在名古屋市的小學中，家長需負擔的學校午餐費為每月 4,400 日圓（約新台幣 900 元）。近期因應通膨，愛知縣內包括長久手市在內的多地已開始調漲午餐費。為避免進一步漲價，控制午餐成本已成為市政當前重要課題。
學童營養午餐有肉有菜，但通膨使得採購成本年年高漲，如何在有限成本下確保食材品質與安全？日本的名古屋市正透過 AI 進行教學現場的實驗！
市府與當地系統公司（System Server）攜手，利用 AI 技術與價格預測模型來輔助規劃學校午餐菜單，期望能取代部分原本必須仰賴營養師與行政人員進行的繁重工作，以節省人力與成本。預估可減少至少 10％ 以上的規劃工作。
在名古屋市的小學中，家長需負擔的學校午餐費為每月 4,400 日圓（約新台幣 900 元。地方政府一度在 2020 年漲價 600 日圓）。近期因應通膨，愛知縣內包括長久手市在內的多地已開始調漲午餐費。為避免進一步漲價，控制午餐成本已成為市政當前重要課題。
課題：至今為止僅憑專業人力構思菜單
名古屋市過去將市內小學分為五區塊，每區配置一名營養專責教師負責未來 4 個月的午餐菜單設計。他們必須兼顧營養平衡、食材成本、供應限制與食品安全等多重條件，並根據過去採購資料與市場行情來預測食材價格。
然而，從菜單排定到實際供餐之間，經常會遇到食材價格劇烈波動，迫使配菜教師必須重新調整菜單或更改預算配置。這樣的後續修正頻繁發生，教師必須負擔成本波動的風險。過去曾因蘿蔔等農作物欠收、價格暴漲，使得原本安排的菜單不得不取消或調整。
此外，為避免食材採購過於集中、造成物流負擔，名古屋市將供餐區域也分成五區，輪流調整使用的食材與供給順序。這種流程雖然可以分散風險，但也提高了菜單設計者規劃時的複雜度。
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AI 價格預測：採購紀錄配合交易數據、氣象資料建立模型
根據名古屋委託主責的 NPO「Hatch Technology NAGOYA」公開資料，新的系統將整合過去數年來的採購紀錄、批發市場交易量與單價、氣象資料等，並考慮季節性與長期趨勢，來預測未來幾個月食材價格。目標為 20 項蔬菜品項。若模型判定某項食材具有較高的風險會漲價，系統會同時提供替代選項、並計算風險機率。
AI 不只運用在建置以上的系統。在規劃階段，會透過生成式 AI 把可用食材、區塊需求與各種限制條件轉換為文字資料，據此生成多版菜單草案，接著根據各區特性自動分配菜單。
過去規劃菜單的困難點，主要在於包含成本等採購限制條件相當多，使規劃作業不僅耗時、也很容易出錯。但是在價格預測模型與生成式 AI 的協作下，預期可以降低「營養專責教師」13% 的作業時間。
不只有名古屋！業界領袖味之素也在進行 AI 菜單自動生成實驗
除了名古屋市的系統外，日本知名食品公司味之素（Ajinomoto） 也正在進行 AI 菜單自動生成服務的實證測試。該系統由味之素與東京的 Kaitech（カイテクノロジー）公司合作開發，支援從 1 餐至每日 3 餐、最大數個月期間的菜單自動生成。
生成時提供的條件包含營養成分、成本範圍、季節性與節日需求。透過該系統，營養師可以讓 AI 快速草擬菜單並微調，降低繁重人工作業。味之素與 Kaitech 希望藉此能推動團膳業界的數位轉型。
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亮點一覽：為什麼 AI 可降低人力與成本？
1. 預測價格、提前調整
在傳統流程中，若某食材價格在菜單確定後才大幅上漲，營養師往往需重新設計菜單或修正預算，這些都是額外人力與時間成本。AI 預測模型能使這些波動提前被發現，讓替換或調整能在正式菜單發佈前完成。
2. AI 建議候補菜單與替代方案
AI 可同時為各區域生成菜單草案，並依據預測風險自動提出替代食材或料理選擇。這可大幅縮短人工搜尋、比較與搭配菜色組成菜單的時間。
而且由於 AI 系統是自動把可選用菜單分配至各區塊，會比人工逐區處理效率更高。
3. 減少重工與錯誤
由於價格波動、供貨變數與營養限制交互影響，手動配菜常常需要反覆修正。透過 AI 將這些交互條件納入計算，減少因單一條件錯漏引起的重工、或調整次數。
此計畫預定從 12 月開始進行實證，並在 2027 年度正式導入。
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（本文轉載自 Inside）
