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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-12-16
(45)【発行日】2024-12-24
(54)【発明の名称】環境負荷推計装置、環境負荷推計方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241217BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2023522081
(86)(22)【出願日】2021-05-19
(86)【国際出願番号】 JP2021019002
(87)【国際公開番号】W WO2022244145
(87)【国際公開日】2022-11-24
【審査請求日】2023-08-29
(73)【特許権者】
【識別番号】000004226
【氏名又は名称】日本電信電話株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110004381
【氏名又は名称】弁理士法人ＩＴＯＨ
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(74)【代理人】
【識別番号】100124844
【弁理士】
【氏名又は名称】石原 隆治
(72)【発明者】
【氏名】スチュワート ヘレン
(72)【発明者】
【氏名】古谷 崇
(72)【発明者】
【氏名】竹内 章
(72)【発明者】
【氏名】田中 百合子
【審査官】谷川 智秀
(56)【参考文献】
【文献】特開２００４－３１０１８３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－０７８３３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平１１－２０３５５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第０２／０５９８１３（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００５－２０２５５０（ＪＰ，Ａ）
【文献】'90・'95・'00・'05年版 3EID対応 味の素グループ版「食品関連材料ＣＯ2排出係数データベース」更新のお知，[onnline]，味の素株式会社，2020年10月15日，全頁，[検索日 2021.08.10],インターネット<URL:https://www.ajinomoto.co.jp/company/jp/activity/useful/pdf/lcco2.pdf>
【文献】J.Poore and T.Nemecek，"Reducing food's environmental impacts through producers and consumers."，Science 360.6392，2018年05月31日，pp.987-992，DOI:https://doi.org/10.1126/science.aaq0216
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置であって、ＰＯＳデータから得られた前記食品の１日の売上金額データを、前記食品の単位重量あたりの価格データと、ＰＯＳデータの市場割合とを掛けた値で割ることにより、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計部と、
前記食品消費重量推計部により推計された前記消費重量に、前記食品の環境負荷係数を掛けることにより、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計部と
を備える環境負荷推計装置。
【請求項2】
前記環境負荷推計部は、各食品についてのメタ分析により得られた環境負荷係数を格納するメタ分析データベースから前記環境負荷係数を取得する請求項１に記載の環境負荷推計装置。
【請求項3】
前記環境負荷推計部は、前記食品の環境負荷を複数の食品について足し合わせることにより、複数の食品についての環境負荷の総量を算出する請求項１又は２に記載の環境負荷推計装置。
【請求項4】
食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置が実行する環境負荷推計方法であって、ＰＯＳデータから得られた前記食品の１日の売上金額データを、前記食品の単位重量あたりの価格データと、ＰＯＳデータの市場割合とを掛けた値で割ることにより、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計ステップと、
前記食品消費重量推計ステップにより推計された前記消費重量に、前記食品の環境負荷係数を掛けることにより、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計ステップと
を備える環境負荷推計方法。
【請求項5】
