２０２２年度 自動車リサイクルの高度化等に資する調査・研究・実証等に係る助成事業（AI/IoT を活用した解体作業・部品管理等の効率化検証事業）

報告書

２０２３年 ３月２４日
株式会社日立製作所
担当者連絡先
担当者名：伊藤 大祐
部

門：水・環境ビジネスユニット

環境事業部

情報システムエンジニアリング部
電話番号：080-6890-8423
メールアドレス：daisuke.ito.eb@hitachi.com

はじめに【背景】自動車リサイクルの現場では依然として多くの作業が人の手に依存し、効率化および属人化の解消が進んでいない。本事業では自動車リサイクルの現場に AI/IoT 技術を導入し、各処理プロ
セスの主要課題に解決策を提示し、自動車リサイクルの効率化、高度化を図る。
【事業概要】自動車リサイクル現場が抱える以下４つの課題に対し、AI/IoT 技術を用いて解決策を提示し、その実現性・有効性を検証する。
１． 解体方針作成作業の自動化および属人化解消 → AI 等を用いた解体方針自動作成システム
２． リサイクル工場内での車のトレーサビリティ化および車の個体識別作業の効率化→ 処理状況の見える化、および個体識別情報マーキング作業の IoT 化（デジタルマーキング技術等の導入）３． 中古部品取り作業および部品のダメージ診断作業の効率化および属人化解消→ スマートデバイスなどを用いた部品取り作業ガイドシステム、および AI を用いた画像識別による部品のダメージ診断システム
４． ニブラ作業の効率化および属人化解消→ AR（拡張現実）などを用いた解体作業ガイドシステム（熟練者ノウハウのガイドをディー
プラーニング等により実現)【事業スケジュール】本事業は全体で３年間を予定【これまでの事業成果】
・自動車リサイクル事業者５社を視察し、処理方法・課題を調査・分析
・調査結果を基に課題解決策（システム構成）を立案・立案した課題解決策について実現可能性、有効性などを確認するために各種検証作業を実施【今後の見通し】・次年度以降実施する３つのテーマを選定したので、２年目はプロトタイプシステムの開発・試験を行って課題を抽出し、３年目に課題を反映させた実証システムの開発・試験を行い、事業化への目途をつける
・解体方針作成システムは既存の部品流通システムと連携すべく協議を進め、双方および利用者
にとってメリットのあるシステムの構築をめざす
ⅰ

目次
1.

2.

3.

4.

助成事業の計画 ····························································································· 2

1.1.

本事業を実施するに至った背景 ····································································· 2

1.2.

事業の実施内容 ·························································································· 2助成事業の報告 ····························································································· 4

2.1.

助成事業実施結果 ······················································································· 42.2.

設備導入内容および稼働結果 ········································································ 8

2.3.

実施結果を踏まえた考察 ·············································································24

今後の実証事業実施における課題および解決方法等 ··············································26

3.1.

現状の課題 ·······························································································26

3.2.

課題の解決方法 ·························································································26

3.3.

次年度以降の助成事業展開 ··········································································27

事業化の計画 ······························································································· 33

4.1.
5.

想定する事業 ····························································································33

事業の評価 ··································································································34

5.1.

採算性の評価 ····························································································34

5.2.

有効性の評価 ····························································································34

11. 助成事業の計画
1.1. 本事業を実施するに至った背景
近年、慢性的な労働者不足が社会問題となってきている。その流れは多くの人手を要する自動車リサイクル現場にも及んでおり、作業の効率化や自動化が期待されている。また各処理プロセ
スでの作業が属人化しており技術やノウハウの伝承が上手く進まないことも課題となっている。
一方で、業界全体で経済的循環に資するデータプール構想もあり現在、自動車リサイクル事業者（以下、「リサイクル事業者」と記す）が個社ごとに有する現場データ（部品に関するデータや
解体ノウハウなど）の共有化も検討されている。
こうした状況を受け、本事業では自動車リサイクルの現場に AI/IoT 技術を活用した DX（デジタルトランスフォーメーション）を推し進め、各プロセスの主要な課題別にデジタル技術を用いた解決策を提示し、自動車リサイクルの効率化、高度化の可能性を検証する。最終的にはより多くのリサイクル事業者が利用できるシステムを構築し、AI/IoT を利用した解体支援サービスの提供を目的とする。

1.2. 事業の実施内容
1.2.1. 事業計画概要
本事業は全体で３年間を予定。１年目は調査事業とし、処理プロセスごとの課題に応じた解決
策（表１参照）の調査・検証を行い、実現性および効果の高い事業２テーマ程を選定する。先ずは２年目で選定したテーマのプロトタイプシステムを作って検証を行い、３年目で実証システムを構築の上、試験を行い、事業モデルの形成をめざす。検討のポイントとなるのは、部品データなどの収集方法、および多くのリサイクル事業者が利用できる汎用性のあるシステムとすることである。検討を進める上で多くの部品データを有する既存の部品流通システムとの連携や複数のリサイクル事業者での検証を推進する。
表１ 課題解決策№

