建設現場では、養生材、配管、梱包材など性質の異なるプラスチックが発生します。DNPを含む6社は、AIによる識別・選別を活用し、回収した廃プラを再生材として再び使う環境省のモデル実証を始めます。
今回のポイント
- 画像や素材情報をAIで分析し、混在する建設系プラスチックを選別
- 排出事業者、選別・再生事業者、再生材の利用企業が連携
- 再生材の品質と安定供給を検証し、実際の製品利用までつなぐ
SDGsの視点
リサイクルの難しさは、回収量だけでなく品質のばらつきにあります。現場での分別ルールとAI選別を組み合わせ、素材ごとの純度を高められれば、用途の広い再生材をつくりやすくなります。
さらに、誰がいつ排出し、どの工程で再生されたかを記録することで、品質の説明と改善が可能になります。AIは循環の入口を整える道具として期待されます。
暮らし・社会との接点
建物の資源循環は、解体時だけでなく設計段階から始まります。分解しやすい材料、単一素材、再生材の採用を増やすには、発注者も価格と性能だけでなく廃棄後の行き先を評価する必要があります。街づくりの材料を「使い終わったら資源に戻るもの」として選ぶ視点が広がりそうです。
これから注目したいこと
AIの識別精度だけでなく、現場の分別負担、再生材の品質、利用先での評価を一つの流れとして検証できるかが、事業化を左右するポイントになります。再生材の購入を発注段階で約束する仕組みまで整えば、回収量が変動しても循環を維持しやすくなります。
