02ビジネスモデル

• 1.データドリブンな調達・販売

  AIを活用した需要予測に基づき、最適な調達・販売計画を立案し、フードロス削減と収益最大化を実現します。

  

• 2.生産者との連携強化

  生産者向け情報提供プラットフォームを構築し、栽培技術や市場動向に関する情報提供、共同販促企画などを通じて、生産者との連携を強化します。

  

• 3.顧客体験の向上

  Webアプリケーションやモバイルアプリを通じた顧客接点の強化、パーソナライズされた商品提案など、顧客体験価値の向上を図ります。

  

• 4.新たな収益源の創出

  データ分析に基づいたプライベートブランド商品(PB商品)開発、プラットフォーム上での広告配信、他社との連携によるサービス提供など、新たな収益源を創出します。

  

03情報処理技術の活用戦略

• 

  1.データ基盤の構築

  社内外のデータを統合・蓄積するデータ基盤を構築し、データ分析・活用のための基盤を整備します。

• 

  2.AI・機械学習の活用

  需要予測、価格最適化、品質管理などを、AI・機械学習を活用した業務効率化・高度化を推進します。

• 

  3.IoTの活用

  倉庫内の温度・湿度管理、配送車両の運行管理など、IoTを活用したサプライチェーン全体の可視化・最適化を推進します。

• 

  4.クラウドの活用

  クラウドサービスを活用することで、システムの柔軟性・拡張性を高め、コスト削減と迅速なサービス展開を実現します。

04KPI（重要業績評価指標）

重要業績評価指標については、下記「DX戦略達成指標」にて詳細をご説明

05ロードマップ（3ヶ年計画）

• 1年目データ基盤構築、AIによる需要予測機能開発、FOLOSやカスタマーサービスサイト強化
• 2年目生産者向け情報提供プラットフォーム構築、IoTによる物流管理システム導入
• 3年目データ分析に基づいたプライベートブランド商品(PB商品)開発、プラットフォーム上での広告配信開始

06リスクと対策

• 

  1.セキュリティリスク

  強固なセキュリティ対策を講じ、個人情報や企業情報の漏洩を防ぎます。

• 

  2.システム障害リスク

  定期的なシステムメンテナンス、バックアップ体制の整備、障害発生時の迅速な対応により、システム障害リスクを最小化します。

• 

  3.人材不足リスク

  DX人材育成プログラムの実施、外部専門家との連携、採用活動の強化により、DX推進に必要な人材を確保します。

07今後の展望