実施テーマ

課題および対応策

１

解体方針作成システム

必要な部品や在庫管理の判断は担当者の知識・経験に頼り､属人化⇒受発注データや市況などに基づき、解体方針を AI などで自動作成し､作業者に必要な解体部品や在庫管理のための情報を提示

２

個体識別情報のマーキング作業性およびトレーサビリティに課題
トレーサビリテ⇒各車の識別情報をデジタルマーキング（刻印）などの技術を用いること
ィ管理システム
で識別性の向上とトレーサビリティ化（処理状況の見える化）を実現-１.取り外す部品は１００種類以上あり､車種ごとに解体方法が異なるため作業が複雑､且つ解体ノウハウは個々の経験に頼り属人化⇒車種ごとの解体手順をデジタル化してスマートデバイスで教示する、部
部品取り作業の 品取り作業ガイドシステムを作成
３
効率化-２.部品のダメージ診断に手間が掛かると共に経験を要する⇒AI を活用した部品の画像識別でダメージを診断し､品位等級を決定す
る、部品ダメージ診断システムを作成
ニブラ作業は緻密で熟練の技術を要するため習得に時間がかかり､且つ解ニブラ等熟練作 体手順などのノウハウは個々の経験に頼っているため、属人化
４
業の平準化⇒熟練作業者の解体ノウハウをディープラーニングし､解体手順に AR（拡張現実）などを用いて教示する、ニブラ解体作業ガイドシステムを作成
2

1.2.2. 事業の実施体制
 表２ 代表事業者、連携事業者の役割分担
法人名㈱日立製作所

事業者の位置付け

代表事業者

全体取り纏めAI/IoT
外注先 ※１年目
ベ ン ダ ㈱日立産機システム
はアドバイザー㈱日立ソリューショ
外注先
ンズ
㈱鈴木商会
リサイ
ク ル 事 ㈱ツルオカ
業者㈱ライズコーポレー
ション
その他

㈱JARA

当事業における役割

SI（AI/IoT システム取り纏め）
実施テーマ No.２,４の検討
AI・AR 技術 他デジタル技術の検討・開発
実施テーマ No.１,３,４の検討
実証フィールド提供、情報・ノウハウ供与
データ収集、試験運用

共同事業者

外注先 ※１年目
同上
はアドバイザ外 注 先 ※ １ 年 目 同上はアドバイザ
部品流通システム(NGP)の情報提供
アドバイザ

部品流通システムの情報提供

連携イメージ図

以下、各社の社名表記では敬称を略すものとする。

1.2.3. 事業の実施スケジュール
表３ 事業実施スケジュール

32. 助成事業の報告
2.1. 助成事業実施結果
本助成事業の実施方法および実施状況は以下に示すとおり。

（１） 課題調査・分析
自動車リサイクル現場の課題を調査・分析するために訪問したリサイクル事業者５社の視察結果を下表４に示す。
 A 社視察概要
視察日：２０２２年６月９日、１０日
場 所：北海道内
視察者：日立製作所、日立ソリューションズ、日立産機システム
目 的：処理プロセスの調査、および現場の課題抽出の為
 B 社視察概要
視察日：２０２２年６月８日、９日
場 所：北海道内
視察者：日立製作所、日立ソリューションズ、日立産機システム
目 的：処理プロセスの調査、および現場の課題抽出の為
 C 社視察概要
視察日：２０２２年５月２４日
場 所：関東圏
視察者：日立製作所、日立ソリューションズ
目 的：処理プロセスの調査、および現場の課題抽出の為
 D 社視察概要
視察日：２０２２年８月２３日
場 所：関西圏
視察者：日立製作所、日立ソリューションズ
目 的：処理プロセスの調査、および現場の課題抽出の為
 E 社視察概要
視察日：２０２２年１０月６日
場 所：関東圏
視察者：日立製作所、日立ソリューションズ
目 的：処理プロセスの調査、および現場の課題抽出の為

4

表４ 課題調査結果

5

（２） 課題解決策の立案
現場が抱える課題の調査結果を基に、４つの課題テーマごとに解決策の検討・立案を行った。

① 解体方針作成システム
現状の課題：入庫時に目視での車両外観チェックやコーションプレート（以下、「CP」と記す）や車検証から車両情報の記録をしているが、記入の手間や手書きによる転記ミスが発生している。また、取り外し部品の選定業務は部品情報や市場相場などの専門的知識が必要なことから業務が属人化している。
解決策案：車両外観の損傷状況や CP・車検証の記載情報をスマートデバイスで撮影し、部品流通システムへ送信後、AI を用いて取り外し部品の指示書を自動作成することで、属人化作業の解消をめざす。
（図１参照、検討事項は表５参照）

図１ 解体方針作成システム案
表５ 解決策案および実現に向けた検討事項

6

② トレーサビリティ（以下、「トレサビ」と記す）管理システム
現状の課題：トレサビ管理未実施により、処理履歴が不明な車両や場内で行方不明になる車両がまれに発生する。車体に必要情報を記入するマーキング作業においても、手書きによる記入ミスや読取り間違いの発生リスクが存在する。
（図２参照）
解決策案：従来の手書きマーキングに代わり、デジタルマークや RFID（Radio Frequency
Identification）タグで個体情報を管理する方法に変更する。事前に車両情報とデジタル
マークまたは RFID とを紐付けし、各処理工程ごとに読取り・報告を行うことで、処理状況の見える化を図る。
（検討事項は表６参照）

