2019年度(令和元年度) 廃棄物資源循環学会 春の研究討論会

ICT・IoT・ブロックチェーン(BC)による廃棄物処理・リサイクル高度化の可能性（セミナーＦ）

日時：令和元年６月６日（木） 10:00～11:30
会場：川崎市産業振興会館 セミナー室（９階）

情報技術活用研究部会

プログラム

開会挨拶： 藤井実氏（国立環境研究所）<情報技術活用研究部会長>

話題提供：

１．経済学からみる廃棄物ビジネスの特徴：なぜICT・IoT・BCが必要か？
山本雅資氏（富山大学）

２．IoT・BC入門：その仕組みと社会インフラでの活用事例
古瀬正浩氏（インテック先端技術研究所）

３．電子マニフェストのデータ利活用と将来像について
鶴島亨氏（日本産業廃棄物処理振興センター）

４．情報技術の経済学的分析と廃棄物処理での活用
一ノ瀬大輔氏（立教大学）

閉会挨拶： 山本雅資氏（富山大学）

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廃棄物資源循環学会 春の研究討論会
セミナーＦ

IoT・BC⼊⾨︓
その仕組みと社会インフラでの事例

2019年6⽉6⽇
先端技術研究所

古瀬正浩

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会社概要
未来を確かなものに︓ITパートナーのインテック
ビジネス領域でICT技術のトータルソリューションを提供します
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社名 ︓
設⽴ ︓
資本⾦︓
代表者︓
従業員︓
所在地︓

株式会社インテック（INTEC Inc.）1964年1⽉11⽇
208億30百万円
代表取締役社⻑ 北岡 隆之
3,568名（2019年3⽉1⽇現在）
本社
富⼭県富⼭市⽜島新町5-5
東京本社 東京都江東区新砂1-3-3
事業所︓ 【国内】23拠点 【海外】3拠点【TISインテックグループ】

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先端技術研究所

研究開発テーマ⼀覧

AIの活⽤

IoTの活⽤

①異常検知②“AIの⺠主化”のためのAIツール③業務デジタル化（RPA+α）④業務デジタル化（フィンテックAI）⑤画像処理／物体認識技術⑤画像処理／⼿書き⽂字認識⑤画像処理／様々な活⽤⑥モーション認識⑦IoTセキュリティ／MIRAI_DEFENDER⑦IoTセキュリティ／HWレベルのセキュリティ⑧Robot Operating System(ROS)の応⽤研究

ブロックチェーンの活⽤⑨仮想コインとサプライチェーン

ビジネスクリエーション⑩デザイン思考、アジャイル開発■研究拠点

TISインテックグループのR&D部⾨︓WeWork（丸の内北⼝）(2019.05時点)

富⼭（⾼岡）

東京
シリコンバレー(2015.5開設)

19名
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INTEC Innovative Technologies USA, Inc.

2名

26名

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⽬次
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IoTの現状と可能性
⼈⼝知能(AI)と機械学習
ブロックチェーンの仕組みと可能性
ブロックチェーンの応⽤事例
廃棄物分野でのICT活⽤アイディア
まとめ※本稿では、分散台帳技術もブロックチェーンと呼ぶ。
BC:ブロックチェーン
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IoTシステムの構成イメージ•

IoT（Internet of Things）– いろいろなモノがインターネットに接続し、相互に情報をやり取りする仕組み– 「モノのインターネット」
工場など（Edge）

Gatewayで工場内のセンサー
データを集約センサー

制御指示

IoTシステム（IoTプラットフォーム）
センサー
データを
蓄積

アクチュエーター

データの
収集・蓄積
センサー

アクチュエーター

Database

Network(Internet)
可視化

事務所など
データの
可視化・分析結果

統計処理
機械学習

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IoTのメリット／デメリット●メリット• インターネットに接続しており、必要なタイミングで情報のやり取りが可能– モノの状態を知る– モノを制御する（状態を変化させる）• 正確な情報収集と作業の⾃動化・省⼒化が可能– 正確な時刻と計測値の記録– 同じ⼿順の操作・制御が可能●デメリット• 標準（デファクトスタンダード）が存在しない– 様々な規格が存在している（≒成⻑している）分野– 検証実験しないと分からない• セキュリティ対策が必須– 専⽤（≒独⾃、≠汎⽤）の機器を使っていることが多い– 汎⽤品でないため、PCのような更新サービスが提供されていない• センサー⽤電源の確保(バッテリーの交換)が必要– 電磁環境にも左右される• 多種・多量な収集データの保存– データの種類、サンプリング間隔の影響を受ける– データ⽣成場所近くでデータ処理（エッジコンピューティング）の⼯夫が必要
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⼈⼯知能（AI）と機械学習
学問としての「⼈⼯知能」は明確な定義や他の分野との境界線を持つわけではなく、認知科学、ロボティクス、機械学習、最適化理論、パターン認識技
術、⾃然⾔語処理などの多くの分野と近接した曖昧で複合的な学問領域です。
汎⽤AI︓⼈間を置き換えるほど万能なAI←当分無理

専⽤AI︓⼈間の機能の⼀部を⾼精度で実⾏するAI（画像認識、⾃然⾔語処理など）••

AIが⾏う「判断」＝多くは機械学習による「判断」
機械学習の実現⽅法
統計的機械学習
ニューラルネットワーク
多階層のものをディープラーニングというCopyright © 2019 INTEC Inc. All rights reserved.