コンピュータを、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の環境負荷推計装置における各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、食品による環境への負荷を推計する技術に関連するものである。
【背景技術】
【0002】
まず、背景技術について説明する。なお、本明細書において参考にする文献については、"［１］"などにより表記し、対応する文献名については最後にまとめて記載した。
【0003】
２０１９年時点で、世界の食品サプライチェーンにより、二酸化炭素換算で約１３７億メートルトンが排出され、人為起源の温室効果ガス排出の２６％を占めている。食品サプライチェーンは非常に資源集約的であり、氷と砂漠のない土地の約４３％をカバーしている［１］（非特許文献１）。
【0004】
世界で最も水を使用しているのも世界の食品生産であり、現在の淡水取水量の３分の２は農業用灌漑に使われていると推定される［１，２］。また、温暖化を１．５℃以下に抑えるためには、世界の二酸化炭素排出量は２０３０年までに大幅に減少し始めなければならない。
【0005】
気候変動は、世界で生産される食品の質と量、及びそれを配給する側の能力に影響を与えると予測されている。また、食品システムは、世界的な人口増加により、将来にわたってますます大きな圧力に直面し続ける。しかし、資源が限られているため、増大する需要に応えるための新しい土地、漁業、淡水を提供する能力の制約に直面している［４，５］。また、現代の農業は、富栄養化、酸性化、土壌劣化を通して環境劣化につながっている［６］。地球規模の食品システムを持続可能な形で発展させるためには、農業が環境劣化や地球温暖化に与える影響を考慮し、管理する必要がある。従って、食品の環境負荷を推計することが重要である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0006】
【文献】Poore, Joseph, and Thomas Nemecek. "Reducing food's environmental impacts through producers and consumers." Science 360.6392 (2018): 987-992.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかし、従来技術による食品の環境負荷の推計は、食品の実際の消費データではなく、固定的な消費量の推定値に依存している。例えば、消費量の推定値として、栄養所要量［７］、食ガイドライン［８］、国の食品供給データ［９］、あるいはＦＡＯＳＴＡＴの統計データベース［１０］から得られたデータを用いている。これらのデータベースやガイドラインは、年に一度未満しか更新されておらず、季節、自然災害、パンデミック、社会動向の変化に基づく消費パターンの変化を反映していない。
【0008】
従って、従来技術による食品の環境負荷の推計の精度は、社会や食品システムで起きている変化を日々追跡するには不十分である。また、その精度は、気候変動の緩和と２０５０年の正味ゼロ排出目標に向けた進捗を追跡するのにも不十分である。
【0009】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、従来技術よりも短い時間間隔で、実際の消費データを反映させた食品の環境負荷を推計することを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
開示の技術によれば、食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置であって、
ＰＯＳデータから得られた前記食品の１日の売上金額データを、前記食品の単位重量あたりの価格データと、ＰＯＳデータの市場割合とを掛けた値で割ることにより、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計部と、
前記食品消費重量推計部により推計された前記消費重量に、前記食品の環境負荷係数を掛けることにより、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計部と
を備える環境負荷推計装置が提供される。
ＰＯＳデータから得られた前記食品の１日の売上金額データを、前記食品の単位重量あたりの価格データと、ＰＯＳデータの市場割合とを掛けた値で割ることにより、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計部と、
前記食品消費重量推計部により推計された前記消費重量に、前記食品の環境負荷係数を掛けることにより、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計部と
を備える環境負荷推計装置が提供される。
【発明の効果】
【0011】
開示の技術によれば、従来技術よりも短い時間間隔で、実際の消費データを反映させた食品の環境負荷を推計することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】従来技術における環境負荷推計を説明するための図である。
【図2】本発明の実施の形態の概要を示す図である。
