スマートシティの過去から現在までを時系列で追った第一部では、19世紀末に着想が生まれたスマートシティの定義と、各年代における取り組みを事例を挙げながらご紹介しました。第二部の今回は「現代編」です。

「IoT(インターネット接続)を活用し、都市の効率性・持続可能性・住民の利便性を向上させる未来型都市」という定義を持つスマートシティは、近年のAI普及に伴って「新たな開発次元」へと突入しています。

今回は、「AIを活用したスマートシティ」の定義を再確認しながら、現在世界の国と地域で行われている実験と検証の事例をご紹介し、AIと一緒に未来都市の実現と発展に向けた取り組みと課題を考えていきます。

第二部「スマートシティの現在」：世界の国と地域の取り組みと未来へ向けた課題

AIスマートシティの定義

現代のAIスマートシティは、「AI技術を活用して都市データをリアルタイムで解析しながら、予測的かつ自律的な意思決定を行うことで、都市の課題解決と住民の生活向上を実現する」と定義されます。

この定義には、人間の介入を最小限に抑え、システムが独立して動作する「自律性」、AIが交通流量やエネルギー需要を予測し、即座に対応策を提案する「リアルタイム解析と予測」が含まれる点が特徴です。

また、都市交通管理だけではなく、犯罪防止・災害対応・医療など、広範な分野でAIのテクノロジーと力を活用する「多様な応用範囲」も、AIスマートシティの定義に含めるべき特徴と言えるでしょう。

AIの有無で変わるスマートシティの運用方法

AI登場以前は、データが手動分析され、対応は人間の判断に依存していましたが、現在はAIがデータを解析して予測モデルを構築し、自律的な意思決定を行いながら「状況に応じた最適化」をリアルタイムで実行します。

また、AI導入以前は特定分野に特化したシステムがスマートシティの中核でしたが、現在はAIで多種多様なデータを統合し、都市交通と公共安全、環境管理などを「包括的に最適化」するアプローチを行うことが可能です。

さらに、AI以前のシステムは固定されたルールに基づいて動作し、変化への適応力は限定的でしたが、AIの学習能力によって、「都市の変化や住民のニーズに適応」しながらスマートシティを進化させることができます。

世界の国と地域の「AIスマートシティ」事例

アメリカにおけるAIスマートシティの事例

テキサス州ダラス「Red Cloud Neighborhood Smart Cities Pilot Project」

2021年から開始されているダラスの「Red Cloud Neighborhood Smart Cities Pilot Project」は、「AIカメラ」やWi-Fi設備の設置を促進して犯罪行為を減らし、生活の質を向上させることを目的とするプロジェクトです。

このプロジェクトでは、該当エリアの歩道、道路、路地はすべて修復・再建され、そこに上記のテクノロジーが組み込まれることで、地域で問題となっている麻薬売買や犯罪行為を抑止する成果を挙げています。

ダラス市・企業・市民団体・NGO団体・学界・個人などで構成される「ダラス・イノベーション・アライアンス」(外部リンク)が関わるこのプロジェクトは、近隣地域への拡大も検討されているそうです。

ヨーロッパにおけるAIスマートシティの事例

スペイン・バルセロナ「Barcelona Digital City」

バルセロナ市は、スマートシティ計画「Barcelona Digital City」の枠組みの中で、市と技術企業（Hayden AIなど）による最新AI技術の導入を推進しています。その取り組みは今も断続的に進化を遂げている最中です。

市では、AIを活用したバス停・バスレーンの監視システム「Barcelona Bus Lane Pilot」が試験的に導入されており、AIはバスレーンにおける違反車両の検出や、公共交通の効率化に大いに役立てられています。

バルセロナは市の公式サイト(外部リンク)で、イノベーションと実験を促進する新条例を制定する姿勢を表明。今後はAIとIoTのさらなる統合を目指し、都市サービスの持続可能性と効率化を目指していく予定です。

市民を尊重しながらスマートシティを実現

2022年にバルセロナ市は、「スマートシティ技術の倫理的使用に関する条例」を施行しています。この条例は、AIやデータ収集が、市民のプライバシーや権利を侵害しないようにする明確なガイドラインです。

この条例では、AIを用いた監視システム、例えばバスレーンの違反検知などにおいて、収集したデータの匿名化や、透明性のあるシステムの運用が義務付けられており、市民のプライバシーを確保しています。