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機械学習の代表的な⼿法
２．教師なし学習 クラスタリング k-means 階層的クラスタリング
 DBSCAN 次元削減 主成分分析 多様体学習 異常検出 局所異常因⼦
 One Class SVM
 その他の⼿法
 相関ルール分析

１．教師あり学習 回帰問題
 線形回帰 スパース推定 その他の回帰⼿法
 分類問題 ロジスティック回帰
 ナイーブベイズ
 線形判別分析 サポートベクトルマシン
 決定⽊
 ランダムフォレスト
 ニューラルネットワーク

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ブロックチェーン技術への期待•

価値の交換を実現した分散台帳テクノロジー– 価値の取引を中央管理者なしで実現した– ⽌まらない、改竄困難、監査性がある

A社

D社

A社

D社

ブロックチェーン共有

B社

B社

C社

C社

分散台帳型アーキテクチャ【従来】中央集権型アーキテクチャ

仮想通貨にとどまらず、様々な分野での利⽤が考えられる新技術

インターネット2.0①価値交換の⽅法を変える②信⽤の仕組みを変える③ゆくゆくは組織の構造やあり⽅まで変えていく
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ブロックチェーンとは••「ビットコイン」を実現するために考案されたデータ記録のしくみ– ビットコインの本質はブロックチェーン（信頼不要な合意形成システム）– 取引の塊（ブロック）をチェーンのように繋いで記録する– 状態変化の記述と公知化– P2Pネットワーク上で通信され、停⽌しない、改竄困難 という特⻑を持つ– 暗号通貨以外への応⽤が期待されている
DBのパラダイムシフト– ⾮機能要件の担保にお⾦をかけなくてよくなる（数10億円が1/10になるかも）– 可⽤性（多重化）、セキュリティ（⾮改竄）、パフォーマンス（遅延処理）

ブロックチェーン

≠ ビットコイン

P2P（Peer‐to‐Peer）
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10ビットコインのブロックチェーンの構造••

ブロックは、5つの要素で作成する。
– 多数のトランザクション（数百件）。ヘッダにルートハッシュ値を格納– ナンス(Nonce)︓ハッシュの先頭に0が並ぶようにするための値– ターゲット︓求めるハッシュ値の条件– 直前ブロックのヘッダのハッシュ値。256bit– タイムスタンプ。誤差は2時間許容「仕事の証明(Proof of Work)」– 10分に1回– 数百のトランザクションを格納。
– ハッシュ計算競争の勝者がブロックを作成できる。報酬をもらえる。
ブロック

ブロック

ヘッダ

ヘッダ

前のブロックのハッシュ値
トランザクションのルートハッシュ値

ターゲット

前のブロックのハッシュ値

ナンス

トランザクションのルートハッシュ値

タイムスタンプ

取引：P→Q

取引：A→B

取引：R→S

取引：C→D

取引：T→U

取引：E→Fターゲット
ナンス
タイムスタンプ

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ビットコインのProof of Work（作業の証明）•

ハッシュ値(256bit)がターゲット以下（最初のnビットがすべて0）になるまでナンスを変えて試す。
ターゲット:
000XXXXXXX
Nonce:
aU5M0cPQab
計算結果︓
d5a4508fdc

再チャレンジ

ターゲット:
000XXXXXXX
Nonce:
dK4L0K9GAb
計算結果︓
000fc024c9

ブロック #408061のハッシュ値

https://blockchain.info/ja/

•
•
•

•
•

ハッシュ値が⾒つかったら新しいブロックとしてブロードキャストする。
他のマイナーは正しければ承認する（ブロックにつなげる）。
勝者には報酬が与えられる。
– 現在12.5BTC– 21万ブロック毎（約4年毎）に、マイナーの報酬は半減
新しいブロックを作るまでの時間が10分になるようにターゲットが調整される。
調整は2016ブロック⽣成ごとに⾏われる（2週間）

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パブリック型とコンソーシアム型／プライベート型•••

パブリック型とコンソーシアム型／プライベート型がある– パブリック型• 誰でも参加できる、⾮中央集権、7トランザクション/s、6千名参加、機能追加困難– コンソーシアム型／プライベート型• 許可されたノードのみ、中央集権、1000トランザクション/s、プライバ
シー維持（トランザクション⾮公開）、機能追加容易
処理を⾼速化するために、公開性をなくしてプライベート型にしている。
ビジネス利⽤の多くはプライベート型をターゲットにしている。
パブリック型

コンソーシアム型

管理主体

なし

複数組織

ノード参加

⾃由

許可制（⾝元判明）

コンセンサス⽅式

Proof of Work
（厳格さが必要）

他の⽅式（厳格さは任意）

ファナリティ

ないあるものとないもの

トランザクション
処理時間

⻑い
例 10分

短い
例 数秒

ユースケース

仮想通貨

銀⾏間送⾦、証券取引

プライベート型
単⼀組織

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ブロックチェーンの分類
パブリック・Etherum・NEM

