製造業の廃材を資源に変えるAI×リサイクル実装術

製造業の現場で、いちばんもったいないのは「原材料」ではなく、**工程のすき間から出ていく“見えない廃材”**だと思っています。完成品の品質には直結しないのに、毎日少しずつ発生し、気づけば産廃コストとCO2を積み上げていく。しかも分別が難しく、手間のわりに効果が見えにくい。多くの工場がここで止まります。

そんな“止まりがちな領域”を、現場実装で前に進めた事例が出てきました。住友ゴム工業は、関連会社のダンロップゴルフクラブでこれまで焼却していたラベル台紙を、段ボールの原材料（中芯原紙）として再資源化するマテリアルリサイクルを開始。年間約35t発生するラベル台紙を商流に乗せ、焼却由来で年間8.3tのCO2削減、さらに従来の段ボール製造と比べた効果として年間34.3tのCO2削減を見込んでいます。

この話を「リサイクルのいいニュース」で終わらせるのは惜しい。理由はシンプルで、AIが日本の製造業を変える“入口”がここにあるからです。廃棄物管理、分別、回収、商流、そして品質。全部、データと最適化の問題です。

ラベル台紙の再資源化が示した「勝ち筋」

結論から言うと、この取り組みの強さは「技術」よりも運用設計にあります。ラベル台紙そのものは新素材ではありません。変えたのは、工場での分別と、古紙問屋の回収、再生紙原料化、段ボール中芯原紙化までをつなぐ商流の確立でした。

現場の廃材リサイクルが失敗しやすい要因はだいたい決まっています。

分別基準が曖昧で混入が増え、再資源化先からNGが出る
回収が不定期で、保管スペースと衛生・安全リスクが増える
量が読めず、回収側の物流が組めない
コストと効果（CO2・廃棄費）が可視化できず、継続予算が取れない

今回の事例は、ここを丁寧に潰しています。工場内で分別→古紙問屋が回収→再生紙原料→段ボール中芯原紙という“一本道”を作った。だから続く。

そして、ここにAIの出番があります。一本道を作った後は、ぶれを減らして、量と品質を安定させて、コストを落とすフェーズに入るからです。

なぜ今「廃棄物管理×AI」なのか（2025年の現場感）

2025年末の製造業は、脱炭素の議論が「目標」から「監査・開示・調達条件」へ寄っています。工場サイドで起きているのは、次の3つの圧力です。

廃棄コストの上昇：処理費、運搬費、分別の人件費が効いてくる
CO2の“説明責任”：削減実績を数値で出す必要が増えた
現場の人手不足：分別や記録が属人化すると回らない

この3つは、どれも「データがないと詰む」タイプの課題です。だから私は、サステナビリティを本気で進めるなら、最初に手を付けるべきは太陽光や設備更新だけではなく、**廃材の発生と流れの“見える化”**だと考えています。

AIは、現場に新しい作業を増やすためではなく、現場の当たり前（分別・記録・回収）を壊さずに精度と速度を上げるために使うべきです。

AIで“リサイクルできる状態”を安定供給する方法

答えは「分別品質」と「回収予測」をAIで支えることです。リサイクルは気合いでは続きません。**品質（混入率）と量（回収計画）**を安定させた工場が勝ちます。

1) 画像認識で混入を減らす（分別の自動監査）

ラベル台紙のように紙系でも、粘着剤や樹脂フィルム、金属箔などの混入があると、再資源化先の歩留まりが落ちます。ここで効くのが簡易カメラ＋画像認識です。

回収箱の投入口にカメラを設置
投入物を撮影し、異物らしさをスコア化
スコアが閾値を超えたら現場にアラート

ポイントは「完全自動化」ではなく、現場の分別を“監査”すること。監査があると、ルールが守られ、混入率が下がります。混入率が下がると、回収側の条件が良くなり、商流が太くなる。

リサイクルの現実は、技術より「混入率」が支配します。

2) 発生量を予測して、回収と保管を最適化する

今回の事例では、グループ全体で年間約116t、ダンロップゴルフクラブで年間約35tのラベル台紙が発生しています。量が読めると、回収便を組めます。

AI（というより機械学習）でやることは明確で、生産計画・稼働率・品番ミックスから、台紙発生量を予測することです。

週次の発生量予測（kg）
回収箱の満杯予測（何日後に溢れるか）
回収便の最適な頻度（保管スペース制約込み）

これだけで、

余計な回収（運搬CO2・費用）
溢れによる混入・散乱（安全・品質）
現場の「誰が連絡するの問題」

をまとめて減らせます。

3) CO2削減を“監査に耐える形”で自動集計する

今回の見込み削減は、焼却由来で年間8.3t、段ボール製造の比較で年間34.3tという具体値が出ています。ここが強い。

ただ、多くの工場ではCO2削減が「Excelの手計算」で止まり、引き継ぎ不能になります。AI活用の第一歩としておすすめなのは、データ連携＋自動計算の仕組み化です。

廃棄物マニフェスト／回収伝票のデータ化
工程別の発生原単位（kg/台、kg/ロット）
焼却・再資源化それぞれの排出係数で自動計算

経営層に刺さるのは理念ではなく、毎月の削減量とコスト差です。

すぐ真似できる「廃材→資源」導入ステップ（現場向け）

結論は、いきなり全社最適を狙わないこと。私は、次の順番が一番失敗しにくいと見ています。

対象を1種類に絞る（例：ラベル台紙、保護フィルム、梱包材）
混入ルールを1枚にする（OK/NGを写真で）
回収箱の置き場を固定（動線設計が9割）
回収先と品質条件を握る（混入率、含水、梱包形態）
発生量を週次で記録（まずは手でOK）
AIは“監査”と“予測”から入れる（現場負担を増やさない）

ラベル台紙の事例の良さは、まさにこの型に沿っている点です。商流を作り、数字を出し、次に他工場展開を見据える。製造業の改善として、筋がいい。

「AIが日本の製造業をどう変えるか」—次の一手

このシリーズのテーマに照らすと、今回の示唆ははっきりしています。AIは品質検査や設備保全だけのものではない。廃材管理や素材循環に入った瞬間に、効果が“現金”と“CO2”の両方で出る領域が増えます。

特に年末年始（2025/12/27時点）は、来期の投資計画・サステナKPI・監査準備が動くタイミングです。ここで「工場の廃棄物フローを、データで回る形にする」だけでも、来期の打ち手が一段増えます。

次にやるべきは、あなたの工場の“台紙”を見つけることです。製造工程の周辺には、まだ焼却・埋立のまま眠っている資源が必ずあります。それを資源として安定供給できる状態に整え、AIでブレを減らす。これが、サステナブルで強い現場の作り方だと思っています。

その廃材、捨てているのはモノだけじゃない。データと利益も一緒に捨てています。

もし「自社の廃材をどこから可視化すべきか」「画像認識や予測をどう小さく始めるか」を整理したいなら、工程・廃棄物・回収の現状を棚卸しして、最小構成のPoC（現場で動く試験）に落とし込むのが近道です。次は、あなたの工場でどの“廃材”から資源循環を始めますか。