超市如何用AI减少食品浪费

超市的食品浪费究竟有多少

日本农林水产省、消费者厅与环境省于2026年6月30日公布了2024财年的食品浪费量推算值。日本全国的食品浪费总量为461万吨，较上一财年略有减少。这一数据每年公布一次，通过与2000财年以来的统计数据对比，可以确认日本社会在减少食品浪费方面取得的进展，是一项重要指标。

在企业类食品浪费中，食品零售业（超市、便利店等）占48万吨，低于餐饮业（70万吨）与食品制造业（110万吨），但由于是发生在最接近消费者的环节，因而备受关注。为避免缺货而产生的过量订货，以及因保质期、销售期限而下架，是主要原因。

与2000财年相比减少了多少

根据公布资料，企业类食品浪费量较2000财年减少了57%，家庭类食品浪费量减少了48%。企业类的削减幅度更大，原因在于以大型零售、餐饮连锁企业为中心，订货系统的高度化以及保质期标示的调整等有组织的举措率先推进。而家庭类的削减速度相对缓慢，说明在家庭内部“吃光”“用完”的意识普及方面，仍有提升空间。

食品零售业中食品浪费产生的主要场景

• 临近保质期、消费期限，超过门店内部规定的下架期限而被撤下的商品
• 因天气不佳或来客数意外减少，导致生鲜品、熟食滞销
• 门店担心缺货造成机会损失，出于心理因素而“多订一些”
• 包装破损或保质期印刷错误等与商品品质本身无关的原因导致下架

尤其是熟食、面包、便当等“日配食品”，从生产到销售的时间较短，需求预测难度较大。由于来客数会因天气、周边活动、星期几而大幅波动，仅凭经验订货容易出现过多或过少的情况，而这正是AI需求预测订货最能发挥作用的领域。

《食品浪费削减推进法》与超市的角色

日本于2019年施行了《食品浪费削减推进法》，规定国家、地方政府、企业与消费者各自承担减少食品浪费的责任。在该法律框架下，农林水产省与消费者厅每年公布企业类与家庭类各自的推算值，并收集、公开各行业的举措案例。超市作为与消费者直接接触的一方，通过店内宣传活动、打折策略、订货高度化等方式，在实务层面具体落实法律的目标。

AI需求预测正在改变订货业务

在超市减少食品浪费的诸多措施中，效果最为显著的是基于AI的需求预测订货。在过去销售业绩的基础上，AI学习天气、星期几、周边活动等数据，为每家门店自动提出所需的订货数量，将以往依赖资深员工经验的订货业务实现数据化、省力化。

传统订货业务所面临的课题

在引入AI之前，订货业务通常由门店员工根据过去的销售台账和自身经验手动决定数量。资深员工虽然能够做出精度较高的订货判断，但不同员工之间容易产生判断上的差异，且一旦人员调动或离职，相关经验诀窍也随之流失。此外，超市经营的商品种类多达数千甚至数万种，逐一判断每种商品的需求本身就需要耗费大量时间。

AI学习的数据种类

• 过去数年的POS销售数据（按商品、时段、星期几分类）
• 气象数据（气温、降水概率、台风信息等）
• 周边举办的活动及学校行事历
• 促销、传单投放等营销日程
• 库存数据、到货所需时间

通过组合这些数据，AI能够自动做出类似人类经验判断的推测，例如“明天有雨预报，便当来客数会减少”“附近有运动会，饭团需求会增加”等。

引入企业的具体成果

以上数值均为各企业公开发布的案例，其共同点是同时实现了订货时间的缩短与食品浪费的减少。通过提前预测需求的波动，AI能够同时减少“卖光造成的机会损失”与“做多了造成的浪费”，这是其最大的优势。

缩短订货时间意味着什么

AI需求预测订货带来的效果不仅限于减少浪费。以八百惣为例，订货时间从3小时缩短至25分钟后，门店员工可以将节省下来的时间用于接待顾客、上架商品、店内清洁等提升顾客服务体验的工作。对于面临人手不足问题的零售行业而言，订货业务的自动化被视为能够同时实现食品浪费对策与改善劳动环境的举措。

引入AI订货时的门槛

尽管效果已得到明确报告，但引入AI需求预测订货也存在相应的门槛。与现有核心系统的对接、各门店历史数据的整理、员工信任并采纳AI建议所需的过渡期，都是具有代表性的课题。尤其是新开门店或刚完成改装的门店，可参考的历史数据较少，AI的预测精度往往需要一定时间才能趋于稳定。

向中小型超市的普及

AI需求预测订货最初主要在大型连锁企业中推广，但随着云端服务的增加，即便是没有自主开发系统能力的中小型超市，如今也更容易引入这一技术。初期投入较低的订阅制服务也相继问世，预计今后无论门店规模大小，这项技术都将成为标准化的订货手段。

