公開版

AI/IoTを用いた自動車リサイクル高度化に係る自主事業
報告書（2022年度）
2023年3月31日
株式会社NTTデータ経営研究所
社会・環境戦略コンサルティングユニット© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

目次
1. 事業概要
2. システム構築サブWGでの検討結果
3. ルールメイキングサブWGでの検討結果
4. 次年度の進め方© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

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１．事業概要© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

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１.１ 事業目的・目標
TFや委員会での議論、関係者ヒアリングを踏まえ、事業目的・実施項目を整理。
事業目的・目標•

目的：自動車リサイクル高度化のために、リサイクル領域のDX化の実現に向けたAI/IoTの適用検証を行う。

•

目標：自動車リサイクル領域へのAI/IoTの適用について、現行のリサイクルスキームにおける技術的課題、
制度的課題等を抽出したうえで、AI/IoT活用による自動車リサイクルの高度化を達成するための基盤の明確化、 AI/IoT適用に向けた道筋を設定する。
達成要件： ①モデルケースにおけるAI/IoT適用時の状況把握②現行リサイクルスキームのDX化における課題の抽出③自動車リサイクルへのAI/IoT適用要件の明確化•

・

想定アウトプット（イメージ）：
AI/IoTを活用し、一定範囲内の性状のリサイクル原料を使用・再生することにより、現状のリサイ
クルの質を一段上げるためには何が必要なのか、上流で把握しているデータ、解体業者・破砕業
者の選別品（再生原料）、再生事業者の既存リサイクル技術のトレーサビリティをマッチさせることで、自動車で使える高品質なものにするために必要な基盤を明確化することとあわせて、具現化に向けたロードマップを策定する。
※モデルケースはアルミリサイクルとする。
※③に関しては、高度にデジタル化したスキームの応用展開、リスク対応についてあわせて検討する。
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１.２ 事業実施項目／各年度到達目標• TFや委員会での議論、関係者ヒアリングを踏まえた実施項目、各年度の到達目
標について整理。
• １年目の検討を進めるうえで、公募事業側でのAI/IoT事業採択事業者との意見交換等を実施。
実施項目と各年度の到達目標
２年目（2023年度）

1年目（2022年度）

システム構築

机上検討／状況把握

基礎実証／課題抽出

適用要件の明確化

・ ﾘｻｲｸﾙﾌﾟﾛｾｽ ﾃﾞｼﾞﾀﾙ化進捗状況
・ 廃ｱﾙﾐ分別状況／引渡状況

・ ﾘｻｲｸﾙﾌﾟﾛｾｽﾃﾞｼﾞﾀﾙ化の技術的課題、ｺｽﾄ課題、情報連携課題
・ 自動車ﾒｰｶｰ品質要求水準課題
・ 中小/零細企業のDX適用課題 等

・ﾓﾃﾞﾙｹｰｽでの適用要件明示（ﾘｻｲｸﾙ
展伸材品質基準を示したうえで必要となる情報ｼｽﾃﾑｲﾝﾌﾗ・ﾘｻｲｸﾙ設備、
ｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝでの情報共有・伝達事項
等）

ﾓﾃﾞﾙｹｰｽでのあるべき姿の整
理あるべき姿の整理（自R全体）（引渡条件、引渡先、等）

ルールメイキング

３年目（2024年度）

・ ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽの適用可能性（例：ｽｸﾗｯﾌﾟ品質判別等）
・ 自動車ﾒｰｶｰでの展伸材品質要求
水準緩和可能性・ 他業界等ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ運用状況 等

・ ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ構築/管理主体
・ ﾃﾞｰﾀ所有権/使用許諾 等© 2023 NTT
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・左記に加え、JARS、JARPｼｽﾃﾑ等
既存ｼｽﾃﾑとの連携を含めた全体
像

１.３ 2022年度の到達目標等• 2022年度の到達目標（上期／下期、ならびに上期は四半期毎）を以下に示す。
2022年度の到達目標
上期
第１Q（４～６月）

システム構築

第２Q（７～９月）

第３、４Q（10～３月）

状況把握／事業実施フレーム整理

事業実施計画案の作成

基礎実証内容確定① 廃アルミリサイクル状況把握① 選別側引渡条件、再生材品質等
事業実施前提条件の仮設定① 基礎実証詳細内容確定② ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ実証ﾌﾚｰﾑ仮説作成③ 破砕後廃ｱﾙﾐ事前調査結果分析② ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ実証内容確定（分析結果を上記①、②へ反映）③ 廃ｱﾙﾐ組成調査内容確定（発生～処理、利活用状況等）※自動車ﾒｰｶｰ品質要求水準等含む② ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ適用可能性整理③ 破砕後廃ｱﾙﾐ事前調査内容確定（ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ/組成調査）

ルール
メイキン
グ

下期

(ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ、情報連携、ｾﾝｻｰ等使用機器、など）（DS手法、AI/IoT適用内容等）（基礎実証時詳細内容）④ 参画ベンダー選定の考え方整理④ 参画ベンダーの確定

