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概要
 デジタルの可能性を活かして都市を見直す取り組み
が、世界各国で強力に推進されている。
 スマートシティは、モビリティやエネルギマネジメント
等のサービス群が注目されているが、実際のスマー
トシティは都市ビジョンや都市計画そのものである。
 現在、様々な試行プロジェクトが行われているが、持
続性という観点から差がつき始めている。
 ビジョンとエコシステム(データ供給(ベースレジストリとオー
プンデータ))がポイントであり、アプリは成功したモデル
(オープンインタフェースを持ったサービスやビルディングブ
ロック)を取り入れればよい。
 スマートシティは住民や企業の誘致にもつながること
から派手に宣伝されているが、本格的な実装はこれ
から。
 モビリティ等の整備で便利さは実感できるが、一般的な都市
サービスでは市民が実感できるレベルには達していない。
1
都市ビジョン
アプリ(ビルディング・ブロック)
データ基盤、データ
アプリは数カ月で作れるが、データ基
盤は10年単位の整備期間が必要
Smart Cityとは何か
 A smart city is an urban area that uses different types of electronic data
collection sensors to supply information which is used to manage assets
and resources efficiently.
 This includes data collected from citizens, devices, and assets that is processed and
analyzed to monitor and manage traffic and transportation systems, power plants,
water supply networks, waste management, law enforcement, information systems,
schools, libraries, hospitals, and other community services.
 The smart city concept integrates information and communication
technology (ICT), and various physical devices connected to the network
(the Internet of things or IoT) to optimize the efficiency of city operations
and services and connect to citizens.
 Smart city technology allows city officials to interact directly with both
community and city infrastructure and to monitor what is happening in the
city and how the city is evolving.
2
https://en.wikipedia.org/wiki/Smart_city
スマートシティの全体像
 従来の都市サービス、都市計画、電子政府等の取り組みを包括した概念。
3
 住民向けに民間や行政が提供するサービス、行政自身がデータを使いこ
なすサービスが含まれる。
スマートシティ
コネクテッド
インダストリ
デジタル
ガバメント
(台帳類、オープンデータ)
社会インフラ情報 センサーデータ
申請、証明、報告
データ
基本
データ
主要データ
駐車場
交通データ
人口密度データ
音データ
大気データ
廃棄物データ
街灯データ
犯罪データ
都市の3Dモデル
サービス領域
モビリティ
安全
健康
エネルギ
水
廃棄物
経済と住居
コミュニティ
最近の話題(2019-11-19/21 Smart City Expo World Congressの議題)
 デジタルトランスフォーメーション
 第4次産業革命 / 都市と社会の新時代
 人工知能、その課題と可能性
 デジタル・トラスト&サイバーセキュリティ / デ
ジタル経済におけるプライバシーとセキュリティ
 5G都市 / 未来のイネーブラー
 モノのインターネット / データ駆動型都市
 データ仮想化 / ビッグデータ、クラウド / シ
ティ・プラットフォーム
 デジタルサイネージ / 屋外でのデジタル活用
/ マインドセット変革からテクノロジーまで
 都市環境
 スマートビルディング / 建物のスマート化、都
市のスマート化
 エネルギー移行 / エネルギーミックス / 配
電システムの再定義
 グリーンシティ / 安全で持続可能で誰でも使え
る公共スペース
 デジタルツインズと都市計画 / デジタルとフィジ
カルの融合
 未来を見据えた都市 / 建物のレジリエンスと
気候変動への取り組み
 都市の食料と農業 / 自然を街に持ち込む
 スマートインフラストラクチャ / スマート材料と
スマートインフラストラクチャによるインパクト
4
 モビリティ
 インテリジェントな交通インフラ / 混雑の少ない安全な都市
 明日のモビリティ( 接続, 自律, 破壊的)
 シェアモビリティ / MaaS
 低炭素都市を実現するための持続可能なモビリティ / アク
ティブおよびマイクロモビリティ
 シームレスな輸送 / 楽な通勤 / スマートな支払
 大量輸送網周辺の公共交通 / 都市計画
 ガバナンスとファイナンス
 政府のイノベーション(アジャイル、分散型、ブロックチェーンの
活用)
 都市間の共同サービス / 集団知能
 メトロポリタン・ガバナンス / アーバン・コアと周辺の接続
 データ戦略(原則、標準、デジタル著作権、データ倫理)
 ファイナンス戦略 / インクルーシブ経済開発
 スマート地域 / スマートシティ戦略とスマート国家
 誰でも参加できる社会とシェアリングシティ
 仕事と教育の未来 / デジタル化、自動化された社会で求
められるスキル
 ギャップへの対応(デジタル化、社会変化、ジェンダー参加)
 循環経済 / リニアな都市からサークル型都市への移行
 シェアリングシティ、都市空間労働プラットフォーム
 都市 / 住宅、高度に再開発され都市化した司法
Smart Cityのサービス例
 渋滞、駐車場、安全、街灯、ゴミが
