ロボット、カメラ、ごみについての膨大なデータ：リサイクル業界の新たな挑戦の内幕

アメリカ人は本当に物を捨てるのが得意です。国内では毎年約3億トンのゴミが生産されており、リサイクル容器を通過した後でも、何十億ドル分の再利用可能な資材が埋立地に廃棄されています。

これまでの問題は、それらを仕分けることでした。つまり、小麦と籾殻を分けるように、アルミ缶と汚れたおむつを分けることです。そのために、業界は従来、すべてを細断して機械的に分離するか、人を雇ってコンベヤーベルトの上で手作業で選別させる方法に頼ってきました。どちらも規模の拡大には向きません。細断は汚染された低価値の資材を生み出し、手作業の仕分けは遅くて高価で、スタッフの確保も難しくなっています。いずれにしても、廃棄物から価値のある資材を取り出すコストは、その資材の価値とほぼ同じくらいです。

今やほぼすべての産業と同様に、リサイクルもAIが計算を変えると期待しています。増え続ける企業が、コンピュータビジョンやロボットピッカー、大規模な廃棄物の学習データセットを導入し、コンベヤーベルト上の個々のアイテムを識別・分離しています。これはスタートアップ企業だけではありません。国内最大の廃棄物収集業者であるWaste Management（$WM）は、リサイクル施設の自動化に14億ドル以上を投じています。コロラド州を拠点とするAMPは、さらに一歩進めて、AIを最初から搭載した完全な施設を構築しています。

「私たちと同じように識別できるものは、何でも学習できる」と、AMPの創設者兼最高技術責任者のマタニヤ・ホロウィッツは言います。

自動的に識別できることは、廃棄物のビジネスモデルそのものを変える可能性があります。リサイクルのために都市に料金を請求し、商品価格が高止まりすることを期待する代わりに、同社は未仕分けのゴミを処理し、仕分けされたリサイクル品の販売、バイオチャーへの有機廃棄物の変換によるカーボンクレジットの獲得、埋立地の容量を半減させることで都市の輸送コストを節約するなど、複数の収益源を持っています。

米国では、住宅から出るリサイクル可能な資材のうち、実際にリサイクルされるのはわずか21％であり、その割合は減少しています。従来のプログラムは人々の参加に依存しており、主に一戸建て住宅に限定されています。アパートや商業ビル、路上サービスのないコミュニティは対象外です。ゴミを処理することは、リサイクルに関わらず、すべての廃棄物を仕分けることを意味します。

「5年前ならこれができましたが、今ではその複合的なメリットのおかげで、これをやらない理由がなくなった」とホロウィッツは言います。「ゴミの仕分けが明らかにより良い選択肢となる都市圏全体が見えてきています。」

細断機からメスへ

家庭ごみは一つの問題です。電子機器も別の問題です。テレビやスマートフォンの製造には高度な技術が必要ですが、寿命の終わりに分解する作業は、ほとんどの場合、ドライバーとハンマーを使うだけです。

カーネギーメロン大学のロボティクス研究者で、リサイクルスタートアップのroboLoopを共同設立したマット・トラバーズによると、ロボットはこれを大幅に高速化できるとのことです。同社は、ほかの電子廃棄物よりも急速に増加しているフラットパネルディスプレイに焦点を当てています。

「これらは絶対に尽きることはなく、何をどうすればいいのか誰もよくわかっていません」とトラバーズは言います。

ペンシルバニア州ステートカレッジの施設では、ロボットがコンピュータビジョンを使ってテレビの背面のネジを見つけ出し、_No Country for Old Men_の殺人兵器に変身した牛追い棒を模した動的ビットでネジを打ち抜きます。人間はその後、部品を取り出し、素材を分離します。これらの工程は、より器用さを要します。

この全体の作業は一つの目的に集中しています：ロジックボードに到達することです。そこには金、銅、パラジウムが含まれ、周囲の鉄やアルミニウムの約100倍の価値があります。手作業だけでは、施設は1時間に約25台のテレビを処理し、赤字です。トラバーズは、ロボットラインが120台に達する可能性を示しています。

トラバーズは、フラットスクリーンを出発点と見ています。電子機器はほぼ同じ構造で作られており、層がネジで固定されています。同じロボット技術は、携帯電話やタブレット、その他の手作業でリサイクルされているものにも応用できると考えています。彼はこれを「汎用的な分解インテリジェンス」と呼び、ロボットに物の組み立て方を理解させ、それを解体できるように訓練します。

「これは今や、工具のバイスとハンマーです」とトラバーズは言います。「それを自動化できるのです。」

繊維も同じ課題に直面しています。ファッション業界は膨大な廃棄物を生み出していますが、そのほとんどは混紡素材であり、リサイクルして有用な繊維に戻すのは非常に難しいです。香港の繊維・アパレル研究所では、AIを使った仕分けシステムを構築し、入ってきた衣料品を素材や状態、再販やリサイクルに適しているかどうかで分類しています。

再販可能な品は一方に振り分けられ、混紡素材は化学的な分離工程に送られ、再利用可能な繊維に分解されます。

この技術は稼働しており、米国やインドネシアのメーカーにライセンス供与されています。しかし、研究所の最高経営責任者のジェイク・コーは、依然として従来の障壁が残っていると述べています。「バージン素材の方が安いことが多い」と彼は言い、収集インフラも断片的で安定した供給を難しくしています。規制の圧力がなければ、ブランドはリサイクル繊維を購入する動機がほとんどありません。

欧州の拡大生産者責任義務化がそれを変える可能性もありますが、現状では、収益性の高い運営は政策支援やブランドとの提携に依存しており、市場の需要だけでは成り立ちません。

買い手を待つ

技術は進歩していますが、その生み出すものの市場は別の話です。AMPのシステムは、廃棄物の約90％の材料を識別・仕分けできますが、そのうち買い手がつくのは50〜60％程度です。

ロチェスター工科大学のサステナビリティ研究者であるキャリー・バビットは、リサイクルは倉庫や物流のようなものではなく、少数の巨大企業が数十億ドルを投資して自動化を進め、何百もの施設に展開できるものではないと指摘します。これは断片的で、主に中小企業が運営している産業であり、市町村の予算や薄利多売の経営が制約となっています。

最大手の企業でさえ、地域ごとに施設の様子がまったく異なることもあります。ロボットシステムの開発コストは数十万ドルにのぼり、実際に効果が出るまでに何年もかかることもあります。1つの施設だけを運営する企業にとっては、仕分けのリターンが1ポンドあたり数ドルに過ぎない場合、その投資はリスクの高い賭けです。

規模拡大を妨げるもう一つの要因は、多くの分野で連邦レベルの政策が存在しないことです。電子廃棄物は25の州法によって規制されており、それぞれ微妙に異なります。有機廃棄物の規制も州ごとに異なります。リサイクル技術を全国展開しようとする企業にとっては、市場ごとに異なる規制のパズルを解く必要があります。

「私たちは、前段階で処理される製品が後段階で適切に処理されるように設計しているわけではありません」とバビットは言います。

彼女は、AIのより面白い可能性は、実際に廃棄物になる前の段階にあると考えています。商業キッチンが何を捨てているかを知らせるスマートビンや、バッテリーの健康状態が低下したときにリサイクルを促すスマホアプリ、近くのリサイクル施設を案内するアプリなどです。

バビットは、ゴミの仕分けの進展にもかかわらず、真の勝利は「より少なくすること」だと述べています。

「持続可能性の観点から言えば、廃棄物を出さないことの方が、リサイクルよりもはるかに良い」と彼女は言います。

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