家電等の使用済み製品からプラスチックを種類ごとに選別する方法の一つに静電選別がある。静電選別では、投入原料の組成比が変動するとプラスチックの回収率や純度が安定しないため、組成変動に応じた選別条件の調整が重要である。本研究では、原料組成比をセンシングするため、近赤外線領域の波長情報を取得可能なハイパースペクトルカメラと機械学習の適用を検討した。検討の結果、家電に含まれる主要3種類のプラスチックを機械学習により99 %の精度で判別できることが分かった。また、撮像した画像からプラスチックを種類別に色分けし、色ごとの面積比率から組成比の推定を行った。