打折促销的作用与局限

对临近保质期或销售期限的商品进行打折的“特价促销”，一直以来都是常见的食品浪费对策。近年来，越来越多超市开始引入利用AI与传感器、根据时段和库存状况自动调整折扣幅度的“动态定价”机制。

动态定价的机制

• 通过电子价签（电子纸）远程批量更新价格，精细控制打折时机
• 根据距离销售期限的剩余时间，分阶段提高折扣率
• 与库存数据联动，优先对预计将被废弃的商品进行打折

不过，仅靠打折也存在局限。粘贴打折标签本身需要人力，而如果消费者养成了“等打折才买”的心理，反而可能减少商品按原价售出的机会。因此，许多超市将“通过AI订货从源头上避免生产过量”与“通过打折卖出剩余商品”这两种对策结合使用。

与“前取”倡议的关系

与打折促销并行，日本环境省与农林水产省也在向消费者倡导一种名为“前取”的购买行为：如果计划尽快食用，就从货架靠前、临近销售期限的商品中选择购买，这样即使不等待打折也能减少卖场的浪费。超市一方的打折策略与消费者一方的购买行为相辅相成，特价促销的效果才能最大化。

调整熟食、便当的生产数量

作为不依赖打折的另一种方法，越来越多企业开始基于AI预测从源头上控制熟食、便当等的生产数量。虽然临近打烊时的大幅降价一时颇具话题性，但以打折为前提的生产计划也会拉低利润率，因此许多连锁企业将“不依赖打折也能卖光”作为最终目标，持续投资提升需求预测的精度。

电子价签带来的运营效率提升

以往粘贴打折标签，需要员工逐一拿起商品手动张贴。引入电子价签后，可以从总部或后台终端一次性批量修改价格，从而在精细调整打折时机的同时，减少张贴标签所需的作业时间。在人手不足问题日益严峻的零售行业，电子价签作为能够同时推进食品浪费对策与省力化的设备投资而备受关注。

打折促销与保质期标示的关系

要使特价促销顺利推进，消费者正确理解“可安全食用的期限”同样重要。保质期表示的是“美味食用的参考期限”，并非像消费期限那样标示安全性的极限。如果这一区别未能被充分理解，消费者可能连仅仅是临近保质期的商品也敬而远之，从而削弱特价促销的效果。超市的店内标示与地方政府的宣传活动，也在打折策略之外承担着传递这类基础知识的作用。

通过食品共享App将剩余食品送到消费者手中

除了门店内的打折促销，另一种日益普及的方式是通过智能手机App将剩余商品送到消费者手中的“食品共享”服务。其代表案例是由CoCooking株式会社运营的“TABETE（塔贝特）”，餐厅、面包店以及超市的熟食柜台等，将当天想要售罄的商品上架到App中，消费者则以较为实惠的价格领取。

这类服务的优点在于，超市一方能够同时获得“减少废弃成本”与“接触新客户”这两项收益。对消费者而言，也能以低于正常价格购入食品，正因为对双方都有好处，地方政府也积极呼吁市民使用这类服务。

地方政府推动使用的举措

东京都足立区、宇都宫市、堺市等多个地方政府都在官方网站上呼吁居民使用食品共享服务。对于以减少垃圾量、削减食品浪费为政策目标的地方政府而言，与民间服务合作是一种无需额外成本即可获得宣传效果的手段，预计今后类似的合作还将进一步扩大。

从使用者角度看的优点与注意事项

对使用者而言，食品共享App的魅力不仅在于能以更实惠的价格购入食品，也在于能借此发现平时不会光顾的面包店、熟食店。另一方面，由于上架时间并不固定，领取时间段也有限制，因此并不能保证一定能买到想要的商品。将其作为“当天恰好遇到的实惠食品”来利用，是较为现实的使用方式。

超市与食品共享的契合度

食品共享App最初主要由个体经营的面包店、餐厅使用，但近年来超市的熟食柜台、烘焙区也逐渐扩大了这类应用。相比在打烊前集中打折，提前在App中公示商品并将领取时间分散开来，还具有避免收银台拥堵、同时有计划地售罄库存的运营优势。

惠方卷、圣诞蛋糕所面临的结构性课题

季节性商品的大量废弃，一直是超市食品浪费问题中备受关注的话题之一。2019年1月，日本农林水产省向食品零售业界团体发出通知，在惠方卷销售季节到来之前，要求“按需生产、按需销售”，并呼吁向预约销售或完全按订单生产的模式转变。

为何预约制也无法让浪费归零

• 天气及当日来客数等预约以外的当日销售需求难以预测
• 门店出于担心缺货的心理，往往会在预约数量之外多做一些
• 商品的生产、准备周期较长，难以应对临近销售时的需求变化

7-Eleven在店内设置预约看板，并利用农林水产省的宣传吉祥物“Rossnon”等宣传材料，持续呼吁顾客预约购买。然而，近年的调查显示，即便是实行预约制的门店，也确认存在一定数量的滞销商品，提高需求预测精度和预约比例仍是今后需要解决的课题。

