アメリカ人は本当に物を捨てるのが得意だ。国内では毎年約3億トンのゴミが排出され、リサイクル箱を通過した後でも、何十億ドル分の再利用可能な資材が埋立地に流れ込んでいる。この問題は常に、すべてを仕分けることにあった。つまり、小麦と籾殻を分けるように、または汚れたおむつからアルミ缶を見つけ出すように。それを行うために、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た。どちらも規模を拡大しにくい。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コストで、スタッフの確保も難しくなっている。いずれにせよ、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かかる。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る。増え続ける企業が、コンピュータビジョン、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・分離している。これはスタートアップ企業だけの話ではない。国内最大の廃棄物運搬業者であるWaste Management（WM）は、リサイクル施設の自動化に14億ドル以上を投資している。コロラド州を拠点とするAMPは、さらに一歩進めて、最初からAIを駆使した完全な施設を構築している。「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・ホロウィッツは言う。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る。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、そして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、複数の収益源を持つ。米国では、住宅用リサイクル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、その数字は減少傾向にあると、The Recycling Partnershipは指摘している。従来のプログラムは人々の参加に依存し、主に一戸建て住宅に限定されている。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取り残されている。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、誰もがゴミを分別することになる。「5年前ならこれができたが、今ではその複合的なメリットにより、これをやらない理由がなくなった」とホロウィッツは言う。「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る。」細断機からメスへ----------------家庭ごみは一つの問題だ。電子機器もまた別の問題だ。テレビやスマートフォンの製造には高度な技術が投入されているが、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だ。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いう。彼の会社は、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る。「これらがなくなることはなく、誰も本当にどう処理すればいいのかわかっていない」とトラバーズは言う。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_の牛追い棒を模した動力ビットで打ち出す。人間はその後、部品を取り出し、素材を分離する作業を行う。これらの作業は、より高い器用さを必要とする。この全工程の目的は一つだけだ。それは、金や銅、パラジウムを含むロジックボードに到達することだ。これは、周囲の鋼鉄やアルミニウムの100倍以上の価値がある。手作業だけでは、1時間に約25台のテレビを処理し、赤字になる。トラバーズは、ロボットラインが120台に達する可能性があると見ている。トラバーズは、フラットスクリーンを出発点と考えている。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るため、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。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、それを学習させることを目指している。「これは今使われている電子廃棄物処理の道具、バイスとハンマーのようなものだ」とトラバーズは言う。「それを自動化できる。」繊維も同じ課題に直面している。ファッション業界は膨大な廃棄物を生み出しているが、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。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る。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る。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る。しかし、研究所の最高経営責任者ジェイク・コーは、依然として従来の障壁が残っていると指摘する。「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る。規制の圧力がなければ、ブランドはリサイクル繊維を買う動機がほとんどない。ヨーロッパの拡大生産者責任義務化がそれを変える可能性もあるが、現状では、収益性の高い事業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たない。買い手を待つ----------------技術は進歩しているが、その生み出すものの市場は別の話だ。AMPのシステムは、廃棄物の約90％の材料を識別・仕分けできるが、そのうち買い手がつくのは50〜60％程度だ。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、少数の巨大企業が何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」と指摘する。これは断片的で、主に中小規模の業界であり、市町村の予算や薄利多売のビジネスモデルに縛られている。最大手の企業でさえ、地域ごとに全く異なる施設を運営している。これは、地域のインフラや廃棄物の流れが大きく異なるためだ。ロボットシステムの開発コストは数十万ドルに達し、実際に効果が出るまでに何年もかかることもある。1つの施設だけを運営する企業にとっては、仕分けの価値が1ポンドあたり数ドルに過ぎない場合、その投資はリスクが高い。規模拡大はさらに複雑だ。ほとんどのリサイクルに関する連邦政策が存在しないためだ。電子廃棄物は25の州法で規制されており、それぞれ微妙に異なる。有機廃棄物の規制も州ごとに異なる。全国的なリサイクル事業を構築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る。「私たちは、前段階で処理しやすい製品を設計していない」とバビットは言う。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る。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、近くのリファービッシュ電子機器を見つけるアプリなどだ。ゴミの仕分けの進展にもかかわらず、バビットは、真の勝利は「廃棄物を減らすこと」だと述べる。「持続可能性の観点から言えば、廃棄物を出さない方がリサイクルよりもはるかに良い」と彼女は言う。📬 毎日の経済ニュースを無料で、迅速に、楽しくお届けします。登録はこちら
