2020年度 第５回 気象ビジネスフォーラム

スマートシティと気象データ横断的なデータ連携社会の構築にむけて
越塚 登
気象ビジネス推進コンソーシアム(WXBC)会長
東京大学大学院情報学環長・教授

スマートシティとは？

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Smart City

“Smart City”と呼ばれる取り組みは多数
極めて多様であり、きちんとした定義は難しい

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世界的にもSmart City盛んに取り組まれている

Woven City（忍野市、トヨタ）

Net City（深セン）Toronto (Google, Sidewalk Labs) → 中止

Barcelona Smart City

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スマートシティ（Smart City）◼ “Smart City”と呼ばれる取り組みは、すでに世界に多くある。それらは極めて多様であるため、 “Smart City”をきちんと定義することはできない。
◼ “Smart City”が持つ特性（演繹的定義）► 多様なICT（情報通信技術）を、都市やコミュニティーに適用する。
► 多様なICT（情報通信技術）を用いて「地域」内の生活や職場の環境を変革する。
► 多様なICT（情報通信技術）を、行政システムに組み込む。
► ICTと人々を地域内で密に取り込んで、イノベーションや知識化を促進する。

◼ Smart Cityに含まれる分野（帰納的定義）► 主要：economy, mobility, environment, people, living, government► 事例：smart governance, smart energy, smart building, smart mobility, smart
infrastructure, smart technology, smart healthcare and smart citizen, smart economy,
smart environment, smart people, smart living, ...

◼ 代表的な取組► Amsterdam, Barcelona, Columbus (Ohio), Dubai, Dublin, Madrid, Malta, Manchester,Milan, Milton Keynes, New Songdo City, New York City, San Leandro, Santa Cruz, 上海,
Smart Nation Singapore, Stockholm, 台北, ...など多数
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スマートシティ（Smart City）

エネルギー
行政手
続きビジネス

データ
連携

医療

教育

防災

金融決済

公共交通
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日本の都市サービスは世界的にも高品質・高レベル

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日本の都市サービスは高品質・高レベル：スマートシティサービス（１）◼ バスロケーションサービス◼ 電子カルテ共有◼ オンデマンドバス◼ 地域ポイント／地域通貨◼ 自動運転バス（実験）◼ デジタル化市役所◼ 経路検索など、交通情報提供◼ プログラミング教育◼ 乗り合いバス、カーシェア◼ デジタルアート◼ 人と荷物共載◼ スマート農業◼ 健康ポイント◼ スマート漁業◼ ヘルスケア◼ データ教育◼ お年寄りの見守りサービス◼ アイデアソン、ハッカソン、コンテス
ト◼ 見守りロボット◼ スマート救急車◼ スマート病院◼ 自販機のDigital Signage化：災害時の飲料水vending◼ インフラ管理
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日本の都市サービスは高品質・高レベル：スマートシティサービス（２）◼ 観光支援ソフト◼ 駐車場満空情報サービス◼ Digital Signage◼ レポーティング（ちばレポ）◼ 人流解析→マーケティング◼ 運転記録、ドライブレコード◼ オープンデータカタログ◼ 町工場のIoT化◼ 気象情報◼ 道路情報の取得（レポーティング）◼ 鳥獣被害防止◼ 防災（ハザードマップ、避難所地図、避難経路...）◼ 子供の見守り◼ 防災：水位観測、ライブカメラ◼ 市の専用アプリ◼ レンタル自転車◼ 除雪車◼ チャットボット◼ 無料Wifi◼ 母子手帳◼ Smart Lighting◼ お薬手帳

◼ 施設情報：店舗、混雑、コインロッ
カー、トイレ、......
9ウェザーテック

気象データをビジネスに利活用する

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ローソン社の発注システム（気象ビジネス推進コンソーシアム資料より）

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ゑびや、EBILAB

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自動販売機での気象データ利活用の可能性（大塚製薬）（第１回気象ビジネスフォーラム資料より）
http://www.data.jma.go.jp/developer/consortium/20170307_forum/04.pdf

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小売における販売促進活動への気象データの利用（2018年6月26 日）
http://www.jma.go.jp/jma/press/1806/26b/kikourisk201806.pdf

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東京の平均気温と都内の屋外自販機でのコーヒー飲料等(ホット)販売数の散布図

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気象データから気温の低下 (22度以下) を予測、ホット飲料への切替えを早める

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気象データから気温の低下を予測、石油ファンヒーターの販売促進を早める

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AIタクシー：サービス概要

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AIタクシー：活用するデータ

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Total Weather Insurance (The Climate Corporation)◼ 国立気象サービスが提供する気象関連のオープンデータを活用した農家向け
収入保障保険Total WeatherInsuranceを事業化◼ 2013.10.2 アグリビジネスの世界的トップ企業、MonsantoがClimateCorporationを約11億USD（1100億円）で買収◼ 日本でも同様のオープンデータの保険業界利用は、同程度になされている

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データ駆動型農業（高知県四万十町）

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データ駆動型農業（高知県四万十町）

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データ駆動型農業
見える化
IoT

分析・解析

画像データだけでなく提案・警告
収量増加

センサーデータ

品質向上

品質データ

出荷数予測

出荷データ

異常発見・予測

気象データ

???

