ごみ収集・運搬業務の効率化

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（ごみ収集・運搬業務を取り巻く環境）

• 自治体がごみ収集・運搬業務の効率化を行う意義は「持続可能な都市運営の基盤となる住民サービスの安定供給」と「循環型社会の実現に向けた最終処分場の延命化」にあります。
• 東京都特別区におけるごみ収集・運搬業務を取り巻く環境は、今、重大な転換点を迎えています。かつての「ごみ戦争」の時代が「量」の危機であったのに対し、現代の課題は、労働力人口の減少と高齢化、人件費や燃料費の高騰、そして最終処分場の物理的限界という、より複雑で構造的な問題です。
• この状況は、従来型の単純な収集作業から、テクノロジーを駆使した高効率で持続可能なロジスティクスシステムへのパラダイムシフトを不可避なものとしています。令和7年版環境白書・循環型社会白書等が示すグリーンな経済システムや地域循環共生圏への移行という国の大きな方針においても、この足元の業務効率化は、その実現を支える中心的な柱の一つとして位置づけられています。
  • （出典）環境省「令和7年版 環境白書・循環型社会白書・生物多様性白書」令和7年度
  • （出典）環境省「令和7年版 環境白書・循環型社会白書・生物多様性白書の公表について」令和7年度

意義

住民にとっての意義

安定した生活基盤の維持

• 効率的な業務運営は、衛生的で快適な生活環境に不可欠な、定時性・確実性の高いごみ収集サービスを保証します。これにより、公衆衛生上の問題を防ぎ、清潔な都市環境が維持されます。

公平なサービスとコスト負担

• 業務効率化は、労働力不足や燃料価格の高騰に起因する運営コストの上昇を抑制する効果があります。これにより、急激な手数料の値上げを防ぎ、安定的かつ公平な価格で必須サービスを将来にわたって提供し続けることが可能になります。

高齢者等への支援拡充

• 効率化によって生み出された運営上・財政上の余力は、自力でのごみ出しが困難な高齢者や障害を持つ住民を対象とした「ふれあい収集」のような、専門的な戸別訪問サービスの拡充に振り向けることができます。これは、令和7年版高齢社会白書でも課題として指摘される高齢化社会への具体的な対応策となります。
  • （出典）環境省「令和元年度一般廃棄物収集運搬ルート 最適化に係る先進的事例調査業務報告書」令和2年度
  • （出典）環境省「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」令和3年度

地域社会にとっての意義

最終処分場の延命化

• これは最も重要な長期的意義です。東京23区のごみを受け入れる「新海面処分場」は、残余年数が50年以上とされていますが、東京湾における最後の処分場です。効率的な収集と分別を通じてごみの減量や資源化を1トンでも多く進めることは、この有限な資源の寿命を一日でも長く延ばし、将来の危機を先送りすることに直結します。
  • （出典）東洋経済オンライン「ごみを｢直接埋立て｣も90年代の東京の衝撃光景 残余年数50年超も東京港にはもう埋立て場所なし」2023年
  • （出典）千葉県のローカルメディア「チイコミ！」「最終処分場の残余年数は？清掃工場・埋立処分場見学会参加レポート」

環境負荷の低減

• AIを活用した収集ルートの最適化や、電気自動車（EV）や水素自動車といった次世代車両の導入は、収集活動に伴うCO2排出量、騒音、交通渋滞を直接的に削減し、都市の生活環境改善に貢献します。
  • （出典）環境省「産業廃棄物処理におけるAI・IoT等の導入事例集」令和3年度
  • （出典）AI GOV「ごみ収集・運搬業務の効率化」

循環型社会への移行促進

• 効率的な収集は、循環経済の入口です。質の高い分別済み資源を安定的に回収することで、リサイクル産業に必要な「原料」を供給し、令和7年版循環型社会白書が掲げる国の目標達成に貢献します。
  • （出典）環境省「令和7年版環境白書・循環型社会白書・生物多様性白書の公表について」令和7年度
  • （出典）環境省「令和7年版 環境白書・循環型社会白書・生物多様性白書 概要」令和7年度

行政にとっての意義

財政の持続可能性確保

• 清掃事業は各区にとって大きな財政支出を伴います。効率化は、このコストを直接的に抑制します。例えば、特別区は中間処理を担う東京二十三区清掃一部事務組合（以下「清掃一組」）に対し多額の分担金を支出しており、その額は過去の予算で約441億円に上ります。収集量を減らし、効率を高めることは、この財政負担を軽減することに繋がります。
  • （出典）Wikipedia「東京二十三区清掃一部事務組合」
  • （出典）文京区「令和6年度 文京区清掃事業概要」令和6年度
  • （出典）大田区「第4節 東京二十三区清掃一部事務組合分担金 第1項 概要」令和3年度

労働力不足への対応

• 廃棄物処理関連企業の65%が人手不足を実感している現状において、AIやIoT、ロボティクスといった技術による効率化は、もはや選択肢ではなく、少ない人員でサービス水準を維持するための必須条件です。
  • （出典）環境省「令和2年度産業廃棄物処理業における多様な人材の確保に関する調査結果概要」令和3年度

政策立案能力の向上（EBPM）

• DXの推進によって収集される多様なデータ（例：IoTセンサーによるごみ箱の重量データ、AIによる収集量の分析結果）は、証拠に基づく政策立案（EBPM）のための貴重な資源となります。これにより、より精度の高い将来予測や資源配分が可能となります。
  • （出典）鎌倉市「ごみ収集車にAIセンサーを設置し、収集ルートの最適化やごみの排出状況を検証します！」2025年
  • （出典）カナデビア「一般廃棄物ごみ収集業務における収集ルート最適化の実証」2024年
  • （出典）株式会社テラモト「ゴミ収集車の巡回清掃の課題とIoTによる効率化事例」2020年

