キヤノンMJ、社員食堂の会計をAIで自動化　画像解析活用で食器コスト85％削減へ

2025年5月21日、キヤノンマーケティングジャパンは、画像解析技術とAIを活用した「社員食堂自動精算サービス」の提供を7月下旬より開始すると発表した。
国内の社員食堂における会計の自動化を、より一層加速させる取り組みだ。

画像解析で社員食堂の会計を非接触・高速化

新たに提供される社員食堂自動精算サービスは、キヤノン独自の食器認識AIエンジンを搭載しており、画像解析によってトレー上の食器を自動判別する。従来主流であったRFIDタグ（※）を使用せずとも、通常の食器で精算が可能となる点が最大の特徴である。

このAIエンジンは、キヤノンが長年培ってきた画像認識・解析技術に加え、ネットワークカメラによる撮影ノウハウを組み合わせて開発された。トレー上の複数の食器を瞬時に識別するだけでなく、食器以外の物体を排除して精度を高める設計となっている。

キヤノングループ内の社員食堂44カ所で実証を行った結果、導入前と比べて食器コストを85％削減することに成功したという。

非接触化とコスト削減の波　飲食業界全体へ波及の可能性も

今回の取り組みは、社員食堂における非接触・省人化の流れをさらに後押しするものとして注目できる。従来のRFID方式では、初期導入費用やランニングコストが障壁となるケースが多かったが、画像解析方式の登場によりハードルは一気に下がるとみられる。

特に、社員食堂のように大量の食器を日々扱う現場では、タグの破損や読み取りエラーが運用上の負担となっていた。キヤノンの新技術はこれらの問題を解消するだけでなく、現場の人手不足にも対応できるソリューションとして期待できる。

さらに、キヤノンマーケティングジャパンは、このサービスを2030年までに全国の社員食堂の3割に導入する方針を掲げており、今後は外食産業や大学の食堂などへの展開も視野に入れている。
食器のメンテナンス作業も不要になることから、飲食店現場の業務効率向上にも寄与できる可能性があるのだろう。
導入が実現すれば、現場の省力化と食器コストの削減を両立させるビジネスモデルの確立が進む可能性がある。

一方で、カメラ画像による精算という仕組みには、初期の画像学習精度や誤認識時の対処など、技術的課題も残るのではないだろうか。
導入施設の環境によっては、カメラの設置条件が精度に影響する可能性もあると考えられるため、今後のアップデートや運用サポート体制の充実が、今後の鍵になると思われる。

※RFID（Radio Frequency Identification）：電波を使ってICタグに記録された情報を非接触で読み取る技術。物流・販売・管理など広範な分野で利用されている。