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第5回 "もったいない"のあんな見方こんな見方?

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"もったいない" 食品ゴミを減らすことをテーマに、前回に引き続き環境問題についてあんな見方やこんな見方をしていきます。

 前回は、来客人数のデータの他に、気候のデータを用いて、その飲食店の来客人数を予想しました。

 

今回は、実際の食べ物の注文量のデータを利用して、食欲に関する分析をしていきます。

 

難しい話はさておき、下のグラフは、

今回データを提供して頂いた飲食店で取り扱っている鍋の

「実際の注文量」を棒グラフで、

「予想データ」を線グラフで表しています。

※「補正データ」=予想データ×1.4

 

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今回行ったシミュレーションでは、

実際の場合よりも廃棄量を84%も抑えることができ、

コストも一ヶ月で約15万円減らすことができました。

 

おそらく、過去の発注量のデータや来客人数のデータ

さらには、天気のデータを用いることで、

その日の仕込み量を決めている飲食店はないと思います。

効率的な運営をするために、最適な仕込み量を予想するということは

新しい試みではないでしょうか。

 

さらに、このような予測方法を応用すれば、

人間の食欲が、どのようなものに関わっているのか、

科学的に証明できるのではないでしょうか。

 

以上、5回にわたって

「もったいないのあんな見方こんな見方」

を連載してきましたが、この辺で終わりたいと思います。

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