株式会社WonderPalette

「食品業界ほどAI技術を持った企業&人材が活躍できる余地の大きい分野はないと感じています」
こう語るのは、株式会社WonderPalette代表取締役CEO・尾上寿明氏。

同社は、食品業界に特化した生成AIの導入やDXコンサルを提供しているスタートアップで、現在はそれに加え、AIによる需要予測サービス『Wonder予測AI』の提供も開始している。消費期限が短く、天候や湿度等によって需要が大きく変化する食品業界において需要予測はコスト削減にも繋がる重要なテーマ。近年は、SDGsや環境への影響の観点から食品ロスの削減に取り組む企業が増えており、正確な需要予測が実現できれば、食品廃棄の抑制にも繋がる。しかし、多くの要素が複雑に絡む需要予測は経験豊富なベテラン社員が担っており、属人化している故に精度にバラつきがあるという課題を長年抱えていた。

「考慮すべき変数が多くて分析に膨大な時間がかかる作業こそ、AIが得意とするところです。『Wonder予測AI』は商品ごと、売り場ごとの予測にも対応していて、実務にそのまま活用できます。お客様からもベテラン社員が行っていた時の予測精度を超えることができたと好評をいただいています」（尾上氏）。

IT技術を活用した需要予測サービスを提供している企業はほかにもあるが、対象となる商品が限定的であったり、個社にカスタマイズされていたりするため、広く浸透するようなサービスへと成長したものはない。個社に特化したサービスの場合、開発コストが非常に高く、中小企業等は手を出しづらいという現実もある。その点、『Wonder予測AI』はパッケージ化されていてSaaSとして提供されている分、コストが抑えられている強みがある。

「食品メーカーの“モノづくり”に目を向けると、画像認識技術による品質検査や全自動生産設備等、最新のIT技術の導入が積極的に行われています。しかし、需要予測をはじめとしたビジネスサイドでは、アナログなやり方がそこかしこに残っているのが実情です。そこに私達が価値を提供する余地、活躍できる伸びしろがあると確信しています。だからこそ、我々が掲げる“食品開発・販売業界を生成AIとITでアップデートする”というビジョンは、実現可能性が高く、挑戦しがいのある目標だと思っています」（尾上氏）。

同社は2024年1月に設立されたばかりのスタートアップだが、今後の成長を予感させる要素がいくつもある。

一つは、非常に高いAI開発力だ。CTOを務める加納保昌氏は、大学院にて自動同時翻訳の研究で博士号を取得。当時の学術上、最も精度が高かったとされる同時機械翻訳モデルを上回るモデルを提案する論文をまとめ、査読付き国際会議で採択された経験を持つ。大学院も飛び級により1年で修了したという。こうしたアカデミックな裏付けがあるだけでなく、自らAI開発を行う会社を創業し、現在も代表を務めているほか、『Wonder予測AI』開発において需要予測精度を短期間で向上させたという実績もある。

また、尾上氏もノーコード開発のプラットフォームをSaaSで提供していた会社で重要なポジションを担っていた経歴があり、需要予測のサービスをパッケージ化してSaaSとして提供するノウハウに長けている。

AIを活用したサービス開発において最も重要だと言っても過言ではない「質と量を伴ったデータ」についても同社は既にクリアしている。尾上氏が同社を設立する以前から生成AIやDX支援のコンサルティングで取引のあったグレープストーン社が応援してくれているからだ。同社は東京の土産菓子を展開する売上三桁億円規模の大企業である。既に『Wonder予測AI』も導入しており、グレープストーン社の保有する膨大なデータを活用しながら予測精度をブラッシュアップしていくことが可能だ。

「需要予測サービスを提供している会社はありますが、多少なりとも結果が出ているのは個社のプロジェクトを受託しているケースがほとんどです。しかし、当社は当初からSaaSを想定したチーム編成を行っているため、市場を面で押さえるという点でリードできると自負しています。また、グレープストーン社との取引があるおかげで、アルゴリズムの検証を高速で回すことも。設立間もないスタートアップとしては、かなり恵まれた環境にあると言えます」（尾上氏）。

同社にとって、『Wonder予測AI』は成長戦略の第一歩に過ぎない。2024～2025年にかけて同サービスの普及に力を入れ、導入企業数を増やすことに成功すれば、食品業界のデータを広く収集することができる。そのデータを基盤に、需要予測だけでなく生産計画や販売計画等、現状デジタル化があまり進んでいない領域にメスを入れ、ITによる効率化を軸にした変革を業界全体で起こしていきたいというのが、同社の強い思い。

「現状、食品業界は知見がバラバラに存在しているような状態です。これをデータ起点で集約・合理化していくことができれば強力な武器になるはずです。その武器を携え、チームジャパンとして海外へ打って出ることもできると信じています。今はまだ夢物語かもしれませんが、実現する可能性は低くないと思っていますし、そこへ到達する道筋も描いています。面接の場では、その点についてもっと詳しい話ができるので、興味ある方はぜひお話しさせていただきたいです」（尾上氏）。

日本でやっている人がいないユニークな技術を扱える面白さや、食品廃棄削減という社会的インパクトの大きい成果を目指すやりがいもある。また創業間もない会社だけに、コアとなるポジションにも空きがあり、結果が出た時には適正な対価を支払うことが尾上氏のポリシーなので、やりがいのある仕事、挑戦しがいのある仕事を求める人は、充実した日々を送れる環境だと感じた。

「『Wonder予測AI』の開発は、お客様1社1社の細かいデータをチェックします。例を挙げますとイベント日の予測精度が低い原因はどこにあるのか、一つひとつ検証を繰り返していくような泥臭い仕事になります。AIに華やかな仕事というイメージを持っている人だとギャップを感じるところもあるかもしれません。しかし、型にはまった仕事はなく、毎回新たな挑戦の連続になるので、飽きることはないですし、一つやり遂げるごとに大きく成長できるのも間違いありません。逆に言えば、ルーティン業務や安定した業務を淡々とこなしたい人には弊社の仕事は難しいと考えます。そのことを理解した上で、当社の仕事、働く環境に興味がある方は、ぜひ門を叩いてみてください」（尾上氏）。