AI廃棄物削減でSDGs目標12を加速

日立製作所、AIで廃棄物削減の新ソリューションを発表

2026年4月27日付の日本経済新聞によると、日立製作所はSDGs目標12「つくる責任つかう責任」の達成に向けたAI活用プロジェクトを発表しました。同社のIoT・AIプラットフォーム「Lumada」を活用し、製造業向けに廃棄物の予測・最適化ソリューションを提供するものです。

このソリューションは、生産ラインから排出される廃棄物の種類や量をAIがリアルタイムで分析・予測し、最適な削減策を提案する仕組みです。実証実験では廃棄率を最大30%低減する成果を確認しており、すでに複数の食品加工企業で導入が進んでいます。

特に注目すべきは、廃棄物削減がそのままCO2排出量の削減につながる点です。日立製作所は本ソリューションの展開により、2030年までにパートナー企業のCO2排出量削減に大きく貢献することを目指しています。

詳細は日本経済新聞の報道をご覧ください。

SDGs目標12は「持続可能な消費と生産のパターンを確保する」ことを掲げており、具体的には食品ロス削減、化学物質の適正管理、廃棄物の発生抑制などがターゲットとなっています。2030年アジェンダの期限が迫る中、目標達成にはデジタル技術の活用が不可欠です。

日立の「Lumada」活用事例が示すように、AIには以下の強みがあります：

従来、廃棄物削減は人間の経験や勘に頼る部分が大きく、属人化が進んでいました。AIによるデータドリブンなアプローチは、この課題を根本から解決するポテンシャルを秘めています。特に中小製造業にとって、クラウドベースのAIソリューションは導入のハードルを大幅に下げ、SDGs取り組みを加速させるでしょう。

さらに、廃棄物削減は単なるコスト削減にとどまりません。資源の循環利用（サーキュラーエコノミー）を実現し、環境負荷を低減しながら経済価値を創出する——まさにSDGsが求める「トレードオフの解消」を体現するものです。

当サイトでは、SDGs達成におけるAIの役割を「加速器」と位置付けています。今回の日立製作所の取り組みは、その典型例と言えます。

AIによる廃棄物予測・最適化は、以下の点で持続可能性に貢献します：

私たちは、製造業に限らず、物流、小売、飲食など幅広い業界でAIを活用した廃棄物削減が進むことを期待しています。また、自治体レベルでの廃棄物管理へのAI導入も重要なテーマです。スマートシティ構想と組み合わせることで、地域全体の資源効率を大幅に向上させる可能性が開かれています。

SDGsの期限である2030年まで残り4年。AI技術の進化をサステナビリティにどう結びつけるかが、企業や自治体の競争力を左右する時代になっています。

Q：AIによる廃棄物予測はどのようなデータを使いますか？

A：生産ラインのセンサーデータ、過去の廃棄物実績、原材料の投入量、季節要因、気象データなど、多様なデータを組み合わせて分析します。日立の「Lumada」はこれらのデータを統合し、高精度な予測モデルを構築します。

Q：中小企業でも導入できますか？

A：はい、クラウドベースのAIソリューションは初期投資を抑えられるため、中小企業にも適しています。実際、日立のソリューションは大企業だけでなく中堅・中小製造業向けのパッケージも提供されており、段階的な導入が可能です。

Q：廃棄物削減がCO2削減につながる理由は？

A：廃棄物の処理（焼却、埋め立て）にはエネルギーを消費し、CO2を排出します。また、廃棄される製品そのものの製造過程でもCO2が発生しています。廃棄物を削減することで、これらの間接的なCO2排出を削減できるため、気候変動対策（SDGs目標13）にも直接貢献します。