AIで食品ロスを削減する「FoodRescue AI」を開発しました。

食品ロスは日本の深刻な問題だ。コンビニやスーパー、飲食店では毎日、弁当やパン、惣菜が売れ残って廃棄される。その背景にあるのは、単純な需給のミスマッチである。今日の天気でパンが売れやすくなるのか、売れにくくなるのか。この週末は給与日の直後で客足が多いのか。こうした要因を反映して、商品の在庫数や販売タイミングを最適化すれば、廃棄を減らしながら売上も上げられるはずだ。その着眼点で開発されたのが「FoodRescue AI」というシステムだ。在庫数、平均販売数、販売終了までの時間、その日の天気といった情報を入力すると、売れ残りの予測とそれに基づいた割引率の提案が返ってくる。

AIの鬼が面白いと感じるのは、このシステムの二段構成だ。「売れ残りを予測する」だけなら、統計学の教科書的だ。だが実務は異なる。コンビニの店員や飲食店の経営者は、予測を聞いても、そのあと「何をするか」に困る。三割売れ残ると予測されたとき、割引はいくらにする。いつから。それで利益は出るのか。そこまで考えて初めて、予測は現場で使える情報になる。FoodRescue AIは「予測」と「推奨割引率」と「AIがこう考える理由」まで、一気通貫で提案してくる。つまり、予測にとどまらず「今すぐ取るべき行動」を示している。ここが優れた設計だ。

中小規模の飲食店やコンビニの経営者には、これは直感的に役立つツールだろう。毎日、廃棄ロスと販売数をにらめっこしている現場の感覚が、AIの予測と結びつく瞬間が来る。いますぐ導入できるかといえば、まだ検証段階の部分も多いだろう。記事にあるように「実際の販売データを利用した予測精度の向上」や「曜日・時間帯の特徴量追加」といった改善計画が残っている。だが方向性は正しい。AIが「予測する」時代は終わり、「予測して、行動を提案する」時代に入ったのだ。その提案に従うか無視するかは、現場の判断だ。その判断を支援する道具として、こうしたシステムは有効になる。