三菱地所（株）と（株）グルーヴノーツは30日、東京丸の内エリアにおける廃棄物を効率的に収集運搬するルートを導き出すための検証結果を発表した。
AIや量子コンピューターを搭載したクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」を活用。三菱地所が東京・丸の内エリアで所有・運営管理する26棟のビルについて、ビルごとの入居企業数や在勤者数、廃棄物の収集ルール等のデータに加え、廃棄物処理事業者から廃棄物の種類に応じた運搬車両の使用、ビルや廃棄物種類ごとの回収の頻度や量、ルート、作業時間等のデータを収集。廃棄物収集業務にかかる現地視察も行ないながら、現状を可視化。そのデータや「MAGELLAN BLOCKS」が提供する気象データ、地区イベント情報など、予測に影響する要因を基に、ビルや廃棄物種類ごとのゴミ発生量をAIで予測するモデルを構築・評価し、ごみ発生量を予測・シミュレーション。その予測結果に基づき、車両台数が最も少なく、かつ移動距離が最短となるルートの組み合わせを検証した。
その結果に基づき廃棄物収集作業を行なうことで、総走行距離の57％削減、収集車台数は75台から31台に減少できるという結果に。総作業時間は約38％、CO2は約57％削減できるという。
三菱地所では、今後もグルーヴノーツと共に先進テクノロジーを活用した導入前検証やサービス開発に取り組むことで、都市サービスのさらなる向上を目指す。