（参考）歴史・経過

• 江戸時代
  • 社会の中に高度なリサイクルの仕組みが組み込まれており、様々な職人や商人が物を回収・再利用していました。
    • （出典）東京都環境局・東京都環境整備公社「東京都清掃事業百年史」2000年
• 明治33年（1900年）
  • 「汚物掃除法」が制定され、近代的な公衆衛生事業の基礎が築かれました。
    • （出典）東京都環境局・東京都環境整備公社「東京都清掃事業百年史」2000年
• 昭和30年代（1950-60年代）
  • 高度経済成長に伴い、ごみの排出量が爆発的に増加し、処理能力が追いつかなくなりました。
    • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「もしもごみ処理施設がなかったら」
    • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「ごみ問題で勃発した都市の戦争」
• 昭和46年（1971年）
  • 当時の美濃部都知事が「ごみ戦争」を宣言。埋立地が限界に達し、新たな清掃工場建設を巡る江東区と杉並区の対立が深刻化したことを受け、都全体でごみ問題に取り組む姿勢を表明しました。この出来事は、行政と都民の意識を根本から変える契機となりました。
    • （出典）23区のごみ問題を考える「23区のごみ量の推移と清掃工場の整備状況」
    • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「東京モデル(総論版) 抜粋」2020年
    • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「ごみ問題で勃発した都市の戦争」
• 昭和40年代後半（1970年代後半）
  • 「ごみ戦争」を教訓に、「自区内処理の原則」が基本姿勢となり、各区で清掃工場の建設が進められました。また、不燃ごみや焼却不適ごみの分別収集が開始されました。
    • （出典）日本環境衛生センター「生活と環境 2019.3」2019年
    • （出典）23区のごみ問題を考える「23区のごみ量の推移と清掃工場の整備状況」
• 平成12年（2000年）
  • 清掃事業が東京都から23の特別区へ移管されました。これに伴い、ごみの中間処理（焼却など）を共同で行うため、23区が共同で「東京二十三区清掃一部事務組合」を設立。各区は収集・運搬を、清掃一組は中間処理を、東京都は最終処分を担う現在の三層構造が確立されました。
    • （出典）トネガワ「【図解】清掃工場の仕組みとは？廃棄物処理の流れや家庭・事業系ごみの違いも解説」
    • （出典）港区「東京二十三区清掃一部事務組合」
    • （出典）Wikipedia「東京二十三区清掃一部事務組合」
• 令和時代（2020年代〜）
  • 3R（リデュース、リユース、リサイクル）の推進に加え、労働力不足、作業員の高齢化、運営コストの増大という新たな危機に対応するため、DX（デジタル・トランスフォーメーション）による業務効率化が最重要課題として浮上しています。

ごみ収集・運搬業務に関する現状データ

ごみ排出量の推移

• 令和6年度（2024年度）の特別区全体のごみ総排出量（区収集ごみと持込ごみの合計）は2,452,604トンで、前年度比で32,956トン（1.3%）の減少となりました。長期的な減少傾向は継続しています。
  • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「ごみ量・ごみの中身」2025年
• 一方で、令和6年度の計画上の発生見込み量は2,519,190トンであり、実績は計画値を下回って推移しています。
  • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「令和6年度東京二十三区清掃一部事務組合一般廃棄物処理計画」2024年
• この減少傾向は好ましいものの、そのペースは緩やかです。最終処分場の延命化という至上命題を達成するためには、単なるごみ減量の呼びかけだけでなく、資源化率の飛躍的な向上や収集・運搬プロセスの抜本的な効率化が不可欠であることを示唆しています。

最終処分場の残余年数

• 23区から排出されたごみの焼却灰などを埋め立てる「新海面処分場」の残余年数は、50年以上とされています。
  • （出典）東洋経済オンライン「ごみを｢直接埋立て｣も90年代の東京の衝撃光景 残余年数50年超も東京港にはもう埋立て場所なし」2023年
  • （出典）千葉県のローカルメディア「チイコミ！」「最終処分場の残余年数は？清掃工場・埋立処分場見学会参加レポート」
• しかし、この処分場は東京港で確保できる最後の埋立地であり、これ以降の計画はありません。50年という数字は、猶予期間であると同時に、絶対的な最終期限でもあります。
  • （出典）東洋経済オンライン「ごみを｢直接埋立て｣も90年代の東京の衝撃光景 残余年数50年超も東京港にはもう埋立て場所なし」2023年
• なお、日本の一般廃棄物最終処分場の全国平均残余年数は23.4年（令和4年度末時点）であり、東京の状況は比較的良好ですが、問題の深刻さに変わりはありません。すべての廃棄物政策は「いかにしてこの処分場を延命させるか」という視点から評価されるべきです。
  • （出典）環境省「一般廃棄物の排出及び処理状況等（令和4年度）について」2024年

