L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの

産業廃棄物中間処理C社

産業廃棄物中間処理・建設系廃棄物の選別／画像検査・写真整理／導入ツール: ウエノテックス（AIはRita Technologyが開発）

課題

導入前に抱えていた問題

選別作業の人手不足に対応し、安全に24時間連続稼働できる国産のAI選別ロボットが求められていた。

導入

ウエノテックス（AIはRita Technologyが開発） を導入。用途は「近赤外線センサーとAI画像認識で材質・形状を判別し、ロボットで自動選別するAI選別ロボット URANOS」（出典元の記載による）。

成果

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。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。

多種多様な材質の廃棄物を自動選別することに成功し、24時間連続稼働可能な国産AI選別ロボットを実現した。

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／PFU（リコーグループ）

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（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）

この事例は、自社に近いですか？

業種・規模・課題の4問で、収録250件から条件の近い事例をルールベースで照合します。