🍱 FoodRescue AI
はじめに
AIを活用して食品ロスを削減するため、
「FoodRescue AI」というスマート販売支援システムを開発しました。
店舗の商品在庫、平均販売数、販売終了までの時間、天気などの情報から、
売れ残りを予測し、AIが販売戦略を提案します。
🎯 開発した背景
コンビニやスーパー、飲食店では、
弁当やパンなどの商品が売れ残り、廃棄されることがあります。
そこで、AIを活用して売れ残りを事前に予測し、
適切な割引や販売方法を提案することで、
食品ロスを減らせるのではないかと考えました。
💡 主な機能
1. 商品情報の入力
以下の情報を入力できます。
- 商品名
- 現在の在庫数
- 平均販売数
- 販売終了までの時間
- 現在の天気
2. 売れ残り予測
入力された情報をもとに、
- 予測販売数
- 予測売れ残り数
- 予測廃棄率
- 廃棄リスク
を表示します。
3. 割引率の提案
予測された売れ残り状況に応じて、
商品の推奨割引率を表示します。
4. AIによる販売戦略の提案
AIが現在の在庫状況や予測結果を分析し、
- おすすめの割引率
- 今すぐ取るべき行動
- 食品ロス削減につながる理由
などを提案します。
🖥️ 実行画面
商品情報の入力
AI予測・販売戦略の結果
在庫数や販売状況から売れ残りを予測し、
その予測結果をもとにAIが最適な割引率や販売戦略を提案します。
🛠 使用技術
- Python
- Streamlit
- OrcaRouter API
- AI / LLM
- Git / GitHub
🔄 システムの流れ
- ユーザーが商品情報を入力
- 売れ残りを予測
- 廃棄リスクを判定
- 推奨割引率を計算
- AIが販売戦略を提案
- ユーザーに結果を表示
🚀 デモアプリ
FoodRescue AIはStreamlit Community Cloudで公開しています。
📂 GitHub
ソースコードはGitHubで公開しています。
🔐 セキュリティ対策
APIキーなどの機密情報はソースコードに直接記載せず、
環境変数を利用して管理しています。
また、.env や仮想環境などは .gitignore に追加し、
GitHubへ公開されないようにしています。
入力値についてもチェックを行い、
不正な値や空の入力によるエラーを防止しています。
🌱 今後の改善
今後は、
- 実際の販売データを利用した予測精度の向上
- 曜日や時間帯などの特徴量追加
- 複数商品の一括管理
- 店舗ごとのデータ分析
- より高度なAI販売戦略
などを実装したいと考えています。
✨ まとめ
FoodRescue AIでは、
「売れ残りを予測する」だけではなく、
予測結果をもとにAIが具体的な販売戦略を提案します。
AIを活用することで、
店舗の売上改善と食品ロス削減の両方に貢献できるシステムを目指しました。