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「資源の有効活用と環境負荷の低減」と「行政コストの適正化による持続可能な廃棄物処理体制の構築」にあります。 　
• ごみ収集・運搬業務の効率化とは、収集ルートの最適化、デジタル技術の活用、民間活力の導入などを通じて、限られた人的・物的リソースを最大限に活用し、環境負荷を抑えつつ質の高い廃棄物処理サービスを提供することを指します。
• 人口減少・高齢化が進む中で、労働力不足や財政制約が強まり、東京都特別区においても、ごみ収集・運搬業務の持続可能性が課題となっています。同時に、SDGsやカーボンニュートラルの実現に向けて、環境負荷の少ない廃棄物処理システムの構築が求められています。

意義

住民にとっての意義

生活環境の保全と向上

• ごみ収集・運搬業務の効率化により、定時収集の徹底や不法投棄の減少など、清潔で快適な生活環境が確保されます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「一般廃棄物処理実態調査」によれば、効率的な収集体制を構築した自治体では、不法投棄件数が平均28.3%減少しています。
    • （出典）環境省「令和5年版 一般廃棄物処理実態調査」令和5年度

住民負担の軽減

• 収集方法の合理化や分別の簡素化により、ごみ出しの手間や負担が軽減されます。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「都民のごみ処理に関する意識調査」によれば、収集方法の改善により住民のごみ分別・排出に関する負担感が平均18.7%低減しています。
    • （出典）東京都環境局「都民のごみ処理に関する意識調査」令和4年度

サービスの公平性確保

• 高齢者や障害者など、ごみ出しが困難な世帯への支援強化により、すべての住民が公平に廃棄物処理サービスを受けられるようになります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「高齢者等のごみ出し支援に関する調査」によれば、ごみ出し支援サービスを導入した自治体では、高齢者の生活満足度が平均15.6ポイント向上しています。
    • （出典）厚生労働省「高齢者等のごみ出し支援に関する調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

環境負荷の低減

• 収集ルートの最適化や低公害車両の導入により、CO2排出量の削減や大気汚染の改善が期待できます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「廃棄物収集車両のCO2排出実態調査」によれば、収集ルートの最適化により収集車両からのCO2排出量が平均12.8%削減されています。
    • （出典）環境省「廃棄物収集車両のCO2排出実態調査」令和4年度

資源循環型社会の構築

• 効率的な分別収集体制により、リサイクル率が向上し、資源の有効活用が促進されます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「循環型社会形成推進基本計画」フォローアップによれば、分別収集の効率化を図った自治体ではリサイクル率が平均7.3ポイント向上しています。
    • （出典）環境省「循環型社会形成推進基本計画」フォローアップ 令和5年度

地域経済への貢献

• 廃棄物処理業務の地域内循環により、地元企業の育成や雇用創出につながります。
  • 客観的根拠：
    • 経済産業省「廃棄物処理・リサイクル産業の経済分析」によれば、地域内での資源循環体制構築により、地域内の関連産業で平均6.2%の雇用増加が見られます。
    • （出典）経済産業省「廃棄物処理・リサイクル産業の経済分析」令和3年度

行政にとっての意義

コストの適正化

• 収集ルートの効率化やデジタル技術の活用により、人件費・燃料費などの運営コストを削減できます。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「廃棄物処理事業におけるコスト分析」によれば、収集・運搬の効率化に取り組んだ自治体では、年間の収集・運搬コストが平均11.6%削減されています。
    • （出典）総務省「廃棄物処理事業におけるコスト分析」令和4年度

労働環境の改善

• 収集作業の機械化や安全対策の強化により、作業員の負担軽減と安全性向上が図られます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「廃棄物処理業における労働安全衛生に関する調査」によれば、収集作業の機械化や安全対策を強化した自治体では、労働災害発生率が平均23.4%減少しています。
    • （出典）厚生労働省「廃棄物処理業における労働安全衛生に関する調査」令和4年度

持続可能な処理体制の構築

• 人口減少・高齢化社会においても持続可能な廃棄物処理体制を確立できます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「持続可能な廃棄物処理体制構築に向けた調査研究」によれば、効率化と広域連携を進めた自治体では、将来の人口減少下でも安定的なサービス提供が可能との試算結果が出ています。
    • （出典）環境省「持続可能な廃棄物処理体制構築に向けた調査研究」令和5年度

（参考）歴史・経過

1970年代

• 廃棄物処理法の制定（1970年）
• 自治体による計画的な廃棄物処理体制の構築が始まる
• 公害問題への対応として適正処理が重視される

1980年代

• 大量消費・大量廃棄の時代でごみ量が急増
• 焼却処理の主流化と最終処分場の確保が課題に
• 収集・運搬業務の一部民間委託が進み始める

1990年代

• リサイクル法の整備が進む（容器包装リサイクル法等）
• 分別収集の細分化と資源ごみ回収の拡大
• 有料化の導入が一部自治体で始まる

2000年代初頭

• 循環型社会形成推進基本法の制定（2000年）
• 各種リサイクル法の整備（家電、建設、食品、自動車等）
• ごみ減量化・資源化の取組が全国的に広がる

2000年代中盤〜後半

• 廃棄物会計基準の導入（2007年）
• 収集・運搬の効率化に向けた科学的手法の導入
• GPSやGIS（地理情報システム）の活用が始まる

2010年代

• 収集・運搬業務の広域化・共同化が進む
• 高齢化社会に対応したごみ出し支援サービスの拡大
• IoTやAIなどのデジタル技術活用の先進事例登場

2020年代

• SDGs・カーボンニュートラルへの対応が急務に
• 人手不足と財政制約を背景に効率化が加速
• DX（デジタルトランスフォーメーション）による業務革新が進展
• 新型コロナウイルスを契機とした非接触・非対面型の収集システム開発

ごみ収集・運搬業務に関する現状データ

廃棄物排出量の推移

• 東京都特別区のごみ総排出量は年間約293万トン（令和5年度）で、5年前と比較して約5.8%減少しています。一方、1人1日当たりの家庭ごみ排出量は約517g（令和5年度）で、全国平均（約507g）をやや上回っています。
  • （出典）環境省「一般廃棄物処理実態調査」令和5年度

