ゴミの中に眠る「宝」をAIが掘り起こす

あなたが昨日捨てたスマートフォンの基板には、金、銅、パラジウムが含まれている。その価値は、周囲の鉄やアルミニウムの約100倍だ。しかし、そのほとんどは今日も埋立地に向かっている。

「分ける」ことの限界に挑む

米国が年間に生み出すゴミの量は約3億トン。その中には再利用できる素材が何十億ドル分も含まれているが、リサイクルの現場に届いても埋立地行きになるケースが後を絶たない。The Recycling Partnershipの調査によれば、米国の家庭系リサイクル素材のうち、実際にリサイクルされているのはわずか21%に過ぎず、その割合は年々低下している。

問題の核心は「分別」にある。これまでリサイクル業界は、素材をすべて粉砕して機械的に分離するか、人が手作業でコンベヤーベルトの前に立って仕分けするかの二択しかなかった。前者は素材が汚染されて価値が下がり、後者は時間とコストがかかりすぎる。結果として、廃棄物から有価物を取り出すコストが、取り出した素材の市場価値とほぼ同じになるという構造的なジレンマが続いてきた。

ここにAIが割って入ろうとしている。コンピュータビジョンとロボットアームを組み合わせたシステムが、コンベヤーベルト上を流れるゴミの中から個々のアイテムをリアルタイムで識別・分別する技術が実用段階に入りつつある。米国最大のゴミ収集会社であるWaste Managementは、リサイクル施設の自動化に14億ドル以上を投資すると発表した。コロラド州に拠点を置くスタートアップAMPは、AIを前提として設計した施設を丸ごと建設し、廃棄物の約90%の素材を識別・分別できるシステムを開発した。

AMPの創業者でCTOのマタニャ・ホロウィッツ氏はこう話す。「あなたと私が識別できるものなら、ほぼ何でも学習できます。5年前にも技術的には可能でしたが、今はすべての要素が重なって、もはや選択の余地がない段階に来ています」。

同社のビジネスモデルは従来とは根本的に異なる。自治体から処理費を受け取るだけでなく、分別した再生素材の売却、有機廃棄物をバイオ炭に転換してカーボンクレジットを生成、そして埋立てゴミの量を半減させることで自治体の輸送コストを大幅に削減するという多角的な収益構造を持つ。

スクリューから「知性」へ——電子廃棄物の解体

ゴミ袋の中身を分けるだけがリサイクルの課題ではない。電子廃棄物の問題はさらに複雑だ。カーネギーメロン大学のロボット研究者でroboLoopの共同創業者でもあるマット・トラバース氏は、フラットパネルディスプレイに着目する。テレビやモニターは今、最も急速に増加している電子廃棄物のひとつだ。「決してなくなることはなく、誰もどうすればいいか分からない」と同氏は言う。

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ペンシルバニア州のroboLoopの施設では、ロボットがコンピュータビジョンでテレビ背面のネジの位置を特定し、特殊なビットで打ち抜く。その後、人間が部品を取り出して素材ごとに分ける。目標は「ロジックボード」の取り出しだ。金、銅、パラジウムを含むこの基板は、周囲の鉄やアルミニウムと比べて1ポンドあたり約100倍の価値を持つ。現在、手作業のみでは1時間に約25台の処理で赤字だが、ロボットラインを導入すれば120台まで引き上げられると同氏は見込む。

トラバース氏が描く先には「汎用分解知性（Generalized Disassembly Intelligence）」がある。テレビの分解を学んだロボットが、スマートフォンやソニーのゲーム機、任天堂のコントローラーも同じ論理で解体できるようになる未来だ。電子機器はすべてほぼ同じ構造——ネジで固定された層——で作られているため、汎用化の可能性は高い。

繊維業界でも同様の動きがある。香港の香港紡織及成衣研究局（HKRITA）は、衣料品を素材・状態・再販可否でAIが分類するシステムを開発し、米国とインドネシアのメーカーにライセンス供与している。しかしジェイク・コーCEO が指摘するように、「バージン素材の方が安い」という経済的現実と、サプライチェーンの断片化という壁は依然として高い。

技術は進んだ。では市場は？

技術の進歩は目覚ましい。だが、それが生み出す素材を買う市場が追いついていない。AMPのシステムは廃棄物ストリームの90%を識別・分別できるが、実際に買い手がいるのは50〜60%に過ぎない。

ロチェスター工科大学で持続可能性を研究するカリー・バビット教授は、リサイクル産業の構造的問題を指摘する。「物流や倉庫業とは違い、数社が巨額投資をして全国展開できる産業ではありません。地域ごとに廃棄物の性質が異なり、施設の形も違う。中小事業者が数十万ドルのロボットシステムに投資するのは、非常に難しい賭けです」。

政策の断片化も障壁だ。米国の電子廃棄物規制は25の州法がバラバラに存在し、有機廃棄物の規制も州によって異なる。全国規模のビジネスを構築しようとする企業にとって、各市場が異なる規制パズルになっている。

一方、欧州では拡大生産者責任（EPR）の義務化が進んでおり、メーカーが製品の廃棄後の処理費用を負担する仕組みが整いつつある。ソニーやパナソニックなどの日本企業にとっても、欧州市場での製品設計に影響する可能性は無視できない。

日本の文脈で考えると、少子高齢化による労働力不足はリサイクル現場でも深刻だ。コンベヤーの前に立って手作業で分別する人員の確保はすでに課題になっており、自動化へのニーズは米国以上に切実かもしれない。また、トヨタやホンダが電動化を進める中で、使用済みEVバッテリーの処理という新たな廃棄物問題も迫りつつある。

バビット教授はより根本的な問いを投げかける。「AIの本当に面白い機会は、廃棄物になる前の段階にあるかもしれません」。スマートゴミ箱が飲食店に廃棄物の内訳を知らせる。バッテリー残量が下がったときにリサイクル施設の場所を教えてくれるアプリ。中古品を新品より先に提案するプラットフォーム。「廃棄物を減らすことは、リサイクルするよりはるかに優れた解決策です」と彼女は言う。