家庭ごみは回収の曜日やルートがある程度固定化されており、これをいかに効率化するかに重きが置かれるのに対し、産業廃棄物の収集運搬は固定化されている要素が少なく、排出事業者の要望に沿ったフレキシブルな対応が必要です。

動画でも紹介されている通り、排出事業者にとって遅滞のない配車への期待は大きいですが、収集運搬ドライバーの不足によりすぐに配車ができないというケースは本当によく発生します。また、多くの事業者で配車計画がかなりアナログ的に管理されているのも、その通りだと思います（例：ホワイトボードを活用）。このため、本サービス（自動配車）への期待は大きいといえます。

最近、廃棄物処理事業者（収集運搬・処分業）とAi/IoT事業者との絡み方が面白いと思います。
これまでは廃棄物処理事業者側が業務改善の一環として、デジタコ導入、配車システム構築（外注）を行うなどの改善をコツコツ行ってきました。しかし、廃棄物処理業におけるAi/IoT活用可能性への期待が上昇するにつれて、これまであまり接点のなかったAi/IoTスタートアップの参入や、大手ICT事業者のAI/IoTのサービス部門によるソリューション開発が目立つようになってきています。

まだまだ、作業改善（コスト削減・リサイクル率向上）を主軸とするリサイクル現場と、AI/IoTによって新たな価値やビジネスを創出したい（実証フィールドとして活用したい）大手AI/IoTサービスプロバイダーとの間に、考え方の開きが感じられることもあります。この点で、Ai/IoTスタートアップは、間を縫ってうまく入り込んでいる印象があります。

現状の廃棄物処理にはまだまだ合理化されていない多くの課題がありますので、Ai/IoT事業者にも積極的に提案していただき、力を貸していただきたいです。さらに、デジタルトランスフォーメーション的な大きな構造改革も、見据えていくべきだと思います。