収集・運搬と中間処理の分担体制

• 特別区における清掃事業は、以下の三者による明確な役割分担で成り立っています。
  • 各特別区：区内の家庭や事業所から排出されるごみの「収集」と清掃工場までの「運搬」を担当します。
    • （出典）トネガワ「【図解】清掃工場の仕組みとは？廃棄物処理の流れや家庭・事業系ごみの違いも解説」
    • （出典）Wikipedia「東京二十三区清掃一部事務組合」
  • 東京二十三区清掃一部事務組合：23区が共同で設立した特別地方公共団体であり、区が収集・運搬したごみを21カ所の清掃工場で焼却するなどの「中間処理」を一元的に担います。
    • （出典）港区「東京二十三区清掃一部事務組合」
    • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「採用案内」
    • （出典）Wikipedia「東京二十三区清掃一部事務組合」
  • 東京都：清掃一組による中間処理で発生した焼却灰などを、最終処分場へ「埋立処分」します。
    • （出典）トネガワ「【図解】清掃工場の仕組みとは？廃棄物処理の流れや家庭・事業系ごみの違いも解説」
• この三層構造は、専門性と効率性を高める一方で、組織間の連携が不可欠であることを意味します。例えば、区の分別指導が不徹底だと、清掃一組の焼却効率が低下し、最終的に都の埋立負担が増加します。組織間のシームレスな情報共有と連携が、システム全体の効率を左右します。

清掃事業のコスト構造

• 清掃一組の令和6年度予算は約997億円に上ります。
  • （出典）特別区職員採用「東京二十三区清掃一部事務組合」2024年
• 各区の清掃事業費において、清掃一組へ支払う中間処理分担金は極めて大きな割合を占めています。例えば文京区ではごみ処理経費の30.5%を、大田区では職員人件費をも上回る最大の支出項目となっています。
  • （出典）文京区「令和6年度 文京区清掃事業概要」令和6年度
  • （出典）大田区「第4節 東京二十三区清掃一部事務組合分担金 第1項 概要」令和3年度
• 事業系ごみの処理手数料は、令和5年10月に1kgあたり46.0円に改定されました。内訳は、収集運搬費（区）が28.5円、処理処分費（清掃一組）が17.5円です。
  • （出典）目黒区「事業系ごみ処理手数料を改定します」2023年
  • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「運搬施設（管路）を利用する皆様へ」
• このコスト構造は、各区が収集・運搬の効率化に取り組む強力な財政的インセンティブとなります。ルート最適化による燃料費削減は直接的な歳出削減に繋がり、分別の徹底による資源化推進は、清掃一組への分担金抑制を通じて間接的に財政を改善します。

課題

住民の課題

高齢化に伴うごみ出し困難者の増加

• 日本の急速な高齢化に伴い、高齢者のみの世帯や単身高齢者が増加し、ごみ袋を指定された集積所まで運ぶことが困難な人々が増えています。特に坂道や階段の多い地域では、この問題はより深刻です。
  • 客観的根拠
    • 全国の自治体のうち、34.8%（令和3年1月時点）が、既に何らかの形で高齢者向けのごみ出し支援制度を導入しており、この課題が全国的なものであることを示しています。
      • （出典）環境省「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」令和3年度
    • 環境省は、この問題に対応するため、自治体向けの「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」を公表しており、収集員が訪問時に利用者の異変（転倒など）に気づいた際の対応フローなども示されています。
      • （出典）環境省「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」令和3年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • 衛生環境の悪化や社会的孤立の深化を招き、地域全体の福祉レベルが低下します。

複雑化する分別ルールと情報格差

• リサイクル率向上のため、ごみの分別ルールは年々細分化・複雑化しています。これが住民、特に高齢者や外国人、転入者などにとって大きな負担となり、混乱を招いています。
  • 客観的根拠
    • 特別区の資源回収は、集積所で回収する品目と、公共施設などに持ち込む拠点回収の品目が区ごとに異なり、非常に複雑です。例えば、世田谷区には約91,000カ所の集積所があり、それぞれにルールが定められています。
      • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「清掃事業年報（リサイクル編）」令和5年度
    • 近年では、生成AIが誤った分別情報を回答する事例も発生しており、練馬区などが公式に注意喚起を行うなど、新たな情報格差の問題も生じています。
      • （出典）練馬区「インターネット上の誤情報にご注意ください」2025年
      • （出典）練馬区資源循環センター「【ご注意ください】ごみの出し方に関するインターネット上の誤情報」2025年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • 不適切な分別によるリサイクル品質の低下や、収集現場での作業遅延を引き起こします。

地域社会の課題

最終処分場の逼迫と持続可能性への懸念

• 前述の通り、新海面処分場は東京における最後の埋立地です。50年超という残余年数は一見すると長く感じられますが、これは絶対的な物理的限界であり、代替地はありません。この有限な資源をいかに延命させるかは、現世代の地域社会が負うべき重大な責任です。
  • 客観的根拠
    • 東京港内には、航路や河川の影響でこれ以上の埋立地を確保することは物理的に不可能です。
      • （出典）東洋経済オンライン「ごみを｢直接埋立て｣も90年代の東京の衝撃光景 残余年数50年超も東京港にはもう埋立て場所なし」2023年
    • 全国平均の残余年数が23.4年であることからも、この問題が日本全体の喫緊の課題であることがわかります。
      • （出典）環境省「一般廃棄物の排出及び処理状況等（令和4年度）について」2024年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • 将来世代に莫大な負の遺産（廃棄物処理不能リスク）を残すことになります。

収集活動に伴う環境負荷

• 23区内を日々走行する多数の収集車（その多くはディーゼル車）は、CO2、騒音、交通渋滞といった環境負荷を生み出しており、地域社会の生活環境に影響を与えています。
  • 客観的根拠
    • 京都市で行われた実証実験では、ICTを活用したルート最適化により、CO2排出量を約20%削減できる可能性が示されており、効率化が環境改善に直結することが定量的に示されています。
      • （出典）環境省「産業廃棄物処理におけるAI・IoT等の導入事例集」令和3年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • カーボンニュートラルを目指す都市の目標達成を阻害し、住民の生活環境を悪化させます。