・Bitcoin
⾦融

汎⽤・Chain Open Standard
・Ripple・R3 Corda

・Hyperledger Fabric・Hyperledger Iroha
・mijin

コンソーシアム/プライベート
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14主なプラットフォーム
Bitcoin

Ethereum

Fabric

分類

パブリック

パブリック

コンソーシアム/プラ
イベート

コンセンサスアルゴリズムPoW

PoW
PoS(予定)差し替え可能ファイナリティ

なし

なし

あり

性能

ブロック⽣成間隔10分

ブロック⽣成13秒

1000TPS

アカウント管理

各ノードで管理

各ノードで管理

CAから証明書発⾏

データモデルUTXO⽅式

ブロックチェーン内に
全アカウントの状態を記録

ブロックチェーンとワールドステート(トランザクション完了時の状態)

情報の秘匿化

公開

公開

秘匿化可能

スマートコントラクト
開発

シンプルなスクリプト
⾔語

Solidity⾔語。チュー
リング完全。仮想マシン(EVM)上で動作する

Go⾔語、Java⾔語。
Dockerコンテナの中
で実⾏する

補⾜

取引⾼速化のプロジェ
クトが活発Enterprise向けプロ
ジェクトありビジネス利⽤が活発

参考 赤羽、愛敬、ブロックチェーン仕組みと理論、リックテレコム、2016
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ブロックチェーンによる情報連携社会
シェアリング、地域コミュニティプラットフォーム
ワークシェアエコノミー

サプライチェーン、トレーサビリティ
⾦融EDI・サプライチェーン

地域の助け合いシェアリング

商流

エネルギーシェアリング

スマートコントラクト

物流

流通情報共有⾦流

リアルタイム決済

地産地消決済

地域マネー

⾏政納付

デジタルアセット
プラットフォーム
（価値の移転PF）

ノウハウ情報の流通市場
環境資源利⽤の⾼度化

共通認証基盤(KYC)

マーケットプレイス

認証登録
認証記録
認証利⽤

⾏政⼿続き
連携

スマートコントラクト
届出情報AI、IoT活⽤
動脈連携

適正処理業者
資源循環価値

個⼈ポートフォリオ
ECO回収

資格情報

個⼈ポートフォリオ・⼿続き

廃棄物処理の効率化

ＫＹＣ、個⼈情報プラットフォーム
KYC(Know Your Customer、本⼈確認)
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電⼦契約

マーケットプレイス、廃棄物処理の情報共有

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16

ブロックチェーンの応⽤事例
•
•
•
•
•

貿易取引 情報共有と⼿続き効率化
サプライチェーン ⾷の安全
ロジスティクス IoT技術との連携
エネルギー取引 IoT技術との連携
健康・医療データの記録管理

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地域協議会による「廃棄物・リサイクル物流改⾰システム」••

ブロックチェーンの信頼できる処理記録に基づいて、地域の企業同⼠で業務効率化を⽬指す。
センサ技術・AI技術を利⽤して静脈物流を効率化する。

•

ブロックチェーンにより処理過程を正しく記録する。（透明性、信頼性、追尾可能性）

–
–
–
–

集積量の検知、回収物の内容・重量の推定、回収経路の提⽰
契約情報と処分内容の妥当性チェック
参加企業同⼠がチェックする信頼できる処分記録
資源リサイクル状況の⾒える化

正しい処分記録

業務効率化

協議会

参加企業

資源化状況把握
処分内容確認
資源リサイクル収⼊ リサイクル成果確認

物流業務効率化

各社の廃棄物・リサイクル管理アプリ

契約書登録

配⾞・回収推定

運搬記録

センサデータ分析
参照・操作

API連携
プラットフォーム層

ブロックチェーン
プラットフォーム

参照・操作

透明性、信頼性、追尾可能性（協議会参加企業によるP2Pネットワーク）

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⾃治体
＋住⺠

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循環型社会を形成する電⼦プラットフォーム
各企業の資源循環への取り組みを「資源循環価値」として、マーケットプレイス上に「見える化」して経済活動と結びつける。資源循環意識の高い企業が選ばれる仕掛けで循環型社会の形成をはかる
環境経営

