
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。



財務責任者にとってのメリット
拠点ごとに食材調達コストを2〜8%削減。投資回収は通常6〜12か月以内です。
削減額は推計モデルではなく、実測データに基づいています。廃棄のたびに重量とコストを算出するため、投資対効果を事後に監査できます。
全体をまとめた一つの数字ではなく、拠点別のリターンを把握。どのダイニングホールや売店が、展開拡大に適しているかがレポートで分かります。
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

ドイツ国内の5つのホテルで、Winnowを1年以上導入しています。その結果、20万食以上を無駄にせず、50万ユーロを超えるコスト削減を実現しました。


見えてきたのは、年間50万ディルハムの節約です。7万食分、そして食品ロスは61%減少しました。その価値は本当に計り知れません。


廃棄を50%削減しながら、満足度も大きく高めることができました。戦略から生まれた少し予想外の成果ですが、非常に大きな意味がありました。

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
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。
投資回収は通常6〜12か月以内で、食品コストの削減額はWinnowの利用料の2〜10倍に達するのが一般的です。
すべての廃棄が計量され、金額に換算されます。そのため削減効果は、想定の削減率ではなく実測データに基づきます。レポートは拠点別・サービス別・カテゴリー別にコストを付けて出力できるため、投資判断の妥当性を後から監査できます。
はい。すべての拠点のデータがWinnow Hubに集約されるため、ホール同士・店舗同士のベンチマーキングができ、全施設を一か所で把握できます。製品のグレードは、各拠点の規模に合わせて選定します。
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。