【図3】環境負荷推計装置１００の構成図である。
【図4】メタ分析ＤＢ１３０のデータの例を示す図である。
【図5】環境負荷推計装置１００の処理のフローチャートである。
【図6】装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
【0014】
（食品システムの環境負荷について）
まず、本実施の形態において対象としている食品システムの環境負荷について説明する。なお、「食品システム」を「食システム」と呼んでもよい。また、「食品システムの環境負荷」を「食品の環境負荷」と呼んでもよい。
まず、本実施の形態において対象としている食品システムの環境負荷について説明する。なお、「食品システム」を「食システム」と呼んでもよい。また、「食品システムの環境負荷」を「食品の環境負荷」と呼んでもよい。
【0015】
食品システムの環境負荷に関して、エネルギー消費、土地利用、取水、肥料利用、温室効果ガス（ＧＨＧ）排出、オゾン生成、富栄養化、ヒトの毒性、陸上の酸性化、粒子状物質、生態毒性、水質破壊など、ＬＣＡ（ライフサイクルアセスメント）に基づいたさまざまな環境負荷指標を用いた研究が様々な地域で行われている［１１－１４］。
【0016】
特定の食品の環境負荷を算出する際には、複数の科学的調査をもとに環境指標のデータを集計し、統計的に分析する。このプロセスはメタ分析と呼ばれる。メタ分析により、様々な地域の生産方法間のばらつきに対する洞察を得られるので、メタ分析は環境負荷評価の重要なツールである。
【0017】
ただし、研究の前提条件や方法が主観的であるために、環境負荷の推定値にばらつきが生じる可能性もある。メタ分析における環境負荷の推定値は、このばらつきを反映するので不確実性をもって示されている。
【0018】
２０１９年に、ＰｏｏｒｅとＮｅｍｅｃｅｋは、食品システムの環境負荷に関する包括的なメタ分析の研究を発表した［１］。本研究では、１１９カ国の３８，７００の農場及び１６００の加工業者からの環境負荷データをまとめている。文献［１］は、食品システムに関して発表された最大規模のメタ分析研究である。
【0019】
本メタ分析において使用される環境負荷指標は、ＧＨＧ排出量（ｋｇ ＣＯ２換算）、土地利用（ｍ２年）、酸性化（ｇＳＯ２換算）、富栄養化（ｇＰＯ４
３－換算）、希少性加重取水量（ｋＬ換算）である。この研究から得られたメタ分析データは公開されている。本データは地理的及び統計学的に広範囲に及ぶため、日本における食品消費に関する環境負荷を推定するための適切なデータ源である。
【0020】
（本実施の形態の概要）
次に、本実施の形態の概要を説明する。本実施の形態では、後述する環境負荷推計装置１００が、従来技術よりも短い時間間隔で、食品の環境負荷を推計する。
次に、本実施の形態の概要を説明する。本実施の形態では、後述する環境負荷推計装置１００が、従来技術よりも短い時間間隔で、食品の環境負荷を推計する。
【0021】
【0022】
従来技術による食品の環境負荷推計では、国政調査データを用いている。図１は、そのイメージを示している。更新頻度は年に１回以下であり、その結果、環境負荷推計値の時間分解能は１年に１回以下である。また、従来技術では、データが公表されるまでに数年の遅れがある。
【0023】
また、国政調査のデータは、食品供給データに基づいており、実際の食品消費のデータは限られている。また、気候変動、災害等が消費に与える影響が分かり難い。
【0024】
一方、本実施の形態における環境負荷推計方法では、図２に示すように、食品の総売上高を示すＰＯＳデータと、週に１回程度更新される食品価格データとを使用して、消費される食品の１日の総重量（食品消費重量Ｍ）を推計する。
【0025】
次に、Ｐｏｏｒｅ及びＮｅｍｅｃｅｋが作成したＤＢ［１］のように、様々な食品グループの重量単位の環境負荷統計を示すメタ分析ＤＢを用いて、与えられた食品消費重量に対する環境負荷を推計する。具体的な推計方法については後述する。
【0026】
本実施の形態における環境負荷推計方法により、土地利用、温室効果ガス排出、取水などの環境負荷指標を、高い信頼性で短い時間間隔で算出することができる。
【0027】
現在の消費パターンによる環境負荷を理解することは、持続可能な開発にとってますます重要になる。また、世界中の食品についての土地利用を理解することは、利用可能な資源に基づいて持続可能な消費パターンを計算することを可能にする。
【0028】
例えば、将来、食品システムの局地化を試みるとすると、土地は限られているが水が豊富な日本における持続可能な消費パターンは、土地は豊富だが水は限られているオーストラリアにおける持続可能な消費パターンとは異なるものになる。
【0029】
人口増加予測も、現在の消費パターンが地球の限られた資源の中で持続可能であるかどうかを予測するのに用いることができる。例えば、環境への負荷が最も大きい食品グループの消費を特定し、栄養学的に同等なより持続可能な代替品に置き換えることができる。また、環境負荷のリアルタイム計算は、政策立案者に、気候変動緩和のための環境負荷削減目標に向けた進捗状況を評価するツールを提供する。
【0030】
（実施例）
以下、実施例として、環境負荷推計装置１００の構成と動作について詳細に説明する。
