(OVO オーヴォより)
すごーく寒い日はやっぱりお鍋。おでんや水炊き、豆乳鍋なんかもいい。もっと寒い日は、辛さもプラスしてキムチ鍋。でもほんのちょっと気温が上がってお天気が良くなると、春を先取りした気分で菜の花ご飯炊いちゃおうかなと思ったりもするし、スーパーでタラの芽なんか見かけたら、もう天ぷらでしょ、な気分。毎日のご飯って、結局その日の気分で決まるし、その気分は多分にお天気次第だったりする。
そこに注目したのが日本気象協会。天気予報で、食品ロスの削減や省エネを実現しようというプロジェクトだ。手始めに集めたビッグデータは、Ｍｉｚｋａｎ（愛知県）の冷やし中華つゆに関するもの。お天気はもちろん、「気温による消費者心理の転換点予測」などを考慮する独自の手法で、97％の売り上げを説明できることが分かったという。
食品は一般的には、食品メーカーや卸売、小売の各過程で、それぞれ独自に気象情報やPOS（販売時点情報管理）データなどに基づいて需要を予測するが、データの共有が不十分で、生産量や注文量にミスマッチ（予測の誤差）が起こり、廃棄や返品ロスなどのムダが生じる一因となっているらしい。でも、この手法を使えば、商品量の予測もかなり正確で、食品ロスや、不要に発生している二酸化炭素の5％削減を目指すことができるという。
顧客のニーズをビッグデータを使って予測するという手法は、いまや消費関連業界の最先端。もっとも進んだところでは、顧客が注文する前に“予期的配送”しちゃう手法で特許を取得したネット通販大手だってある。注文履歴や商品検索などのデータを元に顧客のニーズを先回りして予測し、“注文前“に住所の近くまで持って行き、実際にその人が「購入」をクリックすると即座に届くというわけだ。「購入」しなかったらどうするんだろう、と素人は思うが、相手はプロ。そこまで読まれてると思うと、真冬にアイスが食べたくなったりするけれど、それも読んでる？
