持続可能な廃棄物管理のための循環経済アプローチ：AI、先進技術、政策提言の統合に関するレビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive framework for AI-CE integration in waste management, useful for further empirical studies.

🏢実務担当者:Offers actionable strategies for firms to reduce waste-related costs and improve resource efficiency via AI monitoring.

🏛政策担当者:Highlights the need for data-driven policies and incentives to support AI adoption in circular waste systems.

埋立処分は、特に開発途上国において、世界で依然として支配的な廃棄物処分方法であり、深刻な環境、健康、および気候上の課題を引き起こしている。非効率な慣行、弱い規制、および設計されていない処分場は、大量の温室効果ガス（GHG）排出と資源損失に寄与している。循環経済（CE）への移行は、持続可能な廃棄物管理への変革的な道筋を提供する。物質ループを閉じ、エネルギーを回収し、都市鉱山を活用し、排出を制御することにより、CE戦略は従来の埋立地を環境効率的なシステムへと転換できる。人工知能（AI）の統合はこの移行をさらに強化し、リアルタイム監視、予測管理、および最適化された資源回収を可能にし、それにより環境的および経済的利益を最大化する。本レビューは、廃棄物の流れから最大の価値を引き出し、気候影響を緩和するために設計された、ミクロ（個別組織）、メソ（産業ネットワーク）、およびマクロ（国家および国際）レベルでの3層のCEフレームワークを提示する。提案された戦略は、GHG排出を大幅に削減し、廃棄物発電ルートを通じてクリーンエネルギーを促進し、SDGs 7、11、12、13、および15に貢献する可能性を示している。技術、イノベーション、および戦略的管理を組み合わせることで、本作業は、AI主導のCEアプローチが埋立地を環境負債から持続可能性と気候行動の原動力へと変革できる方法を強調する。様々なレベルでCE戦略を実施する際には、技術的、社会経済的、倫理的、政策ベースの、および意図しない結果を含む様々な課題に遭遇し、それが持続可能性イニシアチブに影響を与える。本レビューは、CE実施に関連する課題を包括的に議論し、循環性の成功を確実にし、最終的に長期的な気候変動影響を抑制できる技術進歩、社会的認識、およびデータ駆動型のAI/MLベースのモデリングを特定する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Landfilling remains the dominant waste disposal method worldwide, particularly in developing countries, posing serious environmental, health, and climate challenges. Inefficient practices, weak regulations, and un-engineered sites contribute to massive greenhouse gas (GHG) emissions and resource loss. Transitioning to a circular economy (CE) offers a transformative path for sustainable waste management. By closing material loops, recovering energy, urban mining, controlling emissions and CE strategies can convert traditional landfills into eco-efficient systems. The integration of artificial intelligence (AI) further enhances this transition, enabling real-time monitoring, predictive management, and optimized resource recovery, thereby maximizing environmental and economic benefits. This review presents a three-level CE framework at micro (individual organizations), meso (industrial networks), and macro (national and international) levels designed to extract maximum value from waste streams and mitigate climate impacts. The proposed strategies demonstrate the potential to drastically reduce GHG emissions, promote clean energy via waste-to-energy routes, and contribute to SDGs 7, 11, 12, 13 and 15. By combining technology, innovation, and strategic management, this work highlights how AI-driven CE approaches can transform landfills from environmental liabilities into engines of sustainability and climate action. In implementing CE strategies at various levels, various challenges including technological, socio-economic, ethical, policy-based, and unintended consequences are encountered which impact sustainability initiatives. This review comprehensively discusses challenges associated with CE implementation and identifies technological advancement, social awareness and data-driven AI/ML-based modeling which could ensure success in circularity and ultimately curb climate change impacts in the long term.

• openalex https://doi.org/10.3390/recycling11060099first seen 2026-06-24 04:39:01