テクノロジーが推進するファッションのリサイクル効率化：AI・センサーを活用した繊維選別・分別技術
はじめに：繊維リサイクルの現状と選別・分別の課題
ファッション業界における大量生産・大量消費の構造は、依然として解決すべき大きな課題です。特に、製品がその寿命を終えた後の「エンドオブライフ」における取り扱いは、サーキュラーエコノミーの実現に向けた喫緊の課題となっています。年間数千万トンに上る繊維廃棄物の多くは焼却または埋め立てされており、環境負荷の増大を招いています。
こうした課題に対し、繊維リサイクルへの期待が高まっています。しかし、ファッション製品は多様な素材（天然繊維、化学繊維、それらの混紡）や付属品（ボタン、ファスナー、プリントなど）から構成されており、これらの正確な選別・分別が、その後の高品質なリサイクルプロセス（特にケミカルリサイクル）において極めて重要となります。現在の手作業や一部の機械的な選別方法では、コストや精度、処理能力に限界があり、多様で複雑な廃棄繊維を効率的かつ正確に選別することは困難です。この選別・分別の精度こそが、繊維リサイクルのボトルネックの一つとなっています。
本稿では、この課題を克服するために開発・応用が進められているテクノロジー、特にAIとセンサーを活用した高精度な繊維選別・分別技術に焦点を当て、その仕組み、サステナビリティへの貢献、そしてファッション業界、特に商品企画やサプライチェーン構築における示唆について考察します。
AI・センサーを活用した繊維選別・分別技術の仕組み
高精度な繊維選別・分別を実現するためには、衣類やテキスタイル製品の素材組成を非破壊的かつ高速に識別する技術が必要です。ここでAIと様々なセンサー技術が重要な役割を果たします。
1. センサー技術による素材識別の自動化
人間の目や手作業では難しい、複合素材や染色の影響を受けた素材の識別を、特定の物理的特性を捉えるセンサーが担当します。主なセンサー技術には以下のものがあります。
- 近赤外（NIR）分光法: 繊維に近赤外光を照射し、素材特有の吸収スペクトルパターンを分析することで、綿、ポリエステル、ナイロン、ウールなどの素材を高精度に識別できます。高速でのライン処理に適しており、多くの研究開発で用いられています。
- ハイパースペクトル画像処理: 物体の各ピクセルに対して多数の波長帯の情報を取得する技術です。通常のカメラでは得られない詳細なスペクトル情報を画像として取得し、より複雑な組成や染色の種類なども識別できる可能性があります。
- X線透過・蛍光分析: 金属部品（ボタン、ファスナーなど）や特定の化学物質を含む素材の検出に有効です。
- その他: ラマン分光法やテラヘルツ波など、様々な物理特性を利用した識別技術の研究も進められています。
これらのセンサーは、流れてくる繊維に対して連続的に情報を取得します。
2. AI（機械学習）によるデータ解析と判断
センサーから得られる膨大なデータは、人間がリアルタイムで解釈し、選別指示を出すには複雑すぎます。ここでAI、特に機械学習モデルが威力を発揮します。
- 学習プロセス: 様々な素材組成や形状を持つ衣類のデータセット（センサーデータと正解ラベルとしての素材情報）を用いて、機械学習モデル（例：ニューラルネットワーク）を訓練します。これにより、モデルは未知のセンサーデータから素材組成を予測する能力を獲得します。
- 識別・分類: 実際の選別ラインでは、センサーが取得したリアルタイムのデータをAIモデルが解析し、瞬時に素材の種類（例：綿100%、綿/ポリエステル混紡、ポリエステル100%など）や、リサイクルに適しているかどうかの判断を行います。
- 選別指示: AIの判断結果に基づいて、自動選別システム（例：エアジェット、ロボットアームなど）に指示を出し、該当する衣類をそれぞれの素材やリサイクルルートに適した場所に振り分けます。
画像認識技術も併用されることがあります。例えば、衣類の形状や柄、ブランドタグなどを画像で解析し、AIによる素材識別の精度向上や、特定の製品のリサイクルルートの特定に役立てる可能性も研究されています。
このAIとセンサー技術の組み合わせにより、従来では困難であった高精度かつ高速な素材識別・選別が自動化され、リサイクルプロセスの効率と品質の大幅な向上が期待されています。
サステナビリティへの貢献とファッション業界への影響
高精度な繊維選別・分別技術は、ファッション業界のサステナビリティ推進に多岐にわたる貢献をもたらします。
サステナビリティへの貢献
- リサイクル率の向上: 素材ごとに正確に分別することで、ケミカルリサイクルやマテリアルリサイクルの原料として利用できる繊維の割合が増加します。特に、特定の素材純度を要求されるケミカルリサイクルにおいて、高品質な原料供給が可能となります。
- 廃棄物の削減: リサイクル可能な繊維がより多く資源として循環することで、焼却・埋め立てされる廃棄繊維の量を削減し、環境負荷（CO2排出、埋め立て地圧迫など）を低減します。