図２ トレサビ管理システム案
表６ 解決策案および実現に向けた検討事項

7

③ 部品取り作業の効率化③-１ 部品取り作業ガイドシステム
現状の課題：部品取り作業は、紙の作業指示書をもとに作業者自身が経験と知識に基づき、解体手順や使用工具を判断し作業しており、属人化作業と化している。
（図３参照）
解決策案：メーカーの製品情報や作業者のノウハウをデータベース（以下、「DB」と記す）化し、スマートデバイス上で部品取り作業手順や部品位置、使用する工具を自動且つ視覚的にガイドする。それにより知識や経験の浅い作業者でも熟練作業者と同等に近い作業効率を実現することをめざす。
（図３参照、検討事項は表７参照）

図３ 部品取り作業ガイドシステム案
表７ 解決策案および実現に向けた検討事項

8

③-２ 部品ダメージ診断システム
現状の課題：中古部品を取り出して部品流通システムへ登録する際に部品の損傷の具合を作業者が目視で識別してマーキングおよび写真撮影を行っており、労力と時間を費やしている。
（図４参照）
解決策案：撮影ブースまたはカメラを可動式にして部品を撮影し、AI 画像診断で損傷箇
所および損傷種別を自動で識別およびマーキングをし、部品流通システムへ自動で登録することで作業の効率化をめざす。
（図４参照、検討事項は表８参照）

図４ 部品ダメージ診断システム案
表８ 解決策案および実現に向けた検討事項

9

④ ニブラ等熟練作業の平準化
現状の課題：ニブラ作業は緻密で熟練の技術を要するため習得に時間が掛かり､且つ解体手順などのノウハウは個々の経験に頼る属人化作業であるため、熟練作業者と経験の浅い作業者とでは１.５倍程作業効率に差がある。（図５参照）
解決策案：熟練作業者の解体ノウハウをディープラーニングし､解体手順のガイドに AR（拡張現実）などを用いてスマートデバイス上に表示しガイドすることで、経験の浅い作業者でも熟練作業者と同等の作業効率を達成できることをめざす。
（図５参照、検討事
項は表９参照）

図５ ニブラ解体作業ガイドシステム
表９ 解決策案および実現に向けた検討事項

10（３） 課題解決策の検証
４つの課題テーマごとに立案した各課題解決策において、実現可能性、有効性などを検証するために表１０に示す検証作業を実施し、評価を行った。
表１０ 検証作業内容
記号

内

容

イ

部品取り作業ガイドシステムおよびニブラ解体作業ガイドシステムの使用デバイス案の一つであるスマートグラスのデモ体験をし、ユーザビリティーを検証・評価

ロ

解体方針作成システムの支援機能として検討している、①CP 自動読取り（文字認識）技術、および ②車両外観 AI 画像診断技術 について既成システムの有効性を検証・評価

ハ

トレサビ管理システムの情報管理（個体識別）方法として検討している、デジタル
マークおよび金属対応 RFID の有効性を検証・評価

ニ

部品ダメージ診断システムの実現可能性を検証・評価

ホ

ニブラ解体作業ガイドシステムの実現可能性を検証・評価

イ．スマートグラスのユーザビリティー検証・評価① デバイス A：ゴーグル式ヘッドマウントディスプレイ
実施方法：デバイス A を装着の上、デモ映像を表示し、視認性・操作性を確認
体 験 者：現場作業者＠鈴木商会、現場作業者＠ライズコーポレーション、他関係者
検証結果を図６に示す。

図６ デバイス A デモ体験結果

11

② デバイス B：視線の先にディスプレイのあるヘッドマウントディスプレイ
実施方法：デバイス B を装着の上、デモ映像を表示し、視認性・操作性を確認
体 験 者：現場作業者＠鈴木商会、現場作業者＠ライズコーポレーション、他関係者
検証結果を図７に示す。

図７ デバイス B デモ体験結果③ デバイス C：スマートグラス（メガネタイプ）
実施方法：デバイス C を装着の上、デモ映像を表示し、視認性・操作性を確認
体 験 者：日立製作所 担当者２名 ＠日立製作所事務所
検証結果を図８に示す。

図８ デバイス C デモ体験結果
以上の結果、スマートグラスを装着した状態での作業は、画面表示物の視認性の問題、および画面表示物を見る際に意識が表示物に集中してしまうことによる安全性の問題などから現場での使用には適さないと判断する。
12

ロ．解体方針作成システムに関する支援機能の検証・評価① CP 自動読取り（文字認識）システム
 実施目的：下記３種類の既成 OCR（光学文字認識）システムを用いて CP 記載文
字の識字率を確認
 実施方法：CP 画像３０枚を各システムにアップロードして文字認識結果を確認
 認識対象：CP 記載の「型式・MODEL」、「FRAME №（車台番号）」、「ENGINE」、「COLOR」、「TRIM」、「TRANS/AXEL」
 各システム種別と認識結果（識字率）を表１１に示す。
表１１ 各システムの識字率
システム種別大手クラウドサービス

