JP2006259964A - リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム - Google Patents

リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2006259964A
JP2006259964A JP2005074422A JP2005074422A JP2006259964A JP 2006259964 A JP2006259964 A JP 2006259964A JP 2005074422 A JP2005074422 A JP 2005074422A JP 2005074422 A JP2005074422 A JP 2005074422A JP 2006259964 A JP2006259964 A JP 2006259964A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
resource
recycled
amount
recycling
product
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2005074422A
Other languages
English (en)
Inventor
Tomoo Misaki
友雄 三崎
Shinya Oki
真也 沖
Toshihiro Koda
敏宏 幸田
Morihiro Inoue
盛宏 井上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nomura Research Institute Ltd
Original Assignee
Nomura Research Institute Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nomura Research Institute Ltd filed Critical Nomura Research Institute Ltd
Priority to JP2005074422A priority Critical patent/JP2006259964A/ja
Publication of JP2006259964A publication Critical patent/JP2006259964A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Processing Of Solid Wastes (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】リサイクル資源の近未来における回収量を比較的正確に算出可能な技術を提供する。
【解決手段】商品販売数量を格納しておく商品販売量ＤＢ34と、商品とリサイクル資源区分との対応関係を定義しておく個別商品−リサイクル資源区分ＤＢ36と、リサイクル資源区分別の販売数量を集計するリサイクル資源区分別販売量算出部32と、集計結果を格納するリサイクル資源区分別販売量ＤＢ13と、リサイクル資源区分とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成ＤＢ14と、当該期間におけるリサイクル資源の排出量を算出する店舗排出量算出部16と、回収実績量を格納しておく回収実績ＤＢ20と、各リサイクル資源の排出量データと回収実績量データに基づいて両者間の連動比率を算出する連動比率算出部22と、将来の同期間における同地域からの回収予定量を算出する回収予定量算出部26とを備えたリサイクル資源回収量予測システム10。
【選択図】 図１

Description

この発明は、リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラムに係り、特に、利用済みのペットボトルや段ボールなど、資源として再生利用可能な廃棄物の近未来における回収量を算出する技術に関する。
近年、環境問題に対する人々の意識が向上した結果、利用済みのペットボトルや段ボールなどの廃棄物が分別回収され、再生利用に供される比率が高まってきている。
また、これに伴い廃棄物を資源として有償で取引するケースも増えてきており、一部の自治体では回収した廃棄物の引き渡し先を入札によって決定することも実施されている。
さらに、非特許文献１に示すように、インターネット上にゴミの排出企業と再生処理企業とのマッチングの場を提供するWebサイトも登場している。
このように、有償の取引対象として注目を集めつつある廃棄物ではあるが、これまでは近い将来においてどの程度の廃棄物が回収されるかについて正確に予測する方法がなかった。
特に、企業からの排出量は生産計画に基づいてある程度予測可能であるが、家庭から排出される廃棄物の量を事前に予測することは困難であり、非特許文献２に示すように、これまでは過去の増加傾向や人口推移予測等から将来のゴミの回収量を大雑把に推測していた。
このため、その取引も現に回収した廃棄物を対象にするしかなく、価格も固定的とならざるを得なかった。
廃棄物・リサイクル資源の電子取引市場［平成１７年２月９日検索］ インターネットURL:http://www.recycle1.com/index.html 滋賀県廃棄物処理計画／廃棄物処理の現状と将来予測［平成１７年２月９日検索］ インターネットURL:http://www.pref.shiga.jp/public/haikibutsu/shorikeikaku-shuseigo/keikaku/no2.pdf
しかしながら、今後、経済的な価値を備えたリサイクル資源として廃棄物を円滑に流通させていくためには、自治体の枠を超えた大規模な取引市場を形成する必要があり、その前提として変動相場制や先物取引の実現が必要となる。
そして、変動相場制や先物取引を実現するためには、近い将来におけるリサイクル資源の回収量を定量的に算出する技術の確立が不可欠となる。
この発明は、廃棄物の取引に係る従来の上記問題を解決するために案出されたものであり、リサイクル資源の本格的な取引市場を形成するため、その前提条件となる廃棄物の近未来における回収量を比較的正確に算出できる技術を提供することを目的としている。
