アルミニウム価格が 20%上昇、リサイクルスタートアップが AI で収益化を図る
中東情勢によるアルミニウム価格高騰を受け、Sortera や Amp といったスタートアップが AI とセンサー技術を駆使した廃棄物選別システムで収益拡大を図っている。
キーポイント
地政学的リスクと資源価値の急騰
中東情勢により世界のアルミニウムの約 10% が供給不安に陥り、価格が数十年ぶりの高水準に達し、リサイクル事業の経済的価値が劇的に向上している。
AI による高精度選別の実装
Sortera や Amp はレーザー、X 線蛍光分析、可視・赤外線カメラなどのセンサーと AI アルゴリズムを組み合わせ、スクラップのグレードや素材を細かく識別するシステムを導入している。
回収率向上と収益性の拡大
米国ではアルミニウムの回収率が約 20% に留まっているが、AI 選別により grades を分離することで、1 トンあたりの価値を最大化し、処理能力も倍増させている。
AI による高効率リサイクルシステム
可視光・赤外線カメラとロボットアームを活用し、アルミニウムを 90% 以上の精度で分別・回収する技術が実用化されている。
埋没した資源の掘り起こし
成功しているリサイクルプログラムのある都市部でも、アルミニウムの半分がゴミとして廃棄されており、このシステムで国内供給を強化できる。
重要な引用
"Aluminum might be 1% of the garbage stream, but it often trades for over $1,000 per ton,"
Sortera uses a range of different sensors, including lasers, cameras and X-ray fluorescence, to feed AI algorithms that classify each potato chip-sized piece of scrap
"Half of the aluminum in a metro area — in places with successful recycling programs — are just in the garbage, not even touching the recycling system."
"These types of projects are some of the biggest sources of domestically produced aluminum that are coming online in a given year."
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、地政学的リスクが資源価格に与える影響と、AI が循環経済（サーキュラーエコノミー）において実用的な解決策として機能する可能性を示しています。特に、従来の人手や単純機械選別では困難だった「スクラップのグレード分離」を AI で実現することで、リサイクル産業の収益構造そのものを変革しつつあり、持続可能な資源確保における技術的役割の重要性を浮き彫りにしています。
編集コメント
資源価格の高騰という外部要因が、AI を活用した廃棄物選別技術の普及を加速させる好例です。単なるリサイクルではなく「高品質な原料としての再生」を実現する AI の役割が明確になっています。
ガス価格の高騰は、トランプ政権が2月下旬にイランに対する戦争を開始して以来、繰り返し見出しを飾ってきましたが、この紛争の影響を受けるのはそれだけの商品ではありません。世界のアルミニウムの約10%が湾岸地域で生産されているため、この金属の価格は過去数十年で見られない水準まで達しています。
イランでの戦争が始まる以前から、米国政府はアルミニウムを重要鉱物として指定していました。米国のアルミニウム需要の大部分は輸入によって賄われており、国内で生産される金属の多くもリサイクルされています。リサイクルスタートアップにとっては、ビジネスを行うのに好機です。
「アルミニウムは廃棄物の流れの中でわずか1%に過ぎませんが、しばしばトンあたり1,000ドル以上で取引されます」と、廃棄物選別スタートアップであるAmpのCTOであるマタニア・ホロウィッツ氏はTechCrunchに語りました。「実際には、最も重要な個別商品の一つとなっているのです。」
アルミニウムは米国で最もリサイクルされている材料の一つですが、それでもEPA（環境保護庁）によると、回収されるのは約20%に過ぎません。廃棄物選別スタートアップたちは、これらの数値を改善する手段としてAIを提案しています。
Sortera は金属リサイクルのスタートアップ企業ですが、同社が TechCrunch に独占的に明らかにしたところによると、テネシー州に2つ目の施設を最近開設しました。この新拠点により、同社の処理能力は倍増し、年間 2億4000万ポンドとなりました。そのうち90%から100% がアルミニウムです。これは、米国が昨年消費した 430万メトリックトン の相当な割合を占めています。
インディアナ州に本拠を置くこのスタートアップは、アルミニウムスクラップの選別 に注力しています。レーザー、カメラ、X 線蛍光分析など、さまざまなセンサーを活用し、AI アルゴリズムにデータを供給することで、ポテトチップスサイズのスクラップ片一つひとつを分類し、アルミニウムの具体的なグレードを特定します。より高精度でグレードを分離できるため、Sortera は1ポンドあたりの利益を最大化できます。
Amp はこれとは異なるアプローチを採用しており、AI 搭載の選別システム を用いて、リサイクル廃棄物と一般廃棄物の両方のストリームから選別を行っています。
このシステムは、可視光線カメラや赤外線カメラを含むセンサーを使用して、包装紙からホイルに至るまであらゆるものを識別し、プラスチックとアルミニウムを区別します。廃棄物ストリームがコンベアベルト上でシステム内を流れる間、ロボットアームや空気噴射装置が材料をつまみ上げたり吹き飛ばしたりして、異なるバケットに投入します。Amp によると、このシステムの特定材料（アルミニウムを含む）の回収精度は 90% を超えているとのことです。
「大都市圏におけるアルミニウムの半分は、リサイクルプログラムが成功している場所であっても、単にごみ箱の中にあり、リサイクルシステムにさえ触れていません」とホロウィッツ氏は述べています。金属業界にとって、Sortera や Amp が建設中のようなリサイクル施設は、経済全体で使用される重要な鉱物の供給を強化する可能性があります。
「これらの種類のプロジェクトは、ある年において国内で生産されたアルミニウムの最大の供給源の一つです」と同氏は話しています。
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Tim De Chant は TechCrunch のシニア気候報道記者です。Wired 誌、シカゴ・トリビューン、Ars Technica、The Wire China、NOVA Next（創設編集者）など、幅広い出版物に寄稿しています。
ド・シャン氏はまた、MIT の科学ライティング大学院プログラムでも講師を務めており、2018 年には MIT のナイト科学ジャーナリズムフェローシップを受賞しました。その間、気候技術の研究やジャーナリズムのための新たなビジネスモデルの探求を行いました。カリフォルニア大学バークレー校で環境科学・政策・管理の博士号を取得し、セント・オラフ大学では環境研究、英語、生物学の学士号を取得しています。
ティム氏への連絡や outreach の確認は、tim.dechant@techcrunch.com までメールをお送りください。
原文を表示
