モビリティの未来と地図データの課題を、道路交通ビジネスの歴史から考える

標準化やデータ取引、分析ツールのオープン化が先行する地理空間情報の世界で、日本の基幹ビジネスは何を夢見ているのでしょうか。

 

2019年5月

 

毎日の通勤や買い物から、家族形成、就職/転職、住居購入や老人ホームへの入居、また内戦や気候変動といった長期的な要因まで、人びとは様々な理由で移動しています。移動それ自体がエンターテイメントにもなります。仮想現実(VR)や複合現実(MR)を通じ、いながらにして移動を疑似体験することもできます。
 
人間は一生の間にどれだけ移動するのでしょうか。筆者の歩数計データに基づく歩行距離は年間2,000kmで、20年で地球を1周する計算です。幼少期や後期高齢期の歩数が減っても、生涯でざっくり地球3周はするのでしょう。国内では交通費月平均6万円分、昨年は海外旅行で18,726km分の飛行機の移動も加わりました。何年後かに宇宙へいけるようになったら、さらに距離を稼いで、地球を何十周もするようになるかもしれません。

 

(清水響子・本誌編集部)

 

図表 1 移動の類型例とサイトマップ


 

■目次
  イントロダクション
  1.「遠くまで、歩きたくない」――「移動」にまつわる人類史
  原始、人はなぜ「移動」したのか?
  「動物に乗る」民族の登場
  さまざまな「車輪」の発明
  「交通機関」が全土に広がる
  「経済圏」としての都市鉄道網
  「自動車」の普及で、「個人の財産」になる「移動」
  「移動(Mobility)」の拡張と抽象化
  2.快適な「旅」を楽しみたい!――消費行動としての「移動」
「余暇(leisure)」としての移動
「お出かけ促進」という経済政策
世界一の運行ダイヤ――精密で正確な「移動」のために
「痛勤」が大問題!
じわり盛り上がる、「自転車」への期待
地域のコミュニティサイクル
  3.バスの車窓から見た「移動」――交通データ活用の現状と課題
  バス事業は交通データ活用の課題の縮図
  バス事業の種類と台数
  バス産業の動向は――事業者数、輸送人員、走行距離
  課題となる「データ作成」のマネタイズ
  バスデータ標準化の取り組み
  誰が「管理コスト」を負担するのか?
  ある視点――モバイル位置情報を活用したバス運行情報の配信
  4.「地図」から見たデータ活用の今と昔
  「地形を描く」ための地図、「道案内」のための地図
  カーナビ地図と運転データの商業流通
  「分析者が読む」ための地図――ひなたGIS
  土地の来歴に関する地図
  アナログ地図にリアル地物をプロット
  「娯楽と空想」のための地図
  地図に載っているとは限らない、けれども大切な情報
  「データは誰のものか?」
  5.スマートモビリティ、コネクテッドモビリティの現在
  「機械が読む」ための地図――自動運転の実現を目指して
  「あらゆるデータ」をひとつの地図上に――重点産業振興に向けて
  産業の基礎となるデータは「みんな」の資産
  推進体制の課題
  結びに代えて――もうすぐ来るという産業構造の転換に向けて
  参考データ・事例集

 

 

1.「遠くまで、歩きたくない」――「移動」にまつわる人類史

 

原始、人はなぜ「移動」したのか?

そもそもなぜ、人は移動するのでしょうか。人類は鳥類のように飛んだり、ネコ科のように疾走したり、魚類のように泳いだりもできません。だからこそ、一度に沢山の距離は無理でも、アフリカ大陸から20万年かけ、より暮らしやすい環境を求めて世界中に拡散したといわれます。皮膚の脆弱な人類は、衣類で体温を制御しながら、繰り返された気候変動に耐え、洪水や干ばつから逃れ、より豊かな食料が安定して確保できる土地を目指して、大規模な移動を繰り返したのです。乾燥や寒波で動物たちの死骸が手に入りやすい、中高緯度帯を目指したという説もあります。 [地球と気象・地震を考える]  

 

「動物に乗る」民族の登場

やがて人類は、紀元前40世紀頃から馬を家畜化し、紀元前35世紀には車を引かせ、紀元前10世紀頃には騎乗して移動距離を稼ぐことを覚えます。サバ王国(イエメン)の女王が、数多くのラクダに黄金や香料を積んで、アラビア半島を縦断し、2,000km離れたヘブライ王国(パレスチナ)のソロモン王を訪問したという伝説があります。 [類グループ]
紀元前8世紀には、南ロシア平原に人類初の遊牧民族キンメリア人が登場します。 [Wikipedia]。遊牧民の生活は、生産と消費の様式に「移動」を組み込んだ、人類の移動史におけるターニングポイントでした。家畜を時間・空間的に移動させながら、植生、水、ミネラルなどの自然資源を利用して生きること。それを可能にしたのは、身近な「動物」を「乗り物」とみなす、新しい「概念の発明」だったのです。

 

さまざまな「車輪」の発明

図表2 ココアモーターズの携帯EV

多くの乗り物は車輪で動きます。もし車輪がなかったら、人間の移動はずいぶん短かく、遅くなったことでしょう。古代の最重要発明ともいわれます。車輪の原型は紀元前50世紀頃からあるといわれますが、紀元前37世紀に登場した荷車が、人力では難しい、重く、大きなモノの持ち運びを可能にします。意外にも、戦車が登場したのは紀元前25世紀のシュメールとされ、馬にまたがるよりずっと古いのです。
紀元前20世紀頃生まれたスポークは、それから3,800年ほどを経て、1870年代に「針金スポーク」へと成長します。二輪自転車の登場です。1813年には足で地面を蹴るタイプでしたが、1839年に「ペダル式」が考案され、1861年に前輪にペダルが取り付けられます。 [Wikipedia]1888年にダンロップが空気入りタイヤを発明すると、現代でも使われる「自転車」が実用化されました。  

 

「交通機関」が全土に広がる

やがて近代に入ると、地球は丸ごと都市化を始めます。 [清水響子・本誌編集部]馬車、機関車、電車、自動車、オートバイ、セグウェイといった移動・輸送手段(Vehicle)が開発され、普及するにつれ、人々は「公共交通」と「自前の乗り物」を当たり前に使い分けるようになりました。
その事情は国ごとにちがって、日本の公共交通機関は原則「独立採算」ですが、ストラスブールのLRT(次世代型路面電車)は、都市圏共同体予算の20%を公共交通に支出するなど、自治体が財政負担する住民サービスとして位置づけられているそうです。 [土井勉] 近年では、より小型で、よりパーソナルな携帯EV(電気自動車)も登場(図表2)。「駐車せずに持ち歩けるので、いつでもあなたの移動をサポート」してくれます。 [ココアモーターズ]
鉄道網の敷設は、200年以上の歴史を持つ伝統的な都市政策です。1803年のサリー鉄道(馬車)を皮切りに、1825年には世界初の蒸気機関鉄道がストックトン・ダーリントン間を結び(英国)、1830年にはボルチモア・アンド・オハイオ鉄道が開業(米国)。
日本はやや出遅れますが、1872年には新橋・横浜間が結ばれ、1880年代には北海道、四国、九州と各地で鉄道が建設され、1889年には東海道線(新橋・神戸間)が全通しました。 [Wikipedia]鉄道の駅数は2018年7月現在で9,277にまで増え、とりわけ東京圏でどんどん鉄道網が発達します。 [国土地理協会]その経緯は、1924年から2008年までの路線図の変遷をまとめた「東京の地下鉄の歴史」 [Azicore]にまとまっています。
日本の鉄道総距離は世界11位の27,182kmで、国土面積の割に充実しています。[国際統計格付センター]  

 

「経済圏」としての都市鉄道網

 

ちなみに鉄道事業者の収入は?――
 

JR東日本がダントツの約2,000億円。旅客営業距離も7,457.3kmと最長です。JR東海の事業収入は、営業距離で第2位のJR西日本(5,007.1km)より420億円ほど多く、定期外運賃の比率も高いことから、東海道新幹線の運賃で稼ぐ構造が明らかです。旅客営業距離が最も短いのは仙台市地下鉄で19.2km。収入も132億円ほどです。JR東日本が運営する鉄道網の経済規模が察せられます。
 
図表 3 鉄道各社の収入(鉄道統計年報[平成27年度]JR旅客会社,大手民鉄及び地下鉄事業者の基準単価及び基準コストの算定に係るデータ一覧より作成)

 
同じ数値で収入構造を見てみると(図表4)、営業距離の長いJR各社は、総じて「定期外」の比率が7割程度。近鉄は65%、京成は62%が「定期外」で、観光利用も多いのでしょうか。これに比べて私鉄や地下鉄の多くは4割前後を「定期運賃」が占め、最多の相鉄と横浜市地下鉄は47%に上ります。それだけ通勤・通学客が多い路線といえるのでしょう。
 

図表 4 鉄道各社の収入構造(鉄道統計年報[平成27年度]JR旅客会社,大手民鉄及び地下鉄事業者の基準単価及び基準コストの算定に係るデータ一覧より作成)

 

「自動車」の普及で、「個人の財産」になる「移動」

もっとも、公共交通の利用が盛んなのは、東京をはじめとする都市圏の生活者が中心。国土交通省の調査によると、地方都市圏の自動車による移動割合は59%と、三大都市圏31%の倍近くを占めます。
 

図表 5 平日に移動するときに使う交通手段(平成27年度全国都市交通特性調査より)

 
地方都市圏における公共交通の利用割合は7%にとどまり、世帯あたり福井県では1.749台、富山県は同1.702台の自家用車を保有。最小の東京都は同0.445台ですから、地方都市圏は車がないと生きていけない社会といえるのでしょう。 [一般財団法人 自動車検査登録情報協会] [国土交通省]
 

図表 6 都道府県別世帯あたり自家用車保有台数(自動車検査登録情報協会資料より作成。色が濃いほど保有台数が多い)

 

日本の自動車産業は、戦後復興、高度経済成長、そして世界市場におけるジャパンブランドの象徴ともいえます。日本で純国産車が産声をあげたのは1904年、第1号は山羽式蒸気自動車と呼ばれたバスでした。ガソリン車の誕生はその3年後で、「自動車の宮さま」(有栖川宮威仁親王殿下)の携わった「タクリー号」が初めて実用化されました。日産自動車の前身「ダットサン商会」の設立が1932年、トヨタ自動車の前身「豊田自動織機製作所自動車部」が1933年といいますから、100年にも満たない期間で、ずいぶん急成長を遂げたものです。 [徳大寺有恒]
初の純国産乗用車「トヨペット・クラウン(初代クラウン)」が誕生したのは、通産省(当時)が「国民車構想」を掲げた1955年のことです。3年で28,000台を売り上げた初代クラウンに続き、58年には「てんとう虫」の愛称で親しまれた軽自動車「スバル360」が発売されます。1956年には「マイカー」という言葉も生まれました。
1960年に池田内閣が「新・三種の神器」として「3C」すなわち「自動車(Car)、クーラー、カラーテレビ」を掲げ、運行ダイヤや路線図に縛られない「自家用車」は、レジャーブームと相まって、人びとが夢見た「自由な移動」を叶える製品として、全国に販売網が展開されていきます。 66年にはメーカー各社がカローラ、サニーに代表される「大衆車」を投入するなど、コンシューマー向け車種の開発も進みました。二度の世界大戦を挟んで、軍需用貨物車を中心に生産を増やしてきた日本の自動車産業ですが、所得拡大と核家族化とともに普及していき、1971年には貨物車の台数を上回り、72年には1,000万の大台を突破するのです(図表7)。 [髙田 公理]
 

図表 7 自動車保有台数の推移(軽自動車を含む) 一般財団法人自動車検査登録情報協会の統計より

 

1983年、バブル前夜に生まれた、「いつかはクラウン」というキャッチコピーを覚えている方もいることでしょう。世の中には「成長」しかないと信じられていた日本総中流時代、「カローラ」に始まり「コロナ」「クラウン」のブランドヒエラルキーを登る成功物語が、多くの家庭で共有されていました。「移動」が個人の「財産」になったのです。
 
高度経済成長期を経て、人びとが豊かになり、ライフスタイルの多様化が進むと、「いつかはクラウン」を誰もが夢見るのではなく、個性的であることのニーズが芽生えます。
そのひとつが外国車です。BMWやメルセデス・ベンツといった高級ブランドが日本市場に入り込み、1988年には新車輸入車の新規登録台数が初めて10万台を突破(図表8)。96年には約40万台のピークに達します。その後、バブル崩壊で約25万台に急落し、2008年にはリーマン・ショックでバブル前の水準に落ち込むものの、10年かけて徐々に回復。2017年の新規登録台数は約35万台で、国内シェアの1割に迫る勢いとされます。 [日本経済新聞]国別では、ドイツブランドの強さが際立ちます。
 

  図表 8 輸入車新規登録台数の推移(日本自動車輸入組合統計資料より)

 

  1990年代に入ると、「家族」の在り方も多様化していきます。「昭和」は核家族化が進んだ時代でもあって、乗用車が急速に普及したのは、1960-80年代の「標準的な世帯人数」(夫婦+こども2人)に、「4人乗り」という生活コンセプトが合致していたとの分析もあります。 [髙田 公理]
かたや30年続いた「平成」は、長引く不況と少子高齢化によって、「単独世帯」と「夫婦のみ」世帯が多数派にとって代わった時代でもありました(図表9)。
 

図表9  人口統計資料集表7-11 家族類型別世帯数および割合:1920~2015年

 

2017年時点の日本全国の運転免許保有者数はおおよそ8,000万人で、2012年からの5年間で大きな変化は見られません(図表10)。ただ、10代に限ると100万人を切っていて、「高校に入ったらバイク免許」「卒業前の春休みに自動車免許」といった、1980年代には当たり前だった行動パターンは様変わり。平成27年度全国都市交通特性調査でも、若者は「地方都市圏においても自動車の利用割合は減少傾向」としています。
 

図表 10 日本の人口と運転免許保有者(運転免許統計及び総務省人口推計より作成)

 

  図表10と同じ数値で年代別の運転免許保有者数の推移を見ると、30代以下の減少がより鮮明です(図表 11)。シニアの免許返納政策 [内閣府大臣官房政府広報室]による効果も、2017年度65歳以上の届出数40万4,817件と、60代-80代の全体(約2,479万人)から見ればごくわずかな動き。逆に60代以上の運転免許保有率は増加していて、過去5年で各年代とも4~8%伸びています。
 

  図表 11 年代別の対人口運転免許保有者比率

 

家族類型の変化は「若者の車離れ」として顕在化し、消費税率10%増税を前に、国内生産1,000万台維持への危機感は高まっています。日本自動車工業会は2018年9月20日に「平成31年度税制改正に関する要望書」を公表し、自動車税の大幅減税を要望。年間29,500円(1リットル以下)~111,000円(6リットル以上)の税金を「軽自動車並み」の10,800円程度まで減額することを提言しています。 [日本経済新聞社]
保有コストと乗車時間の費用対効果から、カーシェアサービスも拡大中。2018年第2四半期における主要5社の車両台数は28,000台、ステーションも5,000拠点に増え、使い勝手が良くなっているようです。 [株式会社ジェイティップス] Uberなどのライドシェアは法規制の問題から実験段階にとどまっていますが、国土交通省も合法と認めた長距離ドライブの割り勘マッチングサービス「notteco」では4万人の会員が年間8,000件のドライブを成立させるなど、徐々に利用が進んでいます。 [清水響子]
人口が減って、カーシェアも伸びているなら、車の台数は減っている? と思いきや、自動車保有台数、特に乗用車の台数は増え続けて、近年も6,000万台ほどで推移しています(図表 7)。人口の2人に1台の計算です。核家族化が進み、単身者や夫婦のみなど、1台あたりの乗車人数が減少しているのでしょうか。
 

「移動(Mobility)」の拡張と抽象化

 
人類史が進むにつれて、社会にとって「移動」の持つ意味は次々と変化してきました。現代における「Mobility」とは、ある人がA地点からB地点へ移動し、またA地点へ戻ることだけを意味しません。彼/彼女らが仕事や娯楽、交流を求めていること、安全、清潔さ、快適さ、確実さを望んでいること、モノや資産、情報が移動することも重要な視点です。物流危機の改善へ向けた宅配ロッカーの拡充や、配送サービスの多様化、買い物難民を救済するための移動コンビニ、移動ATM、さらにはVR・AR・MRを使った仮想旅行など、「人を移動させる」ことだけが、サービスの提供形態ではなくなりつつあります。
 

  図表 12 McKinseyが描く都市像
 

MaaS(Mobility as a Service)という言葉が注目されています。自動運転やAI、オープンデータ等を掛け合わせ、従来型の交通・移動手段にシェアリングサービスも統合して次世代の交通を生み出す動きです。 [総務省] McKinseyは“Six ways to improve urban commercial transport”を提唱します。都市型物流センター(Urban consolidation center : UCC)、宅配ロッカー、夜間物流、ロッカー付き自律走行車両(Autonomous ground vehicles : AGVs)による自由な場所への宅配、電気自動車、配送スペースが必要な顧客と商業車両をマッチングするオンライン物流シェアプラットフォーム(Load Pooling)。この6つのソリューションを示し、2つ以上を組み合わせれば、排出ガスの30%以上、物流コストの50%以上を削減可能と試算します。 [McKinsey Center for Business and Environment]
 

2.快適な「旅」を楽しみたい!――消費行動としての「移動」

 

「余暇(leisure)」としての移動

 

図表 13 移動要因の例

 

第1章で整理したように、「移動」というルーティーンは、食糧や生存、種の保存といった生理的欲求を満たすことから離れ、やがて都市化に伴うビジネスやサービスの集積を目指し、日々の暮らしに組み込まれてきました。「生き延びるための移動」は、「稼ぐための移動」に変わり、「自由のための移動」となって、多彩な性格を持つに至るのです。
気晴らしのための散歩、健康のためのランニング、特別列車や豪華客船、ラッピングバスに乗ること、それを写真におさめること、その思い出を共有すること。これらは「自己実現のための移動」だといえるでしょう。
日本では1953年に初の全国規模の愛好団体「鉄道友の会」が設立され、1970年代以降のSLブームも手伝って、一般人に手の届く趣味に「鉄道」が加わりました。 [Wikipedia]列車に乗ること、駅周りの散策が好きな人を「乗り鉄」、車体や駅の撮影にこだわる「撮り鉄」、走行音や発車メロディ、走行中の列車を録画・録音する「録り鉄」(とりてつ)、廃止・廃車間近の路線・車両を愛する「葬式鉄」など、こだわりの細分化が進んで、いまや「鉄道ファン」とひと括りにはできません。
乗りこなすだけでなく、愛車のカスタマイズを「自己表現、自己実現」だというバイクファンもいます。 [blueskyfuji]クレーンなどの重機操縦も愛好者はいます。「日本バス友の会」(1980-)は、「車両技術史的に価値の高い車両や一時代を代表する車両を産業文化財として後世に伝える」バスの保存活動を行う団体です。商用化の進むロケット開発も、派生するビジネスだけではなく、宇宙旅行という「体験そのもの」が目的でしょう。
「余暇としての移動」は、部外者の想像を遥かに凌駕するほどの幅広さを持つに至ったのです。
 

「お出かけ促進」という経済政策

人が動けばお金が動き、お金が動けば地域が潤います。特に地方都市圏では、物流がまちの隅々をカバーできないため、中心部に集約された財やサービス、あるいは仕事を取りに「来てもらう」必要があります。そこで重視されるのは「移動」の「快適さ」と「お得感」です。例えば遠鉄バスでは、周辺地域から浜松駅中心部への買い物客向けに「メイワン お帰りきっぷ」を配布し、人の移動と消費を促そうとしています。
 

図表 14 周辺地域からの集客施策例

定期券利用者とのコンタクトポイントを強化する動きもあります。東急電鉄は2018年3月から全国初の12ヶ月定期券を発行。お値段は6ヶ月定期券の2倍で割引率は変わりませんが、TOKYU CARDでPASMO定期券を買うと、電車バスの交通ポイントは最大3%、東急グループ会員サービス「TOKYU ROYAL CLUB」メンバーなら最大10%ポイントが加算されます。 [東京急行電鉄株式会社]
鉄道事業は、駅の利用促進を核に、交通、不動産、生活サービスその他の相乗効果を目指すビジネスモデルですが、沿線住民のさらなるロックオンを図る取組みです。
 
 

世界一の運行ダイヤ――精密で正確な「移動」のために

日本の鉄道は数分遅れただけで謝罪のアナウンスが繰り返され、毎朝のように遅延証明が発行されています。インバウンド訪日客がビックリするシーンとして有名ですね。「山手線 朝ラッシュ時の運行略図 badger」動画などを見ると、この過密ダイヤを毎週5日間よく継続していると感心してしまいます。
イギリスやフランス、スペイン、アメリカをはじめ、世界の鉄道会社でも遅延証明書を発行するところがあります。 [セカイコネクト]時間に正確そうなドイツですら、突然の運休が珍しくないといいます。とはいえ、休まないこと、遅れないことが大前提の日本とは、遅延証明の位置づけも異なります。鉄道都合で電車の乗継ができなくなった際、代替の移動手段を確保するための証明であって、勤務先や学校に提示するものではないようです。 [ドイツで電車が遅延!?運休!?トラブルが起こったときの対処法]
 

「痛勤」が大問題!

