本研究では，深層学習を用いて家庭ごみを自動分類する画像認識システムを構築した。対象は可燃ごみ，プラスチック，金属，ガラス，段ボールの五種類で，各クラス約四百枚の画像を収集した。モデルにはImageNetで事前学習されたResNet-50を用い，データを80％と20％に分割して学習・検証を行った。評価の結果，可燃ごみと段ボールで高精度を示した一方，プラスチックとガラスでは一部に再現率の低下が見られた。