サービスとして注目されるが、多くの
サービスの可能性がある
5
資料:
Mckinsey global institute
SMART CITIES:DIGITAL SOLUTIONS FOR A MORE LIVABLE FUTURE
モビリティ
安全
健康
エネルギー
水
ゴミ
経済と住居
コミュニティ
イメージによるSmart Cityからアーキテクチャによる検討へ
 持続性のある取り組みにするため、また他都市への展開や他都市との
シームレスなサービス提供を図るためにはアーキテクチャによる整理が必
須になっている。
6
FIWAREのアーキテクチャ
バルセロナ市の
アーキテクチャ
EC SynchroniCityのアーキテクチャ
国内外の事例
7
街の案内
 様々な地図関連ソフトがあり、スマートフォンを通じて活用している。
8
地図 地下街 ルート案内 ARルート案内 車いすマップ
上記の他、レストラン、ホテル、観光案内サイトが多数ある
資料:Yahoo 資料:Yahoo 資料:Yahoo 資料:Yahoo 資料:WheeLog
公共交通等
 既存の鉄道・バスの情報提供が充実するとともに新しいサービスが台頭。
 カーシェアリングの普及も始まっている。
 国内ではeスクーターはヘルメットが必要などの制約があるため普及が進んでいない。
9
列車位置 列車混雑度 バスロケーション タクシー シェアバイク
Station
Station
Station
Station
資料:京王電鉄 資料:NAVITIME 資料:NAVITIME 資料:JapanTaxi 資料:ドコモ
生活関連サービス
 欧州では、ゴミ箱へのセンサー設置が行われている。日本は、収集日
や分別の案内サービスが主流になっている。
 街灯コントロールが欧州ではよく行われているが、主に
エネルギーマネジメントの観点であるが、駐車スペー
ス管理、カメラ設置など複合ターミナル化し始めている。
 街灯や街路案内設備をスマートシティの情報収集拠点にする
ことが広がり始めている
10
住民への利便性向上というよりも、都市とし
ての景観維持と回収コストの削減が主目的
赤
に変わる
ハンブルグ駅前
生活情報案内チャットボット
カメラ
資料:三菱総合研究所
センサーデータ
 センサーベースの情報サービスは始まっている。Yahooの地図で
人口密度と雨の情報が重ねてみられるなど、データの融合が始
まっている。
11
人口密度 雨 花粉 大気
資料:yahoo 資料:yahoo 資料:ウェザーニューズ 資料:日本の大気汚染
安全
 海外では犯罪情報アプリがよく見られる。日本ではより被害の大きい、
交通安全や防災アプリが多い。
 コペンハーゲンは、個人情報に配慮し画像認識ではなく騒音分析で商店
街の異常感知を行っている。
 ニューヨークも銃声認識を行っている
12
Sinndo
Kasenn
急ブレーキ 犯罪 風 河川水位 震度
Accidents
Brakes
Stranger
Peeping
資料:Honda 資料:yahoo 資料:防災科学研究所 資料: yahoo 資料: ゆれくる
安全
 京都府警や警視庁では、過去の発生情報や
通報から犯罪の発生地域を予測するシステム
を運用し、パトロールに活用している。
 加古川市では、街灯カメラと郵便バイク等に付
けられれたセンサーにより見守り情報を収集し
ている。
 ニューヨークは、消防検査密度をAIにより分析
した結果を基に検査重点エリアを変更している。
13
南部の検査密度が多かったが、火災発生状
況を踏まえて北部の検査を重点化。
更に重点地域を絞り込み火災を防止。
不動産管理
 さいたま市は、航空写真をAIで解析し、不動産の実態管理に活用している。
14
新築
解体
196
0
296
0
94
63
0
100
200
300
400
500
600
700
Befor AI Aftre AI
調査時間
(March 2019)
台帳の更新 航空写真の確認
実地調査
インフラ管理
 現在のインフラ管理にデジタル技術は必須の
ものとなってきている。
15
ワイヤー検査
http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/_gppdf/ko18.pdf
下水検査
www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/_gppdf/ko23.pdf
Drone
ダム検査
http://www.mlit.go.jp/common/001125345.pdf
橋梁検査
http://www.mlit.go.jp/common/001125338.pdf
堤防検査
http://www.yachiyo-eng.co.jp/e/
http://www.yachiyo-eng.co.jp/topics/gogango.html
路面検査
資料:My city report
道路検査
資料:Pasco
防災地図
 災害直後の航空写真をプロットし状況把握が行える。
16https://maps.gsi.go.jp/
市庁舎でのロボットの案内(藤枝市)
 訪問者に対して、部門や窓口の案内をしている。
 受付エリアを動き回り、会話での案内と画面での地図表示を行う。
17
ロボットによる高齢者支援
18
http://robotcare.jp/wp-content/uploads/2017/04/List-
of-commercialized-equipment.pdf
セラピーロボット”Paro”
http://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2004/pr20
040917_2/pr20040917_2.html
http://rtc.nagoya.riken.jp/RIBA/
パワードスーツ
 介護、福祉の現場で、様々なデジタル機器が支援に使われている。
スマートスピーカー
介護ロボット
エネルギーマネジメント(ベルリン)
 工場や公共施設のエネマネ
 自然エネルギの売電システム
 街灯、モビリティ等もエネルギー
の一環で取り組み
 資源回帰などもテーマ
19
LoRaWAN
 富山市は、コンパクトシティという理念の下で、ライフライン共通プラット
フォーム等を整備している。広範にLoRaWANを設置し、IoTセンサーの追
加で新たなサービスが開始できる環境になっている。今後にむけて大き
なポテンシャルを持っている。
 データがオープンなので、企業のイノベーション基盤になっている。
20
日本はアプリケーションレイヤーが豊富
 日本のスマートシティは、個々のアプリだけみると世界最高水準。