新規開通は一段落しましたが、2020年へ向けたバリアフリー化、JR京都線総持寺駅開設(2018年3月)、虎ノ門ヒルズ直結の日比谷線虎ノ門新駅開設 [東洋経済・東京鉄道事情 Vol.44]、JR品川新駅開設(2024年目標)などの拡充は、都内でもまだまだ続きます。他方、生産性向上、働き方改革の文脈では「痛勤」が大問題に。東京都は2017年から「時差Biz」キャンペーンを開始し、2018年は鉄道12社、民間等822社が参加。キャンペーン予算も昨前年比1.5倍の9,000万円を投じています。「東西線早起き部」や「京王ライナー」の座席指定列車サービス(調布駅に止まらないと話題に)といった、一極集中ならではの取組みも注目を集めます。
ただ、「アンケートで「普段より空いていた」と答えた人が過半数だったのは、7時30分までに出社した人か、9時31分から11時00分に出社した人だった。9時出社の企業の場合、1時間半以上早く出勤しないと効果を感じにくい」との分析もあります。効果検証が不十分という指摘です。 [鳴海行人]
2020年東京オリンピックでは「競技集中日の朝のラッシュ時に東京圏の鉄道が止まり、予定の時間に競技場や会社にたどり着けない人が続出」、特に駅が狭い永田町駅では「ホームや通路が人で埋まって電車への乗降が滞り、電車が立ち往生」との警鐘も出ており、 [畑川剛毅]超党派のスポーツ議員連盟等は2018年4月23日、大会特別措置法の改正案の提出を決め [毎日新聞]、2020年に限り「海の日」は7月23日に、「体育の日(スポーツの日)」は7月24日に、「山の日」は8月10日に移動されることになりました。[内閣府]
 

じわり盛り上がる、「自転車」への期待

「移動」を個人の財産にしたのが自動車なら、都市に合わせて小口化した乗り物が、自転車です。都心を中心に自転車専用レーンの整備も進み、通勤・通学の全行程に利用する人も増えています。
「二酸化炭素等を発生せず、災害時において機動的」な移動手段として、政府は2016年に自転車活用推進法を成立させ(施行は2017年5月)、2017年3月には「自転車の活用に関する業務の基本方針について」を閣議決定しました。 [国土交通省]「自動車依存の低減により、健康増進・交通混雑の緩和等、経済的・社会的な効果」を目指すもので、2018年6月8日にパブリックコメントを経て「自転車活用推進計画」を決定。 [国土交通省]6月25日には自転車活用推進議員連盟が記念イベント「青空総会」を開催し、官民の関係者が一堂に会しました。 [山口健太]
同計画には地方公共団体にも自転車活用推進計画(自転車ネットワーク計画を含む)策定を求めており、2018年7月現在105自治体が計画を策定しています。 [奥田秀樹]
 

地域のコミュニティサイクル

自転車活用推進計画では2020年度までにシェアサイクルポートを全国1,700箇所(2016年852箇所)に、自転車通勤率を16.4%に引き上げることとしています。こうした政府の動きと並行して、NTTドコモやソフトバンク、中国ofo、メルカリなどが参入した結果、2008年頃から自治体のコミュニティサイクルサービスも増加傾向です(ただしofoは10月に日本市場撤退を表明)。国土交通省のアンケート調査によると、「観光推進」「公共交通補完」「地域活性化」といった目的でコミュニティサイクルを導入する自治体は、2017年時点で110に達しました。
都内では千代田区、中央区、港区、新宿区、文京区、江東区、品川区、大田区、渋谷区9区の510ポートで5,800台(2018年6月現在)の自転車を貸出・返却できる「東京自転車シェアリング」が便利です。1回会員は30分150円、月額会員は月2,000円で利用できます。運営はNTTドコモのグループ会社ドコモ・バイクシェアで、同様のビジネスを横浜市や仙台市、奈良県、青森県・岩手県(東北自転車旅)などで展開します。 [株式会社ドコモ・バイクシェア]
 

3.バスの車窓から見た「移動」――交通データ活用の現状と課題

 

バス事業は交通データ活用の課題の縮図

都市政策が採択可能な交通手段やその運営頻度は、クリティカルマスの規模やユーザーが許容可能な負担によって、もろに影響を受けます。その意味でバス事業は、大型乗用車という資源を地域住民が共有する、究極のシェアエコノミーともいえます。
 

バス事業の種類と台数

バスは、人口の少ないエリアでは貴重な公共交通です。駅や線路がいらないため、鉄道に比べて初期投資を抑えられます。1日1便しか走らない路線もありますが(例:潮来市)、それでもバス停の標識は立っています。タクシーと比べて乗用人数が多く、鉄道に比べて小回りの効く、安価で便利な乗り物といえるでしょう。
 
日本国内のバス停数は、乗り場番号が40もある「渋谷駅」を1とカウントしても、約20万箇所はあるといわれます。多くの乗り場は上りと下りで異なるので、少なく見積もっても50万箇所以上がある計算になります。車道が狭くて、標識のない反対車線の歩道もバス停扱いされる「バーチャルバス停」も含めると、その数はさらに増えることでしょう。
 
けれども、利用者が少なくて収入が見込めなければ、本数を減らすなどの対応が必要で、民間事業者の経営努力だけでは限界があります。このため多くの地域で自治体が地域バスを運営していて、それらは「自治体バス」と呼ばれています。
 

バス産業の動向は――事業者数、輸送人員、走行距離

 
自治体バスには大きく2種類があります、民間事業者に委託された「白ナンバー」(自家用)と、路線バス事業者に委託された「緑ナンバー」(営業用)です。後者は自治体が事業者の営業車両を借り切っているため、車両脇には「乗合」ではなく「貸切」と表記されます。交通局(交通部)によっては「公営バス」もあり、地方公営企業法に基づき、独立採算で運営されています。
 
1955年(昭和30年)に300強だったバス事業者数は、2004年に4,000社を超えてから減っておらず、全国で6,791社が営業中(図表15)。車両数は乗合60,429台、貸切51,539台で、年間4億5,000万人を輸送しています。
 

図表 15 日本のバス事業者数推移(国土交通省 自動車関係統計データより)

 

「乗合」バスですが、実は都市圏以外エリアでは乗客がどんどん減っています。車両数は6万台ほどと50年近く変わらないのに、年間輸送人員は1970年の10億人をピークに半減。その他(三大都市圏以外)では5.7億人から1.4億人と大幅に減っています。車両あたり輸送人員も半分以下(図表16)。

 

図表 16 乗合バスの輸送人員と車両数推移(国土交通省 自動車関係統計データより)

 

とはいえ車両あたり走行距離に大きな変化はなく(図表17)、乗客一人あたりの年間走行距離は0.27kmから0.73kmと50年間で3倍近くに。それだけ、三大都市圏に利用が集中したといえそうです。
 

図表 17 高速乗合バスの輸送人員と走行距離(国土交通省 自動車関係統計データより)
 

運行管制を効率化するために、新宿エリアでは2016年4月にバスタ新宿(新宿高速バスターミナル)が開業、19箇所に分散していたバスターミナルを集約し、1日平均1600便、39府県300都市をネットワーク。いまだ乗り場が分散する東京駅も、八重洲口の向かい側に新しいバスターミナルを建設し、路上の高速バス停留所や、鍛冶橋駐車場などの発着便を集約する計画です。 [成定竜一]

また、2017年1月には国土交通省が、外国人向けの「Japan Bus-Gateway」を開設。英語、簡体字中国語、繁体字中国語、韓国語で、高速バスの利用案内や、予約サイトへのリンクが始まりました。というのも、旅行目的の多様化と外国人訪日客の増加を追い風に、高速バスも利用が増えているのです(図表18)。
 

図表 18 高速乗合バスの輸送人員と走行距離(国土交通省 自動車関係統計データより)
 

 

2015年には約1.15億人と、国内の居住人口とほぼ同じ数の乗客を運んでいます。旅行代理店がチャーターする貸切団体バスだけでなく、個人で高速バスを利用することも増えているとか。
たとえば、中国・台湾・香港の観光客から、昇龍道(ドラゴン・ロード)と呼ばれて人気を集める観光ルートがあります。これは2014年に、名鉄バス、濃飛乗合自動車らが外国人のみを対象に「昇龍道高速バスきっぷ」を発売したのがきっかけ。中部・北陸9県が連携したプロモーション活動の成果もあり、松本を経由して高山、白川郷、金沢・富山へ向かう「三っ星ルート」や、富士五湖も人気です。 [成定竜一]  

課題となる「データ作成」のマネタイズ

このようにバスは便利な乗り物ですが、時刻表や路線図といった基本的なデータでさえ、なかなか整備が行き届かないという大問題も抱えています。都営バスならGoogle Mapでも検索対象になりますし、都バス運行情報tobus.jpで車両接近情報もわかります。しかし自治体バス・公営バスの多くは、時刻表すら印刷用PDF路線図とともに提供されているだけだったりします。きっと一所懸命作られたのだろうクリッカブルマップもあります。
小規模の事業者が、運行情報システムを単独で構築・運営するのは非-現実的です。まして自治体のコミュニティバスとなれば、そのハードルが高いのは想像に難くありません。国土交通省が2018年10月 行き先情報の表示方法について乗合バスの運行系統のナンバリング等に関するガイドラインを公表しましたが、実装にはまだ時間がかかりそうです。 [日本経済新聞社]  
 

バスデータ標準化の取り組み

そこで注目されているのが、Googleの交通データ・フォーマット、GTFS(General Transit Feed Specification)(2005-)。バス停の名称や位置、路線、時刻表や料金表などの様式を提供し、それに沿ってGoogle Mapへデータを登録すると、乗り換え案内の検索対象になります。世界で1,000近い交通事業者が利用するといわれます。
公共交通オープンデータの専門家である東京大学・伊藤昌毅教授は、そのメリットを「データ構造が素直な表現」で、世界そして日本でも「実績と効果がわかりやすい」こと、そして「コミュニティにより標準化されている」点をあげていて、静岡県島田市・焼津市、石川県能美市といった自治体の事例を紹介しています。 [伊藤昌毅] こうした動きをふまえて、国土交通省も、「標準的なバス情報フォーマット」を定め、解説書を公開しました(2017年3月31日)。[国土交通省]
その一方で、「東京公共交通オープンデータチャレンジ」(2017年12月7日から2018年3月15日)では、ハッカソン用に公開されたデータの構造指定や正確さといった品質のばらつきに注目が集まる騒ぎに。 [鳴海行人]データ公開に対する社会のニーズと、それに応えるためのハードルが周知された格好です。良くも悪くも、「放置」は許されなくなりつつあり、前進といえるのでしょう。
 

誰が「管理コスト」を負担するのか?

そうしたなか、Sujiya Systemsは、「標準的なバス情報フォーマット」とGTFSに対応した「その筋屋」を無償提供しています。プログラミング知識がなくても使える運行ダイヤ編成支援システムで、バスの起点と終点をクリックすると、バスがどの時刻にどの停留所を通過するかを示した「筋(斜線)」を引くことができます。 [片岡義明] Google乗換案内にも掲載されるとあって――永井運輸(群馬県前橋市)や青森市営バスといった――比較的小さなバス会社にとっても、着手のハードルを下げられたよう。 [鳴海行人]
もちろん、こうした取り組みが増えることは喜ばしいことです。かといって、バス業界はただでさえ人手が足りません。中小企業の非IT人材が、GTFS対応データをゴリゴリ作成・管理すべきなのか? 代わりに運営すべきなのは、国なのか自治体なのかベンチャーなのか? まだまだ議論の余地はありそうです。いずれにせよ、持続性のある(マネタイズできる)解決が望まれます。
 

ある視点――モバイル位置情報を活用したバス運行情報の配信

実際の移動には、その車両の位置情報や運行情報、満空情報といった動的データも重要です。車椅子やベビーカーを使う方が、乗りたい時間に乗車できるのか、快適に過ごせる混雑度か、といったことがわかれば、モビリティの質が向上します。
例えば、国立情報学研究所(NII)と北海道大学は、札幌市でビーコンを活用してバス運行情報を共有する実証実験「Ride around-the-corner.」を開始。乗車中、またはバス停にいる乗客のスマートフォンが発する信号をキャッチ・分析して、バス車両の位置情報を把握するモデルです。[シマダマヨ]すべての車両にGPSや通信回線を設置せずに済み、低コスト運用が可能です。
乗客データの活用は、交通インフラの整っていない新興国でも行われています。ケニア共和国の首都ナイロビには、90もの路線がありながら、日本のように詳細なルートマップや時刻表が存在しません。起業家の塩尻吉太郎氏は、いまから5年以上も前の2012年に、ナイロビのミニバス「マタツ」の走行ルートをデータ化し、乗り換え案内アプリ「MATNAVI」を開発。[shiojiri]車両の位置情報を、乗客のスマホGPSから取得することで、バス運営者のコストを抑え、市民の足をたすけています。 [芝陽一郎]
もちろん、動的データの取得には、それなりにシステム構築費用がかかります。国土交通省も「メリットや費用対効果について十分な検証がなされていない」ことを課題にあげています。(第1回オープンデータ官民ラウンドテーブル「首都圏の交通事業者(鉄道、バス)における情報提供の現状と課題」より)
けれども、大掛かりな設備投資をせずとも、比較的安価にデータを取得できる装置は増えています。 [清水響子]財・サービスを届けることにフォーカスすれば、正確な住所情報がなくても、UAE「Makani Number」のように、GISで受取人の居場所を特定する発想も可能でしょう。[Leijen]
データの完全性にこだわらず、マーケティング活用によるデータのマネタイズを視野に入れた、「ベストエフォートのデータ流通」という考え方はできないのでしょうか。
 

4.「地図」から見たデータ活用の今と昔

実は、ユーザーデータを活用した交通情報サービスは、1998年にホンダが始めた会員制サービス「インターナビ・プレミアムクラブ」が先駆け。データ収集対象路線区間の会員車両が走行したデータを、カーナビHDD内のメモリー領域に蓄積しておき、ユーザーが交通情報を取得した際にインターナビ情報センターサーバーにアップロードして、VICS情報が提供されていない路線を補完するものです。
通信形式等は変わりましたが現在も提供されており、 [本田技研工業株式会社]他のメーカーでも車載通信機を通じたデータ収集が行われています。
 

「地形を描く」ための地図、「道案内」のための地図

地図は「一般図」と「主題的地図」に分類されます。
一般図の代表例は国土地理院の地形図や世界全図で、地形・地名・集落・交通路などの多様な情報を、特定のテーマに重点を置くことなく、平均的に描いたもの(図表19)。一般図は、目的地を正確にナビゲートしてくれることが命。ほんの少し前まではポケット地図帳をカバンに入れていたものですが、いまやスマホにおさまっています。
iOSの標準マップも、2012年のリリース当初は駅のない場所に「パチンコガンダム駅」と表示されるなど、大混乱を巻き起こしましたが、 [BONNINGTON] iPhone 7以降は乗り換え案内に対応し、「標準マップのほうがスピーディ」といわれるまでに復権しているようです。 [石野純也]
 

図表 19 一般図の代表例(国土地理院)

 

対して、特定の主題に重点を置いて描き表すのが主題図です。土地利用や人口、地質、植生、道路、防災、観光など、主題ごとの海図、地質図、道路地図、住宅地図が作られています。
特に都心では、しばしば大規模オフィスビルが建ったり、お店が入れ替わったりといった変化が続きます。そう、まちは生きているのです。老舗の地図会社は多数の調査員を抱え、足で得た最新情報を地道に地図へ反映しています。ナビットのように、主婦を地域特派員としてネットワークして各種データベースを展開するサービスもあります。
リアルタイム交通情報(図表20)も、主題図のひとつでしょう。道路工事や交通規制、渋滞といったデータを補い、地図として表示します。地形はデフォルメされ、ドライバーの見やすさが優先されています。
 

図表 20 主題図の代表・交通情報

 

こうした情報はカーナビでも取得できますし、最近はスマホアプリで代替するドライバーも多いようです。けれどもカーナビとGoogle Mapでは、渋滞予測の方法が異なります。カーナビは、一般財団法人 道路交通情報通信システムセンターのVehicle Information and Communication System(VICS)を使い、道路等に設置されたビーコンや、主要交差点等のカメラなどから収集した渋滞データをFM多重放送で受信します。
他方でGoogle Mapは、スマホユーザーの向きや移動速度を匿名データとして収集。「当該路線を利用している他の利用者からのデータや、同じ地域を同時刻に走行中である数千の携帯電話からの情報を比較して、混雑状況をリアルタイムで更新」するしくみです。[Rao]農道や私道など本来なら一般車両向けではない道路でも、推奨してくるのはこのためです。
 

カーナビ地図と運転データの商業流通

2017年10月10日の東名高速におけるあおり運転に起因する死亡事故報道以降、ユーザーが急増するドライブレコーダー(ドラレコ)のデータも、有効活用が期待されます。 [クローズアップ現代]用途は従来の「事故時の証拠保全」から「ドラレコ搭載車であるアピールによる事故・盗難等の抑止」へ、また後方撮影や360度撮影といった機能により、旅行の動画記録として楽しむ使い方も見られるようです。[株式会社ヴァリューズ]
ビッグデータとしてのドライブレコードには、事故が生じやすい場所や時間、状況の特定といった分析に期待がかかります。損保ジャパン日本興亜や東京海上日動火災保険は、ドラレコと連動したリアルタイムデータ共有に基づく事故対応や安全運転支援などの特約サービスを提供しています。
シェアカーの利用状況も注目されるデータです。特に都心では自家用車の保有が減少し、前述の通り三大都市圏における「平日の自動車通勤利用」は2015年時点で1人あたり0.5時間31.4分にすぎません。[国土交通省] シェアカー大手・パーク24が2009年から蓄積する、年齢などの会員データとひも付いた、急ブレーキの発生時刻・場所といった運転データは、開発に利用しようとするトヨタ自動車との間で、データ売買が成立しました。[日本経済新聞]報道によると、平均的な自家用車稼働時間は1日30分に対し、パーク24のシェアカーは推定4-5時間。8倍から10倍のデータを取得できることになります。
 

図表21 国内カーシェアリング車両台数と会員数の推移(交通エコロジー・モビリティ財団サイトより)

 
さらにトヨタ自動車は、2018年6月13日、東南アジアでライドシェアやタクシー配車を手がけるGrab社への10億USドル(約1,100億円)の出資と役員の派遣を発表。シェアエコノミーで蓄積されたデータをキャッシュで手に入れ、「車両データを活用した、走行データ連動型自動車保険に加え、現在開発中のGrabドライバー向け金融サービスや、メンテナンスサービスなど、各種コネクティッドサービス」を目指す構えです。 [トヨタ自動車] 10月にはソフトバンクとの提携を発表し、新たなモビリティサービスの創出へ舵を切るべく、2019年2月にMONET Technologiesを設立しました。[トヨタ自動車]
 

「分析者が読む」ための地図――ひなたGIS

広域で大規模に集められたデータは、データ分析ソフトウェアの発展と普及も促すでしょう。2017年の内閣府「RESASアプリコンテスト」で最優秀賞に輝いた「ひなたGIS」は、簡単な操作で約4,800件の統計データを地図上に見える化します(図表22)。航空写真や古地図などの背景も用意されていて、自分で作成したデータを地図上に重ねることもできます。
オープンソースベースで宮崎県職員が作成したシステムで、2017年の集中豪雨の際は近隣自治体の現状把握に活躍しました。[福岡の上田]地域資源を視覚的に表示するなどの活用によりビジネスアイディアが広がり、データに基づくマーケティングや政策検討のインフラとして期待されています。[みやぎん経済研究所//宮崎県]

 

  図表 22 ひなたGIS

 

土地の来歴に関する地図

住まいと安全」で触れた「Moly」のような、過去に遡って「そこでいつ、なにが起きたのか」という地図が重要な場合も少なくありません(図表23)。犯罪や事件などのネガティブなデータ提供には住民の抵抗があったり、警察のマップで犯罪が少ないとされた地域が空き巣にとってのターゲットマップになってしまったといったエピソードもあるようですが、自治に活用される未来を目指したいものです。

 

  図表 23 防犯アプリMoly

 

アナログ地図にリアル地物をプロット

他にも、Strolyは、デフォルメしたイラスト地図や古地図に、実在する地物の緯度経度を紐づけて表示できます(図表24)。使う地図は正確でなくて構いませんし、公開された地図を検索して転用することも可能で、エディターもついています。
位置情報にストーリーを与える地図プラットフォームとして注目され、2018年9月にはJTBとの業務・資本提携を発表。位置情報と連動したオンラインマップを使って旅行者に地域の魅力を伝える新たなプラットフォーム構築を目指す構えです。

 

図表 24 アップロードした手書き地図にお店情報などをプロットできるStroly

 

「娯楽と空想」のための地図

地図それ自体を楽しむ人びともいます。地球とは別の天体の、日本に酷似した国、日本語に酷似した言語を使っている空想都市「中村市」の精緻さといったら圧巻。バスや新幹線、コンビニ、ガソリンスタンドまで描かれ、これから遊びに行けそうです。街の歴史や人々の生活を細かく想像し、1枚の紙に表現したもの。制作者の今和泉氏はこのほかに、ドラマ中に登場する都市の地図なども手がけているそうです。[産経新聞]

 

地図に載っているとは限らない、けれども大切な情報

地図に載っているとは限らないけれど、「実際にそこを私は通れるの? その設備を使えるの?」といったことも、データ利用者の重要な関心です。
この原稿を書いている2018年6月現在、筆者はまさに膝骨折で階段の利用が著しく困難なのですが、馴染みの薄い場所へどうやったら最小限の階段で到達できるのか、未だに正解を見いだせていません。Google Mapのオプションを「車椅子対応」にしているのですが、まだ実用レベルとはいえない実感です。 [アプリオ編集部]住まいと安全」で触れたWheelmap.orgのような取組みが求められます。
政府が官民データ活用推進基本計画に沿って自治体にオープンデータ化を求めている「推奨データセット」の「公衆トイレ一覧」では多機能トイレ数や車椅子使用者用トイレ、乳幼児用設備設置トイレ、オストメイト設置トイレの有無を記載するようになっていますが、そこまでどうしたら負担なくたどり着けるかという情報も必要でしょう。
移動のアクセシビリティについては、2017年の「世界最先端IT国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」をふまえて2018年1月に実施された「第1回オープンデータ官民ラウンドテーブル」でもとりあげられました。この会合でジョルダン株式会社は、アプリのモックアップとともに、「建物間の移動も含めた、駅構内バリアフリー経路の整備が必要」と指摘します。[ジョルダン株式会社]

