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資源回収ステーション×人工知能で民間による新しいリサイクルの仕組みを目指す
[23/10/03]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
変動リサイクルポイント・システム実証実験を開始
古紙・廃棄物の回収、中間処理、コンサルティングを行うSKグループ（株式会社サイコー、株式会社SKトレーディング、株式会社ステップスナイン、株式会社SKホールディングス）は、国立大学法人東北大学（注1）、株式会社4510デザイン事務所（注2）と共に、古紙などのリサイクル促進に向けた共同研究の一環として資源回収ステーションでの「変動リサイクルポイント・システム実証実験」を10月1日より開始します。
【ポイント】
資源回収ステーションの利用データから人工知能が消費者のリサイクル行動を学習・予測することで資源物の回収効率を上げる、一般向け資源回収でのAI活用としては国内初の取り組み。
民間による資源回収の強化を通して「リサイクル率向上」「行政負担の解消」を目指す。
＜資源回収ステーションの現場写真＞
[画像1: https://prtimes.jp/i/106977/10/resize/d106977-10-4de9104c8f8ee364aa24-3.jpg ]
【概要】
本実証実験では、新時代の資源回収ステーションの構築に向け、変動リサイクルポイント・システムの有効性を検証します。具体的には、ステーションが記録した回収データなどから人工知能が消費者のリサイクル行動を学習・予測し、刻々と変化する資源回収ニーズに応じて適切なポイント付与率を提示することにより、ステーションの稼働状況を適切に管理し、効率的かつ効果的な回収事業の実現を目指します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/106977/10/resize/d106977-10-f796331013f8fd1ec284-0.png ]
【民間ステーション強化を通した「リサイクル率向上」「行政負担の解消」を目指す】
消費者による民間ステーションへの資源物の持ち込みは、社会全体のリサイクル率を高める上でとても重要です。しかし現状では、いまだに多くの資源物が家庭ごみとして捨てられるか、善意であっても財政負担の大きい行政の資源回収に委ねられています。
また、ステーションの利用状況は日によって変化が大きく、一日複数回の回収が必要なほど資源物が貯まることもあれば少量の場合もあります。仮説として、その日の天候、季節や曜日による買い物の便などによって利用者の行動が変化すると考えられていますが、現時点ではその予測ができていない状況です。
そこで、そうした変化する利用ニーズを人工知能で分析し、インセンティブを柔軟に変化させるというアプローチを行うことで資源物の回収量を平準化。利用者にとっての使いやすさはもちろん、リサイクル率向上や回収にかかるエネルギーコスト削減といった環境へのアプローチ、回収効率が上がることによる民間ステーション運営の持続可能性向上、ひいては行政負担の解消を目指します。
【今回の具体的取り組み】
今回の実証実験では、新時代の資源回収ステーションの構築に向け、変動リサイクルポイント・システムの有効性を検証します。具体的には、ステーションが記録した回収データなどから人工知能が消費者のリサイクル行動を学習・予測し、刻々と変化する資源回収ニーズに応じて適切なポイント付与率を提示することにより、ステーションの稼働状況を適切に管理し、効率的かつ効果的な回収事業の実現を目指します。
本取り組みは、資源回収率の向上や財政支出の削減等を通じて、政府・自治体の循環型社会関連施策に資するほか、2030年までの「持続可能な開発目標（SDGs）」の達成（目標11・12・１７）にも貢献することが期待されます。
＜ポイントの掲示イメージ＞
[画像3: https://prtimes.jp/i/106977/10/resize/d106977-10-7956ff56e3e3ef25a6c8-2.png ]
［実証実験の協力店舗・期間・対象資源物］
協力店舗：
ビッグハウス大野田店様（株式会社 ベルジョイス）
〒982-0014 仙台市太白区大野田3丁目11-14
実験期間：
2023年10月1日 〜 2024年3月31日 ※実施期間は変更の可能性があります。
対象資源物：
新聞・チラシ、ダンボール、雑誌・雑がみ
［共同研究について］
本実証実験は、国立大学法人東北大学、株式会社ステップスナイン、株式会社4510デザイン事務所の３者による共同研究「ビッグデータを活用した効率的なステーション型回収システムの設計」の一環です。
（注1）所在地：宮城県仙台市, 総長：大野英男