上記の目的を達成するため、請求項１に記載したリサイクル資源回収量予測システムは、特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段と、各商品とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段と、所定期間における商品の販売数量データと、当該商品に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段と、同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段と、各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段と、過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段とを備えたことを特徴としている。
また、請求項２に記載したリサイクル資源回収量予測システムは、特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段と、各商品とリサイクル資源の区分との対応関係を定義しておく商品−リサイクル資源区分記憶手段と、商品販売量記憶手段及び商品−リサイクル資源区分記憶手段を参照し、リサイクル資源の区分毎の販売数量を集計する手段と、この集計結果を格納するリサイクル資源区分別販売量記憶手段と、各リサイクル資源の区分とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段と、所定期間におけるリサイクル資源区分別の販売数量データと、当該区分に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段と、同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段と、各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段と、過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段とを備えたことを特徴としている。
また、請求項３に記載したリサイクル資源回収量予測プログラムは、コンピュータを、特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段、各商品とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段、所定期間における商品の販売数量データと、当該商品に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段、同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段、各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段、過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段として機能させることを特徴としている。
また、請求項４に記載したリサイクル資源回収量予測プログラムは、コンピュータを、特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段、各商品とリサイクル資源の区分との対応関係を定義しておく商品−リサイクル資源区分記憶手段、商品販売量記憶手段及び商品−リサイクル資源区分記憶手段を参照し、リサイクル資源の区分毎の販売数量を集計する手段、この集計結果を格納するリサイクル資源区分別販売量記憶手段、各リサイクル資源の区分とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段、所定期間におけるリサイクル資源区分別の販売数量データと、当該区分に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段、同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段、各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段、過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段として機能させることを特徴としている。
この発明に係るリサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラムにあっては、上記のように、特定地域（例えば市町村）の特定店舗における所定期間（例えば６ヶ月）内の商品販売数量データに基づいて排出されるリサイクル資源の種類及びそれぞれの量を算出すると共に、各リサイクル資源の排出量データと同地域における所定期間の回収実績データに基づいて両者間の連動比率をリサイクル資源毎に算出する機能を備えている。
そして、この連動比率は各リサイクル資源の当該地域における特定店舗からの排出量と、同地域における各リサイクル資源の回収実績量との相関性を強く反映しているため、これを過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに適用することにより、将来の同期間における同地域からの回収量を比較的高い精度で導出することが可能となる。
図１に示すように、この発明に係るリサイクル資源回収量予測システム10は、センターサーバ11と、複数の店舗側サーバ12を備えている。
センターサーバ11は、リサイクル資源区分別販売量ＤＢ13と、リサイクル資源構成ＤＢ14と、店舗排出量算出部16と、店舗排出量ＤＢ18と、リサイクル資源回収実績ＤＢ20と、連動比率算出部22と、連動比率ＤＢ24と、回収予定量算出部26と、回収予定量ＤＢ28とを備えている。
上記店舗排出量算出部16、連動比率算出部22及び回収予定量算出部26は、センターサーバ11のCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。