以下、実施例として、環境負荷推計装置１００の構成と動作について詳細に説明する。
【0031】
図３に、本実施の形態における環境負荷推計装置１００の構成図を示す。図３に示すように、環境負荷推計装置１００は、ＰＯＳ－ＤＢ（データベース）１１０、食品価格ＤＢ１２０、メタ分析ＤＢ１３０、データ取得部１４０、食品消費重量推計部１５０、及び環境負荷推計部１６０を有する。
【0032】
環境負荷推計装置１００は、１つの装置（コンピュータ）により構成されてもよいし、複数の装置により構成されてもよい。また、環境負荷推計装置１００がクラウド上に備えられてもよい。また、ＰＯＳ－ＤＢ（データベース）１１０、食品価格ＤＢ１２０、メタ分析ＤＢ１３０はそれぞれ、環境負荷推計装置１００の外部にあってもよい。以下、各部について説明する。
【0033】
＜ＰＯＳ－ＤＢ１１０＞
ＰＯＳ－ＤＢ１１０は、外部から取得したＰＯＳデータを格納する。あるいは、ＰＯＳ－ＤＢ１１０は、環境負荷推計装置１００の外部に備えられる、以下で説明するＰＯＳサービス提供者のＤＢであってもよい。
ＰＯＳ－ＤＢ１１０は、外部から取得したＰＯＳデータを格納する。あるいは、ＰＯＳ－ＤＢ１１０は、環境負荷推計装置１００の外部に備えられる、以下で説明するＰＯＳサービス提供者のＤＢであってもよい。
【0034】
ＰＯＳ‐ＤＢ１１０には、日々の商品の売上の情報等が格納される。ＰＯＳ‐ＤＢ１１０のデータについて、日々の商品の売上の情報等を得られるデータであれば、どのようなＰＯＳのデータであってもよいが、本実施の形態では、一例として、Ｓｈｏｐｐｅｒ Ｉｎｓｉｇｈｔによる「ｒｅａｌ ｓｈｏｐｐｅｒ ＳＭ」サービス［１５］により提供されるデータを利用している。「ｒｅａｌ ｓｈｏｐｐｅｒ ＳＭ」サービスにより、生鮮肉、魚類、果物、野菜など、ＪＡＮコードのない生鮮食品の日々の売上データ（ＰＯＳデータ）を得ることができる。
【0035】
なお、加工食品の重量を生鮮食品の等価重量に変換する重量等価係数を使用することにより、生鮮食品に対する環境負荷推計を、加工食品に拡張することも可能である。
【0036】
＜メタ分析ＤＢ１３０＞
文献［１］により、ＧＨＧ（温室効果ガス）排出量（ｋｇＣＯ２換算）、土地利用（ｍ２年）、酸性化（ｇＳＯ２換算）、富栄養化（ｇＰＯ４ ３－換算）及び希少性加重の取水量（ｋＬ換算）に基づく、４０の食品グループの環境負荷データが公開されている。メタ分析ＤＢ１３０には、文献［１］に基づくデータが格納されている。
文献［１］により、ＧＨＧ（温室効果ガス）排出量（ｋｇＣＯ２換算）、土地利用（ｍ２年）、酸性化（ｇＳＯ２換算）、富栄養化（ｇＰＯ４ ３－換算）及び希少性加重の取水量（ｋＬ換算）に基づく、４０の食品グループの環境負荷データが公開されている。メタ分析ＤＢ１３０には、文献［１］に基づくデータが格納されている。
【0037】
図４に、文献［１］により公開されているデータ、つまり、メタ分析ＤＢ１３０に格納されるデータの一例を示す。図４に示すデータは、生産面積に占有年数を乗じたもの（ｍ２年）として定義される、様々な食品グループの土地利用に関する統計的な係数のサンプルを示している。当該係数を環境負荷係数と呼ぶ。
【0038】
より具体的には、図４に示すデータは、４０の食品グループのうちの１０の食品グループの土地利用データのサンプルである。値はｍ２／機能単位で表され、機能単位は食用作物１ｋｇである。
【0039】
＜食品価格ＤＢ１２０＞
食品価格ＤＢ１２０には、例えば農林水産省により公開される食品価格のデータが格納される。食品価格ＤＢ１２０のデータは、例えば、毎週（週に１回）更新される。
食品価格ＤＢ１２０には、例えば農林水産省により公開される食品価格のデータが格納される。食品価格ＤＢ１２０のデータは、例えば、毎週（週に１回）更新される。
【0040】
＜データ取得部１４０＞
データ取得部１４０は、図２に示したＡＰＩに相当する。データ取得部１４０は、ＰＯＳ－ＤＢ１１０からＰＯＳデータを取得し、食品価格ＤＢ１２０から食品価格のデータを取得し、これらのデータを食品消費重量推計部１５０に渡す。
データ取得部１４０は、図２に示したＡＰＩに相当する。データ取得部１４０は、ＰＯＳ－ＤＢ１１０からＰＯＳデータを取得し、食品価格ＤＢ１２０から食品価格のデータを取得し、これらのデータを食品消費重量推計部１５０に渡す。
【0041】
また、データ取得部１４０は、メタ分析Ｄ１３０Ｂから環境負荷係数を取得し、取得した環境負荷係数を環境負荷推計部１６０に渡す。
【0042】
＜食品消費重量推計部１５０＞
食品消費重量推計部１５０は、ＰＯＳデータと食品価格データとを用いて、食品消費重量を推計する。具体的には、食品消費重量推計部１５０は、ある食品グループｋの消費重量Ｍｋを下記の式１で算出する。
食品消費重量推計部１５０は、ＰＯＳデータと食品価格データとを用いて、食品消費重量を推計する。具体的には、食品消費重量推計部１５０は、ある食品グループｋの消費重量Ｍｋを下記の式１で算出する。
【0043】
Ｍｋ＝ｓ／ｐｒ （式１）
