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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 )
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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
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EU-Japan Collaborative Smart City Project
(2013-2015)
(2016-2018)
Funded by FP7/NICT
Funded by Horizon2020/NICT
ClouT Project
BigClouT Project
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Video
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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)
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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..
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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
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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)
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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
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参考 : サンフランシスコの事例
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慶應大学 SFCity(Smart Future City)ラボX
藤沢市
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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
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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
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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
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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
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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
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1. 公共車両センシング
With SODA Project 朝日新聞朝刊(神奈川)
Video
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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
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WEB Sensorizer
(Google Chrome Plugin)
Auto finding&sensorize
Manual sensorizeX
2 ways of sensorize
Video
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Video
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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
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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
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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
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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→
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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
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Example of city data volume and diversity
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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
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異種センサ融合アプリケーション
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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
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City Sensors
Video
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Video
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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
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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