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令和5年度第3回デジタルツイン検討会事務局資料

data_rikatsuyou
January 18, 2024
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 令和5年度第3回デジタルツイン検討会事務局資料

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January 18, 2024
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  1. 今年度の検討会の振り返り 3 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする 分類 検討会委員よりいただいた主なご意見 対応方針 フェーズ2の 進め方 • デジタルツインの注力分野には、社会インフラの様

    な最適化すべき分野と、「まちづくり・教育・文化」 のような必ずしも数値的に最適化されない、人が 介在する分野が存在する。(吉村委員) • 今後のユースケース検討における目的 の整理においては、業務効率化・最適 化という観点の他、分野の特性に応じ た指標も念頭に置く。 • 必ずしもあらゆる分野で自動処理を実施すれば 良いというわけではない。自動処理が適した分野 を検討すべき。(伊藤委員) ※SIP:内閣府総合科学技術・イノベーション会議が司令塔機能を発揮して、府省の枠や旧来の分野を超えたマネジメントにより、科学技術イノベーション実現のために創設した国家プロジェクト。 令和5年より第3期が開始しており、スマート防災ネットワーク、スマートインフラマネジメント等の課題(テーマ)が存在
  2. 今年度の検討会の振り返り 4 分類 検討会委員よりいただいた主なご意見 対応方針 フェーズ2の 進め方 • 内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)第3期※

    」のような社会実装を意識した 取組との連携は重要である。(今井委員) • SIP等、国の空間情報活用に関わる 取組の動向は注視の上、連携方策を 検討する。 • 優先度の検討にあたっては、「データの特質」「複 数部局が関わる」といった観点が考えられる。 (瀬戸委員) • 優先的に取り組むユースケースの検討 においては、各局の準備状況を踏まえ つつ、「3Dデータ・リアルタイムデータの 利用が想定される取り組み」や「複数 部局が関わる取り組み」であることを考 慮する。 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする
  3. 今年度の検討会の振り返り 5 分類 検討会委員よりいただいた主なご意見 対応方針 デジタルツイン を活用したユー スケースのあり 方 •

    デジタルツインは都市における施策のテストベッド 的活用が可能である。(廣井委員) • テストベッド的な要素のあるユースケー スも中長期的視座から検討し、必要 なデータ・システム等について想定する。 • リアルタイムデータの活用により、シミュレーション結 果をより現実に近づけることが可能と考えられる。 そういったユースケースを取り組む中で、データの 正確性・網羅性について検討すべき。(廣井委 員) • リアルタイムデータを活用したユースケー スを検討・実施する際には、各ユース ケースが要求するデータの正確性・網 羅性等の品質についても整理する。 • ユースケースは、その運用が定着するまでの中長 期的な観点でプランニングしていくべき。(今井委 員) • ベータ版から派生したユースケース等は 具体的事業となるまでの中長期的な 観点でモニタリングを行う。 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする
  4. 今年度の検討会の振り返り 6 分類 検討会委員よりいただいた主なご意見 対応方針 データ収集・ 活用 • 民間がリアルタイムデータ等を提供し、公共のダッ シュボードでその分析結果を公開、見た人がデー

    タの価値に気づくことができるようなモデルが構築 できると良い。(瀬戸委員) • 民間データとの連携・可視化は、リアル タイムデータ活用も含めてベータ版事 業03で試行しており、今後も継続・発 展方針を検討する。 • (上記の民間の例も含む)データ連携を見据え たデータ整備のため、フレームワークの検討が必要。 (瀬戸委員) • デジタルツインで取り扱うデータについて は、今年度作成するガイドラインでメタ データに関する取扱いを検討中である。 • データの正しさを確保するために、データの原本性 及びトレーサビリティを確保することが重要。(今 井委員) • データの原本性及びトレーサビリティの 確保について、データの種類・用途に 応じて必要性や手法を個別に検討す る。 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする
  5. 今年度の検討会の振り返り 7 分類 検討会委員よりいただいた主なご意見 対応方針 データ収集・ 活用 • 専門家と市民によるデータ取得を上手く使い分け る必要がある。(伊藤委員)

