食糧農業機関 (FAO) は、食品の安全性に関する新たな問題を検討する際に、デジタル ツールと人間の専門知識が不可欠であると強調しています。
Foresight は中長期的な視野を持ち、事後対応型から予防型アプローチへの移行の一環として、新たな食品安全問題を早期に特定するために使用されます。
ある報告書が出てきました 2025年4月に専門家会議、食品安全予測プログラムの一環としてFAOの農業食品システム・食品安全部門が主催。
この出版物では、特に人工知能 (AI) などのデジタル ツールのコンテキストにおけるベスト プラクティスと基本原則に焦点を当てています。また、世界的な食品安全の先見能力を強化するための人的監視と協力の重要性も強調しています。
このアプローチは、明確な目的、タイムスケール、および定性データと定量データを組み合わせた柔軟なアプローチから始まります。それは専門家主導の情報収集に依存しています。成功は、強力なコミュニケーション、組織の賛同、意思決定プロセスとの連携にかかっています。
AI ツールは、データのスクリーニング、抽出、構造化、分析、予測をサポートできます。ただし、検索基準の定義、データの関連性の評価、出力の解釈、品質管理とフィードバックのメカニズムの確実な導入には、人間の専門知識と監視が必要です。
データ保護、解釈可能性、偏見、倫理、コスト、予測可能性、透明性、AI ツールの出力の信頼性など、いくつかの疑問と課題が残っています。
中長期的な取り組み
FAO によれば、先見性は将来起こり得る食品安全シナリオとさまざまな影響を特定するための基礎を提供します。早期警告システムは差し迫った危険を検出することに重点を置いていますが、先見性は食品の安全に影響を与える可能性のある長期的な傾向を特定します。これは、科学と証拠に基づいたリスク評価と関連する政策決定に情報を提供するのに役立ちます。
「デジタルツールと人間の専門知識を組み合わせることで、食品安全の先見性を確立し、新たな傾向の特定と管理が可能になります」とFAO農業食品システム・食品安全部門のプログラム支援スペシャリストであるリッカルド・シリガート氏は述べています。
報告書によると、先見性の実践には大規模なチームや多額の資金は必要ありません。社内の取り組みは小規模なプロジェクトから始めて、ニーズとリソースに基づいて拡大できます。
既存の予測フレームワークの例としては、世界保健機関 (WHO) と国際金融公社が、各国が WHO 食品安全世界戦略の実施の自国固有のレベルを特定し、主要分野を強化する計画の概要を示すのを支援するために、食品安全世界戦略ロードマップ ツールを完成させています。
オーストラリア・ニュージーランド食品基準局 (FSANZ) には食品問題発生前警戒監視 (VIBE) ネットワークがあり、アイルランド食品安全局は新興リスク識別・スクリーニング システム (ERISS) を使用しています。
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