国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組み
プロフィール
東京大学大学院情報学環教授

越塚 登 氏1

はじめに

1966年生まれ。
94年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士課程修了後、96年東京大学大学院人文社会系研究科助教授、2006 年東京大学大学
院情報学環助教授を経て、2009年より現職。
ユビキタスコンピューティングの研究を通じて、場所情報サービス、
食品・医薬品・工業製品等のトレーサビリティ、スマートビルやス
マートシティなど、様々なテーマに挑戦している。

「パリ協定」の存在があります。2015 年に採択、2016 年に発効した国際協定です。これは、2020 年以降の温室効果ガスの排出削減のための国際的な枠組みとして提案されました。55

今までデジタルの分野は、経済が優先でした。I o T でデー

カ国以上が参加すること、世界の総排出量の一定量をカバーすタをとり、A I で様々な数理的解析をしたりして、経済的な数るだけの国が批准すること等を条件とした、かなり具体的かつ理最適化をしてきました。新しい技術が出てきても、やること

長期の目標を定めたもので、結果的には 200 カ国以上が同意

は経済最適化でした。ところが最近、経済優先ではなく「人間して成立しました。

の幸福感やウェルネス等と両立させないといけない」という話

その特徴は、まず、５年毎に目標を見直し、一定程度達成しが、スマートシティの議論の中でも出てきています。幸福といた場合には、またその次の目標を達成していくということが義

うのは利己的なものです。一方の地球環境は公共的なものなの

務化されていること。また、どこまで削減が出来たのか、取りで、道徳観という今までパラメーターになかったものを考える

組みの状況を「見える化」することです。この「見える化」を必要が出てきたということです。経済的な価値と利己的な幸せ、実施するためには、I T やデジタル、サプライチェーン等全体

地球環境を両立させないといけない。その両立を実現するために渡るデータを収集する必要があるということが、1 つの前提にデジタルがある。その辺の話をさせていただきます。

となります。
さらに、「適応計画」を取り入れた点も特徴です。地球温暖2

Zero GHG Emission とグリーン成長戦略化という課題に対し、それを緩和するために二酸化炭素ガスの排出を削減するという方策は「緩和策」です。一方の「適応策」とは、温暖化してしまった結果としての気候の激甚化や災2.1 グリーン成長戦略

害の増加にどう対応していくのかということです。日本で言え(1) 所信表明演説

ば、国土強靭化や防災という視点です。

日本には、石油ショックの時代から省エネルギーに対する伝統がありました。しかし、ここ数年の G r e e n に対する盛り( 3 ) 京都議定書

上がりは、菅義偉前首相が所信表明演説でグリーン成長戦略を

パリ協定以前には「京都議定書」があり、主に「緩和策」

宣言したことに始まります。「 2050 年にカーボンニュートラ

について定められていました。これは 1990 年代に定められた、

ルを実現する」というかなり大きな目標を宣言しました。これ

目標期間が 2012 年までのものでした。これを引き継いだもの

は、エネルギー分野の方々が取り組むというレベルでは実現可が「パリ協定」となります。

能な目標ではなく、社会全体が総力を上げ、あらゆる分野で実こうした流れの結果として宣言された「 2050 年にカーボン

行しないと達成出来ないような目標です。当然、経済性とも両ニュートラルを実現する」という目標を受けて、それを実行に立していかなければなりません。社会全体で取り組むというこ

移すための様々な戦略が今、官民問わず進められている状況にとは、当然、それを繋いでいるデジタルや I T 等にも重要な役あります。

割が出てくるということです。

2.2 地球温暖化と GHG（温室効果ガス）排出の状況(2) パリ協定
なぜ、そのような所信表明演説がなされたのか。その源には
30｜ JICE REPORT ｜10 年～ 20 年ほど以前は、東京大学の中でも「本当に温暖化しているのか」「原因は本当に人間の活動なのか」ということ

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カーボンニュートラルに向けた取り組みに関して、かなり様々な議論がありました。その点に関して現(2) 世界の CO2 排出量とその推移

時点では「様々な理由が複合しているにせよ、人為的な効果が国の規模、人口規模が大きく関係することから、全世界の排かなり大きな部分に寄与しているだろう」というのが、一般的出量からみた日本の割合は低下しており、3 . 2％となっていまな考え方だろうと思われます。

す ( 図３)。しかし、“一人あたり”の排出量を見るとドイツと同程度です。東日本大震災があったといえども、あまり減って(1) 日本の GHG 排出いない状況です。また、アメリカは世界に占める排出量の割合

東日本大震災による影響もあり、日本には地球環境とは異なも高い上、一人あたりの排出量でも圧倒的に多い。一方で、中る側面から「エネルギーは削減しないといけない」という意識

国は国単位の場合は世界一ですが、経済的格差等々の影響で一があります。その効果もあってか、2013 年度から G H G 排出

人あたりの排出量は日本よりも小さいということになっていま量の減少が続いております（図１）。しかし、東日本大震災以降、す。

世界的に見て日本が突出して削減しているかというと、必ずしもそうではないという現状にあります。

出典）https://www.enecho.meti.go.jp/about/pamphlet/energy2020/003/#section2

図1

日本の GHG( 温室効果ガス ) 排出分野毎の C O 2 排出源の分析もかなり進んでいます。例えば、
B I G ８と呼ばれる温室効果ガスを排出する大きな産業の１つに、土木建築分野は含まれています（図２）。
実際にどういう分野がどの程度排出しているのかを見ると、運輸、産業、工業、廃棄物なども排出源ですし、産業だけでなく家庭からも多くの排出があります。このことからも、発電段階での対策だけではなく、社会全体で温室効果ガスを出さないようにする必要があると言えます。

出典）https://www.jccca.org/download/13330

図 3 主要国別 一人当たりの CO2 排出量「この程度の減り方で、本当にニュートラルになるのか」という点を除けば、先進国による温室効果ガスの削減は進んでいます ( 図 4 )。ところが、やはり新興国では温室効果ガスの排出が増加しており、全体における先進国の割合は減りつつあります。

出典）https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/sangyo_gijutsu/chikyu_kankyo/ondanka_wg/pdf/003_s03_02.pdf

図2

CO2 排出量の内訳｜ JICE REPORT ｜31

世界のCO2排出量の推移

日本の国土の中で森や海洋が吸収する量は 0 . 65 億トン。一方で、人間による排出が 12 . 4 億トンですから自然でカバー出来
る量ではありません。
さらに、2030 年に向けて、日本では自然におけるカーボンの吸収が減っていきます。なぜなら、日本はすでに森林飽和しているためこれ以上の C O 2 吸収は望めず、むしろ森林が二酸化炭素排出源になってしまうからです。今の日本は、約 2000
年の歴史の中で最も森が多い時代です。大和時代から都の造成等で日本の森林伐採は進み、当時の奈良は禿山ばかりだったそうです。浮世絵に描かれた山も全て禿山ですが、それはそうい
出典）
https://www.enecho.meti.go.jp/about/pamphlet/energy2020/003/#section2