また、上記リサイクル資源区分別販売量ＤＢ13、リサイクル資源構成ＤＢ14、店舗排出量ＤＢ18、リサイクル資源回収実績ＤＢ20、連動比率ＤＢ24及び回収予定量ＤＢ28は、センターサーバ11のハードディスク内に設けられている。
店舗側サーバ12は、特定地域（例えばＡ市）に立地するスーパーマーケットやコンビニエンスストア等のチェーン本部が管理しており、リサイクル資源区分別販売量算出部32と、商品販売量ＤＢ34と、個別商品−リサイクル資源区分ＤＢ36を備えている。
上記リサイクル資源区分別販売量算出部32は、店舗側サーバ12のCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。また、商品販売量ＤＢ34及び個別商品−リサイクル資源区分ＤＢ36は、店舗側サーバ12のハードディスク内に設けられている。
図２(a)に示すように、商品販売量ＤＢ34には、少なくとも個別商品を特定するJANコードと、各商品の一月分の販売数量が格納されている。
また、図２(b)に示すように、個別商品−リサイクル資源区分ＤＢ32には、個別商品を特定するJANコードと、各商品が属するリサイクル資源区分との対応関係が定義されている。
そして、リサイクル資源区分別販売量算出部32は、商品販売量ＤＢ34及び個別商品−リサイクル資源区分ＤＢ32を参照することにより、図２(c)に示すように、リサイクル資源区分別販売量データを生成する。
このリサイクル資源区分別販売量データは、店舗側サーバ12からセンターサーバ11にオンラインで定期的に送信され、リサイクル資源区分別販売量ＤＢ13に店舗単位で格納される。
あるいは、店舗側サーバ12によって生成され、ＣＤーＲＯＭ等の記録媒体に格納されたリサイクル資源区分別販売量データをオフラインで受け取り、リサイクル資源区分別販売量ＤＢ13に格納してもよい。
上記リサイクル資源構成ＤＢ14には、各商品が購入・消費される際に発生するリサイクル資源（主として梱包材）の構成が予め定義されている。
図３はその一例を示すものであり、リサイクル資源区分毎に具体的なリサイクル資源の名称及び数量が設定されている。例えば、ペットボトル類(3)に該当する商品の場合、大型のペットボトル：１本、プラスティック製のキャップ：１個、プラスティック製のラベル：１枚がリサイクル資源として発生することが規定されている。
上記リサイクル資源回収実績ＤＢ20には、特定地域、この場合にはＡ市における各リサイクル資源の回収実績データが、月次で更新登録される。
図４は、このリサイクル資源回収実績ＤＢ20におけるデータ項目を例示するものであり、リサイクル資源及び回収実績数量の項目を備えている。
これらの回収実績データは、Ａ市の清掃局のサーバ40からオンラインで送信され、リサイクル資源回収実績ＤＢ20に格納される。
あるいは、Ａ市の清掃局からＣＤーＲＯＭ等の記録媒体に格納された回収実績データをオフラインで受け取り、リサイクル資源回収実績ＤＢ20に格納してもよい。
つぎに、図５のフローチャートに従い、各リサイクル資源の店舗排出数量及び回収実績数量に基づいてそれぞれの連動比率を算出するまでの処理手順を説明する。
まず、リサイクル資源区分別販売量ＤＢ13に各店舗からの販売量データが月次で登録されると、店舗排出量算出部16が起動し、リサイクル資源区分別販売量ＤＢ13から各店舗の新規登録データを取り込み、リサイクル資源区分毎に販売数量を集計する（Ｓ10）。
つぎに店舗排出量算出部16は、リサイクル資源構成ＤＢ14を参照し、各リサイクル資源区分に属する具体的なリサイクル資源及び数量を特定する（Ｓ12）と共に、それぞれの排出数量を算出する（Ｓ14）。
例えば、ペットボトル類(1)の販売数量が100,000であった場合、店舗排出量算出部16は以下の算出結果を出力する。
(1) ペットボトル小・・・100,000本
(2) プラキャップ・・・100,000個
(3) プララベル・・・100,000枚
また、段ボール類(1)の販売数量が100,000であった場合、店舗排出量算出部16は以下の算出結果を出力する。
(1) 段ボール中・・・100,000個
(2) 発泡スチロール・・・100,000個
(3) プラカバー中・・・100,000個
(4) プラカバー小・・・100,000個
(5) 箱留め金具・・・200,000個
つぎに店舗排出量算出部16は、各リサイクル資源の排出数量を月単位で集計し、店舗排出量ＤＢ18に格納する（Ｓ16）。
図６は、店舗排出量ＤＢ18の登録例を示している。
上記のようにして所定期間（例えば６ヶ月）分の店舗排出数量データが店舗排出量ＤＢ18に蓄積されると（Ｓ18）、連動比率算出部22が起動し、店舗排出量ＤＢ18に蓄積された過去６ヶ月分の店舗排出数量をリサイクル資源毎に集計する（Ｓ20）と共に、リサイクル資源回収実績ＤＢ20に蓄積された過去６ヶ月分の回収実績数量をリサイクル資源毎に集計する（Ｓ22）。
つぎに連動比率算出部22は、店舗排出数量の集計データと回収実績数量の集計データに基づき、両者間の連動比率をリサイクル資源単位で算出する（Ｓ24）。
例えば、１月〜６月におけるペットボトル小の店舗排出数量が300,000本であり、Ａ市における同期間のペットボトル小の回収実績数量が1,500,000本であった場合、以下のようにして連動比率が算出される。
300,000本／1,500,000本＝0.2
また、１月〜６月における段ボール中の店舗排出数量が50,000個であり、Ａ市における同期間の段ボール中の回収実績数量が300,000個であった場合、以下のようにして連動比率が算出される。
50,000個／300,000個＝0.16
連動比率算出部22によって算出された各リサイクル資源の連動比率は、連動比率ＤＢ24に格納される（Ｓ26）。
図７は、連動比率ＤＢ24の登録例を示している。
なお、連動比率を算出するために比較する回収実績数量は、必ずしも上記のように店舗排出数量の集計期間と同一期間とする必要はない。
すなわち、店舗における購入から商品の消費、廃棄、回収までには時間差があることを考慮し、資源区分ごとに所定の時間差を設定しておき、比較期間を当該時間差分ずらしたうえで連動比率を算出することとしてもよい。
例えば、１ヶ月の時間差を設定した場合には、１〜６月の店舗排出数量と２〜７月の回収実績数量とによって連動比率が算出される。
