1 市場概要
1.1 廃棄物処理のデジタル化の定義
1.2 グローバル廃棄物処理のデジタル化の市場規模・予測
1.3 中国廃棄物処理のデジタル化の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国廃棄物処理のデジタル化の市場シェア
1.5 廃棄物処理のデジタル化市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 廃棄物処理のデジタル化市場ダイナミックス
1.6.1 廃棄物処理のデジタル化の市場ドライバ
1.6.2 廃棄物処理のデジタル化市場の制約
1.6.3 廃棄物処理のデジタル化業界動向
1.6.4 廃棄物処理のデジタル化産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル廃棄物処理のデジタル化のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル廃棄物処理のデジタル化の市場集中度
2.4 グローバル廃棄物処理のデジタル化の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の廃棄物処理のデジタル化製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国廃棄物処理のデジタル化のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 廃棄物処理のデジタル化産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 廃棄物処理のデジタル化の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 廃棄物処理のデジタル化調達モデル
4.7 廃棄物処理のデジタル化業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 廃棄物処理のデジタル化販売モデル
4.7.2 廃棄物処理のデジタル化代表的なディストリビューター
5 製品別の廃棄物処理のデジタル化一覧
5.1 廃棄物処理のデジタル化分類
5.1.1 Hardware
5.1.2 Service
5.2 製品別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の廃棄物処理のデジタル化一覧
6.1 廃棄物処理のデジタル化アプリケーション
6.1.1 Waste Companies
6.1.2 Smart Cities
6.1.3 Municipalities
6.1.4 Others
6.2 アプリケーション別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上（2019～2030）
7 地域別の廃棄物処理のデジタル化市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米廃棄物処理のデジタル化の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米廃棄物処理のデジタル化市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ廃棄物処理のデジタル化市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ廃棄物処理のデジタル化市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域廃棄物処理のデジタル化市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域廃棄物処理のデジタル化市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米廃棄物処理のデジタル化の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米廃棄物処理のデジタル化市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の廃棄物処理のデジタル化市場規模一覧
8.1 国別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル廃棄物処理のデジタル化の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ廃棄物処理のデジタル化市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ廃棄物処理のデジタル化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Veolia
9.1.1 Veolia 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Veolia 会社紹介と事業概要
9.1.3 Veolia 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Veolia 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Veolia 最近の動向
9.2 Rubicon
9.2.1 Rubicon 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Rubicon 会社紹介と事業概要
9.2.3 Rubicon 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Rubicon 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Rubicon 最近の動向
9.3 C-trace GmbH
9.3.1 C-trace GmbH 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 C-trace GmbH 会社紹介と事業概要
9.3.3 C-trace GmbH 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 C-trace GmbH 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 C-trace GmbH 最近の動向
9.4 ZenRobotics
9.4.1 ZenRobotics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 ZenRobotics 会社紹介と事業概要
9.4.3 ZenRobotics 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 ZenRobotics 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 ZenRobotics 最近の動向
9.5 ELOGplan
9.5.1 ELOGplan 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 ELOGplan 会社紹介と事業概要
9.5.3 ELOGplan 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 ELOGplan 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 ELOGplan 最近の動向
9.6 AMCS Group
9.6.1 AMCS Group 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 AMCS Group 会社紹介と事業概要
9.6.3 AMCS Group 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 AMCS Group 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 AMCS Group 最近の動向
9.7 Contelligent
9.7.1 Contelligent 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Contelligent 会社紹介と事業概要