 

  図表 25 ジョルダンが提案したバリアフリー経路のナビゲーション

 

「データは誰のものか?」

国土交通省も、もちろんこうした課題は認識しています。[国土交通省] 2017年3月から「公共交通分野におけるオープンデータ推進に関する検討会」でも検討が重ねられています。
構内図の様式が鉄道会社によって異なる、構内図の版権が印刷会社等にあり鉄道会社が必ずしも自由に扱えない、駅と直結/隣接する建物はさらにオーナーと地図の様式・版権が異なる。こうしたハードルをどう超えるか。
正解はありませんが、「まずは実証実験」とする国土交通省に対し、民間の利益を超えた「東京全体の公共交通のあるべき姿」を示すのは国土交通省にしかできない、という筑波大学・川島教授のコメントは、もっともな指摘ではないでしょうか。 [オープンデータ官民ラウンドテーブル]

 

図表 26 スムーズな乗換えを阻む、多様な構内図(第1回オープンデータ官民ラウンドテーブル 国土交通省資料)

 
 

5.スマートモビリティ、コネクテッドモビリティの現在

 

「機械が読む」ための地図――自動運転の実現を目指して

2018年6月15日に閣議決定した「未来投資戦略2018─ 「Society 5.0」「データ駆動型社会」への変革─」では、世界に先駆けた自動運転及び公共交通のスマート化を含む「次世代モビリティ・システムの実現」が掲げられ、2020年までに無人自動運転による移動サービス、2022年までに高速道路でのトラックの隊列走行の実現を目指す計画です。
紙の地図やカーナビ、スマホアプリは、目的地までの方角や道順、道路状況などを提供しますが、その情報はあくまで人間が視聴するものでした。無人運転においてそうした情報を必要とする主体は、車そのものです。自動車に搭載されたミリ波レーダーや超音波センサー、光学式カメラなどから膨大なデータをキャッチし、車道の中心線や道路間のつながり、横断歩道、停止線、交通標識、看板の位置など、さまざまな情報の突き合わせで、運転の安全性を確保します。
道路標識など「事物」のデータは、その都度車が読み取りにいくと負荷が大きく、産業界をあげて共通のデジタル地図「ダイナミックマップ」の開発が進んでいます。[片岡義明]

 

図表 27 ダイナミックマップの構成

 

「あらゆるデータ」をひとつの地図上に――重点産業振興に向けて

ダイナミックマップには、事物などの静的情報、交通規制や道路工事、気象などの準静的情報、事故、渋滞、広域気象などの準動的情報、周辺の歩行者や車両、信号といった動的情報が組み込まれ、車載センサーでは判別できない遠くの道路状況を先読みしたり、悪天候等でためセンサー検知が難しい場合でも安定した自動運転をサポートしたりします。 [ダイナミックマップ基盤株式会社]
ダイナミックマップの開発は、「戦略的イノベーション創造プログラム(Strategic Innovation Promotion Program : SIP)」第1期の「自動運転(システムとサービスの拡張)」分野における重要5課題のひとつ。SIPは総合科学技術・イノベーション会議が司令塔に立ち、府省や旧来の分野の枠を超えた科学技術イノベーションを目指しています。産業革新機構33.5%、三菱電機14.0%、パスコ・ゼンリン各12.0%と自動車9社各0.25%等の資本構成からなるダイナミックマップ基盤株式会社が、協調して自動運転時代の共通インフラを開発しています(図表28)。

 

  図表 28 ダイナミックマップの検討体制

 

産業の基礎となるデータは「みんな」の資産

ダイナミックマップ基盤の取組は、「データは誰のものか?」という議論に費やす時間やコストを避け、協調領域としてのデータを、同業他社が一堂に会して共同開発する試みです。国内プレイヤーが規格争いに勤しんでいる場合ではないとの認識を共有しているものと見られます。
国土交通省は2016年11月に「インフラメンテナンス国民会議」を設置し、産学官民が有する技術や知恵を総動員するためのプラットフォームを通じて、未来世代によりよいインフラを引き継ぐ構えです。会議には2019年5月現在で716企業、672の公共機関、145団体及び186名の個人が参加し、革新的河川管理プロジェクトや次世代社会インフラ用ロボットの開発・導入といった施策を進めるとともに、道路(橋梁、トンネル等)、砂防、ダム、港湾等の基本情報や維持管理情報の検索・分析システム「社会資本情報プラットフォーム」を公開。2019年までに、インフラに関する3次元データの利活用に関するルールと国土情報をサイバー空間上に再現するデジタルツイン「インフラ・データプラットフォーム」を整備する計画です。[国土交通省]

 

推進体制の課題

世界的にデジタル・ガバメントへのシフトが本格化するなか、「移動」を含む官民データの流通と利活用について、総論で大反対というスタンスは、一部に限られると考えられます。McKinseyは政治に影響されず、かつ予算を持った中心組織(a strong central digitization unit)の確立が政府デジタル改革の要諦としています。[Matthias Daub]「社会課題を乗り越えるのに、充分な推進体制なのか?」が問われることでしょう。
官民データ活用推進基本法の制定を提言してきた自民党平井卓也IT担当大臣議員は、「デジタル・ニッポン2018」のなかで、「官民データ活用を促進してデータ資源大国を実現するためには、現行のCIO制度だけでは限界」と指摘。省または庁として、デジタルトランスフォーメーションのための組織を設ける必要に触れています(図表29)。[平井卓也]CDO不在については政府も「日本の取組みは担当者のパーソナリティ依存」との課題を認識しているようです。[電子行政分科会事務局]

 

図表 29 「デジタルトランスフォーメーション組織(庁/省)」への発展を提言 「デジタル・ニッポン2018~ハイタッチな「My Future Government」~」より

 
データ所有権の問題に加え、捺印文化や文書主義、漢字・かな・カタカナ・アルファベットと全角・半角を大らかに使いわける日本語に特有な「データ品質」の問題、データの正確性を重んじる公共機関の生真面目さと、タテ割り体質といった「組織マネジメント」の問題、整備の行き届きすぎた生活インフラなど「要求レベルの問題」と、イノベーションの障壁は数多く残っています。[清水響子]
日本にデジタル省なりIT庁なりが設置される日はくるのでしょうか。
 

結びに代えて――もうすぐ来るという産業構造の転換に向けて

「CASE」、すなわちConnectivity(接続性)、Autonomous(自動運転)、Shared(共有)、Electric(電動化)の波が押し寄せています。
2030年頃には、完全自動運転が広く普及するとの予測があります。[塩澤誠一郎] 自動運転の安全性が完全に近づくほど、「自殺できる車」は、一部の超セレブだけが所有できる「趣味」の乗り物と化すのかもしれません。事故が起きないので、信号機や1mあたり5000から9000円+工賃10万円といわれるガードレール [ガードレールの値段・修理代の相場は?工賃が高いって本当?]もいまほど存在価値がなくなり、関連事業者は存亡の危機です。
自動車教習場や運転免許更新に関わる、様々な利権も淘汰されるでしょう。公道の維持・管理ではなく、専用サーキットの興行化がビジネスになるかもしれません。自動車及び周辺機器メーカー、損害保険会社、生命保険会社、道路・関連施設、通信設備の建設・保守に関わる事業者など、既存のビジネスモデルの転換を迫られる組織は少なくないでしょう。
高速道路の逆走事故は姿を消すと期待されます(2011年から2015年9月の間に913件も発生していますが)。ドラレコが強化するシニアドライバー向けの安全運転支援機能はその役割を終えるでしょう。自家用車の漸減で、ビジネスモデル転換の最中にいる損害保険会社は、個人ではなくシェアサービスやシステム会社をターゲットに変え、サイバーセキュリティに関する保険を提案するようになるかもしれません。物流・運輸業界が必死で確保・育成に努めるドライバーには、どんな仕事を提供できるでしょうか。
自動車事故ゼロの社会へ向け、ステークホルダーがどう幸せを守り続けるか。「移動」の主体は依然として人やモノなのか、仕事やサービス、情報なのか――。今後蓄積されていく膨大な関連データに基づき、様々な可能性も含めて、モビリティの未来を議論していくべきなのでしょう。  
 

 

住宅化するスマートシティ、都市化するスマートホーム――試される日本の都市計画の「想像力」

地球が丸ごと「都市化」を始めた21世紀に、私たちは身近な住まいの安全をどう守ればいいのでしょうか?

 

地球が「都市化」を始めています。先進国では海外への渡航者数が右肩上がりし、東アジアや中東、アフリカで都市開発が急速に進む見通し。かたや日本では、少子高齢化に伴う地方郊外の人口減少・過疎化が確実視され、「住みやすい都市」の在り方が根底から揺らいでいます。スマートシティ、シェアリングシティ、レジリエンスマネジメントなどの関連用語を紐解きながら、都市・住宅分野のデータ活用の最近を概観します。

 

 

(清水響子・本誌編集部)

 

 

1. 地球が丸ごと都市化する?

   世界的な人口増による「都市」の拡大

21世紀は、地球のあちこちで「都市」が増殖する時代となるでしょう。簡単にいえば、20世紀に先進国で起きた「都市化(Urbanization)」を、他の国々が続々と経験するようになるということです。

国際連合(経済社会局)の調査によると、2030年には世界人口77億人(推定)の60.0%が、1年の半分以上を都市部で暮らすと予測されています(都市人口率)。 [United Nations, 2014]同局Webサイトの予想地図をみると(図表1)、アジア圏は中国、インドなどを中心に、人口1,000万人を超える都市(赤丸)が増えます。北米、ヨーロッパ、アメリカ、中東にも100~500万人都市(青丸)が点在。都市人口率60%以下の国家(黄色、緑色、水色)は、東部-中央アフリカ、南西アジアなどに集中するとの推計です。
 

図表 1 Percentage urban and urban agglomerations by size class
2030年には世界の6割が都市化する。


 

低所得国、発展途上国ほど急速な都市化が見込まれる

さかのぼれば、1950年代には29.6%だった世界全体の都市人口率は、2010年にはすでに51.6%に達しました。さらに今後は中上位所得国の増加が見込まれているのです(中国、ブラジル、ハンガリー、南アフリカ、タイ王国など56ヶ国。2010年と比べ13.4%増の73.2%)。都市自体の成長率では、下位所得国の成長も著しいと推計されます(図表2)。私たちは人類史上で初めて、「都市に暮らすひとのほうが、そうでないひとよりも多い世界」で暮らすことになるのかもしれません。
 

図表 2 低所得国、発展途上国ほど急速な都市化が見込まれる。


 

世界的な「観光客」の増加

都市に増えるのは「住む人」だけではありません。2017年4月の訪日観光客数は約258万人と、単月で過去最高をマーク。外国人観光客が増えていると、日々の暮らしで実感される方も少なくないでしょう。
 

これは国際的な現象です。国際観光客数は、2009年の世界経済危機以降、6年連続で長期予測における年間平均を上回る成長を記録しています。2015年の国際観光客到着数(1泊以上の訪問客)は世界全体で4.6%増加、前年比5,200万人増の11億8,600万人に達しました。 [UNWTO, 2016]
 

図表3「世界のインバウンド観光―国際観光客到着数と国際観光収入」(UNWTO(国連世界観光局)


 

旅行目的も多様化しています。観光庁では「ニューツーリズム」政策を掲げ、エコツーリズム(自然保護)、グリーンツーリズム(農村民泊)、ヘルスツーリズム(医療)、産業観光など、都市の特性と旅行者のニーズに即した観光の振興を図ります。 [観光庁, 2016]  2020年東京オリンピック開催に照準を合わせ、政府や自治体、交通各社、周辺の教育機関など、産官学で「おもてなし」品質の向上を図る動きはご承知の通りです。
 

例えば星野リゾートは、ビジネスホテルの観光利用の増加を受け、2017年4月に都市観光ホテルへの注力を発表。大阪・新今宮エリアに都市観光ホテルを開業予定です。 [伏見学, 2017] 7月には日本政策投資銀行らと設立した宿泊業向け投資ファンドの運用規模を、従来比7倍の141億円規模に増やすと発表しました。 [日本経済新聞, 2017]また、東横インがプノンペン、三井不動産が台北、西鉄グループがバンコク、ソウル、釜山、スーパーホテルがバンコクと、ビジネスホテル各社は続々と東アジアの新興都市へ進出を決めています。このように各国の都市には、「居住地として」だけでなく「訪問先として」の機能も充実されるでしょう。
 

20世紀に「都市化」を経験した日本

都市化は世界で否応なく進展します。各国政府はさまざまな公共事業や投資誘致、助成活動に取り組んでおり、日本もその例外ではありません。国連経済社会局の推計によれば、日本は今や、都市人口率が93.9%を占める都市化国家 [The World Bank, 2017](国連経済社会局, 2013)。香港、シンガポール、モナコなど都市人口率100%の国・地域に続いて、世界19位です(※人口5,000人以上の地域を「都市(urban)」と見なしており、日本の都市化要件とは異なることに注意)。 [国際統計格付センター, 2013]

そして幸か不幸か、日本では戦後の都市開発史のなかで、「都市化」の利点、難点の双方がいくらか明らかになっています。近現代日本史における「都市化」の軌跡を、駆け足でふり返ってみましょう。
 

2.近現代日本史における「都市化」とは?


 

日本の都市化は、都市政策と産業構造の転換によって進んだと言われます。1950年、戦後復興期の都市人口は53.4%でした。それが1970年までにかけて85.7%に急増します(20年で22.3%増) (図表5 日本における都市/地方別人口比率 [United Nations, 2014])。いわゆる三大工業地帯への政策投資が、農村部から都市部への人口流入を促したためです(重化学工業化)。
 

やがて、大企業の地方進出(企業城下町)と行政の再分配政策(Uターン推進)により、1980~90年代には都市化率は横ばいになります。国連経済社会局の統計では2000年代にかけて再上昇しますが(15年で14.8%増(推計含む))、これはどうやら「平成の大合併」で見かけの都市あたり人口が増えたため。日本銀行のワーキングペーパーでは、若者の数が減り、お年寄りが住み替えに消極的であることで、国内の人口増加率は大都市圏と郊外圏のどちらも鈍化または減退していると見ます。「都市が地方を搾取している」のではなく、「都市も地方も痩せ衰えつつある」のです。[日本銀行「わが国の「都市化率」に関する事実整理と考察」, 2009
 

図表 5  日本における都市/地方別人口比率 [United Nations, 2014]


 

事態を重く見る内閣府は、「コンパクトシティ」を掲げ、次のような指針を打ち出しています。

公共サービスにおいては、人口減少によりサービス提供の効率性が悪化し、結果として、住民負担はより重くなる可能性がある。人口規模に応じて市域をコンパクト化し、人口密度を一定程度に維持することは、地域の持続性を維持するために欠かせない。 [内閣府, 2016]

 
このように、日本国内の主要都市を「課題先進地域」と見なす考えも浸透してきました。課題解決のコンセプトは様々な用語で形容されます。スマートシティ、コンパクトシティ、シェアリングシティ、都市ビッグデータ、インフラレジシエンスなどが用いられます。いずれも共通して、都市化に伴うメリットの最大化、デメリットの最小化を、新しい情報技術を用いて実現しようとする試みです。しかし如何せん、「都市を丸ごと情報化する」という構想が巨大だからか、関連する概念が節操なく関係づけられ、個々の用語の定義もいたずらに拡張されてしまいがちです。
 

そもそも、住まいとはどういうことか

ここでは原点に立ち戻って考えましょう。記事冒頭では国際動向をにらみながら、「都市」とは「多くの人が住み、暮らし、訪ねる場」であり、地球規模で「増殖」していると考えてきました。そのより小さい単位が「住まい」と呼ばれます。もちろん「住むこと」とは、周囲の環境(気候、外敵、他人の視線や侵入など)から身を守り、ひとつの共同体として生活を営むことに他なりません。
 

これらを行政から見ると、「都市」とは(課税対象として)資産が登記されている「用地の集合体」であり、行政サービスを受ける市民が居住する「人口動態の全体」でもあります。マンションデベロッパーにとって「住まい」は入居者を受け入れる「受け皿」であり、住宅メーカーにとっては「生活空間」であって、建築哲学の視点では住人の日々の暮らしを生み出す「装置」でしょう。 [柳澤 田実] それでは、データ活用の視点から見たとき、「都市(または住まい)」が変化することの利点・難点は、どのように整理できるでしょうか。
 


 

概要やキーワードを整理してみると(図表6)、どの用語でも、新しい「都市」の「再設計」を目指す概念として提唱されています。
例えば「スマートシティ」とは、都市をひとつの単位として「ITや環境技術などの先端技術を駆使して街全体の電力の有効利用を図ることで、省資源化を徹底した環境配慮型都市」であって、「家庭同士やオフィスビル同士と発電所などを双方向で通信できる情報網と送電網でつなぎ、ある家庭で余剰な電力を不足している家庭に送電するなどして需給バランスを最適に保つスマートグリッド(次世代送電網)などが中核技術」だと説明されています。 [コトバンク, 2013]他方で行政データのオープン化とその活用が進むにつれ、「市民のパーソナルデータや自治体が保有するオープンデータの収集・活用によって都市を活性化する取組み」 [多田 和市, 2017]といった側面でも語られるようにもなりました。
 

世の中で関心が高まるのは歓迎すべきですが、その実状をより良く知るには、ありきたりな固定観念から離れて、新しい概念が何を意味しようとしているかを捉えなおさなければなりません。
 

図表 7 スマートシティのイメージ図 [八山幸司(JETRO/IPA New York), 2015]

 

 

「都市化」は地域の暮らしに「便利」をもたらす

前向きに考えると、都市機能を一定の地域へ集積させることで、道路交通網や上下水道、電気・ガス配管、物流網などの生活インフラをきめ細かく配備できます。買いものや食事、余暇・娯楽も身近で済ませられますし、職場や役所、郵便局、学校、病院などにも通いやすくなります。
 

生産-流通-消費の拠点ができ、諸面で手間と負担が抑えられれば、誰もが一定の品質で均一なサービスが受けられます。これは否定しがたい利点です。事業者間の競争が加速する一方で、人口の少ない地域では成り立たない、専門に特化したニッチ・ビジネスが生き残る余地も生まれます。住民同士が地理的に身近になれば、新しい交流のきっかけも作りやすいでしょう。出自のちがう人々が集まれば、互いの能力・資産を「分け合う」「持ち寄る」ことも気軽に行えます(シェアリングシティの論点)。総じて、経済効率性が高まると言えます。
 

「負荷集中」が起き、危機・事故に弱くなる

しかしその反面、特定地域やその管理主体に負荷/資源が集中しやすくなります。人口過密による街路や鉄道の混雑、交通渋滞、建築物の高層化-深層化、エネルギー供給網や情報通信ネットワークの複雑化などが起きるのです(スマートシティの論点)。
 

それらは都市の脆弱性となって、資源の浪費や思わぬ事故、住民間の紛争・騒動、環境汚染、突発犯罪の温床にもなりかねません。緊急時や災害時、祝祭時にその危機が現れやすいのも困ったもの。防犯・防災のためのシステム維持にも手間がかかります(インフラレジリエンスの論点)。
 

そうした一切を嫌って、裕福な人々が都市の周縁に移住していき、「郊外」が商業都市として成長した一方、中心都市で居住人口の空洞化が進んだ歴史は周知の通りです(郊外、田園都市、ニュータウンなど)。これは先進各国に共通する国際課題で、2030年には世界のスラム人口が20億人に達するとの推計さえあります。
 

過疎エリアとの「格差」が生じる

加えて、人やお金、エネルギーなどの資源が一極集中すると、都市化「できなかった」地域との経済格差が開くと非難されることもしばしば。人口減少や、それに伴う空き家増、施設・交通の老朽化、医療・生活インフラの劣化など、廃れて行く都市の維持も課題です。「平成の大合併」を経たあとでも、居住域の縮小や廃村の進め方を現実問題として継続審議しなければならない自治体は少なくないでしょう(コンパクトシティの論点)。都心回帰や地方移住が脚光を浴び、ゴーストタウンや廃墟を観光資源にするアイデアが注目されるのは、都市政策の舵取りが難しいことを象徴しているのかもしれません。
 

居住者の孤独や不安が膨らむ

住民の顔ぶれが多彩になるからこそ、生い立ちや考え、言語のちがう他人への配慮も求められます。軋轢を産まない関係のための心理的ストレスは増えるでしょう。かえって住民間の没交渉や無関心、棲み分けも生じかねません。ふり返れば、都市の孤独、不安、閉塞感などは、20世紀のポップカルチャーがこぞって扱う人気の題材のひとつでした。職住分離やゾーニング、入居規制、不審者の取り締まり強化はたしかに合理的ですが、「ご近所付き合い」や「うるおい・刺激のある生活」を邪魔してしまうとはよく言われるところ。不寛容が行き過ぎて、人種や身分、思想、貧富を理由とした社会的差別につながった史実は世界中で枚挙に暇がありません。
 

「都市」そのものが「仮想化」する

また、遠くない将来には、都市活動のいくらかはデジタル化され、仮想空間で行われるでしょう。すでに建築設計の分野では、業務従事者の多国籍化と空間情報処理技術の進歩を背景に、3次元CADツールを用いたBIM(Building Information Modeling)が諸外国で利用されており、日本語圏でも大手・準大手企業を中心に導入が進んでいます。VR/AR/MR(Mixed Reality)の産業応用も盛んで、2017年4月には小柳建設が、MR端末「HoloLens」(マイクロソフト)を用いて、工事現場で工程管理や3D設計図面をホログラム投影する企画を進めています。 [小柳建設, 2017]
 

人々の生活意識をみても、内閣府「平成29年版 子供・若者白書」が、日本の若者(15歳から29歳)は「学校」「職場」よりも、「自分の部屋」「インターネット空間」を「自分の居場所」と思う割合が高いとの調査結果を公表しています(インターネット調査、n=6,000)。ソーシャルメディアや位置情報ゲームの国際的な普及はすでに自明のこと。VR/AR/MRの技術革新が進むなか、現実の都市空間にもその影響がないとは言えません。
 

