レストランのゴミ箱をAIが監視　廃棄食材を画像認識しコスト8%削減

人工知能が狙っているのは人間の仕事だけではありません。いまやレストランやスーパーのゴミ箱にまでAIの目が光っています。

ニューヨーク・タイムズの報道によると、外食チェーンやスーパーマーケットが食品ロスを削減するため、AIを使って廃棄されている食材の分析を始めています。

アメリカでは生産された食料の30%から40%が消費されずに廃棄されており、その大半は堆肥化されることもなく埋め立て地に直行しています。

ゴミ箱の上にカメラを設置し仕入れ費を8%削減

廃棄を減らすには、何がどれだけ捨てられているかを正確に把握しなければなりません。そこで注目されているのが画像認識や需要予測AIです。

スタートアップのWinnowは、レストランのゴミ箱の上にカメラを取り付ける仕組みを提供しています。スタッフが残飯を捨てるとAIが食材の種類と量を自動で判別して記録します。

このデータを分析すれば、いつも残されている付け合わせのポーションを減らしたり、人気のないメニューを廃止したりといった対策が打てます。Winnowによると、このシステムを導入した厨房では食材の仕入れコストを最大8%削減できたといいます。

一方のAfreshは生鮮スーパー向けにAIを展開しています。在庫と購買データをリアルタイムで分析して最適な発注量を割り出し、野菜や果物が棚で腐るのを防ぎます。同社CEOのMatt Schwartz氏は、食品ロスをなくし栄養価の高い食品をより手頃に届けることを目指しています。

なぜ重要か

店舗運営者にとって、この技術は極めて直接的な投資価値を持っています。外食産業は利益率が低く、食材費の数パーセントの削減がそのまま営業利益の改善に直結します。仕入れコストが最大8%浮くのであれば、大規模な厨房やホテルが今すぐ試す価値は十分にあります。

地球規模の環境や食糧問題にとっても無視できない動きです。国連環境計画（UNEP）のデータによると、貧困層は収入の50%から80%を食費に充てています。世界人口が2050年までに90億人を超える見込みの中で、廃棄を減らすことは森林伐採の抑制や水資源への負荷軽減に直接つながります。

このアプローチは非常に現実的でスマートだと考えられます。派手な生成AIの開発競争とは対照的に、ゴミ箱の上という極めて泥臭い現場のブラインドスポットに画像認識を持ち込みました。これまで誰も正確に計測できなかった廃棄データを可視化した着眼点は見事です。

ただし、普及に向けた課題もあります。大型ホテルや大手スーパーなら専用カメラやソフトウェアの導入費用を回収できますが、小規模な飲食店にとっては依然として導入ハードルが高いのが実情です。普通のキッチンスケール感覚で手軽に導入できるようにならなければ、業界全体の習慣を変えるのは難しいとみられます。