状況把握／論点洗い出し

論点設定／下期体制確定

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙの要件・課題の明確化① 既存ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑの状況把握① ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ検討の論点設定① ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙの必要要件確定（ﾘﾌｧﾚﾝｽ・ｱｰｷﾃｸﾁｬの各項目で整理）※特に戦略・政策、ﾙｰﾙ、組織の3項目② ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ検討の論点洗い出し※1Qは発散、2Qで収束※特に左記(戦略・政策等)3項目② 追加メンバー確定(知的財産分野の有識者等を想定)© 2023 NTT
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※特に左記(戦略・政策等)3項目② ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ実現の課題特定(自動車ﾘｻｲｸﾙ実態等とのｷﾞｬｯﾌﾟ)（参考） AI・IoTを活用した自動車R高度化に向けた
データプール整備に関するリファレンス・アーキテクチャ• Society 5.0 にて示されているモデル（リファレンス・アーキテクチャ）を活用し、 AI・IoTを活用した自動車R高度化に向けたデータプール整備に関するリファレンス・アーキテクチャを整理。
• “データ”、“データ連携”については、製造業等の事例を参考に、自リ高度化に限らず一般的なデータプールのシステム構成に必要と考えられる要素に分解。次頁にデータ部分のアーキテクチャマップを整理。
イメージ例

詳細
戦略・政策

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙ構築に関する戦略・政策財団としての目的、目標（KPI、KGI）

ルール

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙに関するルール

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙのデータ所有権 等

組織

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙの管理・運営組織

国、JARC、JFAR、等

ビジネス

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙを活用したｻｰﾋﾞｽ・ソリューション

CO2可視化ｻｰﾋﾞｽ、部品流通ｻｲﾄ 等

ﾃﾞｰﾀﾌﾟｰﾙを活用したｻｰﾋﾞｽを実現するための機能

運搬ﾙｰﾄ管理ｱﾌﾟﾘ、部品登録ｱﾌﾟﾘ 等

機能（アプリ）
デ
ー
タ
・
デ
ー
タ
連
携

アナリティクスクラウド（ストレージ）パッケージ化されたアルゴリズム
ビッグデータの容量に応じて増設できる仮想的な記憶領域

コネクティビティ

社外からのビッグデータ取り込み・社外への制御データ送信

エッジ領域

ﾀｲﾑﾗｸﾞ(通信遅延)回避のための先端領域における負荷分散機能

アセット

工場、運搬車両等からのデータ取得のためのセンサー、ハードウェア、等© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

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既存のIoTﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ•
Lumada（日立）•
Predix（GE）•
Bosch IoT Suite•
Siemens Plant
Cloud Service（ｼｰﾒﾝｽ・SAP）
等

産業機械運転ﾛｸﾞ、ｶﾒﾗ、温度ｾﾝｻｰ 等

（参考）アーキテクチャ・マップ
利用者

ビジネス・機能アプリ

アプリ

アナリティクスクラウド

ルール
パブリック・レイヤー

ゲートウェイ

ETL機能（製品情報、
顧客との契約情報との連携）検討・構築の前提条件として
以下が必要

戦略・政策
データプール（パブリッククラウド、コミュニティクラウド）

自社サーバ

エッジ領域

一元管理のためのミドルウェア、OS

ビッグデータの分散処理技術

コネクティビティ

コネクティビティ

アプリ

人工知能（機械学習）(ｽﾄﾚｰｼﾞ)
デ
ー
タ
処
理
・
デ
ー
タ
連
携

アプリ

オンプレミスクラウド

プライベート・レイヤー（インターネット）
オフプレミスクラウド

ゲートウェイ
エッジサーバ

プライベート・レイヤー（社内NW）
エッジサーバアセット
産業機械© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

構内環境センサ（カメラ 等）

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作業者端末

組織

１.４ 検討体制• 全体WGは事業全体の実施方針等や業務委託委員会への報告内容について協議• 全体WGでは両サブWGの検討結果を共有する場としても活用し、より効率的・効果的に議論を進めていく。
業務委託委員会
事業運営WG（全体WG）
事業全体の実施方針や業務委託委員会への報告内容について議論※

システム構築 サブWG

ルールメイキング サブWG

AI/IoTを活用したシステム構築について、
主に技術的側面からの議論を実施

データプールやプラットフォームの拡大を見据えたルールメイキングに関する議論を実施© 2023 NTT
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２．システム構築サブWGでの検討結果© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

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２.１ 本サブWGの到達目標•

本サブWGの目指す姿について、バックキャスティングで整理する。

３年目の
ゴール設定
(本WGの
最終到達目標)•アプリケーションを含む一連のデジタルプロセスの構築・検証• モデルケース（リサイクル現場からの情報収集・蓄積～試作アプリケーションの運用の一連の流れ）での適用要件明示（リサイクル展伸材品質基準を示したうえで必要となる情報システムインフラ・リサイクル設備、サプライチェーンでの情報共有・伝達事項、等）• アルミ以外の自動車R全般への拡張を見据えた課題・リスク等の整理•基礎実証（リサイクルプロセスデジタル化）／課題抽出• リサイクルプロセスデジタル化の技術的課題、ｺｽﾄ課題、情報連携課題• 自動車ﾒｰｶｰ品質要求水準課題• 中小/零細企業のDX適用課題 等
試作アプリケーションの内容確定（ユーザー、サービス内容 等）

２年目の
ゴール設定
•

•
１年目の
ゴール設定

アルミリサイクルに関する状況把握／実証内容に関する机上検討① 基礎実証（リサイクルプロセスデジタル化)の内容検討（データプール、情報連携、ｾﾝｻｰ等使用機器 等）② データサイエンス実証内容確定（DS手法、AI/IoT適用内容 等）③ 廃ｱﾙﾐ組成調査内容確定（基礎実証時詳細内容）© 2023 NTT
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２.２ 机上調査（廃アルミの実態把握等）• 実証事業の内容整理にあたり、廃アルミの実態、アルミリサイクルに関連する類似研究・特許等について調査を行った。
• 情報収集にあたっては、自動車のアルミ部品に使用される主な合金種、自動車アルミリサイクルに関連する国内外の文献リストなど、日本アルミニウム協会に多大なご協力をいただいた。
主要調査項目
調査内容