つぎに、図８フローチャートに従い、各リサイクル資源の月毎の店舗排出数量及び連動比率に基づいてそれぞれの回収予定数量を算出する際の処理手順を説明する。
まず、上記のS10〜S16と同様の手順により、各リサイクル資源の店舗排出数量が店舗排出量ＤＢ18に格納される（S30〜S36）。
つぎに、回収予定量算出部26が起動し、店舗排出量ＤＢ18からリサイクル資源毎に直近の店舗排出数量データを抽出する（Ｓ38）と共に、各店舗排出数量データに対応の連動比率を適用することにより、各リサイクル資源の近未来における回収予定数量を算出する（Ｓ40）。
例えば、2004年７月におけるペットボトル小の店舗排出量が10,000本であった場合、10,000本／0.2＝50,000本が、同年８月における回収予定数量として計上される。
回収予定量算出部26によって算出された各リサイクル資源の回収予定数量データは、回収予定量ＤＢ28に格納される（Ｓ42）。
図９は、回収予定量ＤＢ28の登録例を示している。
上記においては、Ａ市におけるリサイクル資源の回収予定数量を算出する例を説明したが、実際には全国の主要な自治体毎に回収予定数量を算出し、その結果が回収予定量ＤＢ28に蓄積される。
したがって、この回収予定量ＤＢ28内のデータを有償または無償で一般公開することにより、各リサイクル資源の回収予定数量を全国規模で認識することが可能となり、需要と供給の関係に基づいて取引価格の変動をもたらすことが可能となる。
また、各自治体毎に各リサイクル資源の将来における回収量をある程度の確度で見込めるようになるため、リサイクル資源の先物取引も実現可能となる。
上記においては、過去６ヶ月分の店舗排出量データ及び回収実績データに基づいて各リサイクル資源の連動比率を導出したが、この発明はこれに限定されるものではない。
一般論としては、できるだけ長期間の蓄積データに基づいて連動比率を導く方が回収予定数量の精度が高まるといえるが、予測値と実測値との乖離が大きい場合には、算出の基礎となるデータの蓄積期間を適宜調整すればよい。
また、各リサイクル資源の連動比率を一旦算出した後も、運用を通じて蓄積された新しいデータに基づいて連動比率を再計算し、連動比率ＤＢ24の登録データを定期的にアップデートすることが望ましい。
上記においては、直近月の店舗販売数量に基づいて翌月の回収予測数量を算出する例を示したが、この発明はこれに限定されるものではない。
例えば、過去３ヶ月における店舗販売数量に基づいて向こう３ヶ月間の回収予測数量を算出することも当然に可能である。
上記の実施形態にあっては、店舗側で個別商品の販売データをリサイクル資源区分単位の販売数量データに変換する演算処理が実行され、その結果がセンターサーバ11に送信されるものであり、重要な企業秘密である個別商品の販売情報自体は外部に流出しない仕組みであるため、各店舗の協力が得易くなることが期待できる。
ただし、この発明は上記の実施形態に限定されるものではない。例えば、個別商品−リサイクル資源区分ＤＢ36をセンターサーバ11側に設けておき、店舗側サーバ12から提供された個別商品の販売データに基づき、センターサーバ11側でリサイクル資源区分別販売数量の算出処理を実行するように構成することもできる。
あるいは、リサイクル資源構成ＤＢ14に個別商品とリサイクル資源の種類及び数量との対応関係を定義しておき、商品販売データから直接リサイクル資源毎の排出数量を算出するように構成してもよい。
このシステム10の場合、その予測精度を高めるためには可能な限り多数の店舗を参加させ、リサイクル資源区分別の販売数量データや商品販売数量データをできるだけ多く収集することが有効である。
このために、例えば各店舗からリサイクル資源区分毎の販売数量データを有償で引き受けるように運用すれば、各店舗に新たな収益源を付与することができ、多くの店舗をこのシステム10に参加させることが可能となる。
また、各店舗に対しセンターサーバ11内に蓄積されている各種データのフィードバックを約束することにより、このシステム10への参加を促すことも可能である。
例えば、リサイクル資源回収実績データをフィードバックすれば、各店舗はこれと自店の商品販売情報とを比較することで当該地域における個別商品毎の消費パターンを把握することが可能となり、独自の売上予測システムや発注システムを構築することが可能となる。
このシステム10に参加した自治体に対しては、各リサイクル資源の近未来における回収予測データがフィードバックされるため、その取引に基づく収益の予測が可能となるメリットの他、設備や人員の拡充等の事前対応が可能となるメリットが生じる。
上記においては、リサイクル資源の店舗排出量、回収実績量及び回収予定量を数量ベースで計算する例を示したが、重量ベースで計算することも当然に可能である。
この場合には、リサイクル資源構成ＤＢ14に各リサイクル資源の重量データを定義しておくと共に、リサイクル資源回収実績ＤＢ20にリサイクル資源の回収実績データを重量単位で格納しておけばよい。
この発明に係るリサイクル資源回収量予測システムの機能構成を示すブロック図である。 商品販売量ＤＢの登録データと個別商品−リサイクル資源区分ＤＢの登録データに基づいてリサイクル資源区分別販売量データが生成される様子を示す説明図である。 リサイクル資源構成ＤＢのデータ項目を示す説明図である。 リサイクル資源回収実績ＤＢの登録データを示す説明図である。 リサイクル資源の店舗排出数量及び回収実績数量に基づいて連動比率を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。 店舗排出量ＤＢの登録データを示す説明図である。 連動比率ＤＢの登録データを示す説明図である。 リサイクル資源の店舗排出数量及び連動比率に基づいて回収予定数量を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。 回収予定量ＤＢの登録データを示す説明図である。
符号の説明
10 リサイクル資源回収量予測システム
11 センターサーバ
12 店舗側サーバ
13 リサイクル資源区分別販売量ＤＢ
14 リサイクル資源構成ＤＢ
16 店舗排出量算出部
18 店舗排出量ＤＢ
20 リサイクル資源回収実績ＤＢ
22 連動比率算出部
24 連動比率ＤＢ
