L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの

資源ごみ選別・リサイクルA社

資源ごみ選別・リサイクル（中間処理施設）／画像検査・写真整理／導入ツール: PFU（リコーグループ）

課題

導入前に抱えていた問題

資源回収施設で人手不足が慢性化し、ビンの色別選別など複雑な分別作業の自動化が喫緊の課題だった。

導入

PFU（リコーグループ） を導入。用途は「AI画像認識によるビンの色別自動選別（廃棄物分別特化AIエンジン Raptor VISION BOTTLE）」（出典元の記載による）。

成果

ビン選別工程の自動化を実現し施設の大幅な省人化を実現（実証時の認識精度99.8%）

※母数規模の記載なし。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。

ビンの色選別を自動化するAIエンジンにより、ビン選別工程を自動化し施設の大幅な省人化を実現した。

L1 ベンダー公表

ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。

最終確認日: 2026-07-16。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。

L1廃棄物処理・環境規模非公表

画像検査・写真整理／ウエノテックス（AIはRita Technologyが開発）

コンクリート・プラスチック・ダンボール・石膏ボード等の多種材質を自動選別、約1個/秒の選別速度で24時間連続稼働※母数規模の記載なし（参考値）

L1廃棄物処理・環境50〜299名

需要予測・在庫最適化／NTTコミュニケーションズ（Node-AI）

年間約504時間の労務時間と100万円以上の人件費の削減効果を試算（pH予測は±0.2の誤差範囲）※母数規模の記載なし（参考値）

L1廃棄物処理・環境規模非公表

その他・複合／JFEエンジニアリング（BRA-ING）

延べ92日間の完全自動運転（うち59日間は連続完全自動運転）を達成し、従来より安定した燃焼状態を確認※母数規模の記載なし（参考値）

L1廃棄物処理・環境規模非公表

その他・複合／カナデビア（旧・日立造船）

撹拌度の可視化とAI自動運転でごみ質を均一化し、燃焼の安定性向上・自動化率の向上を実現※母数規模の記載なし（参考値）

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