    • 都のデータは一定の信頼性・正確性に 基づいて収集しているため、都民による データ収集を活かせるようなケースは今 後検討が必要。 その上で、行政や民間企業、都民等 の役割分担・活用分野については今 後の課題とする。 • 市民によるデータ取得アップロードは細部の点群 データ取得に有効な手段になるのではないか。 (今井委員) • まちを自分事として捉えるには、ソフトな仕掛けも 検討することが重要。 市民がデータ入力・活用に取り組むことを通して シビックプライドが醸成できると良い。(伊藤委 員・瀬戸委員・吉村委員) 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする
  6. 今年度の検討会の振り返り 8 分類 検討会委員よりいただいた主なご意見 対応方針 システム 構成 • 連携基盤のシステム構成は、利用者・ユースケース起 点で考えるべき。(廣井委員)

    • デジタルツイン事業としては、各局・各 分野のユースケースを考慮の上、分析 機能等の追加機能を検討する。 • デジタルツインのシステム構築においては、①正確に現 実世界のデータを取り込むこと、②物理量のインタラク ションを含めて現実世界を仮想世界に再現すること、 ③それをアクチュエーションすること の3つの課題があ る。(廣井委員) • インタラクションを考慮した上でデジタルツインのシステム を設計する必要がある。(廣井委員) • 3つの課題について、まさにご指摘のと おりであり、ユースケース検討にあたって は、デジタルツインに向けた3段階につ いてどのレベルまで求めるかの整理が必 要。 キャパシティ ビルディング • データ活用を進めるためにはキャパシティビルディングが 必要。(伊藤委員) • 都庁内においてはデータ連携基盤の 取扱に係る研修、点群データ取扱に 係る勉強会など、庁内のキャパシティビ ルディングの取組を進めている。 • キャパシティビルディングのためには、都職員がデジタル ツインを活用する機会の創出が重要。(瀬戸委員) ※キャパシティビルディング:集団・組織・社会がある目標を達成するために必要な能力を構築・向上させること、能力構築 出所)非営利用語辞典(https://www.koueki.jp/dic/hieiri_158/)(2024/2/5閲覧) 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする
  7. 今年度の検討会の振り返り 9 分類 検討会委員よりいただいたユースケースの例 具体的なユースケース 防災 • デジタルツイン環境を用いた水害シミュレーション(廣井委員) (参考:総務局総合防災部により開発中) 具体的なユースケース

    まちづくり • 3次元空間情報基盤を用いた、ロボットによるインフラ点検(今井委員) • 樹木管理における市民参加やストーリーテリング手法の活用(伊藤委員) • 社会課題解決につながる多様なデータ連携・地図上での可視化に関する事例(瀬 戸委員) • まちづくり施策効果の検証のためのデータ取得・可視化、モニタリング(吉村委員) 具体的なユースケース 教育 • 3Dゲームを活用した施工管理の教育(今井委員) • デジタルツイン分野の大学教育への導入(今井委員、吉村委員) ◼ 具体のユースケースについては以下等多様なご意見をいただいており、今後のユースケース検討の参考とする 今年度の検討会でいただいたご意見を事業において参考とする
  8. 2023年度 デジタルツイン実現プロジェクト概要 今年度はデジタルツインのユースケースについて検討を開始 実 施 事 項 ベータ版事業創出① センサー等によるリアルタイム・準リアルタイム データ活用の検証

    ベータ版事業創出③ 産学官でのデータ連携に向けた課題検証 ベータ版事業創出② 都市のデータ整備の新たな仕組みの検証 庁内データ連携基盤の連携・集約 水防災総合情報システムとの連携を実現 他システム・庁内データとも連携を調整中 東京都における「都市のデジタルツイン」 ユースケース創出に向けた検討会 都市のデジタルツインのユースケース創出に 向け、有効なユースケースについて 有識者及び関係者で議論 デジタルツインの基盤となるデータ整備 多摩島しょ部の点群データ及び 国内最高精度の地形データを公開 13 専用Webサイト維持・更新 事業成果や取組等についての発信、 多様なデータの3Dビューア上への掲載を継続
  9. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 14 都事業におけるリアルタイムデータの活用可能性及び今後の方針を検討 検証目的 検証内容 センサー等で取得したリアルタイムデータの 活用可能性を確認し、今後の方針を検討 リアルタイムデータ活用によって高度化・効率化の 可能性がある業務を探索、データ試行利用を実施 ◼

