スマートシティ実現へ向けた都市情報産業の可能性と課題〜 IoT 利活用を進める藤沢市を事例として〜

米澤拓郎 ( 慶應義塾大学 )

自己紹介 / 米澤拓郎

• 慶應義塾大学 SFC （湘南藤沢キャンパス） 特任講師• 興味：システム、ネットワーク、人間との交点

• Ubicomp, Urban Computing, HCI など• 国内外スマートシティプロジェクトに参加

• NICT 日欧共同研究開発 ClouT/BigClouT プロジェクト• NICT ソーシャルビッグデータプロジェクト• 文科省ビッグデータ利活用プロジェクト• 総務省 G 空間シティプロジェクト

http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~takuro個人ページ

EU-Japan Collaborative Smart City Project

(2013-2015)

(2016-2018)

Funded by FP7/NICT

Funded by Horizon2020/NICT

ClouT Project

BigClouT Project

Video

実空間 情報空間

Tv ＝ now - dTr= now DataSensing

Volume&Speed UP

Tv ≈ nowTr = now

Big DataSensing

Seamless collection of various sensor data(IoT, People, Web)

Knowledge acquisition &Sharing

Tr= now’ Tv ＝ now + DChooseFuture

Prediction (ML, analysis)

スマートシティとは何か？• City which has A&R: Awareness and Responsiveness

– Awareness: 都市状況の理解、予測– Responsiveness: 都市機能の変化、行動変容促進

LIFE ENVIRONMENT ECONOMY etc..

レガシーな都市エレメントからスマートなエレメント、コミュニティへ

Self-A&RSurrounding-A&R

ApplicationAutomated DrivingSmart Navigation etc.

Community-A&R

レガシー都市エレメント スマート都市エレメント スマート組織 , コミュニティ , ..

IoTEmpowerment

DataSharing

ApplicationSmart Delivery Schedulingetc.

100Hz Data

1Hz Data* 100 cars

都市情報産業

• 情報第一次産業 • 情報第二次産業 • 情報第三次産業

自然界に働きかけて直接に富（情報）を取得する産業。実空間からのセンシング。需要が明らかであればより多くのセンシングが行われる。

第一次産業が採取・生産した原材料（情報）を加工して富を作り出す産業。知の生産を行うソフトウエア、情報を可視化するアプリ。需要が明らかであればより多くの加工が行われる。

上記以外の産業で、商品やサービスを分配することで富を創造する。小売業やサービス業。 IoT 的な情報を扱う第三次産業は現存しない。

異分野データ連携プロジェクト第一回会合での提言（中澤仁）

潜在都市データをどう取得するか取得都市データをどうオープンに共有するか

共有都市データをどう活用するか取得・流通・分析・活用

参考 : サンフランシスコの事例

慶應大学 SFCity(Smart Future City)ラボX

藤沢市

慶應義塾大学 SFC 藤沢市

最先端技術の研究開発を通じて人類・社会貢献を目指す 市に内在・潜在する諸問題を分析・解決し、より良い市政を目指す

産官学研究プロジェクト

最先端技術 リアルな社会問題・行政課題連携等協力協定

Boot the Smart City既存都市資産の最大限活用公共車両センシング / WEB センサ化 / 市民・職員のセンサ化

都市データをサステイナブルにどう取得可能とするか？資金豊富な都市だけでなく、あらゆる都市に適用可能な手法の模索

ストレートなアプローチ： IoT を都市にばら撒くスペインサンタンデール市20,000 個以上のセンサを設置

ストレートなアプローチ： IoT を都市にばら撒く

スペイン サンタンデール市20,000 個以上のセンサを設置

1. 公共車両センシング 清掃車は毎日、人が住んでいる場所すべてをまわる センサ化することで、空間的にカバー可能（時間的には技術で解決）

100 台すべての清掃車をセンサ化予定

1. 公共車両センシング

With SODA Project 朝日新聞朝刊（神奈川）

Video

2. WEB のセンサ化API も何もない WEB ページをIoT データストリームへと変える

• 都市に関する情報を提供する WEB は多数存在• 周期的にアップデートされるものも多い

• センサのように

WEB サイトを IoT に変えてしまえばいい１００億の WEB サイト

WEB Sensorizer

(Google Chrome Plugin)

Auto finding&sensorize

Manual sensorizeX

2 ways of sensorize

Video

Video

Video

Video

Data Finder Data Warrior

Finding and activating good

sensors !

Creating new services with the

sensors!

… Smart city apps.

Sensorizer Leveraging

City data excavationhackathon

City applicationhackathon

…

InternetData

digging

Smart City API-Ready Sensors

データ発掘・活用ハッカソン「オープンデータ」を使うだけでなく、「オープンセンサストリーム」自体を作り活用

3. 市民・職員のセンサ化

Virtual Sensor Nodes

StreetLight

DeadAnimal

DisasterReport

Graffiti IllegalGarbage RoadDamageCitizen / City Staffsas data publisher

CityApps.

Photo,GPS,Comment..

PublishData Stream

レポートの例 10 月 4 日試行開始 / 環境部 ~15 名1 週間強で、 250 件 ~ の情報が収集・共有

普段の業務遂行に必要な情報なため、自然とデータが収集・共有される

解析対象データ例：落書きの地域性、同一作者かどうか• これまで市職員の経験知として潜在していたもの　 　• これまで誰も気が付かなかった地域特性・パターン 顕在化 ,見える化→

Available on http://www.sfcity.jp

Open Smart City Platform 都市に関する多種多様なデータソースから情報を取得 共通 API による透過的なアクセス 柔軟かつスケーラブルなデータ共有

レガシー都市エレメントをスマート都市エレメントに 都市ビッグデータをオープンかつセキュアに共有

Example of city data volume and diversity

SFCity Platform が提供するSensor-Over-XMPP 技術によりセンサデータストリームとしてアクセス可能

異種センサ融合アプリケーション

IoT センサ

WEB センサ

市民・職員センサ

共通A

PI

都市情報ダッシュボード

City Sensors

Video

Video

Lessons Learnt

• スマートシティは大企業 or リッチな自治体だけのもの？– そうあるべきではない

• 藤沢市との連携で見えてきた可能性– 普段の行政業務を情報第一次産業へ融合

• ピギーバック方式• 公共車両センシング・職員参加型センシング

– 多くの IoT を導入することなく、多くの IoT データストリームを得る• 既存都市資産の最大限活用を

– そしてそのデータを共有することで、情報第二次・第三次産業へつなげよう

SFCity Platform: Boot the Open Smart City• あなたの都市をスマートに• SFCity: Open smart city platform

– WEB センサ化技術– 情報収集・流通・分析ソフトウェア– Available online: http://www.sfcity.jp

• 藤沢市との取り組みで活用・夢を広げる– 100 台の公共車両のセンサ化– 3,500 人の職員のセンサ化– 数万の WEB のセンサ化

• 収集したデータの分析・活用方法を議論中

Contact: takuro@ht.sfc.keio.ac.jp

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SFCityチーム

徳田英幸 中澤仁 伊藤友隆

坂村美奈 河野慎 高木慎介

大越匡 Yin Chen