図4

う絵なのではなく、本当に禿山だった。そうすると、今はまさに森林飽和。今後は森林が朽ち果てて分解する方が多くなり、世界の CO2 排出量の推移

どんどん減ってきてしまう。「緑が多ければ多いほど C O 2 を
その減り方について。「何を基準にするか」によりますが、吸収してくれるので良い」というわけではないということです。

2013 年度を基準にすれば日本は約 14％、ドイツも 14 . 5％、イギリスは 20％ほど減っています ( 図 5 )。カナダは増加、ア(4) グローバルカーボンサイクル

メリカは横ばい。E U 28 でみれば 9 . 3％減っています。これ

この点、世界の統計を図 6 で見ると、人間界や自然から排出を見ても、日本は「悪くはないが、突出して良いわけでもない」

しているカーボンガスの量が 9 . 4 と 1 . 6。それを陸上で吸収す程度だとわかります。

るのが 3 . 4、海で吸収するのが 2 . 5。大気中に 5 . 1 残る。人間が排出した量の約半分が大気中に残る計算です。すると、先進(3) 日本のグリーンカーボン、ブルーカーボン算定

国がカーボンニュートラルを頑張り、地球全体で約半分に収ま日本は森や海に恵まれているので、自然がかなり吸収してく

ればバランスするのではないかと思います。研究が進むと違うれているのではないか。そう考える方もいるかと思いますが、ことも出てくると思いますが、現在はこのような状況にあります。

人間が排出している量は桁違いです。土木学会による推定では、

出典）https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/sangyo_gijutsu/chikyu_kankyo/ondanka_wg/pdf/002_s01_00.

図 5 主要先進国の温室効果ガス排出量の推移

32｜ JICE REPORT ｜国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組み
昨年、地球上の人工物が生物の総重量と並んだというニュースがありました。微生物の総重量は仮定ですが、生物の総重量と同程度の人工物がすでに地球上にある。生物のインパクトで
大気中の酸素が存在することを考えると、その地球上の生物と同じ重量の人工物があることは、直感的にも地球環境への影響が感じられると思います。
(2) 過去 6600 万年の地球の気候変遷
地球の気候変遷を見ると、人類は氷河期の一番寒い時期に出出典）From“Global Carbon Budget 2020“, https://essd.copernicus.org/articles/12/3269/2020/

図6

2.3

グローバルカーボンサイクル

現し、徐々に暖かくなっているのが分かります ( 図８)。時間軸は 2300 年までの予測もありますが、そこには約 6600 万年の変化が数十年レベルの短い期間で起こるという予測がなされそもそも地球環境は？

ています。しかし、今よりも 12 ～ 16℃ほど平均気温が高い(1) バイオマスの量と人工物の総重量

期間が過去にもあることから、何もしなければ現状維持が続く

そもそも、地球の上で人間がどれぐらいのインパクトを持っというのではなく、地球はかなり不安定だということです。

ているのか。地下にどの程度生物がいるのかが不確かではありますが、人間の体重を全て合計すると約 3 億トン、地上と海洋(3) 億年単位での温度変化の微生物が約 3000 億トン。加えて地下には微生物が兆の単位

約 40 億年ある地球の歴史のうち、約５億年を切り取ったでいるのではないかと考えられています ( 図７)。動物に限って

グラフ ( 図９) を見ると、やはり現代が少し低くなっています。

見れば、全体約 100 億トンのうちの、食物連鎖のトップにいる

恐竜の全盛期は今よりも約 10℃平均気温が高い。このように人間は約 3 億トン。これはアンバランスな状況だと思います。

地球環境は非常に大きくずれるので、かなり注意する必要があ
ることは事実です。また、地球は全体が凍ったことが過去に２回ほどあります。それぐらい地球は不安定で、大きく温度が変化するということは、地球温暖化を考える時にベースとして重要なことだと考えます。

出典）テルモ財団 HP より https://www.terumozaidan.or.jp/labo/technology/12/03.html

図7

バイオマスの量出典）https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2020/09/6600.php

図8

過去 6600 万年の地球の気候の変遷｜ JICE REPORT ｜33

出典）https://en.wikipedia.org/wiki/Geologic_temperature_record

図9

3
3.1

億年単位での温度変化

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3.2

緩和策

(1) 2050 年カーボンニュートラルの実現
カーボンニュートラル実現への道は非常に困難です。本当に地球温暖化対策

実現可能なのかという議論はさておき、実現するため必要なここうした状況下で、ゼロ・エミッションに向けて我々はデジとを図にしたものです（図 11 ）。当然、炭素を使わない発電

タルでどういうことが出来るのか。先述のように地球温暖化が方法を考える必要があり、植林等の施策も必要となる。それら最大の課題としてあり、対策として二酸化炭素の排出を押さえを組み合わせながら進めることが求められるということを端的ることで温暖化を阻止する緩和策と、パリ協定にもある適応策に示しています。

があります。緩和策により 30 年でゼロ・エミッションを達成出来たとしても、30 年間は気温が上がり続けます。その間、気(2) 2050 年二酸化炭素排出実質ゼロ表明自治体

候は激甚化し災害も増えることになるので、それに対応するこすでに多くの自治体が二酸化炭素排出ゼロを表明していますとが適応策です。適応策には適応能力と感受性対策があります（図 12 ）。人口で言えば約半分のカバー率になる数の自治体（図10 ）。1 つは、土地の利用方法等も考えながら、気候の変が表明しており、日本の行政区分の中では最も二酸化炭素を排動に対する社会の感受性を変えていくこと。もう１つは、社会出していると思われる東京都も、2050 年にゼロ・エミッショ

全体を適応させていくための能力。「防災」という視点はこのンを自治体として宣言しています。

両方、「国土強靭化」は感受性対策に分類されるでしょう。総合的な制度の中で、全体を位置づけて互いに主体性をもって対策をするということが必要だと思います。

出典）https://www.env.go.jp/policy/zero_carbon_city/01_ponti_210831_2.pdf

図 12
図 10

34

地球温暖化対策の種類｜ JICE REPORT ｜2050 年二酸化炭素排出実質ゼロ表明自治体

国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組み

出典）経済産業省：「2050 年カーボンニュートラルに伴う グリーン成長戦略 」（経済産業大臣説明資料）, 令和 2 年 12 月 .
https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201225012/20201225012-1.pdf

図 112050 年カーボンニュートラルの実現(3) カーボンニュートラルの広がりとイメージ
経済産業省が、脱炭素社会の実現をイラストで分かりやすく

Big Eight: 8 つの産業分野で GHG の 50% を排出説明しています ( 図 13 )。これを見ると、運搬、供給、利用等、社会全般で様々な対応が必要であり、デジタル技術を駆使しながら社会全体をサイクル化して無駄を無くすことが重要である
ことが分かると思います。