    現在活用可能なセンサーや取得できるリアルタイム データの種別、庁内業務での活用状況や意向・可 能性を確認。デジタルツイン事業における今後のリア ルタイムデータ等活用方針を整理 リアルタイムデータの活用例:高解像度降水量予測データ (2022年度ベータ版事業03で連携) ① 都市で活用されるセンサー・リアルタイムデータの整理 ② 業務シーンごとのセンサー・リアルタイムデータの活用案 ③ 東京都各局のリアルタイムデータ活用ニーズの確認 ④ 活用ニーズを踏まえた具体的検証(AIカメラ・プローブ データを活用した交通量調査の代替可能性の検証) ④交通量調査の代替可能性の検証のイメージ 現在 将来(予測値)
  10. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 都市のマネジメントに関連したセンサー等の活用事例を整理 行政財産等に設置して 活用するセンサーの種類 取得できるデータ 都市での活用分野 都市での活用事例 ※自治体等において実際に活用されている事例 人流 交通

    安全・ 安心 防災 セ ン サ ー 等 に よ る デ ー タ 取 得 水位センサー • 水面の高さを計測 • • 河川・水路等の水位状況から、災害状況の事前把握に活用 環境センサー • 気温・湿度・気圧等の気象データ • 照度・騒音・CO2濃度等 • • 公園の維持管理に活用 振動センサー • 振動の大きさ・周期 • • 斜面の微細な変化を検知し、土砂災害の予兆把握に活用 レーザーセンサー • 自動車・歩行者・障害物等の情報やそ の距離を3次元で検知 • • • • • 歩行者の飛び出しを検知し、交通安全に活用 • 3D-LiDARにより、人流を点群データで取得し、通過人数を把握 • ドローンレーザ、モービルマッピングシステムにより、点群データを取得し、山 林等の危険箇所を抽出 地中レーダ探索装置 • 道路上から電磁波を照射し、反射光か ら地中の状態を把握 • • 車両に取り付け、路面の地盤特性を評価 カメラ • カメラで撮影した画像を解析 (AI解析含む) • • • • • 交通利用者のカメラ映像を分析し、サービスのカスタマイズに活用 • 通行者の転倒・接触の検知や車両接近の検知等見守り・安全対策に活用 • 人流データを取得し、公園の混雑把握・対策等まちづくりに活用 • 公園の利用者数を取得し、公園の維持管理に活用 • 避難所入口の通過人数を取得・通知し、開設状況把握等に活用 ドライブレコーダー • 走行中の映像データを取得 • • 走行中の路面映像を取得し、道路の劣化状況を分析 スマートメーター • 電力使用量を計測 • • 避難所の通電情報を取得し、避難所に関する状況把握に活用 GPSロガー • GPSでのデータ取得ができる観測装置 • • レンタサイクルに取り付け、移動経路・訪問先を取得 各種センサー・リアルタイムデータにより、どのようなデータが得られ、 実際の都市でどのように活用されているか 15
  11. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 自治体で活用事例が 報告されている リアルタイムデータの例 取得できるデータ 都市での活用分野 都市での活用事例 ※自治体等において実際に活用されている事例 人流 交通

