農業
食品ロスを機会に変える技術
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食品生産とそれに伴うサプライチェーンが地域のファーマーズマーケットから、世界の半分を跨いで商品を大型スーパーマーケットへ運ぶ高度な物流へと進化するにつれ、冷蔵が行われていても食品ロスは増加しました。
これは単なる金銭的損失や、人が消費できるはずの食品資源の浪費にとどまらず、重大な環境負荷も伴います。
「食用可能な食品の直接的な損失を超えて、FLWは回避可能な温室効果ガス排出、土地・水資源の使用、循環経済の目標阻害といった大きな環境負荷と関連しています」
技術の進歩と複雑なシステムが食品ロスに寄与しているため、さらなる改善や新技術が問題解決に役立つ可能性があります。
ブロックチェーンとAIは、問題解決の潜在的手段としてしばしば取り上げられます。
しかし、スペインのUniversidad de Las Palmas de Gran Canaria、サウジアラビアのQassim UniversityとShaqra University、ポルトガルのLusófona Universityに所属する研究者らによる最近のレビューでは、IoT対応のモニタリングとスマートロジスティクスが、腐敗リスク低減に対して最も直接的なエビデンスがあると結論付けられました。AI、消費者向けアプリケーション、ブロックチェーンは、実際の運用条件下での検証がより強化される必要があります。
彼らは、Trends in Food Science & Technology1に研究成果を掲載し、タイトルは「農食サプライチェーンにおける食品ロスと廃棄防止のデジタル化経路：現在のエビデンス、課題、将来の方向性」としました。
食品ロスの理解
食品ロスと食品廃棄は関連しつつも異なる問題を指します。研究者が使用する用語に従えば、食品ロスは生産から小売直前の段階で発生し、食品廃棄は小売、フードサービス、消費者の段階で発生します。
どちらも食品が腐りやすく、現代のサプライチェーンが多数の生産者、加工業者、倉庫、流通業者、小売店、消費者を含むために生じ得ます。いずれかの段階での混乱や計算ミスにより、使用可能だった食品が腐敗、拒否、過剰在庫、または廃棄されることがあります。
「実証研究は、腐りやすい製品の不適切な取り扱い、十分でないコールドチェーン、サプライチェーンの中断、買い手と供給者の契約不一致、下流段階における行動規範などが要因として挙げられる」と指摘しています。
このため、食品ロスは個別の失敗ではなく、日常的な慣行の結果として生じます。その結果、問題解決には技術的、組織的、政策的介入を組み合わせた統合的かつシステムレベルのアプローチが必要です。
食品ロス解決のための技術
全体像を把握する
農業は現在、産業と同様に「Agriculture 4.0」や「Industry 4.0」と呼ばれるパラダイムシフトを経験しており、IoTデバイス、リアルタイムセンサーネットワーク、データプラットフォームの統合により、品質パラメータや物流条件を継続的にモニタリングできるようになっています。
しかし、デジタル技術は食品ロスの削減を主目的として採用されることはほとんどありません。農業やサプライチェーン全体では、生産性向上、運用効率、コスト削減といった理由で投資が正当化されることが一般的です。
さらに、上流と下流の視点が十分に統合されていないことが世界的な取り組みの制約となっており、多くの研究は概念的、パイロット規模、または特定の文脈に留まっています。
どの技術が実際に食品ロス削減に効果的かをより明確に把握するため、研究者は2019年から2026年までに発表された科学文献を、 “food loss”, “food waste”, “FLW”, “food waste prevention” などのキーワードと、 “digitalization”, “digital technologies”, “Agriculture 4.0”, “Internet of Things”, “IoT” などのキーワードを組み合わせて検索し、収集しました。
このデータ収集により、食品ロス対策に活用されている主要技術が明らかになりました：
- IoT/RFIDモニタリング（Radio-frequency identification）。
- ビッグデータとクラウドインフラストラクチャ。
- AI/ML（Artificial Intelligence / Machine Learning）。
- ブロックチェーン対応トレーサビリティ。
- モバイルまたはウェブベースのプラットフォーム。
技術はどのように貢献できるか
食品ロスの原因は、サプライチェーンの段階によって変化します：
- 一次生産段階では、需要の不確実性、外観品質基準、天候変動が主なロス要因となります。
- 収穫後の取扱いや保管段階では、温度・湿度管理の不備、インフラの制約、モニタリング不足が腐敗の原因となります。
- 加工工程では、非効率なスケジューリング、生産ラインの切り替え、規格外ロットがロスを生むことがあります。