ここで、ｓはＰＯＳデータ（［１５］）から得られた特定の食品グループの１日の総売上高（食品売上合計）［円］、ｒはＰＯＳデータの市場割合（Ｓｈｏｐｐｅｒ Ｉｎｓｉｇｈｔデータベースでは１．８％）、ｐはキログラムあたりの食品の価格［円／ｋｇ］である。日本の農林水産省は、平均的な食品価格に関するデータを週単位で公表しており［１６］、本実施例でもそのデータを使用している。なお、ＰＯＳデータとして得られる総売上高についての単位が１日単位であることは例であり、例えば１時間単位であってもよいし、１週単位であってもよい。
ここで、ｓはＰＯＳデータ（［１５］）から得られた特定の食品グループの１日の総売上高（食品売上合計）［円］、ｒはＰＯＳデータの市場割合（Ｓｈｏｐｐｅｒ Ｉｎｓｉｇｈｔデータベースでは１．８％）、ｐはキログラムあたりの食品の価格［円／ｋｇ］である。日本の農林水産省は、平均的な食品価格に関するデータを週単位で公表しており［１６］、本実施例でもそのデータを使用している。なお、ＰＯＳデータとして得られる総売上高についての単位が１日単位であることは例であり、例えば１時間単位であってもよいし、１週単位であってもよい。
【0044】
＜環境負荷推計部１６０＞
環境負荷推計部１６０は、食品消費重量推計部１５０により推計された食品消費重量と、メタ分析ＤＢ１３０から取得した環境負荷係数を使用して、ある重量の食品の環境負荷の推計値を算出する。
環境負荷推計部１６０は、食品消費重量推計部１５０により推計された食品消費重量と、メタ分析ＤＢ１３０から取得した環境負荷係数を使用して、ある重量の食品の環境負荷の推計値を算出する。
【0045】
具体的には、環境負荷推計部１６０は、環境負荷の指標Ｉｎに対する、Ｋ個の食品グループ全体における１日あたりの環境負荷の総量を下記の式２で計算する。なお、算出期間が１日単位であることは例であり、１日よりも短くてもよい。
【0046】
Ｉｎ＝ΣＫ
ｋ＝０Ｃｎ＿ｋＭｋ （式２）
ここで、Ｃｎ＿ｋは食品グループｋの指標ｎの環境負荷係数であり、Ｍｋは食品グループｋの食品が、ある日に消費された重量である。
ここで、Ｃｎ＿ｋは食品グループｋの指標ｎの環境負荷係数であり、Ｍｋは食品グループｋの食品が、ある日に消費された重量である。
【0047】
ある日のトマト、チーズ、牛肉の消費重量をそれぞれ５００ｔ、８０ｔ、２００ｔとする。図４のデータを用いて、消費重量に対応するトマト（Ｌｔｏｍ＿ｍｅｄ）、チーズ（Ｌｃｈｅｅｓｅ＿ｍｅｄ）、牛肉（Ｌｂｅｅｆ＿ｍｅｄ）の土地利用の中央値を計算すると下記のとおりである。
【0048】
Ｌｔｏｍ＿ｍｅｄ＝０．２×５００×１０３＝０．１×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］
Ｌｃｈｅｅｓｅ＿ｍｅｄ＝２０．２×８０×１０３＝１．６×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］
Ｌｂｅｅｆ＿ｍｅｄ＝１７０．４×２００×１０３＝３４×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］
また、下記のとおり、５パーセンタイル値と９５パーセンタイル値の間の範囲を用いて、９０％信頼区間で土地利用の範囲を計算することができる。
Ｌｃｈｅｅｓｅ＿ｍｅｄ＝２０．２×８０×１０３＝１．６×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］
Ｌｂｅｅｆ＿ｍｅｄ＝１７０．４×２００×１０３＝３４×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］
また、下記のとおり、５パーセンタイル値と９５パーセンタイル値の間の範囲を用いて、９０％信頼区間で土地利用の範囲を計算することができる。
【0049】
Ｌｔｏｍ＝（０．１～２．８）×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］（９０％信頼度）
Ｌｃｈｅｅｓｅ＝（０．６～２５．９）×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］（９０％信頼度）
Ｌｂｅｅｆ＝（１０．０～１８２．０）×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］（９０％信頼度）。
Ｌｃｈｅｅｓｅ＝（０．６～２５．９）×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］（９０％信頼度）
Ｌｂｅｅｆ＝（１０．０～１８２．０）×１０６［ｍ２ｙｅａｒ］（９０％信頼度）。
【0050】
上記のような土地利用についての環境負荷推計値をＤＢ中の全ての食品グループについて合計することにより、生鮮食品全体の毎日の消費に基づく土地利用についての環境負荷を推計することができる。また、１年間にわたり一日の土地利用の環境負荷を合計することで、食品消費と結びついた年間の土地利用を推計することができる。
【0051】
本実施の形態における環境負荷推計方法により、実際の消費パターンを反映し、食品廃棄物も組み込むことができるため、一人当たりカロリー消費量の推定を用いた従来の方法［８］よりも、より正確に環境負荷を推計できる。
【0052】
なお、本実施の形態においては、生鮮食品を対象としているが、前述したように、重量換算係数を用いて加工食品を対象として環境負荷を推計することも可能である。
