予測シミュレーションによるフードロス制御の実証実験

本実証実験は、NTTグループがめざす「街づくりDTC™（Digital Twin Computing）^注1」 の一貫として、NTTグループの持つ予測技術での時間帯別の人の増減や人気要因の時間変化を考慮した販売数シミュレーションにより、仕入れ・調理量コントロール等の店舗オペレーション最適化や、国を挙げて取り組むべき社会課題であるフードロスの抑制を支援することを目的としております。

実証はNTT都市開発が運営する都内商業施設内店舗にご協力いただき、店舗内カメラによる正確な来店人数との突合により、予測の正確さを検証します。来店数の予測結果は、フードロス抑制システムより店舗運営者にタブレット端末などで提示することで、店舗運営への反映を容易にします。

本実証実験では、以下内容の役割を果たしております。

• IoTデバイスを利用し、来店者数を計測
• 予測パラメータ情報と組み合わせて将来の来店者数を予測
• 過去の来店人数や予測パラメータを機械学習し、1～7日までの来店者数を1時間単位で予測
• 来店予測内容を実績と共にダッシュボードに表示
• 柔軟な予測インプット情報追加・予測ロジックブラッシュアップによる改善サイクル実現

関連リンク

「未来の街づくり」を実現するNTTグループのデジタル基盤「街づくりDTC™」の技術開発、実証実験の開始について： https://www.ntt-us.com/news/2021/02/news-210202-01.html

WITH HARAJUKUにおける「街づくりDTC™」実証実験の開始について：https://www.ntt-us.com/news/2021/03/news-210330-01.html

想像を超えた未来が、すぐそこに。

わが まち みらい：https://www.ntt-us.com/waga-machi-mirai/

提供価値と今後の展望

NTTグループがめざす「街づくりDTC™」では、実証実験を通じて得られた知見をふまえ、オープンデータ・人流や周辺施設情報などの都市/エリアデータ・来店数や売上・在庫情報などの店舗データを活用し、より高精度の来店/需給予測に基づくダイナミックプライシング、食後のテーブル状態の画像・映像分析によるか食べ残し要因を推定したメニューや給仕内容反映、余剰食材のシェアリングサービスなどについて継続的な検討・検証を行い、店舗のオペレーション最適化や、フードロスの抑制による環境制御等社会貢献にも繋がる多様な取り組みを実施してまいります。