圣诞蛋糕、御节料理也面临同样的课题

与惠方卷相同的结构，同样适用于圣诞蛋糕和御节料理（新年料理）。这些商品都属于“过了那一天、那个时期就卖不出去”的类型，却需要数天到数周的准备周期。许多超市、百货商店通过提高预约销售的比例，力求让当日的生产、采购量更接近预约数量，但要将面向当日顾客的预估生产部分完全归零仍十分困难，每年都会残留一定的结构性浪费。

需求预测与预约制度相结合是关键

减少季节性商品浪费的现实路径，并非依赖单一对策。通过预约制度提前确保确定的需求，同时对于当日销售部分，利用AI需求预测综合考量天气和周边活动，将追加生产控制在最小限度——这种双管齐下的方式，被认为是惠方卷、圣诞蛋糕等季节性商品目前较为可行的最优解。

卖剩的季节性商品之后如何处理

即便彻底实行预约制与需求预测，仍会产生一定的滞销商品，对此除了当日打折促销外，还会采取多层次的应对措施，例如可冷冻保存的商品转为冷冻销售、捐赠给食物银行、回收制成饲料或堆肥等。以“抑制发生”将浪费降为零，与对已产生部分尽可能加以“再利用”，这两方面并重，是季节性食品浪费对策的基本思路。

作为消费者可以为减少食品浪费做出的贡献

在超市方面的举措不断推进的同时，家庭类食品浪费（2024财年推算为224万吨）依然占据总量的近一半。根据购物方式的不同，消费者也能够直接为超市减少食品浪费做出贡献。

1. 前取：从货架靠前、临近销售期限的商品中选择购买
2. 积极利用特价品、瑕疵品专区
3. 通过食品共享App购买滞销商品
4. 为避免过量购买，购物前先检查冰箱库存
5. 季节性商品仅按实际所需数量进行预约购买

关于家庭中减少食品浪费的具体方法，相关文章「日本家庭食品浪费年达236万吨的现状：三大主因与今日即可实践的削减对策」中也有详细介绍。

超市的对策与消费者的行为是一体两面

无论AI需求预测订货的精度多高，如果消费者始终只挑选摆在里侧的商品，靠前的商品就会滞销，最终仍会被废弃。反之，如果消费者积极选择前取或特价商品，超市方面就能以更小的折扣幅度卖出库存，进而对订货量的优化也产生积极影响。只有企业的技术投入与消费者日常的选择相互配合，减少食品浪费才能真正发挥效果。

家庭食品浪费的三大主因

家庭类食品浪费的主要原因通常被归纳为三类：“直接废弃”（未开封即因过期而丢弃）、“剩菜剩饭”，以及“过度去除”（如削皮过多等）。重新审视在超市的购物方式，也是从源头防止这些家庭内浪费的第一步。只购买所需的量，并有计划地把买回的食材用完，无论对企业类还是家庭类，都有助于整体减少食品浪费。

与水产品食品浪费的共通之处

超市的食品浪费对策，并不局限于蔬果和熟食，水产品柜台同样面临类似课题。鱼贝类鲜度下降较快，常常因规格外或形态受损，在摆上货架之前就已被废弃。详情请参见「减少水产品食品浪费——鲜度劣化、规格外废弃与冷冻活用的全貌」。

未利用鱼类、规格外产品的活用也在推进

部分超市在推进需求预测高度化的同时，也在积极将以往容易被废弃的未利用鱼类、规格外蔬菜进行商品化。将形状不规则的蔬菜用作熟食原料，或将渔获量大但知名度较低的鱼类制成包装商品销售，既能减少浪费，又能丰富商品品类，可谓一举两得。相关举措在「拯救规格外蔬菜与未利用鱼类的流通体系」中也有介绍。

总结：以AI与消费行为双轮驱动减少浪费

正如2024财年的统计数据所显示，食品零售业的食品浪费仍达到48万吨这一较大规模。正如八百惣、伊藤洋华堂、罗森等企业的案例所示，AI需求预测订货是能够同时实现订货作业效率化与减少浪费的有力手段。此外，打折促销以及TABETE等食品共享App，也成为AI难以完全防止的滞销商品的重要接盘渠道。

正如惠方卷这样的季节性商品所显示的那样，仅凭技术手段并不能轻易将废弃归零。超市方面的机制建设，与我们消费者“前取”、提前预约购买等看似微小的行动相结合，才能推动食品浪费的减少稳步向前。

展望未来，AI需求预测订货有望在中小型超市中进一步普及，食品共享App的加盟门店数也将持续扩大，季节性商品的预约比例也会进一步提升。除了关注统计数字之外，我们在日常购物中“今天选择哪件商品”这样一个个具体选择，也正在成为推动整个超市行业减少食品浪费的力量。