【0053】
＜動作フロー＞
図５のフローチャートを参照して、式１と式２を用いて、ある指標Ｉｎについての環境負荷を算出する際の環境負荷推計装置１００の動作手順を説明する。
図５のフローチャートを参照して、式１と式２を用いて、ある指標Ｉｎについての環境負荷を算出する際の環境負荷推計装置１００の動作手順を説明する。
【0054】
食品消費重量推計部１５０は、Ｓ１において、ｋ（食品グループのインデックス）を０に初期化する。Ｓ２において、食品消費重量推計部１５０は、食品グループｋについての売上合計データｓｋをＰＯＳ－ＤＢ１１０から取得し、食品価格データｐｋを食品価格ＤＢ１２０から取得して、式１により、食品消費重量Ｍｋを算出する。算出したＭｋは、環境負荷推計部１６０に渡される。
【0055】
ｋ＝０であればＩｎ＝０としてＳ４に進む（Ｓ３のＹｅｓ、Ｓ５）。Ｓ４において、環境負荷推計部１６０は、メタ分析ＤＢ１３０から環境負荷係数Ｃｎ＿ｋを取得し、式２に基づき、Ｉｎ＝Ｉｎ＋Ｃｎ＿ｋＭｋによりＩｎを更新する。
【0056】
ｋを１ずつ増やしながら、ｋ＝Ｋになるまで上記の処理を繰り返して（Ｓ６、Ｓ７）、Ｓ８で、Ｋ個の食品グループ全体における環境負荷の推計値を得る。環境負荷推計部１６０は、環境負荷の推計値を記憶装置に保存してもよいし、外部へ出力してもよい。
【0057】
（ハードウェア構成例）
環境負荷推計装置１００は、例えば、コンピュータにプログラムを実行させることにより実現できる。このコンピュータは、物理的なコンピュータであってもよいし、クラウド上の仮想マシンであってもよい。
環境負荷推計装置１００は、例えば、コンピュータにプログラムを実行させることにより実現できる。このコンピュータは、物理的なコンピュータであってもよいし、クラウド上の仮想マシンであってもよい。
【0058】
すなわち、環境負荷推計装置１００は、コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を用いて、環境負荷推計装置１００で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
【0059】
図６は、上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図６のコンピュータは、それぞれバスＢＳで相互に接続されているドライブ装置１０００、補助記憶装置１００２、メモリ装置１００３、ＣＰＵ１００４、インタフェース装置１００５、表示装置１００６、入力装置１００７、出力装置１００８等を有する。なお、これらのうち、一部の装置を備えないこととしてもよい。例えば、表示を行わない場合、表示装置１００６を備えなくてもよい。
【0060】
当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１００１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１００１がドライブ装置１０００にセットされると、プログラムが記録媒体１００１からドライブ装置１０００を介して補助記憶装置１００２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１００１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１００２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【0061】
メモリ装置１００３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１００２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１００４は、メモリ装置１００３に格納されたプログラムに従って、当該装置に係る機能を実現する。インタフェース装置１００５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１００６はプログラムによるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を表示する。入力装置１００７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。出力装置１００８は演算結果を出力する。
【0062】
（実施の形態の効果）
以上説明したとおり、本実施の形態に係る環境負荷推計装置１００により、従来技術よりも短い時間間隔で、実際の消費データを反映させた食品の環境負荷を推計することが可能となる。より具体的には下記のとおりである。
以上説明したとおり、本実施の形態に係る環境負荷推計装置１００により、従来技術よりも短い時間間隔で、実際の消費データを反映させた食品の環境負荷を推計することが可能となる。より具体的には下記のとおりである。
【0063】
本実施の形態に係る環境負荷推計装置１００により、環境負荷推計の時間精度が年１回から日に１回へと向上するので、食品の環境負荷におけるダイナミックな変化を把握することが可能となる。
【0064】
