| 研究課題/領域番号 |
22K04608
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
松野 思迪 早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (90732214)
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| 研究分担者 |
枝川 義邦 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (50303607)
大野 高裕 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70169027)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 規格外農産物 / フードロス問題 / セット販売 / 最適化モデル / 配達支援システム / 意思決定支援 / 価値評価 / ダイナミック販売計画 / トレーサビリティ / 農産物サプライチェーン / ロバスト最適化 / リソースマネジメント |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，農産物の生産から消費までのサプライチェーンを対象とし，各プロセスにおける課題に対するアプローチを提案し，最適な生産・販売活動を行うための統合的意思決定を支援するプラットフォームの構築を目的とする．主な研究課題としては，在庫管理・販売価格の最適化を目指す販売計画の策定，作業管理・設備運用の最適化を目指す生産計画の策定，状況適応型生産・販売の統合計画の意思決定支援プラットフォームの構築と有効性・適用性の評価となる．本研究では，特定の農産物の生産・販売活動を対象としたプラットフォームのプロトタイプ構築を中心に取り組む．
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| 研究実績の概要 |
2023年度は，2022年度の研究成果と調査結果を踏まえ，本研究の対象とする農産物の生産・流通プロセスに焦点を当て，フードロス問題の解消および農家収益の改善を目的として以下の3つのテーマの研究を進めてきた．
１．規格外桃パック販売のサブスクサービスにおけるパック詰め作業を支援するためのシステム設計を行った．規格外桃の需要不確実と供給不確実を考慮し，パック価値の最大化とパック毎の価値の均一化を目的関数とするパック詰めのルールベースの意思決定モデルを構築し，そしてこのモデルを利用するためのシステム全体設計を行った．ランダム選択と最適化手法を用いた場合との比較を行い，提案システムの優位性を検証した．
２．規格外野菜のセット販売業者からの協力を得て，現状の課題点と顧客の購買に関する情報を入手し，規格外野菜のセット販売を対象として，顧客の購買動機のモデル化を行った．また，規格外野菜の入荷から出荷までの業務を整理し，入荷から出荷までのオペレーションにおける規格外野菜に対する価値評価の基準の設定，出荷用箱の容量を考慮した野菜の組み合わせの決定などのモデルを設計した．
３．生鮮食料品のラストワンマイルについての取り組みとして，オンライン注文に対して，注文商品の配達を効率よく実施するためのシステムを設計した．配達員の稼働率と報酬の最大化を目的関数として最適化モデルを構築し，シミュレーションを用いて効果検証を行った．また，配達員や需要に関する複数のシナリオで有効範囲に対する考察を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
農産物供給側（農家，流通業者）の現状と抱えている問題点を調査した．特に近年成長が著しい農産物D2Cにおける供給オペレーションに焦点を当て，問題点を改善するための価値評価とパック詰めのシステム設計を行った．また，不確実性の高い生産環境における農家の収益性，作業負荷の平準化などを考慮した作物ポートフォリオ生成のための意思決定モデル構築にも着手している．昨年度に開発したダイナミック販売計画作成システムに価値評価とパック詰めの意思決定機能を組み込み，利益最大かつオペレーションの効率化の実現が期待できる．そして，制約となっている対象農産物の産出量と品質レベルを緩和させ，利益最大と作業負荷の平準化を目的関数とする作物ポートフォリオ生成システムに関する研究を進めている．最終年度の研究計画となる農産物の生産・流通・販売の全体最適設計とシミュレーションによる検証作業の準備はできている状態となっている．
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| 今後の研究の推進方策 |
不確実性の高い農業生産環境における作物ポートフォリオ生成のモデルを完成し，数値実験による検証を行うとともに，企業との連携をとりながら物流システムの改善を行う．また，情報共有の仕組みを設計し，農家，輸送用トラックなど各プレイヤーへ導入し，それに伴う業務のプロセスを再設計し，現状のオペレーションからの改善効果を検証する．そして，設計し的た生産・流通・販売の各機能を対象とするシステムを統合し，生産者，物流，販売者で構成されるサプライチェーン全体を対象として，シミュレーションモデルのプロトタイプを作成し，有効性検証を行う．その後，実験規模を大きくし，複数の生産者，複数の販売者で構成されるサプライネットワークをシミュレーションモデルで効果検証を実施する．
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