行政の課題

深刻な労働力不足と作業員の高齢化

• ごみ収集業界は、運転手や作業員の慢性的かつ深刻な人手不足に直面しています。現役作業員の高齢化が進む一方で、若年層の入職が少なく、将来的な担い手確保が極めて困難な状況です。
  • 客観的根拠
    • 環境省の調査（令和2年度）によると、産業廃棄物処理業者の65%が人員について「不足」または「やや不足」と回答しています。
      • （出典）環境省「令和2年度産業廃棄物処理業における多様な人材の確保に関する調査結果概要」令和3年度
    • 人材不足の理由として、「要件に合う人材の応募がない」（54%）、「雇用しても定着率が低い」（20%）が上位を占めており、業界の魅力向上が急務であることを示しています。
      • （出典）DXE株式会社「産業廃棄物処理業界が人手不足なのはなぜ？対策や排出事業者ができることなどについて解説」2024年
    • 関連する肉体労働分野の労働災害データでは、2023年の死傷者のうち50%が65歳以上であり、作業員の高齢化と事故リスクの関連性がうかがえます。
      • （出典）公益社団法人全国ビルメンテナンス協会「「2023年度 労働災害発生報告システム集計報告」を公開しました」2024年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • ごみ収集というエッセンシャルサービスの安定供給が困難になり、市民生活が麻痺します。

労働災害リスクと安全確保の困難性

• ごみ収集業務は、重量物の運搬、機械への巻き込まれ、交通上の危険など、労働災害のリスクが非常に高い職種です。近年では、リチウムイオン電池などの不適正排出による収集車の火災事故も急増しており、安全確保はますます困難になっています。
  • 客観的根拠
    • 厚生労働省の令和5年労働災害発生状況分析によると、機械による「はさまれ・巻き込まれ」が依然として死亡・死傷災害の主要な原因の一つです。
      • （出典）厚生労働省「令和5年労働災害発生状況の分析等」2024年
    • 関連業種では「転倒」が最も多い災害類型（2023年で44%）となっており、日常作業に潜む危険性を示しています。
      • （出典）公益社団法人全国ビルメンテナンス協会「「2023年度 労働災害発生報告システム集計報告」を公開しました」2024年
    • モバイルバッテリーや電子たばこ等に使用されるリチウムイオン電池の不適切な廃棄が原因で、収集車や処理施設での火災が全国的に多発しています。
      • （出典）CHINTAI情報局「【専門家が解説】モバイルバッテリーの捨て方。発火させないための注意点」2024年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • 職員の安全が脅かされ、人材の定着率がさらに低下し、労働力不足を加速させます。

収集・運搬業務の非効率性とコスト増大

• 多くの収集ルートは、データに基づく最適化よりも歴史的な経緯で設定されている場合が多く、非効率な車両運用、過大な走行距離、燃料や人件費の浪費につながっています。これが運営コストを押し上げる大きな要因です。
  • 客観的根拠
    • 令和5年の事業系ごみ処理手数料の改定では、処理処分部門（清掃一組）よりも収集運搬部門（各区）の値上げ幅が大きく、収集段階でのコスト上昇圧力が強いことが示唆されています。
      • （出典）目黒区「事業系ごみ処理手数料を改定します」2023年
      • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「運搬施設（管路）を利用する皆様へ」
    • 他自治体の先進事例は、効率化の余地が大きいことを示しています。小田原市でのAIルート最適化検討や、京都市でのIoT活用による収集効率化は、具体的な改善効果を提示しています。
      • （出典）カナデビア「一般廃棄物ごみ収集業務における収集ルート最適化の実証」2024年
      • （出典）環境省「産業廃棄物処理におけるAI・IoT等の導入事例集」令和3年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察
    • 行政の財政を圧迫し続け、他の住民サービスに振り向けるべき資源を侵食します。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

• 各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。
  • 即効性・波及効果
    • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、コスト削減や環境負荷低減など、複数の課題解決や多くの住民への便益に繋がる施策を高く評価します。
  • 実現可能性
    • 現在の法制度、予算、人員、技術レベルの中で、比較的導入障壁が低く、実現可能性が高い施策を優先します。
  • 費用対効果
    • 投入する経営資源（予算・人員等）に対し、長期的なコスト削減やサービス向上といった大きな効果（リターン）が見込める施策を優先します。
  • 公平性・持続可能性
    • 特定の地域や層だけでなく、幅広い住民に便益が及び、かつ将来にわたって継続可能な制度となり得る施策を高く評価します。
  • 客観的根拠の有無
    • 国の調査研究や他の自治体における先進事例で、既に効果が実証されている、あるいは客観的なデータに基づき効果が期待できる施策を最優先します。

支援策の全体像と優先順位

• ごみ収集・運搬業務が抱える「労働力」「コスト」「環境負荷」という複合的な課題を解決するためには、**「①DXによる現場業務の革新」「②労働環境の抜本的改善」「③住民・事業者との連携強化」**を三位一体で進める必要があります。
• これらの施策は相互に連携し、相乗効果を生み出します。例えば、DXによるルート最適化（施策①）は、作業員の身体的・時間的負担を軽減し（施策②）、そこで生まれた余力を高齢者支援などの新たな住民サービス（施策③）に再配分することを可能にします。
• この中で、最も優先度が高いのは**「①DXによる現場業務の革新」**です。労働力不足とコスト増大という、現在最も喫緊の課題に直接的に、かつ効果的に対応できるためです。これは他の全ての施策の成果を最大化するための基盤となる、最も重要な投資と位置づけられます。

