食料品小売業者は長年にわたり、データ駆動型の予測技術を用いて需要を予測し、棚の在庫を維持するためにどの商品を再発注すべきかを判断してきました。これは目新しいことではありません。しかし、ベルリンに拠点を置くスタートアップ企業Freshflowは、この市場の特定の領域に狙いを定めています。同社はAIを活用した予測プラットフォームを構築し、小売業者が果物や野菜、肉、乳製品、パンなどの生鮮食品の在庫補充を最適化できるように支援することで、食品廃棄物を最小限に抑え、小売業者の収益を最大化します。
同社によると、最初の顧客は、同社のAI搭載システムを使用して生鮮食品の補充を自動化してから8か月ほどで、食品廃棄物が28％削減され、収益が16％増加したという。早期導入した（少数の）企業の平均では、食品廃棄物は30％削減され、収益は16.7％増加した。
食料品小売業の奇妙な点は、生鮮食品の再発注が未だに手作業で行われていることだ、とフレッシュフロー共同創業者のアヴィク・ムキージャ氏は語る。スーパーマーケットのスタッフは、生鮮食品をどれくらいの量再発注するかを「直感」で決めることが多く、これが過剰発注につながり、売上げに打撃を与えるだけでなく、売れ残った商品はすぐに腐って廃棄しなければならなくなるため食品ロスにつながる。また、不足発注にもつながり、空になった棚に買い物客がイライラすれば、小売業者は追加収益を失っていることになる。
ムキジャ氏によると、食料品小売業のこの（生鮮）分野で手作業による再発注が続いている理由は無数にある。例えば、賞味期限が短い（しかし均一ではない）、品質にばらつきがある、季節性がある、そして商品が個数ではなく重量で販売されることが多く、ERP在庫データが複雑になるなどだ。「これらの課題が重なり、生鮮食品は包装食品とは本質的に異なるものになっている」と彼は主張し、「人間が手作業で処理する方がシステムよりも優れているというのが、小売業界の決まり文句のようなものになっている」と述べている。
「そして、それが意見であるため…これまで、ほとんどの場合、小売業者はこの部分を人間に頼ってきました。」
Freshflow の前提は、機械学習は、需要に影響を与える可能性のあるさまざまな要因 (天候、季節、地域のイベントなど) に重み付けし、入手可能な小売業者のデータを解析して確率モデルと予測 (さまざまな農産物の賞味期限の予測など) を実行し、全体として需要と供給をより正確に一致させることで、人間の目、鼻、直感よりもはるかに優れた無駄のない生鮮食品の補充作業を実行できるというものです。
ムキジャ氏は、初期の結果（少数の顧客ではあるものの）がそれを裏付けていると述べています。「私たちの予測は、これまで直感に頼って行われてきたものよりも明らかに優れています。無駄が減り、収益が大幅に増加したからです。」
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「売上に関する予測と実際の結果をグラフで見ると、ほぼ完璧に一致しています」と共同創業者のカルマイン・パオリーノ氏は付け加えた。同氏は、モデルの精度について尋ねられると、これまでの予測の「平均絶対誤差」は 1 未満だと答えた。
FreshflowのAIが、より多くの小売業者にサービスを提供できるよう規模を拡大していく中で、この初期のパフォーマンスを維持できると仮定すると、このスタートアップは大きな重要な何かに取り組んでいるように見えます。同社が指摘しているように、食料品小売業界は年間廃棄される食品総量の約5%、つまり450万トン以上を占めています。一方、ヨーロッパでは、需要予測の不備による過剰発注が原因で、小売業者によって毎年500億ドル相当の生鮮食品が廃棄されています。
食品廃棄物も気候変動の大きな要因であり、最終的にまったく不必要な炭素排出を生み出します。つまり、ここでの廃棄物を削減することは、小売業者の利益を最適化することだけを意味するのではなく、人類が気候変動にうまく取り組むためには極めて重要です。
