食品流通における品質管理の新しいアプローチを提案する「現場が参加する品質検証」の重要性と、それがもたらす信頼性向上のプロセスについて解説しました。データ駆動型で、AIを使った業務プロセス設計により、食品流通の各段階における透明性と効率性を高めることが可能です。
装舎が提供するシステムは、品質保証を支えるための革新の一歩を踏み出すために、実際の現場で試され、証明されていく価値のある取り組みです。
INSIGHT｜コラム・リサーチ
現場が参加する品質検証
——共に創る食品流通の未来
食品流通における品質保証の重要性は、単に製品が消費者に届くまでの過程での安全性を担保するだけでなく、信頼性の確保や透明性、さらには持続可能な社会構築においても決定的な役割を果たします。しかし、現在の品質管理は未だに属人的な要素やブラックボックス的な部分が多く、これが品質保証の信頼性を低下させる要因となっています。
これからの食品流通に求められるのは、現場が参加する品質検証モデルです。データ主導のアプローチを活用し、AIを駆使してプロセスを見える化し、関係者全員が透明で信頼性のある品質管理に参加できる仕組みを提供することが不可欠です。
SUSTAIN ABLE DESIGNは、これを実現するためのプロセス設計と、現場での共創的な検証を通じて、食品流通業界における品質保証の新しいスタンダードを築いています。
1. 食品流通の課題：品質保証の現状と限界
食品流通業界においては、製品が消費者に届くまでに多くのステップが関わり、そこにはさまざまなリスクが潜んでいます。現行の品質保証システムは、依然として人の経験や判断に大きく依存しており、これが遅延や不一致、誤った決定を生む原因となっています。また、流通の過程で起きる問題（例えば、輸送中の温度変化や保管方法の誤り）を、リアルタイムで追跡し、即座に対応する体制が不足しています。こうした現場の課題は、品質管理の「見える化」とデータを基盤にした透明性の確保によって克服することが可能です。
2. 技術による品質検証の進化：データを基盤にした信頼性の確保
AIやIoT技術は、食品流通の各工程で収集される大量のデータをリアルタイムで処理し、問題が発生する前に予測することを可能にします。たとえば、温度や湿度のデータを監視し、設定範囲を外れた場合に自動的にアラートを発するシステムや、過去のデータを基にした予測分析を活用することで、予防的な対策が取れるようになります。これにより、品質の低下やリスクを未然に防ぐことができ、消費者への信頼性を確保することができます。
3. AI×業務プロセス設計の実装：食品流通における効果的な活用方法
AIを駆使した業務プロセス設計では、AIのアルゴリズムを活用して、食品流通の各段階（生産、物流、販売）における最適化を図ります。例えば、製品が運ばれる途中で品質が保証されているか、どの部分で問題が発生しやすいかをデータを使って予測し、最適な対応を自動で実行することが可能です。これにより、従来の人による手動チェックに比べ、はるかに効率的かつ迅速に品質保証が行われるようになります。
4. 現場参加型の品質管理モデル：どのように実現するか？
現場が参加する品質検証とは、食品流通の各関係者（生産者、物流業者、小売業者など）が、システムを通じて品質保証のプロセスに関与する仕組みです。装舎が提案するシステムでは、各関係者が自らの役割をデータで記録し、そのデータを一元化することで、品質が保たれているか、問題が発生した場合はどこで発生したのかを迅速に把握することができます。このアプローチは、従来の上司からの指示やチェックリストに頼る形ではなく、現場の参加者自身が品質保証の一端を担うという形態になります。これにより、プロセス全体が透明化し、信頼性が高まります。
5. SUSTAIN ABLE DESIGNのアプローチとその実績
SUSTAIN ABLE DESIGNでは、食品流通の品質保証に関する新しいアプローチを実現するため、AI×業務プロセス設計の手法を活用し、現場での検証プロセスを参加者全員が共有・確認できるようにしています。装舎が提供するシステムは、既存の業務フローに容易に組み込むことができ、段階的に導入が可能です。導入事例としては、食品メーカーや流通業者と連携し、品質保証の信頼性を向上させたケースがあり、実績を通じてその効果を証明しています。
6. 未来の食品流通システム：持続可能性と信頼性を両立させる方法
今後の食品流通においては、消費者の安全と品質に対する意識がますます高まっていく中、信頼性と透明性が不可欠です。AIと業務プロセス設計を活用することで、食品の品質管理は単なる“守り”の役割にとどまらず、新たな価値を生み出す“攻め”のプロセスへと変わります。このような未来のシステムを実現するためには、現場の参加者全員がデータに基づく意思決定に貢献できる仕組み作りが重要です。