AIで買い物を予測、時間や費用の節約に役立つ食料配達サービス
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食材のパーソナライズは何を最適化するのかが、同一人物でも状況によって変わって来そう。しかも１人１人の嗜好に留まらず、ダイエット中だったり、子供の離乳食、学校給食のメニューといったことも加味する必要が有るのでは。
確か岡山で献立アプリを提供していたところが有りましたが、そちらのデータの方がより実態に近く、別の料理を提案することも出来るでしょう。
ライフログはB2C向けのDXの肝だと思いますが、利用者視点からすれば何らかの情報を提供する行為に対する報酬というサイクルを自覚して貰うことも、状況が変わる場合には有効で、無自覚にセンシングされたレコメンドとは異なる達成感や満足感を得られる気がしますが、どうでしょうか。機能としては細切れですが、味の素も献立の提案システムを提供しています。
この機能提供の背景として、料理において「献立を考える」が一番のペインポイントになっていることが当時の調査で明らかになっています。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1803/26/news105.html
献立を考えることは、「正解がない」「ゼロイチ」「自身が責任を負う」という意味では、大げさですがアイデア創出に近い頭・エネルギーを使うと感じます。
一方、出されたものへ良し悪しを評価することは容易になるため、味の素のサービスや、記事にあるような献立から配送までを一気通貫するサービスが登場するものだと思います。
逆に言えば、毎日の献立を考えることでアイデア創出のトレーニングができる、とも言えますので、世の新規事業担当者やR&D担当者の方はぜひとも毎日の献立を考えてみてはいかがでしょうか（笑）オイシックスもそうだけど、仕事や家事で忙しい人が健康的で、経済的な食生活を最小限の時間と労力で実現できるこういったサービスには感謝しかないですね。
食材が消費者の手元に届くまでのサプライチェーンじゃなく、消費者の口の中に入るまでの「消費者行動全体」に焦点を当てて差別化する。勉強になります。
