| 出版 | ネオテクノロジー |
| 出版年月 | 2026年07月 |
| ページ数 | 約200ページ |
| 表示金額 | 税込価格 |
| 商品番号 | SMJ-25977 |
AIを活用したプラスチックリサイクル
プラスチックリサイクルは、これまでは環境負荷の低減という観点で捉えられてきました。しかし近年では、地政学リスクの高まりや原材料価格の不安定化を背景に、その位置づけは大きく変化しています。「環境保護」に加え、「資源の確保」という観点が重要視されるようになり、石油由来原料への依存を低減し、資源を自国内で循環させる体制の構築が求められています。プラスチックリサイクルは今や、供給リスクに備える戦略技術として注目されています。このような中で、プラスチックリサイクルを進化させるAIの活用が期待されています。
【概要】
ネオテクノロジーでは、日米欧PCT特許情報から技術の全体像を俯瞰した『AIを活用したプラスチックリサイクル』特許調査レポートをします。本調査レポートでは、AIを活用したプラスチックリサイクルについて、識別・選別、再生プロセス、リサイクルしやすい材料設計（MI）までを俯瞰的に整理します。
こんな方におすすめ
- 研究開発テーマを強化したい材料・化学系の研究開発担当者
- 事業機会を探索したい新規事業・技術戦略担当者
- 競争環境を可視化したい知財・IPランドスケープ担当者
技術的観点
複合プラスチックや多層フィルムなど、従来は処理が困難であった材料に対しても、AIは有効です。微細な違いを認識し、適切な分離・処理方法の選択を支援することで、リサイクル可能領域を拡張します
識別・選別
AI搭載のセンサーやカメラは、化学組成、色、質感などの情報をもとにプラスチックを分析します。機械学習モデルにより、従来の手動や単純な自動化手法と比べて、より高精度な識別と選別が可能になります。
再生プロセス
AIはリサイクル工程をリアルタイムで監視し、運転条件や処理パラメータを最適化します。これにより、処理効率と再生材の品質を向上させるとともに、廃棄物やエネルギー消費の削減にも貢献します。
材料設計（マテリアルズインフォマティクスの活用）
AIの活用は、リサイクル工程にとどまりません。マテリアルズインフォマティクス（MI）により、材料設計の段階からリサイクル性を考慮する動きも見られます。
プラスチックリサイクルは、地政学リスクや原材料価格の不安定化を背景に、従来の環境保護だけでなく「資源確保」や供給リスクに備える戦略技術として重視されています。こうした中、リサイクルを進化させるAIの活用が期待されています。
本書では、日米欧およびWO特許情報を対象に、AIがプラスチックリサイクルの高度化や資源循環の実現にどのような役割を果たしているのかを明らかにします。混合プラや使用済み製品等を対象に、回収から材料設計の各段階で活用される画像認識やLLMなどのAI技術を調査・分析しています。選別高度化や配合設計、プロセス最適化まで幅広く取り上げ、再生後材料の分類とともに「何を、どの技術で、何に再生しているのか」を俯瞰できる構成です。AIと資源循環の接点を把握し、今後の研究開発テーマや事業機会を探索するための一冊です。
- AI活用プラスリックリサイクルの全体を俯瞰
- 再生対象材料から再生後材料までを分析
- 日米欧WO特許情報から事業機会を探索
主な企業
ユニチカ、IBM、日本エステル、BASF、LG CHEM、住友化学、コニカミノルタ、三井化学、旭化成、日立製作所、花王、SABIC GLOBAL TECHNOLOGIES など
