飲食テック編集部
2026年5月19日 01:12
課題・背景
コンビニエンスストア業界では、消費期限が短い食品の大量廃棄が長年の課題であり、環境負荷だけでなく、企業に巨額の経済的損失をもたらしています。多品目を扱う店舗では、売れ残りの判断や廃棄処理に多くの人手とコストがかかり、現場の大きな負担でした。この課題は、持続可能な経営と収益性向上の両面で喫緊の解決が求められています。食品ロス削減はSDGsの重要目標であり、企業の社会的責任としても不可欠です。同時に、廃棄削減はコスト削減に直結し、経営効率改善にも貢献するため、多くの企業が解決策を模索しています。
導入内容・技術
ローソンは、フードロス削減アプリ『Too Good To Go (TGTG)』を一部店舗で導入し、実証実験を進めています。TGTGは、消費期限が迫ったまだ食べられる食品を、利用者がアプリを通じて割引価格で購入できるプラットフォームです。この取り組みでは、現時点では店舗スタッフがTGTGアプリに直接アクセスし、売れ残りそうな商品の情報（SKU、数量、消費期限など）を手動で登録しています。将来的には、既存POSシステムや在庫管理システムとのデータ連携を段階的に進め、手動登録作業のさらなる軽減と、データに基づいた効率的なフードロス削減オペレーション確立を目指します。
効果・成果
本取り組みにより、廃棄される可能性のあった食品の販売機会が創出され、フードロス量の削減が期待されます。TGTGでの販売によって、廃棄されていた商品の原価の一部を回収し、廃棄物処理費用も削減される可能性があります。これにより、一定の経済的効果が見込まれます。また、店舗スタッフの作業負担については、TGTGへの手動登録という新たなオペレーションが発生する一方で、廃棄品のカウントや処理といった従来の廃棄作業の一部軽減にも繋がります。この実証実験を通じて得られる販売データや消費者の反応は、今後の本格導入に向けた重要な知見となり、中長期的な発注量の最適化に貢献していくことが期待されます。
考察・今後の展望
ローソンのTGTG導入は、単なるフードロス対策に留まらず、テクノロジーを活用した次世代型スマートストア実現への布石と捉えられます。今後は、実証実験データを基に、AIによる多変量時系列データ分析と需要予測の高度化、消費期限に応じた動的価格設定（ダイナミックプライシング）の導入により、そもそも余剰在庫を発生させない抜本的な対策が期待されます。また、画像認識AIによる鮮度・陳列状況モニタリングは、食品の品質管理と廃棄判断の精度向上に寄与するでしょう。ブロックチェーンを活用したサプライチェーンの透明化は、生産から消費までのトレーサビリティを確保し、食品業界全体の信頼性向上に貢献する可能性を秘めています。これらの技術は、飲食業界だけでなく、在庫管理が重要なあらゆる小売業態へ応用可能です。
現場への示唆
中小店舗の店長・オーナーにとっても、フードロス削減は重要な経営課題であり、利益率向上と環境負荷低減の両面で取り組むべきテーマです。ローソンのような大規模システム連携を伴うDX推進はハードルが高いと感じられるかもしれませんが、TGTGのようなアプリ自体は小規模店舗でも比較的容易に導入可能です。現時点では手動登録が必要となる場面が多いものの、これにより廃棄作業の負担軽減や売上機会創出、社会貢献への意識向上といったポジティブな影響も期待できます。まずはTGTGのような既存サービスを活用し、小規模からでもデータに基づいた廃棄削減と、顧客との新たな接点創出に取り組むことが推奨されます。これにより、店舗運営の効率化と持続可能性向上に繋がる第一歩を踏み出せるでしょう。
ローソン：フードロス削減アプリ活用とDX推進の取り組み
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