サーキュラーエコノミーへの移行には、廃棄物を出さない設計、資材の継続利用、自然システムの再生が必要です。
AIは、デジタル接続と実行可能なデータインサイトを提供することで、この移行に不可欠なインフラを提供できます。
AI主導のサーキュラーエコノミーは、データの断片化を克服し、世界の資源循環を管理する鍵です。
サーキュラーエコノミーへの移行は、世界のレジリエンスを支える基盤的な必須課題であり、廃棄物を出さない設計、資材の継続利用、自然システムの再生という3つの条件によって定義されます。
人工知能（AI）は、バリューチェーン全体でデジタル接続を強化し、実行可能なデータインサイトを生み出す能力を高めることで、この移行に不可欠なインフラを提供できます。それにより、製品設計、製造、回収を結びつける神経系として機能します。
実際、主要セクターで排出量を削減するAIの可能性は、AI自身のエネルギー消費を大幅に上回っており、移行に向けた純便益をもたらすツールとしての役割を裏付けています。これは、最近の研究によるものです。
サーキュラーエコノミーの「神経系」としてのAI
現在、循環型モデルの中核要素は互いに孤立して機能しています。たとえば、包装材の加工業者やリサイクル業者は、安全で付加価値の高い再利用を実現するために必要な、素材構成に関するデジタルデータを持たないことがよくあります。データを収集しても、業界にはそれを大規模な業務変更に役立つ知見へと統合するツールがありません。
そのため、AIは循環型バリューチェーンをよりスマートにし、つながりを強化します。AIは、迅速に反復されるフィードバックの仕組みとして機能し、情報を送り、これまで孤立していたバリューチェーンの各部分を結びつけることができます。新たな化学物質の開発や、廃棄物の追跡・流れを実行可能なデータに変えることで、AIはレジリエンスに必要な知能を備えたシステム運用を可能にします。
資材の流れ、製品設計、廃棄物管理をデジタルで管理できなければ、サーキュラーエコノミーの拡大は遅れます。AIは、バリューチェーンのこれらの部分を結びつけるために必要なフィードバックの仕組みとなります。これは特にプラスチック分野で急務です。世界の生産量は、今年5億トンに達する見込みですが、世界でリサイクルされるのは約9％にすぎません。
AIがプラスチックのバリューチェーンを強化する方法
素材の創出から廃棄物の識別まで、AIは測定可能な形でプラスチックのバリューチェーンを変革し、その循環性全体を高め始めています。
1. 新たな化学物質・素材の合成
AIは、循環型の代替品や化学物質の使用終了後の解決策を生み出すために必要な研究を加速させます。
逆設計：大学の研究室や、CuspAIのような企業は、「素材の検索エンジン」となる生成AIプラットフォームを開発しています。同社の逆設計アプローチでは、研究者が必要な特性（例：生分解性、高い安定性、容易な解重合）を指定すると、AIが最適な分子構造を提案します。
指数関数的な成長：この加速の規模は前例がありません。たとえば、GoogleのDeepMindのGNOMEツールは最近、200万を超える理論上の結晶構造を特定しました。これは、科学がこれまでに特定した数の45倍にあたり、素材の画期的な進歩までの期間を大幅に短縮します。
2. 持続可能な製品・包装設計
デジタルフィードバックを通じて、製造業者からリサイクル業者までをAIでつなぐことは、サーキュラーエコノミーにおいて極めて重要です。生成AIは、容易に分解・再利用できる製品を製造業者が設計する方法を変革しています。
素材探索の最適化：との提携により、IBM Researchネスレは生成AIと化学言語モデルを活用し、高いバリア性能を持つ新たな包装素材の開発を加速させています。これにより、数日で何千もの新しい素材組成をスクリーニングし、最終設計が安全性、コスト、完全なリサイクル可能性に関する厳格な基準を満たすようにできます。
ライフサイクル追跡：設計と回収をつなぐ鍵は、AIによって可能になる標準化されたデータパイプライン、すなわちデジタル製品パスポート（DPP）です。EUの持続可能な製品のためのエコデザイン規則（ESPR）のような規制の取り組みから生まれたDPPは、製品の構成と循環性に関する属性を包括的に記録したデジタル情報です。この透明性により、あらゆる化学物質と素材の追跡が可能になり、製品のライフサイクルを通じて消費者とリサイクル業者が必要とする正確なデータを提供できます。
3. 廃棄物の識別と選別
回収段階でデジタルデータと知見が不足していることが、高品質なリサイクルを妨げる主な要因です。AIは次の方法で、この断片化に正面から対処します。