出典）WEF“Net-Zero Challenge: The supply chain opportunity“, 2021.
https://jp.weforum.org/reports/net-zero-challenge-the-supply-chain-opportunity

図 14

Big Eight

二酸化炭素の排出を横軸、コストを縦軸にとったグラフがあります ( 図 15 )。例えば、フードサプライチェーンの場合、最初の約 10％は二酸化炭素排出を減らすとコストも減らすことができる。要するに、フードロス無くしていけばコストが減り、
出典）経済産業省 広報資料①「カーボンニュートラルの産業イメージ」
https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201225012/20201225012-4.pdf

図 13

カーボンニュートラルの広がり

二酸化炭素排出も減る。中央あたりはコストにインパクトない、
つまり約 50％まではあまりにコストをかけずに二酸化炭素排出の削減が可能だということです。100％削減の実現はかなり大変ですが、50％削減程度であれば現実的であり、これは建(4) GHG 排出の Big Eight

設分野等、他の産業も同様だと考えられます。

温室効果ガスの約 50％を８つの産業分野で排出しています (図14)。逆に言えば、この８つの主要な産業分野が排出削減を実現しても、まだ半分も残っているということですが、それでもこの８つが非常に重要な分野であることに間違いはありません。
｜ JICE REPORT ｜35

出典）https://www.amazon.com/b?node=21442874011

図 16 アレクサエネルギーダッシュボード（アマゾン）

また先日、N T T が通信装置の裏側にある配線を光ケーブル
化し、場合によっては光演算等の最先端の技術使い、エネルギ
ー削減に取り組むと発表しました。現状、N T T は電気消費を40％削減しています。さらに自然発電と組み合わせることで、ゼロ・カーボンを実現しようという構想です。このように、日本においても積極的な取り組みが進んでいます。
ここで重要なのは、メガ企業が取り組むということです。な
ぜなら、どれだけ経済規模の大きな企業でも、自社だけではゼ
出典）WEF“Net-Zero Challenge: The supply chain opportunity“, 2021.
https://jp.weforum.org/reports/net-zero-challenge-the-supply-chain-opportunity

図 15コストと CO2 削減率の関係

B i g E i g h t の中で、二酸化炭素排出の削減とコスト削減と

ロ・カーボンを実現出来ません。そこで、そのための商品やサービスのマーケットが出来上がります。「マーケットとして動いてくる」というのが重要であり、それに繋がるメガ企業が実施することの社会的インパクトは非常に大きいと思います。

の最も両立しやすいのがファッションサプライチェーンです。
シーズン毎に「なにが流行るか」を予測して量産しているもの(2) Green × Digital で何ができるかの、的中するのは約２割と言われています。外れた 8 割は倉庫緩和策としては、まず社会全体の効率化が可能です。これはに積み上がり、破棄される。その需給を調整できれば良いといD X やデータ駆動社会と呼ばれ、広域になるとスマートシティ

うことです。つまり、例えば A I 等の活用で流行が正確に予測と呼ばれます。次に、「どの程度の緩和が出来たか」を透明化可能となれば、コストにインパクトがあり、かつ C O 2 削減にするためには、オープンデータやデータを取得する技術、それ対しても大きな効果があるということです。現状、S N S におらのデータを連携するシステムが重要になってきます。

けるキーワードの盛り上がりと実際の流行は、よく一致するそ

さらに、デジタル自体も G r e e n にする必要があります。

うです。しかし、メーカー側からすると、流行が 3 ヶ月前には

これは、C a l m C o m p u t i n g やグリーン I C T と言われるよ

分からないと生産が間に合わない。どうすれば 3 ヶ月前から流

うな、コンピューター自身の低省電力化も含まれます。

行を把握することが出来るのか。この点が、デジタルによる分

例えば、デジタル業界においてはサーバーセンターが最もエ析や技術の進展が大きく寄与できるポイントだと思います。

ネルギーを消費すると言われています。大きなサーバーセンタ
ーの場合、発電所を作る必要があるほど電気を消費します。コ

3.3

Green × Digital(1) ZERO GHG Emission に向けてのアクション

ンピューターを動かすだけでなく、排熱のための空調等に莫大な電気が必要になるのです。そのため、サーバーセンターのコ

I C T のグローバル企業各社はカーボンニュートラルにかンピュータールームでは、空調を強力に効かせることが当たり

なり積極的に取り組んでいます。例えば、マイクロソフトは前でした。しかし、先日、「サーバーセンターに冷房を入れない」「 2030 年にはカーボンネガティブを実現する」と宣言し、クという旨の論文が出ていました。サーバーセンターを開放的に

ラウドセンターの省電力化を進めるなど社内体制を変革してい作り、自然対流だけで排熱をする。当然、サーバールーム内

ます。フェイスブックやグーグルも同様です。また消費者に向は 60 ～ 70℃になります。しかし、60℃でもコンピューター

けても、例えばアマゾンがエナジーダッシュボードというサーは動き、その代わりに故障率が少し高くなるそうです。そして、ビスを売り、スマートハウスの中でエネルギー削減に資するサ

その故障による損害は、冷房のための電気代よりも安い。予備

ービスを展開しています ( 図 16 )。

機を少し多く用意して壊れたものを次々と取り替えられるよう

36｜ JICE REPORT ｜国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組みにしておけば、コスト的に見合う省電力化が、技術的にも可能ではないか、という論文です。実現可能性は不明ですが、従来の常識が根本的に変わる新しい技術・発想です。高温の中でも動くコンピューターを作ることも G r e e n なのかもしれない。
様々な方向からのイノベーションがあるという例でした。
適応先は、気候変動や災害に強い国土、防災、災害の対応。
また、データを用い、予め人が避難する等、先回り型の対策でリスクを回避する。ある意味で、世界的に見ても日本が得意とする分野です。

3.4

デジタル化／ DX(1) DX は目的ではない

出典）石井大智 , 鶴岡友也 :「デジタル技術で、新たな価値を生み出す

これらの実現にとって重要なのがデジタルトランスフォーメ

図 17

DX 人材の教科書」より修正して作成

デジタル化／ DX の構造ーション（D X ）です。ここで注意すべきは、D X は I T の情報技術やデジタル技術を導入すること自体が目的ではない、と(3) 変革すべきプロジェクトを阻む課題いうことです。デジタルに合った仕事のやり方をする必要があ

一般論として D X プロジェクトの進行には、「アイデアのク

り、またそうしないとデジタルの良さは出てこない。つまり、オリティ」、つまり解決するのに相応しい課題を見つけ、それ

D X の本質はデジタル技術の導入ではなく、制度を変えること、を磨かなければいけないという課題を筆頭に、「人を巻き込め

業務を変えること、組織を変えることにあります。G r e e n ×ない」「試行開発の管理が出来ない」という 3 つの壁があると言D i g i t a l で言えば、G r e e n のためにデジタル技術を導入する