26 回収予定量算出部
28 回収予定量ＤＢ
32 リサイクル資源区分別販売量算出部
34 商品販売量ＤＢ
36 リサイクル資源区分ＤＢ
40 清掃局のサーバ

Claims (4)

  1. 特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段と、
    各商品とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段と、
    所定期間における商品の販売数量データと、当該商品に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段と、
    同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段と、
    各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段と、
    過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段と、
    を備えたことを特徴とするリサイクル資源回収量予測システム。
  2. 特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段と、
    各商品とリサイクル資源の区分との対応関係を定義しておく商品−リサイクル資源区分記憶手段と、
    商品販売量記憶手段及び商品−リサイクル資源区分記憶手段を参照し、リサイクル資源の区分毎の販売数量を集計する手段と、
    この集計結果を格納するリサイクル資源区分別販売量記憶手段と、
    各リサイクル資源の区分とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段と、
    所定期間におけるリサイクル資源区分別の販売数量データと、当該区分に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段と、
    同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段と、
    各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段と、
    過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段と、
    を備えたことを特徴とするリサイクル資源回収量予測システム。
  3. コンピュータを、
    特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段、
    各商品とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段、
    所定期間における商品の販売数量データと、当該商品に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段、
    同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段、
    各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段、
    過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段、
    として機能させることを特徴とするリサイクル資源回収量予測プログラム。
  4. コンピュータを、
    特定地域内に立地する特定店舗における商品の販売数量を商品毎に格納しておく商品販売量記憶手段、
    各商品とリサイクル資源の区分との対応関係を定義しておく商品−リサイクル資源区分記憶手段、
    商品販売量記憶手段及び商品−リサイクル資源区分記憶手段を参照し、リサイクル資源の区分毎の販売数量を集計する手段、
    この集計結果を格納するリサイクル資源区分別販売量記憶手段、
    各リサイクル資源の区分とリサイクル資源の種類及び量との対応関係を定義しておくリサイクル資源構成記憶手段、
    所定期間におけるリサイクル資源区分別の販売数量データと、当該区分に係るリサイクル資源の種類及び量のデータに基づき、当該期間におけるリサイクル資源の排出量をリサイクル資源毎に算出する手段、
    同地域におけるリサイクル資源の回収実績量をリサイクル資源毎に格納しておく回収実績記憶手段、
    各リサイクル資源の排出量データと、所定期間におけるリサイクル資源の回収実績量データに基づいて、両者間の連動比率を算出する手段、
    過去の所定期間におけるリサイクル資源の排出量データに対応の連動比率を適用することにより、将来の同期間における当該リサイクル資源の同地域からの回収予定量を算出する手段、
    として機能させることを特徴とするリサイクル資源回収量予測プログラム。
JP2005074422A 2005-03-16 2005-03-16 リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム Pending JP2006259964A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005074422A JP2006259964A (ja) 2005-03-16 2005-03-16 リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005074422A JP2006259964A (ja) 2005-03-16 2005-03-16 リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006259964A true JP2006259964A (ja) 2006-09-28

Family

ID=37099172

