滋賀新聞GovTechイノベーションズ株式会社

ごみ収集現場に特化したオフライン動作のエッジAI 「E20」を初公開

企業動向

2026年6月1日 11:00

【2026年NEW環境展にてスマートグラス型ごみ収集量可視化システムを発表】

滋賀新聞GovTechイノベーションズ株式会社（本社：滋賀県守山市、代表取締役：神野晋一）は、2026年5月20日～22日に東京ビッグサイトで開催されたNEW環境展（環境・リサイクル展示会）ブースにて、スマートグラス型ごみ収集量可視化システムを公開いたしました。

従来発表していた「スマートグラス×AI連携」の枠を超え、新たに日本の収集現場向けに独自開発・最適化したエッジAI「E20」を初公開。会場では、実際にスマートグラスを装着し、その場でごみ量を認識・可視化するデモ体験を実施しました。

3日間で弊社ブースには自治体関係者、廃棄物運搬・処理業者、DX推進を検討する民間企業など、多くの方々にご来場いただきました。導入に関する具体的なご相談も多数寄せられ、ごみ収集現場における可視化とDXへの関心の高さを改めて実感する機会となりました。

「E20」は、汎用的なクラウド型AIに依存せず、ごみ収集業務専用として弊社独自に学習・最適化された推論型エッジAIです。

軽量でモバイル端末に搭載可能であることと、インターネットを経由せず推論を行うため、オフライン環境でも高速に動作することができ、スマートグラス接続時でもおよそ0.5～1秒という低レイテンシでごみ量を解析・判定。

現場の収集作業を止めることのない即応性を実現しました。収集したデータは即座にバックエンドへ送信され、位置情報とともに記録、地図上にピンやヒートマップとして表示します。これにより、「今この瞬間、どこでごみ搬出量が増えているのか」をリアルタイムで把握できるようになり、処分場搬入後の集計や後日分析が必要であった従来方式よりも大きく進化しました。

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▼2026年環境展出展内容

https://gomi53.com/news/

▼スマートグラスについて

https://gomi53.com/system/glass

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【ごみ収集現場では“発生源の可視化”が困難だった】

従来のごみ量調査は、主に処分場へ搬入された総重量や車両の走行履歴をもとに分析されていました。

しかし、この方式では、

・どのごみステーションから排出量が増減しているのか

・地域ごとの排出傾向がどう変化しているのか

・時間帯や曜日による変化

・回収効率の最適化

といった「排出地点ベース」の詳細分析が難しく、継続的な調査にも人的コストが必要でした。

また、現場でリアルタイム解析を行うために一般的なクラウドAIとの連携も検討されましたが、オンラインに接続すると、ネットワーク環境やモデルによっては数秒～十数秒の遅延が生じる場合があります。ごみ収集業務では“作業を止めない速度”が求められます。

収集員が歩きながら、あるいは車両と連携しながら作業する環境では、わずかな通信遅延でもストレスとなり、現場導入の障壁となっていました。

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▼E20について

https://gomi53.com/system/ai

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【日本の収集現場専用AI「E20」の開発】

こうした課題を解決するため、弊社は日本のごみを取り巻く環境にマッチしたAI自体の開発が必要と考えました。

「E20」は、日本国内の収集現場を前提に、

・ごみ袋の形状

・集積状態

・ステーション収集方式

・地域ごとの分別ルール

・排出方法の違い

・地域ごとの排出傾向

・収集員の視点

・実際の作業速度

などに合わせて独自学習を行ったモデルとして構築しました。

海外と日本では、ごみ収集方式や排出文化が大きく異なります。

日本では、地域ごとに分別ルールが細かく異なるほか、ステーション方式による集積、袋文化、曜日管理など独自の収集形態が存在しており、世界共通データをベースとした一般的なAIでは、現場への最適化が難しいという課題がありました。

そのため弊社では、日本の収集現場専用としてAI学習を継続し、日本特有の収集環境に適応したAI開発を進め、ごみ収集業務専用AIを「E20」と名付けました。

【AIの具体的な学習方法】

具体的な学習プロセスでは、収集現場や集積所の写真を撮影し、そこに「ごみ袋が何個あるか」という推論をAIに実行させ、その結果を人間が「適切・適切でない」と評価して繰り返し修正（正誤判定）を行う手法をとっています。

特に、重なり合って一部しか見えていないような「隠れているごみ袋」についても、その奥にある体積や数量を推定できるよう、実データの評価を積み重ねて学習させています。

将来的には、単なる数量のカウントにとどまらず、ごみ袋の外観や形状のパターンから「どのような種類のごみ（可燃、不燃、資源物など）が含まれているか」までを自動で判別・推定できるシステムの実現を目指しています。これにより、単なる数量把握だけではなく、排出内容そのものの傾向分析へ発展する可能性があります。

現在は、ごみ袋の数量や大きさから推測される収集量解析に特化していますが、現在も精度を上げるべく継続的に学習を進めています。

【AI学習には地域や支援事業所も協力】

本システムのAI学習には、地域協力者や収集現場関係者など、多くの協力を得ています。

また、弊社では、就労継続支援B型事業所の方々にも学習データの整備にご協力いただいています。

この背景には、創業者自身の想いがあります。

創業者の父親がパーキンソン病を患い、次第に体の自由が利かなくなっていく姿を間近で見てきた経験から、「社会との接点を失わない仕事を生み出したい」という理念を持つに至りました。弊社では単なる効率化だけでなく、“社会参加につながるAI開発”を目指しており、その一環として、手の動きに困難を抱える方でも使いやすい入力ツールの開発にも取り組んでいます。

【可視化によって変わるごみ収集の未来】

本システムにより、これまで困難だった、

・ごみステーション単位での排出量分析

・地域ごとの需要調査

・排出量変化の継続監視

・回収ルート最適化

・人手不足対策

・高齢化地域への対応

などへの活用が期待されています。

さらに、戸別収集との連携においては、日々のごみ排出量変化から、独居高齢者の生活変化や体調異変への“気づき”につながる可能性も期待されています。例えば、一定期間ごみ排出が止まる、あるいは急激な変化が発生するなど、従来は把握が難しかった生活変化を、収集データから把握できる可能性があります。

将来的には、自治体・介護・地域見守り等との連携による、新たな地域インフラとしての活用も視野に入れています。

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