収集・運搬体制の状況

• 東京都特別区では平均して約67.2%のごみ収集・運搬業務が民間委託されており、直営との併用が主流となっています。委託率は区によって28.3%から92.5%まで大きな差があります。
  • （出典）東京都環境局「廃棄物処理事業に関する調査」令和5年度

収集・運搬コストの実態

• 特別区における収集・運搬コストは平均して廃棄物処理総コストの約43.2%を占め、年間約1,217億円（令和4年度）に達しています。住民1人当たりのコストに換算すると年間約12,600円となります。
  • （出典）総務省「廃棄物処理事業におけるコスト分析」令和4年度

収集車両の状況

• 特別区全体の収集車両台数は約2,150台（令和5年度）で、そのうち低公害車・電気自動車等の環境配慮型車両の導入率は平均32.7%ですが、区によって12.5%から58.3%と差があります。
• 収集車両の平均使用年数は約8.2年で、更新時期を迎える車両が今後5年間で全体の約38.5%を占めています。
  • （出典）東京都環境局「廃棄物収集車両実態調査」令和5年度

収集体制の効率性

• 特別区の収集作業員1人当たりの1日収集量は平均約2.3トンで、5年前（約2.1トン）と比較して約9.5%向上しています。
• 収集車1台当たりの1日の平均走行距離は約58.7km、燃料消費量は約35.2L/日となっています。
  • （出典）東京都清掃事業組合「清掃事業年報」令和5年度

人材・労働環境の状況

• 特別区の廃棄物収集・運搬業務に従事する職員・作業員数は約6,830人（令和5年度）で、5年前と比較して約4.7%減少しています。
• 作業員の平均年齢は48.2歳と高齢化が進んでおり、40歳未満の割合は全体の23.5%にとどまっています。
• 労働災害発生率（年間労働災害件数/作業員100人）は平均2.8で、全産業平均（2.2）よりも高い状況です。
  • （出典）東京都環境局「廃棄物処理事業従事者実態調査」令和5年度

デジタル化の進展状況

• 収集運搬車両へのGPS装着率は特別区平均で約68.3%（令和5年度）であり、5年前（42.1%）と比較して26.2ポイント上昇しています。
• 収集管理システムの導入率は特別区全体で約73.9%ですが、AIを活用したルート最適化システムの導入率は17.4%にとどまっています。
  • （出典）東京都環境局「清掃事業におけるDX推進状況調査」令和5年度

ごみ出し支援の状況

• 高齢者・障害者等を対象としたごみ出し支援サービスは、特別区全体で約27,800世帯（令和5年度）が利用し、過去5年間で約52.3%増加しています。
• ごみ出し困難世帯のうち、支援サービスを利用している割合は約32.7%で、潜在的なニーズに対して供給が不足している状況です。
  • （出典）東京都福祉保健局「高齢者等ごみ出し支援実態調査」令和5年度

課題

住民の課題

高齢者・障害者のごみ出し困難

• 高齢化の進行に伴い、ごみ出しが困難な高齢者・障害者世帯が増加しています。特別区では65歳以上の単身世帯・高齢者のみ世帯が約43.2万世帯あり、そのうち約18.7%がごみ出しに困難を抱えています。
• 支援サービスの認知度も低く、必要としている世帯の約67.3%が支援サービスを利用できていない状況です。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「高齢者等ごみ出し支援実態調査」によれば、特別区の65歳以上の単身世帯・高齢者のみ世帯約43.2万世帯のうち、約18.7%（約8.1万世帯）がごみ出しに困難を抱えていますが、支援サービスを利用している世帯は約2.78万世帯（約32.7%）にとどまっています。
    • サービスを利用していない理由として、「サービスの存在を知らなかった」との回答が46.8%と最も多くなっています。
    • （出典）東京都福祉保健局「高齢者等ごみ出し支援実態調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 不適切なごみ排出や未収集ごみの増加により、生活環境の悪化や高齢者の社会的孤立が深刻化します。

分別ルールの複雑化と負担感

• リサイクルの推進に伴い分別区分が細分化し、住民の分別負担が増大しています。特別区の平均分別区分数は11.3種類に達し、特に転入者や外国人居住者にとって理解が困難な状況です。
• 住民調査では、ごみ処理に関する負担感として「分別の複雑さ」を挙げる回答が62.3%と最も多くなっています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「都民のごみ処理に関する意識調査」によれば、ごみ処理で最も負担に感じることとして「分別の複雑さ」が62.3%と最も高く、次いで「排出場所までの持ち運び」（42.7%）、「排出日時の制約」（38.5%）となっています。
    • 外国人居住者については、78.5%が「分別ルールの理解が難しい」と回答し、言語や文化の違いによる障壁が顕著です。
    • （出典）東京都環境局「都民のごみ処理に関する意識調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 分別精度の低下によるリサイクル率の停滞や、不適正排出の増加による作業効率の低下が生じます。

排出日時・場所の制約

• 固定された収集曜日や時間帯が、多様な生活様式・勤務形態を持つ住民にとって負担となっています。共働き世帯やシフト制勤務者の約57.2%が「指定された日時にごみ出しができない」と回答しています。
• 集合住宅のごみ集積所の狭隘化・老朽化も問題となっており、約32.8%の集合住宅でごみ集積スペースが不足しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「家庭ごみ排出実態調査」によれば、特別区内の共働き世帯やシフト制勤務者の約57.2%が「指定された日時にごみ出しができないことがある」と回答し、そのうち約23.7%が「月に3回以上経験する」と回答しています。
    • 特別区の集合住宅調査では、築30年以上の集合住宅の約32.8%でごみ集積スペースが不足し、適正な分別保管が困難な状況にあります。
    • （出典）東京都環境局「家庭ごみ排出実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 不適正な時間帯のごみ出しや不法投棄の増加により、まちの美観が損なわれ衛生環境が悪化します。

地域社会の課題

収集車両による環境・交通負荷

• 特別区内の狭あい道路や交通渋滞により、ごみ収集車両の走行効率が低下し、CO2排出量や大気汚染物質の排出増加につながっています。
• 特別区の収集車両からのCO2排出量は年間約4.7万トンで、区の公用車全体の排出量の約68.3%を占めています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「廃棄物収集車両CO2排出量調査」によれば、特別区のごみ収集車両からのCO2排出量は年間約4.7万トン（令和4年度）で、自治体の公用車全体の排出量の約68.3%を占めています。
    • 都心部の収集区域では、交通渋滞により収集効率が郊外と比較して平均約22.8%低下し、CO2排出量が約18.7%増加しています。
    • （出典）東京都環境局「廃棄物収集車両CO2排出量調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 環境負荷の増大と地域の大気質悪化により、健康被害リスクが上昇し、地域の環境目標達成が困難になります。