9.7.3 Contelligent 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Contelligent 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Contelligent 最近の動向
9.8 Bigbelly Solar
9.8.1 Bigbelly Solar 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Bigbelly Solar 会社紹介と事業概要
9.8.3 Bigbelly Solar 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Bigbelly Solar 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Bigbelly Solar 最近の動向
9.9 AMP Robotics
9.9.1 AMP Robotics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 AMP Robotics 会社紹介と事業概要
9.9.3 AMP Robotics 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 AMP Robotics 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 AMP Robotics 最近の動向
9.10 ISB Global
9.10.1 ISB Global 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 ISB Global 会社紹介と事業概要
9.10.3 ISB Global 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 ISB Global 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 ISB Global 最近の動向
9.11 Evreka
9.11.1 Evreka 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 Evreka 会社紹介と事業概要
9.11.3 Evreka 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 Evreka 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 Evreka 最近の動向
9.12 Geminor
9.12.1 Geminor 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Geminor 会社紹介と事業概要
9.12.3 Geminor 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Geminor 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Geminor 最近の動向
9.13 Sensoneo
9.13.1 Sensoneo 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 Sensoneo 会社紹介と事業概要
9.13.3 Sensoneo 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 Sensoneo 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 Sensoneo 最近の動向
9.14 BrighterBins
9.14.1 BrighterBins 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 BrighterBins 会社紹介と事業概要
9.14.3 BrighterBins 廃棄物処理のデジタル化モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 BrighterBins 廃棄物処理のデジタル化売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 BrighterBins 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 廃棄物処理のデジタル化は、環境問題への関心が高まる中で注目されている重要なテーマです。このプロセスは、デジタル技術を利用して廃棄物の収集、分別、リサイクル、最終処分の効率を向上させることを目的としています。近年のテクノロジーの進化と、それに伴うデータの利活用がこの動きを加速させています。 デジタル化の定義としては、物理的なプロセスや業務をデジタル技術を用いて改善し、効率化することです。廃棄物処理においては、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、AI（人工知能）などの技術が多く活用されています。これにより、リアルタイムでのデータ収集や分析が可能となり、廃棄物管理の透明性と効率性が向上します。 デジタル化の特徴の一つは、データ駆動型の意思決定が可能になることです。これまでの廃棄物処理は人手による作業が多く、経験則や直感に基づいた判断が行われていました。しかし、デジタル技術を活用することで、具体的なデータに基づいて適切な対策を講じることができるようになります。たとえば、廃棄物の発生量や種類、収集ルートなどのデータを分析することで、効率的な収集スケジュールを策定することができます。 さらに、デジタル化は廃棄物の種類や特性に応じたリサイクルプロセスの最適化にも寄与します。AIを用いた画像認識技術によりリサイクル可能な資源とそうでないものを迅速に識別し、自動的に分別するシステムが導入されています。このようなシステムは、廃棄物の分別精度を向上させると同時に、人手による作業コストを削減する効果があります。 廃棄物処理のデジタル化は、また、関連技術の進展によって多様な種類に分かれています。例えば、スマートゴミ箱はIoTセンサーを搭載し、内部のゴミがどの程度溜まっているかをリアルタイムで把握することで、最適な収集タイミングを把握する手助けをします。この技術により、収集車の走行距離を削減し、環境負荷を軽減することが可能となります。 さらに、ブロックチェーン技術も廃棄物管理において有効です。この技術は、廃棄物の処理プロセス全体のトレーサビリティを確保します。各種データが改ざん不可能な形で記録されるため、廃棄物が適切に処理されたことを誰でも確認できるようになります。このような透明性は、環境規制の遵守を助け、市民の信頼を高める要因となります。 用途としては、廃棄物の収集効率を高めるだけでなく、地域の環境への配慮を促進することも挙げられます。デジタルツールを使って市民に対して廃棄物の分別やリサイクルの重要性を啓発するプログラムを展開することが可能となり、地域全体の意識向上にも寄与します。具体的には、モバイルアプリを通じて分別方法を学び、ポイントを獲得する仕組みを導入することで、積極的な参加を促すことができます。 また、デジタル化により廃棄物の生成予測や分析が可能になり、政策立案にも役立ちます。地方自治体や企業は、過去のデータに基づいて将来の廃棄物の発生量を予測することで、適切なインフラ投資や施策の計画を立てることができます。これにより、予測された需要に基づいて廃棄物処理のリソースを最適に配分することができ、無駄を省くことが可能です。 デジタル化の進展による課題も存在します。技術の導入初期にはコストがかかることや、技術スタッフの育成が必要である点です。また、プライバシーやデータセキュリティの問題も考慮しなければなりません。データを集める際には、個人情報の取り扱いや不正利用のリスクに対する対策が求められます。 このように、廃棄物処理のデジタル化は、多くの利点をもたらす一方で、解決すべき課題も抱えています。しかし、デジタル技術を活用することで、廃棄物の管理プロセスは今後ますますスマートかつ効率的になっていくことでしょう。地域社会や企業、そして政府が連携し、持続可能な廃棄物処理システムを構築することが求められています。これにより、環境への負荷を減少させ、循環型社会の実現を目指すことができるのです。 |