われています。こうした課題をクリアしながら D X を進めてことが本質ではなく、G r e e n のための制度改革、G r e e n のいく必要があります。

ための業務改革、G r e e n のための組織改革をするということ

日本中で様々な D X を見た私個人としては、最近の日本が本質であり重要で、それを助けるためにデジタルという道具

は、変えること、改革することを随分と舐めていると感じます。

があるということです。

D X が進まない、改革が進まないのは「経営者にやる気がないからだ」「時代遅れだからだ」と改革できない理由を感覚的で情(2) デジタル化／ DX の構造

緒的な問題にしてしまう。頑張れば改革が出来るのか、やる気

そこを突き詰めると、G r e e n やゼロ・エミッション、デジがあれば D X が出来るのか。そんな簡単ではありません。「時タル化や D X の究極の目標は「付加価値の向上」ということ代遅れだ」「意識が古い」と言う人には、「では、どうすれば良になります ( 図 17 )。利用者に喜んでもらう。さらに「付加価いのか」という具体的な方法論が 1 つもない。「改革」という値の向上」は、「業務の効率化」と「提供価値の向上」の２つ字面も良くないとは思います。改革の「革」は革命の「革」でに分解でき、G r e e n は「業務の効率化」に資することになり

すが、変化は革命ではいけません。革命は非連続的かつ情緒的ます。経済的な面で言えば、コスト削減やコストパフォーマンなものです。しかし、変革やチェンジは、連続的かつマネジメ

ス改善等がありますが、この「業務の効率化」をさらに分解す

ントをしながらロジックで進めなければいけません。にもかかると、「ムリ・ムダ・ムラをなくす」と言うことができます。「ムわらず日本は、「変える」ということを非連続的に情緒と勢い

ダをなくす」はゼロ・エミッションそのものの話。「ムラ」がでやるものだという先入観念があり、これが改革を阻害していあるから需給バランスの崩れが起こると考えれば、これも是正

ると感じます。

するのもゼロ・エミッションの範疇です。「ムリをなくす」は、特定の人に負荷がかかり過ぎると効率が下がるので、ムリはさ(4)「変える」ための３つの要素

せないということ。「ムリが生じるのは、ムダがあるからであアメリカにはチェンジマネジメントという経済学上の分野がる」という考えです。D X はムダやムラを無くすことが目的であり、「変える」ことの方法論を体系化されています。そこにあり、ムダやムラを無くすことは G r e e n に貢献するというは「心理学」「組織論」「I T 」の３つの要素があると言われてい

ことです。

ます。

そのためには、その前にある制度、業務、組織を改革するこ

例えば業務改革する場合、不要だと思われる仕事が必ず出てとが必要であり、その土台となる知識やスキル、制度や組織もきます。するとその担当者は絶対に反対をする。そういう人に含めた環境、そして各個人のマインドセットを変革することが対する説得には心理学的な技法があり、説得する側はその心理非常に重要となります。

学的技法を勉強した上で、それに則って説得をする必要がある。
でなければ現場の反対で変革は成功しない。これが「心理学」です。
次に「組織論」ですが、“変革しやすい組織のあり方”があ｜ JICE REPORT ｜37

るということです。例えば、D X を進める際に“D X 部”を作り疎になっていくというものでした。人間関係にムラが出てきると概ね失敗します。現課と D X 部との両立が上手くいかない。

ている。なんとなく肌で感じていたことを、マイクロソフトの

また、D X 部を縦型組織にするのか横型組織にするのか、とい

実証的な調査により立証出来たということです。

う問題もあります。横型組織だと考えがちですが、各課に D X

このように、良い点と悪い点が明確になりつつあり、良い点

担当がいては人が分散してしまうので、どこか集まる場所も必も少なくないのである程度は継続されると思われます。そのこ

要となります。そのため、縦型と横型の両方性質を持つことがとが、G r e e n に貢献する部分は大きいと思います。

ベストになります。例えば東京大学の場合、縦型と横型の２つの組織を作りました。縦型の大学院として技術を徹底的に追求する情報理工学研究科と、横型として全ての部局と関係をもつ情報学環です。こうした工夫をして組織を作る。それが「組織論」です。
３つ目に要素が「I T 」です。今や全ての業務の裏には I T があります。そのため、業務変え、組織変えても、I T を変えな
ければ仕事になりません。業務を変えるなら I T も変えなければならない。そこで問題になるのが、「コンピューターシステ
ムは変えられるように設計されているか」ということです。変化とは連続的なものです。徐々に業務改革を進めるためには、コンピューターシステムもそれに合わせて都度変えられるようにしておく必要があります。
これらの話からも、改革は「社長のやる気だけで何とかなる

出典）https://rc.persol-group.co.jp/research/activity/files/telework-survey3.pdf

図 18

テレワークの継続意向(2) 無駄をなくす（需要と供給のマッチング）

ものではない」と言えるでしょう。そのため、すぐに情緒的な

この点は、デジタルが大いに役に立つ分野です。例えば、コ議論だけで止まってしまうことが、日本最大の課題だと強く感

ンビニには「明日何をどれだけ仕入れるか」をアドバイスする

じます。アメリカの方策をそのまま日本に輸入しても上手くい

A I のシステムがすでに導入されています ( 図 19 )。コンビニ

くとは思いませんが、もう少し日本なりの方法論を深める必要

各社、同じようなシステムを導入しており、そこには気象のデがあると思います。

ータも入っています。天気、天候、気温によってコンビニで売れるものは大きく異なるそうです。簡単なものでは、「明日雨3.5

デジタルで可能な 3 つの具体策が降る」というデータがあれば傘が売れます。しかし、傘は日昨今でもっとも身近な施策はテレワークです。2 番目は無駄持ちするので売れなくても在庫が効きますが、日持ちしないもをなくこと。先程のファッションの例にもありましたように、のはどうすれば良いか。聞いた話によれば、おにぎりやお弁当、需要と供給のマッチングです。最後は、社会全体の最適化。特サンドイッチや丼物は暑くても寒くても一定数売れるそうです。

にエネルギーの最適化が中心となり、それらをまとめたパッケ

しかし、お蕎麦や冷やし中華は暑いとあっという間に売れるもージがスマートシティと呼ばれています。

のの、少しでも気温が下がると全く売れない。そのため、翌日の天気や気温によって仕入れを大きく変える必要がある。そこ(1) テレワーク
C O V I D - 19 の影響で、テレワークは比較的普及しました。

で、店舗周辺のイベント情報などと合わせて天気の情報もエンジンにいれると、過去の売上等も含めて全てを分析し、仕入れ全体のパーセンテージは分かりませんが、ある一定の水準で定に関するアドバイスしてくれるシステムになっているそうです。

