## コマース革命Mill：AIコンテナによる食品廃棄物管理がWhole Foodsを説得

Millは、スタートアップが検証済みの製品の力を背景に、消費者市場から企業向けセグメントへと移行できる例を示しています。Whole FoodsとAmazonとの契約は単なる契約ではなく、最初から企業顧客向けに拡大を計画していたビジネスモデルの根本的な変化を証明するものです。

CEO兼共同創設者のメット・ロジャースによると、この戦略はSeries Aプレゼンテーションの段階で既に組み込まれていたとのことです。しかし、企業のリサイクルによる利益に関する野心は、正式に契約が締結された今になって初めて明らかになったと述べています。

### 食品容器が商業ツールに変わる

Whole Foodsは2027年から、Millの商業用コンテナの導入を開始します。目的はシンプルで、野菜や果物の売り場から出る廃棄物を粉砕・脱水し、廃棄コストを削減するとともに、リテーラーが購入する卵の飼料として黒色飼料を供給することです。これにより、Whole Foodsは二つの面で運営コストを直接削減します。

しかし、真の価値はデータにあります。Millのコンテナは、何がどれだけ廃棄されているかの情報を収集します。「私たちの目標は、彼らのゴミ処理の最適化だけでなく、サプライチェーンの上流に焦点を移し、店舗が実際に食品廃棄を減らすことです」とロジャースは説明しました。

### 消費者から企業へ：家庭内テストの役割

Millは数年前に家庭市場から始まりました。Nestを開発していたチームらしい、エステティックと機能性を兼ね備えたデバイスです。これは偶然の戦略ではなく、家庭用製品は効果の証拠収集やデータ収集、ブランドの評判構築のためのツールとして機能しました。

Whole FoodsがMillとの交渉を始めた際、多くのリテーラーのマネージャーはすでに家庭でコンテナを使用していました。ロジャースはこれを、彼らの企業販売戦略の一環として語っています。経営陣は潜在的な顧客のディレクターと連絡を取り、家庭でMillを試してもらう提案をしたのです。「これは実際の価値を示す確実な方法です」と彼は述べました。

### AIが契約の鍵となる要素

実際にWhole Foodsが関心を持ったのは、Millが食品廃棄物をコンテナに入る前に識別できる能力でした。会社はセンサーを搭載したAIシステムを開発し、食品がまだ棚に適しているかどうかを判断します。いわゆる「シュリンク」—廃棄や盗難によるリテーラーの損失—を最小限に抑えることは、激しい市場での重要な競争優位性をもたらす可能性があります。

大規模言語モデル（LLM）のブレークスルーは決定的でした。Nestの開発において、ロジャースとハリー・タンネンバウムはGoogleの何十人ものエンジニアとともに1年以上を費やし、人や荷物を認識できるカメラを訓練しました。現代のLLMを用いたMillは、少人数のエンジニアと短時間でより良い結果を出しています。「AIは巨大な推進力です」とロジャースは強調し、これにより同社は商用バージョンをより早くリリースできたと認めています。

### 多角化は生き残りの戦略

CEOによると、単一の顧客基盤や収益チャネルの複雑化は、経済的な脆弱性をもたらします。ロジャースはAppleでの自身の経験を例に挙げています。iPodが同社の約70％の収益を生み出していたとき、スティーブ・ジョブズは競合のモトローラに対する懸念からiPhoneの開発を強く推進しました。「私たちにはもう一つの支えが必要だったのです」。

このロジックを、Millは自社のビジネスモデルに適用し、徐々に商業セグメントへの展開を進めています。ロジャースによると、同社は自治体向けの事業も開発中です。「新たな支えを追加し、多様な収益源を拡大し続けています」と語っています。

Whole Foodsとの契約は、食品廃棄物コンテナが単なる家庭用ガジェット以上のものであることを示しています。それは、コスト削減と新たなビジネスチャネル構築のためのデータ収集プラットフォームであり、各効率向上が実質的な価値を持つ業界において重要な役割を果たしています。