| 研究課題/領域番号 |
23K26335
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| 補助金の研究課題番号 |
23H01641 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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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 |
大野 高裕 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70169027)
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| 研究分担者 |
大森 峻一 早稲田大学, 理工学術院, 准教授 (30649348)
後藤 正幸 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)
枝川 義邦 立命館大学, OIC総合研究機構, 教授 (50303607)
蓮池 隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (50557949)
松野 思迪 立正大学, 経営学部, 専任講師 (90732214)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2026年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
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| キーワード | アグリツーフード（A2F） / バリューネットワーク / 自律分散 / 経営工学 / 最適化モデリング / アグリツーフード（A2F) |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，高度に発展した情報チェーンとデータサイエンスの技術，並びに経営工学分野の最適化モデリングの技法を最大限に駆使し，農業生産者から消費者まで適正な価値が伝搬され，かつ全てのプレーヤーにとって，その価値に見合ったフェアな取引が成り立つような効率性と価値伝搬性を有しつつ，生産量と需要量の変動という不確実性に対する耐性の高い次世代農産物バリューネットワークモデルを設計することを目指している．
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| 研究実績の概要 |
本研究では,生産者・輸配送業者・小売業者・消費者などの多様なプレーヤーの自律的な行動で構成されるバリューチェーン全体を最適にデザインするため, ICTを活用した農産物のトレーサビリティの仕組みを導入し,“1農産物価値の持続的向上と適正価格での取引”, “2食品ロスや輸配送エネルギーの最小化”, 並びに“ 3自然環境や市場の変化などの不確実性に対する頑健性(レジリエンス)の確保” という3つの特性を有する自律分散系の「次世代農産物バリューチェーンシステム」 を構築する。データ駆動型アプローチと数理科学を駆使した最適化,シミュレーションモデルによる理論評価に加え,生産者や自治体,流通業者,小売業者などと連携し,現実のバリューチェーンにおける実証的な検証を展開する点が本研究の特色である。本研究の成果により,環境問題にも配慮した次世代の持続可能な農産物流通システムが実現され,日本の農業の産業競争力の強化と共に,SDGsが提唱する豊かな生活を支える社会システムの構築に貢献することが可能である。
また、高度に発展した情報チェーンとデータサイエンスの技術，並びに経営工学分野の最適化モデリングの技法を最大限に駆使し，農業生産者から消費者まで適正な価値が伝搬され，かつ全てのプレーヤーにとって，その価値に見合ったフェアな取引が成り立つような効率性と価値伝搬性を有しつつ，生産量と需要量の変動という不確実性に対する耐性の高い次世代農産物バリューネットワークモデルを設計することを目指している．
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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
昨年度は現状の農産物バリューチェーンについて詳細な実態調査として、フィールド調査(桃/東和AGワークス、太田青果市場、スーパーマーケット等)を開始し，生産・卸・仲卸・小売のそれぞれの状況把握を通じて、農産物バリューチェーン全体像をつなぐイメージづくりを行ってきており、おおむね計画通りに進行している。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は昨年度の研究実績を踏まえて、QR コードなどのトレーサビリティの技術も駆使してデータを収集し，農産物バリューチェーン全体の現状調査とAs-Isモデルのシミュレータを駆使した記述を行う．この過程では，バリューネットワークの各プレーヤーが保有する取り扱い数量の時系列データなど，実データをバリューチェーン全体に渡って収集し，これらを紐付けていく形で農産物の流通の実態を明らかにする。そのうえで，バリューチェーンに参加する様々なプレーヤー毎に，自らの利益を最適化するためのシミュレーションモデルの構築を行う．
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