Google、世界中の食品廃棄ロスを終わらせ、飢えた人々を養うためのAIを開発!

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X(The Moonshot Factory)と呼ばれるグーグルの子会社が、AIを使って世界中の食品廃棄物をなくすことを目指しています。

この子会社は、食品生産者、サプライヤー、商業キッチンで余った食品をフードバンクに送るのを支援するために、2つのプログラムを作りました。余った食品を持つことは良いことのように思えるかもしれませんが、通常はそれを最も必要としている人には行きません。

世界中を悩ませている大規模な食糧流通問題のため、Googleは実行可能な解決策を見つけたいと考えていました。

そこで、膨大なデータとアルゴリズムを使って無駄な食料を検出する機械学習プログラム「プロジェクトデルタ」を作成した。この計算は、余った食料が本当に必要としている人に効率的に送られることを保証する。一見不可能に見える作業をAIが達成し、その過程で人手を必要としないようにしています。

国連食糧農業機関の報告書によると、食品廃棄物は毎年世界的に合計13億トンに上ることが分かっています。これは、世界の食糧供給の約3分の1が腐敗したり、廃棄されたりしていることに相当します。同時に、世界中で10億人近くの人々が栄養失調と食糧不安に苦しんでいます。米国だけでも、生産された食品の30~40%が無駄になり、小売業者には年間570億ドルものコストがかかっています。一方で、アメリカでは約8人に1人が栄養不足に苦しんでいます。

食品廃棄問題は、消費者や企業だけに影響を与えるものではありません。水、燃料、電気、肥料などの資源を無駄にしているため、環境にも大きな打撃を与えています。さらに、食品の生産と加工には多くの時間が費やされていますが、その多くは腐敗してしまいます。さらに、埋め立て地で腐敗した食品から発生するメタンは、温室効果ガスの排出に大きく貢献しています。

明らかに、私たちには十分すぎるほどの食料があるのに、適切に分配されていないのです。

なぜ食品廃棄物が発生するのか、そしてグーグルはどのようにそれに取り組んでいるのか?

製品の需要と供給の間には、必ず格差が生じる。食品に関しては、市場や最終消費者は本当に必要な量を過大評価してしまうことがあります。しかし、忙しいレストランや市場のオーナーは、通常、食品廃棄物の管理に割く時間やリソースを持っていません。そこで、何百万人もの人々に影響を与えている食品流通の危機を解決するために、グーグルのAIが登場します。

Googleは、食品廃棄物を終了し、飢餓状態を養うためにAIを開発。

食品廃棄問題は、消費者や企業だけに影響を与えるものではありません。水、燃料、電気、肥料などの資源を無駄にしているため、環境にも大きな打撃を与えています。さらに、食品の生産と加工には多くの時間が費やされていますが、その多くは腐敗してしまいます。さらに、埋め立て地で腐敗した食品から発生するメタンは、温室効果ガスの排出に大きく貢献しています。

明らかに、私たちには十分すぎるほどの食料があるのに、適切に分配されていないのです。

なぜ食品廃棄物が発生するのか、そしてグーグルはどのようにそれに取り組んでいるのか

問題はほとんどの場合、サプライチェーンのどこかで発生する。買い手はどれだけの食品が必要になるかを予測し、供給者は可能な限り多くの食品を販売しようとする。食品生産者は、利益を上げるためにできるだけ多くの食品を栽培したり、製造したりする。買い手(通常はスーパーやレストラン)は、在庫に応じて一定量を購入する。

必然的に、商品の需要と供給の間に格差が生じる。それが食品になると、市場、最終的な消費者は、彼らが本当に必要とする量を過大評価することがあります。しかし、忙しいレストランや市場のオーナーは、通常、生ゴミの管理に割く時間やリソースを持っていません。そこで、何百万人もの人々に影響を与えている食品流通の危機を解決するために、グーグルのAIの出番だ。

Xと呼ばれるグーグルの分社は、地球が直面している複雑な問題に革新的なソリューションを提供することを目指しています。食品廃棄物から海の保護に至るまでの問題に取り組み、世界を誰にとってもより良い場所にしたいと考えている。

チームは現在、プロトタイプの準備ができているといいます。チームの当初からのミッションは、資源を正しく配分するために、より効率的な食糧システムを作ることでした。そのためには、食材の位置や状態、どこへのルートを把握する必要がありました。2年半かけて様々な技術をテストし、インテリジェントな食品流通システムを構築しました。

プログラムの開始方法
プロトタイプを作成するプロセスは、サプライチェーンの人々、つまり八百屋、漁師、農家、フードバンクに話を聞くことから始まりました。問題を解決するためには、システムのどこに問題があるのかを直接知る必要がありました。彼らは、コミュニケーションの欠如が食品廃棄物問題の多くを生み出していることを発見しました。例えば、食品供給者が在庫を共有したり、フードバンクがニーズを登録したりするための業界標準が存在しなかったのです。混乱と誤解を招き、食品廃棄物の問題につながるかがわかります。

DANA-BOTが誕生、知能型食品流通システムのためのグーグルのAIプロトタイプ
チームはDana-botと呼ばれるプロトタイプの作成に成功しました。このプロトタイプは、友人である南アリゾナ州コミュニティ・フードバンクのCOOであるダナ氏にちなんで名付けられました。プロトタイプは、フードバンクのデータセットから寄付された食品に関するデータをアップロードし、各項目を分類しました。そして、Feeding Americaネットワーク内の近くのフードバンクのリアルタイムのニーズと食品をマッチングさせました。

日本でもコンビニや飲食店など、賞味期限が切れたお弁当など食べ物の大量廃棄が問題になっています。

テクノロジーは未来への道であり、これは必ずしも悪いことではありません。グーグルがプロトタイプで証明したように、テクノロジーの正しい使い方は世界をより良い方向に変えることができます。機械学習はすでに、食料品店、フードバンク、商業キッチンが生ゴミを削減するのに役立っている。今後数年間でAIが世界で最も困難な問題の1つをどのように解決していくのかを楽しみです。

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