Rising gas prices have been a recurring headline since the Trump administration started its war against Iran in late February, but it’s not the only commodity affected by the conflict. Around 10% of the world’s aluminum is made in the Gulf region, so prices of the metal have reached levels not seen in the last several decades.
Even before the war in Iran, the U.S. government had flagged aluminum as a critical mineral. A large share of U.S. demand for aluminum is met by imports, and much of the metal the country does produce is recycled. For recycling startups, it’s a good time to be in business.
“Aluminum might be 1% of the garbage stream, but it often trades for over $1,000 per ton,” Matanya Horowitz, CTO at waste sorting startup Amp, told TechCrunch. “It actually ends up being one of the most significant individual commodities.”
Aluminum is one of the most recycled materials in the U.S., but even then, only about 20% is recovered, according to the EPA. Waste sorting startups have been pitching AI as a way to improve those figures.
Sortera, a metals recycling startup, recently opened its second facility in Tennessee, the company exclusively told TechCrunch. The new site doubles the company’s processing capacity to 240 million pounds, of which 90% to 100% is aluminum. That’s a sizable fraction of the 4.3 million metric tons the U.S. used last year.
The Indiana-based startup focuses on sorting aluminum scrap. It uses a range of different sensors, including lasers, cameras and X-ray fluorescence, to feed AI algorithms that classify each potato chip-sized piece of scrap to identify the specific grade of aluminum. By separating the grades at higher accuracy, Sortera can make more profit per pound.
Amp has taken a different approach, using an AI-powered sorting system to sift through both recycling and general waste streams.
This system uses sensors, including visible light and infrared cameras, to identify everything from wrappers to foil, and differentiate plastics from aluminum. As the waste stream flows through the system on conveyor belts, robotic arms and puffers pluck or blow the materials into different bins. Amp says its system is over 90% accurate at recovering specific materials, including aluminum.
“Half of the aluminum in a metro area — in places with successful recycling programs — are just in the garbage, not even touching the recycling system,” Horowitz said. For the metals industry, recycling facilities like the kind being built by Sortera and Amp could bolster supplies of a critical mineral used through the economy.
“These types of projects are some of the biggest sources of domestically produced aluminum that are coming online in a given year,” he said.
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Tim De Chant is a senior climate reporter at TechCrunch. He has written for a wide range of publications, including Wired magazine, the Chicago Tribune, Ars Technica, The Wire China, and NOVA Next, where he was founding editor.
De Chant is also a lecturer in MIT’s Graduate Program in Science Writing, and he was awarded a Knight Science Journalism Fellowship at MIT in 2018, during which time he studied climate technologies and explored new business models for journalism. He received his PhD in environmental science, policy, and management from the University of California, Berkeley, and his BA degree in environmental studies, English, and biology from St. Olaf College.
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