ベルリンに拠点を置くこのスタートアップ企業は、設立からわずか1年余りですが、確率モデルなどの機械学習技術を生鮮食品の発注に応用するチャンスを見出している唯一の企業ではありません。同社は、AfreshやShelf Engineといった米国のスタートアップ企業と競合しています。ヨーロッパでは競争がやや少ないものの、Relexのようなより汎用的な小売需要計画プラットフォームや、もちろんドイツのERP大手SAPといった企業も存在します。しかしFreshflowは、生鮮食品に特化したサービス提供によって、専門性が低い需要予測プラットフォームよりも生鮮食品分野で優位に立っていると主張しています。
さらに、小売業者にとっての統合の容易さも、Freshflowのもう一つの差別化要因だと主張しています。Freshflowのプラットフォームは、小売業者の既存のERPシステムの上にレイヤーとして構築されており、ムキジャ氏によると、顧客は約1ヶ月でプラットフォームを稼働させることができるとのことです。
「Freshflowの重要な特徴の一つは、統合が非常に軽量であることです」と彼はTechCrunchに語った。「通常、スーパーマーケットが新しいITシステムを導入する場合、統合には数ヶ月から数年かかります。なぜなら、彼らのERPシステムは非常に時代遅れで、適切なIO/APIがないからです。」
Freshflowなら1ヶ月以内に導入できます。既存のERPシステムの上に軽量レイヤーとして構築するため、特別な統合作業が不要だからです。システムからデータを取り出すデータパイプラインを利用して作業を進めています。
店舗では、この製品はiPadアプリという形で提供され、青果担当チームが商品ごとの推奨補充レベルを通知します。この再発注プロセスはFreshflowのアプリによって大部分が自動化される予定ですが、必要に応じて人間のスタッフが介入し、特定の商品の注文についてAIの推奨を上書きすることもできます。
Freshflow社によると、同社のシステムはドイツ最大級の食料品小売業者と、東欧のクイックコマース事業者に導入されているという。顧客名は現時点では明らかにされていないが、問い合わせたところ、SaaSは合計4店舗で稼働しているとのことだ。
同社は本日、ドイツのベンチャーファンドCapnamicと欧州の気候技術VCであるWorld Fundが主導する170万ユーロのシードラウンドの資金調達を発表した。Dr. Oetker DigitalのCEOであるAlexander Mrozek氏、FIEGE LogisticsのCEOであるJens Fiege氏とFelix Fiege氏を含む多くの戦略的エンジェル投資家も参加しており、新たな資金を使って欧州での展開を拡大し、SaaSを100店舗に展開することを目標としている。
フレッシュフローのシードラウンド資金調達について、ワールドファンドのジェネラルパートナーであるティム・シューマッハー氏は声明で次のように述べています。「世界で生産される食料の約40%が廃棄されており、これは世界の航空業界全体の6倍の炭素排出量を生み出しています。だからこそフレッシュフローの目標は称賛に値し、ワールドファンドが支援を表明した重要な理由でもあります。アヴィクとカーマインは非常に革新的な最先端のAIエンジンを開発し、既に目覚ましい成果を上げています。フレッシュフローの未来が明るいことは間違いありません。」
キャップナミック・ベンチャーズの投資マネージャー、ドロテア・ゴットハルト氏は、別の声明で次のように述べています。「キャップナミックでは、アヴィク氏、カーマイン氏、そしてフレッシュフローのチームの野心の大きさにすぐに感銘を受けました。食品廃棄物の問題に取り組むと同時に小売業者の収益を向上させるという提案は、目を引くものであり、これまでの結果から見て、彼らは明らかにそれを実現しています。彼らがアフリカ大陸全土に展開するのが早ければ早いほど、小売業者と消費者にとって良いことです。フレッシュフローが今後12ヶ月でどこへ向かうのか、今から楽しみです。」
Freshflowは以前、ベルリンを拠点とするEntrepreneur Firstアクセラレータープログラムを通じてプレシード資金も調達しており、そこで機械学習のバックグラウンドを持つ2人の共同創業者が出会い、このアイデアを共同で推進することを決めた。
