工場とリサイクル事業者をつなぐ、新しいスクラップ取引プラットフォームを開発しています
製造業においてスクラップ（端材・廃材）の取引は日常的な業務です。
しかし実際の現場では、長年変わらない方法が今も使われています。
- 今日の相場が分かりにくい
- 電話や個別連絡に頼っている
- 引き取り調整に時間がかかる
- 取引履歴が整理されていない
私たちは現在、
工場がスクラップを売りやすく、リサイクル事業者が安定的に原料を確保できる
B2B向けのデジタルプラットフォームを開発しています。
この記事では、その仕組みと考え方をご紹介します。
日本のスクラップ取引でよく聞く課題
これまで工場やリサイクル事業者の方々と話す中で、次のような声を多く聞いてきました。
スクラップを出す工場側
- 価格が妥当か判断しづらい
- 取引先が固定化している
- 引き取り・支払いの調整に手間がかかる
スクラップを買うリサイクル側
- 供給量が安定しない
- 品質のばらつきがある
- 小口取引の調整コストが高い
市場は存在していますが、
情報とプロセスが分断されている のが実情です。
私たちが作っているもの
一般的なオープンマーケットではなく、
製造業向けに設計したB2Bマッチングシステムです。
重視している点は：
- 現場の業務フローに合うこと
- 価格は透明だが、柔軟性を残すこと
- 人の判断を尊重すること
業務を無理に変えるのではなく、
今のやり方を整理・支援するシステムを目指しています。
システムの流れ
現在開発している基本的な取引フローは以下の通りです。
flowchart TB
A["工場がスクラップを登録"] --> B["種類・地域をシステムが確認"]
B --> C["条件に合うリサイクル事業者へ通知"]
C --> D["事業者が価格を提示"]
D --> E["工場が取引先を選択"]
E --> F["引き取り調整"]
F --> G["納品・確認"]
G --> H["支払い完了"]
H --> I["取引履歴を蓄積"]手順は整理されますが、
最終判断はすべて人が行います。
従来の仲介との違い
既存の取引関係を否定するものではありません。
むしろ、継続しやすくするための仕組みです。
特徴として：
- 相場の「目安」が見える
- データに基づくマッチング
- 過去の取引履歴が残る
- 信頼性が蓄積される
工場は主体的に選択でき、
リサイクル側は計画を立てやすくなります。
段階的な導入を前提に設計
製造業のシステムは、急激な変更に向きません。
そのため：
- 対象材料は段階的に拡張
- 地域単位での運用
- シンプルな操作から開始
将来的には：
- 定期取引の管理
- 価格傾向の可視化
- 原料調達計画
- 環境・ESG関連レポート
にも対応していく予定です。
想定している利用者
- 定期的にスクラップが発生する工場
- 安定供給を求めるリサイクル事業者
- 調整業務を効率化したい担当者
- データを活用したい企業
現在の開発状況
現在は以下を中心に開発を進めています。
- マッチング精度
- 取引管理の分かりやすさ
- 現場で使いやすいUI
机上の理論ではなく、
実務を前提とした設計を重視しています。
ご関心のある方へ
もし御社が
- スクラップを排出する工場
- スクラップを原料として購入するリサイクル事業者
であり、
業務をもう少し整理したい、効率化したいとお考えでしたら、
ぜひ一度ご連絡ください。
ご連絡の際は、可能であれば：
- 工場／リサイクルの別
- スクラップの種類
- おおよその数量・地域
をお知らせいただけると助かります。
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- RPA × AI： なぜ「自動化」は知能なしでは破綻し、 知能は制御なしでは信頼されないのか
- 国境紛争・代理戦争をどうシミュレーションするか
- 検索とアクセスを最初に改善する 大学図書館の戦略的価値を最短で回復する方法
- Python で MES（製造実行システム）を開発する方法 ― 日本の製造現場に適した実践ガイド ―
- MES・ERP・SCADA の違いとは？ ― 製造業における役割と境界を分かりやすく解説
- なぜソフトウェア開発の学習はこんなにも「つらい」のか ― そして、その解決方法
- 企業はどちらを選ぶのか：GPT型AIか、Gemini型AIか
- GPT-5.2 が GPT-5.1 より真価を発揮する実務ユースケース
- ChatGPT 5.2 と 5.1 の違い ― たとえ話でわかりやすく解説
- なぜ成長する企業は 既製ソフトウェアでは限界を迎えるのか ― 成功している企業が選ぶ次の一手 ―
- コンピュータビジョンのエッジ化と低リソース環境：日本企業における課題と新たな機会*
- Simplico — 企業向けAIオートメーション & カスタムソフトウェア開発（日本市場向け）
- AIによる予知保全 ― センサーから予測モデルまでの全体像
- 会計業務におけるAIアシスタント ― できること・できないこと
- なぜ中小企業はERPカスタマイズに過剰なコストを支払ってしまうのか — そしてその防ぎ方
- なぜ SimpliShop を開発したのか —— 日本の中小企業の成長を支えるための新しい EC プラットフォーム
- ファインチューニング vs プロンプトエンジニアリングを徹底解説 ― 日本企業がAIを活用するための実践ガイド ―
- 精密灌漑（Precision Irrigation）入門
- IoTセンサーよりも重要なのは「データ統合」―― スマート農業が本当に抱える課題とは
- モバイルアプリ開発提案書（React / React Native）
