今回のAI導入ですが、そもそも予測ツールを導入しようと考えたきっかけはなんでしょうか。

篠原：食品ロスを減らすにあたって、現状の予測システムの精度が悪かったことがきっかけです。
精度が悪いことで現場の人間が予測数値を信用できず、取り組みが形骸化していました。
昨今の食品の値上げもあり、会社としてはロス削減に注力をしたかったのですが、現場はどうしても売り逃しが無いように原材料を多めに発注する傾向にあります。
当社は豚肉などの食材をチルドで取り扱うため原材料の足がはやく、過剰在庫が食品ロスに直結しますので、正確な需要予測ができる新システムはないかと探していました。
そんな中、金融機関からTRYETINGを紹介して頂きました。
私の主な仕事はイールドマネジメント（収益管理）です。需要に応じて高速バスの販売価格を調整しています。需要が多いときはバスをさらに追加する必要もあるため、在庫のコントロールも併せて行っています。お客様に訴求してリピートにつなげるため、ときにはキャンペーンを打ち、新しいサービス開発にも取り組んでいます。

ありがとうございます。ご紹介いただいてからUMWELTの紹介や効果検証などお取り組みをさせていただきましたが、本導入に至ったポイントはどのような点でしたか？

曲田：数点ありますが、まずは効果検証時お店の売上予測の精度が想像以上に良かったことです。
コロナ禍の期間のデータを使って検証を行ったため、実績値から大きく外した結果が出てくる
と思っていましたが、想像していたよりも精度が良くて驚きました。
また、準備したデータも基幹システムから出力したシンプルなデータだったので、これであれば我々でも運用できるとも感じました。
それに加えて、私共が調査した中では価格が比較的リーズナブルだったことも要因です。
色々な部署で使っても、商品をいくつ予測をしても料金が変わらないので総合的に見て価値があると判断しました。

ありがとうございます。今後UMWELTを使って具体的に実施したいことはありますか？

曲田：そうですね。
まずは売上予測の精度が良かったので、その数値を使って事業計画や人事考課に活用したいと思っています。現状どちらも人間の予想から計画を立てているので、AIに挿げ替えて数値が実績に近づけば最適化されるのではないかと考えています。
その次には、当初の目的通りPOSデータや工場のデータも活用して食品ロスの削減に取り組みたいです。
品番（メニュー）ごとの予測や原材料の予測も検証時に使ったようなシンプルなデータでできると聞いているので、すぐにデータを準備して検証をしていきたいです。
また、オンラインショッピングの部門でも活用したいと声が上がっているので、需要予測を行ってレトルトカレーの生産計画などにも反映させたいと考えています。

運用開始後にも人間でやるよりもAIに任せた方が良いところは出てくると思うので、積極的に見つけてUMWELTを活用していきたいですね。

できた時間は人間がやるべき業務に使っていくということですね。
本日は貴重なインタビューの機会をいただき、ありがとうございました。