「当社のAIは、店舗、つまり小売業者から得られるデータを組み合わせて機能します。売上データ、発注データ、シュリンク（農産物の廃棄）データ、商品データ…時には栄養情報など、あらゆる情報も収集します。天気データなどの外部情報も取得します。また、地域イベントなどがある場合は位置情報も取得します。そして、これらすべてを機械学習モデルで組み合わせます」とパオリーノ氏は述べ、AIがどのように需要予測を導き出すのかを説明した。
「また、確率的在庫管理も行っています。これは基本的に商品の賞味期限を予測するものです。これは私たちの業界、特に生鮮食品を扱う業界における最大の課題の一つです。なぜなら、スーパーマーケットから得たデータに基づいて賞味期限を実際にモデル化できるからです。これは、スーパーマーケットごとに生鮮食品の取り扱い方法が異なるためです。」
パオリーノ氏は、店舗が特定の種類の野菜を、たとえ比較的短期間であっても（例えば、野菜が到着してから棚に並べられる前、または冷蔵倉庫に入れられる前）、冷蔵せずに放置した場合を例に挙げ、それでもその商品の全体的な保存期間に大きな影響を与える可能性があると指摘しています。つまり、これはシステムが考慮する必要があるもう 1 つの変数であるということです。
Freshflow は店舗監視ビジネスを行っているのではなく、スーパーマーケットが標準的な農産物追跡プロセスの一環として提供しているデータ ポイントから逆算して作業を行っている。つまり、売れ残った/腐った生鮮食品に関する情報と、その農産物が店舗に到着した日時のデータを組み合わせることで、賞味期限を確率的に予測できるのだ。
「そのため、当社には製品の寿命を自動で計算する機械学習システムがあります。さらに、確率的な在庫があり、在庫に何が入っているかおおよそ把握しています。これらをすべて機械学習モデルで組み合わせて、基本的に顧客が何を注文すべきかを予測します」とパオリーノ氏は付け加えた。
Freshflow では、より多くの顧客を登録してより多くのデータを取り込むこと、そして顧客がシステムを使用してより多くのデータ ポイント (たとえば、補充提案を無視するスタッフの決定など) をフィードバックすること、そして同社のアルゴリズムが生鮮食品の寿命を理解し、新鮮な食品に対する人々の需要を予測する能力が向上することで、時間の経過とともに予測がさらに向上すると期待しています。
また、スーパーマーケットの冷蔵スペースは固定されているものの、生鮮食品に対する消費者の需要は着実に増加していると指摘し、そのため、研究チームは、食料品小売業者から、求められている生鮮品を補充するためのよりスマートな方法に対する需要が高まると予測している。
「特に実店舗の小売業者を見てみると、生鮮食品の売上はオンラインと比べて唯一実際に増加している商品カテゴリーです。なぜなら、人々は実店舗に行って生鮮食品を購入することを好むからです。そして、保管スペースは当然ながら同じ規模のままです」とムキジャ氏は付け加えます。「既存のお客様からも、冷蔵室がすぐに満杯になり、当然のことながら、商品もすぐに腐ってしまうことに気づきました。」
このスタートアップの長期的なビジョンは、顧客と直接対面する食料品小売業者から、倉庫施設、サプライヤー、そして最終的には農家までサービスを拡大し、生鮮食品のサプライチェーン全体を自動化し、世界の食品廃棄物を50%削減することを目指しています。まあ、これは壮大な目標と言えるでしょう。
スーパーマーケットは、生鮮食料品の変動を予測する AI をトレーニングするために必要なコア データをすでに大量に所有しているのだから、こうした予測モデルを自ら作成することはできないだろうか。
「一般的にスーパーマーケットは得意分野を活かそうとしており、それが小売業界の未来像です」とムキジャ氏は答えます。「店長からよく聞くのは、顧客への対応を徹底したいということです。生鮮食品売り場は見栄えがよく、棚では徹底的な品質チェックが行われています。しかし、データ分析や社内AIチームの構築に時間をかけたくないのです。それは非常にコストがかかり、毎回車輪の再発明を繰り返すようなものです。それに、一流のAI人材を獲得するのも難しいのです。」
パオリーノ氏も、フレッシュフローがAIを活用した予測に強化学習技術を適用する実験を計画していると述べ、「これは小売業者にとっても非常に難しいことです」と強調した。
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