情プロ

1. AIで始めるごみ分別
課題解決プロジェクトseason2
テーマ提供企業：Google
チーム名：情プロ

2. プロジェクトの背景
「ごみの焼却・埋め立て」
「大量生産・大量消費・大量廃棄」
「ごみの無分別」
プロジェクトの目標
様々な環境問題を引き起こしている
AIを活用し、ごみの分別を強化
環境負荷を低減させ
循環型社会を創る
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3. ごみの一部はリサイクルされるが、多くは焼却・埋め立てされている。
しかし、ごみの焼却・埋め立ては様々な環境問題を引き起こす懸念がある。
ごみ処理の問題点
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4. ごみ焼却の問題点
・温室効果ガスの排出
特にプラスチックと合成繊維を
焼却することで多く排出される
ごみ処理の問題点
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5. さら
に・・・
ごみ処理の問題点
埋め立ての問題点
・大気汚染
・生物多様性への影響
・地下水汚染
・土壌肥沃度の影響
・健康への影響
20年後には日本の埋め立て場が
満杯になり、ごみを埋め立てる場
所がなくなってしまう可能性も！！
さらに・・・
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6. 特にリサイクルにはごみの分別が大きく影響！
Refuse
断る
01
Reduce
減らす
02
Reuse
繰り返し使う
03
Recycle
再利用する
04
問題解決のためには4Rが重要
5

7. 年間家庭ごみ総排出量4,272万トン
（東京ドーム約115杯分）
リサイクルとごみの分別
ごみを分別すればごみ処理にかかる費用や排出される温室効果ガスを削
減することができるだけでなく、資源として再利用することもできる。
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8. 日本のリサイクル率の現状
市区町村等による資源化と住民団体等による集団回収とを合わせた総資
源化量及びリサイクル率は減少傾向にある。
環境省「一般廃棄物処理事業実態調査の結果（平成30年度）について」
http://www.env.go.jp/press/files/jp/113665.pdf をもとに作成
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9. 注）日本とEU加盟国ではリサイクル率の計算方法が異なる。しかし、EU加盟国の計算方法に
合わせて計算しても22.7%とわずかに上昇するだけで順位に変動は見られなかった。
日本のリサイクル率の現状
環境省が取りまとめた2018年度の日本のごみリサイクル率は19.9%(図1)
EU加盟国（2018年時点）のリサイクル率と比べると、かなり低い(図2)
資源循環・廃棄物研究センターhttps://www-cycle.nies.go.jp/magazine/kenkyu/202008.html
をもとに作成
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10. 「AIごみ判別装置」を導入
AIを活用し、ごみの分別を強化！
そこで・・・
9
MFC運営事務局にて
画像を削除しました

11. 大量生産・大量消費
大量廃棄型社会
循環型社会
資源消費節減
環境負荷低減4R使い捨て型
分別の徹底により、４Rを促進→循環型社会を目指す
10
C

12. 家庭ごみを捨てる人
集合住宅の管理人
ごみ収集業者
AIごみ判別装置
市や町のごみ捨て場
集合住宅のごみ捨て場
◆設置場所
◆ターゲット
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MFC運営事務局にて
画像を削除しました

13. カメラでごみ（ごみ袋）の画像を認識
秤で重量を測定
ごみ（ごみ袋）を振動させ、音を測定
全て正常値ならごみを捨てられる
AIごみ判別装置
◆画像・重量・音でごみを判別する
総
合
的
に
判
別
異常値が検出された場合
AIにより、異常を分析
想定される混入物を表示
分別してから再度捨てる
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MFC運営事務局にて
画像を削除しました

14. ②AI装置に①を置く
判別
使用例① 異常あり
「金属」が混入している可能性があります。
確認してください。
①ごみを持っていく ③異常が見られた場合
AIが混入物の候補を挙
げて教えてくれる
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15. 判別
使用例②
②AI装置に①を置く
○○市で「はさみ」は「不燃ごみ」に分類さ
れます。刃の部分を新聞紙やガムテープ
で包んでから捨てましょう。
③ごみの種類・捨て方
をAIが教えてくれる
①捨て方が分からないごみ
はさみは何ごみ
だろう？
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16. データ取得方法
ごみ組成調査とは
家庭や事業所から排出されるごみの中に含まれるご
みの種類及び量の割合、また資源化できるものがど
の程度含まれているかを調査・分析するもの
◆ごみ組成調査を応用
データ収集方法
画像・・・ごみ袋の大きさ及びごみの種類の画像
重量・・・一定の条件下で推定される重量のパターン
音・・・ごみ同士が擦れる特有の音
◆必要なデータ
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17. データ収集手順
採取
• 家庭から排出された直後のごみ袋を直接採取する
• 調査対象世帯数を多くする又は調査期間を長くすることで、家庭
や調査日による発生量の違いを平均化
袋の測
定
• ごみが袋に入った状態で「画像」「音」「重量」の測定を行う
• AIにごみ袋の状態(画像・音・重量)を学習させる
分別
• ごみを袋から出し、分別する
• 事前に分別項目を作成し、それに沿ってごみを仕分ける
ごみの
測定
• ごみを袋から出し、ごみ単体の「画像」「音」「重量」の測定を行う
• AIにごみ単体の画像・音・重量とごみ袋の状態での画像・音・重
量を併せて学習させる
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18. 1.環境への配慮
ごみの分別が強化されることにより、
環境への負荷が軽減される
2.ごみ収集業務の負担減
集合住宅の管理人やごみ収集車の
業務負担を軽減できる
3.プライバシーの保護
分別確認の無人化により、ごみから
個人情報が漏洩する可能性が減る
4.市民一人当たりの負担減
ごみ処理の費用が減り、市民一人
当たりの税負担が減る
AIごみ判別措置の
メリット
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19. 今後の展望
◆利用シーンの拡大
AI判別装置を応用し、「家庭内のごみ箱」「観光地やお店のごみ箱」
「リサイクルセンター」「事業系ごみ」など様々なシーンで分別を促進
AIを使ってごみの分別を徹底することで、
将来の循環型社会を創り出す
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20. 環境省「一般廃棄物処理事業実態調査の結果（平成30年度）について」
http://www.env.go.jp/press/files/jp/113665.pdf
環境省「一般廃棄物の排出及び処理状況等（平成28年度）について」
https://www.env.go.jp/press/files/jp/109492.pdf
相馬市「家庭ごみの減量と出し方・分け方ハンドブック」
https://www.city.soma.fukushima.jp/material/files/group/10/68588943.pdf
資源循環・廃棄物研究センター
https://www-cycle.nies.go.jp/magazine/kenkyu/202008.html
循環型社会･廃棄物研究センター森口 祐ー「ごみ問題・3Rと温暖化のかかわり」
http://www.nies.go.jp/event/sympo/2008/images/siryou_moriguchi.pdf
弘前市HP 組成分析調査とは
http://www.city.hirosaki.aomori.jp/kurashi/gomi/2015-1125-1401-385.html
参考文献
19※MFC運営事務局で文章を修正しました