不動産取引の分野でも、米国で起きたイノベーションが研究・紹介され、いよいよデジタル化が始まりました。不動産テック(リアルエステートテック、Real Estate tech, Retech)と総称されますが、商取引の複雑なステップにそれぞれ最適なICT環境を導入して、伝統的な商慣習を変革しようとの目論見です。仲介業務の簡素化や物件購入者の情報格差低減、売り手と買い手のマッチング効率化などを支援するスタートアップ企業も脚光を浴びています。利害関係者に高齢者が多い業界とされ、ITリテラシーの遅れから難航を噂する声があるものの、国内市場へ外貨を流入させたい国交省内の意向も手伝ってか、外国人への不動産取引サービス提供に際する留意点・課題点の洗い出しとその対応は進んでいるようです。
 

多様化するニッポンの住宅すごろく

住宅業界では課題認識を共有する見解が出ています。住まいと暮らしビジネス成長戦略研究会(主宰:株式会社タナベ経営)は、1970年代は量の充足が求められた「住まいの時代」。全国の平均世帯人数が初めて3人割れした1990年代は「住まいと暮らしの時代」。そして2010年代は「社会課題解決時代」だと区分します。
 

その背景には言わずもがな、日本国内の人口動態と生活スタイルの変化があります。高齢者のいる世帯は4割を超え、バリアフリー化のための室内リフォーム経験者も増えています。団塊の世代が後期高齢者となる2025年ごろには、日本版CRCC構想の実行による住み替え需要の高まりも予想されるでしょう。加えて、老後の海外移住やルームシェア、シェアハウス、二拠点生活、お試し移住など新しい「住み方」が草の根で広がります。つまり、いわゆる「住宅すごろく」の選択肢が多彩化・多軸化するのでしょう。
 

そうしたなか、住宅寿命平均30年とも言われる日本型「スクラップ&ビルド」方式が再び問題視され、Life Cycle Cost低減といった新概念も登場。現に空き家率は13.5%を超え、「駅から1km圏内の空き家は48万戸」(国土交通省「空き家等の現状について」)に達する環境下で、住宅リフォーム市場も成熟期を迎えます。
 

500~1,000万円帯の工事が減って300万円以下が増え、施行目的も「老後の備え」(60代で最多)、「子供の成長」(40代で最多)、「中古住宅の購入に合わせて」(30代で最多)など多様化しているのです。[一般社団法人住宅リフォーム推進協議会, 2016]
少子高齢化を見越し、行政も若年層(とりわけ低所得層)が(結婚・出産を見越した)生活資力を養えるよう、住宅政策を強化する姿勢を見せています。例えば、取引トラブルや非効率な手続きを増やさないよう、インスペクションデータ(住宅状況調査情報)や住宅履歴情報、中古マンション売買価格データなどの整備、公開、利用が模索されています。空き家データを活用したオンラインサービスも開設されています。
 

かたや新築市場の先端トレンドをみても、多様さや偶然性に価値を見出すフレーズが語られています。つまり、日本の住まいは「成熟」に直面しているのだとも言えるでしょうか。

希望のある家、多様性、コモンズの感覚、ポストモダン建築の失速、自然さ、入れ子、破天荒な設計、計画的な破綻、低予算短期間住宅という社会課題、施主との協調、多様な平面計画、集合住宅の市場的画一性、こまやかでローカルな微調整の積上げ、開放感、世の中に開かれた計画、量産型住宅のオルタナティブ

―― 東京建築士会 住宅建築賞 2016、2017年の選評から抜粋

 

「エネルギー効率化」の導入コストを削減するには

もちろん「成熟」とは、かつての成長ペースが鈍化し、やがて活力が失われていくことも意味します。都市化を経験した日本が「成熟」に直面しているとすれば、エネルギー消費の効率化も重要な課題です。
 

福島第一原発事故後、低リスク・省エネ意識が高まるなか、資源エネルギー輸入費の高騰を解消すべく、経済産業省の肝いりで、2011年から300億円をかけたEMS(Energy Management System)の実証実験が行われてきました(2015年に終了) [経済産業省資源エネルギー庁, 2017]。その後も対象4都市(横浜市、豊田市、けいはんな学研都市(京都府)、北九州市)は、関連技術・設備の社会実装に向けて、補助金制度を設けるなど共同プロジェクトを続けています。さしずめ、産学官連携による21世紀の「国土強靭化計画」とでも呼ぶべきでしょうか。
 

けれどもEMS等の取組みは、導入コストの高さや収益モデル設計の難しさが依然として課題です。その普及率も現状1%ほどとまだ低いのが現状。FIT法改正に伴う太陽光バブルの終了後、さらなる逆風として、若年層の雇用劣化と所得低下に伴って、物件・土地所有意向が落ち込み、新築一戸建ての人気に陰りが見えています。2016年にはついに、成約件数で中古住宅が新築住宅を上回りました。太陽光発電など新技術の導入経験は30歳代に多く、これから住宅ローンを組む世代の感覚になじむ住宅商品の開発は、避けて通れない課題です。
 

こうした市況に対応しようと、スタートアップ企業が既存住宅に「後付け」できる端末、機器、アプリを開発・販売します。レトロフィット、改修型供給といった用語と合わせて注目されています(スマートハウスの論点)。
 

3.スマートシティ関連市場で流通するデータと、期待される経済効果

このように都市に関わる全業界を巻き込みながら、スマートシティ関連市場は2016年の121億米ドルから2023年には275億米ドル(約3兆円)に拡大するとの見通しです。 [Navigant Research , 2016]「Frost & Sullivan」はさらに強気で、2020年に1.565兆米ドルと1国家のGDP並みの市場規模に膨らむと予測します。 [Frost & Sullivan, 2014]ソリューション種別ごとの経済効果も整理されています。
 

図表 8 サンシャインコーストのスマートシティによる経済効果 [八山幸司(JETRO/IPA New York), 2015]

ソリューション 10年間で予想される経済効果 期待される内容
防犯カメラ

音声マイク

センサーの活用

3,500万~5,500万ドル

 

 公共スペースの治安向上

 安全でない地域の特定、長期的な地域環境のデータを活用した犯罪発生予測

 遠隔からのインフラ管理と分析によるメンテナンスコストの削減、水道パイプなどの

定期メンテナンス削減による環境破壊の低減

 犯罪の発生率が 2%低下し、公園など公共施設の利用向上

 警察の取り締まり向上

 インフラ監視による定期メンテナンスの削減

ごみ収集の管理 200万~300万ドル(一部地域だけの導入)  ごみ収集の効率化によるコスト削減

 ごみ収集車両の削減

 観光客や店舗が利用する施設の品質向上

 公共スペースの環境向上

水道インフラの管理 8,000万ドル  水道パイプの破損箇所の特定の迅速化と漏水の時間の短縮(最大 30%削減)

 住民へ送られる水の水質向上、浄水のための薬品の使用量削減

 住民、企業への水の使用量削減の方法の案内(水の使用量を最大 10%削減)

 メンテナンスの作業員の削減

 水道メーターを読み取る作業員・車両の削減

スマートエネルギー

 

1億5,000万ドル  住民、企業への電気の使用量削減の方法の案内(電気の使用量を最大 10%削減)

 電力の使用パターンの分析

 電気メーターを読み取る作業員・車両の削減

スマートパーキング 3,600万~4,000万ドル  駐車場を探す手間を省くことで交通量と二酸化炭素を削減

 ドライバーの駐車場を探す時間を削減

 駐車料金精算のデジタル化による収益の増加、メンテナンスコストの削減

 駐車違反の取り締まり向上

 

スマートバス 3,000万~4,000万ドル  バスのリアルタイム追跡

 利用者の待ち時間の削減

 乗車の効率化による利用者の増加

 バスルートの最適化によるコスト削減

行政サービス 3,500万~5,500万ドル  自治体の作業効率の向上

 住民の行政サービス利用時の待ち時間の削減

 窓口サービスの縮小によるコスト削減

 行政サービスの提供の一元化によるコスト削減

 住民の自治体の取り組みへの参加促進

 データ分析による行政サービスの向上

デジタルサイネージ

 

500万~700万ドル  広告収入

 観光客への地域情報の提供による地域への経済効果

 アート展示などによるイノベーション創出

スマートヘルス

 

3,500万~5,500万ドル

 

 医療コストの削減

 医療サービスの向上

 遠隔医療の利用などによる患者や医師の移動時間の削減

 住民の健康向上

 医療機関と教育機関をネットワークでつなげた医療クラスターの構築

スマート教育 1,300万~1,800万ドル  オンライン授業の活用

 留学生の誘致

 医療機関とのネットワーク化によるバイオ関連の成長促進

 

どんなデータを使うと、何が起きる?

「都市」の情報化といえば、気候、インフラ、パーソナルデータ、交通量などのデータを収集して、資源の最適配分とその自動化を指します。エネルギーや不動産関連に限らず、「政治とお金 行政オープンデータの歴史に学ぶ、データ公開の制度と実践」の図 17(図9として以下に再掲)で紹介したようなデータも、有望な活用の候補でしょう。


 

適用分野別の事例

「都市」は生活圏の全体を指しますから、適用が期待される分野も幅広く、多種類のデータを複数の事業者が連携させ、組み合わせ、融通し合うことも頻繁に起きるでしょう。図表10に分野別の事例をまとめてみました。
 

[野村総合研究所,2016][US Ignite] 、[NIST,2015] [NICT 小山泰弘,2016][KPMG,2017][ReadWrite[日本版]編集部, 2016]などをもとに作成しています。
 

図表10 スマートシティに関する分野別事例([八山幸司(JETRO/IPA New York), 2015]の枠組みを利用)

分野 事例 参加者 概要
エネルギー 柏の葉スマートシティ 千葉県、三井不動産、日立製作所、東京大学等 太陽光発電、蓄電池などの分散電源エネルギーによるスマートグリッドにより電力26%削減を目指す。
スマートビル 5D Smart San Francisco 2030 District サンフランシスコ市、CityZenith、Ciscoなど 消費電力や交通量といったデータをクラウド上で分析し、3D 地図と重ね合わせることでデータを可視化。データはCityZenith社のクラウドを通じてリアルタイムで提供されている。[1]
ヘルスケア 会津若松市IoTヘルスケアプラットフォーム 会津若松市、アクセンチュア、富士通、イオンリテール、地元企業、都内ベンチャーなど 市民モニターのPHRをウェアラブルデバイス等で収集し、栄養管理や健康指導等のサービスで還元するとともに、医療や健康サービスの効率化に活用。データ外販による収益化も計画。
交通 Fujisawaサスティナブル・スマートタウン 藤沢市、パナソニック、三井不動産、ヤマト運輸ほか(民間主導) スマートグリッドによる省電力に加え、全国初の宅配の戸別一元配送を実現。業者にかかわらずまとめて受取ができる。
ナヌムカー ソウル市、Socar(カーシェア)など 市公式シェアリングカーブランド「ナヌムカー」認証制度を設け、スマホによる車や公共施設駐車場のシェアを促進。
Beeline Singapore シンガポール政府 交通関連データと需要データのマイニングに基づく路線案をバス会社等に提供。[2]
防犯・防災・災害時対策 ShotSpotter ShotSpotter、GE 発砲音を感知すると自動的に911コールし、発泡場所や発砲数を警察に通知。スマート街灯などに埋め込まれている。
Smart Streetlights ロス・アンジェルス市など 人の存在を感知して自動点灯するLED街灯。
行政サービス Bigbelly 米国50州ほか50過酷で採用 ソーラーシステムを利用したゴミ収納システム。一定量に達すると処理施設自動通知し、ゴミ処理を効率化。
教育 シェアハブ ソウル市、Creative Commons Koreaなど 公立学校での創業体験の授業を通じシェアエコノミーの実践的教育を推進。
広告 Digital kiosk カンザスシティ、Cisco 近隣飲食店やイベント情報、マップなどを提供。

[1]野村総合研究所「ICTを活用したスマートシティの事例等に関する調査の請負 海外事例調査」(2016)より

[2]KPMG「変化し続ける破壊的テクノロジー」より

 

ベンダー動向   [Navigant Consulting, Inc]

関連市場には大手ICTベンダーも続々と参入しています。大規模データがあるところにはクラウド関連サービスの需要が必ずあるわけで、逃してはならない商機と捉えているのでしょう。 [Navigant Research , 2016]ではIBMとCiscoの2社が「Leaders」に位置づけられ、各地で積極的にプロジェクトを推進中。日本勢では日立製作所、パナソニック、東芝の3社が挙げられています。GE(米, 製造・工業)、Intel(米, 半導体)、AT&T(米, 通信・電話網)、華為技術(中, 通信機器)、SAP(独, ソフトウェア)なども本腰を据えています。
 

図表11:スマートシティサプライヤーのポジションマップ [Navigant Consulting, Inc]


 

国際標準の策定と日本展開

通信プロトコル等の標準規格作りも着々と進みます。機器や建物、施設間を行き交うデータをタイムリーに流通する環境が不可欠だからです。米国では「OpenADR」と「SEP」、欧州では「EEBus」と「KNX」が標準規格に決まりました。OpenADRとEEBusは電力供給者から住宅への通信規格、SEPとKNXは家電通信の規格です。日本ではエコーネットが「ECHONET Lite」を推進し、2017年4月現在約200社が参加します。 [エコーネット, 2017]
 

KNX Associationが推進するKNXは、建物内で使用する電子機器の分散管理システムの標準規格です。すでにISO/IEC 14543-3として承認され、2017年現在41カ国の405事業者、159カ国の約7万のパートナーが対応中。 [KNX Association]2014年には日本KNX協会も設立されています。
 

EUでは開発ツールの提供も始まりました。2011年から官民連携でオープンソースのスマートシティプラットフォーム「FIWARE」(Future Internet WARE)を開発し、2014年にリリース。FIWAREには南米やオーストラリアを含む75都市が参加しており [FIWARE Foundation]、日本からは2017年3月にNECがプラチナメンバーとして参加を決めています。 [大谷イビサ, 2017]
 

日本の政府・企業による予算投下

政府も予算を投下します。ICT街づくり推進会議は「IoT共通基盤技術の確立・実証」事業として2016年度3.5億円、2017年度3.1億円の予算を組み、共通基盤技術の確立、「スマートIoT推進フォーラム」との連携に加え、「欧米のスマートシティ等に係る実証プロジェクト等と協調して、国際標準化に向けた取組を強化」するとしています。 [総務省]
日本の基幹産業のひとつである自動車業界では、次世代自動車(電気自動車、コネクテッドカー、自動運転車)の国際競争に遅れをとらないよう、産学官民が総出で技術開発、実証実験に取り組んでいます。NEDOと日立製作所がハワイ州マウイ島で行った、街ぐるみの日米共同実証実験が好例です。
 

セキュリティ対策も進みます。2017年5月に経済産業省が「スマートホームに関するデータ活用環境整備推進事業」に係る事業環境構築検討会を発足。 [経済産業省, 2017]また、情報処理推進機構では2016年に「つながる世界の開発指針」を発表。2017年5月にはIoT機器・システム開発時におけるセーフティ要件とセキュリティ要件、実現するための機能の解説「『つながる世界の開発指針』の実践に向けた手引き[IoT高信頼化機能編]」を公開し、注意を喚起しています。 [情報処理推進機構, 2017]
 

衰退する地方を「このままでは」終わらせないために

1980年代半ば以降、日本の地方自治体は、バブル崩壊後の数年を例外として、若年層の人口流出と少子化に伴う高齢化に長らく直面してきました。近年では民間シンクタンク「日本創生会議」のいわゆる「増田レポート」(2014年)が、「20-39歳の女性人口が概ね30-40年後まで流出し続けた場合、全国1,800自治体のうち896は、このままでは消滅可能性が高い」と指摘しました。
 

予想減少率が驚きをもって受け止められ、その数値が独り歩きしたものの、特別区内で唯一候補になった豊島区が(まずは統計上で)待機児童ゼロを達成しました。他地域でも、大学研究室から社会課題に取り組む学生の訪問が増えたり、海外留学帰りの若者が地場で町おこしや農業を始めたりと、「このままでは」済ませない取り組みが進んでいます。
 

こうした動きのうち、都市の魅力を国内外にPRして交流・定住人口を増やそうとする試みは、「シティ・プロモーション」と総称されます。ふるさと納税、ゆるキャラ、ご当地グルメ、聖地巡礼などは、すでによく知られた施策です。「父(母)になるなら、流山市」「日本一のおんせん県おおいた」「ようこそ。うどん県へ」など挑戦的な広告表現の舞台としても活況です。
 

反対に、都市が持つ資源を住民が効率よく分け合う試みは、「シェアリングシティ」とも呼ばれ、「資源の有効活用による収入確保や節約/産業創出」「無駄の抑制による環境効果」「信頼性の再構築とコミュニティの再生」が期待されています。 [庄司昌彦, 2016]
 

2016年には、自治体としてシェアリングエコノミーを推進する「シェアリングシティ宣言」に、千葉市、浜松市、長崎県島原市、佐賀県多久市、秋田県湯沢市が名乗りを上げました。 [毎日新聞, 2016] 仕掛け人はシェアリングエコノミー協会。ガイアックスとスペースマーケットが代表理事を務める会費制の啓発団体です(月会費1~10万円)。Airbnb、Asmama、Uber Japan、エニタイム、クラウドワークスなど新興のシェアサービス事業者のほか、パソナ、三井住友海上火災保険、KDDI、DeNAなど120社超が参加しています(2017年現在)。 [シェアリングエコノミー協会, 2017]
 

都市の機能を「節約する」には?

スマートシティ構想には、収益モデル構築の困難、事業の自己目的化、曖昧な課題、自治体と企業の認識ギャップ、市民参加・理解の醸成、プロデューサー・インテグレーター・推進主体の不在、コスト削減、標準化・共通化、取引市場の活性化、人材育成、すそ野産業の育成、規制緩和といった課題があると指摘されます。[2014年5月EY総研 スマートシティ報告書]いずれも、関係者の人数や立場が増えると生じやすいものです。
 

逆にいえば、消滅可能性を指摘されたような自治体はむしろ、スケールが小さい分、「個」が「都市」に与えられる影響が大きく、普遍的な課題を縮約しつつ、メリットを作り出しやすいのではないでしょうか。内閣府は「地域の困りごとに対して、地域住民が自ら立ち上がり、解決のための取組(活動)を行うことにより、暮らし続けられる地域を作る」ことを掲げ、「小さな拠点」政策の推進に着手します。 [内閣府, 2017]国道交通省も「重層的かつ強靭なコンパクト+ネットワーク」と称し、立地適正化計画や地域公共交通との連携を行います。
 

自治体と市民の協働は、地域差こそあれ、進み始めています。例えば「チャレンジ中野!Grow Happy Family&Community」は、様々な理由で親元から離れた子どもの里親制度と、地域会員が子育てや介護を助けるファミリーサポート制度の結びつけを進める市民活動です。 [オープンガバナンス総合賞「チャレンジ中野!Grow Happy Family & Community」と中野区関係者発表, 2017]

この活動に携わる平田祐子氏(中野区役所)は、活動に関する自治体職員の業務負担は「ない」と断言。必要な情報が使えるようコーディネイトし、時には議論するなど、市民の協働をプラットフォームとして支えることが行政の役割だと述べます。活動主催者の齋藤直巨氏(中野区在住)も、平田氏を「仲間」だと呼びます。行政とNPOのスタンスこそ違えど、「できない遠くではなく、いまできることのひとつ」だと前向きです。都市機能の進化は、その地域に住み働く人々の小さな力の積み重ねが、ドライブさせていくのかもしれません。
 

地域の「箱モノ」を再活用する

山形県高畑町の廃校を利用した「熱中小学校」には、現在21~78歳の147名が生徒として入学。起業家に音楽家、大学教授や料理家など、さまざまな分野のスペシャリスト約100名が授業を行い、「大人の社会塾」「里山体験」などのプログラムを展開。3Dプリンターやレーザー加工機が体験できる「理科ファブ」にも注目です。
 

他にも長野県小布施町が主催する「小布施若者会議」は、地元の町づくりに資する35歳以下の若者のプロジェクトを支援する組織です。一般社団法人HLABの手がける「小布施に世界最先端の「学び舎」を!」など、地域インフラを活かした企画が応募されています。
 

すでに米国ではオバマ政権下で公立学校に3Dプリンターを配布し、IoT時代のものづくりを担う人材の早期育成に取り組みます。ドイツでは、中小企業向けにマスカスタマイゼーションのインフラ整備を進めます。 [清水響子, 2017]こうした国際潮流のなかで、日本が大きく遅れを取っているきらいはあります。とはいえ学校は、誰もが集いやすい「箱物」です。地域の「産業ハブ」として活用できれば、地元に根ざした濃密なネットワーク形成ができそうです。「内閣府NPOホームページ」や「非営利法人データベースシステムNOPODAS」などの検索サービスで関連情報が得られます。
 

4.究極のスマートシティは「自分の家」?