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だ。国内では毎年約3億トンのゴミが排出され、リサイクル箱を通過した後でも、何十億ドル分の再利用可能な資材が埋立地に流れ込んでいる。
この問題は常に、すべてを仕分けることにあった。つまり、小麦と籾殻を分けるように、または汚れたおむつからアルミ缶を見つけ出すように。それを行うために、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た。どちらも規模を拡大しにくい。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コストで、スタッフの確保も難しくなっている。いずれにせよ、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かかる。
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る。増え続ける企業が、コンピュータビジョン、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・分離している。これはスタートアップ企業だけの話ではない。国内最大の廃棄物運搬業者であるWaste Management（WM）は、リサイクル施設の自動化に14億ドル以上を投資している。コロラド州を拠点とするAMPは、さらに一歩進めて、最初からAIを駆使した完全な施設を構築している。
「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・ホロウィッツは言う。
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る。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、そして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、複数の収益源を持つ。
米国では、住宅用リサイクル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、その数字は減少傾向にあると、The Recycling Partnershipは指摘している。従来のプログラムは人々の参加に依存し、主に一戸建て住宅に限定されている。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取り残されている。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、誰もがゴミを分別することになる。
「5年前ならこれができたが、今ではその複合的なメリットにより、これをやらない理由がなくなった」とホロウィッツは言う。「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る。」
細断機からメスへ
家庭ごみは一つの問題だ。電子機器もまた別の問題だ。テレビやスマートフォンの製造には高度な技術が投入されているが、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だ。
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いう。彼の会社は、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る。
「これらがなくなることはなく、誰も本当にどう処理すればいいのかわかっていない」とトラバーズは言う。
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_の牛追い棒を模した動力ビットで打ち出す。人間はその後、部品を取り出し、素材を分離する作業を行う。これらの作業は、より高い器用さを必要とする。
この全工程の目的は一つだけだ。それは、金や銅、パラジウムを含むロジックボードに到達することだ。これは、周囲の鋼鉄やアルミニウムの100倍以上の価値がある。手作業だけでは、1時間に約25台のテレビを処理し、赤字になる。トラバーズは、ロボットラインが120台に達する可能性があると見ている。
トラバーズは、フラットスクリーンを出発点と考えている。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るため、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。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、それを学習させることを目指している。
「これは今使われている電子廃棄物処理の道具、バイスとハンマーのようなものだ」とトラバーズは言う。「それを自動化できる。」
繊維も同じ課題に直面している。ファッション業界は膨大な廃棄物を生み出しているが、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。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る。
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る。
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る。しかし、研究所の最高経営責任者ジェイク・コーは、依然として従来の障壁が残っていると指摘する。「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る。規制の圧力がなければ、ブランドはリサイクル繊維を買う動機がほとんどない。
ヨーロッパの拡大生産者責任義務化がそれを変える可能性もあるが、現状では、収益性の高い事業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たない。
買い手を待つ
技術は進歩しているが、その生み出すものの市場は別の話だ。AMPのシステムは、廃棄物の約90％の材料を識別・仕分けできるが、そのうち買い手がつくのは50〜60％程度だ。
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、少数の巨大企業が何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」と指摘する。これは断片的で、主に中小規模の業界であり、市町村の予算や薄利多売のビジネスモデルに縛られている。
最大手の企業でさえ、地域ごとに全く異なる施設を運営している。これは、地域のインフラや廃棄物の流れが大きく異なるためだ。ロボットシステムの開発コストは数十万ドルに達し、実際に効果が出るまでに何年もかかることもある。1つの施設だけを運営する企業にとっては、仕分けの価値が1ポンドあたり数ドルに過ぎない場合、その投資はリスクが高い。
規模拡大はさらに複雑だ。ほとんどのリサイクルに関する連邦政策が存在しないためだ。電子廃棄物は25の州法で規制されており、それぞれ微妙に異なる。有機廃棄物の規制も州ごとに異なる。全国的なリサイクル事業を構築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る。
「私たちは、前段階で処理しやすい製品を設計していない」とバビットは言う。
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る。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、近くのリファービッシュ電子機器を見つけるアプリなどだ。
ゴミの仕分けの進展にもかかわらず、バビットは、真の勝利は「廃棄物を減らすこと」だと述べる。
「持続可能性の観点から言えば、廃棄物を出さない方がリサイクルよりもはるかに良い」と彼女は言う。
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