リアルタイム分析：たとえば、GreyParrotなどの企業は、AIを活用したコンピュータービジョンとディープラーニングで廃棄物の流れをリアルタイムに分析し、素材の種類を高精度で識別します。1分あたり数千個の物体を特徴づけ、最大秒速3mで動くコンベヤーベルト上の品目を追跡します。この機能により、従来の選別方法の効率は実質的に2倍になります。
純度と価値：こうしたシステムが提供するリアルタイムデータは、施設レベルでの状況把握の欠如を解消します。これにより、事業者はリサイクル後の製品で95％を超える純度を達成し、汚染率を最大85％低減できます。これは、化学添加剤に伴う健康リスク
設計へのフィードバックループ：重要なのは、このリアルタイムの選別データがブランド企業への情報提供に活用され始めていることです。AIシステムは、特定の消費者向け包装が誤って選別されたり汚染されたりする理由（例：濃色の着色剤、複雑なラベル、独特な形状）を特定できます。消費者向けブランドと連携することで、このデータをもとに企業は包装のサイズ、形状、色、表示を調整するなど、段階的な変更を加えられます。製品を全面的に再設計することなく、リサイクル可能性をすぐに高めることができます。
4. 資材の流れと物流の予測
回収された資材の流れは、予測に基づくインテリジェンスによって効率的に管理され、あらゆる資材が最も価値の高い行き先に送られ、無駄な労力が最小限に抑えられます。
排出量とコストの削減：AI主導の予測分析は、リバース・ロジスティクス網をリアルタイムにモデル化し、稼働中のセンサーデータに基づいて回収車両の経路を決めます。非効率な運行を避け、積載能力を最大限に活用することで、こうしたシステムは輸送に伴う炭素排出量を最大35％削減できるほか、運用コストを20～30％節約できます。
資材の節約：さらに、予測モデリングを通じて上流の物流を最適化すると、過剰生産、陳腐化、損傷による資材廃棄を大幅に削減できます。たとえば、AmazonのPackage Decision EngineはAIを使って出荷に最も効率的な包装を判断します。このモデルにより2015年以降、世界で300万メートルトンを超える包装資材の使用を回避してきました。
循環型への移行を加速する協働
AIは知能をもたらしますが、デジタルソリューションを拡大してシステム全体の行動につなげるには、バリューチェーン全体にわたる協働が不可欠です。協働によって、AIが生み出すデータをバリューチェーン全体で活用できます。
現在の政策枠組みは主に線形経済を前提に設計されており、持続可能な素材に必要な市場の「牽引力」を生み出せていません。政府と政策立案者は、循環性を促す明確で調和のとれた国際・地域の拡大生産者責任（EPR）規制を整備し、この問題を是正する必要があります。
さらに、進捗を追跡するためにバリューチェーン全体で標準化された主要業績評価指標を定め、規制による圧力が曖昧な目標にとどまらず、測定可能な成果につながるようにしなければなりません。
一方、テクノロジー企業やイノベーターは、相互運用可能なツールを提供し、独自仕様の「ブラックボックス」を避ける必要があります。Google XのMaterra、CuspAI、GreyParrotなどのプラットフォームが生成するデータは、設計やインフラ計画に役立てるため、化学メーカー、加工業者、ブランド企業、リサイクル業者が利用できるようにする必要があります。
加えて、製造業者や業界リーダーは、素材構成と使用終了後の状況について徹底した透明性を確保しなければなりません。データにとどまらず、これは競争前の段階で知識を共有する文化への転換を必要とします。業界リーダーが循環型の取り組みの成功事例を積極的に共有すれば、業界全体の学習を加速できます。
AI主導のサーキュラーエコノミーは、データの断片化を克服し、世界の資源循環を管理する鍵です。
AIを神経系として活用し、バリューチェーンのあらゆる段階を強化して結びつけるとともに、徹底した協働を優先することで、廃棄物管理を超え、あらゆる素材の流れにわたる資源レジリエンスの実現を目指せます。
プラスチック汚染に対して、世界経済フォーラムはどのような取り組みを行っていますか？
25か国とのパートナーシップを通じて世界の5人に1人に働きかける、世界経済フォーラムのグローバル・プラスチック・アクション・パートナーシップ（GPAP）は、プラスチック汚染に取り組む世界最大のマルチステークホルダー・イニシアチブです。2026年には、AI、バイオ素材、先端化学、デジタル追跡などの新興技術をめぐって官民のリーダーを結集する新たなイノベーション活動を開始し、循環性を加速させ、経済的価値を引き出します。