調査結果

自動車由来の廃アルミの流通実態

自動車のアルミ部品に使用される主な合金種、国内の廃アルミ流通に関するステークホルダーを整理・可視化したほか、海外での廃アルミ流通状況等についても調査を行った

自動車アルミリサイクルに関連する国内外の文献の調査

現時点でAI/IoT活用による自動車アルミリサイクル高度化を行っているような類似研究は抽出されていない

自動車アルミリサイクルに関する特許調査（ソフトウェア関連・ビジネスモデル関
連のIPC（国際特許分類）検索）

AI/IoT利用によるリサイクルの効率化に関する特許は複数抽出されたが、自動車アルミリサイクル関連や、自動車の破砕選別関連の特許は抽出されなかった© 2023 NTT
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２.３ データサイエンス実証に関する検討
全体構想と実証の位置付け••

自動車アルミリサイクルの高度化という大きな目標のためには、あらゆるステークホルダー情報のデジタル化・可視化や、リサイクル工程におけるデータサイエンスの適用が鍵となると考えられる。
アルミリサイクルの高度化は、展伸材リサイクルの実現だけではなく、リサイクル段階での廃アルミの質・回収量向上なども含めた全体最適を目指すことが適当だと考えられる。よって実証は、リサ
イクル高度化検討の第一歩として、破砕選別段階における廃アルミデータの可視化（定量化）、なら
びに取得データ等を活用したDS適用による高度化検証を目指す。
自動車リサイクル高度化
自動車アルミリサイクル高度化
デジタルデータ化

①
素材
製造

②
部品
製造

DS適用

③
完成車
製造

FY22-23実証

④
回収

⑤
解体

⑥
破砕
選別

⑦
溶解等

溶解時アルミ高品質化
・前処理最適化・溶解時不純物除去
・・・

アルミ選別品の質向上
・解体精緻化・最適な部品取り外し・・・
破砕アルミの質・回収量向上
・前処理最適化・設備設定最適化
展伸材リサイクル実現
・破砕後選別精度向上 ・含有成分の可視化
・・・
・解体と破砕のベストミックス
・徹底した異物除去・・・© 2023 NTT
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２.３ データサイエンス実証に関する検討
DX・データサイエンスの導入可能性（初期仮説 集約案）•

９月のサブWGでの「DX・DSの適用可能性 初期仮説」に対する議論を踏まえ、集約案を下図の通り整理。

自動制御AI

Data Science
Data Science

自動制御

パターン解析 予測モデリング シミュレーション 等

設備稼働最適化(業界横断)ダイナミックプライ
シング 等

データプール(情報PF)

VirtualData Science

音声理解

画像認識

言語処理 等

・高品質化
・情報化
・高環境価
値化

IoTセンサー等
業務ﾃﾞｰﾀ（管理ﾃﾞｰﾀ）Real

車番 部品情報 取引価格
求める品質ﾃﾞｰﾀ
機器情報 等

現場情報（ﾌｧｸﾄﾃﾞｰﾀ）
受入物画像 重量 処理後画像処理・再資源化手法 使用ｴﾈﾙｷﾞｰ
作業ﾌﾟﾛｾｽ 解体ﾉｳﾊｳ 回収資源種
類・組成・量 ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞﾃﾞｰﾀ 等

公知情報
中古部品相場
資源相場
輸出・輸入量 等

処理設備
施設管理者 機器オペレーター 解体作業者 等© 2023 NTT
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自動車
アルミ
高付加
価値化

作業最適
化示唆
作業ノウハウ共有 等

２.３ データサイエンス実証に関する検討
組成分析及び実証の目的、内容•

事前サンプリング分析と実証の目的と内容の案を整理すると以下の通り。

事前
サンプリ
ング
分析

FY2023
以降
実証

目 的

内 容

• 実証に向けた事前情報として、アルミ成分残存率に大きな影響を与える破砕選
別工程や、ばらつきの傾向等を把握する• 得られた組成情報は実証時のサンプリ
ング分析結果とともにモデリングの学習データとする• 破砕選別段階の各工程前後（破砕機、磁力選別、非鉄選別、重液選別）の化学成分（Si、Al、Cu、Mn、Mg、Zn等）を可視化• アルミ成分残存率ｋを可視化• アルミ成分残存率のばらつきσを可視化• 限られた条件から、得られる再生アルミ
原料の組成を予測するためのモデルを導き出す• 自動車由来再生アルミの高付加価値化に寄与する条件を明らかにし、アウトプットをそれに近づける• ①モデルをつくる：破砕選別前・中・後の各情報を学習データとし、モデリングを実施• ②予測する：車両・パーツの取外し情報等から破砕選別後のアルミ品質を予測• ③再生アルミの高付加価値化に繋げる：
アルミ高付加価値化のための条件を導き出す⇒①～③のイメージは次頁以降掲載© 2023 NTT
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２.３ データサイエンス実証に関する検討
実証の構想（①モデルをつくる）•

