
大学食堂向け、AIによる食品ロス削減ソリューション
利用者数は、食事時間帯ごとに大きく変動します。品切れを避けるため、学食やダイニングホールでは多めに調理しがちです。Winnowは、実際に廃棄されたものをステーション別・サービス別に計測します。食堂運営チームはこのデータを使い、食品コストを管理し、サステナビリティ目標を達成し、監査にも対応できるデータで成果を報告しています。
キャンパス内外を含め、90か国以上・3,500以上の厨房で稼働しています。



シェフにとってのメリット
食材はいつもどおり捨てるだけ。Throw & Goがスキャンなしで重量と画像を記録するため、ランチのピーク時でも、作業の流れを妨げません。
重量とコストで影響の大きい廃棄を毎日提示。次のサービスまでに生産量を調整できます。
1,000種類以上の食品品目を認識。学期中に毎週メニューが変わっても、AIが追随します。
食品廃棄を自動で記録します。いつもどおり廃棄するだけで、Throw & Go が品目を識別し、記録します。スキャン不要、手間もかかりません。
大学が食品ロス削減にWinnowを選ぶ理由

学期中の需要変動に対応する生産ガイダンス
入寮週から試験期間まで、需要は学年暦のなかで大きく変動し、表計算での管理では追いつきません。Winnowは各サービスで手つかずのまま戻ってきた量を示すため、生産量を実際の利用状況に合わせられます。


学生に向けて公開できる廃棄データ
LSE Bankside Houseは、週次のWinnowデータをスクリーンとポスターで掲示し、ビジュアルの制作を行動科学部と共同で進めました。その結果、Food Waste Action Week期間中に皿の食べ残しを34%削減しました。

削減効果の実例
Winnowを導入した給食拠点の実際の成果です。試算の妥当性を確認する参考としてご覧ください。
Guckenheimer
64%
$1,000,000
1,500
983,000
University of Northern British Columbia
44%*
$9,000
36.8
21,000
Mandarin Oriental, Hong Kong
73%
HK$375,000
36
21,000
実証済みの、再現性ある成果

私たちはサステナビリティと食材への敬意を大切にし、食材を無駄なく活かして環境への負荷を最小限に抑えています。


画像を見て、それから数字を見ると、もっとうまくやれたはずだと気づきます。そこから、正しい問いを立てられるようになります。
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Winnowは非常に強力なツールです。活用できるインサイトとデータを多く得られます。在庫、ポーションサイズ、メニュー計画について、Winnowのおかげでより良い判断ができています。

食品ロスを、数値で見えるコスト削減へ
Winnowは、キャンパス内の厨房で何がどれだけ廃棄されているかを計測し、つくるべき量を予測します。貴学のチームは、次のサービスまでに行動に移せるレポートを受け取れます。
2〜8%
6〜12か月
50%
3,500+
キャンパスの厨房では、初年度に廃棄を半分以上削減し、1厨房あたり数千ドル規模のコスト削減が可能です。
- 推定ではなく、実測。すべての廃棄を計量し、時刻を記録し、撮影します。
- スタッフの手間は増えません。Throw & Goなら、スキャンも選択も不要で廃棄を記録します。
- 厨房の廃棄だけでなく、皿の食べ残しまで。VisionPWが学生の食べ残しを計測します。
- 約15分で稼働開始。技術者もITプロジェクトも不要です。
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よくあるご質問にお答えします
いいえ。スタッフは今と同じように食材を捨てるだけで、スキャンも選択も不要です。AIが1秒未満で品目と重量を記録します。記録が自動化されているため、ランチのピーク時でも記録漏れが起きません。
ほとんど必要ありません。Winnowが廃棄された食材を自動で認識するため、カテゴリーを選ぶ必要も、サービス中に手順を覚えておく必要もありません。学期ごとに学生スタッフが入れ替わる現場では、これが大きな利点になります。
Winnowは廃棄されたすべての品目について、重量・コスト・食品の種類・理由を記録します。そのうえで、重量とコストの両面で影響の大きい廃棄を上位から表示します。どの料理・どのサービスが最もコストを生んでいるかが分かるため、次のサービスまでに対策を打てます。
ごみ箱に入る食材をカメラが撮影し、接続されたスケールが重量を測ります。WinnowのAIが品目を判別し、重量・コスト・廃棄理由を記録します。現場のチームによる操作は一切不要です。さらにVisionPWが、モーションセンサー付きカメラでダイニングホールの皿の食べ残しを計測します。
Winnowを導入した食堂運営チームは、削減可能な食品ロスを減らすことで、通常2〜8%の食品コスト削減を実現しています。削減は、予測精度の向上・ポーション管理の徹底・廃棄の発生箇所の可視化によって実現します。
Winnowは、業務用厨房向けのAI食品ロス管理システムとして世界をリードし、他のどのシステムよりも多くの拠点に導入されています。厨房が廃棄したものを自動で計測し、つくるべき量を予測します。Winnowは90か国以上、3,500以上の厨房で稼働しており、導入企業は通常、食品コストを2〜8%削減しています。


