スーパーマーケット等の小売事業者においては、発注数量から賞味期限・消費期限内の販売数量を引いたものが食品ロスとして廃棄されることになる。日々の販売数量を高精度で予測し、発注数量と販売数量の差を縮小することは食品ロスの削減に直結することから、気象データ・AI（人工知能）を活用した需要予測の高度化が検討されつつある。本研究では、スーパーマーケットで販売される食品のうち、販売数量の日変動が大きく予測が難しいとされるおにぎりに着目し、近年各種予測・分類等への有用性が注目されつつあるDeep Learning（深層学習）を用いて販売数量の予測精度向上に取り組んだので、結果を報告する。