- 流通・小売段階では、需要予測の誤り、コールドチェーンの途絶、販促戦略、在庫の不均衡が影響します。
- 消費者段階および飲食サービス段階では、主な原因は過剰購入、食事計画の不備、賞味期限ラベルの誤解、そして不適切な分量設定です。
このように、さまざまな技術が食品サプライチェーンの各段階において異なる改善をもたらします。
IoT-enabled real-time monitoringは、製品の品質が損なわれる前に、温度、湿度、ガス組成の偏差を検出・記録するのに優れています。
Big data platformsは、在庫、販売、コンテキスト情報を統合し、需要予測と在庫管理を改善することで、構造的な過剰生産と過剰在庫を削減します。
AI and ML algorithmsは、ルーティング最適化、動的価格設定、品質評価、残存賞味期限予測を支援できます。
Blockchain-based traceability systemsは、サプライチェーンパートナー間の透明性、説明責任、協調を向上させます。
Consumer-oriented digital platformsは、在庫管理、購入ガイダンス、余剰再配分、行動フィードバックを提供します。
実際に機能するものの評価
これらの技術はすべて潜在的に支援できるものの、実装方法や活用方法が実際のユースケースにおける効果に大きく影響します。
研究では、一次生産段階において、技術が食品ロスに与える影響の大きさは不明であることが判明しました。
「比較的少数の研究しか食品ロスの削減を直接定量化しておらず、報告された利益の多くは作物生産性や資源使用の改善から推測されている。」
IoTベースの保管および収穫後モニタリングは、レビューで最も強いエビデンスの一つです。現場試験、パイロット、商業導入において、温度、湿度、その他環境条件のモニタリングが腐敗リスクを低減し、腐りやすい製品を保存できることが示されています。ただし、定量的な削減効果は文脈依存であり、インフラ要件、投資コスト、相互運用性の課題が採用を制約しており、特に中小企業や小規模生産者にとっては課題が残ります。
予測分析とAIは、収量予測、病害検出、残存賞味期限の推定を支援する精度を実証しているように見えます。しかしながら、実際の効率性はここでもほとんど評価されていません。
「ほとんどの公開研究は予測精度を評価しており、食品ロス削減を直接測定していないため、商業運用条件下でのAIの廃棄防止への実際の貢献を判断することが困難である」
消費者向けデジタル技術においては、課題は技技的というより社会的です。例えば、フードシェアリングプラットフォームや余剰再配分アプリは、世帯、小売店、レストラン、その他の食品事業者と余剰食品を受け取る意思のある個人をつなげます。さらに、食品ロス削減による環境効果は、消費者行動の変化によって相殺される可能性があります。
「英国における75万件以上のフードシェアリング取引の分析では、予想される温室効果ガス削減効果の59％から94％が、ユーザーが金銭的節約分を他の財・サービスの購入に回したことで相殺されたことが示され、土地・水使用に関しても同様のリバウンドが観測された」
全体として、RFIDトラッキングを含むIoTシステムが、これまでのところ食品ロスへの実証的な影響実績が最も優れている技術であることが示されています。
唯一の制約は、導入が依然として遅く、時にコストがかかることです。関与する多数の企業間で共有標準や統一システムが欠如していることも、未解決の課題です。
冷蔵・冷凍物流のモニタリングから、食品業界全体が学べる点があります。これは食品ロス削減のための最も成熟したデジタル応用の一つです。
新技術の有用性はどの程度か
本研究は、主にIoTベースの技術が大規模に食品ロスを削減することが実証されていることを明らかにしていますが、これはこれらの技術が比較的古く成熟しており、長期間にわたり導入されてきた結果でもあります。
それでも、すべての技術カテゴリに共通するパターンが見られます。物理的な製品状態を直接制御する技術は、測定可能な食品ロス削減の最も強いエビデンスを提供する傾向があります。
반면, AI, 빅데이터 분석, 블록체인 등을 포함한 정보 흐름 최적화 기술은 예측, 재고 관리 및 추적 가능성에서 개선을 자주 보여준다. 일부 AI 재고 애플리케이션은 폐기물 감소를 보고했지만, 보다 넓은 증거는 실제 절약된 식품의 표준화된 측정보다는 운영 대리 지표에 크게 의존하고 있다. 사회적 행동에 큰 변화를 요구하는 기술에도 동일하게 적용될 수 있다.
이러한 기술의 성능을 향상시키는 또 다른 요인은 통합 데이터 아키텍처와 표준의 필요성이다.
“GS1 EPCIS와 같은 표준화된 이벤트 기반 모델은 공통 식별자, API, 미들웨어 및 어댑터 레이어와 결합되어 이기종 시스템이 추적 가능성 및 센서 데이터를 공통 구조로 교환하도록 함으로써 통합 마찰을 감소시킬 수 있다.”
규제와 표준이 국가마다 크게 다를 수 있기 때문에, 국경을 초월한 무역이 관련될 경우 상황은 더욱 복잡해질 수 있다.
