日立、AIで再生プラの品質評価、劣化診断の開発。内閣府SIPで業種横断の再生材活用めざす

日立製作所が内閣府SIP第3期で、AIを活用した再生プラスチックの品質評価・劣化診断技術を開発する。製造ラインのセンサーデータから品質ばらつきを予測し、業種横断での再生材活用を実現する狙い。

背景・目的

• 欧州ELV規則: 2036年9月以降の新型車はプラスチックの25％以上を再生材とすることが義務化
• 課題: 回収元や製造工程により再生プラの品質にばらつきが発生。従来の抜き取り検査では全体把握が困難
• 目標: 自動車・家電など異業種由来の再生材を、品質に応じて適材適所で活用

開発技術（3つの柱）

推進体制

• 東北大学・NIMS: 放射光施設での詳細分析、劣化・ばらつきメカニズム解明
• 日立: インライン計測システム開発、フィジカルAI活用の評価・診断技術開発（NIMSと共同）
• 相田商会: 実環境でのデータ取得・技術実証

スケジュール

• 2026〜2027年度: 品質評価AIの開発・精度検証
• 2027年度以降: 劣化診断AIの開発
• 対象: まず工場内製造工程由来の再生材、将来的に使用済みプラ由来へ拡大検討