大手クラウドサービス

日立 Gr.会社(1)(2)

文字認識サービス

８６％

NG（応答なし）

７６％

識字率 ※

※ 識字率 ＝ 正しく認識した文字数 / 対象とする全文字数
 誤認識しやすい文字
記載文字

誤認文字

D

B

I

５

Z

T

C

↓

↓

↓

↓

↓

↓

↓

０

８

１

S

２

１

０

 文字認識が困難な CP 例を表１２に示す。
表１２ 文字認識が困難な CP 写真と識字率

13 識字率向上案● CP 写真撮影方法の適正化（ルール化）

・写真上での CP 部の大きさを適正化（極力、接写する）
・正面から撮影
・汚れは拭き取る・明るさ等撮影環境の整備● 誤認識し易い文字は幾つかの候補がある場合に正しい文字を類推するための法則性を見出し、新たに作る日立側のシステムで補正する・メーカーや表記項目から法則性を見出す
以上より、既成 OCR システムと日立側システムを組み合わせることにより高い識字率を実現できる可能性を見出したので、CP 自動読取り機能は解体方針作成システムの一機能として検討を継続する。
② 車両外観 AI 画像診断システム
 実施目的：入庫した車両外観をカメラで撮影し、損傷状態を自動識別可能か３種類の既成システム（損保会社向け）を用いて確認。また下記 F 社のスマートフォン（以下、「スマホ」と記す）用アプリで現地デモ実験を行い、ユーザビリティーを確認。
 実施方法：入庫車両１０台分の外観画像を各システムにアップロードして損傷箇所を識別できるかを確認。また、現地（鈴木商会）では車両４台を F 社スマホ用アプリで図９に示す要領で写真および動画を撮影して診断を行うデモ実験を実施。

図９ 現地デモ実験方法14 ３種類の診断システムの仕様比較（表１３参照）
表１３ 各診断システムの仕様比較

 システム別の損傷部識別結果（識別成功率）
車１０台分の車両外観画像をブラウザ経由でアップロードして実施。
識別結果を表１４に示す。
表１４ 各システムの識別成功率
システムベンダ名

F社

G社

H社

識別成功率

７２％

５％

０％

検証の結果、F 社システム以外は本用途では実用に耐えないことが分かった。
（H 社システムは画像形状や照度条件が合わなかった可能性が高い。
）
 F 社スマホ用アプリのデモ実験における評価
課題は以下のとおり。
・撮影スペース（対象から３ｍ程）が必要
・診断時間は１台あたり３分～５分程かかる
・識別成功率の向上が必要（特にヘコミの識別）
スマホでの操作性については、現場作業者からは画面上でガイダンス表示され、分かり易いとの意見。
 考察
３つのシステムの中では F 社のシステムが識別率７２％と一番高かったが、課題も多くみられる。但し、更なる学習を重ねれば識別精度の向上が見込めるため、実用性の向上をめざして次年度も F 社と連携を図り、検討を進める。

15

ハ．トレサビ管理システムに係るデジタルマークおよび金属対応 RFID の検証・評価① デジタルマークと金属対応 RFID の特性比較（表１５参照）
表１５ デジタルマークと金属対応 RFID の特性比較② デジタルマーク（レーザーマーカー方式）デモ実験
 実施目的：マークの読取り精度および打刻時間の検証
 実施方法：レーザーマーカーのメーカーデモ機で鋼板サンプルにデジタルマークを刻印し、その読取り精度および打刻時間を確認
 実験結果は図１０に示すとおり。

図１０ レーザーマーカーデモ実験結果
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 考察
・安定して読み取れるマークサイズは ３０ｍｍ角相当以上
・マークサイズ ３０ｍｍ角の打刻時間はマーク１つあたり４５秒程かかる
・多少の汚れや傷、変形（折れ曲がりなど）があっても読取り可能
・マーキング中は固定する必要があるため、マーカー部は設置治具が必要となり、作業場所は固定となる。
（ハンディ化は困難）③ デジタルマーク（ラベル方式）貼付け位置の現地検証実験
 実施目的：汚れ・損傷の程度による読取り成功率の確認および現地でのデジタルマー
クラベルの適正貼付部位の検証
 実施方法：ラベルを車両（２台）の複数個所に貼り付けて一連の解体処理を行い、ニブラ解体作業後のデジタルマークの読取り成功率を検証。尚、ラベル貼付位置は部品として取り外す可能性のある部位は除外とした。図１１に実際のデジタルマーク貼付
け状況を示す。

図１１ デジタルマーク（ラベル方式）貼付け状況

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 実験結果：ニブラ解体作業後のデジタルマークラベル貼付状況を図１２に示す。貼付
け箇所は後方側面の給油口付近（リヤフェンダー部）だと損傷が少なく適正とみられる（今回の実験では読取り可能率１００％）。