ﾘｻｲｸﾙ

ECO物流

排出事業者

中間処理業者

収集運搬業者■排出事業者
・環境経営の視点から委託業
者を選択
・コンプライアンスの視点から適正事業者を選択■収集運搬業者・効率的で低炭素物流への取組み

資源循環価値

資源循環の効率性やコンプライアンス（適正処理）を指標に取引先を選定
連携

電子
ﾏﾆﾌｪｽﾄ

最終処分業者

収集運搬業者

マーケットプレイス
電子契約

ｴﾈﾙｷﾞｰ

ECO物流

さんぱい
くん

■処理事業者・リサイクル率を高める取組み・エネルギー（熱・電気）の活用※資源循環価値をポイント化して流通するしくみも将来的に検討

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廃棄物分野のICT化アイディア•

⼈⼿不⾜解消に役⽴ちそうなICT化アイディア（実現性不問）
発⽣・依頼

収集・運搬

中間処理

現場作業

現地分別装置
現地分別AI
内容認識
⾃動発報
スケール付コンテナボックス

蓄積検知
収集のAI最適化（時期、ルート）
トレーサビリティ
⾃動運転
⾃律運搬
回収品画像認識（種類、量）
⾼機能コンテナ
の標準化

分別AI
加⼯⾃動化
保管効率化
⼊出荷効率化
加⼯処理センサ
稼動監視
プラント⾃動運転
パワードスーツ
分別AI共同セン
ター

ドローン監視オフィス業務

取引マッチング

積替保管透明化

受⼊状況共有処理依頼マッチ
ング

処分場マッチング

他システム連携

排出事業者の管理システムとの連携

電⼦マニフェス
ト連携

⾃動連携登録全体

BCサプライチェーン
マニフェスト連携

その他

イノベーション⽀援事業
環境負荷軽減に対するポイント制度
外国⼈雇⽤促進（多⾔語化、⾃動翻訳、技能認定）
ユニバーサルデザイン

マーケットプレイス
紙マニフェスト連携

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最終処分

リサイクル

契約・決済

価値販売のAI予測価値販売のポイ
ント⽀払い

取引の透明性
監査性
許可申請簡単化
電⼦契約
電⼦申請

情報連携
BCに付加情報追
記

21

20

まとめ
•
•

IoT、AI、BCの基本情報を紹介した。
廃棄物分野でのICT活⽤アイディアを紹介した。

•

⼈⼿不⾜解消のためにはICTの導⼊は必要。

••

⼈⼿不⾜解消のためのアイディアやご意⾒をください。
ヒアリングを予定しています。ご協⼒ください。

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資料の⼀部は、環境省の２０１８年度環境経済の政策研究委託業務の報告書を使⽤しました。

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電子マニフェスト情報の利活用について公益財団法人日本産業廃棄物処理振興センター（JWセンター）
情報サービス部 企画室長 鶴島 亨

電子マニフェストの一般的な運用の流れ

2次マニフェスト
処分業者

登録（交付）
最終処分終了報告

最終処分
業者

廃棄物

収集運搬業者

最終処分終了報告
処分終了報告廃棄物

３

４

運搬終了報告２

排出事業者
１

マニフェスト登録

通知

情報処理センター

２ 運搬終了の通知
３ 処分終了の通知
４ 最終処分終了の通知

232

電子マニフェスト普及状況の経年変化
区分年度
平成10年度
平成11年度
平成12年度
平成13年度
平成14年度
平成15年度
平成16年度
平成17年度
平成18年度
平成19年度
平成20年度
平成21年度
平成22年度
平成23年度
平成24年度
平成25年度
平成26年度
平成27年度
平成28年度
平成29年度
平成30年度

加入者数
合計
502
627
759
1,086
1,519
2,001
2,978
3,834
7,784
30,70543,49355,79772,761
79,15589,015
110,860
121,745
141,441
173,500
192,254
220,010

合計
143
170
189
222
328
487
1,019
1,291
4,083
23,16433,71843,00957,83762,44370,79290,857100,137
118,069
148,492
165,399
191,583

加入者数の内訳
排出事業者
収集運搬
処分業者
業者
Ａ料金
Ｂ料金
Ｃ料金
－
－
－
178
181
－
－
－
240
217
－
－
－
300
270
－
－
－
462
402
－
－
－
619
572
－
－
－
785
729
616
403
－
1,009
950
698
593
－
1,327
1,216
947
3,136
－
1,921
1,780
1,625
7,513
14,026
4,300
3,241
1,988
8,132
23,598
5,775
4,000
2,447
11,56728,995
7,891
4,897
2,777
11,24643,814
9,388
5,536
2,909
11,72447,81010,6736,039
3,027
12,241
55,524
11,7206,503
3,161
13,487
74,20913,005
6,998
3,348
15,102
81,687
14,210
7,398
3,519
16,953
97,597
15,5437,829
3,371
18,879126,242
16,826
8,182
3,443
21,499140,457
18,3098,546
3,530
24,315
163,738
19,581
8,846

登録件数・普及率と目標
（万件）
4000

マニフェスト
年間登録件数※
8,041
77,181
97,470146,502408,037
812,140
1,137,785
1,621,975
2,388,069
4,076,448
6,415,296
8,390,114
10,614,066
12,882,074
15,056,116
17,460,912
19,293,458
21,247,609
23,748,382
26,646,875
28,964,671

2500

0.0%
0.2%
0.2%
0.3%
0.8%
1.6%
2.3%
3.2%
4.8%
8.2%
13%
17%
21%
26%
30%
35%
39%
42%
47%
53%
58%