各支援策の詳細

支援策①：DX推進による収集・運搬業務の高度化

目的

• AI、IoT、データ分析といったデジタル技術を全面的に導入し、ごみ収集・運搬業務を、従来の「経験と勘」に依存した労働集約型モデルから、データに基づき最適化された「データ駆動型」の効率的なロジスティクスへと変革します。
• これにより、コスト削減、労働生産性の向上、環境負荷の低減という3つの目標を同時に達成します。
  • 客観的根拠
    • 環境省の調査では、AI・IoTを導入した産業廃棄物回収において、走行距離（CO2排出量）を約20%削減した事例が報告されており、DXが具体的な環境改善効果を持つことを示しています。
      • （出典）環境省「産業廃棄物処理におけるAI・IoT等の導入事例集」令和3年度

主な取組①：AIによる収集ルートの最適化

• 各収集車に搭載したGPSやセンサーから、リアルタイムの交通情報、ごみ排出量データ、車両の積載率といった動的なデータを収集します。
• これらのデータをAIが統合的に分析し、天候やイベント開催なども考慮した上で、その日の状況に応じた最も効率的な収集ルートを自動で生成し、運転席のタブレットにナビゲーションとして表示します。
  • 客観的根拠
    • 神奈川県鎌倉市では、ごみ収集車にAIセンサーを設置し、排出されたごみ袋の数を自動計測して収集ルートの最適化を検証する先進的な実証実験を開始しています。
      • （出典）鎌倉市「ごみ収集車にAIセンサーを設置し、収集ルートの最適化やごみの排出状況を検証します！」2025年
    • 小田原市においても、1,685カ所の収集ステーションを対象とした大規模なルート最適化の検討が行われており、その効果が期待されています。
      • （出典）カナデビア「一般廃棄物ごみ収集業務における収集ルート最適化の実証」2024年

主な取組②：IoTセンサーによるごみ排出量の可視化と予測

• 繁華街の公共ごみ箱や、排出量の多い主要なごみ集積所に、ごみの溜まり具合を検知するIoTセンサー（重量・超音波式など）を設置します。
• センサーから送られるデータをクラウド上でリアルタイムに監視し、「満杯に近いごみ箱・集積所」だけを効率的に回収するルートを構築します。
• 蓄積された排出量データをAIで分析し、地域別・曜日別・季節別の排出量を高精度で予測。この予測に基づき、配車台数や人員配置を最適化し、無駄な収集を削減します。
  • 客観的根-拠
    • 渋谷区では、表参道やMIYASHITA PARKにスマートごみ箱「SmaGO」を導入。リアルタイム監視により、ごみ回収頻度を5割以下に削減するという顕著な効果を上げています。
      • （出典）shizen-hatch.net「スマートごみ箱とは？仕組みやメリット、国内外の事例を解説」2023年
    • 千代田区では、使用済み小型家電の回収ボックスにIoTセンサーを導入し、回収タイミングの最適化を図るなど、特定の資源回収にも応用されています。
      • （出典）KDDI「自治体におけるIoTを活用したリサイクル資源回収の未来像」2019年

主な取組③：収集業務のリアルタイム管理システムの導入

• 全ての収集車にタブレット端末を配備し、管理センターの大型モニターで全車両の現在位置、作業進捗、積載率、走行ルートをリアルタイムに可視化する統合管理システムを構築します。
• これにより、急な道路閉鎖、車両トラブル、不法投棄の発見といった不測の事態が発生した際に、センターから最も近くにいる他の車両に応援を指示したり、即座に代替ルートを配信したりするなど、迅速かつ柔軟な対応が可能になります。
  • 客観的根拠
    • 東京都調布市では、電気通信大学と連携し、AIがリアルタイムで最適な収集ルートを指示する「AI収集ナビ」の実証実験を進めています。これは、自治体DXの新たなモデルケースとして注目されています。
      • （出典）PR TIMES「ごみ収集業務に革命を！東京都調布市と連携し「AI収集ナビ」の実証実験を開始」2025年

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 収集・運搬業務コストを15%削減（対令和5年度比）
    • データ取得方法
      • 各区の清掃事業に関する決算統計データ（燃料費、人件費、車両維持管理費、委託料等）を年度ごとに比較分析します。
• KSI（成功要因指標）
  • 収集車両1台あたりの収集効率（収集量[kg]／走行距離[km]）を20%向上
    • データ取得方法
      • 収集車に搭載されたデジタルタコグラフの走行記録と、清掃工場搬入時の計量データを連携させ、車両ごとに算出します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 収集ルートの総走行距離を10%削減
    • データ取得方法
      • デジタルタコグラフから得られる全収集車両の月間・年間総走行距離データを集計します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • AIルート最適化システムの導入率（全収集車両に対する割合）を80%にする
    • データ取得方法
      • システム導入実績を管理する台帳や契約書に基づき算出します。
  • IoTセンサー設置集積所数を500箇所に増やす
    • データ取得方法
      • IoTセンサーの設置場所を記録した資産管理台帳に基づき集計します。

