AI駆動型インテリジェントケータリングシステム設計のための機能要件とオブジェクト指向システムモデリング

Summary

この研究では、非接触型コミュニケーション、カスタマイズされた食事の提案、満足度予測を可能にする AI ベースのレストラン ケータリング システムを導入します。LDA、CONV-RNN、Conv-LSTMでNLPを利用することで、ルールベースの技術を凌駕し、精度、再現率を高め、ミス率を低減し、外食産業におけるAIの革命的な可能性を実証しています。

Abstract

食品業界は、グローバリゼーション、技術の進歩、顧客の期待の進化により、ここ数十年で大きな変革を遂げてきました。人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) は現在、食品の生産、マーケティング、サービス提供を強化する上で重要な役割を果たしています。本研究では、自然言語処理(NLP)と線形判別分析(LDA)を用いた非接触型サービス、Convolutional Recurrent Neural Network(Conv-RNN)モデルによるパーソナライズされた食品の推奨、最適化されたConvolutional Long Short Term Memory(Conv-LSTM)モデルによる顧客満足度予測を通じて、レストランのケータリングサービスを改善するためのAI駆動型インテリジェントシステムを提案する。実際の実験では、提案されたシステムが従来のルールベースの方法よりも優れており、Word2Vec-LDA で 91.5% の精度、91% の精度、91.1% の再現率、および 89.7% の F1 スコアを達成していることが実証されています。Conv-RNN モデルでは 98.5% の精度、損失は 0.02。Conv-LSTM システムでは RMSE が 0.1011、R² が 0.9812 でした。これらの結果は、レストラン業界における顧客サービスの自動化と強化における AI の変革の可能性を浮き彫りにしています。

Introduction

AI の導入は、過去 10 年間、デジタル テクノロジーの成長において重要な部分を占めてきました。ホスピタリティ部門を含むいくつかの業界に可能性と課題の両方を与えてきました¹ そして、人々の生活の質を向上させ、それによって経済を強化する可能性を秘めた AI を活用した発明が数多く開発されてきました。競争の激しいレストラン業界では、一流の料理と顧客サービスを維持することが成功に不可欠です。テクノロジーが進歩し、食事体験が変化するにつれて、AI は業務効率と顧客満足度を向上させる革新的なツールになりつつあります。AI を活用した監視システムは、レストランの運営² を変革し、キッチンをより適切に管理し、食品の品質を監視し、一流の顧客サービスを提供しています。これらのテクノロジーは、高度なアルゴリズムとリアルタイムのデータ分析の使用を通じて業務を合理化し、食事体験のあらゆる側面における一貫性、安全性、卓越性を保証します。レストランは通常の操作手順でより高い精度を達成することが可能^{になりました2。}

全体的な経済的成功、変化する状況への適応性、顧客のニーズと期待を満たすためにオファーを拡大および変更する能力はすべて、観光およびホスピタリティ業界の要因であり、これらの要因がビジネス....

Protocol

この研究は、マレーシア国立大学 (UKM) の研究倫理委員会のガイドラインに従って実施され、承認番号 UKM FST/2025-AI/023 で承認されました。チャットボットのクエリを収集する前に、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られました。参加者の機密性とプライバシーを確保するために、すべてのデータは匿名化されています

調査の概要

AI技術を活用したインテリジェントケータリングシステムの概要を 図1に示します。図のように、顧客入力は、単語の埋め込み、見出し語化、トークン化などの NLP 手法で前処理され、タグが抽出されます。次に、LDAと呼ばれるMLモデルを顧客タグのモデリングに適用し、非接触型サービスを提供しています。食品の提案は、Conv-RNN モデルを使用して実行されます。前の顧客の選択から記録された流れのシーケンスに基づいて、食品がインテリジェントに顧客に提案されます。最後に、レストランのサービスをさらに改善するために、最適化されたConv-LSTMモデルを使用して顧客満足度を予測します。提案されたAIモデルの性能は、さまざまな評価指標の下で評価されます。

Results

この研究では、開発された ICS の信頼性と信頼性を保証するために、いくつかのモデルを徹底的にテストおよび検証しました。ICS の最も効率的なセットアップは、いくつかの単語埋め込みと分類子の組み合わせの比較研究を実行することによって決定されました。各実験は10回実施され、結果は標準誤差を括弧で囲んだ平均値として表示されました。この方法により、モデルの予測不可能性とパフォーマンスの一貫性に注目が集まりました。標準偏差は、モデルを評価する際に考慮すべき重要な要素です。値が大きいほど、モデルのパフォーマンスがデータセットやシナリオによって大きく異なることを示唆している可能性があり、実際のアプリケーションにおけるモデルの一般化可能性と信頼性に疑問が生じます。

評価メトリック

本研究では、AIモデルを3つの評.......

Discussion

AI技術を用いた提案されたICSモデルの全体的な性能を、SVR²⁴を用いたk-means、LSTM(QSR-LSTM⁾²⁵を用いたクイックサービスレストラン25、およびNLP-ANN³⁸と比較した。比較すると、提案モデルは、 図 12に示すように、検討されたアプローチと比較して計算時間の短縮を確保しました。反復回数が増えると、すべてのモデルの計算時間は徐々に長くなります。AIを活用したインテリジェントケータリングシステムの提案により、計算時間と誤差を抑えながらパフォーマンスの向上を実現しました。したがって、開発されたモデルは、レストランにインテリジェントなケータリング サービスを提供するのに効率的かつ効果的です。

重要なステップ

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
プログラミング言語	Python(モデル開発、自然言語処理、深層学習に使用)	https://www.python.org/	Python 3.8+
データベース	MySQLまたはSQLite(ユーザーインタラクションログの保存用)	https://www.mysql.com/;https://www.sqlite.org/	MySQL 8.0 または SQLite3
データセット	地元のレストラン注文チャットボットから収集されたユーザークエリ		手動注釈付き
ディープラーニングフレームワーク	テンソルフロー / ケラス	https://www.tensorflow.org/;ケラス 2.11 & rarr;https://keras.io/	TensorFlow 2.11 または Keras 2.11
開発環境	Jupyter Notebook / Google Colab	https://jupyter.org/;https://colab.research.google.com/	JupyterLab 3+ / Colab(無料)
評価指標	scikit-learn指標:精度、想起率、クロスエントロピー、R&UP2;	https://scikit-learn.org/	scikit-learn 1.0+
ナチュラルランゲージツールキット	spaCy / NLTK(意図検出前処理用)	https://spacy.io/;https://www.nltk.org/	spaCy 3.0 / NLTK 3.6
リカレントニューラルネットワークモデル	RNN、LSTM、コンヴ-LSTM	https://keras.io/	Kerasでの実装
システムハードウェア	Intel Core i7、16GB RAM、NVIDIA GTX 1660 Ti GPU		ローカルシステム
トピックモデリングツール	Gensim(潜在ディリクレ配分に使用)	https://radimrehurek.com/gensim/	Gensim 4.1.2
可視化ツール	Matplotlib、Seaborn(パフォーマンスグラフのプロット用)	https://seaborn.pydata.org/;https://matplotlib.org/	Matplotlib 3.5+、Seaborn 0.11
ワード埋め込み	Word2Vec / GloVe 事前学習済み埋め込み	https://nlp.stanford.edu/projects/glove/	GloVe(100D)、スタンフォードNLP