着するであろうという感覚はあります ( 図 18 )。現場は継続し

結果、大幅なロス減を実現しており、A I 使って需給を合わせたいという声が比較的多い一方、テレワークでは管理しきれなている良い例となっています。

い部分もあるため、会社としては継続したくないという声も少この話には先があります。先程のお蕎麦の例でいえば、「明なくないようです。いずれしても、1 ～２年テレワークを集中日、暑くなるからお蕎麦が売れる」となっても、日本中の店舗的に実施する中で、テレワークで可能なことと不可能なことがからお蕎麦の発注がきたところで商品を作れない上に輸送もで分かったと思います。

きません。作る側も輸送する側も、天気の情報に合わせて小売

先日、マイクロソフト社が、数万人規模の社員をターゲットと同様の予測を行い、生産体制やトラックのリソース配分等をにコロナ禍において実施したテレワークでどのような変化があ

予め進めておかないと対応ができないということです。小売だ

ったのかを分析した論文が科学雑誌に掲載されました。テレワ

けが A I 使って需給を合わせても上手くいかず、サプライチェークの実施で人間関係が疎になるか蜜になるか。様々な意見がーン全体で導入する必要がある。コンビニ業界は、そこに一歩あったのですが、それを実証的に研究・分析したということで足をかけているような状況であり、需給関係を合わせて無駄をす。その結果、従来仲の良かった人たちはより仲良くなる一方無くしていくことは、おそらくこういった活動をどんどんと整で、全く見ず知らずの人や、もともと疎だった人との関係はよ地化していくということだろうと思います。

38｜ JICE REPORT ｜国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組み(3) 社会全体の最適化（特にエネルギー最適化の観点）
手前味噌な話ではありますが、東京大学の例を紹介します。自身の専門がスマートビルやスマートハウスということか
ら、研究室のある大学の建物を徹底的な I o T ルームにしました。
センサーを多く付け、照明、空調、エレベーター等々、全てにA P I を付けて、その制御プログラムは学生も自分で書けるよ
うにしています。例えば、人感センサーもあるので人の不在が検知されていれば、空調や電灯は夜 9 時には必ず切れてしまう。
その他においても、アルゴリズムを思いつくとすぐにプログラムを書いて試し、省エネに徹底的に寄与していくことが出来ます。空調は空調、照明は照明と個別のシステムの場合、得られる情報は単一機器からの情報なので、可能な省エネアルゴリズ

出典）気象ビジネス推進コンソーシアム資料より

図 19

ローソン社の発注システム

ムも限られてしまいます。その点、スマートビルにしてセンサ
ーや各機器を繋ぐとそこから得られる情報は多く、可能な制御の幅が広がります。例えば、照明と空調を同期させれば、電気

もう１つ、地方で有名な伝統ある食堂の例を紹介します ( 図を消して空調を消し忘れるということにも対応が出来ます。思20 )。この食堂は、高級な素材を扱っているので、無駄が多い

いつく限りのそうした対策を全て詰め込んでいるため、かなりと損害大きくなるという状態です。そうした中、良くなかったの省電力化を実現しており、スマートハウスやスマートビルの業績を、データを徹底的に分析することで V 字回復に導きま

有効性を実感出来ます。

した。データを使って「明日、お客さんがどれぐらい来るか」最適化の例をもう１つ。交通分野の最適化で、経済合理性とを予測し、そこから導き出された結果に基づき、ご飯の炊く量

省エネルギー、二酸化炭素排出の最適化ということにも繋がりや仕入れを調整する。あまりに来客が少ないという予測が出たます。それは、N T T D o c o m o が実施する A I タクシーです。

場合は、職人を有給休暇で休ませてしまう。売店においても棚どこかでゲリラ豪雨があれば、そのエリアでのタクシーの需要にカメラを取り付け、商品を手にとった人数などの情報を全ては高まるでしょう。鉄道が止まってしまえば駅に人が溢れてタ記録。売上が上がらない場合は入店数が減ったのか否かを確認

クシー需要が高まります。A I タクシーは、そういったデータ

し、入店数の減少なら看板を改め、入店数に変化がない場合はをインプットし、「ここに行くとお客さんがいそうだ」という棚に陳列している物や陳列方法を見直す。データを駆使するこことを A I で予測してドライバー等に伝えるものです。人流デとで、売上を上げ、ムダも無くし、働き方改革にもなっているータ、タクシーの走行データ、気象データなどもインプットさ好例です。さらに、そのデータ解析ツールの外販を始めたそうれており、これによりタクシー業務が効率化すれば、無駄に走なので、各地方の非常に零細の飲食店とかでもこうしたツール

る距離が減るため営業上都合が良く、二酸化炭素の削減や消費を有効に使える環境が整いつつあります。

エネルギーの削減にも繋がります。これもバス等の他の機関にも派生する可能性があると思います。
最後に、物流の効率化の例を紹介します ( 図 21 )。それは、不在配送に関するものです。最近は減少しているようですが、
コロナ禍以前は、配送荷物の約２割が不在による再配送を必要としていました。そこで、管内全戸のスマートメーター化を終了している東京電力のデータを用い、そのデータから在宅か否かを判断し、在宅のところに配達するという試みです。結果、
約 90％もの再配達を減らすことが出来ました。一方で、課題も見えました。それは、「不在配送の件数を減らせば利益が上がる」と考えていたものの、反面、車の走行距離が増えたということ。在宅か否かに関係なく、配送先を順番に回る方が、荷物を上げ下げする人は大変なものの走行距離は短かったという

出典）https://ebilab.jp/service/analysis/

図 20

Touch Point BIことです。次は、いかにして走行距離数を減らし、どの程度
G r e e n に寄与できるかという課題に挑むことになります。

｜ JICE REPORT ｜39

出典）© 2021 Japan Data Science Consortium Co. Ltd

図 21 不在配送問題の解決
出典）湘南 IoT 推進ラボ資料より https://www.sfcity.jp

3.6

動脈と静脈（物流を例に）

図 23 ゴミ収集車の収集の効率化

社会全体の物流を静脈と動脈に例えると、地下資源が採取され、工場で製品となり、販売されて利用に供するまでが動脈。
その後、ゴミになり、清掃工場に行ったり廃棄物になるのが静(2) ゴミの自動分類
最近はゴミを自動分別する A I が進んできました ( 図 24 )。

脈です ( 図 22 )。おそらく、社会全体における物流の量は動脈

ゴミの分別の必要性が分かっていても、一緒に捨ててしまう人と静脈で同じです。現在、デジタルの技術は比較的お金になりは少なくありません。そこで、機械に判別をさせる。例えばベやすい動脈部分に注力しており、静脈があまり顧みられていま

ルトコンベアに乗っているゴミを分析して分別をする。まさにせん。しかし G r e e n を考える上では静脈にも注目すること機械学習が得意な分野です。そうすることでリサイクル率を高が重要であり、そこにデジタルも活きるはずです。

めたり効率化促進に益することが出来ます。

出典）Digital waste management
https://www.eionet.europa.eu/etcs/etc-wmge/products/etc-reports/digital-waste-management

