金やマニュアル整備を進めているが、今後は事業者が自律的に活用できる仕組みづくりも求められることとなるだろう。地域全体でデータを共有し、流通や観光とも連携することで、より実効性の高いモデルを築けるかが焦点になると言える。
参考：栃木県公式「令和７(2025)年度事業系食品ロス削減対策実証事業の実施について」
https://www.pref.tochigi.lg.jp/d05/houdou/foodlossjissyo-program2025.html