 ただし、各サービスは独自性が強く、他のアプリと連携できるものはほとん
どない。
 運営ノウハウはある。目的目線での複合サービスを実現するために、アー
キテクチャ思考での再編成が必要。
21
ホテルはどこ
レストランは
どこ
都市計画に
使えるのは
災害情報が
見たい
都市間競争
 Society5.0で共通のアーキテクチャを示しているが、日本各地でアーキ
テクチャ構築競争が起こっている。
 各都市のアプリケーションを相互に連携させる仕組みが必要。
 欧州は、アーキテクチャを複数都市で共通化してアプリの市場を作ろうとしている。
22
政策面の取り組み
23
政府の取り組み
 持続可能な都市を作るため、SDGsという観点から取り組むSDGs未来都市と、AIやIoT等を
活用した未来社会であるSociety5.0の具体的モデルであるスマートシティのプロジェクトが
進められている。
 また、規制緩和なども合わせておこなうスーパーシティの検討も進められている。
24
SDGs
Society 5.0
SDGs未来都市
Smart City Super City
UN
内閣府総合科学技術
イノベーション会議
内閣府、国土交通省、総務省、経済産業省
地域創生本部
地方創生本部
Sustainable Development
Goals
サイバーとリアルを組み合わせた人間中心
社会
- 経済の発展と社会課題の課題解決を実
現
- AIとIoTを使った新しい社会モデル
持続的な発展やコミュニティ活性化の実現
- 人口減少と地域経済縮小への対応
- 街と人の様々な循環を創出
Society 5.0のリアルモデル
主要なポイント
- アーキテクチャ
- Interoperability
- 官民協力
- 国際協調
先進技術やビッグデータを活用した
未来の都市のショーケース
スーパーシティとは
 様々な都市データを繋ぐとともに、規制緩和などを通じて、暮らしやすい社会を構築
25
戦略・政策
ルール
組織
ビジネス
利活用機能
データ
データ連携
アセット
センサー、アクチュエーター
ハードウェア、ネットワーク
データ収集、データ統合
データクレンジング、デバイス管理
データ項目定義、データセット定義
コード
カタログ、検索、AI、解析
業務プロセス
業務ルール
組織間調整
体制
法律
規則
ビジョン
重点分野
セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
・
認
証
ライフサイクル
スマートシティ 実現のためのアーキテクチャ
 Society5.0 参照モデルがあり、データ標準群が中核を支えている。スマー
トシティのアーキテクチャは、このサブセットと考えられる。
26
ツール群
検索・配信 プライバシー管理 コミュニティ
カタログ管理 共通語彙・コード管理 統計解析・シミュレーション
評価・品質 原本性保証
認証・認可/匿名・秘匿 データ接続/データ統合 データ変換
サービス
ポータル
共通
機能
連携
機能
データ
Society 5.0
コネクテッド・インダストリ
スマート・シティ
データ流通市場
IT基本法
官民データ法
デジタル手続法
政府標準利用規約
オープンデータ推進方針
標準ガイドライン群 等
ルール
ツール
データ
Society5.0 参照モデル
データ基盤の整備
 オープンデータ
 行政の保有する情報を再利用可能な形で公開する取り組み。国と自治体で推進。
各種アプリ開発の元データになる。(施設情報、イベント情報 等)
 ベースレジストリ(台帳類)
 行政機関が保有する公的に承認された社会の基本情報。スマートシティを構成す
るうえでの必須の基本パーツ。(台帳、免許 等)
 アーキテクチャとプラットフォーム等の基盤の整備
 データを交換する仕組み。各スマートシティを接続したり、アプリの再利用に必要。
• Society5.0リファレンスアーキテクチャ
• 分野間データ連携基盤
• APIガイド
27
戦略・政策
ルール
組織
ビジネス
利活用機能
データ
データ連携
アセット
センサー、アクチュエーター
ハードウェア、ネットワーク
データ収集、データ統合
データクレンジング、デバイス管理
データ項目定義、データセット定義
コード
カタログ、検索、AI、解析
業務プロセス
業務ルール
組織間調整
体制
法律
規則
ビジョン
重点分野
セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
・
認
証
ベースレジストリ
オープンデータ
プラットフォーム(交換、活用)
プラットフォーム(収集・変換)
A
P
I
アーキテクチャ
重点的に
取組を実施
国土交通データプラットフォーム
 国土交通省は、保有する多くのデータと民間等のデータを連携し、Society
5.0が目指すフィジカル(現実)空間をサイバー(仮想)空間に再現するデジ
タルツインの実現を目指す。これにより、業務の効率化やスマートシティ等
の国土交通省の施策の高度化、産学官連携によるイノベーションの創出
を目指す。
28
不動産データ
地表データ
各ドメイン内でデータ連携できるようにする
2020年末
土地データ 経済活動
データ
自然現象
データ
2022年末
土地
データ
経済活動
データ
自然現象
データ
データハブ
シミュレーション
民間機関
i-Constructionデータ
インフラデータ
交通データ
物流データ
スマートシティ官民連携プラットフォーム
 スマートシティの取組を官民連携で加速するため、企業、大学・研究機関、
地方公共団体、関係府省等を会員とする「スマートシティ官民連携プラット
フォーム」を設立。
 このプラットフォームを通じて、事業支援、分科会の開催、マッチング支援、
普及促進活動等の実施により、スマートシティの取組を支援。
29
http://www.mlit.go.jp/scpf/index.html
100以上のプロジェクト
11府省
112自治体
353 民間組織
合計 465組織
海外動向
30
ベルリン
31
ベルリン
 スマートシティベルリンは、モビリティ、エネルギー、
生活の分野のインターフェースに焦点を当てている。
これらの分野を統合することで気候変動への取り
組みに当たることもできる。
 インテリジェントエネルギーや交通制御などのITア
プリケーションは、最大1億9000万トンのCO 2を節
約。また、WindNodeプロジェクトで、再生可能エネ
ルギーの送電を推進している。
 データインフラストラクチャとしてOpen Data Portalが
あり、リアルタイムで通信でき、これを利用して自動