第四次循環基本計画
R4年度 70％

JW中期計画
R2年度 64％

80.0%
70.0%

3500
3000

電子化率

Ｈ29年度
50％超

60.0%
50.0%
40.0%

2000

登録件数
電子化率

1500

30.0%

1000

20.0%

500

10.0%

0

0.0%
H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28 H29 H30

24

R1

R2

R3

R4

都道府県別年間登録件数グラフ（平成30年度）
6,000,000
5,500,000
5,000,000
4,500,000
4,000,000（ ）登録 3,500,000
件
数 3,000,000
件

2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,000,000
500,000
0
北 青 岩 宮 秋 山 福 茨 栃 群 埼 千 東 神 新 富 石 福 山 長 岐 静 愛 三 滋 京 大 兵 奈 和 鳥 島 岡 広 山 徳 香 愛 高 福 佐 長 熊 大 宮 鹿 沖
海 森 手 城 田 形 島 城 木 馬 玉 葉 京 奈 潟 山 川 井 梨 野 阜 岡 知 重 賀 都 阪 庫 良 歌 取 根 山 島 口 島 川 媛 知 岡 賀 崎 本 分 崎 児 縄
道 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 都 川 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 府 府 県 県 山 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 県 島 県
県
県
県

廃棄物処理分野における電子化推進一般社団法人 日本経済団体連合会 平成29年3月14日（１）処理業者の許可情報等の公開・一元管理••

委託にあたり行政による信頼できる許可情報を確認
処理フローや再資源化率等の処理情報の電子管理・公開（２）報告手続の電子化および合理化•

マニフェストには行政が求める情報の多くが含まれる（３）許可申請手続等の電子化•

許可申請等に関する情報を一元的に管理する全国的なシステム（４）遵法性向上のための機能付与•

許可内容と相違がある場合の電子マニフェスト入力制限等

625

経団連提言（４）遵法性向上のための機能付与•

許可内容と相違がある場合の電子マニフェスト入力制限等

許可情報と電子マニフェストを連携させれば、処理業者の許可切れに対する処理委託や許可の範囲外の処理委託を防止できるのでは？
許可の範囲外の廃棄物です！
連携

最新の許可
情報DB

許可が取り消されています！

7

許可情報と電子マニフェストとの連携
経団連提言（１）処理業者の許可情報等の公開・一元管理 に関連【課題】 全国統一許可情報DBの整備
 許可は都道府県政令市でそれぞれ管理 行政情報システム（産業廃棄物処理業者 検索シス
テム）はリアルタイム更新になっていない。
→入力する自治体の負担も 行政情報システムには廃棄物の種類情報が未登録
 さんぱいくんは処理業者自らが管理
826

出典：平成30年度廃棄物分野の情報の電子化に関する検討業務報告書 資料
9

経団連提言（２）報告手続の電子化および合理化•

マニフェストには行政が求める情報の多くが含まれる

電子マニフェストデータを利用すれば、
下記のような行政報告を合理化できるのでは？
•

産業廃棄物管理票交付等状況報告書•

多量排出事業者の処理計画書（実施状況報告）•

収集運搬事業者の運搬実績報告書•

処分業者の処分実績報告書•

県外産業廃棄物の搬入に係る実績報告•

再生資源利用促進計画書（実施書）
1027

電子マニフェストデータを利用した行政報告？
計画の実施状況（産業廃棄物の種類：

）

有償物量

②

⑧

t

t

自ら直接埋立処分又は海洋投入処分した量

排出量
①

項目

自ら中間処理した後再生利用した量自ら直接再生利用した量

不要物等発生量t③⑩のうち再生利用
業者への処理委託量t

自ら中間処理
した量

実績値

①排出量

t

②＋⑧自ら再生利用を行った量t⑤自ら熱回収を行った量t⑦自ら中間処理により減量した量

t③＋⑨自ら埋立処分又は海洋投入処分を行った量t⑩全処理委託量t⑪優良認定処理業者への
処理委託量

t

⑫再生利用業者への処理
委託量t⑬熱回収認定業者への処
理委託量⑭熱回収認定業者以外の熱回収を行う業者への処
理委託量

t

④

自ら中間処理した後
自ら埋立処分又は海洋投入処分した量自ら中間処理した
後の残さ量

t

⑥

⑫

t

⑨

t

t
⑩のうち熱回収認定
業者への処理委託量④のうち熱回収を行った量⑤

自ら中間処理により減量した量t⑦⑬

直接及び自ら
中間処理した後の
処理委託量

t
⑩

t

⑩のうち熱回収認定
業者以外の熱回収を行う業者への処理委託量t⑭

t⑩のうち優良認定
処理業者への
処理委託量
⑪

t

t

11

電子マニフェストデータを利用した行政報告？
 処理業者の属性情報の追加が必要
 優良認定事業者（施行令第６条の11第２号）
 再生利用業者
 熱回収認定業者（法第15条の３の３第１項の認定）
 認定外熱回収業者
 自ら処理分のデータのアップロード
 紙マニフェスト利用分の情報のアップロード
しかし
データを自動で作成・提出できればいいというものでもない。
減量化の取り組みにつながるデータとして排出事業者が利用できるように。
1228