    安全・ 安心 防災 リ ア ル タ イ ム デ ー タ の 購 入 携帯基地局データ • 個人が所持する携帯電話等が基地局と 交信した履歴をもとに、個人の位置を連続 的に把握 • 携帯電話契約者情報から、年齢・性別・ 居住地の属性の付与ができる • • • • • 手段別・車種別の移動量・滞在人数を推計し、公共交通利用促進検討 に活用 • イベント時における中心市街地の滞在人数を把握 • 各エリアでの滞在状況により、帰宅困難者・緊急物資の予測を実施 スマートフォン GPSデータ • 個人が所持するスマートフォン等のGPSで 測位した緯度経度情報を、インストールさ れた特定のアプリを通じて連続的に把握 • サンプル数はアプリのダウンロード数等に依 存 • アプリ内の登録情報に応じて、年齢・性別 等の個人属性データが付与できる • • 通勤者の位置情報から移動ルート・移動量を把握、公共交通利用促進検 討に活用 ETC2.0 プローブデータ • ETC2.0対応の車載器を搭載した車の走 行履歴、挙動履歴データを取得 • • • 自動車の速度状況を取得し、渋滞状況を把握 • 被災箇所の代替ルートなど災害に強い交通網の検討に寄与 都市のマネジメントに関連したセンサー等の活用事例を整理 ※最終報告書では、各センサーや具体事例の詳細等について整理予定 16 各種センサー・リアルタイムデータにより、どのようなデータが得られ、 実際の都市でどのように活用されているか
  12. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 庁内のリアルタイムデータ活用状況及び活用意向を確認 各種センサー・リアルタイムデータを活用した現在の実施業務や、 将来のリアルタイムデータ活用ニーズ等を、庁内アンケート・ヒアリングにて聴取 ◼ 現在の活用業務について7局より、将来の活用ニーズについて5局より回答あり アンケート結果を踏まえ把握した内容 17 センサー・リアルタイムデータを活用している業務 【防災】

    • 波高計等の情報をGISのシステムにリンク • 登山道の利用者をアプリ利用者の属性と合わせて把握 【まちづくり】 • 繁華街に滞留した人々の総量を推定 • スマートメータの設置・データ活用 • 配水管の水圧を測定し、重要施設の給水確保に備える 【モビリティ】 • 公共交通に関する運行情報・乗降客数のオープンデータ化 【環境・エネルギー】 • 下水道管内の水位データをリアルタイムで観測 等 ◼ 庁内各局・各分野で一定の活用がなされている旨や、 取得されているデータ種別を把握 他方、各局事業で設置するセンサーは取得目的・分野・ カバー範囲が限定されている場合が多く、広域・汎用的 なデータの庁内共有・活用については今後の課題 ◼ 今後の活用展望については、人等の移動データを取得す るセンサー、施設管理高度化の為の扉開閉センサー等に ついて要望あり ◼ ヒアリングでは活用意向の他、広域でのセンサーの維持・ 活用における費用対効果面の課題も確認。 広域のデータ取得については、民間等で取得・市販され ているリアルタイムデータ等の活用とも比較が必要
  13. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 18 建設局と連携し、センサー等活用のユースケースとして 道路交通調査等の代替可能性について実証 交通量調査に係る機械化手法検討 AIカメラ・民間プローブデータで車や歩行者等の交通量を取得、 調査員による人手観測と比較し精度を検証、将来的な代替可能性について検討 出所)SCORER, (https://www.scorer.jp/products/scorer-traffic-counter) (2023/10/13閲覧)

    都内6箇所においてAIカメラの設置・計測を調整し実施 AIカメラによるデータ取得 調査特性を踏まえ、利用するデータを選定 歩行者、自転車等の情報も含むデータを用い分析実施 民間プローブデータの活用・分析 出所:ジオテクノロジーズ社 (https://geot.jp/products/cloud_service/people_movement_data/(2023/10/13閲覧)
  14. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 19 AIカメラによる交通量取得の実施概要 No 路 線 名 称 地 点

    名 称 計測実施日 計測実施時間 カメラ設置の 方法 1 一般国道14号 江戸川区東小岩3 12/12(火) 10時-20時 (10時間) 歩道橋 2 主要地方道東京所沢線 (都道4号) 杉並区阿佐谷南3-12 12/19(火) 3 主要地方道新宿両国線 (都道302号) 千代田区東神田 2-10-13 12/19(火) 4 主要地方道環状8号線 (都道311号) 大田区蒲田5-49 12/19(火) 5 主要地方道御徒町小岩線 (都道315号) 江戸川区平井6 12/12(火) 6 東京都練馬区谷原一丁目地内から 西東京市北町六丁目地内まで 練馬区大泉町6 12/12(火) 照明柱 ◼ 大型車、小型車、自動二輪、歩行者、自転車の交通量を計測 ◼ 道路交通センサス実施箇所から5箇所を選定し、歩道橋にカメラを設置して計測 ◼ 一般交通量実施箇所から1箇所を選定し、照明柱設置型のカメラ(ビューポール)を設置し計測 ◼ 映像データを別途人手計測し、これを正解値としてAIによる捕捉率を検証 AIカメラの設置及び計測事項に関する概要
  15. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 20 一定の精度でデータ取得が可能であったが、誤差が生じる要因もあり 今後の活用に係る方向性等について整理中(2月14日時点) AIカメラによるデータ取得 データ取得結果及び分析 運用面での展望・課題 全般的 要素 自動車