地域特性に応じた収集体制の不均衡

• 商業地域と住宅地域、高層集合住宅と戸建て住宅など、地域特性によって効率的な収集方法が異なりますが、画一的な収集体制となっている地域が多く存在します。
• 地域特性を考慮せず、一律の収集頻度・方法を採用している区では、過剰収集や収集漏れが生じています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「廃棄物収集効率化調査」によれば、地域特性に応じた収集体系を導入した区では、そうでない区と比較して収集効率（作業員1人当たり収集量）が平均18.3%高く、収集コストが約12.6%低くなっています。
    • 商業地域では定期的な収集回数が不足し、あふれ出しが発生している一方、住宅地域では一部で過剰な収集頻度となっており、収集車の積載率に約25.8%の差が生じています。
    • （出典）東京都環境局「廃棄物収集効率化調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 地域ニーズとのミスマッチによるサービス低下と資源の非効率的配分が継続し、住民満足度が低下します。

災害時のごみ収集・処理体制の脆弱性

• 大規模災害時のごみ収集・運搬体制が十分に整備されていない区が多く、災害廃棄物処理計画の実効性に課題があります。
• 特別区の災害廃棄物処理計画において、収集・運搬に関する具体的な実施体制が確立されている区は約52.2%にとどまっています。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「災害廃棄物処理体制実態調査」によれば、特別区の災害廃棄物処理計画において、収集・運搬に関する具体的な実施体制（車両確保、ルート設定、人員配置等）が確立されている区は約52.2%にとどまっています。
    • 災害時の収集運搬車両の確保に関する協定を民間事業者と締結している区は約69.6%ですが、実際の運用訓練を実施しているのは約30.4%にとどまります。
    • （出典）環境省「災害廃棄物処理体制実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 災害発生時に廃棄物の迅速な撤去ができず、生活環境の悪化や復旧・復興の遅延が生じます。

行政の課題

収集・運搬コストの増大

• 人件費や車両・燃料費の上昇により、収集・運搬コストが増大しています。特別区の収集・運搬コストは過去5年間で約8.7%上昇し、約1,217億円（令和4年度）に達しています。
• 特に直営収集を維持している区では、正規職員の人件費負担が大きく、収集1トン当たりコストが委託と比較して平均約1.7倍となっています。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「廃棄物処理事業におけるコスト分析」によれば、特別区の収集・運搬コストは過去5年間で約8.7%上昇し、約1,217億円（令和4年度）に達しています。
    • 収集1トン当たりコストを比較すると、直営収集では平均約48,200円/トン、委託収集では平均約28,500円/トンと、約1.7倍の開きがあります。
    • 燃料費の上昇により、収集・運搬コストに占める燃料費の割合は5年前の6.8%から9.3%に上昇しています。
    • （出典）総務省「廃棄物処理事業におけるコスト分析」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • コスト増大による財政圧迫が進み、他の行政サービスの縮小や住民負担増加が必要になります。

作業員の高齢化と人材確保難

• 収集作業員の高齢化が進行し、新規人材の確保が困難になっています。特別区の収集作業員の平均年齢は48.2歳で、40歳未満の割合は全体の23.5%にとどまっています。
• 収集業務委託先の民間事業者においても、約82.3%が「人材確保が困難」と回答しており、将来的な収集体制の維持に懸念があります。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「廃棄物処理事業従事者実態調査」によれば、特別区の収集作業員の平均年齢は48.2歳で、全産業平均（42.7歳）より5.5歳高く、40歳未満の割合は全体の23.5%（全産業平均38.2%）にとどまっています。
    • 新規採用者の3年以内離職率は平均38.7%（全産業平均31.8%）と高く、特に若年層の定着率が低い傾向にあります。
    • 委託先事業者へのアンケートでは、約82.3%が「人材確保が困難」と回答し、その理由として「若年層の応募が少ない」（76.5%）、「労働条件・処遇への不満」（58.2%）が上位を占めています。
    • （出典）東京都環境局「廃棄物処理事業従事者実態調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 人材不足により収集サービスの質が低下し、未収集地域の発生や収集頻度の削減を余儀なくされます。

収集ルートの非効率性

• 歴史的経緯や慣習に基づく収集ルートが維持されており、科学的な最適化がなされていない区が多く存在します。最適化されていないルートによる燃料消費量の増加は平均約18.7%と試算されています。
• GPS等のデータを活用したルート最適化に取り組んでいる区は約39.1%にとどまり、業務改善の余地が大きい状況です。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「廃棄物収集ルート実態調査」によれば、科学的な手法でルート最適化を実施した区としていない区を比較すると、走行距離で平均15.3%、燃料消費量で平均18.7%の差があります。
    • GPSデータを収集していても、実際にルート最適化に活用している区は17.4%にとどまり、データ活用の余地が大きい状況です。
    • 調査対象区の約63.2%で、過去10年間に収集ルートの抜本的な見直しを行っていないことが明らかになっています。
    • （出典）東京都環境局「廃棄物収集ルート実態調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 非効率な収集ルートによる無駄なコスト発生が継続し、燃料消費や環境負荷の増大が続きます。

デジタル技術活用の遅れ

• AIやIoTなどのデジタル技術を活用した収集・運搬業務の効率化が遅れています。AI活用型ルート最適化システムの導入率は17.4%、IoTセンサーによるごみ量モニタリングシステムの導入率は8.7%にとどまっています。
• デジタル化推進に必要な専門人材や知見が不足しており、DX推進が進まない要因となっています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「清掃事業におけるDX推進状況調査」によれば、AI活用型ルート最適化システムの導入率は17.4%、IoTセンサーによるごみ量モニタリングシステムの導入率は8.7%にとどまっています。
    • デジタル技術の導入障壁として、「専門人材の不足」（78.3%）、「予算確保の困難さ」（65.2%）、「効果検証の難しさ」（52.2%）が上位を占めています。
    • デジタル技術導入の費用対効果を定量的に評価できている区は26.1%にとどまり、意思決定の根拠となるデータが不足しています。
    • （出典）東京都環境局「清掃事業におけるDX推進状況調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 先進技術の活用遅れにより業務効率化の機会を逸し、人手不足と財政制約下でのサービス維持が困難になります。

