食品廃棄をなくしたい！
フードロス問題に取り組むAI活用
導入事例 No. 01
導入事例 No. 01
食品廃棄をなくしたい！
フードロス問題に取り組むAI活用
食品廃棄コスト削減のために、AIによる需要予測の活用に取り組んだ事例です。現場が持つ経験や勘、そしてデータが持つ特徴を組み合わせてNode-AIを使用することで、AIを活かした分析業務の効率化を実感することができました。
課題
- 食品の廃棄コストを削減したい
- 大量のデータを活用し、DX推進を加速させたい
解決
- AIを活用して未来の食品需要を予測
- 予測値を判断基準とした出荷量や生産量の最適化
効果
- プログラミングが不要なため導入・活用が容易
- 本質的な分析業務および生産計画に集中できた
- プロジェクト関係者とのコミュニケーションが円滑になった
- AIによる予測値の精度は、従来の人手による経験による予測よりも高いものになった
業種・業務
食品業界
メーカー
目的・手段
需要予測
コスト削減
最適化
AIの力でフードロスを抑えたい
廃棄コストを削減したい
社会課題でもあるフードロス。食品業界的にもその廃棄が問題となっており、また経営課題としても利益を圧迫する廃棄コストを削減したいと考えているお客様がいました。お客様の方で従来より廃棄コスト削減の取り組みとして未来の需要を把握するという業務を行なっていましたが、人の経験や勘に頼る部分が大きいものでした。
また、売上や生産量、出荷量といったデータを蓄積しており、DX推進の一環としてデータ活用に取り組んでいましたが、うまく活用することができないでいました。
また、売上や生産量、出荷量といったデータを蓄積しており、DX推進の一環としてデータ活用に取り組んでいましたが、うまく活用することができないでいました。
データを活用した食品廃棄改善のソリューション
食品廃棄問題を解決するソリューションの一つとして、「AIによる需要予測」があります。
需要予測は、季節やイベントの有無など多くの要素の影響を受けるため正確に需要を把握することが困難であることが知られています。そのため、「現場の経験や勘」と「データの特徴」を学習したAIモデルが必要となります。
需要予測は、季節やイベントの有無など多くの要素の影響を受けるため正確に需要を把握することが困難であることが知られています。そのため、「現場の経験や勘」と「データの特徴」を学習したAIモデルが必要となります。
過去の情報を活用して、需要予測の精度を向上
現場の「経験や勘」をAIに学習させるために生産計画を管理している担当者にヒアリングを実施しました。それによって、1年前の需要量を参考に生産量を決定しているということがわかりました。今年の需要量と1年前の需要量データを確認すると相関*が高いことを確認し、1年前の情報をAIに学習させることで精度向上を実現しました。
Node-AIで分析プロジェクトの効率化
専門的なプログラミングが不要なため分析業務に集中できた
専門的なプログラミングを要する分析では、データサイエンティストが稼働し、そのコーディングに多少なり時間を割く必要があるのですが、Node-AIを使うことによってコーディングにかかる時間ガ大幅に削減でき、その時間を本質的な分析業務に回すことができました。
また、Node-AIでは何か分析処理をしたい場合にユーザが設定する項目はパラメータのみであり、実行したい処理にヒューマンエラーを起因とするバグの混入を心配せずに分析を進めることができました。
また、Node-AIでは何か分析処理をしたい場合にユーザが設定する項目はパラメータのみであり、実行したい処理にヒューマンエラーを起因とするバグの混入を心配せずに分析を進めることができました。
プロジェクト関係者とのコミュニケーションが円滑になった
プロジェクト関係者に分析内容の説明を行う際、Node-AI上の分析画面をそのままみてもらい確認いただきました。Node-AIは分析フローを構築していくように、GUI上で処理ごとのカードを配置していきます。そのため、どのような分析を行なったのか視覚的にわかりやすく説明が楽だと感じました。
また、質問を受けた際にはその場で新たな分析を行い回答することができたので柔軟な対応ができました。
また、質問を受けた際にはその場で新たな分析を行い回答することができたので柔軟な対応ができました。
データ活用で生産計画を最適化
現場導入に向けて
検証では人が予測した需要量よりも高い精度で需要量を予測できることを確認したので現場に導入することを考えています。活用方法としては、1週間後の需要量を予測した結果を生産計画の担当者に提示し、生産量を決定するためのひとつの判断材料として確立させることです。しかし、モデルの予測値をどこまで信用するかといった問題があると感じており、現場の方と協力して解決していきたいと考えています。
需要予測AIの活用方法
Node-AIで開発した需要予測AIモデルは廃棄コスト削減以外にも活用することができると考えています。食品業界、小売業界での活用例を下記にまとめます。
- 生産工場
- 需要予測から生産量を決定し生産コスト最適化
- 人員の最適配置による人材コスト最適化
- 小売店舗店舗
- 店舗における需要を予測することで発注量の最適化
- 来店人数予測