飲食・食品分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。飲食・食品の分野では、自社サービスに生成AIを活用する事例、画像動画生成AIを用いてマーケティングに活用する事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
【概要】
愛知県名古屋市に本拠を置くスガキコシステムズ株式会社は、AI需要予測ツールの導入によって、食品ロス削減とDXの推進を加速させています。
名古屋大学発のAIスタートアップであるTRYETINGの提供するノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を活用し、店舗売上予測の精度を向上させた事例です。
【導入の背景】
スガキコシステムズはDXを推進する一環として、AI技術を用いた食品ロス削減策を模索していました。こうした中、地元名古屋の企業であるTRYETINGが開発した予測AI「UMWELT」を見出し、導入に至りました。
精度の高い需要予測を実現することで、余剰在庫の削減や現場の効率化に寄与しようと考えた背後には、社内でのデータ活用と工数削減のニーズがありました。
【元々の課題】
以前のスガキコシステムズでは、人間が行う売り上げ予測に依存していましたが、精度の向上と更なるコスト削減が求められていました。
また、大量のデータ集計や分析に多くの時間とコストがかかっており、これを効率化する必要がありました。
【解決策】
問題解決のカギは「UMWELT」の導入にありました。UMWELTは予測精度が人間と同等以上であるだけでなく、追加のデータ収集なしに既存の社内データを用いて予測が可能です。
また、定額で複数部署への展開が容易であるため、店舗運営からセントラルキッチンまで多岐にわたる予測ニーズに対応しました。
【効果】
この導入により、スガキコシステムズは食品ロス削減に大きく貢献し、業務プロセスの効率化を実現しました。人手に依存していた予測作業は大幅に削減され、現場での作業時間を他の業務に充てることができるようになりました。
精度の高い予測によって余剰在庫が減少し、コスト削減にも繋がっています。
【出典】
PR TIMES