本実施の形態に係る環境負荷推計装置１００により、年間土地利用、温室効果ガス排出、酸性化、富栄養化、希少性加重の取水などの環境負荷の指標を通して、消費の変化を反映させて環境への負荷を推定することができる。
【0065】
また、従来の環境負荷の推定方法は非常に時間がかかるが、本実施の形態に係る技術により、環境負荷推計をリアルタイムに自動的に行うことができる。食品の環境負荷をリアルタイムに推計することは、政策立案者が環境負荷削減目標に向けた進捗を管理するための貴重なツールとなる。また、様々な地域で利用可能な資源に基づいて、持続可能な消費パターンを特定することも可能である。
【0066】
（実施の形態のまとめ）
本明細書には、少なくとも下記各項の環境負荷推計装置、環境負荷推計方法、及びプログラムが開示されている。
（第１項）
食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置であって、
前記食品の売上データと、前記食品の価格データとを用いて、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計部と、
前記食品消費重量推計部により推計された前記消費重量と、前記食品の環境負荷係数とを用いて、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計部と
を備える環境負荷推計装置。
（第２項）
前記環境負荷推計部は、各食品についてのメタ分析により得られた環境負荷係数を格納するメタ分析データベースから前記環境負荷係数を取得する
第１項に記載の環境負荷推計装置。
（第３項）
前記食品消費重量推計部は、ＰＯＳデータを格納するデータベースから前記売上データを取得する
第１項又は第２項に記載の環境負荷推計装置。
（第４項）
前記環境負荷推計部は、消費重量に環境負荷係数を乗算した値を複数の食品について足し合わせることにより、複数の食品についての環境負荷の総量を算出する
第１項ないし第３項のうちいずれか１項に記載の環境負荷推計装置。
（第５項）
食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置が実行する環境負荷推計方法であって、
前記食品の売上データと、前記食品の価格データとを用いて、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計ステップと、
前記食品消費重量推計ステップにより推計された前記消費重量と、前記食品の環境負荷係数とを用いて、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計ステップと
を備える環境負荷推計方法。
（第６項）
コンピュータを、第１項ないし第４項のうちいずれか１項に記載の環境負荷推計装置における各部として機能させるためのプログラム。
本明細書には、少なくとも下記各項の環境負荷推計装置、環境負荷推計方法、及びプログラムが開示されている。
（第１項）
食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置であって、
前記食品の売上データと、前記食品の価格データとを用いて、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計部と、
前記食品消費重量推計部により推計された前記消費重量と、前記食品の環境負荷係数とを用いて、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計部と
を備える環境負荷推計装置。
（第２項）
前記環境負荷推計部は、各食品についてのメタ分析により得られた環境負荷係数を格納するメタ分析データベースから前記環境負荷係数を取得する
第１項に記載の環境負荷推計装置。
（第３項）
前記食品消費重量推計部は、ＰＯＳデータを格納するデータベースから前記売上データを取得する
第１項又は第２項に記載の環境負荷推計装置。
（第４項）
前記環境負荷推計部は、消費重量に環境負荷係数を乗算した値を複数の食品について足し合わせることにより、複数の食品についての環境負荷の総量を算出する
第１項ないし第３項のうちいずれか１項に記載の環境負荷推計装置。
（第５項）
食品の環境負荷を推計する環境負荷推計装置が実行する環境負荷推計方法であって、
前記食品の売上データと、前記食品の価格データとを用いて、前記食品の消費重量を推計する食品消費重量推計ステップと、
前記食品消費重量推計ステップにより推計された前記消費重量と、前記食品の環境負荷係数とを用いて、前記食品の環境負荷を推計する環境負荷推計ステップと
を備える環境負荷推計方法。
（第６項）
コンピュータを、第１項ないし第４項のうちいずれか１項に記載の環境負荷推計装置における各部として機能させるためのプログラム。
【0067】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
［参考文献］
[1] Poore, Joseph, and Thomas Nemecek. "Reducing food's environmental impacts through producers and consumers." Science 360.6392 (2018): 987-992.