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005074422A Pending JP2006259964A (ja) 2005-03-16 2005-03-16 リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006259964A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013005495A1 (ja) * 2011-07-05 2013-01-10 株式会社日立製作所 使用済み製品排出量算出方法及び使用済み製品排出量算出装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013005495A1 (ja) * 2011-07-05 2013-01-10 株式会社日立製作所 使用済み製品排出量算出方法及び使用済み製品排出量算出装置
JP2013016074A (ja) * 2011-07-05 2013-01-24 Hitachi Ltd 使用済み製品排出量算出方法及び使用済み製品排出量算出装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zeller et al. Urban waste flows and their potential for a circular economy model at city-region level
da Cruz et al. Packaging waste recycling in Europe: is the industry paying for it?
Ertz et al. Made to break? A taxonomy of business models on product lifetime extension
Fortuna et al. Optimization of greenhouse gas emissions in second-hand consumer product recovery through reuse platforms
Pokharel et al. A model to evaluate acquisition price and quantity of used products for remanufacturing
Gupta et al. Sustainable supply chain management: Review and research opportunities
Lee et al. Development of RFID-based reverse logistics system
Chaudhary et al. Case study analysis of e-waste management systems in Germany, Switzerland, Japan and India: A RADAR chart approach
Rockson et al. Activities of scavengers and itinerant buyers in Greater Accra, Ghana
Jäämaa et al. The first mile problem in the circular economy supply chains–Collecting recyclable textiles from consumers
US20140012643A1 (en) Methods and systems for encouraging recycling
De Jaeger et al. Cost-efficiency in packaging waste management: The case of Belgium
US20150095103A1 (en) Creating and managing commerce insights in waste management
Miller et al. Method for endogenizing capital in the United States environmentally‐extended input‐output model
Dace et al. Evaluation of economic aspects of the deposit‐refund system for packaging in Latvia
Zorpas et al. Socio economy impact in relation to waste prevention
Chuenwong et al. Municipal solid waste management for reaching net-zero emissions in ASEAN tourism twin cities: a case study of Nan and Luang Prabang
Nkansah et al. Scrap metals’ role in circular economy in Ghana, using Sunyani as a case study
Sulami et al. Current Issues and Situation of Producer Responsibility in Waste Management in Indonesia.
Malindzakova et al. Economic–environmental performance of reverse logistics of disposable beverage packaging
Albizzati et al. Harmonised labelling of waste receptacles matching product labels
Borthakur Policy implications of e-waste in India: a review
Sharma et al. Environmental and economic policy analysis of waste paper trade and recycling in India
JP2006259964A (ja) リサイクル資源回収量予測システム及び予測プログラム
KR100403455B1 (ko) 쓰레기봉투 물류 전산화 시스템 및 그 방법