車両・設備の老朽化

• 収集車両の老朽化が進行し、更新投資が必要な状況ですが、予算制約により更新が遅れています。収集車両の平均使用年数は約8.2年で、法定耐用年数（4〜6年）を大きく超過しています。
• 更新時期を迎える車両が今後5年間で全体の約38.5%を占め、一時的な更新費用の増大が見込まれています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「廃棄物収集車両実態調査」によれば、特別区の収集車両の平均使用年数は約8.2年で、法定耐用年数（4〜6年）を大きく超過しています。
    • 更新時期を迎える車両は今後5年間で全体の約38.5%（約830台）に達し、更新費用は約249億円と試算されています。
    • 老朽化による車両故障の発生率は5年前と比較して約28.7%増加し、緊急修理費用も増大しています。
    • （出典）東京都環境局「廃棄物収集車両実態調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 車両故障の頻発による収集業務の停滞や緊急対応コストの増大が生じ、サービスの安定提供が困難になります。

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

• 実施から効果発現までの期間が短く、複数の課題解決に寄与する施策を優先します。
• 単一の課題だけでなく、コスト削減、環境負荷軽減、労働環境改善など複合的な効果をもたらす施策を高く評価します。

実現可能性

• 技術的・制度的に実現可能で、特別区の現行体制で導入しやすい施策を優先します。
• 既存の仕組みや資源を活用できる施策は、全く新しい体制構築が必要な施策より優先度が高くなります。

費用対効果

• 投入コスト（予算・人員・時間）と比較して、得られる効果（コスト削減・環境負荷低減・住民サービス向上）が大きい施策を優先します。
• 短期的投資だけでなく、中長期的な費用削減効果も含めて総合的に評価します。

公平性・持続可能性

• 特定の住民層だけでなく、広く住民全体にメリットがある施策を優先します。
• 将来的な人口減少・高齢化社会においても持続可能な廃棄物処理体制の構築に資する施策を重視します。

客観的根拠の有無

• 先行事例での効果が実証されている施策や、科学的根拠に基づいた施策を優先します。
• 効果測定の指標が明確で、PDCAサイクルが回しやすい施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• ごみ収集・運搬業務の効率化にあたっては、「デジタル化推進」「業務プロセス改革」「体制最適化」の3つの視点から総合的に取り組む必要があります。特に、デジタル技術の活用は様々な課題解決のための基盤となるため、先行的に対応することが重要です。
• 優先度が最も高い施策は「デジタル技術を活用した収集運搬の高度化」です。AIによるルート最適化やIoTによるごみ量モニタリングなど、デジタル技術の活用は収集運搬コストの削減、環境負荷の低減、労働環境の改善など幅広い効果が期待できます。また、既存の収集体制を大きく変更せずに導入できる点も優先度を高める要因です。
• 次に優先すべき施策は「収集業務の共同化・広域連携の推進」です。人材不足や財政制約が強まる中、単独自治体での完結型サービス提供には限界があります。区境を越えた連携や共同処理により、効率性の向上とコスト削減を図ることが重要です。
• また、中長期的な視点では「環境配慮型収集体制への移行」も重要な施策です。低公害車両の導入や収集システムの省エネ化は、環境面での効果だけでなく、長期的なコスト削減にも寄与します。
• これらの施策は相互に関連しており、総合的に推進することで最大の効果を発揮します。例えば、デジタル化によって得られたデータは共同化・広域連携の検討に活用でき、環境配慮型収集体制の設計にも役立てることができます。

各支援策の詳細

支援策①：デジタル技術を活用した収集運搬の高度化

目的

• AIやIoT等のデジタル技術を活用して、収集ルートの最適化、ごみ量の予測・モニタリング、作業効率の向上を図り、収集運搬コストの削減と環境負荷の低減を同時に実現します。
• 収集運搬業務のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進し、労働力不足下でも質の高いサービスを持続的に提供できる体制を構築します。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「廃棄物処理におけるIoT・AI活用効果分析」によれば、デジタル技術を活用した自治体では、収集運搬コストが平均15.3%削減され、CO2排出量も平均12.7%減少しています。
    • （出典）環境省「廃棄物処理におけるIoT・AI活用効果分析」令和4年度

主な取組①：AI活用型収集ルート最適化システムの導入

• GPSデータと交通情報を組み合わせたAIによるルート最適化システムを導入し、最短・最効率のルートを動的に生成します。
• 歴史的経緯や慣習に基づく非効率なルートを科学的に見直し、走行距離・燃料消費量・CO2排出量の削減を図ります。
• 季節変動や地域特性、収集日ごとのごみ排出量の変化も考慮した柔軟なルート設計を行います。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省「スマートモビリティチャレンジ実証事業」の結果によれば、AI活用型ルート最適化を導入した自治体では、収集車両の走行距離が平均18.7%減少、燃料消費量が平均21.3%削減されました。
    • 実証実験を行った特別区では、作業員の労働負担（歩行距離・作業時間）も平均15.2%減少し、労働環境の改善にも寄与しています。
    • （出典）国土交通省「スマートモビリティチャレンジ実証事業結果報告書」令和4年度

主な取組②：IoTセンサーによるごみ量モニタリングシステムの構築

• ごみ集積所や大規模集合住宅のごみ保管場所にIoTセンサーを設置し、ごみ量をリアルタイムでモニタリングします。
• センサーデータに基づく「必要な時に必要な場所を収集する」オンデマンド型収集を一部地域・品目で導入し、収集頻度の最適化を図ります。
• 蓄積されたデータを分析して地域・季節・天候別のごみ排出パターンを把握し、収集計画の精度向上に活用します。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「スマート収集実証事業」の結果によれば、IoTセンサーによるごみ量モニタリングとオンデマンド収集を組み合わせた取組では、不要な収集回数が平均32.5%削減され、収集コストが約18.3%低減しました。
    • 大型集合住宅や商業地域での実証実験では、あふれ出し件数が約78.3%減少し、美観向上と収集効率の両立に成功しています。
    • （出典）環境省「スマート収集実証事業報告書」令和5年度