支援策②：労働環境の改善と人材確保・育成

目的

• ごみ収集業務に根強く残る「きつい、汚い、危険」という3Kのイメージを払拭し、最新技術の活用と制度改革によって、安全で身体的負担が少なく、誰もが働きがいを感じられる魅力的な職場環境を構築します。これにより、深刻な人材不足を解消し、サービスの持続可能性を確保します。
  • 客観的根拠
    • 廃棄物処理業界では65%の企業が人材不足を訴えており、その最大の理由は「要件に合う人材の応募がない」ことです。これは、労働環境の魅力向上が採用における最重要課題であることを明確に示しています。
      • （出典）環境省「令和2年度産業廃棄物処理業における多様な人材の確保に関する調査結果概要」令和3年度
      • （出典）DXE株式会社「産業廃棄物処理業界が人手不足なのはなぜ？対策や排出事業者ができることなどについて解説」2024年

主な取組①：パワーアシストスーツ等の導入による身体的負担の軽減

• ごみ袋や粗大ごみなど、重量物の積み込み作業が頻繁に発生する収集現場に、モーターの力で腰や腕の動きを補助するパワーアシストスーツを導入します。
• また、狭い路地や集合住宅内での収集作業のために、電動アシスト機能を備えた収集台車を配備し、作業員の身体的負担、特に腰痛などのリスクを大幅に軽減します。
  • 客観的根拠
    • 労働災害統計では、「転倒」や「動作の反動（無理な動作）」による死傷災害が依然として多く、特に高齢作業者のリスクが高いことが示されています。負担軽減技術の導入は、これらの災害を未然に防ぐ直接的な対策となります。
      • （出典）公益社団法人全国ビルメンテナンス協会「「2023年度 労働災害発生報告システム集計報告」を公開しました」2024年

主な取組②：安全管理の徹底とヒヤリハット情報のDX化

• 収集車に360度全方位を監視できるカメラシステムや、後退時・左折時の死角を補う衝突防止センサーを標準装備とし、交通事故のリスクを低減します。
• 作業員が業務中に経験した「ヒヤリ（危ないと感じた）」「ハット（驚いた）」事例を、スマートフォンの専用アプリで写真や位置情報と共に簡単に報告・共有できるシステムを導入します。
• 蓄積されたヒヤリハットデータをAIで分析し、「事故が多発する交差点」や「見通しの悪い集積所」などをマッピングしたデジタル危険箇所マップを作成。これを全作業員で共有し、危険予知能力の向上を図ります。
  • 客観的根拠
    • リチウムイオン電池が原因の車両火災が急増しており、分別ルールの周知徹底だけでなく、万一の発火を早期に検知・対応するための安全装備の強化が急務となっています。
      • （出典）CHINTAI情報局「【専門家が解説】モバイルバッテリーの捨て方。発火させないための注意点」2024年

主な取組③：多様な人材に対応した働き方の導入と育成

• 週3日勤務や午前中のみの短時間勤務など、柔軟な勤務体系を導入し、子育て中の女性や、体力に不安のある高齢者でも働きやすい環境を整備します。
• VR（仮想現実）技術を活用した安全運転・作業シミュレーターを開発・導入。新人作業員が、実際の路上に出る前に、危険な状況（急な飛び出し、悪天候時の運転など）を安全な環境でリアルに体験し、対処法を習得できる研修プログラムを構築します。
  • 客観的根拠
    • 清掃一組では、専門の「清掃技術訓練センター」を設置し、高度な清掃技術や知識の継承、職員育成に力を入れています。このノウハウを各区の収集業務における人材育成にも展開・応用することが有効です。
      • （出典）東京二十三区清掃一部事務組合「採用案内」

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 収集作業員の年間離職率を5%以下に低減する
    • データ取得方法
      • 人事部門が管理する職員の採用・退職データを基に算出します。
• KSI（成功要因指標）
  • 労働災害発生件数（休業4日以上）を30%削減（対令和5年度比）
    • データ取得方法
      • 労働基準監督署へ提出する労働者死傷病報告を基に集計します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 作業員の業務満足度アンケートにおける肯定的回答（「満足」「やや満足」）の割合を80%以上にする
    • データ取得方法
      • 年に1回、全作業員を対象とした匿名のWebアンケート調査を実施します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • パワーアシストスーツの導入率（全収集班に対する配備割合）を50%にする
    • データ取得方法
      • 備品管理台帳に基づき、配備数と全班数から算出します。
  • VR安全研修の年間実施回数を10回以上とする
    • データ取得方法
      • 人事部門の研修実施記録を基に集計します。

支援策③：住民・事業者との連携強化による排出抑制と分別徹底

目的

• デジタル技術を活用して住民や事業者とのコミュニケーションを深化させ、ごみの分別徹底とリサイクルの質を向上させます。これにより、収集・運搬後の工程である中間処理（焼却）や最終処分の負荷を根本から軽減し、循環型社会の実現に貢献します。

主な取組①：高機能ごみ分別アプリの導入・普及

• ごみの品目名を入力したり、スマートフォンで写真を撮ったりするだけで、AIが正しい分別方法と出し方を即座に回答する機能を備えた、高機能なごみ分別アプリを開発・導入します。
• 収集日カレンダー機能や、収集日当日の朝にプッシュ通知でお知らせするアラート機能も搭載します。さらに、英語、中国語、韓国語など多言語に対応し、増加する外国人住民の利便性を向上させます。
  • 客観的根拠
    • 全国で150以上の自治体が導入しているアプリ「ごみスケ」は、自治体への電話問い合わせ件数の削減や、不適正排出の防止に大きな効果を上げています。
      • （出典）株式会社G-Place「ごみスケ」
      • （出典）ロカポ「158自治体が利用する“ごみ分別アプリ”「ごみスケ」 300万ダウンロード突破！」
    • 横浜市では、AIチャットボットを活用したごみ分別案内「イーオのごみ分別案内」を導入し、市民サービスを向上させています。
      • （出典）AI-Trend「AI×廃棄物処理で業務効率化！最新技術や活用事例を徹底解説」2025年