第一段階で、破砕選別前・中・後の各情報を学習データとし、破砕選別前情報から破砕選別後のアルミの品質を掴むためのモデリングを実施する。

Virtualモデル

モデリング技術

デ
ー
タ
を
活
用

学習データ

Real
車両・パーツ
取外し情報
機器情報
車体画像

破砕選別後
情報 ハリタ金属提供情報（品名・価格）

機器設定情報JFEﾃｸﾉ ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ
分析結果（組成）センサー情報①破砕選別前②破砕選別中③破砕選別後© 2023 NTT
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２.３ データサイエンス実証に関する検討
実証の構想（②予測する）•

導き出したモデルにより、車両・パーツ取り外し情報、車体プレス品画像、機器設定情報から破砕
選別後のアルミの品質を予測する。以上が当面の実証内容と想定。

Virtual
アウトプット

モデル

破砕選別後
品質予測値

モデリング技術

デ
ー
タ
を
活
用

インプット
より限定されたインプットで予測値を得られるよう検証することも想定

車両・パーツ
取外し情報
機器情報
車体画像
①破砕選別前

機器設定情報②破砕選別中③破砕選別後© 2023 NTT
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Real

２.３ データサイエンス実証に関する検討
実証の構想（③再生アルミの高付加価値化に繋げる）••

破砕選別後の品質予測値が再生アルミ高付加価値化（評価軸は今後議論）に近づくよう、パーツ取外し内容の変更や機器設定の変更等の方策（今後議論）によって、再生アルミの高付加価値化に繋がるかどうかを検証する。
精度が高まるまで①のモデリングを繰り返す。（必要に応じ学習データを追加で取得。）

Virtual
アウトプット

モデル

破砕選別後
品質予測値

モデリング技術

デ
ー
タ
を
活
用

インプット

二次合金メーカーの求
める組成等（評価軸については今後議論）

車両・パーツ
取外し情報
機器情報
車体画像
①破砕選別前ﾊﾟｰﾂ取外し・
機器設定変更等（今後議論）

機器設定情報②破砕選別中③破砕選別後© 2023 NTT
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Real

再生ｱﾙﾐ
高付加
価値化

現
実
世
界
に
フ
ィ
ー
ド
バ
ッ
ク

２.４ ③破砕後廃アルミ組成調査• データサイエンス実証に向けた効果検証のベースデータ等とするため、ハリタ
金属の各破砕段階ごとにサンプリング・組成分析を実施。

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２.５ サマリ及び次年度検討課題
サマリ•

机上調査では、情報収集のスコープを追加するなどの変更はあったが、関係者で議論を重ねたことにより、サブWG内での課題・問題意識の共有につながった。

•

データサイエンス実証仮説の検討については、当初予定ほど議論の内容が煮詰まった状態ではないが、次年度検討を進めていく上での基本的なフレームワークを整理することができた。

•

破砕アルミの組成分析では、予定通り基礎的な分析は実施できた。

•

ベンダー選定については、実証仮説の検討が進んだ段階で本格的に検討を行うこととした。

次年度検討課題• 様々なステークホルダーが接続するデータ連携基盤として求められる要件の検討と、リサイクル現場での活用を想定したデータサイエンス実証の内容を切り分けた上で、ルールメイキングサブWGとの分掌を改めて整理する必要がある。

• データサイエンス実証に向けては、議論の中で出てきた仮説の実現可能性を整理し、システム構築に向けてより具体的な検討に移っていく必要がある。
• アルミ以外の素材等でも活用可能なフォーマットやフレームワークを意識しながら議論する必要がある。
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３．ルールメイキングサブWGの検討結果© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

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３.１ 本サブWGの到達目標• ルールメイキングサブWGが目指す3年目のゴールは以下のとおり。
• 3年目のゴールを達成するための1年目、2年目のゴールを併せて設定。
３年目の
ゴール設定
(本サブWGの最終到達目標)

２年目の
ゴール設定

・自動車リサイクル全体におけるデータプールのあるべき姿を提示 自動車リサイクルに係る素材・品目（アルミ、プラスチック、LiB、等）を対象
 データ利用者の利便性並びにデータ提供者のメリットを十分確保するために必要なデータの所有権、使用許諾等に関するルール、プラットフォームの管理主体等の方針を設定

・アルミリサイクルにおけるデータプールのあるべき姿を提示 アルミを対象として、データ利用者の利便性並びにデータ提供者のメリットを十分確保するために必要なデータの所有権、使用許諾等に関するルール、プラットフォームの管理主体等の方針を設定

・アルミリサイクルにおけるデータプールの必要要件、及び実現のための課題の明確化
1年目の
ゴール設定

 リファレンス・アーキテクチャの各項目（特に戦略・政策、ルール、組織の3項目）について、自動車のアルミリサイクルにおける必要要件を設定
 既存プラットフォーム、現状のアルミリサイクルの実態等の情報を基に、必要要件の実現可能性検討及び実現のためのギャップ（＝課題）を特定© 2023 NTT
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３.２ 本年度（1年目）における実施事項•

今年度のサブWGにおいて、リファレンス・アーキテクチャに基づく論点整理、及び議論内容を踏まえてアルミリサイクルPFの必要要件、課題を整理した。

•

整理した課題については来年度に議論を進めていく想定。
PFの課題整理に関する検討の流れ

各プロセスにおける実施内容

PFの論点に関する考え方の整理

リファレンス・アーキテクチャの項目ごとに論点を設定（6月まで）PFの必要要件整理

各論点に関する議論内容を踏まえて、アルミリサイクルPFに必要となる要件を設定（1月まで）

PFの課題整理

両サブWGでの議論、事業者へのヒアリング等を基に必要要件の実現に向けた課題を整理（2月まで、3月全体WGで全体合意）

今後の議論・検討項目の整理

整理した課題を基に、本WGで今後議論・検討すべき事項及びその優先順位を整理（次年度のWGでの議論を想定）

事務局案を踏まえてWGにて議論（12月まで）© 2023 NTT
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３.３ アルミリサイクルPFの論点整理想定されるステークホルダー、インセンティブ等•