[2] Tilman, David, et al. "Agricultural sustainability and intensive production practices." Nature 418.6898 (2002): 671-677.
[3]IPCC, 2018: Summary for Policymakers. In: Global Warming of 1.5℃. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/2/2019/05/SR15_SPM_version_report_LR.pdf.
[4]Grafton, R. Quentin, John Williams, and Qiang Jiang. "Food and water gaps to 2050: preliminary results from the global food and water system (GFWS) platform." Food Security 7.2 (2015): 209-220.
[5] Myers, Samuel S., et al. "Climate change and global food systems: potential impacts on food security and undernutrition." Annual review of public health 38.1 (2017): 259-277.
[6] Rickson, R. J., et al. "Input constraints to food production: the impact of soil degradation." Food security 7.2 (2015): 351-364.
[7]P Hawken et al. (2017). "Project Drawdown: Table of Solutions." https://www.drawdown.org/solutions/table-of-solutions
[8] Rizvi, Sarah, et al. "Global land use implications of dietary trends." PloS one 13.8 (2018): e0200781.
[9] Sandstrom, Vilma, et al. "The role of trade in the greenhouse gas footprints of EU diets." Global food security 19 (2018): 48-55.
[10] Food and Agriculture Organization of the United Nations. FAOSTAT Statistical Database. [Rome] :FAO, 1997.
[11] Cuellar, Amanda D., and Michael E. Webber. "Wasted food, wasted energy: the embedded energy in food waste in the United States." Environmental science & technology 44.16 (2010): 6464-6469.
[12] Birney, Catherine I., et al. "An assessment of individual foodprints attributed to diets and food waste in the United States." Environmental Research Letters 12.10 (2017): 105008.
[13] Tonini, Davide, Paola Federica Albizzati, and Thomas Fruergaard Astrup. "Environmental impacts of food waste: Learnings and challenges from a case study on UK." Waste Management 76 (2018): 744-766.
[14] Scherhaufer, Silvia, et al. "Environmental impacts of food waste in Europe." Waste management 77 (2018): 98-113.
[15] Shopper Insight (2021). Real Shopper SM. http://shopperinsight.co.jp/service/.
[16] 農林水産省 (2019年). 「食品価格動向調査」. https://www.maff.go.jp/j/zyukyu/anpo/kouri/k_yasai/h22index.html
［参考文献］
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[14] Scherhaufer, Silvia, et al. "Environmental impacts of food waste in Europe." Waste management 77 (2018): 98-113.
[15] Shopper Insight (2021). Real Shopper SM. http://shopperinsight.co.jp/service/.
[16] 農林水産省 (2019年). 「食品価格動向調査」. https://www.maff.go.jp/j/zyukyu/anpo/kouri/k_yasai/h22index.html
【符号の説明】
【0068】
１００ 環境負荷推計装置
１１０ ＰＯＳ－ＤＢ（データベース）
１２０ 食品価格ＤＢ
１３０ メタ分析ＤＢ
１４０ データ取得部
１５０ 食品消費重量推計部
１６０ 環境負荷推計部
１０００ ドライブ装置
１００１ 記録媒体
１００２ 補助記憶装置
１００３ メモリ装置
１００４ ＣＰＵ
１００５ インタフェース装置
１００６ 表示装置
１００７ 入力装置
１１０ ＰＯＳ－ＤＢ（データベース）
１２０ 食品価格ＤＢ
１３０ メタ分析ＤＢ
１４０ データ取得部
１５０ 食品消費重量推計部
１６０ 環境負荷推計部
１０００ ドライブ装置
１００１ 記録媒体
１００２ 補助記憶装置
１００３ メモリ装置
１００４ ＣＰＵ
１００５ インタフェース装置
１００６ 表示装置
１００７ 入力装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】