AIが古着一着ごとの環境負荷を「見える化」～フリマアプリの商品情報から、環境負荷の算出根拠となる「製品固有データ」を自動抽出～

東京大学とメルカリの研究チームは、フリマアプリ出品衣料の温室効果ガス排出量をAIで自動推計する手法を開発した。GPT-4oを用いて商品画像や説明文から素材組成・サイズ・洗濯方法・使用回数を抽出し、排出係数データベースと連携してライフサイクルアセスメントを行う。メルカリのトップス3,500点で検証したところ、素材組成81.6％、サイズ92.3％と高精度を達成。従来は困難だった一点物中古品の環境影響評価を効率化できた。分析では洗濯方法よりも素材組成の違いがGHG排出を大きく左右することが示され、衣料設計段階での素材選択の重要性が浮き彫りとなった。本手法は他製品にも応用可能で、企業のスコープ3算定や消費者の環境配慮行動促進に貢献すると期待される。