主な取組②：リサイクル行動へのインセンティブ付与

• 地域のスーパーマーケットやコンビニエンスストアと連携し、ペットボトル、古紙、食品トレーなどの資源を店頭の回収拠点に持ち込んだ住民に対し、その店舗や地域で利用できる独自のデジタルポイントを付与する制度を構築します。
• 貯まったポイントは、買い物割引や地域商品券との交換に利用できるようにし、リサイクル行動が「お得」になる仕組みを作ることで、住民の自発的な参加を促します。
  • 客観的根拠
    • 京都府宇治市では、環境省が推進する「エコ・アクション・ポイント」制度を活用し、省エネ製品の購入やリサイクル活動に参加した市民にポイントを付与する取り組みを行っています。
      • （出典）宇治市「エコ・アクション・ポイントとは？」2023年
      • （出典）城陽市「エコ・アクション・ポイントが城陽市で始まっています！」2025年
    • 岐阜県瑞穂市では、資源物回収機と環境ポイント事業を組み合わせることで、住民の参加意欲を高め、効率的な資源回収を実現しています。
      • （出典）ジチタイワークス「ポイント制度で住民の参加を促しながら、効率的に資源ごみを回収する。」2024年

主な取組③：高齢者等ごみ出し支援と見守り活動の連携

• 自力でごみ出しが困難な高齢者や障害者世帯を対象とした戸別訪問収集サービス（ふれあい収集）を拡充します。
• その際、単にごみを回収するだけでなく、収集作業員が利用者へ声かけを行い安否確認を実施します。もし異変を察知した場合は、事前に定めたプロトコルに従い、速やかに区の福祉担当部局や地域包括支援センターへ連絡する体制を構築し、収集業務に「地域の見守り機能」を付加します。
  • 客観的根拠
    • 環境省の「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」では、収集員が利用者の異変に気づいた際の緊急時対応プロトコルの重要性が強調されており、ごみ収集事業が地域福祉に貢献する大きな可能性を示しています。
      • （出典）環境省「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」令和3年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 特別区全体のリサイクル率を40%に向上させる（各区の一般廃棄物処理基本計画の目標値を参考に設定。例：目黒区は40% ¹、千代田区は令和16年度に70% ² を目標としている）。
    • データ取得方法
      • 清掃一組が公表する「清掃事業年報」の資源回収量とごみ総排出量のデータを基に算出します。
• KSI（成功要因指標）
  • 住民のごみ分別満足度・理解度を90%以上にする
    • データ取得方法
      • 区が実施する住民意識調査（年1回）において、「ごみの分別方法は分かりやすいか」といった設問を設け、肯定的回答の割合を測定します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 不適正排出（分別間違い）による収集残置件数を50%削減する
    • データ取得方法
      • 各清掃事務所が記録する収集現場からの日報データや、パトロール記録を基に集計します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • ごみ分別アプリのダウンロード数を区内世帯数の70%にする
    • データ取得方法
      • アプリストア（App Store, Google Play）が提供するダウンロード統計データを基に集計します。
  • リサイクルポイント制度の参加者数を区内人口の30%にする
    • データ取得方法
      • ポイントシステムの会員登録数を基に集計します。

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「スマートシティ化によるごみ問題解決」

• 渋谷区は、表参道や「RAYARD MIYASHITA PARK」といった人通りの多いエリアに、通信機能とごみ圧縮機能を備えたスマートごみ箱「SmaGO」を設置しました。このごみ箱は、内部のセンサーがごみの蓄積量をリアルタイムで検知し、データセンターに送信します。
• 成功要因と効果
  • このIoT技術の活用により、ごみが満杯になったごみ箱だけを効率的に巡回するルートを組むことが可能となり、ごみ回収頻度は従来の5割以下に削減されました。これにより、収集車の走行距離とCO2排出量が大幅に削減されるとともに、ごみのあふれによる街の美観悪化を防ぐ効果も得られています。行政、民間IT企業、地域の商店街振興組合が一体となった公民連携（PPP）モデルの成功例として高く評価できます。
  • 客観的根拠
    • （出典）shizen-hatch.net「スマートごみ箱とは？仕組みやメリット、国内外の事例を解説」2023年

練馬区「AIチャットボットによる分別案内」

• 練馬区は、区の公式ウェブサイト上で、ごみの分別方法に関する問い合わせに24時間365日自動で応答するAIチャットボットサービスを提供しています。住民が「乾電池」「スプレー缶」といったごみの品名を入力すると、AIが対話形式で正しい分別区分や排出時の注意点を即座に回答します。
• 成功要因と効果
  • 住民は時間や場所を問わず、手軽に正確な情報を得られるようになり、利便性が大幅に向上しました。これにより、区役所への電話による問い合わせ件数が削減され、職員はより専門的な業務に集中できるようになりました。近年、生成AIが誤った情報を拡散するケースが問題となる中、自治体が公式に信頼性の高い情報源を提供することの重要性を示す好事例です。
  • 客観的根拠
    • （出典）練馬区「AIチャットボット（ごみの分別）をご利用ください」2025年
    • （出典）練馬区「インターネット上の誤情報にご注意ください」2025年

