社会人一発目の日曜日 --昼前まで寝てた--

ゴミ収集をＡＩで効率化！発生量を予測し走行距離削減  ＣＯ２排出量の削減も

要約

・在勤者数、テナント数、飲食・物販などの種類・割合を可視化
・過去三年分のゴミデータを分類別に集計

・ゴミの発生要因となりうるイベントや気象データも組み合わせて
ゴミの発生量を予測

三菱地所は東京・丸の内のオフィスビル２６棟でゴミ収集・運搬作業に人工知能（ＡＩ）を使う実験を行い、収集車の総走行距離を従来より約５７％削減する効果を確認した。二酸化炭素（ＣＯ２）排出量の削減を見込む。

  実証実験には、グルーヴノーツ（福岡市中央区）が手がけるクラウド型サービス「マゼランブロックス」を活用。まず過去３年のテナント数や在勤者数、飲食や物販といった種類やその割合を集約した。
  さらに可燃や不燃、ペットボトルなど１４種類のゴミについて３年分の発生量をまとめ、収集業者が持つ収集車の仕様や収集頻度とあわせて可視化した。
  これらのデータとマゼランブロックスが提供する気象データや、地区のイベント情報といったゴミの発生要因を組み合わせ、ビルごと・ゴミの種類ごとに数カ月後に発生するゴミの量を高精度で予測する仕組みを築いた。

感想・考察

　ただバカみたいに毎日同じルートでゴミ回収するのではなく、ゴミがある場所にゴミを回収しに行けるようになります
　この技術はゴミ以外にも、宅配や配車にも共通だと思うのでこれから発展することはほぼ確実

　ゴミ箱×IoTデバイスで常に予測の自動更新もできそう