電子マニフェストデータの統計情報への利用

例えば、産業廃棄物の排出及び処理状況調査
は28年度実績が31年の1月に公表になるなど、
自治体、国の集計作業に大変な労力と時間をかけているが、電子マニフェストデータを使えば、より簡便にタイムリーな情報提供が可能になるのでは。

13

電子マニフェストデータの統計情報への利用【課題①】 電子マニフェストで把握される産業廃棄物の量

うち、
うち、
電子マニフェスト 委託廃棄物
把握量約１．３億トン
約０．７億トン

産業廃棄物
約３．９億トン※数値はおおざっぱな推計
1429

電子マニフェストデータの統計情報への利用【課題②】 電子マニフェストで把握される数量の信頼性•

電子マニフェストは廃棄物の流れを管理するもの。

•

そもそも、数量を把握するための制度ではない。

•

排出事業者に数量を登録する義務があるが、排出現場では重量を把握できない場合が多い。

•

廃棄物の数量はリットル、㎥、個などを選択可。

•

行政報告の際には重量換算係数で重量に変換するも、換算係数の設定しだいで数値がぶれる。
15

電子マニフェストデータの統計情報への利用【課題①】 把握量に対しては、例えば・・・• 電子マニフェスト普及率が100％になる。
• 自ら処理も電子マニフェストシステムに登録する。
• 電子マニフェストの情報から全体を推計する方法を確立する。

【課題②】数量の精度に対しては、例えば・・・• 処理業者に重量での数量報告を義務付ける？
ただし、計量器を持たない処理業者も多数・・・
1630

廃棄物のフローの可視化
電子マニフェストから自動的に廃棄物、副産物の処理フローを作成できれば・・・• 下図はイメージ（国の廃棄物等の循環利用量実態調査の資源循環フロー）

17

廃棄物のフローの可視化【課題①】 電子マニフェストの情報だけでは足りない
入力必須項目必須項目を入力すると自動的に設定

マニフェスト番号／予約番号

運搬委託区分

処分委託区分

登録の状態

収集運搬業者の加入者番号

処分業者の加入者番号

連絡番号

収集運搬業者の名称

処分業者の名称

引渡し日

収集運搬業者の住所

処分業者の住所

排出事業者の加入者番号

収集運搬業者の許可番号

処分業者の許可番号

排出事業者の名称

運搬方法（名称）

処分事業場の名称

排出事業者の住所

運搬終了日【運搬報告】

処分事業場の所在地

排出事業場の名称

運搬終了報告日時【運搬報告】

処分方法（コード）

排出事業場の所在地

運搬担当者【運搬報告】

処分方法（名称）

引渡し担当者

報告担当者【運搬報告】

報告区分【処分報告】

登録担当者

運搬量【運搬報告】

処分終了日【処分報告】

廃棄物の種類（名称）

運搬量の単位（名称）【運搬報告】

処分終了報告日時【処分報告】

廃棄物の数量

有価物拾集量【運搬報告】

処分担当者【処分報告】

廃棄物の数量単位（名称）

有価物拾集量の単位（名称）【運搬報告】

報告担当者【処分報告】

荷姿（名称）

車両番号【運搬報告】

廃棄物受領日【処分報告】

荷姿の数量

備考【運搬報告】

受入量【処分報告】

有害物質1（コード）

受入量の単位（名称）【処分報告】

有害物質1（名称）

備考【処分報告】

確定数量

最終処分終了日【処分報告】

確定数量の単位（名称）最終処分終了報告日時【処分報告】31• 排出事業場ごとの排出量や、日毎の排出量等の集計は可能。
• 処分方法は任意に入力する項目となっている。

• それぞれの処分によって、廃棄物がどのように減量化
されたか、リサイクルされたかは別途情報を組み合わせる必要がある。

廃棄物のフローの可視化【課題①】 フローを作るために連携すべき情報

マニフェスト情報？？？

• 誰が（排出事業者）• どのように加工して（処理方法）• 何を（廃棄物種類）• どのくらい（縮減率）• どのくらい（排出量）• どこへ行くか（処理後のルート）• 誰に委託する（処理業者）

 例えば、処理業者の廃棄物毎の処理方法やリサイクル率、減量化率等を網羅したテーブルを作成する
19（参考） 韓国・台湾との比較
韓国
電子マニフェス
ト利用排出事業者
処理業の許可••使用料金

全国統一システムで管理（許可・契約以外の経路のマニフェストは作れない）
紙マニフェストはない
自己処理廃棄物量もシステムに登録捕捉率100％

法律に定められた業種
で規模要件を満たした事業所約42,000
義務的利用

全国統一システムで管理（マニフェスト情報と比較し
チェック）
•
•
•

日本
•
•

任意に加入した約
165,000事業所
2020年4月から一部義務化

各自治体が各々のシステムを利用して管理（マニフェストとの連携無し）•紙マニフェストは処理業者が電子情報として登録•
自己処理廃棄物量もシ•ステムに登録捕捉率100％紙マニフェスト利用分は自治体がそれぞれ把握
自己処理廃棄物量はマ
ニフェスト対象外
捕捉率約58％（自己処理を除く）