運転やネットワーク運転などアプリケーションが構
築できる。
 スマートシティを推進するため、スマートシティ紹介
専用アプリも提供して、街全体をショールーム化し
ている。
32
Discover
Smart City
Berlin
スマートシティを支えるLoRaWAN
 少ない電力で広いエリアで無線通信でき、IoT通信に向いているLoRaWAN
センサーを使用してデータネットワークを整備。
 個々のセンサーは狭帯域無線ネットワークを形成し、センサーからLoRaWANゲート
ウェイにデータを送信。ゲートウェイは、このデータを中央サーバーに送信。
• ワイヤレスセンサーにスマートフォンを使い、データコレクタとして機能することもある。その
場合、公共エリアで収集したデータの長距離通信を担うことがある。
 ケーブル接続やSIMカードは複雑な仕組みになることがあったが、LoRaWANセンサは
簡易に設置ができ、長寿命、かつ、安全なデータ伝送と省エネを実現。
• そのため、駐車場、ゴミ容器、地下水道管等、様々なところで利用可能。
 1つのプラットフォームで、全てのセンサーとデータ情報をネットワーク化
およびバンドルすることで、 IoTシステムとして大きな付加価値を生み出す
可能性がある。
 但し、LoRaWANセンサは、多くの場合、特定のプロバイダープラットフォームに合わせ
て調整されていて、他社ネットワークにはつながらない。
33
モビリティ(公共交通機関)
 モビリティはバランスよく導入されている。
 時刻表データが公開されており、国鉄、地下鉄、バスがルート案内が可能。公共交通
機関の料金が時間制定額チケットであるため、気軽に様々な交通機関が組み合わ
せて利用できる。
• オープンデータと交通料金制度の組み合わせが良いので、これまで不便だったバスに人
流が移行し、都市全体のモビリティを向上させている
– 日本でも鉄道とバスのルート案内は可能だが、個々に料金が発生するため利用を躊躇すること
が多い。(バス-地下鉄-JRで500円以上)
 最後のラストワンマイルに、シェアバイクやeスクーターでアプローチできる。
• ここまで料金が一体化すると、更に人流は変わると考えられる。(現在は別料金)
34
地下鉄車内での乗り換え案内 乗換案内
次の駅でのバスの
乗り継ぎ案内が表
示される
電車とバスを乗り継い
でも料金は変わらない
2時間 €2.8
1日 €7
モビリティ(シェアリング)
 シェアリングシステムは、自動車、バイク、自転車、eスクーターが導入さ
れている。
 Uberのアプリからは、タクシー(uber)、自転車、eスクーターを一元的に検
索できて便利である。
 一方で複数社が参入しているので、普及の少ないシェアカーは探すのが難しい。
35
カーシェア、シェアバイク、シェアサイクル、eスクーター
Uberは、車、自転車、eスクーターを一括して検索可能
スマートシティ評価
 IMD2019評価
 安価に住めること、車の渋滞、セ
キュリティが優先事項
 交通機関のオンラインスケジューリ
ングに対する評価は高いが、他の
分野の評価は高くない。
36
ハンブルグ
37
ハンブルグ
 最近注目されている先進スマートシティであり、ドイツ国内の最新のスマー
トシティ調査(Bitkom)では、最高の評価を受けている。
 バスの自動運転やインテリジェント駐車スペース等の60の交通・物流関係
プロジェクトを、2021年のITS World Congressの時期に向けて進めている。
 オンラインサービスの推進策であるデジタル・ファースト・プログラムや、行
政の透明性を高めるポータルサイト、10万件のデータを入手できる都市
データプラットフォームの整備が評価されている。
 将来、殆どの公共サービスは、HDビデオ・キオスクで手続き可能にしてい
く計画。
 都市間連携のMySMARTLifeに参加しており、他地域の展開も考えている
38
インテリジェント・ゴミ箱
(ゴミ収集の効率化)
モバイル戦略
 移動に関する2030年ビジョンにおいて、シェアリング、地域交通、オンデマ
ンドサービスを柱としており、その将来像として、自動運転車が中核にな
ると考えている。
39
smartPORT
 都市に隣接する港湾エリアの大気汚染の防止、エネルギー削減など、目
的が明確なのが成功のポイント。
 港湾エリア全体で、船、鉄道、トラックの流れを統合制御(開閉橋含む)
 都市エリア近辺まで大型船が入るので、停泊中のエンジン稼働を抑制し大気汚染を
防ぐことが重要で、岸壁から船に電源を供給している。港湾用の車両は、風力タービ
ンによって生成された電気エネルギーによって駆動している。また、コンテナヤードは、
無人搬送車がタグのついたコンテナを自動搬送している。
• また、港湾エリアに大気モニター用センサーを付けて、大気状況をモニターしている
 船から鉄道、トラックへの動線を最適化し、港湾エリア全体としてのCO2排出を削減。
• 港は300を超える検出器とセンサーが装備されており、すべての道路利用者は、渋滞や橋
の開口状況などの現在のイベントについて通知を受ける。空いている駐車スペースもポー
トロード管理システムで表示される。
40
Hafen City
 港湾隣接地域のHafen地区の再開発は、都市の交通量管理、住居のエネ
ルギーマネージメント、クリーンなモビリティの推奨等、最先端のスマート
シティを目指している。
 狭帯域の通信網を使ってIoTセンサー情報を収集
 住民コミュニティを重視し、都市の回遊性を高めている。
41
広域再開発 駐車センサ
充電ポスト
シェアバイク
Urban Data Platform
 ハンブルグのほぼすべてのエリアでデジタル化が進みつつある。エネル
ギー、健康、建設、モビリティ、ロジスティクス、輸送、経済の各分野の
データは、このプラットフォームによって相互接続する。良い都市をるため
の基盤である。
 都市データプラットフォームの包括的なコンセプトに基づき、都市データを標準化され
たインターフェースでネットワーク化。
42
Urban Data Platformの詳細
 システム間を連携させるプラットフォームは、スマートシティのアーキテク
チャ標準であるDIN Spec 91357のOpen Urban Platformsに準拠したT-
Systems社(ドイツテレコムが支援)のSmart City Ecosystemを使っている。
 リアルタイム情報も含んだアプリを開発可能。また、各アプリが標準的な接続性を
持っているので、様々なサービスを組み合わせた複合サービスの構築が可能。
 街灯やスマートグリッドのアプリは、ドイツテレコムのSmart City Ecosystem
