機械学習によるテキスト・地理情報を融合した廃棄物資源循環の需給ポテンシャル分析（令和 5年度）
Circular waste use supply and demand potential evaluations by machine learning for integrating text data and geographical analysis

研究概要

廃棄物・資源循環分野全体において、パリ協定の締結等を契機とする益々の低炭素化や更なる3R の推進、資源効率の向上が求められている。そのため、発生・収集運搬・処理・再利用までを一括した廃棄物におけるライフサイクル全体での最適化を行うが求められている。
現状よりも、廃棄物の資源循環効率を向上するには、発生量の削減や発電・熱利用・再利用による循環の効率化・最適化等が考えられ、再利用品及びエネルギー回収の需要・供給の空間的分布を考慮した複数セクター間でのマネジメントを行うセクターカップリング方式が注目されている。
そのため、テキストマイニングによる工場等の立地・種類を同定することで建物レベルでの詳細な業種分析を積み上げ、需要セクター及び供給セクター双方の需要供給可能量を空間的に把握し、熱供給のための廃棄物処理評価システムを発展させ、資源循環施策一般を評価するシステムを構築する。

研究の性格

• 主たるもの：応用科学研究
• 従たるもの：技術開発・評価

全体計画

廃棄物の発生・循環利用の需要を推計するため、地域レベルでの発生源・需要家の分布を考慮した廃棄物の資源循環総合評価可能なシステムの構築を目的とする。
具体的には、1.世帯の廃棄物発生量推計及び工場の業種別需要の推計、2.工場名リスト・業務建物名リストをもとにテキストマイニングによる建物の用途推計モデルの開発、3.リモートセンシング・地図上の建物記名データをもとにした用途推計モデルによる空間需給可能量推計、4.地域における発電・熱利用・再利用を対象とした循環利用施策の評価、5.国外言語データを使用した用途推計モデルの機械学習による一般化システムの構築、を行う。
また、循環資源の供給元の把握のため、メッシュ等で全国レベルでの廃棄物の発生量を推計するシステム構築を実施する。
初年度では、今年度では需要推計のため、廃棄物の発生量を家計消費と連動して推定するモデルの構築を行う。また、循環利用の需要側の推定のため、過去の研究を参照してターゲットとすべき産業種を抽出し、名鑑や電話帳データからの業種推定のプロトタイプ作成を進める。
次年度では、循環利用地の推定を高度化するため地理情報などを追加し、機械学習による需要地となる業種推定モデルの構築を実施する。
最終年度では、需給のマッチングを行う計算アルゴリズムを構築するとともに、国内外に適用してその

今年度の研究概要

今年度では需要推計のため、廃棄物の発生量を家計消費と連動して推定するモデルの構築を行う。また、循環利用の需要側の推定のため、過去の研究を参照してターゲットとすべき産業種を抽出し、名鑑や電話帳データからの業種推定を行うテキストマイニング法によるLSTM型機械学習のプロトタイプ作成を進める。加えて、家計消費の空間的な時系列データは存在していないため、過去の家計消費をもとに将来の家計消費を推計し、空間的に落とし込むコホート型モデルによる推計システムのプロトタイプ構築を進める。