AIやIoTの急速な発展と進化に伴うスマートシティのリスク(プライバシー侵害やデータ濫用等)を事前に予見し、条例で枠組みを設けるバルセロナの姿勢は、他の都市と比べても先駆的と言えるでしょう。

オランダ・アムステルダム「Amsterdam InChange」

アムステルダムの「Amsterdam InChange(旧Amsterdam Smart City)」(外部リンク)は、AIを活用したデータ分析や都市サービスに焦点を当てたプロジェクトで、現在「都市運営の技術革新・デジタル化」を推進中です。

1万人を超えるイノベーターで構成されるAmsterdam InChangeは、オープンイノベーションのプラットフォームで、政府・知識機関・社会組織・企業が協力し、「より良い未来を築くこと」を目標に掲げています。

メンバーはコミュニティを通じて、イノベーション・プロジェクト、ニュース、イベント、課題、機会を共有することができ、他分野の人間が意見を交換することで、多角的にスマートシティの実現を目指せる点が魅力です。

知識のアップデートが可能なプラットフォーム

Amsterdam InChangeのプラットフォームには、「モビリティ」や「エネルギー＆循環経済」といったトピックごとに専門家や研究者の投稿が集まっており、参加メンバーの知識共有とアップデートが促進されています。

ドメインを通じてメンバーがプロジェクトの進捗・課題・イベントについて投稿を行いながら、リアルタイムで参加者のフィードバックを得られる環境を提供している点も、このプラットフォームの大きな魅力です。

地理的な制約を超えて集まるメンバーが、お互いに知識のアップデートを行いながら議論を重ねることで「多様な視点」が生まれ、それが現実的で持続可能なスマートシティの実現に繋がるのだと推察されます。

アジア地域におけるAIスマートシティの事例

中国・杭州「City Brain」

2016年に中国の杭州で実験が始まった「City Brain(シティ・ブレイン)」プロジェクトは、中国のテクノロジー大手アリババグループが開発した、「AIと大規模データ処理を活用する都市管理システム計画」です。

City Brainは、アリババの技術責任者「王堅(ワン・ジェン)」博士が主導した計画で、都市の頭脳として機能するAIシステムの構築が目指されました。その後プロジェクトは進化を遂げ、各都市に拡大して現在に至っています。

このプロジェクトは当初「交通管理」を主軸とするものでしたが、その後COVID-19パンデミック時の健康QRコードや接触の追跡、不法集会の監視、河川汚染モニタリングなど、多岐にわたる用途へ拡大しました。

プロジェクトの海外展開と主な成果

City Brainプロジェクトは中国を超え、マレーシアにも導入されています。2018年にクアラルンプールで導入されたプロジェクトは交通管理に特化したもので、渋滞の緩和を成功させた事例を持ちます。

UAEのドバイでは、このプロジェクトが「公共バス網の効率化計画」に利用されており、乗車率の17%向上、待ち時間の10%削減を目標に運用されています。世界へ波及するAIスマートシティの好事例です。

最初に検証された中国の杭州では、上塘高架道路(全長22km)の平均移動時間が4.6分短縮し、渋滞率が15%減少したという実績があります。また、政府窓口訪問が「1回のみ」で済む業務は97%に到達したそうです。

シンガポール「Smart Nation」

2014年にスタートしたシンガポールの「Smart Nation」(外部リンク)は、2023年からデジタル開発情報省(MDDI)が主導する国家プロジェクトで、AI技術を交通管理・医療・公共安全・持続可能性に適用している事例です。

「スマートシティエキスポ世界会議」において「2018年のスマートシティ」に選出されたこともあるシンガポールは、AIを活用したスマートシティの構築と実現・発展に最も意欲を見せる国家と言えるでしょう。

シンガポールは、「スマートシティプロジェクト」(外部リンク)において、スマート決済・デング熱流行地調査ドローン・スマートタウン・溺水探知システムなどのサービスを提供していくことも発表しています。

AIシンガポール(AISG)

「AIシンガポール」(AISG：外部リンク)は、シンガポールを拠点とするすべての研究機関と、AI新興企業やAI製品開発企業のエコシステムを結集した機関で、現在「AI人材の育成」に対して積極的に取り組んでいます。

研究プロジェクト・考察・国際会議・ワークショップを通じてAIが「人類に利益をもたらす方法」で構築され、使用されるように努めるAIシンガポールは、「国家主導の協働プラットフォーム」とも呼べる機関です。