のスマートミドルウェアにつながっている。(DINに準拠しているか不明)
 今後は、これら2つのプラットフォームを接続することを検討し、ナントやヘ
ルシンキのような他都市のプラットフォームとも接続していきたい。
43
https://www.mysmartlife.eu/interventions/the-city-of-hamburg-urban-platform/
DIN Spec 91357 ハンブルグ市
T-Systems社
Smart City Ecosystem
ドイツテレコム社
Smart City Ecosystem
ナント、
ヘルシンキ
の
プラットフォーム
コンソシアムの他市
データ分析ツール
 データ分析に大型のタッチディスプレイを多用。
44
https://www.youtube.com/watch?v=XcNWNe5dReo
https://www.youtube.com/watch?v=Q1Dnc56LFoc
公共交通網の再編
 近郊駅にシェアカーとシェアバイクのステーションを置くことで、通
勤などの流れを公共交通機関にシフトすることを計画している。
 公共交通機関の利便性の向上が重要と考えている。
 シェアバイクをステーション化して、乗り捨てを防止。最初の30分を無料とし
て、自転車での移動にインセンティブを付与している。(年会費€5が必要)
45
シェアバイクのステーション
ヘルシンキ
46
ヘルシンキ
 スマートシティに積極的であり、 SynchroniCity、 MySMARTLife等の複数都
市連携のチームに参加する等、他都市との連携に力を入れている。
 FinEst Smart Mobility
• 人や物の往来が多いことから、対岸のエストニアのタリンと共同で、両市と双方の大学が
参加してスマートシティを推進。
• タリンとヘルシンキに共通しているのは、行政サービスとスマートシティの融合。
• 行政のプラットフォームであるx-Roadをエストニアからフィンランドに展開していることもあり、
エストニア国民がヘルシンキで処方箋を基に薬を受け取ることもできる。
• モビリティの共通化を考えているが、フェリーチケットも紙だし、まだ発展途上。物流が先行。
 Env&You
• 大気汚染関連のデータを個人や行政機関に提供するプロジェクト。センサー設置と新しい
計算モデルの開発を行っている。.
 SmAll
• Mobility as a Service (MaaS)として、 様々なモビリティサービスをどのようなパッケージで提
供するかを検討している。イタリアとも連携し国際展開を考えている。
 LumiPark
• 街灯とパーキングセンサーを統合して運用するプロジェクト。街灯をデータハブにしてパー
キングデータを集めることで、新たなビジネスの創出も可能と考えている。
47
ヘルシンキ
 都市プラットフォームは、 EIP SCC, FIWARE, OASC等のプラットフォー
ムの検討成果を取り込んでおり、European open dataとopen APIに
対応している。
 データ構造に関しては、OGC open standardsであるCityGMLと
SensorThingsが使われている。
48
SensorThings API Sensing
entities and equivalent concepts
• Thing (and Locations,
HistoricalLocations)
• Datastream
• Sensor
• Observation
• ObservedProperty
• FeatureOfInterest
CityGML
Digital Twin
 実社会の情報を、編集やシミュレーションが容易なデジタルデータで持つ
Digital Twinが進められている。
 表面をメッシュ状でタイル画像で持つモデルに加えて、都市や景観を3Dモデルで管理
するため、CityGMLを標準データモデルやフォーマットとして使っている。
 都市や環境データだけではなく、将来は、ダイナミックデータも取り込んでいきたい。都
市計画の中にきちんと位置付けていく。
 アプリケーションはOpen sourceとして公開している。( http://hel.fi/3D)
49
ヘルシンキ
 既存の各種情報を3Dのシティモデルとして統合して利用できる。
用途により、タイル画像による現実モデルと、内部構造を持つCity
GMLデータを使い分けている。
50
スマートシティ評価
 IMD2019評価
 安価な住宅、リサイクル、公共交通
が優先事項。
 街としての基本機能が優れている
上、技術面も全体に他都市よりも進
んでいる。
51
コペンハーゲン
52
コペンハーゲン
 豊かな生活の実現とグリーンシティを目指している
 スマートシティは、イノベーティブなパートナーシップと技術が鍵
 スマートシティは、都市空間データが鍵
 スマートシティは、市民も含めて参加をすることが重要
 スマートシティは、新技術のテストフィールドととらえる
 スマートシティは、企業誘致や優秀な人材を集めるのにも有効
53
54
City Data Exchange
 Copenhagen solutions labがコペンハーゲン市と日立コンサルティ
ングと協力してデータ交換基盤を整備。公共データだけではなく参
加者によるデータの売買、サブスクリプションもできる仕組み。
55
実際に運用してみると、ニーズマッチングの重要性、
データ標準化の重要性に直面
2年運用したところで評価レポートを作成し公開している
スマートシティ評価
 IMD2019評価
 安全、安価な住居、緑の空間が優先事
項。
 社会基盤の整備は進んでいる。Webサ
イトでの情報管理、オンラインでの診療
予約やオンラインの交通情報提供が進
んでいる。
56
タリン
57
タリン
 行政サービスは、結婚と土地取引以外すべてオンラインで完結できる。ID
等の基盤は、日常的に使うサービスにすることが必要である。
 銀行を、行政サービスプラットフォームのx-Roadのサービスの中に入れたことにより、
市民サービスとしてIDが普及。スマートフォンに入れたことも大きい。
 スマートシティの実現には、「eID」「プラットフォーム」「サービスカタログ」
が重要
 eID:各サービスにアクセスするときに認証が必要
 プラットフォーム(xRoad):各データソースからデータを効率的に取り出すのに必要
 サービスカタログ:様々なサービスがあった時に、容易に選べる環境が必要
 スマートシティをヘルシンキと共同で実施(FINEST TWINS)するほか、無人