???
農業現場Data

データ分析

Outcome23

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Umbrella stand by au (KDDI)

http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1003590/010400088/

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スマートシティと気象データ

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気象データは、都市活動にとって極めて重要な役割

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"Economic Statistics for NOAA"よりUS Department of Commerce National Oceanic andAtmospheric Administration: "Economic Statistics forNOAA", Apr. 2016.
http://www.publicaffairs.noaa.gov/pdf/
economic-statistics-may2006.pdf
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気候・気象に敏感な産業は米国のGDPの約1/3（3兆ドル）

金融、保険、不動産、サービス業、小売業、卸売業、製造業

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気象により直接影響をうける産業はGDPの約10%

農業、建設業、エネルギー産業、レジャー産業、等

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顕著な気象現象により...
118億ドルの被害、2,718人の負傷（2001年）

気象データで...

Context-Aware Service
スマートな都市サービスとは、状況（Context）に応じて変化する柔軟なサービス「いまだけ」、「ここだけ」、「あなただけ」
気象は最も重要なContextの一つ
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気象データで...

経済活動の調整・最適化

マーケティング、経済活動の動的資源配分、...

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気象データで...

都市防災

豪雨、豪雪、高温・低温、強風、波浪、地震、...

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パネルディスカッションの論点
１．都市におけるDXとは何か？
（スマートシティでできること）

２．気象データで何ができるのか？
（機能、サービス、応用、...）

３．気象データの提供方法
４．気象データを扱う技術
５．気象データを扱う上での課題（技術、制度、...）

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データ連携する上で解決すべき課題

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１．データ連携・相互運用性
相互運用の内容

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Social Interoperability
社会・契約面での連携

ライセンスの違い、売買、取引の違い

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Tool Interoperability
ツールの連携データを扱うツールの相互運用性
・プログラミング言語、データ利活用ライブ
ラリ、などの相互運用性

3

Sematic Interoperability
意味の連携

データの意味の相互運用性
・パラメータ表現・語彙表現や、単位行現、などの相互運用性

4

Format Interoperability
フォーマットの連携

データ形式の相互運用性
・ファイル形式、パラメータデータ形式、文字コード、などの相互運用性

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Access Interoperability
アクセスの連携

データ取得方法の相互運用性
・通信プロトコル、データベース言語、などの相互運用性
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２．データの品質・信頼性

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データ品質は課題山積◼ データの技術的品質► 5 Star Open Data
► 「機械学習の技術的負債」：膨大なデータクレンジングコスト► 「ネ申エクセル」問題► 文字コード、外字、...
► ベストエフォート品質？

◼ データの信頼性► データの出所、責任は誰に？
► 改ざんはされていないか？ → ブロックチェーンで担保► データのバイアス► データの説明責任◼ データの誤りが原因による損害► 法的課題► 風評課題39

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３．データ基盤の構成◼ 集約手法► 集中型 vs 分散型（連邦型）◼ 連携技術► システム連携（同じシステムをつかう）► データ連携（共通データベース化）► API連携（分散データベース化）► 個別対応（何も仕切らない、Connectivity only）◼ 経営方法► 収益性 vs 共益性（ニュートラル）◆ 収益性：ちゃんとお金がまわる、お金が回る規模感◆ 共益性：説明責任、特定の人だけでなく広く平等に使われる► （サービス＋基盤）統合 or 分割

費用負担・公的負担・業界負担・収益事業化（自走）・それらのバランス◼ 外部連携► 国との連携► 他地域との連携► 所掌外の分野との連携
他

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４．データに関するルール・規則・規制（国レベルの事例）◼ データ取引契約◼ データの信頼性►「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」(平成30年、経済産業省）►「DMBOK」：データ品質マネジメントの指針►「ISO8000シリーズ」：提供元のデータガバナンスの評価►「データの利用に関する契約ガイドライン産業保安版」(第2版。平成31年、経済産業省)►「品質の要求、評価及び報告のための規則」（国土地理院、令和元年７月））►「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン」（令和２年、農林水産省）◆►◼ データ取引市場►

データ取引市場運営事業者認定基準_D2.0（DTA）►

データ取引市場運営事業者認定基準_説明_REV1.1（DTA）◼ データ提供主体の真正性►►「行政手続におけるオンラインによる本人確認の手法に関するガイドライン」（平成31年２月、各府省情報化統括責任者（ＣＩＯ）連絡会議決定）