2025年2月時点で、AISGは「AI 2.0」フェーズに入っており、生成AIや持続可能性への応用を拡大中です。これもシンガポール政府の長期ビジョン「2030年までにAI経済を倍増させる」に沿った動きと言えるでしょう。

日本におけるAIスマートシティの事例

静岡県・裾野市「ウーブン・シティ (Woven City)」

トヨタ自動車の豊田章男会長は、アメリカで開催された「CES2025」の壇上において、静岡県の裾野市に建設中の「ウーブン・シティ」(外部リンク)を紹介しました。日本におけるスマートシティの本格的な取り組みです。

東富士工場跡地で建設中のウーブン・シティには、2025年秋以降に最初の100名(主にトヨタ社員とその家族)が移住を開始する予定で、最終的には約2,000人が暮らす「実験都市」になることが明かされています。

世界中の60以上の国と地域から集まった2,200人のチームメンバーから成る「ウーブン・バイ・トヨタ」が開発を進めるこの未来都市には、AI技術・ロボット・自律走行車・水素エネルギー技術が投入される予定です。

「4つのモビリティ」のテストコース

「発明を生み、開発を加速させるための街の形をしたテストコース」という位置付けのウーブン・シティは、ヒト・モノ・情報・エネルギーに分かれる4つのモビリティを検証する場所(テストコース)でもあります。

自動運転バスサービスや移動販売サービスを通じた「自動運転の検証」、アプリと宅配ロボットを連動させた「物流の自動化の検証」、通信分野における「次世代遠隔コミュニケーションの検証」が主な取り組みです。

AI技術を取り込んだスマートシティが、その未来において人々の生活スタイルをどのように変化させ、そこにどんな「幸せ」が生まれるのか。未来へ向けた大いなる実験場としての試行錯誤に期待が高まります。

ウーブン・シティに集まる人々「InventorsとWeavers」

この未来都市ウーブン・シティに集まる人は、「Inventors (インベンターズ：トヨタグループ・スタートアップ・研究機関・企業の人間)」と、「Weavers (ウィーバーズ：住人・ビジター)」の2種類に分類されます。

「Inventors」に分類される人々は、ウーブン・シティで様々なプロダクトやサービスを生み出しながら実証を行い、「Weavers」に分類される人たちからリアルなフィードバックを受け取っていく仕組みです。

この分類には、都市に集う人たちに「モビリティの拡張」という共通目的を持ちながら、お互いの違いを活かして多様なコミュニティを形成してほしい、というトヨタの願いが込められています。

ウーブン・シティに込められた想い

ウーブン・シティの公式サイトには、「想いを未来へ紡ぐ」という言葉があります。「様々な素材や色の糸が紡がれ織り込まれる」という表現には、異なる人々が同じ目標に向けて協力する意味もあり、感慨深いです。

豊田章男会長はCES2025の講演で、トヨタが元々は自動織機メーカーとしてスタートした歴史を取り上げながら、他者の幸せを願う「自分以外の誰かのために」という創始者・豊田佐吉氏の言葉と想いを代弁しました。

織機から自動車会社、そしてモビリティカンパニーへの変革を目指すトヨタは、一代での成功を目指すのではなく、次世代へのバトン継承を意識した「長距離の未来改革」に乗り出しているのだと、私は思います。

現代のスマートシティが抱える課題

監視社会への懸念とプライバシーの確保

AIを導入した現代のスマートシティでは、カメラ・センサー・GPSなどのデータ収集が不可欠となっていますが、これは「過剰な監視社会」に繋がるリスクがあるため、データの取り扱いには慎重を要します。

中国の事例として挙げた杭州の「City Brain」プロジェクトでは、元々の交通管理用途を超え、不法集会や市民行動の監視に応用されるケースが問題視されており、プライバシー侵害への懸念が強まっている状態です。

バルセロナの事例のように、市民参加型のデータ管理や倫理条例を設ける都市もありますが、技術の透明性やデータ利用への同意が不十分だと、将来的に住民の信頼を失う可能性があると言えるでしょう。

コストと経済的な持続可能性

スマートシティの構築には巨額の投資が必要です。例としてCity Brainプロジェクトには数億元(数百億円)のコストがかかるとされており、ダラスのような小規模プロジェクトでさえ、初期投資と維持費用が課題です。

せっかく生み出したAIスマートシティが利益を生まない場合、税金や民間資金に依存する都市運営が長期的に持続できるかどうかが問題となります。国家と企業、そして国民の話し合いが必要になるでしょう。