- バージン素材使用量の削減: リサイクル素材の供給量と品質が安定することで、石油由来の合成繊維や新規栽培による天然繊維など、バージン素材への依存度を減らすことができます。
ファッション業界への影響（商品企画担当者の視点）
この技術の進化は、商品企画やサプライチェーン戦略に直接的な影響を与えます。
- Design for Recircularity（循環のための設計）の重要性向上: 高精度な選別が可能になることで、「リサイクルされること」を前提とした商品設計の重要性が増します。単一素材化、混紡率の考慮、解体しやすい構造、リサイクルを阻害する付属品の最小化などが、今後の商品企画における標準的な考慮事項となる可能性があります。特定の高精度選別技術に最適化された素材や構造が採用されることも考えられます。
- リサイクル適性の評価と表示: 製品のリサイクル適性に関する情報を正確に把握し、消費者に伝えることが求められるようになります。デジタルプロダクトパスポート（DPP）の導入とも連携し、製品の素材情報やリサイクル方法に関する詳細なデータが、企画段階から管理される必要が出てきます。
- 新たなサプライチェーン連携の構築: 廃棄された製品の回収、選別、リサイクルを行うプレイヤーとの連携が不可欠となります。リサイクラーの技術的な要求（受け入れ可能な素材純度など）を理解し、それに合わせた製品設計や回収システムの構築を検討する必要があります。選別技術を持つスタートアップや専門企業との協業も新たなビジネスチャンスとなり得ます。
- コスト構造の変化: 高精度な選別・分別システムの導入には初期投資が必要ですが、長期的に見れば廃棄コストの削減やリサイクル素材の活用による原料コスト抑制につながる可能性があります。また、リサイクル適性の高い製品を開発することが、将来的にビジネス上の優位性やブランド価値向上につながると考えられます。
- データ活用の促進: 選別プロセスで蓄積される大量の繊維組成データは、市場の廃棄傾向や消費者の製品利用実態を分析する貴重な情報源となります。これらのデータを商品企画や生産計画にフィードバックすることで、より需要予測に基づいた生産や、リサイクルしやすい素材の採用を促進できます。
課題と今後の展望
高精度な繊維選別・分別技術は大きな可能性を秘めていますが、実用化・普及に向けていくつかの課題があります。
- 技術的な精度と多様性への対応: 多様な素材や複雑な製品構造（多層構造、特殊加工など）に対する識別精度をさらに向上させる必要があります。また、非繊維部分（ボタン、ファスナー、プリント、ラベルなど）の自動除去技術も重要です。
- コストとスケール: 高度なセンサーやAIシステムは導入コストが高く、大規模な処理能力を持つ施設への投資が必要です。技術のコストダウンと普及が今後の鍵となります。
- 回収システムの構築: 回収された廃棄繊維を効率的に選別施設に集約する物流・インフラ構築が不可欠です。消費者からの回収、小売店での回収、企業からの回収など、多様なルートを確立する必要があります。
- 標準化と連携: 識別基準やデータフォーマットの標準化が進むことで、異なるプレイヤー間（アパレルメーカー、リサイクラー、技術提供者など）の連携がスムーズになります。
- 法規制と政策支援: EUの繊維戦略など、リサイクル率向上や特定の素材使用義務化といった法規制の動向は、技術導入を促進する要因となります。政策による投資支援やインセンティブも重要です。
今後の展望としては、AIとセンサー技術のさらなる進化（例：より安価で高性能なセンサー、リアルタイム学習能力の向上）により、選別精度と処理能力が向上していくと考えられます。また、ロボティクス技術との組み合わせにより、選別だけでなく解体や前処理まで含めた完全自動化システムの開発も進むでしょう。
結論：サーキュラーエコノミー実現に向けた基盤技術
AI・センサーを活用した高精度な繊維選別・分別技術は、ファッション業界がサーキュラーエコノミーへ移行するための重要な基盤技術です。これにより、これまで価値が低いと見なされがちだった廃棄繊維が、高品質なリサイクル原料として生まれ変わる可能性が飛躍的に高まります。
商品企画担当者としては、この技術の現状と将来性を理解し、自社製品の設計段階から「リサイクルされること」を意識した素材選びや構造設計を取り入れることが不可欠です。また、選別・リサイクル技術を持つ企業との連携を強化し、製品のエンドオブライフまでを見据えたサプライチェーンを構築していくことが求められます。テクノロジーを戦略的に活用することで、環境負荷を低減しながら、新たなビジネス価値を創出することが可能となります。ファッション業界のサステナブルな未来は、これらの基盤技術の進化と、それをビジネスに応用する私たちの取り組みにかかっています。