「暮らし」を支えるオフィスビル

建物をコミュニティと捉え、活性化を目指す動きも見られます。大手デベロッパーが自社運営するオフィスビルで、入居企業向けにビルコンや交流会を企画する事例も目にします。三井不動産は、専門誌「月刊総務」と提携した勉強会、ABCクッキングの協力による料理交流会、フットサル大会などを開催し、入居企業間の交流を促します。 [三井不動産株式会社, 2017]イトーキ「SYNQA」のように、異業種交流型のサテライトオフィスを運営する企業もあります。
 

高級マンションや大手企業の自社オフィス、先端医療施設などは、もはや「小さな都市」だと言えるほど、敷地内インフラを洗練させています。トヨタの自動車工場には、交通違反を取り締まるパトロールカーが巡回しているとはよく言われる話です(私道内で担当課が運用)。2016年秋に電力事業へ参入した清水建設は、スマートBEMS(Building Energy Management System)を販売するだけでなく、茨城営業所では空調・照明クラウドで施設全域の省エネに成功しています。
 

社内保育園を設ける企業も一部上場企業を中心に増えていますし、福利厚生のひとつとして、転職求人募集に記載する例も珍しくありません。仮眠室を完備するITベンチャーが数年おきに話題になるなど、「職場で眠れる環境」のニーズも鉄道会社や消防署、医療機関、製造工場、新聞・出版社などに限らないようです。
 

図表12 三井不動産のオフィスビル内トイレに置かれた、テナント従業員向けのメッセージ(2017年5月撮影)


 

「ご近所つきあい」「外出」が減っている

自治体も「交流の場づくり」には前向きです。例えば品川区では2016年4月に「町会および自治会の活動活性化の推進に関する条例」を施行し、町会等への加入促進に乗り出しました。 [小川裕夫, 2016]条例を紹介するリーフレットには「町会・自治会はまちの元気の素」とする区長メッセージが添えられ、地域内コミュニケーションのインフラ整備に取り組む姿勢を示します。 [品川区, 2016]
 

しかし悲しいかな、その意気込みは、若者が「住まい」に対して持つ意識とすれ違っているようにも見えます。「国民生活選好度調査」(2007年)によれば、町内会・自治会への参加頻度は「年に数回程度」「参加していない」が89.3%を占める多数派。「深い近隣関係を望まない人が増えている」「多くの人は困ったときに助け合う関係を望んでいる」と指摘します。
 

2016年にはマンション内での挨拶禁止のルール化に関する投書記事が賛否を呼び、多数のWebサイトやSNSで議論が白熱しました。「しらべぇ」のアンケート調査によると、なんと1割強が挨拶禁止に「賛成」と回答。特に20代女性と30代男性では、2割程度が「賛成」と答えました。育児世代にとって、マンション住民に対する意識が「ご近所の集まり」から「知らない他人の集団」に変わっているとしたら、ずいぶんとせちがらい結果です。 [小河貴洋, 2016]
 

現に日本人のうち、都市生活者はこの四半世紀で、「家から外出すること」をしなくなっています。国土交通省「平成27年度全国都市交通特性調査」によると、「外出率」は1987年から2015年で約10%減少、「私的目的の一日の移動回数(休日)」は1992年から2015年で約20%減少しました。産学官が「都市」の「まちづくり」に精力を注ぐ一方で、生活者の肌感覚では、じぶんの「住まい」こそが、「小さな都市」だということでしょうか。
 

住宅設備は、モニタリングからマネジメントへ

企業・自治体が「場づくり」に腐心する一方で、ホームセキュリティやスマート家電など「自宅」のセキュリティ商品開発は盛んです。例えば、セコムの「一戸建て向けサービス」は、侵入関知センサー、煙感知センサー、非常ボタン、フラッシュライトが揃えられます。駆けつけ警備も引き受けてくれ、機器買い取りで初期費用約30万円、月額費用4,500円。レンタルなら初期費用約69,000円、月額費用5,900円です。
 

スマホアプリとIoT機器を併用して、マイホームを買えない方でも手の届くサービスを開発するベンチャーも登場しています。

Secual社のセキュリティシステムはボタン電池によるセンサーとスマホを使ったもので、初期費用3万円、月額980円から。「leafee Premium」は1つ2,138円の窓センサー「leafee mag(リーフィー・マグ)」を取りつければ、LINEのチャットボット機能を利用して、同じく月額980円で部屋の戸締まりをどこでも確認できます。 [藤井涼, 2017] 取り付けも設定も自分で行えますから、一人暮らしのアパートや空き家管理にも使えそう。月額払いは大変だという方は、貴重品に取り付ける超小型タグが便利です。[鍵や財布に付けておきたい紛失防止タグおすすめ7選, 2017
 

ちなみに「侵入窃盗」の手口で多いのは「一戸建て」の「無締り(閉め忘れ)」と「(窓の)ガラス破り」ですから(警察庁「平成26, 27年の犯罪情勢(平成28年)」より)、こうしたIoT防犯サービスは理にかなっています。
 

また「平成26, 27年の犯罪情勢(平成28年)」によれば、「住宅強盗」は10年前と比べて72%減の190件/年。「侵入窃盗」は68.0%減の10万8,558件/年でした(いずれも2015年の認知件数)。増加を続ける「特殊詐欺」(14,151件(前年比+2.4%))や標的型メール(4,046件(前年比+5.6%))、攻撃活動等とみられるセンサー端末へのアクセス(1IPあたり1692.0件(前年比+232.0%))とは対照的(いずれも2016年の認知件数)。
つまるところ日本国内では、リアル空間の治安が着実に改善される一方で、コミュニケーション空間での事故・犯罪が増えているのでしょう。
 

だれが「安心・安全」のためのデータを作るべきか

もうひとつ厄介なのは、防犯分野は加害者・被害者の双方に配慮を要する事案が多く、統計データを整備しづらい点です。例えば、刑法犯の認知件数全体では「男性:女性=2:1」と男性が多いものの、すり・ひったくりや特殊詐欺、性犯罪では女性被害の認知件数の多い状況が続いています。被害申告率も、「性的事件(18.5%)」は「インターネットオークション詐欺(5.0%)」「消費者詐欺(9.0%)」「不法侵入未遂(18.3%)」に次いで少なく(『平成24年犯罪白書』から)、いわゆる「暗数」の多寡がしばしば問題にあがります。
 

「暗数」には1.被害者が犯罪だと気づけない、2.警察に届け出ない、3.届け出たが告訴はしない、4.警察が届出を受理しないの4類型があると言われます。 [高島智世, 2009]2000年前後からストーカー規制法の制定や全国的な痴漢防止キャンペーンなどで相談件数、届出率とも改善しているものの、警察の捜査網で検知しきれない事案は生じえますし、個々人の防犯意識を高めたほうがいいことは言うまでもありません。
 

例えばコーデセブンは、「世界が安全になるために」をコンセプトに、女性向けお守りアプリ「MOLY」を提供するスタートアップ企業です。警察や自治体などの協力で提供された犯罪データ、2ちゃんねるやSNSで収集した関連情報をマッシュアップし、これから通ろうとするエリアの危険度をマップで表示したり、危険な場所に近づくとアラートしてくれます。
 

「つきまとい」など微妙な迷惑行為を含め、警察にはいいたくない、あるいは面倒だけれど、ユーザーが体験した「イヤな思い」を投稿する機能もあり、徐々に利用が増えているそう。今後はカウンセラーや警察等へ直接に連絡する機能も搭載予定。警察当局も、女性被害の実態把握が進むのではと期待しているようです。
 

同社CEO河合成樹氏によると、犯罪情報の提供に関する警察側の対応は地域差が非常に大きいとか。管理対象とするデータ項目やフォーマットが管轄ごとに異なる、県警ではなく基礎自治体がデータを管理している場合もあるなど、情報流通が地域で閉ざされやすいそうです。「犯罪」は官民データ活用推進基本計画で掲げられた重点8分野には含まれていませんが、身近な「安全・安心」に直結するだけに、関連データのオープン化、標準化が望まれる分野でしょう。
 

「家事」と「買いもの」が直結する「住まい」

スマート家電も、暮らしに身近なデータ活用を象徴するサービスです。自宅の家電をインターネットに接続させて、機械と機械にデータ通信させることで、まるで「対話」するように「家事」がこなせる仕組みです。
 

今年4月には、すべての家電をiPhoneで操作できる住宅が、米国カリフォルニア州のサンノゼで売り出されて話題になりました。お値段は約1億円とハードルが高いですが、「Siriに「ベッドルームの電気消して」や「2階の暖房をつけて」と話しかけると、いちいちリモコンやスイッチを探したりすることなく様々な操作ができる」のは魅力的です。 [kimi, 2017]
 

好みに応じて連携する家電を選べるところがポイントで、Appleのホームアプリケーション「HomeKit」には、テレビ、照明、スイッチ、センサー、コンセント、加湿器など、2017年5月現在14ジャンル・約120の製品が対応。 [Apple Inc.]日本のApple Storeサイトでは、Philips, Nanoleafなどが提供する15種類のアクセサリが購入できます。
 

ショッピングをリードするのはAmazonです。先ごろ日本上陸した「Amazon Dash Button」は、実質無料・使い捨ての専用ボタンを壁に貼りつければ、「家事」をしながら「買いもの」ができる端末です。2017年5月現在、洗剤、カミソリや歯ブラシ、シャンプー、ペット用品、食品・飲料とベビー用紙おむつの42ブランド700品目をラインナップ。1プッシュでボタンに登録した消耗品が発注でき、ミネラルウオーターや炭酸水、洗濯用洗剤などかさばる商品は人気が高いようです。 [日経トレンディ, 2017]
 

「持ち家」がなくても、スマートに

さらに、Amazonのスマートスピーカー「Amazon Echo」は、Amazonやスターバックス、Uberなどへの口頭注文ができるほか、音楽を再生したり、質問に応じた検索結果を音声で回答してくれます。 [日経トレンディ, 2017]サービスプラットフォームである「Alexa」は、自社端末だけでなくFord、BMW、GE、華為技術などが手がける700のデバイスに搭載されており、APIエコノミー形成の王道をひた走っています。 [Miyata, 2017]
 

対する「Google Home」は、検索サービスや多言語翻訳で培った音声認識、自然言語処理の技術を投じて、話者ごとの関係(娘「ママ」と父「ママ」を聞き分ける)を考慮した質問応答ができると話題です。
 

アジア勢では、LINE「WAVE」が日本向けに2017年内の発売を決定。「LINE Music」を筆頭に、トヨタ自動車やファミリーマート、出前館や内閣府(マイナンバー)との連携を発表しました。すでにLINE本体とYahoo!ジャパン「My Things」との連携は可能で、 [日本経済新聞, 2017] APIエコノミーとはなぜそう呼ばれたか ―用法と事例―」で取り上げたころから、提供チャンネルも53に増えています。同社では開発者向けIoTプラットフォーム「myThings Developers」正式版も提供を始めました。
 

国際プラットフォームの勢力図も変わるのか

もちろん期待と現実にはギャップがあり、「スイッチは使わなくなった」「スマートホームって、バカなの?」「この技術は万能ではない」「ルンバが一転「お客様のデータは売りません!」ただし無償共有の可能性は否定せず」と賛否両論がにぎやか。端末も、音声認識も、背後にあるデータ処理も、プライバシーへの配慮も、企業ごとに得手・不得手があり、技術開発の途上です。
 

けれども、少なくとも今後に起きるのは、テレビリモコン、照明スイッチ、家庭用ラジオ、室内電話などの「手で動かす道具(コントローラー)」が、「声で操る家具(アシスタント)」に集約される流れ。そしてもうひとつは、端末につながる「世帯」のデータが、普及率の高いIDで本人認証されたうえで、途絶えることなく収集-記録される流れです。日本企業がプライバシー保護の意見調整で苦労しているうちに、国際プラットフォーマーが事実上の「情報銀行」の機能と役割を担ってしまう。そんな悲観的な見通しも成り立ちます。
 

「住まい」のあらゆる「モノ」が情報化しうる

そう遠くない将来、一般生活者の主流デバイスがスマートフォンから次の端末へと移行するとき、現在の国際プラットフォーマー間の勢力図も塗り替わるのでしょう。IoTがバズワードとなり、ユビキタスコンピューティングがいよいよ夢物語でなくなったいま、「住まい」を取り巻くあらゆる「モノ」が、情報化による付加価値を得る可能性を秘めているのです。
 

例えば衣類。ZOZOTOWNやUNITED ARROWSなどファッションECサイトはサイズ違いなどの返品ができますし、洋服の青山やGAP、三越伊勢丹などがバーチャル試着を展開していますが、さらにもしも自宅のクローゼットがスマート化されたら……と想像するのは楽しいもの。天候、今日のラッキーカラーや見込まれる移動量、食事や仕事の相手と前回会ったとき着ていた服といったデータに基づいて、最適なコーディネイトを提案してくれたり、不足アイテムを自動で取り寄せてくれたりする日が来るかもしれません。このテーマは、次回掲載「暮らしと家庭」で詳しく扱います(予定)。
 


 

5.あなたの「街」のユーザー・ペルソナは?――「日本人の高齢者」以外にも目を向けて

最後に、忘れがちな視点があります。「その街に暮らすのは誰か?」ということです。よくある論点は、少子高齢化と都市の再開発が対になって語られるばかりに、シルバー民主主義の弊害が起きるのでは、というもの。
若年層・単身者や(晩婚化する)子育て世代の生活意識との溝が指摘されるほか、SOGI(Sexual Orientation & Gender Identity)への配慮、外国人観光客・労働者の生活環境、移民2世・3世の政治参加などが論題に挙げられます。行政担当者が、多岐に渡る当事者ニーズを集めきれていない実状もあるようです。
 

象徴的な例をとりあげましょう。2020年(予定)の東京五輪に向けて、都心部ではあちこちでホームドアやエスカレーター、エレベーターなどの設置・改修工事が進みます。国土交通省も「高齢者、障害者等の円滑な移動等に配慮した建築設計標準」を公表しています。このWebサイトがアクセシブルでないのが残念ですが……、「腰掛便座、手すり等が適切に配置されているか」といった詳細なバリアフリー基準を定めます。 [国土交通省, 2016]ただ、車椅子ユーザーにとっては「トイレに手すりがある」だけでは不十分。「何センチの高さにあるか」まで分からないと、「自分が使える」と判断できないそうです。
 

他にも、毎日新聞と社会福祉法人日本盲人会連合(日盲連)の共同アンケート調査(2016年)によると、回答者(n=222)の31.5%が駅ホームからの転落経験があり、そのうち51名は「いつも利用している駅」で、11名は「最近~5年以内」に事故に遭っています。 [社会福祉法人日本盲人会連合, 2017] ホームドアの設置が強く要望されていますが、課題は数億~数十億円といわれる設置コスト。関係企業が低コストで設置できるホームドアの実証実験を進めるものの、2017年3月時点の設置数は665駅/1,0495駅と普及途上。人身事故や飛び込み自殺を防ぐためにも、技術革新が期待される分野です。
 

アクセシブルな都市はどこにあるのでしょう? EU圏内の先進都市を評価する「Access City Award 2017」(2010年~) [European Commission, 2017]によると、英国北イングランドの古都・チェスター(英)が最高評価。中世の町並みを車椅子で楽しめる「The Rows」、ホームページやマップ [Cheshire West & Chester Council]を通じたバリアフリー情報の提供などが評価されています。ほかにはロッテルダム(蘭)、ユールマラ(ラトビア)といった都市名が上がっています。
 

日本の都市はどうでしょうか。車椅子の観光客向け情報サイト「wheelchairtraveling.com」によると、トイレや浴室、エレベーターの優先ボタン、交通機関などは比較的高評価ながら、「(病院式の)手動の車椅子を多くの人が使っている」ので、「(ホテルの室内やレストランなどでは)大型の車椅子は操縦しづらいか、まったく身動きが取れなくなることもある」とのこと。
 

他には、NPO法人が運営する、障害を持つ外国人旅行者向け観光情報サイト「Japan Accessible Tourism Center」(2011年~)も参考になるでしょう。 [特定非営利活動法人 Japan Accessible Tourism Center, 日付不明]また、国連のITアクセシビリティに関する国際組織G3ictが、普及啓発を進める一環として、都市政策立案のためのツールキット「Smart Cities for All Toolkit」を提供します。Microsoft、World Enabledとの協同プロジェクトで、次のように幅広いテーマの標準、ポリシー、事例を参照できます。 [SC4A., 2017]

  • Guide to Implementing Priority ICT Accessibility Standards
  • Guide to Adopting an ICT Accessibility Procurement Policy
  • Communicating the Case for Stronger Commitment to Digital Inclusion in Cities
  • Database of Solutions for Digital Inclusion in Cities

 

なかでも「Smart Cities & Digital Inclusion」は、機械判読性の高いコンテンツ提供や遠隔地への配慮、個人の障害に合った支援技術(Assistive Technology)など、具体的な施策に言及があります。 [Dr. Victor Santiago Pneda, 2016]
2008年に国連総会で発効した「障害者の権利に関する条約」には、「他の者との平等を基礎として、都市及び農村の双方において、物理的環境、輸送機関、情報通信(情報通信機器及び情報通信システムを含む。)並びに公衆に開放され、又は提供される他の施設及びサービスを利用する機会」と明記されています。
 

(遅ればせながら)2014年に批准した日本でも、ドイツのNPOによる「Wheelmap.org」や三鷹市が運営する「みたかバリアフリーガイドおでかけ情報」、G3ictとの提携で注目されたスマホアプリ「Bmaps」など、障害者の外出を支援する試みが着実に進んでいます。全国各地の都市政策が、世界に誇れる水準に達することを願うばかりです。 [外務省資料より, 2014]
 

6.あなたの「住まい」はどんな街?――「都市化」の未来とその類型

ここまでみてきたように、「住む人」の暮らし方によって、「都市」の将来は無数に変わります。今後はどういった展望がありうるでしょうか。大まかな見通しを得るために、考え方の枠組みを作ってみましょう。
都市政策を立案するとき、その方針には「集積化/分散化」「特化/汎化」の2軸があると考えます。すると図表14のように、4類型で整理できます。
 

例えば「(A)集積化and特化」は、ある性質に特化した施設・敷地を集積する動き。学術都市や経済特区など、得意分野に重点を置く都市計画はこの類型でしょう。左下の「(D)分散化and汎化」は、個人の「住まい」を「都市化」する動き。スマートホームやスマート家電は、この方針に与する潮流だと理解できます。
 
続いて、4類型それぞれの都市でどのように「情報化」が進展しうるかを考えます(図表15)。例えば、ショッピングモールやサテライトオフィスのように、「(B)機能特化した設備を都市圏外にも分散」させるとすれば、各拠点間の移動効率が重要であることは言うまでもありません。自動運転やテレマティクス・サービス、次世代燃料自動車などの「モビリティ」が、注力すべき技術分野だと目されるでしょう。
 

より詳細に都市の機能を考えることも有益です。例えば、都市には一般に、居住エリア(暮らす)/就業エリア(働く)/歓楽エリア(憩う)/研究エリア(学ぶ・調べる)があるとしましょう。この4機能を都市政策の4類型(図表14)と掛け合わせると、それぞれに都市開発のキーワードが見通しよく整理できます(図表16)。
 


 

さらに踏み込んで「その街に暮らすのは誰か?」と考えると、ようやく住民の具体的な人物像や関心・意向を分析の俎上に乗せられます(図表17)。例えば、「二拠点生活」を送りたい「30-40代」の「住まい」への関心は、個々人の社会的属性や、住居に求める機能によって差があるでしょう。
 


 

ここまで概観したように、「住まい」という語は、多様な人々が幅広い期待と現実を語るときに用いられます。関係者や論点も様々でありながら、あらゆる分野がデータを生み出し、また情報化される可能性があります。他のテーマと比べても、より壮大で、より綿密な「想像力」が求められます。実は不足しがちなのは、「都市が生み出す新たなデータ」だけではなく、「都市とはどうあるべきかを考えるデータ」なのかもしれません。あなたの「住まい」はどうでしょうか。別の場所で暮らす誰かにとって、将来そこを訪れる誰かにとって、住んでみたいと思えるでしょうか。
 
 

参考文献リスト

 

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APIエコノミーとはなぜそう呼ばれたか ―用法と事例―

機械やひとが、気軽にデータを売買できる時代の始まりです。

 

APIサービスが普及し、企業によるデータ流通が簡単になって、新しい経済圏を生み出しそうだと注目されています。数十年前からある技術が、簡単に使える支援サービスの普及に伴って、新ビジネスの企画・開発に便利だと思われ始めているのです。

 

 

(清水響子・本誌編集部)

はじめに

まずは「APIエコノミー(経済圏)」を取り上げます。耳慣れない方がほとんどでしょうが、一説には260兆円市場に成長するともいわれる分野です。米国ではAPIマネジメント企業の買収が相次ぎました。求人情報サイトindeed.comによれば、APIエンジニアの平均年収は約10.2万ドルにまで達しています。

データ産業の成長につれて対象領域は広がり、企業による大規模データ(Big Data)の第三者提供、産学官民の垣根を越えた共同研究(Open Innovation)、金融サービスの革新(FinTech)や公共機関の情報受発信(Open Government)、学術論文・図書館情報のオープン化(Data Sharing)、製造系企業のデータ流通の効率化(IoT)、エンジニア達のライフハック(Mash Up)など多岐に渡ります。機械学習(AI, 人工知能)のアルゴリズムをAPIで提供する企業も増えて来ました。

もっともシステム開発の当事者たちにとっては、さほど目新しい話題ではないようです。90年代にはすでに用例が見られます。00年代には「Web API」と言って、Webサービス企業が自社のAPIをネット上に公開することが流行しました。そして再び、北米では2010年頃、日本でも2013年頃から、新たに「APIエコノミー」と呼ばれて注目を集めているのです。何が起きているのでしょうか。どんな企業がどんなサービスを手掛け、どんな技術を持ち、どんなデータを公開しているのでしょうか?

 

そもそも、APIって?