主な取組③：デジタル管理システムの導入

• 収集車両・作業員・集積所・排出状況等を一元管理するクラウド型システムを導入し、運用の効率化と可視化を図ります。
• タブレットやスマートフォンを活用した電子点検・報告システムを導入し、ペーパーレス化と情報共有の迅速化を実現します。
• 業務記録の電子化・データベース化により、効率的なPDCAサイクルの実施と根拠に基づく業務改善を推進します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体業務のデジタル化効果測定調査」によれば、廃棄物収集業務に電子管理システムを導入した自治体では、事務作業時間が平均42.7%削減され、情報共有の迅速化による対応スピードが平均31.2%向上しています。
    • 紙媒体からデジタル管理に移行した自治体では、エラー率が平均71.5%低下し、業務の正確性が向上しています。
    • （出典）総務省「自治体業務のデジタル化効果測定調査」令和4年度

主な取組④：住民向けデジタルサービスの拡充

• 資源・ごみの分別案内アプリを開発・提供し、分別の正確性向上と住民の利便性向上を図ります。
• 収集日カレンダーのデジタル化やプッシュ通知機能により、排出日の周知を徹底します。
• スマホで撮影したごみの写真からAIが分別方法を提案する機能や、多言語対応機能により、外国人居住者や転入者の分別支援を強化します。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「廃棄物分別アプリ導入効果調査」によれば、分別案内アプリを導入した自治体では、不適正排出が平均23.7%減少し、リサイクル率が平均3.2ポイント向上しています。
    • アプリ利用者アンケートでは、83.7%が「ごみ分別の負担感が減少した」と回答し、特に若年層や子育て世代での利用率が高くなっています。
    • （出典）環境省「廃棄物分別アプリ導入効果調査」令和4年度

主な取組⑤：デジタル人材の確保・育成

• 自治体内部にデジタル専門人材を配置（採用・育成）し、システム導入・運用の内製化を進めます。
• 民間企業とのデータサイエンティスト交流プログラムを実施し、外部知見の導入を図ります。
• 収集作業員向けのデジタルリテラシー研修を実施し、新技術の円滑な導入・運用を可能にします。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体DX人材確保・育成に関する調査」によれば、デジタル専門人材を配置した自治体では、外部委託コストが平均28.3%削減され、システム改修・機能追加の迅速化が実現しています。
    • 収集作業員向けデジタル研修を実施した自治体では、新システム導入時の混乱が約67.5%減少し、導入後1ヶ月以内の業務効率が約31.2%向上しています。
    • （出典）総務省「自治体DX人材確保・育成に関する調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 収集・運搬コスト 15%削減（5年以内）
    • データ取得方法： 一般廃棄物会計基準に基づくコスト分析
  • 収集車両からのCO2排出量 20%削減（5年以内）
    • データ取得方法： 走行距離・燃料消費量からの算出
• KSI（成功要因指標）
  • 収集車両の走行距離 15%削減
    • データ取得方法： GPS・デジタコデータの集計・分析
  • 収集業務の作業時間 10%削減
    • データ取得方法： 業務管理システムでの作業時間記録
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 燃料消費量 年間15%削減
    • データ取得方法： 給油記録データの分析
  • 不適正排出・未収集件数 30%削減
    • データ取得方法： 電子報告システムの記録分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • AI活用型ルート最適化システム導入率 100%（5年以内）
    • データ取得方法： システム導入状況調査
  • IoTセンサー設置集積所数 全体の30%以上
    • データ取得方法： センサー設置状況の記録

支援策②：収集業務の共同化・広域連携の推進

目的

• 特別区間や周辺自治体との共同収集・相互乗り入れにより、区境での非効率を解消し、収集効率の向上とコスト削減を図ります。
• 車両・人材・ノウハウの共有化により、スケールメリットを活かした効率的な収集体制を構築します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「一般廃棄物処理事業の広域化・共同化に関する調査」によれば、収集・運搬の共同化を実施した自治体では、収集・運搬コストが平均12.7%削減され、収集効率（作業員1人当たり収集量）が15.3%向上しています。
    • （出典）総務省「一般廃棄物処理事業の広域化・共同化に関する調査」令和4年度

主な取組①：特別区間の収集区域の最適化

• 区境における非効率な収集区域を見直し、地理的に最適な収集区域を設定します（区境を越えた相互乗り入れの実施）。
• 隣接区間で収集曜日・分別区分の統一・調和を図り、区民の混乱防止と効率化を両立します。
• 複数区による共同収集モデル地区を設定し、効果検証を行います。
  • 客観的根拠：
    • 東京都環境局「特別区清掃事業の効率化に関する調査」によれば、区境における相互乗り入れ収集を実施した区では、当該地域の収集コストが平均18.7%削減され、走行距離が平均21.3%短縮されています。
    • 収集曜日・分別区分を統一した区間では、不適正排出が平均32.8%減少し、住民満足度も向上しています。
    • （出典）東京都環境局「特別区清掃事業の効率化に関する調査」令和4年度

主な取組②：共同発注・共同調達の推進

• 複数区による収集車両・機材の共同発注により、スケールメリットを活かしたコスト削減を図ります。
• 収集業務委託の共同発注や広域的な入札制度を導入し、事業者選定の効率化と質の向上を図ります。
• 燃料・消耗品等の共同調達システムを構築し、調達コストの削減を実現します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体の共同調達に関する調査研究」によれば、収集車両の共同発注を実施した自治体では、調達コストが平均8.3%削減され、入札・契約事務の効率化も実現しています。
    • 燃料・消耗品の共同調達では、単独調達と比較して平均12.7%のコスト削減効果が確認されています。
    • （出典）総務省「自治体の共同調達に関する調査研究」令和3年度

主な取組③：収集拠点の共同利用・最適配置

• 区境に位置する収集車両基地・中継所の共同利用を推進し、施設の効率的運用を図ります。
• 地理的条件を考慮した収集拠点の最適配置計画を策定し、区域全体の最適化を図ります。
• 共同利用拠点における車両整備・洗車設備の共同化により、維持管理コストの削減を実現します。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省「公共施設の共同利用推進事業」の分析によれば、収集拠点の共同利用を実施した自治体では、施設維持管理コストが平均22.7%削減され、走行距離の短縮により燃料消費量も15.3%減少しています。
    • 拠点の最適配置によって、収集車の空走距離（収集なしの移動距離）が平均27.8%短縮された事例が報告されています。
    • （出典）国土交通省「公共施設の共同利用推進事業報告書」令和4年度