図１２ ニブラ解体作業後のデジタルマーク貼付け状況

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④ 金属対応 RFID 読取り精度の現地検証実験
 実施目的：金属対応 RFID タグを自動車のドアパネル（鋼板）などに貼り付けて読取り精度を確認 実施方法は表１６に示す４種類の金属対応 RFID タグを用意し、現地（鈴木商会）で実車両のドアパネル（鋼板）他に貼り付けて、RFID リーダーでの読取り可否の検証、および読取り可能距離の測定を実施。（図１３参照）
表１６ 各種金属対応 RFID タグの仕様

図１３ 金属対応 RFID 検証実験方法

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 実験結果は表１７に示すとおり、①,③,④のタグをドアパネル（鋼板）に貼付けた状
態で読取り可であった。
（タグ②は誤使用）
読取り距離は最大で６ｍ弱（樹脂タグ）、短いもので２.３ｍ程（ラベルタグ）。
表１７ 金属対応 RFID 検証実験結果⑤ デジタルマークと金属対応 RFID の比較検証結果（表１８参照）
表１８ デジタルマークと金属対応 RFID の比較検証結果

 考察
運用効率およびランニングコストを重視し、２年目は 金属対応 RFID（ラベル）方式（表１８の d 方式）での検証を行うものとする。課題は RFID タグの損傷リスクであり、このリスク対策を検討する。
20

ニ．部品ダメージ診断システム実現可能性の検証
 実施目的： 現在、人が目視で識別している部品の傷が、AI 活用によって画像識別が可能となるかについて検証を行う。
 実施方法：先ずは比較的小型の部品を対象として、部品の全体写真および傷をマーキングした写真とを比較して傷をどの程度識別できるかを確認 検証結果：写真での傷の視認率：約１４％ （N 数＝４３）（計算式＝写真で識別可能な傷の個数／目視で識別した傷の個数）
図１４に検証した部品写真の一例を示す。

図１４ 写真での傷の識別結果
 考察
・部品全体を収めた画像では、解像度が足りずダメージの識別が難しいため、解像度を４K などに上げるか、または部品 1 個に対して複数回撮影を行う必要がある。
・接写した場合でも、部品の端にあるヘコミは検出できる見込みはあるが、中心にある
ヘコミやツキダシは検出できない可能性が高い。部品中央のヘコミ、ツキダシを検出するには照明の当て方などの微妙な調整が必要となる。
・ヘッドライトなどの傷は一部識別できるが、光の反射を傷と誤検知する可能性が高
いため、光の映り込みなどを最小限とする撮影方法を検討する必要がある。
・全部品において、一部の傷は視認できるが、写真からでは傷と汚れの区別ができないものもあるため、汚れは全て取り除き撮影を行う必要がある。
ホ．ニブラ解体作業ガイドシステム実現可能性の検証① ニブラ解体作業動画からのノウハウ取得の可否検証
 実施目的：撮影データからニブラ作業のノウハウ（解体部品の位置や爪の動きなど）を取得可能か検証する。また、それに必要なカメラ性能の見極めを行う。
 実施方法は図１５に示すように現地（鈴木商会）ニブラ解体ヤードのフェンス上（A）および運転席上方（B）にデジタルカメラを設置し、動画データを取得する。

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図１５ 現地動画撮影方法
 実験結果：撮影画像を図１６に示す。
・今回使用したカメラは手振れ補正機能があるため、運転席上からでもフェンス上からでも振動の影響はほとんど受けず、ツメの動きおよびツメで掴む位置の視認は可能であった。
・車の外側についている部品の位置は視認できるが、多くの部品が重なりあっている
場合やカメラの死角にある部品、カメラに映らない車内の部品(ハーネスなど)は検出が難しい。

図１６ 現地動画撮影画像

22以上より、撮影画像からツメの動きに関するノウハウは取得可能である。部品の位置
情報はカメラを複数台設置すれば、カメラの死角にある部品も視認できるようになるが、それでも撮影画像だけでは限界がある。

② オペレーターのアイトラッキングデータからのノウハウ取得可否検証 実施目的：熟練オペレーターが解体作業中どこに着目しているかなどの視点情報からノウハウを取得・分析し、ガイダンスに活かせないかを検証 実施方法：鈴木商会保有の AR ゴーグルを熟練オペレーターに装着してもらい、作業時のアイトラッキングデータを取得し、分析。アイトラッキング画像を図１７に示す。

図１７ 熟練オペレーターのアイトラッキング画像
 検証結果：AR ゴーグルのアイトラッキング画像から、熟練者と非熟練者の作業比較・検討に活用可能と考える。活用方法としては主に以下が考えられる。
・熟練者と非熟練者の視点の動かし方の比較、ガイド・部品解体時に注視する位置の可視化
・作業者の視点位置による解体部品の自動認識