API(Application Programming Interface)とは、コンピュータ・プログラムの開発者が、自作したプログラムを他の開発者に使ってもらうときの「手続き・使い方・決まり」の総称です。プログラム自体を指すことも、その開発文書のことを指すことも、プログラムの設計理念を指すこともあります。どうにも抽象的な用語ですが、スマートフォンのアプリ操作にも当たり前に使われる技術です。

「ぐるなび」や「食べログ」で行きたいお店を探すとき、所在地を確認するために、わざわざ別のブラウザで地図を検索したりはしないでしょう。グルメサイトの画面内で「地図」メニューを開けば、そこにはGoogle Mapの地図が表示されますし、現在地からの道順も簡単に検索できます。

でもこの地図、もちろんグルメサイトが作成したものではありません。地図情報はGoogleが提供しています。グルメサイトは提供されたデータを表示するだけです。このようにAPIサービスは、あるアプリが他のアプリの機能を呼び出す「代理」をしてくれます。簡単に図示しましょう。

 

図 1:APIを通じたサービス連携とデータ流通

 

あなたが端末を操作すると、それがアプリへのリクエスト(指示)になります。リクエストを受けたアプリは、前もって連携していた外部サービスのWeb APIを探し、コール(呼び出し)します。呼び出されたWeb APIはそのリクエストに応答して、保有する機能・コンテンツでレスポンス(応答)します。応答の仕方は様々で、新着情報を届けたり、データベースを検索したり、計算処理したり、受け取ったデータを蓄積したりします。HEAD、 GET、 POST、 PUT、 PATCH、 DELETEといった命令文が使われます。

一連の手続きを自動化することで、グルメサイトは自社で地図データを買い揃えずに済みます。Googleは利用者に、地図情報の表示方法をいちいち説明しなくて済みます。Googleに地図情報を販売する会社にとっても、多くの企業に自社データを売り歩く手間が省けます。そしてあなたは旅先で外出するたびに、大きくてかさばる紙の地図を買わずに済むというわけです。

 

分野別の事例

APIは、開発者にとっても助かる仕組みです。たとえ有料でも出来合いのプログラムを使わせてもらったほうが、自分でいちから関連文書を読み、コードを書き、きちんと動くか確かめなくても済むのですから。

この「書かずに/読まずに済ませる」ことが、API設計の基本的な考え方です。その簡単さから、今では無数の企業・組織がAPIの設計と公開を手がけるようになりました。

オープンAPIの検索サービスProgrammable WebのCEOニコラス・シエッロは、2015年1月にズーリッチで行われたAPIカンファレンスの発表で、「2005年から2015年にかけて、同社サイトで検索できるWeb APIが1件から10,302件に増えた」とする統計資料を発表しています。

きっとあなたも(知らないうちに)APIを利用したことがあるはずです。少し調べるだけでも、セクターごとに数々の先行事例が見つけられるでしょう。国内外の主だった事例を表にまとめてみました。APIを用いたデータ流通が、それぞれの産業界で「当たり前のこと」になりつつあるのです。

 

表 1:分野別のAPI活用事例(サービス連携、データ流通、標準化・他)

「API」という用語の系譜

もっとも、APIという用語は新しいものではありません。日本でも1989年には、すでにこの表現が使われています。マイクロソフトやパソコンメーカー、SIerが、32ビットパソコンの動作仕様の共通化に合意したときのことです。当時の主流OS「OS/2」とアプリケーション間のやり取りに関して、文字コード体系やかな変換方法、画面表示インターフェイス、マウスやキーボードなどの仕様が定められました。

この頃はまだ、「API」は同業者向けの「規約」として理解されていました。この伝統的な用例に従うなら、APIは例えば、「複数のアプリケーション等を接続(連携)するために必要なプログラムを定めた規約」 [高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部(IT総合戦略本部) , 2016]と説明されます。

 

システムとしての「API」

やがて90年代に入ると、外部の情報サービスと社内システムのデータ連携が盛んに行われるようになりました。例えば新聞社がデータ・プロバイダとして、ニュース記事や経済指標、企業情報などのデータベースを企業に提供し始めます。1984年にサービス開始した「日経テレコム(現:日経テレコン)」も、初めはインフォプロ、ライブラリアンら専門家を中心としたユーザ向けの検索サービスでしたが、90年代初頭から調査部門以外の利用が進みます(エンドユーザコンピューティング)。パソコンの値下がりとイントラネット普及がこれを後押しし、97年「日経テレコン21」発売時には、個々の企業は共通化された手続きに沿って、「日経テレコン」から最新のニュースクリップを自動取得し、企業内LANシステム上で自動更新できるようになりました(AutoCLIP機能)。これも、システムとしてのAPIの先駆けといえそうです。
ここでは「API」が、データ通信のための「規約」にとどまらず、第三者から提供されるコンテンツやサービス、機能そのものまで含む「システム」として理解されています。用例でいえば、「Web APIs are a system of machine-to-machine interaction over a network. Web APIs involve the transfer of data , but not a user interface」 [White House, 2012]とか、「国会会議録検索システムに登録されているデータを検索し、取得するための外部提供インターフェイス」 [国立国会図書館, 2014]といった記述が好例でしょう。

 

ビジネスプロセスとしての「Web API」

00年代に入ると、さらにインターネットが普及するにつれて、APIをWebで公開する企業が脚光を浴びました。2000年にはeBayやSalesforce.comのAPIが、2003年にはAmazonのProduct Advertising APIが公開されます。そして2005年にGoogleとYahoo!が、2006年にはTwitterがAPIを公開。多くのIT企業がこの流れに続いたことで、誰もがアクセスできる「Web API」は、エンジニアたちの市民権を一挙に得ました。

企業が基本無料で自社APIを一般公開することは、インターネットの初期理念のひとつ「オープン・フリー・シェア」の考え方とも合致していたからです。口コミの自然増殖とロックイン効果、マーケティング費用の抑制を狙って、とにかく多くのユーザに自社サービスを体験させたい企業にとって、その宣伝役となりうる開発者たちに自由な遊び場を提供するのは自然なことでした。このトレンドは世界中で多くの交流を生み出しました。当時、Apigee戦略担当副社長だったサム・ラムジが、2010年に「Open API Economy Meet up」を立ち上げたことが象徴的です。

例えば、エンジニア個人が腕試しに、複数のWeb APIを組み合わせたWebサービスを作り(Mash Up)、ホームページや個人ブログで公開する。それが話題を呼び、ベンチャー企業の設立にまで至る。優秀な学生を雇用したい企業がハッカソンを主催する。API利用の手ほどきを書いた投稿記事が、開発者たちの間で人気を集める。それがきっかけになって、担当者間の付き合いが始まり、新しい企画の芽になる――。

ここに至って「API」は、情報産業における「プロセスそのもの」を指す語にまで育っています。より詳しい歴史を知るには、地図APIの料理本(と称する)「Map Scripting 101」の著者アダム・デュバンダーが、2011年に作成した「Open API Growth: a Visualization」が便利です。

用例を見ても、「企業にとってより重要な関心事項となっている、オムニチャネル・ソリューションの構築、競合企業よりも迅速なイノベーションを推進すること、モバイル型企業への転換、ハイブリッド・クラウド環境で事業を運営すること、これらの全ての施策、そしてその先を実現するための根本的な要素」 [Jensen, 2016]だとか、「important tools for providing access to data and capabilities beyond the firewall」 [IBM institute for Business Value, 2016]といった記述には、APIに寄せられた期待が溢れます。

 

共通語としての「API」

すでに各業界や国際団体で、API文書の記述仕様を標準化する動きがあります。使いやすいAPIは、読みやすい書式で書かれます。関係者が各々独自のやり方を押し通していたら、せっかくAPIを提供しても、お互いに扱いづらいばかりか、得てしてまともに使われないからです。

よく知られた例では、Swagger、API BlueprintなどのAPI文書の作成ツール・コミュニティが標準仕様の開発を進めており、2016年11月には、Linux Foundationが中心となり、Microsoft、 Google、 IBMらが参加して、RESTful APIの書き方を標準化する団体Open API Initiativeが立ち上がりました。Swaggerを改称したもので、公的性質の色濃い団体となることへの期待と不安が語られています。

業界別にみても、Webサービスやデータベース、ECサイトなどが先行していましたが、スマートハウス関連データ(HEMSデータ利活用事業者間API標準仕様書)、VR端末(クロノス・グループ)、電子カルテ(日医標準レセプトソフトAPI)、生体認証(FIDO2.0)など各分野でもAPI仕様標準化の動きがあり、多くの仕様書がウェブ技術の標準化団体W3Cに提案されています。

成長著しいFinTech(情報技術による金融業の刷新)の分野でも、金融機関の口座情報に関するAPI仕様や認証システムの標準化がいよいよ始まりました。日本IBMが金融機関向けに「Fintech共通API」の提供を始めたほか、野村総合研究所「IT Solution Frontier」所収「金融分野のAPIエコノミー -オープンAPIが生み出す革新的なサービス-」 [遠藤圭介・高橋寛, 2016] によると、米国「FS-ISAC」が「Durable Data API」の開発に取り組み始めました。日本でも同所等が運営する「OpenIDファウンデーション・ジャパン」が「Financial API Working Group」を設け、検討を始めているとのこと。また金融庁では、2016年7月28日からフィンテックの法整備へ向けた金融審議会「金融制度ワーキング・グループ」を開催。同審議会では「決済高度化のためのアクションプラン」を提示し、「決済における中間的業者」の取扱いをめぐってオープンAPIをめぐる状況と課題を検討。これを受けて全国銀行協会が10月28日に「オープンAPIのあり方に関する検討会」を設置。正会員向けのアンケート調査など国内事業者の対応状況を踏まえて、仕様の標準化、セキュリティ原則、利用者保護原則、法制度面での課題などを検討したうえで、2016年度中に取りまとめを行うとしています。

 

国家戦略としての「API」

こうした動きは、国内外で産学官民を問わず加速しています。先進各国の政府が、データの国際流通を活発にしようと、様々な障壁を取り除こうと働きかけているためです。米国政府が、2012年3月23日に発表した電子政府戦略「Digital Government: Building A 21st Century Platform to Better Serve the American People」(注1)を読んでみましょう。そこでは次の4原則が掲げられています。

 

  • 情報本位(Information-Centric)
  • 共有の場(Shared Platform)
  • 顧客本位(Customer-Centric)
  • 安全と安心(Security and Privacy)

 

このうち「情報本位(Information-Centric)」の章では次の通り明言され、実際にGSA(General Services Administration米連邦政府一般調達局)が、政府機関のAPI対応を支援しています。 [White House, 2012]

 

  1. Make Open Data, Content, and Web APIs the New Default
  2. Make Existing High-Value Data and Content Available through Web APIs

 

日本では内閣府IT情報戦略室が、「世界最先端IT国家創造宣言」を作成し、データ流通基盤の普及や利活用に向けた方針と工程表を年次で改定しています(2013年6月14日決定、2016年5月20日改定)。2016年には「情報銀行」などへの言及が話題になりましたが、当初は「手段」として言及されたAPIの「活用」に着目した記述が増えていることにも注目です。

行政分野ではさらに、データの「構造」も共通化しようとの流れがあります。「共通語彙基盤整備事業」といって、行政機関が用いる「語彙」(データに使われる用語の意味内容や項目、構造など)を統一する事業が展開され、無料の変換ツールの開発も進んでいます(2017年度に公開予定)。その成果は経済産業省「法人ポータル(β版)」(注2)や総務省「統計LOD」、京都市、北海道森町などの自治体に採用されており、新たに作成するデータを県や近隣自治体のグループなどの単位などで統一する試みもスタートしています。

米国でも越境交流が盛んです。飲食店の口コミサービス「Yelp」は2012年に、行政機関が持つ飲食店の衛生検査データを自社サイトに集約しようと、オープンデータ標準「LIVES」を開発しました。「Code for America」の支援を受けて開発が進められ、米国各地から17の地方自治体が参加しています(2016年9月現在)。またYelp自身も、クラウド事業者Socrataが主宰する「Open Data Network」に参加して、LIVESのデータを他の参加者に開放しています。

 

(注1)2017年政権交代に伴い、オバマ大統領時代コンテンツはアーカイブサイトに移行した。

(注2)経済産業版法人ポータル(β版)は、政府全体法人ポータルサイトである「法人インフォメーションが20017年1月19日に開始したことに伴い、当該サイトにデータを移行した。

 

経済圏としての「API」

世界では何が起きているのでしょうか? APIの経済圏(エコノミー)が立ち上がっているのです。すでに、API設計のための業務工程を支援するツール/サービスが、数多く市場に投入されています。

というのも、APIを利用するには、あまたあるWeb APIから目の前の業務に即したものを見つけ出し(検索)、迅速かつ詳細に関連ドキュメントを点検して(読解)、自分が望む結果を得られる仕組みを考え(考察)、それをプログラムとして書き出し(記述)、問題なく動作しているか確かめる(検証)といった作業が求められます。必要なら自社サービスの機能にまで落とし込んで(企画)、接続の安全性や端末間の互換性を確保し(開発)、関連文書を作成する作業(文書化)も求められます。

地道で、大変で、面倒な作業です。エンジニアたちの個人Blogでも、API仕様書の書き方指南や、読みやすい文書の作成に苦しんだことの報告、便利ツールの紹介などが熱心に投稿されています。

 

1.       APIマネジメント企業

それもあって、APIマネジメントといって、APIを効率的に記述し、管理し、公開するためのツール、手段、サポートが充実しています。関連事業には、Mashape、Apigee、Infochimps、Mashery、Swaggar、Blueprintなどの新興企業が参入しています。彼らがAmazonやGoogle、Facebook、Intelなど大手プラットフォーム企業から出資・買収されるニュースも報じられています。老舗ICT企業でも、CA Technologies、IBM、インテル、Microsoft、Oracleなどが関連ソリューションを提供。各社は日本でも精力的に啓発活動を行っています。

例えば、富士通やTISはApigeeのツールを取り入れたクラウドサービスを販売しています。BriscolaはMashapeと販売パートナシップを締結しました。ANNAIは、Drupalをベースにしたデータ公開用ソフトウェアDKANの導入サポートを手がけます。「ITR Market View:システム連携/ミドルウェア2016」によれば、日本のAPI管理市場は2015年時点でまだ5億円規模と小さいながら、Mash Up AwardやMeet up Tokyoなどの開発者コミュニティが、いよいよ賑わっていると聞きます。

 

2.       大規模データ処理のためのAPI

自分からデータを提供するだけがAPIの使い方ではありません。大規模データを預けて、分析してもらい、結果を返してもらうためのサービスもあります。良くも悪くも「人工知能」が世界中で一世を風靡したので、もしかすると、こちらのほうが一般に知られているでしょうか。

大手IT企業が、自前のクラウドサービスと連携させた機械学習ライブラリやその操作ツールを、研究者向けないし一部無料で一般公開する例は、もはや枚挙に暇がありません。サービスでいえばIBM Watson、Google Graph API、Amazon Machine Learning、Microsoft Machine Learning、企業でいえばYahoo!、Facebook、Apple、日本では富士通、日立製作所、東芝、NEC、NTTなどなど。暗号化や匿名化、セキュリティの技術研究の成果も組み合わせながら、驚くべき速さで商用化・実用化が進められています。NTTコミュニケーションズの開発者Blogが、API公開の手引きや事例紹介を早くから行っています。近年の歴史を知るには、データリソース社「米国大手ITベンダーに見る人工知能技術の事業化の方向」の付属年表が端的です。Algorithmiaのように、科学者や分析者が個人開発した機械学習のライブラリを、APIとして売買できるWebサイトまで登場しています。

 

3.       DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)を用いたAPI連携

デジタルマーケティングの業務部門では、データ・マネジメント・プラットフォーム(DMP)といって、データ分析の担当者が社内外のデータを効率よく収集し、分析するための管理ツールが普及しています。Excelなどの表計算ソフトでは手作業が煩雑すぎるが、かといってRやSPSSのような統計ソフトでは使いこなせる従業員が限られるし、HadoopとかSparkとかRedshiftなんて言われても何のことだかよく分からない。そうしたとき、チーム内のデータを手際よく管理する手段として注目されているのです。

事業部門のニーズに呼応して、元データをcsvファイルでアップロードしたり、RDBMSやCRMツール、ERPシステムなどの社内データベースからデータ抽出するだけでなく、Google Analyticsのような汎用分析ツールと連携したり、スマホアプリの操作ログやSNS投稿データ、気象情報やWebメディアが持つオーディエンスデータなど、第三者データをリアルタイムにAPI連携する機能も開発・導入されるようになりました。

周辺領域では、様々な特徴を持ったソフトウェアが登場しています。クラウドサービスとして月額課金で利用できるデータ保有基盤「Treasure Data」、顧客オーディエンスデータの収集・連携に特化した「Intimate Merger」、データの前処理や変換、集計作業を一画面でまとめて操作できる「Alteryx」、グラフの描画や地図へのプロット、検索条件の変更などインタラクティブなデータの視覚化に特化したBIツール「Tableau」、従来のデータ統合技術(ELT)との機能連携を強調し、社内外に散財するデータを「まとめずに、つなぐ(データ仮想化)」ことを標榜する「Denodo Platform」などがあり、どの領域にも数多くの競合製品がひしめく激戦区です。これらの連携にはデータAPIが使われていて、Web広告業界などでは、プラットフォーム間のデータ流通がすでに十分に自動化されていると聞きます。

 

4.      パーソナルAPIアプリ

よりパーソナルで、カジュアルなサービスも登場しています。2010年にスタートしたIFTTT(イフト)は、複数のWebアプリを連携して自動実行する「レシピ」を作成できます。FacebookにTwitter、Evernote、Dropbox、Gmailなど世界的に人気のWebサービスを取り揃えていて、「レシピ」は351に上ります(2016年9月現在で)。サービス名は「If This, Then That(ああすれば、こうする)」の略称です。例えば「Todoistでcompleteしたタスクを完了タスク一覧としてevernoteにメモ」したら、報告書の作成が楽になりそうです。Webサービス連携でLED照明の色を変更できるPhilip hueと連携して、「Instagramにアップロードした写真のカラーを部屋の照明と同期させる」ことも出来ます。

2015年にはYahoo!ジャパンが、日本版IFTTTともいわれるMy Thingsをローンチしました。ヤフオク!やニコニコ動画、LOHACO、Tポイント、ともだち家電など日本企業のAPIが揃っています。日本語メニューで使えるところも便利ですね。「チャネル」(IFTTTでいう「レシピ」)は50ほどながら(2016年9月現在)、IoT時代の到来を実感できそうです。

 

API経済圏の成立条件

これまで見てきた通り、APIの経済圏(エコノミー)には無数の法人・個人が参加し、ひとつのネットワークを形成しています。しかしその一方で、Web APIを用いたサービス開発と比べて、データAPIの提供はまだ発展途上。業務のデジタル化が進んだ業界の、それも先進的な企業の間で、DMPやAPIマネジメントツールを用いたデータ連携が徐々に普及している段階です。

それでは、企業間のデータ流通市場を立ち上げるには、何が求められるのでしょうか。何はさておき、業界ごとの商習慣に沿ったビジネスモデルの検討は求められるでしょう。ここではWeb APIのビジネスモデルを検討しましょう。先行研究による分類例をもとに、次のように整理しました(DMPを用いたデータ連携の生態系はやや複雑なので、「分析技術・学術情報」で詳しく論じます)。

 

図 2 ビジネスモデルの分類(野村総合研究所、ITRの分類を参考に作成) [遠藤圭介・高橋寛, 2016] [内山悟志, 2015]

野村総合研究所「IT Solution Frontier」所収「金融分野のAPIエコノミー -オープンAPIが生み出す革新的なサービス-」とダイヤモンド社「内山悟志 経営のためのIT」所収「企業に“自前主義”からの脱却を図る『APIエコノミー』とは何か?」を参照しています。

今後、ますます多くの企業・自治体が、自前のAPI提供に取り組むと思われます。誰にどんな価値を提供し、何で収益をあげるのか。最適解の模索がなされるなかで、各業界でどのデータ流通プラットフォームが、自律と安定を手にするのか。各プラットフォームは、互いにどのように棲み分け、助け合うのか。データ流通産業の分水嶺が、いよいよ訪れることになるでしょう。

 

APIエコノミーとは何故そう呼ばれたか?

それにしても、APIを「活用する」とはどういうことでしょうか。文書であり、システムであり、ビジネスプロセスでもあって、共通語でも国家戦略でも経済圏でもあるようなものを、どうすれば「活用」したことになるのでしょうか?