足立区「ごみ減量と3Rの徹底に向けた基本計画」

• 足立区は、「足立区一般廃棄物処理基本計画」の中で、ごみ減量と3R（リデュース、リユース、リサイクル）推進における「区民」「事業者」「区」それぞれの役割と具体的な行動目標を明確に定めています。例えば、区民にはマイバッグの持参や食品ロス削減を、事業者には簡易包装の推進などを求めています。
• 成功要因と効果
  • この計画に基づき、地域の小売店への協力要請や、住民への継続的な啓発キャンペーンなどを体系的に展開しています。単に行政がトップダウンで施策を講じるだけでなく、多様な主体との協働を通じて、地域全体でごみ減量に取り組む文化を醸成している点が特徴です。このような地道な取り組みが、持続可能な社会の基盤を築いています。
  • 客観的根拠
    • （出典）足立区「足立区一般廃棄物処理基本計画（第四次）」

全国自治体の先進事例

鎌倉市「AIセンサー搭載収集車によるルート最適化実証」

• 鎌倉市は、慶應義塾大学と連携し、ごみ収集車にAIセンサーを搭載する先進的な実証実験を行っています。収集車のバックカメラが撮影した映像をAIがリアルタイムで解析し、集積所に出されたごみ袋の数を自動でカウント。この排出量データを収集ルートや時間、天候などの情報と統合分析します。
• 成功要因と効果
  • この取り組みは、客観的データに基づいて収集車の積載率を最大化し、最も効率的な収集ルートを構築することを目指す、EBPM（証拠に基づく政策立案）の優れた実践例です。また、今後導入予定の戸別収集の効果を測定するための基礎データとしても活用されるなど、データ駆動型の次世代廃棄物行政のモデルケースとして全国から注目されています。
  • 客観的根拠
    • （出典）鎌倉市「ごみ収集車にAIセンサーを設置し、収集ルートの最適化やごみの排出状況を検証します！」2025年

宇治市「エコ・アクション・ポイント制度によるリサイクル促進」

• 京都府宇治市は、市民の環境配慮行動を促進するため、環境省が推進する「エコ・アクション・ポイント」制度を導入しています。市民が省エネ家電の購入、フードドライブへの食品提供、リサイクル活動などに参加すると、専用アプリを通じてポイントが付与されます。
• 成功要因と効果
  • 貯まったポイントは、Amazonギフトカードや地域協力店で使える商品券などに交換できるため、環境活動に「楽しさ」と「お得感」という経済的インセンティブを付与しています。これにより、環境問題に関心が薄かった層も含め、幅広い住民の自発的な参加を促し、地域全体の環境意識の向上と具体的な行動変容に繋げている成功事例です。
  • 客観的根拠
    • （出典）宇治市「令和7年度エコ・アクションメニュー〜新規エコ・アクションメニューを追加しました」2025年
    • （出典）ティーエムエルデ株式会社「【プレスリリース】2023年度 エコ・アクション・ポイント事業報告」2024年

参考資料［エビデンス検索用］

政府（省庁）関連資料

• 環境省「令和7年版 環境白書・循環型社会白書・生物多様性白書」令和7年度
• 環境省「一般廃棄物処理事業実態調査の結果（令和5年度）」令和7年度
• 環境省「一般廃棄物の排出及び処理状況等（令和4年度）について」令和6年
• 環境省「高齢者ごみ出し支援制度導入の手引き」令和3年3月
• 環境省「令和2年度産業廃棄物処理業における多様な人材の確保に関する調査結果概要」令和3年度
• 厚生労働省「令和5年労働災害発生状況の分析等」令和6年

東京都・特別区関連資料

• 東京二十三区清掃一部事務組合「清掃事業年報（令和5年度）」令和6年度
• 東京二十三区清掃一部事務組合「ごみ量・ごみの中身（令和6年度確定値）」令和7年
• 東京二十三区清掃一部事務組合「令和6年度東京二十三区清掃一部事務組合一般廃棄物処理計画」令和6年度
• 東京二十三区清掃一部事務組合「一般廃棄物処理基本計画」
• 各特別区「一般廃棄物処理基本計画」（千代田区、新宿区、世田谷区、目黒区、大田区、足立区等）
• 東京都港湾局「新海面処分場」パンフレット
• 東京都清掃事業百年史編さん委員会「東京都清掃事業百年史」平成12年

その他自治体・研究機関資料

• 鎌倉市「ごみ収集車にAIセンサーを設置し、収集ルートの最適化やごみの排出状況を検証します！」2025年
• カナデビア株式会社「一般廃棄物ごみ収集業務における収集ルート最適化の実証」2024年
• shizen-hatch.net「スマートごみ箱とは？仕組みやメリット、国内外の事例を解説」2023年
• 株式会社G-Place「ごみスケ」公式サイト
• 宇治市「令和7年度エコ・アクションメニュー」2025年

まとめ

　東京都特別区のごみ収集・運搬業務は、労働力不足、コスト増大、そして最終処分場の制約という三重の課題に直面しており、従来の手法の延長線上では持続可能性を維持することが極めて困難な状況です。本稿で提案した、DX推進による業務革新、労働環境の抜本的改善、そして住民・事業者との連携強化という三位一体の改革こそが、この複合的危機を乗り越えるための鍵となります。AIやIoTなどの先端技術を積極的に活用して収集・運搬の効率を最大化し、働く人にとって安全で魅力的な職場を創出し、住民一人ひとりが楽しみながら循環型社会の担い手となる仕組みを構築することで、将来世代に負担を先送りしない、強靭で効率的な廃棄物管理システムの実現が可能です。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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