    歩行者 自動二輪・ 自転車 ※現時点の分析結果。国の定める標準機器仕様(案):https://www.mlit.go.jp/tec/it/denki/kikisiyou/touitusiyou_18gazoutorakanR0106.pdf ◼ 計測方向(車の正面 / 背面の計測)による捕 捉精度の低下はない ◼ 自動車交通量は誤差±5%程度で安定※ (国の定める標準機器仕様(案)の定める ±10%以内の観測精度を満たす) ◼ 小型・大型の車種判定において、様々な要因で 誤差が生じる ◼ 過大推計される傾向 ◼ 他と比較し環境(明暗)の影響を大きく受ける ◼ どのような環境下でも、全般的に捕捉精度に課 題(過少推計が多い) 活用の 展望 ◼ 車種に関わらず自動車交通量を取得する 場合は、原則本実証と同様の手法で実施 可能 ※国の定める標準機器仕様(案)を満たす 今後の 課題 運用時 の課題 ◼ 精度が不足したもののうち、特に歩行者、 自転車等を区別した交通量調査について は、現時点のAIカメラ技術では要求水準を 満たしておらず、異なる技術の検討が必要 ◼ 施設管理等、他用途で設置されたカメラ データの共用利用については課題が存在 (設置カメラの目的外使用に係る制限等)
  16. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 21 民間プローブデータを活用した交通量調査の代替可能性、 リアルタイム化の可能性を検証中 スマホプローブデータ及び民間車両プローブデータの活用・分析 各データ捕捉率は概ね2-5%前後 歩行者・自転車はデータが不足する時点も存在 推計実施・活用可能性確認、今後のリアル タイムデータ活用に向けた検討を実施 データ取得結果

    今後の考察方針 ◼ 有識者協議・過去調査等を踏まえ以下3手法で 拡大推計を実施。交通量調査への活用において、 推奨される捕捉率等の情報を整理予定。 ①線形回帰モデル ②重回帰モデル ③ロジスティック回帰モデル 推 計 手 法 ◼ リアルタイムデータ化が実現可能なデータ種別につ いて、活用に向けた検討を実施 例:民間車両の、リアルタイムに取得可能なプロー ブデータを活用した交通量の常時監視等の検討 今 後 の 運 用 デ ー タ 取 得 結 果 ( 速 報 ) ◼ 歩行者・自転車の位置情報も含むスマホプローブ データを活用した集計について、調査箇所における 捕捉率は、全種別2%~5%前後。※ 他方、歩行者・自転車については、捕捉率が0と なった箇所もあり、データ利用・推計に向けては取 得率が不足する場合があると想定 ◼ 民間車両プローブデータのデータ取得結果も含 めて分析中 ◼ 各データについて拡大推計を実施中 ※捕捉率参考値:ETC2.0プローブデータの車載機普及率は1-8%で分布 参考:ETC2.0プローブデータの量的代表性に関する分析 https://www.nilim.go.jp/lab/qcg/japanese/3paper/pdf/2018_14.pdf(2024/2/13参照)
  17. 【ベータ版事業01】センサー等によるリアルタイム・準リアルタイムデータ活用の検証 22 【まとめ】センサー・リアルタイムデータ活用状況及び課題を把握 デジタルツイン事業での活用支援及び基盤機能拡充の方針に反映 検証を通して得られた成果・課題 今後の方向性 各局のセンサー・リアルタイムデータ 活用検討の具体化、活用拡大を支援 データ活用の可能性、及び活用に 向けた課題を調査・検証を通し把握