アルミリサイクル高度化のユースケース創出に向けてPFを構築し、仮説として以下のようなステークホルダーのインセンティブ、情報の共有化・有効利用を想定している。

主なステークホルダー
PF参画のインセンティブ

インセンティブ
の必要条件

自動車メーカー••

CO2削減量可視化•

不純物が低位安定しているアルミ二次
合金の確保
アルミ二次合金組成の高精度な把握
アルミリサイクル材のトレサビ確保

•
•

提供する
データ

アルミリサイクル材の展伸材利用•••••

アルミ使用箇所
アルミ使用量アルミの合金種別
アルミ調達品質基準
自動車解体方法

破砕事業者

解体事業者
•

売却価格UP

•

売却量UP

•

•
•
•
•

精緻解体による解体••

アルミリサイクル材のトレサビ確保••

破砕選別プロセス
スクラップロットごとのインプット情報
アルミスクラップ回
収量
アルミスクラップ組
成分析結果実績(AI/IoTデータ)

解体プロセス
解体した車種
回収物
回収重量

•
•
•

•

プロセスにおける使用エネルギー量© 2023 NTT
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•
•

•
•

成形品メーカーー

不純物が低位安定しているアルミスクラップの確保
アルミスクラップ組成の高精度な把握••

二次合金メーカー

二次合金化プロセス
二次合金ロット毎のインプット情報
二次合金製造量
アルミ二次合金組
成分析結果

•

•

•
•
•
•

不純物が低位安定しているアルミ二次
合金の確保
アルミ二次合金組成の高精度な把握

アルミ成形プロセス
アルミ成形品ロット
毎のインプット情報
アルミ成形品製造量
アルミ成形品組成
分析結果

３.３ アルミリサイクルPFの論点整理
既存PF調査結果の整理•

リファレンス・アーキテクチャの各項目の考え方の整理するにあたり、以下の既存PFを対象に調査を実施。

•

まずは業界・分野横断のPFについて調査を実施後、その構成要素である個別企業のPFを調査実施した。

業界・分野横断

•
•
•
•
•
•
•
•
•

GAIA-X（欧州統合データ基盤プロジェクト）
CATENA-X（自動車業界における企業間データ交換を目指す共同体）
DATA-EX（分野を超えたデータ連携を目指すPF）
GBA（バッテリーのライフサイクル全体でのデータ収集・交換等を行うPF）
MOBI（モビリティ産業におけるブロックチェーン等の標準化と採用を促進するイニシアチブ）
GABI（LCA分析用のソフトウェア及びデータベース）
IMDS（自動車業界向けマテリアルデータシステム）
chem SHERPA（製品含有化学物質管理）
WFD（廃棄物枠組指令） 等

個別企業

•
•
•
•

Lumada（日立）
Predix（GE）
Bosch IoT Suite（ボッシュ）
Siemens Plant Cloud Service（ｼｰﾒﾝｽ・SAP）等© 2023 NTT
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３.３ アルミリサイクルPFの論点整理
既存PF調査結果の整理•

既存PF調査結果を踏まえ、PF分類及び各分類におけるリファレンス・アーキテクチャに係る主要な実態を以下の通り整理した。
業界横断PF
公益目的

ビジネス目的（IMDS,WFD等）(GAIA-X,CATENA-X等)•

化学物質等の適正管理•

企業間のデータ連携による産業の競争力強化

•

化学物質を扱う者のみがデータを
閲覧可

•

•

消費者等の要求に応じて公開する可能性もあり

PF利用者間のデータ共有は相対
契約で取引

•

公開データも一部あり

組織•

データ利用者を中心とする複数企業または協議会で運営

ビジネス

•

データ利用者がPF内に登録されたデータを確認可能

戦略・政策

ルール

機能（アプリ）
デ
ー
タ
連
携

個社PF

アナリティクス

クラウド•

PFはAIによるデータ解析等を行わない•

PF利用者が管理すべき化学物
質等の情報をPF内にデータ登録
する

•

•

PF利用者も含めてユースケースを創出を目指す

PF利用者のデータはPF内に登録しない（各利用者のデータベース
内に保有）

Note：データの取得方法はPFではなく利用者側での設定事項であることから、アセットに関する記載を省略した。（以後同様）© 2023 NTT
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ビジネス目的•