図 22 物流の動脈と静脈(1) ゴミ収集車の収集の効率化
例えばゴミ収集の効率化を考えた場合、最初はゴミの少ない場所から収集し、最後に最も多くゴミが出される場所を収集す

図 24 ゴミの自動分類

動脈視点から静脈視点に切りかえてみると、実施されていな
いことが多く、デジタルでやるべきことが多いことに気づかされます。

る。これは、収集車に最初に多量のゴミを積むと、その後の巡回により多くのガソリンが必要になると考えられるからです。

(3) データ駆動型農業

そういう意味では「ゴミが、どこに、どれぐらいあるのか」を農業の場合、植物を扱うので二酸化炭素を吸収するイメージ

データ化してから効率化することが望ましい。これは実際に実がありますが、必ずしもそうではありません。特にハウスの中

証実験が行われています ( 図 23 )。

で野菜を育てる園芸農業の場合、閉じた空間で強い日射によりまた、「ゴミが溢れそうになったら回収する」という作業を光合成が起こると、ハウス内の二酸化炭素がすぐに消費されて効率化するために、公園やイベント会場等のゴミ箱にセンサー

しまい、二酸化炭素欠乏状態になります。二酸化炭素欠乏状態

つけ、リアルタイムモニタリングをしながら回収するという実

では光合成が出来ません。そのため、ボイラーで二酸化炭素を験も実施されています。

作り、ハウス内に供給をしています。野菜を作る立場で経済合

40｜ JICE REPORT ｜国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組み

理性の観点から見れば、二酸化炭素が外に漏れることも厭わず、アプリが同様です。これではどこかで破綻してしまいます。そ燃やしてハウス内に入れればいい。しかし、G r e e n の観点かの対策として、共通プラットフォームとなるようなものを作ららすると、必要最小限の量、かつ生育に十分な量を供給するべなければ、クオリティを上げていくことは極めて難しいと思いきです。そこでセンサー等を用い、日射量によって異なる必要ます。

な二酸化炭素量を算出し、翌日の天気予報のデータに合わせて二酸化炭素を作るというようなことが実際に行われ始めています。

4

日本におけるスマートシティ

5
5.1

スマートシティアーキテクチャ／都市 OS
スマートシティは第 2 フェーズへ

C O C O A と同様の事態は、インフラを管理している人であれば実感していると思います。例えば、橋梁管理や道路管理な

ここまで紹介したようなサービスを統合化し、効率的な都市

ど、様々なデータベースが作られてきました。しかし、連携しづくりを進めるとスマートシティになっていきます。その内容てないので管理すべきデータベースが 30 ～ 40 あり、使い勝は多種多様であり、“スマートシティ”を定義することは困難

手が悪いばかりかメンテナンスも困難になっています。業界にですが、様々な取り組みがなされています。スマートシティ事

よってはそれが 200 ～ 300 あるそうで、デジタルの導入が早業を採択された自治体は 60 を超え、スーパーシティについてかった分野はすでにそういう苦労を経験しています。スマートも 31 の自治体から提案がありました。いずれも、規制改革含

シティでも同じ轍を踏まないようにしなければなりません。
「何めて施策に取り組んでいる段階です。

をつくるか」「どういうサービスを提供するか」という段階では日本におけるスマートシティは、高品質・高レベルであり、すでに多くのサービスが実現しています ( 図 25 )。特にスマーもはやなく、「スマートシティをどう作るのか」を考える第 2フェーズに移行する必要があるということです。

トフォンを用いた民間企業によるサービスが多く、スマートシ
ティに向けて「どういうことをやれば良いのか」「どういうサー5.2

アーキテクチャ

ビスが有効なのか」に関しては、考えつく実現可能なものはほ

その際の基本設計図となるのがアーキテクチャです。今まで

ぼ実施していると思います。しかし、これらが何ら調整されるの日本には、アーキテクチャすらありませんでした。一方で世ことなく、それぞれが個別に実施されていることが問題であり、界では、都市 O S やスマートシティのアーキテクチャが激し

このままでは破綻する可能性もあります。

い競争下にあります。標準化団体の中でオープンな議論がなされ、規格の設立が進んでいます。そのため、私が国のスマート
シティやスーパーシティの施策の基本となるスマートシティア
ーキテクチャの作成をとりまとめました。( 図 26 )。

図 25

スマートシティにおけるサービス

出典）[1] https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/20200318siparchitecture.html[2] https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/supercity/pdf/sogowgchukantorimatome.pdf

例えば、新型コロナウイルス接触確認アプリ（C O C O A ）が上手く動作しなくなるという問題がありました。その原因の[3] http://www.mlit.go.jp/report/press/sogo12_hh_000181.html

図 26

共通アーキテクチャ

１つに、使用されているサービスのバージョンアップに追従出来ていなかったというものがあります。C O C O A のようなサ「スマートシティのサービスはどうあるべきか」という全体図ービスを作る際には、様々なサービスを道具として用い、組みです ( 図27)。戦略やポリシーなどから始まり、最終的にはスマ合わせています。分かりやすいものでは、インターネットや携ートシティのハードウェアとのアセットまで含めてどんな要素

帯電話、B l u e t o o t h などです。その道具自体も常にバージがあってお互いどんな関係があるのかを提示しています。こうョンアップしています。ところが、それらは連携していません。

した全体像をきちっと描いたところから始めることが重要です。

そのため、使われているサービスを全てウォッチしながらメン
テナンスを続けなければ正常に作動しなくなるのです。全ての｜ JICE REPORT ｜41

出典）https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/a-whitepaper1_200331.pdf

図 27 スマートシティアーキテクチャ

出典）https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/smartcity/index.html

図 28

データ連携型アーキテクチャへ

5.3 都市 OS
それをプラットフォームにしたものが都市 O S です ( 図 28 )。

5.4 スマートシティを構成する技術・プラットフォーム群
スマートシティのサービスを作ろうと思うとこれだけの技術

都市サービスで共通する部分はプラットフォーム化し、共通でを使う必要があるという例です ( 図 29 )。スマートシティでセ使えるようにするというものです。これにより、コストを下げ、ンサーを置く場合、左下のエッジサイドテクノロジーと呼ばれサービスのクオリティを上げる。加えて、アプリケーションのる小さなコンピューターが必要となります。小さいコンピュー

メンテナンス等も容易にする。スマートシティの中では、こう

ターには、ボードがあれば O S やソフト、バッテリーも必要したものが重要であると考えています。

です。そこから右回りに、データを集めるデータベース、デー
タベースからのデータをウェブの形で出すためにウェブシステ

42｜ JICE REPORT ｜国土政策研究所 講演会

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カーボンニュートラルに向けた取り組み

ム、それを動かすサーバーサイド、お金を支払うならペイメンと思います。しかし、決めたからには 10 ～ 20 年続ける必要

トが必要で、そのペイメントも何種類もある。ビッグデータをがあるのがスマートシティです。

扱うためのデータベース、ブロックチェーン、A I、機械を動かすためのロボット、タグ、ビーコン、通信と。おそらく誰もが一度は聞いたことがあるようなものですが、一同に並べてみ6