23

2.2. 設備導入内容および稼働結果
今年度は調査事業につき、設備導入なし。

2.3. 実施結果を踏まえた考察（１） 解体方針作成システム
部品の解体方針を自動作成するには、部品の需給情報や在庫情報などが必要となるため、既成の部品流通システムとの連携が必須となる。
今回、部品流通システム大手の(株)JARA（以下、「JARA」と記す）と NGP 日本自動車リサイクル事業協同組合（以下、「NGP」と記す）と協議をし、部品の解体方針作成システム構築に向け、連携していく方向性とした。
また、部品の解体方針を決める上では CP 情報や車両外観情報（損傷具合）が必要である。
今回、これらを自動識別する既成システムの有効性を検証した結果、精度などに課題はある
ものの解体方針作成システムとの連携で効果を創出できる可能性が見えたため、次年度以降も継続して検証を行うこととした。
（２） トレサビ管理システム
車両情報の管理方式としてデジタルマークおよび金属対応 RFID を検証した結果、金属対
応 RFID（ラベル）方式がより有効であると評価した。
管理項目は、場内での車両の処理履歴・ロケーション管理に加えて、リサイクル事業者へのヒアリング時に要望のあった、取り外し部品（輸出部品含む）の処理実績・販売実績も管理・閲覧できるものとする。
（３） 部品取り作業の効率化-1. 部品取り作業ガイドシステム
ガイドシステムでは、部品の位置、作業手順、使用工具を画面に視覚的に表示する。
操作・表示デバイスは、安全性の観点からスマートグラスよりもタブレットを選択することとし、２年目ではタブレットを使用する。２年目での検証結果を踏まえて大型ディスプレイが必要かを判断する。
-2. 部品ダメージ診断システム
目視による傷の識別作業と部品の撮影画像での傷の識別作業とを比較検証した結果、画像での識別にはカメラ性能のハイスペック化、および撮影環境面で照度や光の当て方に相当な工夫が必要であることが分かった。
また、人が識別する際には指先の触感情報も加味して判断しているが、ダメージ診断の際に AI 画像情報に触感情報をプラスすることは困難であるため、現状では人と同等の識別精度を再現することはかなりハードルが高いことが分かった。
（４） ニブラ等熟練作業の平準化
本テーマの目的は、ニブラ作業の非熟練者が熟練者並みの作業効率を実現することであり、今回の検証作業では動画データおよびアイトラッキングデータから熟練者のノウハウを取得できるかを検証した。
動画データからはツメの動きに関する情報が得られ、アイトラッキングデータからは視点情報（どこを見ているか）を得られたが、死角となる車両内部の部品位置情報を取得す
るにはカメラを複数台設置するなどの対策が必要となる。さらに、表面（２D）情報だけで24

は取得できない立体（３D）情報を得るために深度センサーを設けるなどの対策も必要となる。
また、運転操作面のノウハウを取得するには操作レバーやペダルの動作をセンシングする必要があり、熟練者と同等の作業性を可能とするガイダンスを実現するにはさらなる時間とコストをかけて検討する必要がある。
一方、リサイクル事業者へのニーズ調査の結果、オペレーターの入れ替え頻度は少ない
ため、作業ガイドシステムは新人向けの教育用には使えるが、通常作業時におけるニーズ
としては高くないことが分かった。ニーズが高いのはニブラ作業の自動化（無人化）であり、それを実現するには重機メーカーとの協創が必須で多額な開発コスト（数億円規模）がかかるため、別の枠組みでの検討が必要だと考える。
ニブラの自動化（無人化）に向けた開発には図１８に示すような幾つかのステップが必要であり、今回は Step１の作業者の視線のロギングを行ったものである。

図１８ ニブラ自動化へのステップ

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3. 今後の実証事業実施における課題および解決方法等
3.1. 現状の課題（１） 部品流通システムとのデータ連携方法 ････ 該当課題テーマ ①
解体方針作成(取り外し部品の自動選定)システムには膨大な部品データが必要となるため、既にデータベースを備えている JARA、NGP など部品流通システムとのデータ連携が必須。
データ連携を行うには事業プランも含めた連携方法の摺り合わせが必要となってくる。
（２） 既存技術・システムとの差別化 または 連携 ････ 該当課題テーマ ①、③
課題解決策の一部として考えていた幾つかの技術が他社に先行開発されていることが判明。
Ex. １）スマホなどでの CP 自動読取り２）車体外観や損傷部の AI 画像識別システム
３）AR ゴーグルを使い、AR で車用部品位置を表示するシステム（３） ノウハウデータの自動収集・活用が困難 ････ 該当課題テーマ ③、④
部品解体やニブラ作業のノウハウデータの収集には作業動画解析やセンサーデータから紐付けることを考えていたが、取得データとノウハウとを自動的に紐付ける技術は過去に事例が見当たらず、実現には多大な開発費を要することが分かった。
（４） 解体方針作成システムのカスタマイズ性 ････ 該当課題テーマ①
解体方針作成システムにおいては、選考委員のご意見や JARA からの要望として、個社ごとにカスタマイズ性を持たせることを求められている。現在検討している AI 活用方法では学習データを共通化すると結果（作成方針）は一律になってしまう。個社ごとに各自のノウ
ハウが活かされるシステム開発を検討する必要がある。

