日本企業のサーキュラーエコノミー推進、AI活用が成功の分かれ道に

データの質と量: AIに学習させるためのESG（環境・社会・ガバナンス）データが不足している、または品質が低い（47.2％）
ROIの証明: 費用対効果の算出が難しく、社内の説得に時間を要する（42.7％）
専門人材の不足: 環境知識とAI・データ活用スキルを兼ね備えた「ブリッジ人材」が不足している（27.1％）

サーキュラーエコノミー推進の現状と課題

地政学リスクや資源価格の高騰を受け、多くの企業が環境対応の枠を超えた事業構造の転換を模索しています。特に、「既存製品の長寿命化」や「国内資源循環の構築」といった取り組みが注目されています。

しかし、メンバーズが実施した「第2回日本企業のサーキュラーエコノミー実態調査2026」によると、全社的に積極的に取り組んでいる企業は全体の6.0％に留まっており、前年から横ばいという停滞傾向にあります。

推進を阻む主な要因として、以下の点が挙げられています。

調査では、AIを活用している企業とそうでない企業の間で、サーキュラーエコノミー施策の実行率に顕著な差があることが判明しました。特に、「モノの所有から利用・サービス（PaaS）への転換」や「異業種・自治体と連携したエコシステム構築」においては、AI活用企業は未活用企業の約2倍の実行率を示しています。

AIを導入することで、データに基づいた需要予測や効率的な資源循環の最適化が可能となり、ビジネスモデルの転換を加速させていると考えられます。

一方で、サステナビリティ領域でのAI活用には特有の課題も存在します。

これらの課題を乗り越えるためには、サステナビリティ部門だけでなく、経営企画やDX・IT部門が連携し、横断的な体制を構築することが不可欠です。

循環経済型ビジネスを単なる環境対策ではなく、成長のエンジンとするためには、以下の3要素を整えることが鍵となります。