ふり返ってみましょう。Web APIが従来のAPI提供と一線を画していたのは、1. API利用者が機能だけでなく、ビジネスやサービスを組み込めるようになったこと(日用化)、2.プログラム開発者だけではなく、無数の働き手や消費者が恩恵を受けられたこと(一般化)、3.API提供者と利用者が直接につながり合えたことです(社会化)。それぞれを詳しく見ていきましょう。

 

1.       利用メリットの日用化

API利用者にとっては、低コスト・短期間でのサービス開発、顧客とのコンタクトポイント増加、既存製品のサービスレベル向上などが期待されます。対するAPI提供者は、自社サービスのチャネル拡大や、提供データの付加価値の向上、自前で創造できない新たなビジネスの立ち上げが期待できるでしょう。

そんな風に、提供者と利用者が気持ちよく相手とつながるには、APIのコードや仕様書が、読みやすくて書きやすい記述でなければなりません。だからWeb APIの提供者は基本的に、自分で書いたAPI仕様が、不特定多数のAPI利用者に活用されることを意識しています。

用例にも日用的な感覚が表れます。例えば、「ソフトウェアが『こういう情報を教えて(渡して)くれれば、こういうことしてあげる or こういうものを返してあげる』と公開する仕様」 [K.K., 2016]だとか、「他社のプラットフォームの機能を自社のアプリケーションに組み込もうとした場合、一からプログラミングするとかかる手間を省くために、プラットフォーム側の企業が提供するインターフェイス」 [Yahoo! Japan, 2016]といった記述からは、APIが便利で・気軽に使えるものであることが示唆されています。

 

2.       関連サービスの一般化

一般の方がAPIサービスを体験することも「当たり前」に近いものになりました。気の利いたホテルなら、館内の端末からUberの配車サービスや、Open Tableのレストラン手配サービスが使えるでしょう。家計簿アプリで証券口座や銀行口座を一元管理する方も増えていますね。あなたが起業を志したなら、大手銀行のWebサイトで、法人口座の開設と必要書類の作成を行えるワンストップサービスを試してみる価値はあります。あなたがまだ学生で、ソーシャルメディアに外部アプリを連携して楽しんでいるなら、API連携でよく使われる仕組み「OAuth」を用いた確認画面を見たことがあるはずです。

公共機関が提供するサービスも増えています。オープンデータ政策の一環です。政府省庁は多くの調査データを「e-Stat」にまとめています。地方自治体はデータカタログサイトで、避難所やトイレの場所、観光地情報などを公開しています。私たちはこれらのデータをWeb API経由で取得できます。市民参加型のハッカソンを開催して、これらのデータを使ったスマホアプリが共同開発された例も増えました。

学術論文を検索・共有する分野でも、オープン・アクセスを掲げ、早くからAPI開発に取り組んできました。国会図書館サーチやCiNiiのWeb APIなど公共機関によるものだけでなく、トムソン・ロイター社の学術情報ソリューション、図書館検索サービス「カーリル」、論文管理ソフト「Mendeley」など、民間事業者も積極的にAPI提供を行っています。

 

3.       コミュニティの社会化

多くのオンライン・コミュニティがそうであったように、Web APIに関わる人たちは、API提供者と利用者が直接につながり合えたことで、分野ごとに独自の社会ネットワークを形成して来ました。この営みを理解する補助線として、シェアリング・エコノミーの思想は真っ先に参考になるでしょう。

その典型として名高いUberは、ドライバーにクラウド型の雇用を、消費者により小さな単位での自動車利用を提供しています(APIエコノミーの解説記事では定番の事例です)。

もちろん一方では、過重労働や制度違反、旧来の商習慣との軋轢、利用者間トラブルなどの懸念も指摘されます。また他方では、余計なコストをかけずに良質なサービスを手に入れたいという、私たち生活者の知恵と工夫の進歩があります。そしてその背後には、高度に管理された部品調達の商流や、極限まで効率化された工場生産、盤石な製品供給網を築き上げた、自動車産業界の工夫と奮闘の歴史があります。

提供者と利用者の役割に流動性があることも特徴的です。今日のドライバーは明日の乗客かもしれませんし、カーマニアの整備工員にクラシックカーを貸した人が、運転免許を持たない家族と旅するためにキャンピングカーを借りる日もあるでしょう。

そもそも「Share」という語は、「分け合う、共有する」といった用法だけでなく、「役割を担う、負担する」「一緒になる、一致する」といったニュアンスでも使われます。データ産業でも同じように、購買の単位が小口化され、いつでも好きな単位(時間、量)で手に入るなら、データを「所有」する意味は薄れるでしょう。小単位の「流通」が簡単になれば、自社のデータに新たな価値が与えられるかもしれません。代わりに、セキュリティ、プライバシー、役割分担、組織運営、企画づくり、価格設定、ユーザ目線の意識など、留意すべきことも際限なく増えて行きますが。

いずれにせよ、これからデータ流通について学びたい方は、オープンAPIに関わる人々が、かつてある種の開かれた社会を作り出して来たことに注目すべきかもしれません。非常識と無作法がもたらす悪事や粗相、誤解も起きていますし、実際の業務現場は猥雑で泥臭いものですが、理想的にいって、エコノミー(経済圏)とは善意と気配りで支えられる公共の空間であるべきだからです。

 

参考文献リスト

データカタログサイトへ、本記事の参考文献リストを掲載しています。紹介した企業・サービスの概要も登録しています。

 

 

農林水産・食糧生産

【予告】

農業、林業、牧畜業、漁業、水産業など、自然界に直に働きかけて資源を得たり、得た資源を加工する分野のデータを取扱います。また、食糧需給や生産指数、国際統計などの統計データもピックアップする予定です。データの生成源や用途によって、「気象・自然環境・宇宙」や「家庭と暮らし」とも重複します。

(Coming Soon…)

経済指標・エネルギー

【予告】

人口(デモグラフィ)や金融・経済指標、資源・エネルギーのデータに加えて、市場・産業動向を示すマクロ指標も取り扱います。

「企業経営とビジネス情報」「製造・工業」などのカテゴリのように、隣接するミクロデータがあるようなデータは、他カテゴリとも重複がありえます。

(Coming Soon…)

企業経営とビジネス情報

【予告】

信用情報や取引データ、特許情報、市場調査や産業統計など、各業界で古くから使われてきたデータを取り上げます。労働・職場のデータ、法人・団体のデータなど、近年に取得端末の普及やデータ基盤の整備が進む分野のデータについても扱う予定です。

(Coming Soon…)

行政オープンデータの歴史に学ぶ、データ公開の制度と実践

「うちのデータを公開して、何の意味があるの?」と聞かれたら、政府の事例を紹介してみましょう。

 

オープンデータ運動は、国際組織や各国政府などが現地の市民と協力する文化・社会運動として、すでに10年以上の歴史を有します。ともすれば「足取りが遅い」「発想が固い」と言われがちですが、その地道な足跡をふり返ると、企業や個人がデータを世間へ広めたいと考えたとき、どんな不安や課題があって、制度や組織をどう工夫すれば上手く行くかを学べる、先行事例の宝庫だと気づかされます。

 

(清水響子・本誌編集部)

 

 

オープンデータとは何か?

 

「オープンである」とは、どうあるべきか?

 

オープンデータの定義には諸説ありますが、もっとも寛容な考え方を採用するなら、「どんな目的のためでも制約なしに、誰もが自由に利用、再利用、再配布できるのであれば、そのデータは「オープン」であると考えてよい(Data are considered to be “open” if anyone can freely use, re-use and redistribute them, for any purpose, without restrictions.)」と言えるでしょう。 [The World Bank]

もちろん、データの公開状態や形式による格付けもあります。なかでも「5 Starデータモデル」は有名で、下図の通り、利用、再利用、再配布が行いやすい順に5段階の区分を示しています。

 

図1:5Starデータモデル

 

「オープンにする」とは、何をすることか?

そのせいか、「(csvやExcelなど)機械判読可能なデータでないと使いづらい!」との声も少なくありません。一方で、オープンデータを支援する国際団体が、「最も大切なこと」の1つとして次のように助言しています。

 

利用できる、そしてアクセスできる
データ全体を丸ごと使えないといけないし、再作成に必要以上のコストがかかってはいけない。望ましいのは、インターネット経由でダウンロードできるようにすることだ。また、データは使いやすく変更可能な形式で存在しなければならない。

――「OPEN DATA HANDBOOK」(Open Knowledge International)から

 

「インターネット経由でダウンロードできるようにすること」は「望ましい」とするところが意外ですね。この理解に立てば、「営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開された、機械判読に適したデータ形式のデータ」 [一般社団法人 オープン&ビッグデータ活用・地方創生推進機構, 2016]ではなくても、個別の開示請求に基づいて提供されるデータだって、「非公開ではない」という意味で「オープンな」データでしょう。

さらには、こうした動きをひとつの文化・社会運動であると捉えて、「特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が望むように利用・再掲載できるような形で入手できるべきであるというアイデア」 [オープンデータ, 日付不明]であるとか、「日々生成・蓄積されるデータを共有資産として有効活用しようという営み」といった説明 [柏崎吉一, 2017]もなされます。

複数の見解が――当初の理念や原理的な理解、一般的な定義、簡易な解釈などと――並存しているのです。これは、「オープンデータ」という語が浅からぬ歴史を持ち、一般に広く知られ、公に語られ始めたことの裏返しです。その歴史を大まかにふり返ってみましょう。

 

オープンデータ運動の国際史

北西欧から米国へ、そして世界へ

 

図 2オープンデータ化に関する動き(Wikipedia等を参考に筆者が整理)

オープンデータという言葉を各国政府が用い、本格的に取組みを推進し始めたのは2009年のことです。その源流は米国と英国の公的プログラムにあります。2004年にケンブリッジ大学が、各国のオープンデータサイトを集約・公開するOpen Knowledge Internationalを始めました(2016年12月現在で520サイト)。続いて国連が2008年にun.data.orgを、世界銀行は2010年にWorld Bank Open Dataを開設し、各国政府のデータ公開を牽引して来ました。 [Data Portals, 日付不明]

さらにニュージーランドやノルウェーなど北欧各国が政府公式のオープンデータサイトを開設するなど、この動きは2009-2010年にひとつのピークを迎えます。そして2011-2012年には東アジア、南北アメリカ、アフリカ、西欧各国が相次いで参画。この盛り上がりを受け、2013年のG8サミット(主要8カ国首脳会議)では、キャメロン英国首相の主導により「オープンデータ憲章」が採択されました。その頃から日本の取組みも加速します。

まずは国連とその関連組織の施策を詳しく見て行きましょう。企業や自治体が外部にデータを提供するとき、どういった制度や組織を作ればよいのか参考になるからです。

 

国際連合は何のために、どう計画して来たか

 

図 3 国連・関係機関のオープンデータサイト

ご存知の通り、国際連合は、経済・社会に関する国際協力や安全保障を目標に活動しています。その実現には、企業活動と同じく、適切なデータに基づく現状把握と計画管理が欠かせないのでしょう。すでに国連開発計画「UNDP Projects」では、地域や開発テーマ(Responsive Institutions、Climate Change & Disastar Resilienceなど)の予算出所ごとに、(国連開発計画、EC、国別の政府予算など)各プロジェクトの予算消化状況等を地図で表示できます。 [林雅之, 2013]

2000年9月に国連は、21世紀の国際社会の目標として「国連ミレニアム宣言」を採択しました。また、この宣言を実行する目標として「ミレニアム開発目標(Millennium Development Goals: MDGs)」を策定。国際社会が2015年までに達成すべき8つの目標と21のターゲット、60の指標が設定されました。

 

そして、15年後。MDGsはさらに、「我々の世界を変革する:持続可能な開発のための2030アジェンダ」(2015年)の採択に伴って、「持続可能な開発目標(Sustainable Development Goals: SDGs)」として対象を拡大。新たに17の目標、169のターゲット、230の指標が設定されました。MDGs・SDGsの開発目標を見ると、国連がどんなテーマを重視し、どういった指標で計画管理を進めているのかよく分かります。

 

図 4  MDGsとSDGsの開発目標

もっとも、国連が目指すモニタリング体制の確立には、まだまだ時間がかかりそうです。2015年の調査では、「MDGs及びSDGsの指標が算出可能」と答えた国は、最も回答が多かった「G.4 公平な教育機会」関連でも8割程度にとどまります。「G14. 海洋、海洋資源の確保」などは、特にデータが不充分な領域のようです。 [Statical Commission, 2015]

 

図 5 UNSD第46回検討会資料「加盟国の進捗状況に関する国際アンケート調査結果」から抜粋

日本政府の推進戦略

 

お手本になる? 行動計画と規約の整備

日本ではどうでしょうか。日本政府が本格的にオープンデータに取り組み始めたのは、2012年のことです。同年IT総合戦略本部が策定した「電子行政オープンデータ戦略」には、積極的な公共データの公開、機械判読可能な形式での公開、営利目的も含めた活用の促進などが盛り込まれました。これを皮切りに、国内の制度・規約の整備が進みます。

2012年7月には総務省の主導で「オープンデータ流通推進コンソーシアム」が設立されます。オープンデータ流通の環境・基盤整備を推進する団体で、交流会・検討会を定期開催するほか、「情報流通連携基盤システム外部仕様書」「オープンデータ利活用ビジネス事例集」「データの公開・利活用に関するツール集」など実務者向けの参考資料を作成・公開しています(2014年に一般社団法人オープン&ビッグデータ活用・地方創生推進機構(VLED)が継承)。また12月10日には、「電子行政オープンデータ実務者会議」の第1回会合[1]が開催され、同会議主導のもと「政府標準利用規約」(第1.0版)が制定されました(2015年に第2.0版を公表)。行政が公開する情報の権利規定を整理した規約で、「原則として著作権フリーであること」が明示された画期的なものです。

こうした地ならしを踏まえて、2013年6月24日に閣議決定された「世界最先端IT国家創造宣言」(以下、「宣言」)では、政府が持つデータのオープン化が力強く謳われました。続く10月29日には「日本のオープンデータ憲章アクションプラン」 [各府省情報化統括責任者(CIO)連絡会議決定, 2013]が決定。政府による大方針が示されたことで、自治体でもデータカタログサイトの開設などが進みます。

さらに、2016年5月20日には、「宣言」の改定と合わせ、「【オープンデータ2.0】官民一体となったデータ流通の促進」を発表。また、12月15日に開催された「未来投資会議構造改革徹底推進会合」の配布資料「第4次産業革命(Society5.0)・イノベーション」には、2020年までを「オープンデータ集中取組期間」と定め、「IT戦略本部及び官民データ活用戦略会議の開催を行う」と明記されます。 [内閣官房情報通信技術総合戦略室, 2016] 他にも、2017年度には「地域未来投資促進法(現:企業立地投資法)」の改正が見込まれています。この法律に則って、将来には、今よりも多くのデータが請求・開示されることになるでしょう。

 

どんなデータが、どこで手に入るのか?

日本政府のオープンデータを概観すると?

それでは、実際にどのようなデータが公開されているでしょうか。趨勢を知るために、日本政府が「DATA.GO.JP」で公開するデータについて、種類と形式の統計を取ってみました。

 

データの種類

分類別に見てみると、「行財政」が最多の29%(図6)。続く「司法・安全・環境」「運輸・観光」「国土・気象」「教育・文化・スポーツ」がそれぞれ9-11%で、これらで全体の過半数を占めます。さらに、登録されたデータセット全体の名称をテキスト分析してみると、国民生活に関する統計、学校教育や科学調査のデータ、政治活動の予算・公示などのデータが収録されていることが窺えます(図7)。

 

図 6 DATA.GO.JPで公開されているデータセットの種類の分布(左)
図 7 DATA.GO.JPのデータセット名に含まれるキーワード(右)

 

ファイル形式

ファイル形式の推移も見てみましょう。[2]2013年には15,000件弱だったデータセット数が、2015年には20,000件以上公開されて、累計51,552件に至っています。年々、オープン化が進んでいるとわかります。

 

図 8 OPEN DATAに登録されたデータセットの件数(左)
図 9 DATA.GO.JPに登録されたデータセットの割合(右)

よく指摘されるように、その内訳のうち、約40%がPDFです。調査報告書が多数掲載され、「文献」として貴重ですが、加工や集計には使いづらいですね。

次いで多いのはHTMLです(約30%)。「HTMLでいいの?」とお思いかもしれませんが、スクレイピングツールを使えば、PDFに比べてデータを取得・加工しやすいのです。Chrome拡張機能のScraperimport.ioなど、無料ツールも使えます [わいひら(yhira), 2016](分類は「HTML」なのに、リンク先がPDF文書の一覧ページだったりすることもありますが……)。

 

機械判読を阻む壁は?

機械判読性で劣るPDFやHTMLの比率が高いのはなぜでしょう。オープンデータに限りませんが、「改ざん防止」「印章が必要」「形式の統一」といった行政文書に特有の制約に加え、二次利用を前提に集計データを加工する作業負荷もあって、公共サイトでは従来、どうしてもPDFの比重が高くなりがちなのです。[3]

日本語独特の「記法」も課題です。日本語は膠着語に分類され、英語のように単語と単語の間に空白を置きません。「東京都」と「京都」の違いを機械に判読させるには工夫が必要でした。公文書の「作成法」も、テキストデータの扱いを難しくする一因です。印刷時の見た目を優先して、「総 務 大 臣」などと一字空けした書き方をすると、その単語は「総務大臣」だと認識されません。悲しいかな、データ活用の推進を目指す法案でさえ、ベタ打ちの文書を公開するのがやっと。

 

図 10 構造化されていない文書の例:官民データ活用推進基本法案

 

集計しやすいデータは増えていないの?

それでも、編集や集計のしやすいデータも今では相当数が公開されるようになりました。5 Starモデルの★★~★★★★★に相当します。図8・9の通り、「Data.go.jp」でもExcelやcsvの割合が約25%まで増えています(2015年の前年比。件数では約1,000件増)。

また、「e-Stat」(開発:総務省統計局, 運営:独立行政法人統計センター)では、約600種類ある政府統計のうち、550の集計表(約120万表、Excelまたはcsv)と67の統計(約8万データセット、XML、基幹統計52統計を含む)を提供。XLS、XLSXでのデータ提供(2008年から)、XML及びjson形式の対応(2014年。APIも開放)、LODに対応した「統計LOD」(2016年。国勢調査や経済センサスなど7種類を対象)など着々と施策が進み、全体のダウンロード数は今や年間約5,000万件に達しました。 [独立行政法人統計センター, 2016]

 

もっと詳しいデータは提供されないの?

「もっと詳しいデータはないの?」といった要望にも応えて、各省庁が分析用データの提供も始めています。

厚生労働省は「医薬品副作用データベース」(2010年から)、「レセプト情報・特定健診等情報データベース」(2011年から)、「国民生活基礎調査」の匿名データを提供します。総務省は、国勢調査、住宅・土地統計調査、全国消費実態調査、労働力調査、就業構造基本調査、社会生活基本調査の6つを提供。傘下の統計センターが要望に沿ったデータを作ってくれる「オーダーメード集計」(2006年)に加えて、より個票に近い「匿名データ」(2012年)の提供も行います。どちらもデータの利用目的は「学術研究の発展や、高等教育の発展に資すること」に限られ、事前審査もありますが、数万円・1ヶ月ほどで高品質のデータが購入できます。

 

地域のデータはどこで入手できる?

図11 地域資源データ共有サイト CityData

 

自治体もオープンデータを提供しています。やり方は様々ですが(公式ホームページ、独自のカタログサイト、地域共有サイト、一般社団法人リンクデータのような半官半民団体など)、概況を知りたい方は、地域資源データ共有サイト「CityData.jp」(Linkdata.org)が便利です。データセット数とアイデア数を評価指標とした自治体ランキングを公開しています。

長野県須坂市、神奈川県横浜市、福井県鯖江市などが上位に名を連ねます(2016年12月現在)。最上位の須坂市の公式サイト「いきいきすざか」を見てみると、「Linkdata.org」でデータ公開するだけでなく、市民からオープンデータの提案を受け付けていて、名古屋大学大学院の遠藤守教授、兼松篤子研究員らが精力的にデータを作成・公開しています。

 

オープンデータの作り方 ――現場の悩みと解決策

 まずは、手順を知ることから

それでは、自組織でオープンデータを作るにはどうすればいいのでしょうか。作業手順は「5つ星オープンデータソン作業手順」などにまとまっていますので、ここでは日本と米国の「考え方の違い」を比べてみましょう。参照するのは「オープンデータをはじめよう」 [内閣官房 情報通信技術(IT)総合戦略室]と「Data Lifecycle Recommendations」(The 2016 U.S. Open Data Roundtable)です。

 

図 12 オープンデータ作成手順の日米比較

日本の資料は真っ先に「担当チームを決めよう」を挙げるなど、組織のルール・意識づくりに焦点を当てます。「地方自治体における情報システム基盤の現状と方向性の調査」 [独立行政法人情報処理推進機構, 2016]で、自治体が「推進体制が決まっていない」(66.1%)「職員のスキル、ノウハウが不足している」(66.3%)を最上位の課題だと回答していることと符号していますね。

対して米国の資料では、データ品質向上を推奨するほか(Standarization, Managing Privacy)、組織外から協力を得ながら進める姿勢が垣間見えます(Communities and Collaboration)。そして、どちらも改善(Improvement)を重視しています。たしかに、一度データを公開したら終わりではなく、利用者の声を集めたり、データの利用状況をモニタリングすることは重要です。

 

「投資対効果は?」と聞かれたら

とはいえ、自治体ごとにも温度差があります。内閣官房や総務省が熱心に成功事例を紹介したり [内閣官房, 2016] [総務省, 2015]、2017年2月にはIT総合戦略室が自治体向け標準フォーマット例を公開したり [電子行政オープンデータ実務者会議, 2017]しているのですが、「地方自治体における情報システム基盤の現状と方向性の調査 [独立行政法人情報処理推進機構, 2016]」では、「未検討」が45.2%。「効果が実感できない」との声が毎年寄せられます。市場規模1.0~1.2兆円、直接効果1.5兆円、経済波及効果5.4兆円といった推計 [林雅之, オープンデータ・ビジネス(3)オープンデータの経済効果, 2014]はあるものの、はっきりした「効果」を実感できる身近な事例が、まだ多くないからかもしれません。

Gartnerの発表によると、2019年までには、数百万人規模の都市の50%以上の市民が、IoTやソーシャルネットワークを通じて自らのデータ共有に応じ、全ての自治体の20%が、付加価値のあるオープンデータにより収入を獲得すると予測しています。 [Gartner, 2016] 一方で、「Innovation Nippon 研究会報告書 オープンデータの経済効果推計」では、オープデータの経済効果を年間1,800億円~3500億円と試算しつつも、オープンデータの経済効果について「厳密な値ではない」「意味が多義的である」と効果推計の難しさを論じています。

 

事業メリットは大いにある?

もっと分かりやすいメリットも考えてみましょう。グルメ口コミサイトYelpでは、サンフランシスコ市、ニューヨーク市がオープンにした飲食店の衛生管理データをAPIで取り込み、自社サイトで表示しています。飲食店にとっては宣伝効果や信頼醸成が期待でき、利用者は衛生状態を考慮してお店が選べるようになり、Yelpにとっては掲載情報が充実できます。

この例では、衛生管理データを公開したあとにページ閲覧や予約、口コミ、売上などが増えたお店を見つけて、それ以前のデータと比較すれば、衛生管理データの公開が生み出した経済価値を推計できます(掲載に伴って店舗側のサービスが向上したなど派生要因も含むので、データ公開自体が持つ効果は限定的かもしれませんが)。

ほかには、後述する行政サービスのコスト削減情報資産の可視化といった経済効果が考えられます。

 

自由と制限の折り合いはどう付ける?