データ蓄積等を通じた自社ビジネ
スの拡大、競争力強化•

各PF利用者の事例をPFがノウハ
ウとして蓄積し活用•

承認制により利用者間でのデータ共有可•

基本的にはPFを提供する企業のみで運営•

PFがAI解析等のサービスを提供•

外部企業もアプリ提供する例あり•

PFがAIによるデータ解析等実施•

PF利用者がPF内にデータを登録する

３.３ アルミリサイクルPFの論点整理
リファレンス・アーキテクチャの各項目における論点•

Society5.0で示されているリファレンス・アーキテクチャの項目ごとに、以下の論点を整理してサブWGで議論いただいた。

戦略・政策

ルール

組織

ビジネス
機能アプリ
アナリティクスクラウド•

PFの目的がビジネスか公益かを明確にしておくべきか•

PFの目的を踏まえて、どの既存PFを特にベンチマークすべきか•

PF全体内での共用、相対でのみ共用するデータをどのような判断軸で設定すべきか•

データ取扱いに関してPF規約でどのような事項を定めるべきか•

PF利用者同士がデータを相対で共有する場合に、PFの収益となる仕組みを設計すべきか•

特定の組織のみ（財団等）でなく、コンソーシアム形式での運営にすべきか•

PFの運営主体としてどのようなステークホルダーに参画してもらうべきか•

PFを運用するための利用者の費用負担をどのように設計すべきか•

ビジネス、機能アプリによるサービス創出をPF自身が行うか、PF利用者が行うべきか•

アルミに関するステークホルダー以外に、サービス創出を行うプレイヤー（SIer等）にも参画してもらうことを想
定すべきか

•

上記サービス創出するプレイヤーのインセンティブをどのように設計すべきか•

アナリティクスをPF内で行うか、PF利用者等のPF外で行うべきか•

クラウドに登録してもらうべきデータはどのようなものか•

アナリティクスを行わない場合でも、PFがクラウドを持つ必要があるか© 2023 NTT
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３.４ アルミリサイクルPFの必要要件（戦略・政策）•

戦略・政策について、「PFの目的」、「PFの役割」に分けて必要要件を整理した。
これまでの主な議論内容

PFの目的

戦略・
政策

PFの役割

•

ビジネス目的（自動車メーカーの競争力強化等）のみでなく、公益目的（規制への対応等）としても位置付けられる。

•

現在のルールだけではなく将来採用され得るルールへの対応についても議論の対象に
なると思う

•

データの見える化、流通、信頼性担保の大きく3つが考えられる。

PFの必要要件•

アルミリサイクルの高度化に加えて、国内外の規制に対応すること•

国内外（特に欧州）の規制動向に応じて、PFの役割、機能等を変更、適応する
こと•

バージン材を含む動脈側、及び静脈側で自動車業界以外も含む幅広いステークホ
ルダーを利用対象者とすること•

利用者数を多く確保すること、またそのために利用しやすい仕組み、ルールを整備す
ること•

リサイクル材だけでなくバージン材もPFの対象とするのがよい。

•

データの量は重要になってくると考えるため、参加するプレイヤーは多い方が良い。

•

データの信頼性は価値を持つが、プレイ
ヤーの「顔」が見えることも重要。

•

リサイクルの高度化が進む一方で生じる有用でないものの出口の議論も必要。

データの信頼性を担保するとともに、透明性を確保すること•

PF利用者の事業活動に制約を与えない、
データ流通の「場」であること••情報を提供して行動は各社の意思に任せる形があり得る。

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３.
ルールメイキングサブWGの検討結果
３.４ アルミリサイクルPFの必要要件（ルール）•

ルールについて、「データ取り扱いのルール」、「流通を促す仕組み」に分けて必要要件を整理した。
これまでの主な議論内容

データ取扱いのルール

ルール

データ流通を促す
仕組み

PFの必要要件•

データに関する権利は一義的なものでなく、強弱をつけて考えることが必要••

公益目的に関する情報は公開が求められるのではないかデータ活用の目的等に応じて、共用範囲の区分を複数設定••

PFに参加する人を最大化する方向で、公開・相対を決めるとよいのではないか

同様に、目的等に応じて共用するデータの属性（加工 or ロー等）も設定••

加工データのみを共用してローデータは開示しないケースもあり得る

データ提供者のメリット、ペナルティを考慮したルールを設計•

特に公益に関わる部分で、データの誤りがあった場合の責任規定が重要ではないか•

相対でのデータの共用は閉鎖的となる側面があるため、データの検索性を持ったデータベースを構築することが必要•

規模の面で、展伸材利用されるためには
一定の規模を集める必要があると思う。

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

データ取引による収益、商材の取引量,取引先の拡大 等

虚偽データ提供に対する罰則 等•

データカタログ等により、PF上で取得できる
データを確認可能とすること•

PF利用のメリット(特にデータ提供者)に加え、PF利用による懸念をなくすこと

意図しない提供データの利用、解釈のされ方 等

３.４ アルミリサイクルPFの必要要件（組織）•

組織について、「運営体制」、「運営主体としての参画対象」、「PF収益の設計」に分けて必要要件を整理した。
これまでの主な議論内容

運営体制

組織

運営主体としての参画対象

PF収益の設計PFの必要要件•

補助を受けながら立ち上がっていくことで成り立つと考えるとよいのではないか。

•

複数のステークホルダーによるコンソーシア
ム形式でのPFの運営•

上記の場合には運営組織はコンソーシア
ム形式になると思う。

•

国の支援等を受けるため公益の側面（CN,CE等も含む）を持つ運営•

情報の授受、特に提供が多いステークホ
ルダーに参画いただくのが有用ではないか•

動静脈それぞれで主要な事業者が運営主体として参画•

PFで提供するサービスの開発者にも参画いただくのがベターではないか

自動車メーカー、解体・破砕事業者、展伸材メーカー 等•

SIer等のシステムベンダーも参画•

手数料型、月額型など複数の類型を組み合わせた課金体系が考えられる。

•

定額制、従量制等の複数の類型の課金
体系の設定

•

PFに効果をもたらす者とそれ以外で価格差をつけることがPFの利益向上の考え方。

•

PF価値向上の観点を基に、利用者に応じて複数パターンの価格を設定•

課金の形としては、微小額がPFに入る形を想定。

•

PFの収益は必要な運営資金程度として、PF利用者の費用負担の軽減© 2023 NTT
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３.４ アルミリサイクルPFの必要要件（ビジネス・機能アプリ、クラウド、アナリティクス）•

