Cravely: An AI-Powered Food Waste Reduction Platform for Climate Change Mitigation and Sustainable Consumption
Cravely：気候変動緩和と持続可能な消費のためのAI駆動型フードロス削減プラットフォーム (AI 翻訳)
Rency Dayne Duque, John Rein Vinuya, Kristenz Mingoy, Joey Suba, Romenick Garcia
🤖 gxceed AI 要約
日本語
フィリピンのパンパンガ州において、AIを活用したフードロス削減プラットフォーム「Cravely」を設計・開発。食品事業者が余剰食品を割引価格で再分配し、購入によるメタン排出削減量を推定する。ユーザビリティと有効性で高評価を得た。
English
This study presents Cravely, an AI-integrated digital platform for food waste reduction in the Philippines. It enables surplus food redistribution at discounted prices and uses an AI module to estimate avoided methane emissions. Evaluation showed high usability and perceived usefulness, indicating a scalable solution for sustainable consumption.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
フィリピン事例ながら、日本の食品ロス削減やScope3排出削減（廃棄物処理）にも応用可能。AIによる環境影響可視化はSSBJ開示や企業のサステナビリティ報告で参考になる。
In the global GX context
Although focused on the Philippines, the platform's AI-driven methane estimation and food redistribution model offers insights for global food waste reduction and Scope 3 emission reporting. Demonstrates how digital tools can support TCFD/ISSB-aligned climate disclosures.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Highlights how AI can be applied to food waste and methane emissions estimation, offering a framework for similar studies.
🏢実務担当者:Food businesses can adopt such platforms to reduce waste, lower costs, and generate sustainability data for reporting.
🏛政策担当者:Supports policies promoting food redistribution and digital infrastructure for waste reduction and emission tracking.
📄 抄録（日本語訳）
食品廃棄物はメタン排出と気候変動の主要な原因となっている。フィリピンでは、多くの飲食事業者が再分配システムの制限により、食用可能な余剰食品を廃棄している。本研究は、パンパンガ州の選定バランガイにおいて持続可能な消費を促進し、食品廃棄物を削減する、安全かつAI統合型デジタルプラットフォームであるCravelyの設計と開発を目的とした。本プラットフォームにより、飲食事業者は余剰食品を割引価格で再分配でき、利用者は購入を通じて回避された推定メタン排出量について情報を得ることができる。主な機能には、余剰食品の追跡、QRコードによる安全な取引、役割ベースのユーザー管理、環境影響分析のためのAI駆動型メタン推定モジュールが含まれる。システムの開発と評価には、混合手法アプローチと反復的開発プロセスが用いられた。食品事業者、住民、IT専門家が、ソフトウェア品質およびユーザー受容フレームワークを用いて本プラットフォームを評価した。結果は、ユーザビリティ、効率性、セキュリティ、信頼性、および知覚された有用性において高い評価を示した。これらの知見は、Cravelyが食品廃棄物の削減、食品へのアクセス向上、および環境意識の向上において、実現可能かつ拡張可能なソリューションであることを示している。本研究は、持続可能な実践と気候変動緩和の取り組みを支援するデジタルプラットフォームの可能性を強調している。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
Food waste is a significant contributor to methane emissions and climate change. In the Philippines, many food establishments discard edible surplus food due to limited redistribution systems. This study aimed to design and develop Cravely, a secure and AI-integrated digital platform that promotes sustainable consumption and reduces food waste in selected barangays in Pampanga. The platform enables food establishments to redistribute surplus food at discounted prices while informing users about estimated methane emissions avoided through their purchases. Key features include surplus tracking, QR code-secured transactions, role-based user management, and an AI-driven methane estimation module for environmental impact analysis. A mixed-methods approach and iterative development process were utilized in developing and evaluating the system. Food business owners, residents, and IT professionals assessed the platform using software quality and user acceptance frameworks. Results showed high ratings in usability, efficiency, security, reliability, and perceived usefulness. The findings indicate that Cravely is a viable and scalable solution for reducing food waste, improving food accessibility, and increasing environmental awareness. The study highlights the potential of digital platforms in supporting sustainable practices and climate change mitigation efforts.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.36948/ijfmr.2026.v08i03.79212first seen 2026-06-12 04:49:26 · last seen 2026-06-17 07:06:10
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。