処理業者は計量器の設置が義務付け（重量で管理）処理業者は計量器の設置が義務付け（重量で管理）廃棄物の量は重量以外でも登録可（行政報告時に重量
に換算）

無料

無料

有料（1件10円～20円）

•
利活用状況

•
•

•
電子で捕捉す•る産業廃棄物の割合•（産業廃棄物の定義は異なる）
廃棄物量の計量

自治体に認可を受けた
約35,000事業所
義務的利用

台湾

•

監視指導（排出事業者 •の排出まで管理）
統計情報作成（日報としてオンラインで参照可） •監視指導（全国で約•900の監視用アカウントを活用）
統計情報作成（年次・
•
月次）
32

地方公共団体支援サービスによる監視（一部自治体にとどまる）統計情報の作成にはほとんど利用されていない。

2019年6月6日

情報技術の経済学的分析と廃棄物処理での活用立教大学 経済学部
一ノ瀬 大輔1.はじめに廃棄物処理とICT/IoT• 廃棄物処理産業の直面する課題：生産性の向上・適正処理の更なる推進など• ICT/IoTの活用はこれら課題を解決するために非常に重要な役割を果たす可能性が高い（自動選別、処理フロー管理など）
課題
•
•
•
•

廃棄物処理におけるICT/IoTの活用状況？
廃棄物処理におけるICT/IoT活用の効果？
ICT/IoTの活用が各主体の行動に与える影響は？
ICT/IoTの活用を含んだ効率的な廃棄物処理制度の在り方は？
133

2. ICT、IoTの廃棄物処理での活用研究
研究内容の整理
情報技術

空間情報技術識別技術

情報収集技術活用方法
処理施設の立地決定
廃棄物排出量予測
GIS
回収ルートの最適化
不法投棄の監視
車両追跡GPS
回収ルートの最適化
回収のモニタリング
モニタリングRS
廃棄物処理の影響評価
リスク管理
バーコード
リサイクル・処理効率化
料金徴収の効率化
RFID
回収ルートの管理
ゴミ箱のモニタリング
自動分別センサー 焼却効率化
ゴミ箱内のごみ量計測
自動分別
映像
回収ルート最適化
回収状況の監視出典：Hannan et al. (2015)をもとに作成

2

1.Hong et al. (2014)
概要• RFIDを用いた食品廃棄物回収システムについての実証研究• 韓国の江南区で1年間のパイロットプロジェクトを実施。RFIDを用いることで、収集やごみ処理料金徴収の効率化を図る• 住民はRFIDカードを持ち、ごみを捨てる際、SGB（スマートごみ箱）のリーダーにタッチ。SGBは住民が捨てた食品廃棄物の重量を計算し、処理料金はクレジットカードを通じて支払われる。SGBはリチウムイオン電池で稼働• SGBにより食品廃棄物が33％減少したとする一方で、SGBを稼働させるために必要な電力の確保が課題とされた

334

2.Gutierrez et al. (2015)
概要• デンマークのコペンハーゲンのデータを用いた研究• 市内に設置されている3046個の公共のゴミ箱にセンサーをつけ、ゴミの量を計測可能にすることが出来る状態を想定し、それが効率的な回収を実現するかをシミュレーション分析で検討• 3種類の回収方法– Sectorial ：位置関係をもとにゴミ箱をグループ化。毎週一回決まった日に回収を実施– Dynamic A：ゴミ箱のたまり具合に応じて回収を実施。一日に回収するごみ箱の数はSectorial ケースと同数に固定– Dynamic B：Dynamic Aとほぼ同じだが、一日に回収するごみ箱の数に制限を課さない
4

2.Gutierrez et al. (2015)
費用分析
収集日当たり回収費用
収集方法 走行距離(km) 回収ごみ箱数 延べ時間(h) 収集費用(ドル）Sectorial
46.23
435.1437.8
779.18
Dynamic A
133.31435.1440.71
880.77
Dynamic B
137.24491.8645.56
979.88

収集日当たり効率性
満杯になってから回収 回収されるごみ箱のう オーバーフロー（対ご
収集方法
されるまでの時間（日） ち満杯の率（％）
み箱容量%)
Sectorial
0.8
0.53
0.3
Dynamic A
0.49
0.98
0.21
Dynamic B
01
0.07
総費用（2年間合計）回収費用 設備投資 運用コスト 総費用(千ドル） （千ドル） （千ドル） （千ドル）
Sectorial
568.8800568.88
Dynamic A
642.9665.92
16.68
725.56
Dynamic B
715.3165.92
16.68
797.91 出典：Gutierrez et al. (2015)より作成

収集方法

35

5

3. Kubásek (2013)
概要• スマートフォンやタブレットを用いた不法投棄防止のための仕組みの紹介• 不法投棄を発見した場合、GISを利用したアプリ”ZMAPUJTO”をインストールしたスマホで写真を撮ることで、不法投棄の情報を共有することができる（情報が共有される前にスパムの排除などのチェックが入る）• 不法投棄サイトが原状回復されたかなどサイトの状態についても情報をアップすることが出来る