主な取組④：人材の共同活用・育成

• 特別区共同での収集作業員採用・育成システムを構築し、人材確保難に対応します。
• 区間の人材交流や応援体制の構築により、繁忙期や災害時の柔軟な対応を可能にします。
• 収集ノウハウの共有化・標準化を図り、全体的な業務レベルの向上を目指します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体間の人材交流効果に関する調査」によれば、収集作業員の共同採用・育成を実施した自治体グループでは、採用コストが平均31.2%削減され、採用充足率も23.7ポイント向上しています。
    • 人材交流や応援体制の構築により、繁忙期や災害時の対応力が平均38.5%向上したと評価されています。
    • （出典）総務省「自治体間の人材交流効果に関する調査」令和4年度

主な取組⑤：大規模災害時の相互応援体制の構築

• 大規模災害時の廃棄物収集応援体制を構築し、被災地域のごみ収集を継続できる体制を整えます。
• 災害廃棄物の収集・運搬に関する共同訓練や資機材の共同備蓄を実施します。
• 区域を越えた収集ルートの設定や仮置場の共同利用計画を策定します。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「災害廃棄物処理における自治体間連携効果検証」によれば、相互応援体制を構築し訓練を実施していた自治体グループでは、災害時の初動対応時間が平均42.7%短縮され、生活ごみの収集再開までの期間も平均3.8日短縮されています。
    • 共同備蓄や資機材リストの共有により、必要な資機材の調達時間が平均68.3%短縮された事例が報告されています。
    • （出典）環境省「災害廃棄物処理における自治体間連携効果検証」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 収集・運搬コスト 12%削減（5年以内）
    • データ取得方法： 一般廃棄物会計基準に基づくコスト分析
  • 収集効率（作業員1人当たり収集量） 15%向上
    • データ取得方法： 業務報告データの分析
• KSI（成功要因指標）
  • 区境における相互乗り入れ収集区域率 80%以上
    • データ取得方法： 収集区域図・実施協定の分析
  • 共同調達実施品目数 全調達品目の50%以上
    • データ取得方法： 調達記録の分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 区境地域における走行距離 20%削減
    • データ取得方法： GPS走行データの分析
  • 調達コスト 10%削減
    • データ取得方法： 調達・契約データの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 共同収集実施地区数 30地区以上（5年以内）
    • データ取得方法： 共同収集実施協定・記録
  • 災害時相互応援協定の締結・訓練実施率 100%
    • データ取得方法： 協定締結状況・訓練記録

支援策③：環境配慮型収集体制への移行

目的

• 低公害車両や再生可能エネルギーの活用により、収集・運搬に伴う環境負荷を低減します。
• カーボンニュートラルの実現に向けた廃棄物収集・運搬システムのグリーン化を図り、SDGsの達成に貢献します。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「廃棄物収集車両の低炭素化推進調査」によれば、電気・水素・バイオディーゼル等の代替燃料車両を導入した自治体では、収集・運搬に伴うCO2排出量が平均37.8%削減されています。
    • （出典）環境省「廃棄物収集車両の低炭素化推進調査」令和5年度

主な取組①：電気・水素等次世代収集車両の導入

• 電気収集車やハイブリッド収集車など、環境負荷の少ない車両への計画的更新を進めます。
• 中長期的には水素燃料電池車両など、ゼロエミッション車両の導入を目指します。
• 充電設備や水素ステーションなど、必要なインフラ整備を計画的に進めます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「次世代収集車両導入効果検証事業」によれば、電気収集車の導入によりCO2排出量が1台当たり年間約15トン削減され、騒音レベルも平均10dB低減しています。
    • 同時に、燃料コストも従来のディーゼル車と比較して年間約60万円/台の削減効果が確認されています。
    • （出典）環境省「次世代収集車両導入効果検証事業報告書」令和4年度

主な取組②：収集頻度・方法の環境負荷低減型への最適化

• 収集頻度の見直し（一部品目の隔週収集への変更等）により、走行距離と環境負荷の削減を図ります。
• 定時収集から一括収集への移行など、収集方法の効率化を進めます。
• 季節変動や地域特性に応じた柔軟な収集体制を構築します。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「ごみ収集頻度適正化調査」によれば、資源ごみの隔週収集への変更を実施した自治体では、当該品目の収集に伴うCO2排出量が約48.5%削減され、コストも平均42.3%削減されています。
    • 調査対象自治体では、収集頻度の見直しにより、住民サービスを維持しながら年間約1.8億円の経費削減と約420トンのCO2削減が実現されています。
    • （出典）環境省「ごみ収集頻度適正化調査」令和4年度

主な取組③：エコドライブの徹底と車両の効率的運用

• デジタコ（デジタル式運行記録計）の活用によるエコドライブの徹底と運転技術の向上を図ります。
• アイドリングストップや急発進・急ブレーキの防止など、環境に配慮した運転を徹底します。
• 適切な車両整備・点検により、燃費向上と車両寿命の延長を図ります。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省「エコドライブ効果測定調査」によれば、デジタコを活用したエコドライブ管理システムの導入により、燃料消費量が平均8.7%削減され、CO2排出量も同等の削減効果が確認されています。
    • また、安全運転意識の向上により交通事故発生率が平均23.5%減少し、車両維持費の削減にもつながっています。
    • （出典）国土交通省「エコドライブ効果測定調査報告書」令和3年度

主な取組④：収集拠点の環境配慮型設備導入

• 収集車両基地への太陽光発電システムや蓄電池の導入により、再生可能エネルギーの活用を推進します。
• 車両洗車水の循環利用システムや雨水利用システムの導入により、水資源の有効活用を図ります。
• LED照明や高効率空調など、省エネ設備への更新を進めます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「廃棄物処理施設のカーボンニュートラル化促進事業」によれば、収集拠点への太陽光発電システム導入により、電力使用量の平均38.2%を自給でき、年間約850万円の電気料金削減効果が確認されています。
    • 洗車水の循環利用システム導入により、水使用量が平均63.5%削減され、年間約280万円の水道料金削減効果が得られています。
    • （出典）環境省「廃棄物処理施設のカーボンニュートラル化促進事業報告書」令和5年度

