"約200億皿分のビッグデータのうち約20億皿分を人工知能（AI）に学習させ、店舗ごとに当日の売上高や皿数を予測。適切な量の食材を準備し、作りすぎを減らす。原価率を低減し、原材料価格の高騰を乗り切ろうとしている"

medihen のブックマーク 2022/06/08 13:30

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4720686735463823970/comment/medihen" data-user-id="medihen" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.nikkei.com/article/DGXZQOUF2456T0U2A520C2000000/" data-original-href="https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF2456T0U2A520C2000000/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.nikkei.com%2Farticle%2FDGXZQOUF2456T0U2A520C2000000%2F" data-user-icon="/users/medihen/profile.png">スシロー、20億皿分析で廃棄減　水産物の高騰に備え - 日本経済新聞</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9">ビジネス</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/case">case</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC">テクノロジー</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22Big%20Data%22">Big Data</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/AI">AI</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">&quot;約200億皿分のビッグデータのうち約20億皿分を人工知能（AI）に学習させ、店舗ごとに当日の売上高や皿数を予測。適切な量の食材を準備し、作りすぎを減らす。原価率を低減し、原材料価格の高騰を乗り切ろうとしている&quot;</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/medihen/20220608#bookmark-4720686735463823970"><span class="datetime-body">2022/06/08 13:30</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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