生成AIを使った食品ロス削減：AI活用で食品廃棄量を30％削減した実例とは

2025年5月27日

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はじめに

日本では年間約523万トンの食品ロスが発生しており、これは国民一人あたり毎日おにぎり1個分の食べ物を捨てている計算になります。こうした課題に対し、近年は生成AIやAI技術を活用することで、食品ロス削減に成功する事例が増えてきました。

本記事では、実際にAIを活用して食品廃棄量を30％削減した「ヒルトン東京ベイ」などの取り組みを紹介し、どのように飲食業界がテクノロジーと共存しながら持続可能な未来を目指しているのかを解説します。

「Winnow Vision」は、食品廃棄物を画像で識別し、どのような食材が、どれだけ、なぜ廃棄されているのかをAIが自動で分析・記録するシステムです。このシステムは機械学習とコンピュータビジョンを組み合わせた技術で、キッチンでの食材の無駄を“見える化”することができます。

ヒルトン東京ベイでは、2021年にこのWinnow Visionを導入。わずか4週間で食品廃棄量を約30％削減する成果を上げました。スタッフはAIのフィードバックをもとに仕入れ量や調理方法を見直し、廃棄の多い食材を事前に把握・対策することが可能となりました。

東京都足立区では、AIを用いた需要予測モデルを導入し、小売や飲食店舗での食品ロス削減に取り組んでいます。天候や過去の販売実績、イベント情報などを学習したAIが、仕入れ・製造の最適タイミングを提示します。

このプロジェクトにより、一部の店舗では仕入れ過多や販売機会損失を減らすことに成功。食品の廃棄量も明確に減少し、地域全体での取り組みとして評価されています。行政とテクノロジーが連携することで、地元のフードサプライチェーン全体に良い影響を与えています。

AIは人間が気づきにくいパターンや傾向を発見し、レポートとして提示します。これにより現場での判断精度が向上します。

Winnow Visionのようなツールを使えば、調理のその場でフィードバックが得られるため、即時の改善が可能です。

食品ロス削減はSDGsの一環でもあり、企業の社会的評価や顧客満足度の向上にもつながります。

生成AIや画像認識AIは、食品業界の課題解決において非常に大きな可能性を秘めています。今後は、飲食業に限らず、家庭レベルやフードバンク、学校給食など多様な場面での導入が期待されます。

実際の事例を通して、AIがいかに食品ロス削減に貢献しているかが明らかになりました。ヒルトン東京ベイや足立区のように、AIの力を上手く取り入れた現場では、環境と経済の両立が実現しています。今後もAIの進化と共に、より多くの施設や地域で食品ロスゼロに近づく取り組みが加速していくことでしょう。