水産物トレーサビリティのパイオニア

2010年4月22日、東部時間12時53分ちょうどに、オイスターシャッカーの世界チャンピオンで、トロントのスターフィッシュ・オイスターバー＆グリルのオーナー、パトリック・マクマリーさんがソーシャルメディアの歴史に名を刻みました。マクマリーさん（通称 シャッカーパディー)は、ツイッターで追跡可能な魚の投稿を初めて行ったようです。

それは、少なくとも私にとっては記念すべき出来事でした。マクマリー氏は、トレーサブルコードの付いたアイナメの写真と、そのストーリーを発見するためのウェブサイトリンクをツイートしたのです。そのツイートはまだオンライン上にある（クリック リンクはこちら)のリンクはすべて切れていますが。

その魚は、バンクーバー島の地魚延縄漁師である私のいとこ、ライアンが獲ったものでした。しかも私は、バンクーバーにある非営利団体エコトラスト・カナダの小さなチームの一員として、このトレーサビリティの実験に着手していたのです。マクマリー氏のツイートは、私たちが初めて市場で検証されたことを意味します。私たちは大喜びでした。

このシンプルなツイートから、私たちは水産物のトレーサビリティ・プラットフォームを構築するための旅を始め、翌年にはカナダ第2位の食料品チェーンであるSobey'sとともに全国展開を開始したのです。2011年は、実に重要な年でした。私たちが開発したシステム以外にも、先駆的なトレーサビリティ・システムがいくつも立ち上がっていたのです。  パシフィック・フィッシュトラックス オレゴン州 ガルフ・ワイルド メキシコ湾の ジョン・ウェスト・オーストラリア で、初めてトレーサブルツナ缶を発売しました。これらの取り組み以前は、数年前から魚のトレーシングを行っていたのは、トレースオール・グローバル社とトレース・レジスタ社だけでした。

実験的な期間だったのです。その後数年間、私は世界各地で水産物のトレーサビリティに関する実験に参加しました。あるとき、私はブラジル・アマゾンの泥まみれのジャングルで、マングローブ蟹のトレーサビリティに挑戦しました。職人の漁師たちは、ジカウイルスに感染した蚊を追い払うためにエンジンオイルを体に塗っていました。このような多くのパイロットの規模を拡大することは困難であることがわかりました。

トレーサビリティにおけるブロックチェーンの台頭

現在、水産業にトレーサビリティソフトウェアを提供している企業は47社にのぼります※（脚注参照）。あの生まれたての頃と比べると、ずいぶん変わりましたね。実際、これらのトレーサビリティ・プロバイダーの半数は、過去5年間だけで立ち上げられたものである。そして、25社がブロックチェーンでトレーサビリティを強化している。

ブロックチェーンの宣伝は、ここ数年、確かにトレーサビリティの採用を後押ししてきました。実際、ガートナー社によると、ブロックチェーンはその "ピーク "を迎えています。ハイプ・サイクル" を2021年に発表します。

私自身の考えとしては、人工知能の可能性に比べれば、ブロックチェーンの価値は限定的でしょう。では、AIを搭載したソリューションを提供しているトレーサビリティプロバイダーはどれくらいあるのでしょうか？答えは、わずか3社です。この質問には少し後ほど戻り、AIがどのようにトレーサビリティの採用を促進するのかについて説明します。

トレーサビリティを推進する市場・規制要因

これまで水産業界は、電子トレーサビリティの完全導入に消極的でした。外的な力が変化を促してきたのです。過去20年の間に、EUの漁獲証明書、米国の水産物輸入監視プログラム、各国のCOOL (Country Of Origin Labelling) 法の厳格化など、19の主要な規制当局による食品トレーサビリティの変更がありました。また、新しいNGO、認証、エコ格付け、キャンペーン、パイロットプロジェクトなど、26の市場イニシアティブがトレーサビリティの改善を迫っている。  

トレーサビリティ・プロバイダーの約42％は水産物に特化し、29％はより広範な食品に焦点を当て、29％はコーヒー、チョコレート、鉱物、木材、パーム油、ファッションなど、さまざまな商品のトレーサビリティを行っています。

パンデミックによりサプライチェーンへの投資が加速

実際、パンデミックはトレーサビリティを含むサプライチェーン管理技術への投資を爆発的に増加させた。2021年、Crunchbaseは次のように報告しています。 450件、113億ドルの取引.