分野間データ連携基盤

るとその数は膨大です。この上にソフトを作る必要があり、かつ、全てが今も独自に進歩しています。しかし、これを使わな

都市 O S を考えた時、通信インフラ等を作りきった今でもいと作れない。都市サービスは、作ろうと思えば作れる。しかし、無い基盤は何か。それがデータ連携です。都市 O S の話の中

メンテナンスが大変だということが実感いただけると思います。

で「データ連携が重要だ」とよく言われますが、それは都市
O S を構成するパートの中で今現在ないものがデータ連携基盤だからです。これはスマートシティだけではなく、あらゆる産業分野で当然必要となるものです。そこで私は D A T A - E X という分野間データ連携基盤の構築の推進をし、日本のデータ基盤を作ろうという活動を進めています ( 図 31 )。

図 29

スマートシティを構築する技術・プラットフォーム群

膨大なプラットフォームの組み合わせでサービスが作られおり、その数も増えている。増えてくると追従が出来ない。
C O C O A のように実際に上手くいかない例も出ています。そのため長期的な視点から見れば、その間を取り持つような層が

図 31

DATA-EX が目指すデータ連携の姿必要です。世界各社はすでに取り組んでおり、都市 O S となるサービスや製品を提供しはじめています ( 図 30 )。

さらに、データ社会推進協議会という一般社団法人作り、そのビジョンとして、データの利活用によりイノベーションが持続的に起こる世界を目指そうとしています。これからの情報社
会でイノベーションを起こそうと思えば、絶対にデータが必要です。そうした中、資本力のある人だけがデータを利用出来るのではなく、誰でも利用出来るような基盤を作ることが協議会のビジョンです。“イノベーションの民主化”と呼んでいるのですが、「いつでも」「どこでも」「誰でも」「お金があってもなくても」、データを取り出してイノベーションに導くことが出来る。そういうインフラを国内で整えることが、国際競争力の原点になります。
実は、日本では分野毎に相当量のデータが集まっています。
日本の場合、分野を超えたイノベーションが苦手です。そこ

図 30

都市 OS の類型

で、各分野を繋ぐ接着剤の役割を担うのが D A T A - E X です (図 32 )。エネルギー、インフラ、観光、交通、防災、行政、製機能として必要なものは概ね分かりつつあります。他の国に造、農業、医療等々ありますが、それぞれを繋ぎ、仮想的に１比べて、日本のスマートシティの作り方が遅れているというこ

つに見えるようにするものです。どこかにデータを集めるのでとはありません。むしろ頑張っています。しかし、今の日本のはなく、各分野を繋いでいく。そういう形で日本の基盤を作っ一番の問題点は、すぐに止めることです。死の谷が超えられなていこうという試みです。あらゆる分野をつなぐインフラを作

くて止めてしまう。スマートシティは都市です。I T の分野とり、その上でデータ活用ルール等の制度を整え、プラットフォは異なり、長期レンジのものです。2 ～ 3 年で終わっては何とームを合わせてデータ連携基盤として、国際協力をしながら進もなりません。コスト的なことを考えても、続ける方が大変だ

めようというプロジェクトです。
｜ JICE REPORT ｜43

大の江崎浩先生です。他のアーキテクトの皆さんも、民間の人です。そういう意味では今までの役所とは大きく違う方法をとっているので、そこは工夫したのだと思います。ぜひチャレンジを成功させていただきたい。加えて、一度それでスタートしたらならば、軌道修正をどんどんした方がいい。違うと思った
ことは止めて、また新しいものを試す。今作った体系を完成形と考えるのではなく、新しいこともどんどんやった方がいい。
今後も新しい体制にするというチャレンジをした方が良いと思
うし、「これはまずい」と思ったことはすぐ止められるようなダイナミズムがあの組織にはあった方がいいと思います。
図 32

分野間データ連携基盤

次に推進協議会のメンバーの件ですね。もともと I T 系の団体から始まっているので、まだまだ I T ベンダーさんが非常に多

日本のデータの基盤になるものを目指しており、実際に都市いです。そういう意味では、これから様々分な野の方々に入っ

O S の中に取り込んでいただけるものだと思います。必ずやていただこうとしておりますので、ぜひ、J I C E さんも加盟いG r e e n × D i g i t a l を実現するための重要なパーツの１個にただけると大変ありがたいと思いますのでよろしくお願いしま

なりますので、構築途中ではありますが、それに進捗があれば、す。

皆様にもご報告させていただきたいと思います。
【質問者 B 】

7

質疑応答

先生が考証されている都市 O S みたいなものをインストール
したプラットフォームは、そのプラットフォームを維持するためのコストをどう捻出するのでしょうか。「継続することが【質問者 A 】

大事」だとおっしゃられましたが、ビジネスモデル化は非常に「D X 部を作ると上手く行かない」という話について、霞が関

難しい部分があります。今のスマートシティのモデル都市でも、から見ればデジタル庁がスーパー D X 部です。それが上手く補助金なくなると運営費が出てこないという問題にすぐに直面行くようにするための工夫のようなものを議論した結果がありします。そういった際のロードマップ、プラットフォームを上ましたら教えて下さい。

手く運営して構築していくビジネスモデルのポイントのようなもう一点、デジタル社会推進協議会のメンバーに土木建築系のものはどのようにお考えでしょうか。

メンバーがあまりいません。J I C E として色々な人を巻き込む
お手伝いが出来る可能性があるのでは、と思うのですが、その【越塚氏】

点、ご指摘がございましたらよろしくお願いします。

長期のお金を出せないなど、今、問題でおっしゃられたことが全部ポイントなのではないでしょうか。だから、日本の社会の【越塚氏】

メカニズムの中で、お金が出せたものは比較的上手くいってい

デジタル庁がどうやれば上手くいくか。内部の人間ではないのるのだと思います。そうでなかったところは全て失敗していま

で公開の場で乱暴なことは申し上げられませんが、縦横というす。例えば私達、科学技術の立場でいうと、R & D で研究する意味で言うと、デジタル庁自身が横型の組織であることは確かところには国から援助が多く出ます。また、そのビジネスをすです。しかし、一番違うところは、以前は束ねていたのが内閣るときにはビジネス用の補助金などがあります。しかし、今の府の I T 室だったのですが、I T 室にはお金もなければ権限もあ

プラットフォームみたいなところには、お金を出す仕組みがありませんでした。そこに根本的な動きがあり、それなりの予算りません。プラットフォームにはお金の出しようがないのです。