先進的なAI技術の実装を進めていく場合、「誰がそのコストを払うのか」という点が曖昧なままだと、スマートシティプロジェクト自体が中途半端な状態で頓挫してしまうリスクもあるのではないかと考えます。

技術依存とシステムの脆弱性

AIやIoTに依存する現代のスマートシティは、システム障害やサイバー攻撃に脆弱です。信号機制御障害や、ネットワークへのサイバー攻撃が起きた場合、スマートシティの都市機能全体が麻痺する恐れもあります。

またAI技術が進化するほど、事故が発生した際の「責任リスク」も増大します。特にAIのブラックボックス性(意思決定の過程が不透明)が解決されないと、トラブル発生時の責任追及が一層難しくなっていくでしょう。

AIはスマートシティが「レジリエンス(困難をしなやかに乗り越え回復する力)」を持つことが必要だと述べており、これには私も全面的に同意します。危険発生後「都市機能をどう回復するか」という過程が重要です。

社会的な公平性とアクセスの格差

AIスマートシティの恩恵が一部の住民や地域に偏る可能性がある点も、今後の課題と言えます。技術にアクセスできない人々(高齢者やデジタルリテラシーの低い層)が、未来で取り残される恐れがあるのです。

例として挙げたバルセロナの市民参加型データ管理も、参加できる人が限られてしまう場合、真の公平性は損なわれるでしょう。誰もが平等にスマートシティの恩恵を受けられる「包括的な取り組み」が望まれます。

デジタルリテラシー教育やインフラの整備が追いつかない僻地では、AIスマートシティの恩恵が不平等に広がってしまう可能性があるため、国家レベルでの計画主導と実行、そして理解の促進が必要不可欠です。

倫理的・文化的適応の難しさ

「AIの意思決定」は、特定地域の文化や倫理観と衝突する可能性があるため、AIの適応具合をどのようにして克服していくかは、AIスマートシティを世界で広く普及していく上での大きな課題となり得ます。

例えば、ダラスの犯罪抑止カメラはアメリカの個人主義的な価値観では受け入れられやすいかもしれませんが、監視に敏感なヨーロッパ諸国などでは、多くの住人から猛烈な反発を招くことになるかもしれません。

また、AIモデルを構築する研究機関や企業は、開発時にAIが学習した情報を「どの程度まで開示するか」という点に明確な指標を持っていないため、今後はこの部分が大きな論争を巻き起こすことになりそうです。

第二部まとめ

「新たなスタンダード」の制定は不可欠

AIの普及後、スマートシティの構想と定義は「新次元」へと突入し、現在は各国家や地域でその構想が着々と現実化しています。今後もこの流れは止まることなく、AI技術と都市生活の融合は深まることでしょう。

ただし、AIスマートシティ計画を実行するためには、クリアしなくてはならない課題があることもまた事実です。特に、該当エリアで暮らしていく住人の理解と信頼を得ることは、何よりも大切なことだと思います。

倫理面やプライバシー保護への取り組みには各国で温度差があり、また世界共通の法令も存在していないため、今後はこれらを議論して、「新たなAIスマートシティの基準」を構築することが重要になるはずです。

高い関心と情報発信が求められる

AI技術は現在も日進月歩の勢いで進化を遂げているため、人工知能の可能性や未来に興味を抱いている人以外には、AIスマートシティ全般に対する理解や認識があまり追いついていない、という現状もあります。

近い将来AIスマートシティで暮らしていく可能性を考えた場合、我々はAIの可能性と課題についてもっと知っておく必要があります。高い関心と広範な知識は、未来の暮らしを決定する重要な道標になるはずです。

また、AIスマートシティ計画を進める立場の人間は、詳細な情報を「分かりやすく」市民に周知することが必要で、こうした相互の取り組みは、必ず「より良い未来」を切り拓くことに繋がっていくでしょう。

バルセロナの事例で明らかなように、住人が積極的に関与しながら「AIにどれだけの決定権を与えるのか」「どの程度データを収集させるのか」を決めることは非常に大切で、これが無いと後々問題が発生する可能性があります。

AIの進化に伴って生まれるスマートシティの新しい課題を、開発者・行政・民間レベルで話し合いながら、「スマートシティの在り方」を構築していくことが必要で、重要な決定には「私たち自身」も関与できるべきです。

第三部の未来編では、AIと一緒に「さらに進んだスマートシティの在り方」を想像しながら未来予測を立て、環境における取り組みにも注目しながら、「未来のスマートシティが目指すべき道」を探っていきます。