バス、無人宅配などの検証を実施中。
58
スマートシティ
ベースレジストリ
eID
プラット
フォーム
X-Road
サービス
カタログ
共通
59
eスクーター導入の実態
 eスクーター導入は各地で行われているが、導入ルールが大きく影響をし
ているようである。
 停車場所や台数などのルールがないと景観上の問題が出る。
 一方、ルールが厳しいと利便性が損なわれる。
60
タリン
タリン ヘルシンキ
駐車禁止エリアに停止
時には警告を表示利用はハンドルの
QRコードを読んで
開始。
スマホで終了。
自転車に関する総合対策
 自転車置き場、自転車専用レーン等の整備を進め
ることで、自転車へのシフトを支援。
 単にシェアバイクを入れるだけではない
61
電車への自転車持ち
込みやペットの同伴
階段の自転車レーン
自転車レーン
自転車置き場
シェアバイク
自転車
犬
自動運転
 各国とも自動運転は、将来のモビリティの中核的な存在と意識し
ており、大学構内など限定エリアでの実証が行われている。
62
資料:タリン工科大学
参考:その他の先端都市
63
ストックホルム( Smart City Expo World Congress, City Award2019の都市)
 気候、エネルギ、環境
 Air
 Biogas
 Ecosystem Services
 Energy production
 Climate adaptation
 District Heating & Cooling
 Smart Grids
 Waste Management
 Waste-to-Energy
 Water
 モビリティ
 Biofuels
 Cycling
 Electrification
 Geofencing
 Public transport
 Shared transport
 デジタル化
 Data collection, management & sharing
 社会の持続性
 Densification & multifunctionality
 Equality
 Healthy cities & physical activity
 都市計画
 Placemaking
 Renewal of city districts
 Smart and sustainable buildings
64https://smartcitysweden.com/
インクルーシブで、持続可能で、繁栄できるスマート
でつながった都市
ストックホルムのスマートシティ戦略は、イノベーション、
オープン性、コネクティビティを通じて、スマートでつながっ
た都市を目指している。
ストックホルムのスマートシティは、経済的、生態学的、社
会的に持続可能であり、市民に最高品質の生活とビジネ
スのための最高の環境を提供している。
Aspern Smart City in Vienna
 ウィーンの先進スマートシティ
 マンションは、外出時にWifi を切る等の一括コントロールが可能で、全てのコンセント
を外部からコントロールできる。
 街の未来のための4本の柱
 111人が参加するThe Smart user
 The smart building
 The smart grid
 住民が互いに交流するThe smart information and communications technology (ICT)
65
https://new.siemens.com/global/en/company/stories/infrast
ructure/aspern-smart-city.html?linkId=300000000167571
 2018年までの初期フェーズが終わり、2019 to 2023計画の下で拡張中。
 次のチャレンジは、運用コストの最適化。そのためにDigital twinにしていく
 ビル等では様々なシステムが入ることから、データの標準化を行うのでは
なく、データを変換する「translators」を活用してデータを連携。
66
複数都市連携
欧州では、都市単体でのスマートシティだけではなく、複数都市連携が盛んに
なってきている。
民間サービスは、もともと他都市展開しているが、自治体も連携し、プラットフォー
ム上でのビルディングブロックによるビジネスマーケットを作ろうとしている。
67
MySMARTLife
 先進的な取り組みをするNantes、Hamburg、Helsinkiと、その成果を展開す
るBydgoszcz、Rijeka、Palenciaの六か国の都市が連携して行うスマートシ
ティプロジェクト。Urban Platformに注目している。
68
Nantes
•Ile de Nantes - Retrofitting
Actions
•Renewable Energy Production
and Management
•City Infrastructure (Lighting &
Smart Meters)
•E-Mobility
•District Heating Optimisation
•Energy Data Lab & Energy
Planning & Monitoring
•Nantes Urban Platform
Hamburg
•Am Schleusengraben - High
Performance New
Constructions
•Bergedorf-Süd - Retrofitting
Project
•Smart Home Assistant &
Metering
•Smart Street Lighting & Humble
Lamppost
•E-Mobility
•Energy Projects (Smart Heating
Islands)
•The City of Hamburg Urban
Platform
Helsinki
•Merihaka and Vilhonvuori -
Retrofitting Projects
•Kalasatama High-Performance
Residential Buildings
•Viikki Environment House
•Energy Projects
•Smart Public Lighting
•Solar Power Plant
•E-Mobility
•Helsinki Urban Platform
Bydgoszcz、Rijeka、Palencia
Synchronicity
 IoTとAI対応サービスを開発するグローバル市場を作るための、標準活用プ
ロジェクト。