「数年前までは誰もこの領域に関心を持たなかった」と、同社マネージング・ディレクターのTeddie Wardiは述べています。 インサイトパートナーズと、Crunchbaseに語っています。"投資家だけでなく 誰もがそうです今、私たちは10年ほどの変容を2人で見てきました。"

機能的には、これらのトレーサビリティ・プラットフォームの多くは、非常によく似ています。多くは、B2BとB2C（企業対消費者）の両方のトレーサビリティと、ブランディングのためのホワイトラベリングソリューションを提供しています。また、加工業者や流通業者、CPGブランドなど、中間流通業者を顧客として想定しているものが多いようです。

食品の出所に強い関心を持つヨーロッパでは、トレーサビリティ・ソフトウェア・プロバイダーの約34％がヨーロッパに拠点を置いているのは当然のことである。約40パーセントは北米に、19パーセントはアジアに所在しています。

技術差別化の原動力となるデータ検証

技術プロバイダーの間で市場の差別化が進むと思われるのは、データ周りです。トレーサビリティ・ソフトウェア・プロバイダーの約55％が新しいGlobal Dialogue for Seafood Traceabilityのデータ標準に取り組んでおり、6％が炭素を追跡しています。トレーサビリティ・プロバイダーは、トレーサビリティのために通常収集されるデータである、収穫や養殖方法、輸送手段、移動距離によって決まる製品の二酸化炭素排出量の追跡を支援できる立場にあるのです。

私の考えでは、競争はデータ検証に集中すると思われる。トレーサビリティ・プロバイダーの約40％が、データの検証について主張している。ボストンに本社を置く レジットフィッシュ例えば、政府の漁獲記録と電子的にデータを照合する。 エブリシングは、機械学習や分析とともに、「インテリジェント・デジタル・アイデンティティ」を使用しています。 同じく。 オープンSC は、「不変の」ブロックチェーン技術とデータの継続的な自動分析により、低炭素で持続可能な食品を検証しています。真実で正確な検証済みデータこそ、トレーサビリティの聖杯なのです。

一般的に、センサーや機械が自動的にデータを収集・分析するのに比べ、手作業によるデータ入力は操作されやすいと言われています。しかし、データの検証にはさまざまな形態があります。ここでは、最もシンプルなものから技術的に高度なものまで、リストアップしています。

• 署名された物理的なドキュメントのデジタル画像にリンクされたデータ
• 認証されたユーザー、タイムスタンプ、ジオロケーションに連動したデータ入力
• センサーや機械を通して自動的に収集されるデータ
• 下流での操作を防ぐため、イミュータブル台帳（ブロックチェーン）でデータを共有
• データは、CoC認証、漁獲記録、漁業許可証など、第三者のデータベースで自動的に検証されます。
• 物品に物理的に付与された固有のデジタルIDにリンクされたデータ
• マスバランスや標準偏差の計算など、標準的なアルゴリズムによる分析で検証されたデータ。
• 機械学習アルゴリズムにより検証されたデータは、エラーや不正など統計的な異常値を捕捉する

データ検証には人工知能が不可欠

ブロックチェーンは、データのガベージイン、ガベージアウトの問題を解決しません。もし不正なデータがブロックチェーンに入力されたら、それは不変のゴミになるだけです。より強固な検証を行うためには、人工知能が非常に有望だと考えています。

第一に、トレーサビリティ・データは、単に製品を追跡するだけでなく、商業的な価値を持つことができます。ThisFish Inc.では、マグロ缶詰工場とサーモン加工工場で、歩留まりを予測するための2つの機械学習アルゴリズムを開発しました。その結果、コールドチェーンの期間が歩留まりに最大3%の影響を与えることを発見しました。このようなAIによる洞察は、調達部門がより良い購買決定を下すのに役立つ可能性があります。AIはクリーンで包括的なデータセットに依存するため、企業はトレーサビリティデータの正確性を確保する商業的なインセンティブを得ることができます。

第二に、AIはビッグデータにも依存する。大きければ大きいほど、賢いというのが一般的なルールです。機械学習アルゴリズムは、基本的に現在のデータと過去のデータを比較し、隠れたパターンや傾向を明らかにします。このように、機械学習は不正や誤ったデータに対する最初の防衛線となることができる。AIは異常値にフラグを立て、何か異常なことが進行している可能性があることを水産会社に警告することができます。AIはすでにクレジットカードの不正検知に広く使われています。

「予測分析は、数十年前からサプライチェーンに導入されています。 ガートナー社 Noha Tohamy氏.「しかし、多くの企業は、まだROIを実証するのに苦労しています。データの質の低さや文化的な抵抗によって、導入が困難になっているのです。

特に水産業界では、多くのデータがまだ紙の上に閉じ込められており、サプライチェーンの透明性が疑わしく見られています。デジタル・トランスフォーメーションとサプライ・チェーンの透明性を採用する水産会社は、報酬を得るのに有利な立場にあります。

トレーサビリティは、コンプライアンスのコストとしてではなく、競争上の優位性として捉えられる必要があります。このパラダイムシフトの鍵はデータです。人工知能は、サプライチェーン・オペレーター、特に水産加工業者の間で、より多くの、より良いトレーサビリティ・データを収集しようという内発的動機を生み出す可能性があります。そうなれば、コンプライアンスから競争優位へのパラダイムシフトが起こり、世界的に電子トレーサビリティの導入が促進されるでしょう。

脚注

*この分析では、トレーサビリティソフトウェアを、消費者を含むサプライチェーンの2つ以上の事業者をつなぐものと定義しています。eコマースやオンラインマーケットプレイスは含まれない。これらは次回の記事で分析する。さらに、水産物部門に直接販売、試験運用、マーケティングを行っているトレーサビリティ・プラットフォームのみを対象とした。

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