回転ずし「スシロー」を運営するFOOD&LIFE COMPANIES(F&LC)は20年間蓄積した販売データを使って、食材やすしの廃棄を減らす取り組みを始めた。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。午後2時。
![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](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c8849cf173f8ba6650ca1046b29e9353bca204c6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Farticle-image-ix.nikkei.com%2Fhttps%253A%252F%252Fimgix-proxy.n8s.jp%252FDSXZQO1992466030052022000000-2.jpg%3Fixlib%3Djs-3.8.0%26auto%3Dformat%252Ccompress%26fit%3Dcrop%26bg%3DFFFFFF%26w%3D1200%26h%3D630%26fp-x%3D0.5%26fp-y%3D0.5%26fp-z%3D1%26crop%3Dfocalpoint%26s%3D602973905744b42568b89d33ccb5048b)
(Image by Pixabay) 気が付けば、日本における第一次データサイエンティストブームから6年、人工知能ブーム開始から3年が経ったようです。意外と言っては何ですが、これまでのところ人工知能ブームも、そしてそれにブーストされた形で起こった第二次データサイエンティストブームも、まだまだ続くどころかどんどん加速していきそうな状況です。 なのですが、これだけ統計学や機械学習のような高度なデータ分析技術がビジネスの現場に浸透するようになった現在でも、なぜかあまり多く見かけないものがあります。それは「機械学習(もしくは自動化された統計分析)によるビジネス上の成果を数値として示したもの」。意外かもしれませんが、個人的な観測範囲では例えば「Deep Learningを導入したら〇〇がXX%向上した」みたいなリリースや記事を見かけることは、正直なところ思った以上に少ないように思われます。それでも第
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