世界的にブームになっていますが、日本では、今、２回目のブームを迎えていると思います。１回目は東日本大震災前後でした。中心テーマはエネルギー需給の自律化や効率化を図る「エネルギーマネジメント」で、電力供給網とＩＴを組み合わせた「スマートグリッド」を基本としたシステムを創り上げるものでした。震災により安定した電力供給が大きな社会課題となり、エネルギーへの注目度が高まった時期だったからです。
　そして今が２回目のブームであり、テーマも幅広くなりました。その一つに「センシング型」のスマートシティがあります。センシング型の考え方は、様々なセンサーを用いて地域や都市の問題に関わるデータを収集し、「見える化」することで、自治体の施策や新たなサービスと連携させて課題解決に繋（つな）げていくというものです。これは欧州が先行して実践しました。例えば、スペインのバルセロナでは、交差点などに排ガスと騒音を計測するセンサーを設置し、スマートフォンでデータを見ることができるようにしました。数値が悪化した際には、交差点の信号点灯時間を操作し、クルマが滞留して排ガスを増やさないようにしています。このように、自治体の施策や新たなビジネスに結びつける技術を盛り込んだスマートシティを実践しています。
　日本でも最近、このセンシング型が注目されていますが、世界的に示せるモデルは未（いま）だ実現できていないと思います。国土交通省のスマートシティモデル事業で選定された先行１５プロジェクトでも、モビリティや健康などエネルギー以外の分野に取り組むスマートシティが提案されていますが、本格実施はこれからが勝負どころです。

　これから目指していく社会として、日本政府は２０１６年１月に閣議決定した第５期科学技術基本計画の中で「Ｓｏｃｉｅｔｙ５.０」を提唱しました。「Ｓｏｃｉｅｔｙ４．０」（情報社会）の次に来る超スマート社会のことを言います。これには２つの特徴があると言えます。１つ目は「データ駆動型社会」。これまではモノに価値があった社会でしたが、これからはモノよりデータに価値がある社会ということです。２つ目は「知識集約型社会」。知識や技術を活用して新産業を起こして地域の課題を解決していく社会ということです。
　これまでは事業を効率化しようとする時、資本、資源、土地を集約化させるのが一般的でした。しかし、これからは資本や土地が分散していても、データを駆使し、技術を駆使することで、事業を進めていくことを目指そうというものです。例えば、農業ではこれまで競争力を高めるために土地の集約化を目指してきましたが、思うように進んでいません。そこで、精度の高い天気予報を活用し、自動運転の農作業機器やドローンを使うことにより、土地の分散によるデメリットを上回る効果が期待できる可能性があります。このように根本的に産業のあり方を変えていくものが「Ｓｏｃｉｅｔｙ５.０」です。

　これまでの時代を振り返ると、技術開発は「人のため」と言いながら、実は「効率」や「機能性」が優先される社会だったと思います。情報化が進展するに従って「本当に有意義な時間を過ごしているのか」という疑問が浮上してきました。その反省に立ち、これからは人の暮らしの豊かさに注目し、人の暮らしの豊かさを指標にしてデータ駆動型の技術を活用し、まちづくりをしていこうという考えが、スマートシティにはあります。
　一方で、大企業がデータを独占し、事業を拡大してしまうという懸念はあります。だから、どのように社会を動かしていけばうまく社会が循環するか、小さな企業や一人一人の創意が活かされることによる革新（イノベーション）が起こるか、地域社会がデータをうまく活用して活力と魅力ある地域を創っていけるか、ということが大きな課題となります。

　ここはかつて米軍の基地やゴルフ場や農地であったところを新たに開発してきた街です。柏の葉キャンパス駅を中心とした「スマートコンパクトシティ」の整備を進めていますが、課題として、交通手段の充実化が挙げられます。例えば、駅から東京大学柏キャンパスや国立がん研究センター東病院までは２キロほど離れています。これらの施設を含む短・中距離の区域内の施設や住宅を結ぶ主な公共交通機関はバスです。運転手が不足していることもあるようですが、採算が取れるようなバス交通の拡充は難しいようです。東大でも独自に駅とキャンパスを結ぶシャトルバスを運行させています。そこで自動運転バスによる地域内交通の充実化を図れるのではないかと考え、令和元年１１月より５か月間にわたる自動運転シャトルバスの実証実験が柏ＩＴＳ推進協議会により実施されています。
　私も改めて勉強したのですが、自動運転バスの導入のためには、まず、走行路の道路空間や沿道の状態をレーザースキャナーで精巧に読み取り、３次元データを用いた仮想空間（サイバー空間）を創ります。更にそのサイバー空間内に仮想のバスを走らせ、サイバー空間で安全な走行について、人工知能（ＡＩ）を使って教育します。「ディープラーニング」というものですね。教育を何回も繰り返した後、実際の道路でも自動運転バスの試験走行を繰り返します。つまり、初めにサイバー空間、次に実空間（フィジカル空間）で試行するという段取りです。精巧な３次元空間で自動運転をさせ、そこでシミュレーションしてから、実際の現場で走らせることで実現するわけです。
新技術を導入するには、このようなサイバー空間とフィジカル空間を融合させる作業が必要なのです。このような実証実験がしやすい街、街のサイバー空間が充実している街であれば、スマートシティとして進化しやすい街と言えます。例えば、シンガポールでは、街全体を３次元でデータ化し、新しい技術の実証実験を進めています。柏の葉でもそのような取り組みを進めたいと思います。
※後編に続きます。