3.2. 課題の解決方法（１） 部品流通システムとのデータ連携方法 ････ 該当課題テーマ ①
JARA、NGP と協議を実施。提供してほしいデータ項目や当方事業プランを提示し、双方で折り合える着地点を探るべく、継続協議する。
両社とも AI を用いた取り外し部品の自動選定については関心を示したが、システム改修にも係わることなのでシステム連携方法やインターフェース部などについては今後我々のシステム構想が具体化した段階で詳細を協議していくこととした。
（２） 既存技術・システムとの差別化 または 連携 ････ 該当課題テーマ ①、③ⅰ）差別化技術の開発 ⅱ）他社技術の活用 の両案を継続して検討。
今回の事業規模では、自社開発しても先進性や優位性を保持することは難しいと判断し、「スマホなどでの CP 自動読取り」および「車体外観や損傷部の AI 画像診断システム」については既存の他社技術の活用を図ることとした。
（３） ノウハウデータの自動収集・活用が困難 ････ 該当課題テーマ ③、④
今回の事業規模ではノウハウデータ収集の自動化は困難であるため、先ずは作業者ノウ
ハウのテキスト化や既存の解体要領をテキスト化するところから始めるが、最終的にはメーカーの製品情報を提供頂くことを検討する。
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（４） 解体方針作成システムのカスタマイズ性 ････ 該当課題テーマ①
現在、検討を進めているシステム案に加え、別の切り口での AI 活用策を別途検討中であり、幾つかの方策は挙がっているので次年度に具現化すべく、検討を継続する。

3.3. 次年度以降の助成事業展開
3.3.1. 想定する事業の内容（１） 実施テーマ
今年度立案・検証した４つの課題テーマの内、次年度は以下３テーマについて実証を行う。
① 解体方針作成システム② トレサビ管理システム③ 部品取り作業の効率化（部品取り作業ガイドシステム）
尚、部品ダメージ診断システムは先に述べたように技術的ハードルが高く多大な開発費を要する割に費用対効果が得られにくいことから今回は対象外とした。
ニブラ解体作業ガイドシステムは調査の結果、リサイクル事業者側のニーズが現状はさほど高くなく、真に求められているのは自動化であることが分かった。自動化に向けての技術的ハードルをクリアするには幾つかのステップ（検討段階）が必要で、多大な労力と開発費を要することから今回は対象外とした。
（２） ２年目のシステム構成案
図１９にシステムの全体構成案を示す。この内、２年目に実施する範囲は赤色点線部で囲まれた実証（以下、「PoC」と記す）範囲と示す部分となる。

は他社システム、は各処理現場、は本事業で開発するシステムを示す。

図１９ ２年目のシステム構成図案
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（３） ２年目実証事業の実施内容
ａ．対象スコープは以下のとおり。
① 解体方針作成システム（プロトタイプ）• AI を活用した解体方針作成システムの開発・検証• 画面上でコンピュータに指示する Graphical User Interface（以下、「GUI」と記す）の作成• CP 読取りシステムの開発・検証（既成クラウドサービスと連携）• 自動車外観 AI 診断システム（他社システム）の活用および連携面の検証• 部品流通システム（JARA/NGP）とのシステム連携方法については継続検討とする。
② トレサビ管理システム（プロトタイプ）• トレサビ情報の取得・管理システムの開発・検証• トレサビ情報表示 GUI の作成• RFID 読取り精度の検証• 本システムで管理する情報は、車の処理履歴およびロケーション情報、部品の在庫情報および販売実績（２年目は輸出部品データのみを対象）• 車の処理履歴管理は、２年目では全ての処理プロセスを対象とせず、入庫処理や部品取り工程など幾つかの工程に絞って実施する。
③ 部品取り作業の効率化（部品取り作業ガイドシステムのプロトタイプ）• 部品取り作業ガイドシステムの開発・検証• 部品解体作業ノウハウ DB 作成• GUI 表示アプリ（タブレット用）の開発・検証

ｂ．上記プロトタイプシステム開発・試験の詳細実施内容は以下のとおり。
① 要件定義② システム設計・開発（既存システムとは独立）③ 試験運用：期間は鈴木商会で１.５か月程、ライズコーポレーション・エコアールで１か月程実施／対象車種は２車種、対象部品は１０種類程④ システムの評価・課題抽出、報告書作成（４） ３年目実証事業の実施内容
ａ．対象スコープは以下のとおり。
① 解体方針作成システム• AI を活用した解体方針作成システムの開発・検証• CP 読取りシステムの開発・検証（既成クラウドサービスを活用）• 他社の車両外観 AI 診断システムとの連携実証（２年目の検証結果次第）• 部品流通システム（JARA/NGP）とのシステム連携（予定）28

② トレサビ管理システム• トレサビ情報の取得・管理システムの開発・検証• トレサビ情報表示 GUI の作成③ 部品取り作業の効率化（部品取り作業ガイドシステム）• 部品取り作業ガイドシステムの開発・検証• 部品解体作業ノウハウ DB 作成• GUI 表示画面の開発・検証

ｂ．上記実証システム開発・試験の詳細実施内容は以下のとおり。
① 要件定義② システム設計・開発③ 試験運用：期間は鈴木商会で４か月程、ライズコーポレーション・エコアールで２～３か月程実施／対象車種は１０車種、対象部品は３０～４０種類程④ システムの評価・課題抽出、報告書作成

