この実証実験では、NTTグループの持つ人流予測を含む需要予測技術により、仕入れや調理量の最適化を行う。時間変化に伴う人の増減を時間列のまとまりで予測したり、販売数を人気要因の時間変化を考慮して予測したりし、給仕に活用することで、廃棄ロスを削減することが特徴だという。

　WITH HARAJUKU内にある店舗（オーバカナル）協力の下、店舗内カメラによる正確な来店人数との突合により、予測の正確さを実証していく。

　来店数の予測は、フードロス抑制システムで店舗運営者にタブレット端末などで提示することで、容易に店舗運営に反映できるとしている。

　実証実験を通じて得られた知見をふまえ、オープンデータ、人流や周辺施設情報などの都市／エリアデータ、来店数や売上、在庫情報などの店舗データを活用し、高精度の来店／需給予測、ダイナミックプライシングや、余剰食材のシェアリングサービスなどについて、継続的な検討・検証を行う。食後の皿の状態から食べ残し要因を推定しメニューや給仕内容に反映することなどにより、店舗のオペレーション最適化やフードロスの抑制支援に貢献する多様なサービスの展開について検討していく予定だという。