埼玉県の広域オープンデータプロジェクト

日本にも参考になる事例があります。2015年に埼玉県が「県の広報情報をオープンデータとして民間企業へ提供開始!」したとき、利用規約で利用方法や利用条件、申請方法を厳しく制限していたことから、「埼玉県の「オープンデータ」が色んな意味ですごい!」と疑問の声が上がり、公開からわずか2日でWebサイトが閉鎖。政府や市民からも指摘が相次ぎ、毎日新聞にも取り上げられる騒ぎになりました。「オープンの意味が分かっていない」とする立場と、「オープンデータであることよりも、オープンであることの方が重要」 [東富彦, 2015]とする立場で意見も割れました。その後、埼玉県庁では、利用規約から事前申請を必須とする一文を削除。いまではCC-BYでデータを利用でき、「埼玉県の対応の早さには驚いた」と評価されました。

 

こうした試行錯誤を経て、「Open Data Saitama」では、2017年から埼玉県内の58市町村が参加し、10種類のデータセットを共通フォーマットで提供し始めました。 [埼玉県, 2017] 対象データ選定や共通フォーマット検討のため、当初からデータ保有者である19の市町村に加え、データを利用したい民間企業・組織が参加したワーキンググループを開催(ヤフー、日立公共システム、ソフトバンク・テクノロジー、富士通、りそな銀行などが参加)。利用ニーズの強いデータを数ヶ月に渡って共同検討し、相互運用性の高いIMI共通語彙基盤を取り入れた提供形式で公開(経済産業省、独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が協力)。すでに株式会社ミラボが予防接種アプリに施設情報・イベント情報を、一般社団法人オープン・コーポレイツ・ジャパンが「マイ広報紙」にイベント情報を、株式会社ぱどが情報誌「ぱど」にイベント情報を掲載予定です。

 

意外なハードルの柔らかい乗り越え方

トップダウンとボトムアップの組み合わせで、各方面の利害調整を巧みに実現した事例です。政府の指針に沿って埼玉県庁が音頭を取ることで、県内自治体は首長の同意を得やすくなりました。また、担当職員が原課にデータ公開を求めるとき、共同検討の成果が説得材料になりました。そして、共通語彙基盤を採用したことで、「どんな形式で公開すべきか」との議論も避けられています。

ワーキンググループを取りまとめた企画財政部情報システム課の森田康二朗主査は「自治体では、データをどう出せば良いのかを決めるハードルが意外に高い。ワーキンググループには、行政がデータを出しやすくなるきっかけを作る意味があった」と語っています。 [大豆生田崇志, 2017] このように、制限を覚悟しながら外圧も借りつつ、段階的に鍵を開けていった埼玉県の取り組みは、日本の自治体に案外フィットしているように思います。

 

コスト削減の効果は?

負担軽減にはつなげやすい

コスト削減の効果はどうでしょうか。例えば、道路改修や除雪といった地域の行政サービスは、予算や人手も限られるなかで、より効率のよい作業が求められます。「FixMyStreet」のように市民の口コミを投稿する場を設けたり、センシングデータを公開したりすることは有益です。

対処が必要な箇所の特定を全て職員が実施した場合のコストと、センサーデータや市民の協力によって場所を特定する場合のコストは比較的簡単に試算できそうです。また、オンラインでデータを公開すれば、遠方の地域にも簡単に情報を届けられます。従来手法の通信費やメディア掲載費が削減できるわけで、こちらも換算対象になりそうです。 [Matsuoka, 2015]

 

人口1万6400人の町で

北海道森町は、高齢化が進む小さな町ながら、オープンデータ先進自治体として著名。山形巧哉総務課情報管理係長は、オープンデータ推進派として全国から引っ張りだこです。

森町では、Linkdata.orgを活用してサーバー構築・運用のコストを抑えつつ、IMI共通語彙基盤を取り入れたオープンデータを公開。アーバンデータチャレンジ2016でアプリ部門銀賞に輝いた [一般社団法人社会基盤情報流通推進協議会, 2017]小学校の給食献立アプリ「オガルコ」などにデータが利用されています。

「小さな町の小さなリソースだからこそ、オープン化の効果が出やすい」(山形氏)との談は、取組みの意義が大都市だけのものではないことを示唆しています。たしかに、人口の少ない地域の広報は、大都市よりも制作・配達の単価は高くなります。スマートフォンやデータポータルなどの既存インフラを活用すれば、運用コストも抑えられます。

成果が他の自治体に真似されるようになれば、町の知名度が向上し、標準・ひな型として全国に普及する動機づけにもできます。結果として庁内でデータや用語の共通化が進み、文書管理も徹底できたといいます。 [山形巧哉, 2017] [山形巧哉, 人口1万6404人 北海道森町目線でのオープンデータ, 2016]

効果が見えづらい、大変な割に褒められない、予算がない、進め方がわからないなど、データ公開のハードルは枚挙に暇がありません。人材やリソースの不足を逆手にとって、できることから進めていく森町の取組みは、こうしたハードルを超えようとする自治体のヒントになるはずです。 [柏崎吉一, 2017]

 

どうやって収益化すればいい?

マイ広報紙

効果測定、コスト削減、業務効率化をすべて達成した例を紹介しましょう。一般社団法人オープン・コーポレイツ・ジャパンが運営する「マイ広報紙」は、全国約300の自治体広報紙をデジタル化し、「子育て」「くらし」「講座」などに分類して無料公開しています。従来の主要流通チャネルだった新聞宅配が減少し、市民に情報を届けづらくなった自治体の新たな広報チャネルとして評価されています。2016年からは自治体ごとのスマホアプリも提供し、2017年にはNTTドコモ「iコンシェル」を通じた記事提供も始まりました。 [大豆生田, 2017]  今後は、ニュースサイトや地域フリーペーパーなどへもコンテンツ提供して収益化を目指します。 [一般社団法人オープン・コーポレイツ・ジャパン]

もっとも初めは、外部メディアへのコンテンツ提供に対する自治体の理解は進みませんでした。しかしデータ作成をオープン・コーポレイツ・ジャパンがすべて無償で行うことで、地道に対象を拡大してきました。自治体は、素材提供と権利処理だけで、新しい広報チャネルを無償で利用できます。記事ごとにアクセス数も分かるので、「コンテンツの効果測定ができた」と好評です。

 

業務効率化は期待できる?

「マイ広報誌」の意外な副産物は、広報担当者の業務負担の改善でした。420紙の約22,000記事が毎月蓄積されるとあって、担当職員が他地域の広報誌を読んで、地元の記事作りに活用していたのです。居住地はもちろん、勤務先や地元、実家の情報をいつでも読めますので、ある自治体では訪日観光客が「マイ広報紙」を見て来訪した例もあったとか。

実は、オープンデータ推進でもっとも効果が大きいのは、公開作業に伴う、情報資産の棚卸しかもしれません。公共機関に限らず、組織内のデータの所在、内容、分量、利用目的、更新者などを一元管理できている団体は多くないのではないでしょうか。ある自治体でも、保育園や幼稚園の情報を公開したいのに、所管部署が分からなかったり、分散していたりして、「誰に頼めばいいのか探すところから始めた」(関係筋)。職員の方々にも「把握していない情報が独り歩きしたらどうしよう」といった「浮遊ファイルのトラウマ」が根強くあると言われます。 [アライド・ブレインズ株式会社, 2013]

自組織にはどのようなデータが、どのような形式で、どれだけ存在するのか。どんな人に使われているのか。これを把握するだけでも、どの部署でどんな業務が行われているか可視化できます。その業務がどこまで必要なのかも再評価できます(BPR:Business Process Re-engineering)。実際に「効果があった」と言及するケースもあります。 [山形巧哉, 人口1万6404人 北海道森町目線でのオープンデータ, 2016]

 

担当者が忙殺されないためには?

自治体ホームページの教訓

こうした潮流は、21世紀初頭に自治体によるネット広報の黎明期を想起させます。例えば2003年の調査では、広報媒体に「ホームページ」を挙げた自治体はまだ55.9%。 [~自治体「広報」に関するアンケート~, 2003] 原課がMicrosoft Wordで作成した原稿を、IT部門でHTMLやPDFにして公開することが珍しくなかった時代です。DreamweaverやHomepage Builderといったウェブ制作ソフトは高価で難解だったため、「詳しい誰か」に仕事が偏らざるを得ませんでした。

やがて「みんなの公共サイト運用ガイドライン」(総務省, 2005年)の制定も手伝い、自治体ホームページでの情報発信が認知され始めると、Webページ制作の知識がない人でも直接編集でき、サイト全体の体裁・構成を共通テンプレートで管理できるCMS製品が普及します。CMS製品が「HTMLページを作る作業負荷」を減らしたことで、情報の探しやすさやサイト全体の統一感・デザイン、アクセシビリティへの配慮といった「コンテンツ」に注力されるように。ホームページの運用担当部署は、徐々にIT部門から広報部門へ、広報部門から原課へとシフトして行きました。

オープンデータ推進も、よく似た軌跡を辿るのでしょうか。京都市が採用したオープンデータ公開支援ソリューション「DKAN」 [ANNAI株式会社, 2016] や、Google米国が支援する「Frictionless Data」など、職員が手をかけずにオープンデータを公開できる仕組みも提供されています。「データを作る作業負荷」や公開データの管理や効果測定など、ツールの導入で解決できることは、やがて自動化されて行くでしょう。

 

データの価値は、どう評価するの?

「価値のあるデータ」の候補は公表されている

評価基準の策定も進んでいます。前述した「オープンデータ憲章」は、価値の高いデータを分野ごとに具体的に指定して、G8加盟各国に公開を推奨します。
図 13:G8で合意した公開すべき『価値の高いデータ』

出典:東富彦「G8で合意した公開すべき『価値の高いデータ』 (http://okfn.jp/tag/high-value-data/
Open Data Census」は、Open Knowledge Foundationが2013年から発表している評価で、各国の推進レベルを15分野別に評価しています。日本は、31位(2014年)。Election ResultsやHealth Performanceの分野で赤色が目立ち、2013年の19位から順位を落としました。 [渡辺智暁, 2014]

 

図 14 Open Data Censusのランキング

出典:Global Open Data Index(http://index.okfn.org/place/

 

活動の進捗評価も指標がある

推進活動そのものの評価では、ワールド・ワイド・ウェブ財団(World Wide Web  Foundation)とOpen Data Instituteが、2013年10月から「Open Data Barometer」を発表しています(図 15 Open Data Barometerの枠組み(ODB-3rdEdition-Indicatorsより作成))。準備(Readiness)、実施(Implementation)、影響(Impact)の3つの枠組みから評価を行っており、3年連続首位の英国は、2015年には全評価項目で100点満点を記録。日本の順位は13位(2015年)で、「実施」は53/100点とやや低いものの、「影響」が前年の30点から65点に改善し、19位から6段階上がりました。「Open Data 500 Global Network」(2014年-, ニューヨーク大学(NYU)のGovlab)では、各国の民間企業500社を対象に、利用しているオープンデータの提供元となった府省を調査しています。

 

図 15 Open Data Barometerの枠組み(ODB-3rdEdition-Indicatorsより作成)

 

指標の取り入れ方には要注意

どの評価プログラムも、これから制度設計を行う方の参考になります。とはいえ採点基準や目標が異なることには注意しましょう。順位に一喜一憂せず、自国に適した指標を参考にするのが妥当でしょうか。電子政府実務者会議でも、「1.各指標の評価対象となっているが日本での公開数が少ない分野については、重点的に公開を進める」「2.日本での公開数は多いものの国際指標で評価対象となっていない分野について、評価対象に含めてもらうよう、実施団体へ働きかけ」の2本立てで対策を講じるよう提案しています。 [電子行政オープンデータ実務者会議 , 2015]

 

図 16 電子政府実務者会議での分析資料

出典:電子行政オープンデータ実務者会議(http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/densi/kwg/dai2/siryou1.pptx

 

今後の見通しは、どうなるの?

公的組織のデータ公開が進む

ここまでは主に行政の取り組みを書いてきましたが、今後は企業が持つデータの公開も進むと期待されます。

英国放送協会(BBC)では、2006年から番組データの整備・活用に取り組み、番組内容を記述する用語やデータ構造を定義して、番組関連情報の全てを階層構造化。例えば「BBC Music」では、アーティストごとの出演番組やニュース記事、またバイオグラフィ(Wikipediaから取得)、公式SNSなどを一覧できます。 [宮崎勝、浦川真, 2016] NHKでも、番組情報のLinked Data化を推進します(同文献から)。会員制パーソナル健康情報「マイ健康サービス」や教育機関向けウェブサイト「NHK for School」など、番組データを活用したコンテンツ配信が始まっています。

 

企業と政府のデータ連携が当たり前に

データとデータを組み合わせる事例もあります。総務省とリクルート、全国100の自治体が集った「都市の魅力向上プロジェクト」では、自治体が持つオープンデータと、個人が実現したい暮らし方のマッチングを目指します。「とことん家族サービス型」「これぞ都会はセレブ型」といったライフスタイル別の指標でお勧めの街情報を知らせてくれ、住民にとってもわかりやすい活用事例といえそうです。 [リクルート, 2016]

 

産学連携によるデータ融合も活発に

産学連携による実証実験で、「新たにデータを集める」取り組みも増えています。BODIC.orgの実証実験では、九州大学内に設置されたセンサー端末でデータを収集し、食堂や図書館の混雑状況をスマホアプリにリアルタイム配信します。 [高野茂] また、千葉市、市原市、室蘭市、足立区は東京大学と共同で、公用車に取り付けたスマホで道路の損傷を自動撮影、機械学習で対策の優先順位を判断する実証実験を開始。これまで市民の協力で進めてきた「ちばレポ(ちば市民協働レポート)」の次世代版で、「自然と溜まる」データと「意識して貯める」データとの融合が期待できます。 [日本経済新聞, 2017] 写マップあつぎがいらい生物調査隊ちば減災プロジェクトでは、対策が必要な外来種の発生状況や気象・地震被害状況などを市民に投稿してもらい、自治体職員が対策レポートを公開しています。センシングは、降雪量や風速などの気象情報に基づく行政サービスの資源配分、コスト最適化に資するデータとして期待されます。

 

法整備も

こうした機運を背景に、国内の法整備も進みます。2016年には2つの注目トピックがありました。1つは、企業立地促進法の改正です。産業構造審議会が12月14日に、企業立地促進法を「地域未来投資促進法」に改正し、企業が都道府県などに公共データ開示を要求できるようにする方針を打ち出し、2017年2月28日閣議決定されました。 [経済産業省, 2017]第193回通常国会で法改正が実現すると、都道府県はデータ開示の努力義務を負うことになり、オープン化に弾みがつくと期待されています。 [日本経済新聞, 2016]  鶴保IT政策担当大臣の「IT戦略本部の『官民データ活用戦略推進会議』が司令塔となり、オープンデータを徹底する」との発言にも、強い意気込みが感じられます。 [首相官邸, 2016]

 

民間投資も活発化する?

もう1つは、官民データ利活用推進法 [官民データ活用推進基本法, 2016]です。起案から公布まで20日というスピード審議で成立しました。同法では、政府機関及び都道府県に、官民データ活用基本計画の策定を義務付け、民間と市区町村にも計画策定を促しています。各地の担当者が草の根で進めてきた取組みが、法的にも後押しされたのです。経済界からの要請も同法の成立を後押ししました(「データ利活用推進のための環境整備を求める~Society 5.0の実現に向けて~」(経団連))。人工知能(AI)、IoT、クラウド・コンピューティング・サービスも、法律として初めて同法のなかで定義されました。 [官民データ活用推進基本法, 2016]

 

政治の透明性確保へ向けて

もっとも、こうした取り組みはビジネス活用に傾斜していて、政治の「透明性の改善、参加の促進、協働の促進といった観点が抜け落ちている」との指摘もあります。 [西田亮介, 2016] 政府の透明性や資産公開、情報へのアクセスを監査する国際活動が参考になります。「Open Government Partnership」では、国ごとの行動計画(OGP National Action Plan)を策定し、計画に対する達成度を公開しています(2016年時点で75カ国が加盟)。 [Open Government Parntership, 2011]

2016年には「Anti-Corruption Summit」(腐敗対策サミット)が開かれ、参加42カ国が600以上にのぼるコミットメントを提示。同年11月にはさっそく「ANTI-CORRUPTION SUMMIT PLEDGES AND OGP NATIONAL ACTION PLANS: HOW DO THEY STACK UP?」で経過報告を公開。例えばケニアは達成度が7/18個、英国は6/21個、ノルウェーは5/21個を達成しました。他方で行動計画の策定に至らなかった国も、隠すことなく公開されています。 [Tranceparency International, 2016]

 

公開・活用が期待されるデータは?

それでは今後、どのようなデータが公開されると良いでしょうか。例えば、電子行政オープンデータ実務者会議では、「【オープンデータ2.0】強化分野及びオープンデータの候補例」と題して「①1億総活躍社会の実現関連」「②2020年東京オリンピック・パラリンピック関連」の別に、強化分野とオープンデータの候補合計50例を例示しています。

次はそれらのデータをどう収集し、どう活用するのか、現実的な計画へ落とし込む工夫が求められるでしょう。候補となるデータを誰が持つのか突き止め、提供を交渉し、それを求める人に便利なかたちで提供するには、相当数の利害調整を行わなくてはなりません。

どんなデータが利用できるのか。データの持ち主(オーナー)(縦軸)と集め方(横軸)を軸に整理してみます。

 

図 17 データの種類(縦軸に公共性の高さ、横軸に進捗とデータの集まり方)

すでに公開・活用されているデータ

  • すでにある基本情報

データオーナー自身の基本情報は、すでに集約・蓄積が進んでいます。政府機関であれば根拠法や施設情報、自治体の条例や組織情報、施設情報、企業の法人ナンバーや会社登記などが該当するでしょう。他のデータを統合するときの「主キー」や「名寄せ軸」に使えますので、公開及び保護ルール、語彙やデータ形式の統一など、基盤整備や使い勝手の改善が急がれる分野です。

 

  • 自身で作る計画・実績

事業活動を通じて、自身で作るデータも、一部統計化して公開されています。予算・決算や調達情報などが該当します。すでに、上場企業の決算情報は東京証券取引所「TDnet」で誰でも過去5年分を取得できます。他にも、2017年1月19日にリニューアルした経済産業省「法人インフォメーション」を使えば、企業ごとの納税、助成金などのデータをWeb APIを通じて取得できます。日本経済新聞社のように、自然言語処理技術を用いた記事の自動作成に用いる例も現れました。 [井上理, 2017]データ処理の高度化が期待される分野です。

 

  • 周りから集める統計調査・公開資料

国勢調査や各種統計、企業によるアンケート調査、またその集計データなど、外部調査で集まったデータは、そもそも、何らかの形で(調査結果に基づくサービスやコンテンツなどを含む)、第三者に提供する前提で作られたデータです。権利処理さえ整えば、企業間データ取引でも流通が期待される分野です。これまでにも、自主調査や受託調査を抜粋したり、提供時期を遅らせたり(embargo)して販売する例はありましたが、必ずしも調査会社を経由しない商流も出現するでしょう。

 

公開・活用が期待されるデータ

  • 自然と溜まる活動履歴

日常の企業活動、行政執務、個人生活のなかで、自然と溜まるデータも活用しやすいでしょう。言わずもがな、センサーやカメラを通じて収集するデータの活用が期待されています。やみくもに収集するのではなく、期待される成果、想定される分析、実現できる施策などをよく吟味して、収集対象と収集方法を見直すことが求められます。

 

  • 意識して貯める機器ログ・記録

運動量や食事内容、服薬履歴、スマホ位置情報などは、意識して貯めることで価値を持ちうるデータです。もちろんその大半は、メモ書きやSNS投稿、個別の苦情・相談など些細な記録の積み重ねに過ぎません。けれども、私的なメディアに閉じ込められたデータを、データオーナーが自由に移動できるようになれば、別のデータオーナーにとっては思わぬ気づきや見落としが発見できるようになるでしょう。早くも総務省では、有識者会議による提言を受け、「家計調査」に加わる新たな統計として、民間統計やクレジットカード利用、レジの売上、EC利用などを用いた「消費動向指数」を作成する予定だと報じられています。

 

まとめに代えて――CivicTechへの切実な期待

オープンデータ推進活動は、国境を越えた社会活動として、データ活用のアイデアを、データオーナーや組織管理者、研究者やアプリ開発者、コンテンツプロバイダー、一般市民それぞれの視点で、どのデータをどうオープン化し何と組み合わせ、どのように公開すべきなのか、幅広く意見を集め、反映させながら進んでいます。

こうした動きは「CivicTech」とも呼ばれます。日本では、東日本大震災をきっかけに、Code for Japanなどの市民活動が立ち上がり、各地でアイデアソンや事例紹介が行われています。

そのほとんどは法人化もしていないボランタリーな集まりです。活動が盛んな背景には、ソーシャルメディアなどが全国へ普及したことに加え、市民の危機感が潜んでいるのかもしれません。震災からの復興、人口減による行政コストの維持困難、地域コミュニティや都市インフラの衰弱など、市民が自ら行政に参加しないとその地域の暮らしが守れなくなるような、切実な課題があるからです。

毎年3月に開催されるインターナショナル・オープンデータ・デイに合わせて、世界では250以上、日本では60以上の地域で、様々なアイデアソンやハッカソンが行われます。 [Open Knowledge Japan, 2017]他にも年間を通じて様々なシビックテックイベントが開催されており、多くはFacebookイベントやPeatixを活用して広く告知されています。ほとんどのイベントは誰でも参加できますから、ぜひ足を運んで、一度その空気を感じてみてはいかがでしょうか。

 

[1] 2013年3月27日までは企画委員会の下に置かれていた。

[2]           内閣官房「IT DASHBOARD」http://www.itdashboard.go.jp/ 政府のオープンデータより、2016年12月に取得したデータに基づく。

[3] 中央省庁の公式サイトで公開されている情報の形式がHTML1ファイルに対してPDF2ファイルという調査結果もある。

参考文献

データカタログサイト(https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xw-Cugfs0_aOWfChsBvPoMIw1-C7CTxVAT7TFzq2tqA/edit#gid=0)へ、本記事の参考文献リストを掲載しています。