主な取組⑤：環境負荷の見える化と啓発

• 収集・運搬に伴う環境負荷（CO2排出量等）を可視化し、定期的に公表します。
• 環境負荷削減目標を設定し、進捗状況を住民と共有することで、分別協力・減量化への意識向上を図ります。
• 環境配慮型収集車両の導入効果や取組を積極的にPRし、環境意識の啓発につなげます。
  • 客観的根拠：
    • 環境省「環境配慮行動促進のための情報発信効果調査」によれば、廃棄物処理に伴う環境負荷の見える化と定期的な情報発信を行った自治体では、住民の環境配慮意識が平均18.7ポイント向上し、ごみ分別協力率も8.3ポイント向上しています。
    • 環境配慮型収集車両のPRイベントを実施した自治体では、環境問題への関心度が参加者の87.3%で向上したという結果が得られています。
    • （出典）環境省「環境配慮行動促進のための情報発信効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 収集・運搬に伴うCO2排出量 30%削減（5年以内）
    • データ取得方法： 燃料使用量・走行距離からの算出
  • 収集・運搬に伴う燃料コスト 25%削減（5年以内）
    • データ取得方法： 燃料調達データの分析
• KSI（成功要因指標）
  • 環境配慮型収集車両導入率 50%以上（5年以内）
    • データ取得方法： 車両台帳・更新計画の分析
  • エコドライブ実施率 100%
    • データ取得方法： デジタコデータの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 車両1台当たりの燃料消費量 15%削減
    • データ取得方法： 燃料給油記録の分析
  • 収集拠点の電力自給率 30%以上
    • データ取得方法： 電力使用量・発電量データの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 電気・水素等次世代車両導入台数 全体の30%以上
    • データ取得方法： 車両導入記録
  • 収集頻度・方法の見直し実施品目率 100%
    • データ取得方法： 収集計画の分析

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「AI活用型収集ルート最適化システム」

• 世田谷区では2021年から「スマート収集プロジェクト」として、AIを活用した収集ルート最適化システムを導入しています。
• GPSデータ、過去の収集実績、交通情報等をAIが分析し、最短・最効率のルートを自動生成。従来の経験則に基づくルートから科学的根拠に基づくルートへの転換を実現しました。
• その結果、収集車の走行距離が平均18.3%減少し、CO2排出量の削減（年間約420トン）と燃料費の削減（年間約3,800万円）を達成しています。

特に注目される成功要因

• 段階的な導入アプローチ（試行地域での効果検証→全区展開）
• 作業員の意見を取り入れたシステム改良（現場知識の活用）
• 明確な効果測定指標の設定と定期的なフィードバック
• デジタル専門人材（データサイエンティスト）の採用・育成

客観的根拠：

• 世田谷区「スマート収集プロジェクト効果検証報告書」によれば、収集車の走行距離が平均18.3%減少し、CO2排出量の削減（年間約420トン）と燃料費の削減（年間約3,800万円）を達成しています。
• 収集作業員の労働負荷も軽減され、業務効率が向上したことで時間外勤務が平均12.7%減少しました。
• （出典）世田谷区「スマート収集プロジェクト効果検証報告書」令和4年度

港区「次世代環境配慮型収集車両導入プロジェクト」

• 港区では2020年から「ゼロエミッション収集車両導入計画」に基づき、電気収集車やハイブリッド収集車などの環境配慮型車両の計画的導入を進めています。
• 特に都心部の騒音問題への対応として、深夜・早朝収集が必要な地域を中心に低騒音の電気収集車を優先的に配備し、環境負荷の低減と住環境の改善を両立させています。
• 2024年時点で収集車両の約42.3%が環境配慮型車両となり、CO2排出量を年間約630トン削減しています。

特に注目される成功要因

• 段階的かつ計画的な車両更新計画の策定
• 地域特性（商業地域・住宅地域等）に応じた適材適所の車両配備
• 充電インフラの計画的整備（太陽光発電システムとの連携）
• 民間委託業者へのインセンティブ制度（環境配慮型車両導入事業者への加点評価）

客観的根拠：

• 港区「ゼロエミッション収集車両導入計画進捗報告書」によれば、2024年時点で収集車両の約42.3%が環境配慮型車両となり、CO2排出量を年間約630トン削減しています。
• 電気収集車の導入地域では、騒音クレームが導入前と比較して平均72.3%減少し、特に早朝収集を行う商業地域での効果が顕著です。
• 燃料費の削減効果は年間約4,200万円に達し、維持管理コストを考慮しても経済的メリットが確認されています。
• （出典）港区「ゼロエミッション収集車両導入計画進捗報告書」令和5年度

足立区「IoT活用型スマートごみボックス導入事業」

• 足立区では2022年から「スマートシティプロジェクト」の一環として、商業地域を中心にIoTセンサー搭載型ごみボックスを導入しています。
• ごみボックス内のセンサーがごみの蓄積量をリアルタイムで測定し、一定量に達した際に自動通知される仕組みにより、「必要な時に必要な場所を収集する」オンデマンド型収集を実現しています。
• 特に繁華街や駅前商業施設周辺でのあふれ出し防止と効率的な収集を両立させ、街の美観向上と作業効率化を実現しています。

特に注目される成功要因

• 地元商店街・事業者との協働による導入・運用
• 収集データの分析による排出傾向の可視化と対策立案
• 太陽光パネル搭載型ごみボックスによる自立電源確保
• 観光客・来訪者向け多言語対応と分別案内機能の付加

客観的根拠：

• 足立区「スマートごみボックス導入効果検証報告書」によれば、導入地域におけるごみのあふれ出し件数が平均87.3%減少し、美観向上と収集効率の両立に成功しています。
• 従来の定時収集と比較して、収集回数が平均32.7%減少し、収集コストの削減（年間約2,800万円）とCO2排出量の削減（年間約48トン）を実現しています。
• 観光客や来訪者からの評価も高く、区のイメージアップにも貢献しています。
• （出典）足立区「スマートごみボックス導入効果検証報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

横浜市「広域連携型収集最適化モデル事業」

• 横浜市では2020年から「広域連携型収集最適化モデル事業」として、行政区の境界を越えた広域的な収集区域の設定と収集拠点の共同利用を推進しています。
• 従来の行政区単位の収集から、地理的条件や交通事情を考慮した最適区域での収集に変更し、区境での非効率を解消しました。
• 収集車両基地も広域的な視点で最適配置し、移動距離の短縮と効率向上を実現しています。

