MUGOMI (無ごみ) MUGOMI (無ごみ)
The Operating System for
Waste
Compliance.
廃棄物コンプライアンスの
オペレーティングシステム。
Turn analog waste streams into forensic-grade data. We combine edge-AI hardware with an enterprise platform to slash collection logistics, solve the labor deficit, and automate Scope 3 ESG reporting. アナログな廃棄物ストリームをフォレンジックレベルのデータに変換。エッジAIハードウェアとエンタープライズ基盤を統合し、回収ロジスティクスを削減、労働力不足を解消し、Scope 3のESG報告を自動化します。
Why the Status Quo is Failing. なぜ現状のシステムは限界なのか。
The Labor Deficit & The 2024 Logistics Problem 労働力不足と「2024年問題」
Scheduled cleaning routes are no longer sustainable. With a 2.3x job-to-applicant ratio, 45% of workers over 65, and strict overtime caps devastating logistics (the "2024 Problem"), throwing human bodies at waste collection destroys profit margins. Mugomi OS enables dynamic, on-demand routing, multiplying your existing workforce's capacity. 定期的な巡回清掃や固定ルートによる廃棄物回収は、もはや持続不可能です。ビルメンテナンス業界における有効求人倍率は2.3倍に達し、就業者の45%以上が65歳以上の高齢者で占められています。さらに、時間外労働の上限規制（物流の「2024年問題」）がドライバー不足に追い打ちをかける中、人海戦術による廃棄物回収は利益率を著しく圧迫します。Mugomi OSは、動的かつオンデマンドなルート最適化を実現し、既存の労働力で最大のパフォーマンスを引き出します。
Automated Scope 3 Auditing Scope 3監査の自動化
Mandatory SSBJ reporting is approaching. Prime-listed corporations must prove their Scope 3 waste composition, not just total weight. Manual waste auditing is a financial liability. Our sensor-fusion technology captures exact material data at the point of disposal (i.e., "Primary Data"). SSBJ（サステナビリティ基準委員会）報告の義務化が迫っています。プライム上場企業は、総重量だけでなく、Scope 3の廃棄物組成を証明する必要があります。手作業による廃棄物監査はもはや財務上のリスクです。当社のセンサーフュージョン技術は、廃棄の発生源において正確なマテリアルデータ（すなわち「一次データ」）を取得します。
Enterprise Intelligence.
Zero Deployment
Friction.
エンタープライズ水準のインテリジェンス。
導入の摩擦はゼロ。
Mugomi hardware isn't a heavy capital expenditure; it's a rapidly deployable data node. Delivered via a Hardware-as-a-Service (HaaS) model, Mugomi bypasses lengthy Board of Director CapEx approvals, allowing Facility Managers to deploy instantly from standard OpEx maintenance budgets. No heavy construction. Retrofits in under 60 seconds. Mugomiのハードウェアは大規模な設備投資（CapEx）ではなく、迅速に展開可能なデータノードです。Hardware-as-a-Service（HaaS）モデルを通じて提供されるため、取締役会の時間のかかる設備投資の稟議を回避し、施設管理者が通常の修繕費・維持管理費（OpEx）から即座に導入できます。大掛かりな工事は不要。60秒以内で後付け（レトロフィット）が可能です。
Mugomi Snap Mugomi Snap
The foundational edge-AI sensor that converts existing office and transit bins into smart nodes in under 60 seconds. 既存のオフィスや交通機関のゴミ箱を、60秒以内でスマートノードに変換する基盤となるエッジAIセンサー。
Our edge-vision AI categorizes broad material composition (PET, Can, Combustibles) in real-time, while passively capturing granular brand and SKU-level data without adding any wait-time to the user's disposal process. エッジビジョンAIが、リアルタイムで広範な素材構成（PET、缶、可燃物など）を分類しつつ、ユーザーの廃棄プロセスに待ち時間を一切与えることなく、ブランドやSKUレベルの詳細データをパッシブに取得します。
Transforms waste disposal into an engaging experience. Instant audio/visual cues and customizable interactions (e.g., branded sounds or gamified 'thank you' messages) actively train users and increase recycling purity. ゴミ捨てを魅力的な体験に変えます。即時の視覚・音声シグナルや、カスタマイズ可能なインタラクションにより、ユーザーを自然に教育し、リサイクルの純度を向上させます。
A physical "Privacy Brow" restricts the optical field of view to a steep downward angle, ensuring facial capture is impossible. 物理的な「プライバシー・ブロウ（ひさし）」が光学視野を急な下向きの角度に制限し、顔の撮影を物理的に不可能にします。
Mugomi O-Snap Mugomi O-Snap
Designed specifically for Beverage Brands and Vending Fleet Operators. O-Snap builds upon the Snap architecture by adding physical sorting mechanics and advanced sensor fusion to solve the 2024 Logistics Problem. 飲料ブランドおよび自動販売機オペレーター（VMO）向けに特化して設計。O-Snapは、物理的な選別メカニズムと高度なセンサーフュージョンを追加することで、「2024年問題」のロジスティクス課題を解決します。
By preventing premature bin overflow, O-Snap drops location route frequency from 2x/week to 1x/week, effectively halving fleet logistics costs without hiring new drivers. ゴミ箱の早期の溢れを未然に防ぐことで、O-Snapは巡回頻度を週2回から週1回へと削減し、新たなドライバーを採用することなく、実質的にフリートのロジスティクスコストを半減させます。
An active rejection gate physically blocks contamination, converting costly disposal penalties (Reverse Onerous Costs) into profitable rPET revenue. アクティブな排除ゲートが異物混入を物理的にブロックし、コストのかかる廃棄ペナルティ（逆有償コスト）を、利益を生むrPET（リサイクルPET）収益へと転換します。
Integrates precision weight sensors and dedicated optical telemetry to maximize label and brand-level data fidelity for the beverage industry—all executed at sub-second speeds. 高精度な重量センサーと専用の光学テレメトリを統合し、飲料業界向けにラベルおよびブランドレベルのデータ忠実度を最大化。すべて1秒未満の速度で実行されます。
Scalable Intelligence for Every Facility. あらゆる施設に対応するスケーラブルなインテリジェンス。
Hardware is just the beginning.
