سنت الحكومة اليابانية قانونًا جديدًا لخفض هذه تكاليف النفايات الغذائية إلى النصف من مستويات 2000 بحلول عام 2030، مما دفع الشركات لإيجاد حلول، فعلي سبيل المثال بدأت سلسلة المتاجر الصغيرة Lawson Inc في استخدام الذكاء الاصطناعي من شركة DataRobot الأمريكية، والتي تقدر كمية المنتجات على الرفوف، من كرات أرز أونيغيري إلى شطائر البيض والتونة، التي قد لا تُباع أو لا تلبي الطلب.
وتهدف Lawson إلى خفض المخزون الزائد بنسبة 30٪ في الأماكن التي تم طرحها فيها، وتريد خفض نفايات الطعام إلى النصف في جميع متاجرها في عام 2030 مقارنة بعام 2018، حيث يعتبر التخلص من نفايات الطعام أكبر تكلفة يتحملها أصحاب امتياز لوسون بعد تكاليف العمالة.
فيما تقوم شركة Suntory Beverage & Food Ltd بتصنيع المشروبات بتجربة تقنية ذكاء اصطناعي أخري من Fujitsu Ltd لمحاولة تحديد ما إذا كانت سلع مثل زجاجات الشاي الصيني الأسود والمياه المعدنية قد تعرضت للتلف أثناء الشحن، وحتى الآن، كان هذا مسعى بشريًا يستغرق وقتًا طويلاً، ومع الذكاء الاصطناعي الجديد، تأمل شركة Suntory في قياس ما إذا كان الصندوق التالف كذلك، أو عندما تكون المحتويات نفسها قد تعرضت للتلف وتحتاج إلى إعادتها.
وتهدف Suntory إلى تقليل عودة البضائع بنسبة 30-50% وخفض تكلفة نفايات الطعام وتطوير نظام قياسي مشترك يمكن أن يشاركه صانعو الأغذية وشركات الشحن الأخرى.