    得られた成果・課題の一部を抜粋して掲載、詳細は今後公開予定の報告書に記載 運 用 面 ◼ 庁内データ連携基盤における、活用が想定されるリア ルタイムデータの対応に向けた機能拡充実施 ◼ 都内におけるセンサー設置・データ取得に係る手続き や論点を、交通量調査連携の例を通して確認 ◼ AIカメラ及びプローブデータの交通量調査への適用 可能性検討及び将来展望検討を実施。さらに、 実現可能なデータのリアルタイム性について、将来展 望も含め整理を実施 技 術 面 ◼ 庁内各局におけるセンサー・リアルタイムデータ活用 ニーズの状況を確認し、活用範囲を把握 ◼ センサーを設置・維持管理し続ける運用は、費用面 で課題がある場合もある例を確認 ◼ 活用事例集の作成、役割分担の整理を実施 運 用 面 ◼ センサー・リアルタイムデータ活用事例集を各局の検 討に活用いただく ◼ 今年度得たセンサー・リアルタイムデータ活用が推奨 されるシーン(活用方針)に関する知見について、 各局の検討・要望へのフィードバックを実施 ◼ 交通量データ活用について得られた知見、リアルタイ ムな交通量データ利用・共用に関する検討を基に、 実現可能性に関する協議を継続 技 術 面
  18. 【ベータ版事業02】都市のデータ整備の新たな仕組みの検証 23 職員による即時・簡易的な点群データ取得・活用方法を検討 検証目的 検証内容 デジタルツインの基盤となるデータの 持続的な利活用に向けた仕組みを検討 点群データ活用のユースケースを検討 データ取得方法の検討や都職員向け研修を実施 ①

    点群データを活用したユースケース検討 ② 機材・ソフトウェアの調査 ③ 水道管工事現場での点群データ取得試行 ④ 都職員向けの点群データ試行取得研修 ◼ 大規模な点群データでは表現することができない都 市の要素を取得する方法を検討し、細やかなデータ 整備を目指す ◼ 都の職員自らが点群データを取得できるようにし、 業務効率化のための活用を目指す 都職員向け研修 水道管の点群データ取得 過年度の点群データ取得・活用に向けた検討
  19. 【ベータ版事業02】都市のデータ整備の新たな仕組みの検証 26 水道局事業と連携した点群データ活用試行(夜間計測・ビル群) 都職員による簡易的な点群データ取得・活用を見据え、短時間・1名での計測を実施 夜間・ビル群内の条件で計測を実施し、作業所要時間、実施における注意点・課題を把握 水道局と連携した水道管工事現場の点群データ取得試行を実施 簡易機材を利用した点群データ取得 スマートフォン+衛星測位: 取得作業開始からデータ確認まで1分程度 取得した点群データの活用先・精度検討

    【活用可能性について検証中】 ◼ 短時間・少人数で取得した点群データから、水道管の 位置・深さ・太さを把握可能 ◼ 適切な条件で取得すれば、相対位置精度は地図情報レベ ル250(水平誤差0.12m以内等)程度、絶対精度は ±5cm程度と想定(検証中) ◼ 水道管維持管理業務(3次元データの記録による、大ま かな管の位置把握)等に活用可能と想定 【精度及び他手法との比較について検証中】 ◼ 適切なデータ取得が難しい環境も存在(夜間の光量不足・ 強いスポットライト、衛星測位が困難な周辺高層ビル等) ◼ 多様な点群取得手法と比較したメリット・デメリット等を整理
  20. 【ベータ版事業02】都市のデータ整備の新たな仕組みの検証 28 都職員による点群データ取得・活用に向けた論点を整理 検証を通して得られた成果・課題 今後の方向性 点群データ活用に向けた環境整備を 実施し、各局の活用検討を加速 運 用 面

