食料品店が直面する食品廃棄・在庫切れ問題を、AIを活用して解決するShelf EngineがシリーズBで4100万ドル（約44億円）を調達した。
スーパー、コンビニなどの食料品店にとって、店舗にある何百という商品の売れ行きを正確に予測することは難しい。
注文しすぎれば、サンドイッチや生ものはすぐに消費期限切れとなり、フードロスにつながる。注文が少なすぎると、在庫切れとなり、店舗の損失につながる。
このような食料品店にとってリスクのある在庫管理を、AIを活用して「無駄を減らし、同時に売上も伸ばす」仕組みをシアトルのスタートアップ企業Shelf Engineは考え出した。
出典：Shelf Engine
Shelf Engineは機械学習を活用して腐敗しやすい食品の需要を予測することで、廃棄量や在庫切れを減らすソリューションを提供する。
食品の需要に影響を与えそうな学校行事、地元のイベント、休日、天候などのデータを小売データと統合して、各店舗の各商品に対し毎日、確率論的モデルを生成し、商品の需要を予測する。
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