ビジネス・機能アプリ、クラウド、アナリティクスについて、必要要件を整理した。
これまでの主な議論内容

ビジネス
機能アプリ

アナリティクスクラウド

PFの必要要件•

リサイクル高度化の質的観点からPF自身がサービス提供することが考えられる••提供方法として、サブスクリプション型、従量課金型が想定されるのではないか••

Catena-Xは中小企業が参加しやすいソ
リューションを備える。

サービスを確実にリサイクル高度化に繋げるための知見•中小企業が利用しやすいサービスの開発•

データ主権の考え方から、各プレイヤーで実施可能とすることが必要ではないか•

データ取り扱いの範囲、内容の設定、及びPF利用者への明示•PFが実施する場合、PF利用の妨げとならないようデータの利用目的等についての理解の促進が必要ではないか•

一定の強制力を持ってPF上にデータを置
く場合、外部企業がその情報にアクセスできる権利を得る仕組み等が必要•

共用することで各プレイヤーの不利益となるデータはクラウド上の秘密領域で管理、
または各社のシステムで管理する想定© 2023 NTT
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サービス開発が可能な体制

•エネルギー使用量をCO2排出量に換算、取引量からPF全体における需要予測の解析 等

利用者がPFに格納するデータの設定

•SIerの運営への参画 等

ビジネス・機能アプリ、アナリティクス
等の内容に応じて設定

共用不可データの格納場所の考え方（クラウド上or各利用者）の設定

３.５ アルミリサイクルPFの課題整理（戦略・政策）•

戦略・政策について、「PFの目的」、「PFの役割」の観点で課題を整理した。
PFの必要要件

PFの目的•

アルミリサイクルの高度化に加えて、国内外の規制に対応すること•

国内外（特に欧州）の規制動向に応じて、PFの役割、機能等を変更、適応すること•PFの役割

バージン材を含む動脈側、及び静脈側で自動車業界以外も含む幅広い
ステークホルダーを利用対象者とする
こと•

利用者数を多く確保すること、またそのために利用しやすい仕組み、ルールを整備すること•

データの信頼性を担保するとともに、透明性を確保すること•

PF利用者の事業活動に制約を与えない、データ流通の「場」であること考えられる課題

これまでの議論、ヒアリング内容等

•

•

•

PFの成功はクリティカルマスに到達するかがポイントと考えられ、利用者がPFを魅力として感じることが必要。
PFが機能を果たせば商社が不要になることも想定しうる。そうした可能性も想定する必要がある。
DPPのように一意の識別子を与えてトレサビの把握についても考慮しておくのがよい。

•

品質が良いものが自動車メーカーに流れて、他に品質が悪いものが流れる可能性があるため、出口を複数考える必要がある。

•

PFの根本的な課題として、データの信頼性を確保することがあると思う。

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現在把握可能な今後の規制動向から、どのような役割、機能等が求められるか。

•

PFにより不利益を被るステー
クホルダーは誰か、またPFとの共存が可能か。

•

アルミの場合に、何を対象にしてどのような識別子を与えるのがよいか。

•

利用価値が低いアルミ（アルミドロス等）の利活用、適正処理等のために、どのようなインセンティブ設計が必要か。

•

データの信頼性をどのように確保していくか。
（第三者認証等）

３.５ アルミリサイクルPFの課題整理（ルール）•

ルールについて、「データ取扱いのルール」、「データ流通を促す仕組み」の観点で課題を整理した。
PFの必要要件

データ取
扱いの
ルール

•

データ活用の目的等に応じて、共用範囲の区分を複数設定•

同様に、目的等に応じて共用するデー
タの属性（加工 or ロー等）も設定•

データ提供者のメリット、ペナルティを考慮したルールを設計

•
データ流
通を促す
仕組み

•



データ取引による収益、商材の取引量,取引先の拡大 等

虚偽データ提供に対する罰則
等

データカタログ等により、PF上で取得できるデータを確認可能とすること
PF利用のメリット(特にデータ提供者)に加え、PF利用による懸念をなくすこと

意図しない提供データの利用、解釈のされ方 等考えられる課題

これまでの議論、ヒアリング内容等
欧州の電池指令では、リサイク
ル材比率の開示が強制的に課されることとされており、トレーサビ
リティを管理することでメーカーにとっては大きなインセンティブにな
ると思う。