 Open & Agile Smart Cities network (OASC)の考え方や技術をベースにしている.。
 FIWAREの成果もフルに活用している
 Horizon2020のファンドで2019年12月まで3年間実施。
 アーキテクチャ、データモデルやAPI、ツール群を決めたうえで複数都市で
実証。
69
コア都市
Helsinki、Porto、Antwerp、Milan、Manchester、
Santander、Eindhoven、Carouge 等
Finest Twins
 ヘルシンキとタリンは海峡の対岸にあり、人や物の行き来が多いことから
共同でスマートシティを推進している。
 行政のプラットフォームとしてエストニアが開発したx-Roadをフィンランドが
採用しているため、様々な行政や生活データが交換できる。
 タリン市民がヘルシンキで処方箋を使って薬を受け取ることもできる。
 タリンとヘルシンキを結ぶ共通モビリティは、個人は十分ではないが、物
流分野で進んでおり、共通アプリケーションなどを提供している。
70
FINEST TWINS COE
民間サービスを軸に考えるのも良いのではないか
 UberやeScooterやGoogleはどの都市でも同じアプリ、操作性、決済方法
 既存の交通機関は各都市で全く違うアプリ、操作性、決済方法
71
タリン タリン-ヘルシンキ フェリー ヘルシンキ
まとめと示唆
72
全体
 スマートシティは、これまでの都市サービスの集大成に過ぎない。
 個々のアプリケーションではなく、何を目指すかのビジョンが重要。社会
ビジョンからブレークダウンしていくアプローチをとる必要がある。
 将来、どのような人に住んでほしくて、どのような企業に立地してほしいのかを考え
るのがスタートライン
• シェアバイクを考えるのではなく、「環境都市→自転車中心の社会→シェアバイク」という
ような考え方
 スマートシティのエコシステムとして、データを供給するメカニズムの整備
が必要。
73
ビジョン
サービ
ス
データ基盤
サービ
ス
サービ
ス ・・・
オープンなビルディングブロックで構成
最高のサービス、信頼性の高いサービスを導入
都市の目指すべき社会をベースに課題を洗い出す。
デジタル技術だけでなく、社会基盤も同時に整備する
市民や企業が活躍、創造できる環境を提供
とにかく重要なのはベースレジストリ
 ベースレジストリは、デジタル時代の必須の都市環境になっている。
 多くの国でプライオリティの高いデータに関する第一段の整備が終わっている
74
土地
データ
インフラ
データ
交通
データ
土地
データ
インフラ
データ
交通
データ
すぐに新ビジネスを開始できる
暮らしやすい
新しいビジネスをするスタートアップコストが大きい
サービスレベルが向上しない
住民や企業は、より魅力的
な場所へ移動していく
ベースレジストリは、社会のポテンシャルである。
整備されているところには人と金が集まり、エコシステムの中で発展していく。
(個別データベース)
未整備、品質が悪い
ベースレジストリ
データ品質管理
 どの都市でも明示的に公表することは少ないが、各都市はデータ
品質に注目している
 自動運転等のためのデータ品質(精度、最新性、不正確なデータの混入)
 都市計画等でのデータ品質(ベースレジストリ内の不正確なデータ)
 市民収集データ等の信頼性
 AIのための学習データ(収集対象のバイアス)
75
低品質のデータ 処理
クレンジング処理
サービス
サービス
低品質なサービス
高品質のデータ 処理 サービス 迅速で高品質なサービス
データの
フレームワーク
独自サービスでなくビルディングブロックを整備
 サービスを実現する時は、ビルディング・ブロックの活用を考える。
 一方で、ニュートラルで信頼できるプラットフォーム・サービスがある場合
には、提供されるものを活用する方法もある。
 行政用プラットフォームのx-Road、産業界も含んだプラットフォームのGAIA-X
76GAIA-XX-Road
FIWARE Atomic Services
• コアなサービスの開発に集中できる
• 品質高いサービスが利用できる
• スケールしやすい
• アプリ生存率が高い
ビルディング・ブロック(BB)ベースの具体的推進
 なるべく既存のビルディングブロックを使い、短時間に高品質の
サービスを構築
 ベース・レジストリのある地域に展開
77
MssSのアプリ等
Syncronicityの目指す姿
FIWAREのBB
Atomic serviceのBB
ベース・レジストリ
どんなに信頼性が高いアプリができても・・・、
• 品質の高いデータがないと機能しない
→他都市に展開が困難
• データが継続的かつ安価に提供されなければ、サービスが維持できない
FIWAREのBB
Atomic serviceのBB
ベース・レジストリ
MssSのアプリ等
ベース・レジストリ
事象者のアイデアBBとベース・レジストリ
MssSのアプリ等
FIWAREのBB
Atomic serviceのBB
先進都市でのサービス 他都市への横展開先進都市での開発
スマートシティにおける役割分担
 各地でスマートシティが進められているが、全体を見てコーディネートする
機能が重要。スケールさせるためには、国の役割が大きい。
78
民間
- サービス
自治体
- 戦略と計画
- サービス
国
-
国際
- 相互運用性
- オープンデータ
- 調整  戦略
 アーキテクチャ
• ルール
• 標準(参照モデル)
• オープンデータ
• ベースレジストリ
• プラットフォーム
(ツール)
 コミュニティ
 実証
Society5.0等で対象とする都市関連データ
79
Industry Land Smart city Person(健康、金融)
自動走行・モビリティ
スマートライフ
自動走行
エネルギ・環境
防災・減災
健康・医療
物流
サイバー空間基盤
フィジカル空間基盤 セキュリティ
介護ダイナミックマップ
宿泊
観光
観光・防災
健康・医療
ヘルスケアデバイス履修履歴植物
街頭カメラ
車載カメラ
人流
パイプライン
車両走行
水道施設
医療機器物流
自動走行
環境
気象
ライフログ
自動物流データ
宅配ロボット
セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
・
認
証 アセット
データ連携
データ
データ利活用
ビジネス
組織
ルール
戦略・政策
Society5.0 SIP2
Connected Industries
AIシステム共同開発
Government
行政
データ
連携標準
日付・時刻