    ◼ 都職員でも簡便に取り扱うことが可能な機材 やソフトウェアの調達、共用を今後検討 ◼ 庁内データ連携基盤の機能向上の実施や、 データフロー上の課題となる点の解決に向けた 検討等、庁内での普及に向けた運用面整理 の継続 技術講習会、運用面の整理を実施 品質を踏まえた活用検討は継続 ◼ スマートフォンLiDARを用いた点群取得の方法 を、テキスト作成・勉強会等を通じて普及啓発 技 術 面 ◼ 点群取得・加工、活用に向けたフローを整理 ◼ 取得したデータをビューアに掲載するためのフ ロー、将来的な自動化・職員自身による掲載 の実現可能性について検討 運 用 面 得られた成果・課題の一部を抜粋して掲載、詳細は今後公開予定の報告書に記載 ◼ 水道局と連携した検証等で、スマートフォン LiDARを用い、都職員が取得した点群の品 質・活用可能性を把握。どのような用途での活 用が可能かは各局含めた継続検証が必要 品 質 面 ◼ 都職員自身で点群を取得・活用可能な業務 シーンの各局における発見支援、整理の継続 ◼ 各取得方法が、各局の求める活用方法が実 現可能な品質を担保可能かの検証 ◼ ユースケースの相互共有の実施 活 用 面
  21. 【ベータ版事業03】 産学官でのデータ連携に向けた課題検証 29 産学官のデータの連携による価値創造に向けた検証を実施 検証目的 検証内容 産学官が持つ様々なデータの連携に向 けて課題を整理し、ユースケースを検討 多様な主体とのデータ連携により データ充実及び有効性の検証を実施

    ① データ連携に向けた事前調査 ② 国等とのデータ連携 ③ 民間企業等とのデータ連携 過年度連携成果(地下データとの連携、点群データ連携等) ◼ デジタルツインの運用・利用拡大に向けて産学官の 様々な主体との連携が必須 ◼ データ連携時には一般的課題に加えて各データ特 有の課題が発生する可能性 ◼ データ連携により、デジタルツイン上で新たな価値を 創造できるか検証する必要性 国等とのデータ連携 民間とのデータ連携
  22. 【ベータ版事業03】 産学官でのデータ連携に向けた課題検証 34 多主体とのデータ連携・協議及び技術検証を実現 検証を通して得られた成果・課題 今後の方向性 データ連携先拡大・連携深化を継続し デジタルツインの活用の幅を拡大 連 携

    深 化 ◼ 今年度連携した主体との継続協議や更なる 連携の模索 ◼ 連携成果を基にした、関係機関とのユースケー ス協議を実施 多様な主体との会話・連携、 ビューア掲載に係る技術検証を実施 ◼ JAXA 衛星データとのAPIを介した連携(地 表面温度) ◼ 荒川下流河川事務所 河川に関するデータの APIを介した連携(水深段彩図) ◼ 警視庁 交通事故統計オープンデータの公開 ◼ ITS Japanとの連携及び継続協議 デ ー タ 連 携 ◼ 大規模かつ時系列情報を持つ2Dデータの ビューア掲載時の手法整理、及び今後のデータ リアルタイム化に向けた要検討事項整理 ◼ WMS/WMTS形式での連携等、ビューア連携 にあたって推奨されるデータ提供方式の整理 技 術 検 証 ◼ 多様な主体とのデータ連携を継続実施 ◼ 連携によって明らかになった課題を データ活用のためのガイドラインへフィードバック し、今後の円滑なデータ連携を実現 ◼ 今後の庁外連携のあり方の検討 (TDPFとの連携のあり方の整理等) 連 携 拡 大 得られた成果・課題の一部を抜粋して掲載、詳細は今後公開予定の報告書に記載
  23. 基盤構築報告(掲載データ一覧) 掲載データを順次更新、活用シーン拡大を推進 35 ◼ 多様な分野の庁内保有データと連携済 ◼ 3Dビューア上で、各種データの重ね合わせが可能 3Dビューア掲載データ 点群データ LP点群表示・ダウンロード(多摩・島しょ地域)