3.3.2. 設備導入内容（１） ２年目 PoC 事業での設備導入予定
通：PC ２台 ･･･ システム実装および DB 用

•

共

•

液晶モニタ（２４インチ） ２台 ･･･ 事務所でのモニタリング用（リース）•

解体方針作成システム：CP 読取りおよび車両外観 AI 診断用スマホ ２台•

トレサビ管理システム：RFID リーダー（ハンドスキャナー＋タブレット）

６台

公衆回線対応ルータ ８台•

部品取り作業ガイドシステム：タブレット ２台（２） ３年目実証事業での設備導入予定
通：PC １台 ･･･ システム実装および DB 用

•

共

•

液晶モニタ（２４インチ） ３台 ･･･ 事務所でのモニタリング用（リース）•

解体方針作成システム：CP 読取りおよび車両外観 AI 診断用スマホ １台•

トレサビ管理システム：RFID リーダー（ハンドスキャナー＋タブレット）

８台

公衆回線対応ルータ ４台•

部品取り作業ガイドシステム：タブレット １台
大型ディスプレイ ３台（２年目の検証結果次第）

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3.3.3. 事業の実施体制● 表１９ 代表事業者、連携事業者の役割分担
法人名

事業者の位置付け

当事業における役割

AI/IoT ㈱日立製作所
ベンダー㈱日立産機システム

代表事業者

全体取り纏めテーマ１,３(解体方針作成システム、部品取り作業ガイドシステム)の設計・開発

外注先

テーマ２(トレサビ管理システム)の設計・
開発

㈱鈴木商会

共同事業者

実証フィールド提供、情報・ノウハウ供与
データ収集、試験運用

リ サ イ ㈱エコアール
外注先
クル事㈱ライズコーポレー
業者
外注先
ション

その他

同上
同上

㈱ツルオカ

連携協力先

同上

㈱JARA

連携協力先

部品流通システムの連携協力、情報提供

NGP 日本自動車リサ
連携協力先
イクル事業協同組合

部品流通システムの連携協力、情報提供

F社

車両外観 AI 診断システムとの連携協力

連携協力先

連携イメージ図30

3.3.4. 事業スケジュール（１） 全体の事業スケジュール（表２０参照）と次年度事業スケジュール（表２１）を示す。
表２０ 全体の事業スケジュール

表２１ 次年度事業スケジュール31

3.3.5. 資金計画
（１）２年目の事業費
２年目は、実施テーマ１～３のプロトタイプシステムの開発を行うもので、これに掛かる支出は、１２３，２１６千円。主な内訳は以下のとおり。
人 件 費
旅

費

８８，４１２千円
２，７８４千円 ･･･ Web 会議の利用により共同事業者(鈴木商会)との打合せに伴う北海道出張を低減

その他経費

２６１．５千円 ･･･ 消耗品費、印刷製本費、通信運搬費

外 注 費

１４，６１７．３千円

共同実施費

４，６２９．５千円

一般管理費

９，１４５．７千円

設 備 費

３，３６６千円 ･･･ PC、タブレット、RFID リーダー、公衆回線ルータなど

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4. 事業化の計画
4.1. 想定する事業
以下のシステムメニューを日立クラウドに組み込み、リサイクル事業者向けにクラウドサービスとして提供。
（図２０参照）① 解体方針作成システム② トレサビ管理システム③ 部品取り作業ガイドシステム①の解体方針作成システムは連携する部品流通システム（JARA、NGP 等）にも提供する。
既に多くの利用者を抱えている既存プラットフォームに載せることで利用者の拡大を図る。
③の部品取り作業ガイドシステムも既存のプラットフォーム（Ex.自動車リサイクル基幹シ
ステムなど）に組み込んでもらうことを検討し、少しでも多くの事業者に利用してもらうことをめざす。尚、このシステムでは自動車メーカーとリサイクル事業者がさらなる互恵関係を築くことができるよう、今まで部品取りできていない部品や希少金属などの回収も容易にできるよう拡張機能も充実させ、活用の幅を広げてもらうことを考えている。

図２０ 事業化構想

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5. 事業の評価
5.1. 採算性の評価
今年度は FS につき、次年度以降に整理して報告するが、採算性のポイントは如何に利用者にメリットをもたらすことができるかだと考えている。
解体方針作成システムでは、取り外し部品選定作業を自動化することで効率化（省人化）をもたらし、トレサビ管理システムではシステム導入により現在よりコスト増となる面がある一方で、車両状況の見える化により非定常作業（行方不明車の捜索など）の削減や部品の販売実績を総合的に管理することで車種ごとの価値が見える化できれば、生産（仕入れ）計
画の一助にもなると考えている。部品取り作業ガイドシステムでは、処理実績の少ない車両
や部品の取り出し作業において迷うことがなくなり効率化が図れると共に、これまで取り扱っていなかった部品の取り出しにチャレンジし易くなると考えている。

5.2. 有効性の評価
今年度は FS につき、次年度以降に報告する
以 上34