自動献立作成モデルの概要
数理最適化の技術を応用して、
1日分の献立から！！
高速アルゴリズムの開発により、
約分で献立をお届けします！
具体的な制約の例
対応できる領域
幼稚園・保育園
学校給食
学食
社食
介護
病院
特徴：自然言語AIによる「データ分析基盤」の構築
１．クラスター分析による食材・味に着目した料理集合の自動生成
食材や味に基づいて料理をクラスタリングし、類似した特徴を持つ料理を自動的にグループ化します。
例えば、「鶏肉」「卵」「玉ねぎ」という組み合わせから、親子丼とオムライスなど、類似度が高い料理の集合を自動生成します。
２．自治体や栄養士・調理師の傾向を捉えた制約を自動生成
形態素解析を用いることで、例えば「鶏肉と白菜の八宝菜」という料理から「鶏肉 / と / 白菜 / の / 八宝菜」といった単語に分解し、それぞれの単語の出現頻度などを分析することで、食材の使用頻度の傾向を把握します。抽出された傾向に基づいて、料理の制約条件（例：食材の使用制限や栄養バランスの考慮）を自動で生成します。
導入効果
具体的な効果：10食堂運営している給食事業者様が献立作成AIを導入した場合
献立例
Well-Fedの献立作成AIは、1日分の献立から自動的に週間の献立を作成します。
以下は、ある1週間分の献立の出力例です。
開発に必要なデータ
ご用意していただくデータは主に下記の4つになります。
- 料理データ(各料理の料理様式や調理方法などを含む)
- 食材データ
- 料理-食材データ(ある料理がどの食材をどれくらい使用するのか)
- 過去の献立データ