アパレル業界は世界第2位の汚染産業と言われており，廃棄される衣料品は大きな課題となっている．一方で，リサイクル業者の利用頻度も大きくはなく，十分に利用できる衣料品であっても廃棄処分されてしまうことが多い．また，業者に持ち込んだ結果，引き取り不可と判断されたものについては持ち帰る必要があり，リサイクル業者の利用を躊躇することも考えられる．そこで本研究では，リサイクル業者と共同で収集した衣料品画像と，リサイクル可否の判定を加えたアノテーション情報を基に，手持ちの衣料品が再利用可能であるかを判定する分類器の構築を行った．分類実験にはベースラインとしてグリッドサーチによってパラメータチューニングを行ったSVM，Vision Transformer，VGG16，Googlenetをそれぞれファインチューニングしたモデルを比較検討している．SVMにおいては，F1スコアで0.83，ニューラルネットワークの各モデルはF1スコアで0.98以上の性能を示した．これにより，ユーザが写真を撮影し分類器にリサイクル可能性を判定させることに成功している．