•

各利用者におけるコスト面
以外のインセンティブとしてどのようなものが考えられるか。

•

そのインセンティブが得られるには誰のどのようなデータの共用が必要であるか。

•

解体業では売上全体に占めるアルミの比率が小さいため、インセンティブが小さい。

•

そのデータが共用されるために提供者に対してどのようなメリットが必要になるか。

•

欧州では関係者の階層別のア
クセスが定義されている。

•

データのアクセス権をどのように定めるか。（法律等）•

共用する情報については利用者の解釈が入るため、意図しない
データの利用を制限するのは困難ではないか。

•

利用者の解釈の余地を少なくする観点も含め、データカタ
ログにどのような項目を設定するべきか。

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３.５ アルミリサイクルPFの課題整理（組織）•

組織について、「運営体制」、「運営主体としての参画対象」、「PF収益の設計」の観点で課題を整理した。
PFの必要要件

運営体制•

複数のステークホルダーによるコンソー
シアム形式でのPFの運営•

国の支援等を受けるため公益の側面（CN,CE等も含む）を持つ運営•

動静脈それぞれで主要な事業者が運営主体として参画

運営主体
としての
参画対象

PF収益
の設計



自動車メーカー、解体・破砕事
業者、展伸材メーカー 等•

SIer等のシステムベンダーも参画•

定額制、従量制等の複数の類型の課金体系の設定•

PF価値向上の観点を基に、利用者に応じて複数パターンの価格を設定•

PFの収益は必要な運営資金程度として、PF利用者の費用負担の軽減考えられる課題

これまでの議論、ヒアリング内容等

•

ー

•

コンソーシアム形式で運営主体となる事業者をどのような基準で判断、選定するのがよいか。
（企業方針、取扱量等）

•

ー

•

システムベンダーの参画メリッ
トをどのように設計するか。

•

トレサビが管理されること等で荷物の中身が分かることで運搬・輸送のコストが下がった結果、経済価値としてプラスが生まれる等、
マネタイズの観点については検討すべきではないか。

•

PFを利用しやすい観点から、利用者にとってどのような課金体系がよいのか。

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３.５ アルミリサイクルPFの課題整理（ビジネス・機能アプリ等）•

ビジネス・機能アプリ、アナリティクス、クラウドの項目について、それぞれ課題を整理した。
PFの必要要件
•

ビジネス
機能アプリ

サービス開発が可能な体制


SIerの運営への参画 等•

サービスを確実にリサイクル高度化に繋げるための知見•

中小企業が利用しやすいサービス開発

•

アナリティ
クス

データ取り扱いの範囲、内容の設定、及びPF利用者への明示


•

•

•

•

他のPFにおいて、中小企業向けに例えばどのようなサービスを提供しているのか。

•

中小企業が利用しやすいサービスの内容、及びそのイ
ンターフェースはどうあるべきか。

•

課題解決を起点としたアプ
ローチ（トップダウン）である
べきか、利用可能なデータを起点としたアプローチ（ボトムアップ）の両輪で進めるべ
きか。

•

PFがデータプールを持つ形ではなく、Catena-X等と同様に分散型とするのがよいか。

•

その場合に戦略・政策、ルール等の考え方が変わり得るか。

アルミスクラップの成分分析結果
は費用の観点からN数は限定的になる。

エネルギー使用量をCO2排出量に換算、取引量からPF全体における需要予測の解析 等

利用者がPFに格納するデータの設定

クラウド

考えられる課題

これまでの議論、ヒアリング内容等

ビジネス・機能アプリ、アナリティク
ス等の内容に応じて設定

共用不可データの格納場所の考え方（クラウド上or各利用者）の設定•

Catena-Xはデータを中央で管理しない分散型である。

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３.６ サマリ及び次年度検討課題
サマリ•

当初の予定事項について、以下の通り検討、議論等を行い一定の整理ができた。
• リファレンス・アーキテクチャの各項目について、既存PF調査内容を踏まえて設定した論点について議論を行い、PFの必要要件の整理ができた。
• PFの必要要件の実現に向けた実現可能性の検討についても、リファレンス・アー
キテクチャの各項目ごとにこれまでの議論内容を踏まえた課題の整理ができた。

•

本検討の重要なベンチマークであるCatena-Xについて、堂坂座長主催で勉強会を開催
いただき、システム構築サブWGを含めて共通理解を持つことができた。

次年度検討課題• 様々なステークホルダーが接続するデータ連携基盤として求められる要件の検討と、リサイクル現場での活用を想定したデータサイエンス実証の内容を切り分けた上で、システム構築サブWGとの分掌を改めて整理する必要がある。
• データ流通に関するルール等について検討、議論を深めていく上で、データ例などを具体的に設定していくことが重要であり、システム構築サブWGの検討内容も反映しながらより具体的な検討を行っていく必要がある。
• 欧州等の最新動向も押さえながら、ルール等のデータ連携の在り方を議論する必要がある。
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４．次年度の進め方© 2023 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, Inc.

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４.１ FY2022における検討状況• ルールメイキングサブWG• 当初想定：運営全体にかかわる観点（戦略・政策、ルール、組織）⇒データ処理・データ連携まで含めて幅広に議論• システム構築サブWG• 当初想定：ビジネス・機能＋データ処理・データ連携⇒議論の中心はビジネス・機能（データサイエンス実証及び基礎データの調査・収集）© 2023 NTT
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４.２ FY2023以降の検討体制案• FY2022までの議論状況・先述の検討方針を踏まえて、各サブWGで実施してきた内容を実態に即して以下の通り2つの実証テーマとして整理する。
※2年目以降の実施内容に抜本的な変更はなく、あくまで各サブWGの現状の議論の延長線として想定されるゴール・到達目標を設定。

• データ連携基盤実証• ルールメイキングサブWGにおいて、戦略・政策、ルール、組織の3項目だ
けでなく、リファレンス・アーキテクチャの各項目について全般的に議論を行っている実態を踏まえ、システム構築サブWG側でPF実証として整理した内容も含め検討を行う。
• 既存の各種ＰＦに関する調査・議論をさらに深堀りし、GAIA-X・CatenaXに対応しうるデータ連携基盤のあり方についても検討を行う。
• データサイエンス実証• システム構築サブWGで進めていた議論を中心に、アルミを題材にデー
タサイエンスを活用したシステム実証を行う。

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