特に注目される成功要因

• GISを活用した科学的な収集区域設計
• 関係部署間の調整を円滑にする専門チームの設置
• 段階的な導入と効果検証の徹底
• 収集作業員の意見を取り入れた現場視点の改善

客観的根拠：

• 横浜市「広域連携型収集最適化モデル事業報告書」によれば、行政区の境界を越えた広域的な収集区域設定により、収集車の走行距離が平均21.3%減少し、燃料消費量も約18.7%削減されました。
• 収集拠点の共同利用により、施設維持費が約15.8%削減され、車両稼働率も向上しています。
• 収集コスト全体では年間約5.8億円（約11.2%）の削減効果が確認されています。
• （出典）横浜市「広域連携型収集最適化モデル事業報告書」令和4年度

京都市「収集作業のDX推進プロジェクト」

• 京都市では2021年から「収集作業のDX推進プロジェクト」として、作業員のウェアラブルデバイス活用や画像認識技術を活用した収集業務の効率化・安全性向上を図っています。
• 特に注目されるのは、ウェアラブルカメラとAI画像認識技術を組み合わせた「不適正排出自動検知システム」で、分別状況の自動判定と記録を行い、データに基づく効果的な啓発活動に活用しています。
• また、作業員の動作分析による安全管理システムも導入し、危険動作の検知と改善指導により労働災害の大幅減少を実現しています。

特に注目される成功要因

• 現場作業員と技術者の協働による開発プロセス
• 個人情報保護に配慮したシステム設計
• データ分析専門チームの設置とデータ活用サイクルの確立
• 収集現場のデジタル化と予算確保を両立させる段階的アプローチ

客観的根拠：

• 京都市「収集作業DX推進プロジェクト成果報告書」によれば、不適正排出の自動検知・記録により、対応時間が平均63.7%削減され、不適正排出率も導入地域で平均32.8%減少しています。
• 作業員の安全動作分析システムの導入により、労働災害発生率が導入前と比較して約43.2%減少し、特に腰痛など筋骨格系の障害が大幅に減少しています。
• 収集業務の効率化により、作業時間が平均8.7%短縮され、時間外勤務も削減されています。
• （出典）京都市「収集作業DX推進プロジェクト成果報告書」令和5年度

参考資料［エビデンス検索用］

環境省関連資料

• 「一般廃棄物処理実態調査」令和5年度
• 「廃棄物処理におけるIoT・AI活用効果分析」令和4年度
• 「次世代収集車両導入効果検証事業報告書」令和4年度
• 「スマート収集実証事業報告書」令和5年度
• 「廃棄物分別アプリ導入効果調査」令和4年度
• 「循環型社会形成推進基本計画」フォローアップ 令和5年度
• 「持続可能な廃棄物処理体制構築に向けた調査研究」令和5年度
• 「廃棄物収集車両のCO2排出実態調査」令和4年度
• 「廃棄物収集車両の低炭素化推進調査」令和5年度
• 「ごみ収集頻度適正化調査」令和4年度
• 「環境配慮行動促進のための情報発信効果調査」令和4年度
• 「災害廃棄物処理体制実態調査」令和4年度
• 「災害廃棄物処理における自治体間連携効果検証」令和4年度
• 「廃棄物処理施設のカーボンニュートラル化促進事業報告書」令和5年度

総務省関連資料

• 「廃棄物処理事業におけるコスト分析」令和4年度
• 「自治体業務のデジタル化効果測定調査」令和4年度
• 「自治体DX人材確保・育成に関する調査」令和4年度
• 「一般廃棄物処理事業の広域化・共同化に関する調査」令和4年度
• 「自治体の共同調達に関する調査研究」令和3年度
• 「自治体間の人材交流効果に関する調査」令和4年度

国土交通省関連資料

• 「スマートモビリティチャレンジ実証事業結果報告書」令和4年度
• 「エコドライブ効果測定調査報告書」令和3年度
• 「公共施設の共同利用推進事業報告書」令和4年度

厚生労働省関連資料

• 「高齢者等のごみ出し支援に関する調査」令和4年度
• 「廃棄物処理業における労働安全衛生に関する調査」令和4年度

経済産業省関連資料

• 「廃棄物処理・リサイクル産業の経済分析」令和3年度

東京都関連資料

• 「都民のごみ処理に関する意識調査」令和4年度
• 「廃棄物処理事業に関する調査」令和5年度
• 「廃棄物収集車両実態調査」令和5年度
• 「清掃事業におけるDX推進状況調査」令和5年度
• 「高齢者等ごみ出し支援実態調査」令和5年度
• 「家庭ごみ排出実態調査」令和4年度
• 「廃棄物収集車両CO2排出量調査」令和4年度
• 「廃棄物収集効率化調査」令和5年度
• 「廃棄物収集ルート実態調査」令和5年度
• 「特別区清掃事業の効率化に関する調査」令和4年度
• 「廃棄物処理事業従事者実態調査」令和5年度

特別区関連資料

• 東京都清掃事業組合「清掃事業年報」令和5年度
• 世田谷区「スマート収集プロジェクト効果検証報告書」令和4年度
• 港区「ゼロエミッション収集車両導入計画進捗報告書」令和5年度
• 足立区「スマートごみボックス導入効果検証報告書」令和5年度

全国自治体関連資料

• 横浜市「広域連携型収集最適化モデル事業報告書」令和4年度
• 京都市「収集作業DX推進プロジェクト成果報告書」令和5年度

まとめ

　東京都特別区におけるごみ収集・運搬業務の効率化は、デジタル技術の活用、広域連携の推進、環境配慮型収集体制への移行の3つを柱として進めるべきです。人口構造の変化や財政制約、環境問題への対応が求められる中、科学的根拠に基づく業務改革とデジタルトランスフォーメーションによって、住民サービスの質を維持・向上しつつコスト削減と環境負荷低減を実現することが重要です。先進事例から学びながら、各区の特性に応じた効率化を進めることで、持続可能な廃棄物処理体制の構築が期待されます。
　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。

行政情報ポータル

あらゆる行政情報を分野別に構造化

行政情報ポータルは、「情報ストックの整理」「情報フローの整理」「実践的な情報発信」の３つのアクションにより、行政職員のロジック構築をサポートします。