AIでSDGs -AIを使った食品廃棄ロスの削減の取り組み-
弊社 ROX では、AI開発をしています😃
その中で、予測AIを活用し、食品廃棄のロス削減に取り組んでいます。
今日は
をテーマに、その事例（弊社の予測AI）を紹介させて頂きます！
▶︎課題
大体、パン屋では１０％ぐらいは廃棄となっている
パン屋、ケーキ屋、生菓子屋、惣菜屋、ビュッフェ屋、弁当屋さんなど、
「お客さんが来店する前に事前に食品を作っておく」
という業態は、廃棄ロスの課題と隣合わせです。
弊社が独自にパン屋を中心に聞き取り調査をしたところ、毎日１０％ぐらいは廃棄になっているという結果となりました。
▶︎原因
そもそも、なぜ店舗で食品ロスが発生するのか？
例えばパン屋さんでは、朝４時からパンの製造を開始します。
当然、その時点で、
「今日は、xx人ぐらいお客さんがくるだろう」
という予想を、お店のスタッフがしています。
しかし、実際にその予想通りにピッタリの人数が来店することは稀です。
そこに、食品廃棄の原因があります。
調査していくと、このお店のスタッフの方が予測する方法は、
「昨年の数値（同月同曜日）を参考にするのみ」
という方が多かったです。
あとは、勘と経験でカバーするとのこと。
昨年と全く同じ傾向であれば、それで良いです。
ですが、ほとんどの店舗において、昨年と全く同じことはないです。
なので、直近の傾向を加味して予測することが望ましいです。
また、勘と経験をいかして予測する人は、その人が転職や引退した後が問題になります。
もし経験豊富で予測上手な人が辞めてしまった場合、どうなるでしょう？
経営者サイドとしては、特定のスタッフのスキルに依存している業務形態は、少し怖いなと感じることになります。
本来ならば、細かく計算したいが
上で、「直近の傾向を加味して」と書きました。
一応、データ分析を生業にしている弊社としては、予測計算をするならば、直近の天気や傾向も考えた上で予測することを推奨します。
でも、計算が好きでない人が、これを毎日やるのは現実的ではないですよね。。。
計算が苦手な人には、苦痛以外の何者でもない時間になります💦
そもそも、店舗のスタッフの方はとんでもなく忙しい。。
そこで、AIの登場です。
AIは、人が嫌がる計算を、何の文句も言わずにやります。
▶︎AIで対応する
「面倒なことはAIにやらそう」
「直近の傾向を加味（学習）して予測するのはAIにやらそう！」
という発想で開発したのが、弊社の 来店客数予測AI -Hawk- になります。
自分たちで自社開発しました。
下のスライドをご参照ください。
この通り、天気データや過去データを加味した上で、AIが予測計算をします。
過去データには、最近の客足、また日付による傾向などが含まれています。
人間が毎日、昨日の客足や天気まで加味して、明日の予測をするのは大変です。
その作業を自動でやってくれるのが、このAIになります。
▶︎学習をする
もちろん、AIの計算も外れることはあります。
と言いますか、絶対に予測があたるなんてことは、あり得ません。
予測AIは、神の化身ではなく、人が面倒な計算を代わりにやってくれる便利ツールの位置付けになります。
ただ、機械学習の構造を備えていますので、予測が外れたことも学習できる仕組みとなっています。
このようにして、技術的に最大限、予測精度が良くなるような構造となっています。
▶︎結果
その結果、食品ロスが減ったケースがあるのでしょうか？
どのような成果が出たのでしょうか？
３ほど、事例をご紹介させて頂きます。
１．食品の廃棄ロスが５０％減ったというお声
まずは特徴的なお客様の声として、以下のYoutube動画をご紹介させて頂きます。
TBSさんのNews２３です。
この動画の２分５０秒過ぎからが、弊社のクライアントの事例になります。
弊社の予測AIを使っていただいて、食品ロスが５０％削減できたというお声です。🎉
２．食品の廃棄ロスが約２０％減ったというお声
この店舗では、ケーキなどの生菓子を仕入れて販売する事業をやっています。
売れ残った生菓子の廃棄が多いことが課題でした。
そこで、弊社のAI予測を使って仕入れ数量を判断するようになりました。
その結果、前年の同月比で２２％廃棄ロスが減るという結果になりました。
３．コロナ禍での混雑緩和対策になった
上記２例とは、まったくタイプの違う話になります。
客数を予測するというのは、当然ながら
「何日の何時に、何人ぐらいのお客さんが来店される」
ということを可視化することになります。
これを、カレンダー形式で表示します。
そして、店舗に貼り出します。
すると、そのカレンダーを見られたお客さんが、
「ああ、コロナ禍やし、明日はこの空いている時間に来よう」
とご判断をされます。
このようにして、AI技術を起点に、スムーズな形での混雑緩和を促す施策を取り組みました。
そして、実際に、AI予測カレンダーの張り出し前と比べて、混雑緩和に至ったというケースとなりました👍
この事例の詳細は、弊社HPでも掲載しておりますので、ご覧頂ければ幸いです。
▶︎まとめ
簡単にまとめますと、以下の通りです。
・店舗で廃棄ロスの課題がある。パン屋ならば１０％程度廃棄することも。
・過去データから予測計算するのは、かなり大変。
・ならば、AIにやらせてしまおう。
・来店客数予測AI -Hawk-を開発。
・実際に、廃棄ロスを削減できた事例が出てきた。
いかがでしょうか？
もちろん、１００％正確な予測AIというのは、不可能です。
予測AIと言っても、当然外れることもあります。
それでも、このように上手く活用することによって、SDGsの観点でも成果が出始めているという事例を紹介させて頂きました。
ご注意事項：
・なお、AIの予測計算について、予測精度や予測値の保証は出来ませんので、ご了承ください🙇♂️
あくまで、予測計算という面倒なものを、自動で処理できる計算ツールとしてのご提供サービスになります。
・現在は、他社と共同で本ビジネスを運営しています。詳細はこちらです。
今日も読んで頂いて有難う御座いました😃
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