6

3. Kubásek (2013)
イメージ

出典：Kubásek (2013)

736

3. ICT IoTについての経済学的研究
経済学におけるICT/IoT研究• ICTが生産性や経済成長に与えた影響を分析した実証研究は比較的豊富• 一方でICT/IoTの導入が経済主体の行動に与える影響や、導入に対するインセンティブについての理論的研究は発展途上（ICTと企業構造の関係に関しては研究の蓄積がある）• 静脈経済におけるICT/IoTの導入の効果を分析した研究はほとん
ど存在しない8

3. ICT IoTについての経済学的研究（理論）文献
Garicano (2000)

GJ van den Berg(2006)
Gruner（2009）
Resende-Filho andBuhr（2008）
Saak (2016)

技術
ICT一般

分野
手法
動脈一般 理論

ICT一般

動脈一般 理論

ICT一般

動脈一般 理論

トレーサビリティ 農業理論

トレーサビリティ 動脈一般 理論

問題意識
ICTの導入が企業の階層構造に与える影響
ICTの導入が市場での取引の効率性に与える
影響
ICTの導入が企業の階層構造に与える影響
精肉のトレーサビリティの価値
トレーサビリティを導入すべき条件

937

3. ICT IoTについての経済学的研究（理論）Resende-Filho and Buhr（2008）
モデルのイメージ
代金

畜産家

牛

精肉業者
畜産家

牛

予防接種の方法によって肉質の劣化が発生

予防接種

トレーサビリティシステム
モデル分析を通じてトレーサビリティシステム導入の価値を求める取引された肉がどの畜産家からのものか特定する
10

3. ICT IoTについての経済学的研究（理論）Resende-Filho and Buhr（2008）• トレーサビリティシステムの価値
非対称情報下でトレーサビリティシ
ステムが無い場合の精肉業者の期待コスト/1頭非対称情報下でトレーサビリティシ
ステムがある場合の精肉業者の期待コスト/1頭

963.29ドル/頭962.82ドル/頭0.47ドル/頭
1日800頭出荷する規模の場合、376ドル/日の便益発生
1138

4.終わりにはじめ
12

4.終わりに
課題と現状
•
•
•
•

廃棄物処理におけるICT/IoTの活用状況？
廃棄物処理におけるICT/IoT活用の効果？
ICT/IoTの活用が各主体の行動に与える影響は？
ICT/IoTの活用を含んだ効率的な廃棄物処理制度の在り方は？

1339

4. 終わりに
ICT/IoT利用の更なる発展に向けて• ICT/IoTの廃棄物処理業への技術的研究は盛んにおこなわれており、実用されているものも少なく無い• ICT/IoTの活用が廃棄物処理の効率化を促すかの評価についてはさらなる検討が必要• ICT/IoTの導入に対する各主体のインセンティブについての研究や、その導入が経済主体の行動に与える影響、そしてICT/IoTを内包した廃棄物処理制度の設計については今後さらなる研究が必要とされる
14

5.参考文献
•
•
•
•
•
•
•
•

Dabholkar et al. (2017), Smart Illegal Dumping Detection, 2017 IEEE Third
International Conference on Big Data Computing Service and Applications
Galliano and Orozco (2011), The determinants of electronic traceability adoption: afirm‐level analysis of French agribusiness, Agribusiness
Garicano (2000), Hierarchies and the Organization of Knowledge in Production,
Journal of Political Economy , Vol. 108, No. 5, pp. 874-904
Gellynck and Verbeke (2001), Consumer perception of traceability in the meat
chain, Journal of Agricultural Economics
GJ van den Berg (2006), Revolutionary effects of new information technologies,
The Economic Journal, Volume 116, Issue 509, February 2006, Pages F10–F28,
Grüner（2009）, Information technology: Efficient restructuring andthe productivity puzzle, Journal of Economic Behavior & Organization, 72, 916-929
Gutierrez et al. (2015), Smart Waste Collection System Based on Location
Intelligence, Procedia Computer Science, 61,120-127
Hannan et al. (2015), A review on technologies and their usage in solid wastemonitoring and management systems: Issues and challenges, Waste Management,
43, 509-523
1540

5.参考文献
•

•

•
•

•

Hong et al. (2014), IoT-Based Smart Garbage System for Efficient Food Waste
Management, The Scientific World Journal, The Scientific World Journal, Vol 2014,
Article ID 646953
Kubásek (2013), Mapping of Illegal Dumps in the Czech Republic – Using a
Crowd-Sourcing Approach, Environmental Software Systems. Fostering
Information Sharing, pp 177-187
Saak (2016), Traceability and reputation in supply chains, International Journal of
Production Economics, Volume 177, July 2016, Pages 149-162
Pouliot and Notes (2011), Market Evidence of Packer Willingness to Pay forTraceability, American Journal of Agricultural Economics, Volume 93, Issue 3, April
2011, Pages 739–755,
Resende-Filho and Buhr（2008）, A Principal-Agent Model for Evaluating the
Economic Value of a Traceability System: ACase Study with Injection-Site Lesion
Control in Fed Cattle, 90, 1091–1102

1641