記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 廃棄物資源循環学会  

<p>本研究では、物体検出のYOLOと呼ばれるAI技術を用いて、古紙分別を支援するシステムを構築し、その精度について検証した。本システムは、12種類の紙製品の画像を入力し、AI(YOLO)でその位置を検出し、その種類を判別する。使用したデータは、学習用が画像を計6,000枚、検証用が１枚に複数種類の紙製品が写っている画像を計1,500枚とした。結果、検出・識別が可能であった割合(mAP)は71.4%であった。また、紙製品の重なりがある画像を除去した画像を使った場合では、mAPは83.6%であった。今後、検出精度を向上するためには、紙製品の重なりがあるケースや写真を撮影する角度の種類を多く学習することが挙げられた。</p>

DOI： 10.14912/jsmcwm.35.0_7

CiNii Research

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 廃棄物資源循環学会  

<p>日本における古紙回収には規定の認知度や実践度に向上の余地があり、実行を促す努力が必要である。本研究は、九州大学伊都キャンパスの農学部と工学部を対象に、ナッジを用いて古紙回収行動を促進することを目的としている。調査対象は各学部の学生および職員であり、12月7日から1月末まで、工学部には環境リスクに関する警告ポスター、農学部には情報提供ポスターを設置し、学生食堂に三角形のポップアップ広告も設置した。結果として、ポスター設置後も古紙回収量に大きな変化は見られず、可燃ごみに混入した古紙の割合は工学部で4.7%、農学部で4.3%増加した。アンケートでは、工学部の57.2%、農学部の40%が古紙回収の重要性や分別ルールを理解したが、行動を変えたのはわずかだった。行動経済学のトランスセオレティカルモデルに基づき、行動変容には認知度向上だけでなく、具体的な行動を促す支援が必要である。</p>

DOI： 10.14912/jsmcwm.35.0_89

CiNii Research

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 廃棄物資源循環学会  

<p>全世界の衣服生産が大幅に増加しており、その分廃棄される衣服も増えている。しかし、衣服の再利用が進んでいない原因として、衣服の再利用への認識が低いことが挙げられる。そこで、消費者の認識向上につながる手法について研究を行った。具体的にIoTタグによって衣服の状態や前所有者のメッセージ等を可視化し、消費者に循環利用への認知度向上を目標として研究を行った。そこで、アンケート調査とタグを用いた学生に向けての実験を行った。アンケート調査、実験を通して、古着購入者に対して古着の状態（汚れ、しわ）などを可視化したレーダーチャート、古着購入者に向けた前所有者からのメッセージが有効であると考えられる。一方で本実験ではIoTタグ内の情報が不十分であるとの指摘があったことから、さらに有用な情報を今後のアンケート調査や実験を通して精査を行い、情報量を増やしていくことが必要であると考えられる。</p>

DOI： 10.14912/jsmcwm.35.0_265

CiNii Research

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 廃棄物資源循環学会  

<p>古紙の再資源化は、廃棄物の削減や脱炭素化において重要な課題である。福岡市ではごみ減量政策の一環として古紙の分別に取り組んでいるが、中小企業では大企業と比較して古紙の分別が進んでいないという現状がある。本研究では、分別の負担軽減による分別率向上を目的として、CNNと呼ばれる深層学習を用いた画像認識技術により、古紙分別支援を自動で実施するシステムを試作し、その構築について検討を行った。6種類の古紙と4種類の燃えるごみによって構成される10種類の紙製品の分別において、1000枚の学習データを用いて学習させ、100枚の検証データを用いて推論を実施した結果、層の深い大規模な事前学習済みモデルを用いることで、画像認識による推論の正解率が88%となることが分かった。また、燃えるごみと古紙として大別した場合の正解率は、それぞれ9割を超える結果となることが分かった。</p>

DOI： 10.14912/jsmcwm.34.0_23

CiNii Research

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 廃棄物資源循環学会  

<p>現在、地球は資源枯渇、地球温暖化などの問題に直面している。これらを解決する一つの方法として製品の製造、消費、廃棄物の排出・収集、中間処理、再資源化、最終処分に至る一連の流れを、プラットフォームにて一元管理、活用し、廃棄物の処理及び資源循環の最適化を行うことが挙げられる。本研究はこのプラットフォームの動脈にあたる小売の販売量と静脈にあたる一般廃棄物の量の関係性を明らかにし、小売り販売データを用いて廃棄物排出量を予測するものである。</p>

DOI： 10.14912/jsmcwm.34.0_315

CiNii Research