“데이터 보호, 사이버 보안, 디지털 신원 및 인증에 관한 국가별 규제 차이는 국경을 초월한 구현을 복잡하게 만들고, 공급망 참여자 간 책임, 책임성 및 신뢰에 대한 불확실성을 강화한다.”
기술이 식품 폐기물을 성공적으로 감소시키는 방법
궁극적으로 식품 폐기물을 감소시키는 기술 채택에 있어 강력한 요인은 모든 이해관계자의 이익이 일치하는가 여부이다.
기업은 생산성 향상과 비용 절감에 항상 더 큰 관심을 가지며, 이러한 관점에서 식품 폐기물 감소를 장려받아야 한다. 디지털 인프라, 연결성, 재정 자원 및 기술 역량의 향상도 구현 비용을 낮추어 크게 도움이 된다.
소비자 수준에서는 일회성 기술 도입이 아니라 지속적인 사용자 참여가 주요 과제가 될 수 있으며, 이는 사용성, 신뢰, 인지된 유용성 및 일상 생활에의 통합에 영향을 받는다.
용량과 사용 편의성이 빠르게 성장하는 신기술은 향후 더 큰 역할을 할 가능성이 높다. 예를 들어 AI, 머신 비전, 시설(농장, 창고, 식품 가공 공장)의 디지털 트윈이 지속적으로 개선되어 비용 절감, 수율 향상 및 식품 폐기물 감소를 동시에 크게 향상시킬 것으로 기대된다.
이러한 기술이 기존의 IoT 및 RFID 기술을 대체하기보다는 오히려 수요를 증가시킬 것이라는 점도 주목할 필요가 있다. 이는 AI가 최적의 성능을 발휘하기 위해 지속적이고 정확한 데이터 흐름을 필요로 하기 때문이다.
공급망 추적 가능성에 대한 투자
Zebra Technologies Corporation
ZBRA 価格チャート
IoT 기반 공급망 기술은 식품 산업에만 국한되지 않으므로, 해당 테마에 투자하려면 이미 다른 분야에 이 기술을 제공하고 있는 기업을 찾는 것이 최선이다.
Zebra Technologies (ZBRA ) 바코드 스캔, RFID, 모바일 컴퓨팅, 머신 비전, 환경 센싱 및 재고 관리 기술을 제공한다.
Source: Zebra Technologies
Zebra는 공급망 전반에 걸친 물품의 추적 가능성과 실시간 추적을 제공함으로써 물리‑데이터 계층을 직접 다루는 핵심 공급업체이며, 이는 소매, 의료, 물류, 제조, 식품 생산 및 유통 등 물리적 경제 활동의 디지털화에 필수적이다.
이 회사의 제품은 검토에서 논의된 가장 상업적으로 성숙한 적용 사례 중 다수와 일치한다, 특히:
- 보관 및 운송 조건 모니터링
- 부패성 재고 추적
- 공급망 가시성 향상
- 유통기한 전 제품 식별
- 보다 나은 보충 및 할당 의사결정 지원
초기 매출은 북미에 집중되었지만, 해외 활동도 성장하고 있어 현재 전체 매출의 절반을 차지한다. 소매와 전자상거래가 이러한 기술의 초기 도입자였으며, 제조 및 물류 부문에서도 빠르게 활용되고 있다.
Source: Zebra Technologies
これらのセクターに加えて、ヘルスケアは Zebra にとって急速に成長している市場でもあります。これは 2026 年第2四半期の最も成長率が高いエンドマーケットであり、Urgent Care がカテゴリの成長を牽引しています。
Source: Zebra Technologies
2026년 2분기에 순매출이 전년 대비 20.4% 성장하고, 조정 EBITDA가 61.4% 증가함에 따라 회사는 잠재 투자자에게 강력한 성장 프로필을 제공한다. 많은 투자와 달리, 이 회사는 AI 역량 상승에 직접적인 위협을 받지 않으며(오히려 혜택을 받음), AI 붐이 지속되지 않더라도 추적 가능성과 효율성에 대한 수요가 증가하고 있기 때문에 성장에 과도하게 의존하지 않는다.
これは、Zebra の株式を、純粋な AI 株へのエクスポージャーが少なすぎるか多すぎるポートフォリオのバランスを取る良い選択肢にする可能性があります。AI が普及すれば上昇余地があり、たとえ AI が何らかの形で鈍化した場合でも、独立した堅実な成長が期待できるからです。
最新の Zebra Technologies Corporation（ZBRA）株式ニュースと動向
参照された研究
1. Esteban Pérez-Garcíaら. 食品ロスと廃棄物防止のためのデジタル化経路：農食サプライチェーンにおける現状の証拠、課題、将来の方向性。Trends in Food Science & Technology. 2026年12月. 記事番号: 106084. 巻 178. 10.1016/j.tifs.2026.106084