Our platform scales
with
your operational needs.
ハードウェアは始まりに過ぎません。
当社のプラットフォームは、お客様の運用ニーズに合わせて拡張します。
Tier 1: Standby
(Seasonal Mode)
Tier 1: スタンバイ
（シーズナルモード）
Essential fleet health. Heartbeat monitoring, battery status, and critical safety alerts (fire/tilt/vandalism). Designed for off-season facility management (e.g., ski resorts, stadiums) to maintain device connectivity at a minimized cost. 不可欠なフリート健全性管理。ハートビート監視、バッテリー状態、重大な安全アラート（火災・傾き・破壊行為など）。オフシーズンの施設管理において、最小限のコストでデバイスの接続性を維持するよう設計されています。
Tier 2: Ops-Link Tier 2: オプス・リンク
The labor saver. Real-time fill levels, dynamic routing APIs, and fullness alerts to transition from scheduled to on-demand cleaning. 労働力削減の要。リアルタイムの充填レベル、動的ルーティングAPI、満杯アラートにより、定期清掃からオンデマンド清掃への移行を実現します。
Tier 3: Compliance Tier 3: コンプライアンス
Automated auditing. Multi-tenant SSBJ/Scope 3 reporting with granular access control for corporate ESG requirements. 監査の自動化。企業のESG要件に対応する詳細なアクセス制御を備えた、マルチテナントSSBJ / Scope 3レポート機能。
Leadership & Academic Backing リーダーシップと学術的バックアップ
Eric Sanders サンダース・エリック
Founder & CEO 創業者 兼 CEOUS Attorney (CA/NY) and 5-year Soracom veteran. Full-stack developer who architected the Mugomi OS platform. 米国弁護士（CA/NY州）およびソラコムでの5年の経験。Mugomi OSプラットフォームを設計したフルスタック開発者。
Uniquely capable of translating complex Japanese legal mandates into engineering specs, and both into enterprise sales. 複雑な日本の法的要件をエンジニアリング仕様に変換し、さらにそれらをエンタープライズ営業へと繋げる独自の能力を持ちます。
Prof. Yoshiki Yamagata 山形 与志樹 教授
Research Advisor 研究アドバイザーLong-standing experience as a Principal Researcher at the National Institute for Environmental Studies (NIES) and Lead Author for the IPCC. 国立環境研究所主席研究員、IPCCの代表執筆者としての長年の経験。
Professor at Keio University SDM. Advising on the social implementation of new technologies through living labs. 慶應義塾大学SDM教授。新技術をリビングラボでの社会実装に連携。
Prof. Chinthaka Premachandra チンタカ・プレマチャンドラ 教授
Joint Research Lead 共同研究リードDirector of the Image Processing and Robotics Lab at Shibaura Institute of Technology (SIT) and IEEE award-winning researcher. 芝浦工業大学（SIT）画像処理およびロボティクス研究室 室長、IEEE受賞歴のある研究者。
Leads our joint research (JRA) in optimizing complex deep-learning vision models to run flawlessly on low-power, constrained edge devices. 当社の共同研究（JRA）を主導し、複雑なディープラーニング・ビジョンモデルを、低消費電力で制約のあるエッジデバイス上で完璧に動作するよう最適化します。
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Our Q1 closed-beta is currently deploying. Whether you are a facility manager seeking to automate operations or an investor requesting our data room, please submit your inquiry below. 現在、第1四半期のクローズドベータを展開中です。業務の自動化を検討されている施設管理者の方も、データルームのアクセスをご希望の投資家の方も、下記よりお問い合わせください。