米国NIST「デジタルアイデンティティガイドライン（SP800-63-3）」◼ パーソナルデータのとり扱い►

個人情報保護法（日本）ー2000個ルール問題►

GDPR（EU）►

FIPPS（米国）►「情報信託機能の認定に係る指針ver2.0」►「情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会とりまとめ」（令和元年10月、総務省・経済産業省 情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会）►►

消費者向けオンラインサービスにおける通知と同意・選択ガイドライン、ISO/IEC 29100（ISO/IEC 29100:2011 (Information technology –Security techniques – Privacy framework)）

観測データの品質の評価の取組み・・地理空間情報の品質要求、評価、報告、「2030年の科学技術を見据えた気象業務のあり方（提言）」（2020.8.20 交通政策審議会気象分科会）◆

観測データの品質の評価に向けた取組み・・気象データの「品質の見える化」►

一般社団法人データ流通推進協議会のデータカタログ作成ガイドライン►

メタデータによりデータの属性を説明する取組み◼ データガバナンス►

データの所有権、コントロール権の設定►

データ漏えいへの対応

►

データ独占

►

不正競争防止►レピュテーション対応（炎上しない）◆サービスアセスメント◼ データ標準ライセンス►

Open Source License◆►

GPL（General Public License）

Open Data License◆

Creative Commons◆

政府標準規約「スマートライフ個人情報都立扱い方針」（経産省）

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５．パーソナルデータ◼ 価値観のトレードオフ► ダイバーシティ対応の実現⇔

プライバシーの保護

解決のためには、住民との間の議論が不可欠（アセスメント）◼ パーソナル化されたサービス...スマートシティの重要なコンセプトの一つ► 街に人があわせるのではなく、人に街があわせる► 全員に同じサービスではなく、個々人のダイバーシティに応じたサービス► 反面、おせっかいとも► パーソナルデータが不可欠
パーソナルデータ、個人情報の扱いは難し
く、且つ漏洩時のリスクも大きい◼ プライバシーの保護► パーソナルデータの流通のコントロール権は個人に◆ 個人は自分のデータの制御を理性的に実施可能か？

► 個人情報関係の法制度の2000個問題

データ基盤で管理してもらえると事業者側は嬉しい面もある

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６．データコミュニティー
◼ ステイクホールダー間のコミュニケーション► ラウンドテーブル► アイデアソン・ハッカソン・ワークショップ・コンテスト► アセスメント► 開発者サイト（Developers' Site）► 学校連携（地元の大学、高専、..等）◼ 人材育成、スキル訓練

データのコミュニティーをいかに育成するか？

► 講習会► オンライン教材►等◼ 事例共有► データ利用事例の公開（例： OpenData 500、...）► アプリの公開►等

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７．データの分類◼ データの種類► オープンデータ► 制限データ（有料、Licensed、...）► パーソナルデータ（含、個人データ）► その他（オルタナティブデータ、SNS、掲示板書込み、CGM、ログデータ...）◼ 変更頻度による分類► アーカイブ（記録、文書、写真、...）：read only, no update► 静的データ（統計等）► 動的データ（リアルタイム統計、今日のデータ、...）► 動的データ（機械的計測、センサーデータ）◼ オリジナリティによる分類► 一次データ（オリジナルソースのデータ）► 二次データ（加工・編集済データ、組合わせデータ、等）

データの種類毎に、必要な技術や、制度・ルールが異なる
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８．データの用途◼ 基礎統計◼ 図面・台帳類◼ 公共交通◼ 写真、コンテンツ、ライブラリ

◼ 人流

◼ 駐車場

◼ パーソナルデータ◼ 気象、災害（水位）◼ 購買データ◼ エネルギー◼ 地理データ（地図、等...）◼ ライブカメラ► 屋外よりは屋内・地下街◼ 防災◼ コミュニティーデータ（SNS等）...

◼ バリアフリー

データの分野・用途毎に、必要な技術や、制度・ルールが異なる◼ 犯罪やテロ、非合法行為にデータが利用された場合の考え方◼ 反社会的活動への利用◼ データ提供側としてケアするのか？

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分野間データ連携基盤
DATA-EX46

分野間データ連携基盤

DATA-EX

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ビジョン／Vision“

データ利活用によりイノベーションが持続的に起こる世界“

World of Data-Driven Innovation””
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ミッション／Mission1

データ駆動型社会を構築し、イノベーションの民主化を実現する
Establish Data Driven Society with democracy of innovation2

世界規模で活用可能なデータ流通基盤を整備する

3

技術、サービス開発により社会実装を推進する

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世界と連携し、世界に貢献する

Develop data-distribution infrastructure for the world

Accelerate social implementation with Technology and Service development

Collaboration and Contribution to the World
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DATA-EXが目指すデータ連携の姿

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