（注2）所在地：京都府京都市, 代表取締役：藤原仁志、事業内容：経営戦略コンサルティング・事業開発支援など
古紙・廃棄物の回収、中間処理、コンサルティングを行うSKグループ（株式会社サイコー、株式会社SKトレーディング、株式会社ステップスナイン、株式会社SKホールディングス）は、国立大学法人東北大学（注1）、株式会社4510デザイン事務所（注2）と共に、古紙などのリサイクル促進に向けた共同研究の一環として資源回収ステーションでの「変動リサイクルポイント・システム実証実験」を10月1日より開始します。
【ポイント】
資源回収ステーションの利用データから人工知能が消費者のリサイクル行動を学習・予測することで資源物の回収効率を上げる、一般向け資源回収でのAI活用としては国内初の取り組み。
民間による資源回収の強化を通して「リサイクル率向上」「行政負担の解消」を目指す。
＜資源回収ステーションの現場写真＞
[画像1: https://prtimes.jp/i/106977/10/resize/d106977-10-4de9104c8f8ee364aa24-3.jpg ]
【概要】
本実証実験では、新時代の資源回収ステーションの構築に向け、変動リサイクルポイント・システムの有効性を検証します。具体的には、ステーションが記録した回収データなどから人工知能が消費者のリサイクル行動を学習・予測し、刻々と変化する資源回収ニーズに応じて適切なポイント付与率を提示することにより、ステーションの稼働状況を適切に管理し、効率的かつ効果的な回収事業の実現を目指します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/106977/10/resize/d106977-10-f796331013f8fd1ec284-0.png ]
【民間ステーション強化を通した「リサイクル率向上」「行政負担の解消」を目指す】
消費者による民間ステーションへの資源物の持ち込みは、社会全体のリサイクル率を高める上でとても重要です。しかし現状では、いまだに多くの資源物が家庭ごみとして捨てられるか、善意であっても財政負担の大きい行政の資源回収に委ねられています。
また、ステーションの利用状況は日によって変化が大きく、一日複数回の回収が必要なほど資源物が貯まることもあれば少量の場合もあります。仮説として、その日の天候、季節や曜日による買い物の便などによって利用者の行動が変化すると考えられていますが、現時点ではその予測ができていない状況です。
そこで、そうした変化する利用ニーズを人工知能で分析し、インセンティブを柔軟に変化させるというアプローチを行うことで資源物の回収量を平準化。利用者にとっての使いやすさはもちろん、リサイクル率向上や回収にかかるエネルギーコスト削減といった環境へのアプローチ、回収効率が上がることによる民間ステーション運営の持続可能性向上、ひいては行政負担の解消を目指します。
【今回の具体的取り組み】
今回の実証実験では、新時代の資源回収ステーションの構築に向け、変動リサイクルポイント・システムの有効性を検証します。具体的には、ステーションが記録した回収データなどから人工知能が消費者のリサイクル行動を学習・予測し、刻々と変化する資源回収ニーズに応じて適切なポイント付与率を提示することにより、ステーションの稼働状況を適切に管理し、効率的かつ効果的な回収事業の実現を目指します。
本取り組みは、資源回収率の向上や財政支出の削減等を通じて、政府・自治体の循環型社会関連施策に資するほか、2030年までの「持続可能な開発目標（SDGs）」の達成（目標11・12・１７）にも貢献することが期待されます。
＜ポイントの掲示イメージ＞
[画像3: https://prtimes.jp/i/106977/10/resize/d106977-10-7956ff56e3e3ef25a6c8-2.png ]
［実証実験の協力店舗・期間・対象資源物］
協力店舗：
ビッグハウス大野田店様（株式会社 ベルジョイス）
〒982-0014 仙台市太白区大野田3丁目11-14
実験期間：
2023年10月1日 〜 2024年3月31日 ※実施期間は変更の可能性があります。
対象資源物：
新聞・チラシ、ダンボール、雑誌・雑がみ
［共同研究について］
本実証実験は、国立大学法人東北大学、株式会社ステップスナイン、株式会社4510デザイン事務所の３者による共同研究「ビッグデータを活用した効率的なステーション型回収システムの設計」の一環です。
（注1）所在地：宮城県仙台市, 総長：大野英男
（注2）所在地：京都府京都市, 代表取締役：藤原仁志、事業内容：経営戦略コンサルティング・事業開発支援など
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