一般財団法人日本気象協会と倉敷青果荷受組合は気象データを基にして商品別の出荷量を予測する机上実験を２０１８年度に行った結果、日本気象協会が開発した人工知能（ＡＩ）を用いた出荷量予測では倉敷青果による従来手法と比較し、予測誤差を最大５５％、平均３７％改善されたことが分かった。
日本気象協会では気象データを活用した商品需要予測のコンサルティングの経験を生かし、倉敷青果の出荷実績データなどと気象データをＡＩを用いて解析し、出荷量予測モデルを構築。その予測を従来の倉敷青果の予測結果と比較検証した結果、予測誤差が大きく改善された。
倉敷青果では大量発注に備えて、カット野菜の加工を見込み生産で行ってきたが、見込みが外れると大量の在庫を廃棄せざるを得なかった。
同組合では、この出荷量予測を活用することでカット野菜の加工段階で生じる廃棄や廃棄に伴うコストの削減を目指す。日本気象協会では、「将来的に出荷量予測の精度が向上すれば、外食・小売などの業態ごとに野菜の総需要量を把握することができ、最適な調達計画にも活用することができる」としている。
この実験は国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の採択事業「農作物におけるスマートフードチェーンの研究開発」の一環。倉敷青果の出荷実績データを基に予想し、産業技術総合研究所と農業・食品産業技術総合研究機構、日本気象協会の３者で実施した。