措置がなされて、それなりに権限が与えられ、組織の作り方に

日本は「デジタル敗戦」と言われますが、半分本当で半分は嘘

おいても今回はトップを首相にした。そうすることでパワーバです。最大の敗戦はプラットフォームでの負けでした。技術はランスを作っていくという工夫は、今までの I T 室のあり方等あるけれども、プラットフォームを作れなかった。プラットフをみながらなされたと思うので、まずはそれでどこまでいけるォームには一切お金を出してないので当たり前です。いかにおのかということになると思います。

金を出す仕組みを作ることが出来るか、にかかってくると思い

多くの人事的な新しい試みを多く実施しています。民間の人がます。加えて、民間は民間で錬金術のようなビジネスモデルが多い点では、そこに期待と不安があるのが当然です。フルタイ

発明されていて、アメリカではお金の調達方法が全く違います。

ムではなくパートタイムの人も大勢いる。加えて、チーフアー

日本の場合は収益を上げ、利益の中から一定割合を研究開発投

キテクトと言われている方々はかなり民間の方が多い。まずデ資に回すことが一般的ですが、アメリカの場合は、10 年後まジタル監自体が一橋大名誉教授の石倉洋子氏が入っておられまで倍々ゲームで増えるというビジネスモデルの夢を描き、そのすし、チーフアーキテクトと呼ばれているのは僕らの仲間の東ビジネスモデルに投資してもらうのが基本的なモデルです。こ44｜ JICE REPORT ｜国土政策研究所 講演会

Green × Digital

カーボンニュートラルに向けた取り組み

れはプラットフォームみたいなことをやるのに非常に向いたおれたんです。子供が減ってしまうから I o T でなんとかしたい金の仕組みだと思います。そういう仕組みは日本にないので、と。でもその前に「なぜ減ってしまうのか」というポイントを「なぜプラットフォームにお金が出しづらいか」ということを追求すると結構根が深くて、様々な対策をしたけれど駄目だっ

ご質問いただいたと思うんですけど、そこを変えないと恐らくた。そもそも経済的に豊かになるとある程度子供が減る傾向は

永遠に無理ではないかなという気がしますし、それが日本が今あるとはいえ、それにしても減りすぎであるし、日本同様韓国

まで負けてきた最大の原因の中の１つかなと思います。

やシンガポールも減っています。色々聞いてみると、日本では子育てが苦行だと言う。東京に住んでいると遊びに連れて行く【質問者 C 】のも大変で、それを実感します。なので、もう少し広くゆった

アメリカではインターネットのプラットフォームについりとしたい。過度に集積した現状から、一様にしていった方がて、A R P A N E T を公開するところからスタートしています

いいのではないかと思うし、各地方都市のもう少し余裕のあるので、上手いお金の回し方をしているなと思います。E U はエリアに皆が夢を持ち、目指せるような文化を醸成することがF I W A R E のようなスマートシティの基本を作っていますが、重要なのかなとは思いました。

研究費で開発して、I S O 化するのですけれども、なかなか使

あと「“これが日本だ”という一枚の写真を探してきて、見せろ」

われないというのは、日本に似てるかなと思うんですね。

という授業をやったことがあります。すると見せられるのは東京や渋谷の写真ばかりです。そこから「東京って本当に日本で【越塚氏】すか」とラジカルに考えていく。日本の大多数の国民が住んでアメリカの D o D とか国防総省に相当したのが、日本は土木でいるところが「ザ・ジャパン」なのかと思い写真を撮ると、どすよね。日本は I T や電気電子ではなく、モノ、ブツの方が中

こか冴えない。それが、街に夢がないとだめかなと思った理由

心で、それでうまく回っていました。その辺は世界の競争力がです。日本の国民が最も多く住んでいる場所は数十万人都市に非常に強かった。ただ、それがデジタルと呼ばれるような分野なります。東京や大都市は人こそ多いものの、地方都市の合計

ではなかったけど、ただ違う分野では同じことやっているとい人数にはかないません。そのため、その街を一枚写真に撮ったう印象です。だから日本のこの環境の中で、デジタルのプラッ

ときに、魅力的なものが描けているようなものを、スマートシ

トフォームみたいなものを作り上げようとするときに、どう投ティでも作るべきであり、G r e e n × D i g i t a l でもそこを目資する仕組みを作っていくかというのは重要だと思います。ヨ指すのかなと思っています。

ーロッパの場合は少し机上の空論的なところがある。それでも、

僕が今アドバイザーやっているとある自治体があるのですが、日本よりはプラットフォームにお金や人をかけているという印

その市の悩みが「街がスカスカ」なことでした。密度が低くて象は、ありません。欧米は「こんな優秀な人がなぜ、すぐにお家がポツンポツン。「これをどうやったらいいかよくわからな

金にならない分野で 10 年間やっているのだろう」という印象いんですよ」と言われました。その後、研究室に戻ってシリコがあります。日本の場合、例えばどこかで大きな問題が生じた

ンバレーの絵を見ると、同じだったんです。一方は世界一良い場合、最優秀な人を投入しようとして、現状の体制から引き剝と言われている場所で、もう一方は使えないと。でもスカスカがして投入してしまう。優秀な方ほどお金を稼がないといけなな状況は同じ。広さの使い方が日本人は苦手なのとかもしれま

くて、最前線に投入されてしまう。そこが日本企業のジレンマ

せん。いずれにせよ、ゆったりと暮らせる環境で、人間性があかなと思います。プラットフォームをやったからといって成功

り、かつ省エネルギーを実践出来るような、理想像をきちんとするとは限らなくて、十中八九負けるわけです。プラットフォ

示すことが出来るというのは重要だし、それが分断しているとーム分野では今優秀な方がやっていることが、勝てる可能性は出来ないと思っています。

基本的にないと思った方がいい。だけど、投入しないと次に繋も う １ つ シ ョ ッ ク だ っ た の が、 港 区 の 人 口 統 計 に よ る とがらない、みたいな分野に、日本よりヨーロッパの方が人材を20 - 30 代の若い女性が非常に多いということ。港区は家賃高さくことが出来ていると思います。

いのに、あまり高給取りが多いとは思えない 20 - 30 代の女性が多い。全くもって経済合理性ない。これは、「そこに夢を感【質問者 D 】

じて住んでいる」ということでしょう。そうではなく、もう少東京と地方の分断を感じるという話がありました。東京と地しゆったりとしたところでの夢がきちんと描ける未来に向けて、方の分断ということを意識して、今日のテーマである G r e e n

スマートシティがお役に立てると良いのかなと思っています。

という視点から、各市区町村はどのような取り組みを行っており、先生はどのような感覚をもっておられるのでしょうか。

本内容は 2021 年 10 月 6 日に開催された国土政策研究所講演会においてご講演いただいたものです。

【越塚氏】

本講演を映像でご覧になれます。

スマートシティの研究をしていて非常に感じることは、日本は■国土技術研究センターの Y o u T u b e チャンネル

過度に集積しすぎだということです。最初に課題を感じたのは少子化でした。「子供が減ったんだよね」という声が多く聞か｜ JICE REPORT ｜45