住所
地理座標
郵便番号
電話番号
氏名
法人名
地名
台帳 戸籍
住民基本台帳
不動産登記簿
商業登記簿
固定資産課税台帳
道路台帳
農道台帳
林道台帳
都市計画図
都市公園台帳
港湾台帳
住居表示台帳
電子国土
河川現況台帳
海岸保全区域台帳
砂防指定台帳
地すべり防止区域台帳
公有財産台帳
避難所・場所一覧
公共施設一覧
病院一覧
調達情報
支援制度情報
イベント情報
コード 法人番号
事業所コード
国コード
地方公共団体コード
(町字識別子)
リアル
タイム
データ
気象
交通
犯罪
AIシステム共同開発
Connected Industries
Society5.0 SIP2
重点分野 主要データ
土壌
農地
気象
地図
地盤
地質
衛星観測
流域観測
気象予測
路面
車線
構造物
トラック動態
ベースレジストリ+マスターデータ
オープンデータ
SIPでは多くの都市データを活用している
スマートシティ実証等で活用している主なデータ
80
 警備データ
 購買データ
 地域産品データ
 SNSデータ
 健康データ
 鳥獣監視
 施設データ
 モビリティデータ(人流)
 自動運転データ
 信号灯色データ
 街頭カメラデータ
 カメラによる交通・活動データ
 インフラ維持管理データ
 道路管理データ
 水路水位データ
 環境センサーデータ
 地域電力等データ
 清掃データ
スマートシティ(国土交通省の実証から抽出) 海外のスマートシティ
 騒音
 大気データ
 駐車場データ
 交通データ
 人流データ
 ごみデータ
 街灯データ
 犯罪データ
このような、国内外でフォーカス(使用している)しているデータを洗い出
して、プライオリティをつけていくことが重要。
スマートシティで優先的に整備すべきデータ
 相互運用性を確保するために、最低限確保すべきデータから優先的に課
題を解決。
 いつまでにどこまでやるのかを考えていく必要がある。
 ルールも同様に検討していく。
81
グループA
静的基盤
• 地理情報
• 住所情報
• 施設情報
• 道路情報
• インフラ情報
グループB
動的基盤
• 温度データ
• 騒音データ
• 交通量データ
• 照明データ
• 大気データ
グループC
都市サービス
• イベント情報
• 犯罪データ
• 電力量
• 防災データ
暫定的にプライオリティ付けをしたもので、上記の区分には議論が必要
現在の日本の課題
 アーキテクチャが正しく理解されないまま、各都市でスマートシティプロ
ジェクトが開始しているのではないか。
 SIPで、Society5.0のリファレンス・アーキテクチャベースで複数プロジェクトが進んでい
るところ。各都市のプロジェクトと経験を統合できるかが鍵であり、ここに集約していく
のが一案。
82
ベース・レジストリ等(データ品質含む)
ビルディングブロックによるプラットフォーム
標準的な連携API
標準的な活用API
サービス
ビジョン
ベース・レジストリ等(データ品質含む)
ビルディングブロックによるプラットフォーム
標準的な連携API
標準的な活用API
サービス
ビジョン
海外の先進的なスマートシティ 日本の多くのスマートシティ
サービス・オリエンティッド
テクノロジ・オリエンティッド
ビジョン・オリエンティッド
エコシステム・ベース
マーケット志向
日本の強みとチャンス
 世界が日本に注目するのは、高齢社会というフィールド、高度に整備され
たインフラ、センサー等のIoT、AI、ロボティックスの技術、環境技術。
 自動車、家電等メーカーが国内にあり、試行等の連携がしやすいのは世界の都市に
ない強み
 人口減少社会の中で、どのような都市環境、住環境を作っていくのか。自
然との共生、防災への備えも重要。
 コペンハーゲンのように、車いすやベビーカーなど、動くものにセンサーを付ける構想
は参考になる。
 オプトインから開始するのではないか。 83
おもてなし
高いサービスレベル
品質へのこだわり
豊富な観光資源
インフラや社会サービス
高度な都市インフラと交通網
安全で安心な社会
技術
- IoT
- AI
- ロボット
高齢人口
労働力
不足
高齢化に向けたスマートシティのイメージ
高齢者に優しい街
移動が楽
足の不自由な人へのサ
ポート
車いすや杖の移動者の
サポート
そもそも移動が大変
鉄道
バス
タクシー
元気でいたい
イベントへの誘引 イベント案内
散歩などへの誘引 天気、気温情報の提供
予防医療の促進
フィットネスセンターの連
携
社会に貢献・参加したい
コミュニティへの参加促
進
自宅へのアプローチ
地域でのコミュニティ
生活を支援してほしい
介護
買い物支援
経済的に余裕がほしい
仕事がほしい ジョブ・バンク
安い店を知りたい お店案内
生活をコンパクトにした
い
中古品売買
サポーターの支援
自転車移動
情報引継ぎ
84
主要デジタルサービス
自動運転
自動配送
パーソナルモビリティ
スマートフォン
スマートスピーカー
買い物サイト
マッチングサービス
見守りサービス
コアテクノロジー
顔認識
音声認識
手書き文字認識
センサー
主要関連サービス
地域公共交通料金
サポート拠点
歩道
データ解析による都市計画
市民参加によるコンセプト作成と合意形成
車いすセンサー等、希望者による参加
オープンデータ化によるイノベーションの促進
デジタルサポートによるスマートシティ・イメージ
 高齢者に優しいスマートシティのイメージ
 デジタルデバイドを主張するのではなく、
デジタル技術によるデジタルサポートを実現
85
今日は体調良いですね。
少し外出してみませんか。
(健康データ)
今日は雨は降りません
30分後には日差しが強くなります
(天気データ)
道路を渡る時に気を付けてくださ
い。スピード出した車が来ます。
(交通データ)
今日は空気がきれいですよ。
川まで行くと富士山が見えます。
(大気データ)
左に行くと青空マーケットがありますよ
(イベントデータ)
今日は商店街が混雑しているようです
(人口密度データ)
ビー!
高齢者がいますので、
ゆっくり走ってください。
(運転支援データ)
あなたの家の前の道路の
穴は補修されました
(路面データ)
疲れましたか。そこから
バスで帰れますよ。
(バスデータ)
高齢者に優しいということは、
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よし!
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開発しよう
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