    建物モデル ・特別区、八王子市 ・阿佐ヶ谷駅北東エリア(LOD2,3) 道路モデル ・八王子市 ・阿佐ヶ谷駅北東エリア(現状・計画) ライブカメラ ・河川監視カメラ ・海面ライブカメラ ・離島港湾ライブカメラ 防災 ・水防災総合情報システム ・高潮浸水想定区域モデル ・避難施設情報 河川 ・河川監視カメラ 交通 ・都営地下鉄・東京さくらトラム(都電荒川線)・都営バス 環境 ・環境局特定テナント評価制度 都市計画 ・都市計画決定情報モデル ランドマーク ・消防 ・警察 ※右記の他、ベータ版事業成果、能登半島地震関連のデータもビューア上に掲載。
  24. 【関連事業】3Dビューアによる能登半島地震の被害状況の可視化 36 能登半島地震の被害状況に関する地理空間データを掲載 掲載データ(今後順次追加) 期待される効果等 発災前データ:点群データ(RGB)、微地形表現図、写真地図画像 発災後データ:斜面崩壊・堆積分布データ ◼ 被災自治体職員、工事関係者や応援職員などが、 専門ソフトウェア無しで被害状況をわかりやすく把握

    することができる。復旧・復興活動などへの活用が期 待可能 ◼ データの整備・公開、可視化による遠隔支援の一つ の手法 ◼ 今後、国などが発災後のデータを公表するタイミング で適宜、データを追加予定。これらを重ねあわせること で復興活動への分析等に活用することを期待 ◼ 都は3次元データの活用経験をもとに、被災地のニー ズに合わせて支援
  25. デジタルツインの社会実装に向けたロードマップについて デジタルツインの目指すべき姿や実現ステップを明確にするために ロードマップを策定・公表。運用フェーズに伴い改定を実施 40 ロードマップ初版(2021年度) ▪明確な定義が存在しない「デジタルツイン」や、その 中の「都市のデジタルツイン」の概念について、東京都 としての考え方をまとめる ▪東京都が実施するデジタルツイン事業の構成要素 を具体化し、整理

    ▪活用事例や実現に向けたステップ、2030年を目 指した活用分野を提示 ▪デジタルツインの概念・スケールの分類を追加、東 京都の取組範囲、海外事例及びその狙いについて詳 細化 ▪短・中長期それぞれの取組方針、行政データの オープン化の意義等について追記、構成要素の更新 ロードマップ第2版(2022年度) 論点2 ロードマップ第2版
  26. 1.2 都市のデジタルツインとは 42 Werner Kritzingerらの研究によれば デジタルツインには3つの段階が存在 デジタルシャドウ デジタルツイン ・既存の物理的なオブジェクトとそれ を表現する仮想空間の相互変換

    は手動で行われる ※都市のデジタルツインにおいては、すでに保 有している過去のデータ(例:人流データの 再現など)を3次元都市上で再現した状態 ・物理的なオブジェクトをデジタルオ ブジェクトに自動的に変換する、一 方通行のデータフローが存在する ・物理的オブジェクトにおける変化は、 デジタルオブジェクトに反映される ・物理的なオブジェクトとデジタルオ ブジェクトが、双方向で完全に統合 されており、それぞれのオブジェクト 変化は、自動的にもう片方のオブ ジェクトに反映される ※都市のデジタルツインにおいては現実の物理的な 空間とサイバー空間で、双方向でのデータのやり取 りが行われる状態 (出所) 国土交通省「第3回新たな都市交通調査体系のあり方に関する検討会」資料 https://www.mlit.go.jp/toshi/tosiko/content/001463899.pdf(2023年6月12日参照) ヴェルナー・クリッツィンガー他「製造業におけるデジタルツイン:カテゴリー別文献のレビューと分類」 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896318316021(2023年6月12日参照) 図は出所を参考に事務局作成 デジタルモデル 手動 自動 手動 自動 自動 手動 「Society5.0」として目指す未来社会 論点2
  27. 1.2 都市のデジタルツインとは 世界各国で都市のデジタルツインに関連する取組が進む 豪州・ニューサウスウェールズ フィンランド・ヘルシンキ 環境施策の意思決定 シンガポール 都市開発・インフラ管理のプラットフォーム イギリス(ENG &

    WAL全域) 地下インフラ情報の安全な共有 韓国・ソウル (出所)Helsinki 3D:https://kartta.hel.fi/3d/atlas/#/(閲覧日2023年12月25日) (出所)3D Bathurst Showcase: https://experience.arcgis.com/experience/a81beca78d2f4ae08a7b16a6ba498504/page/Page/(閲 覧日2023年1月16日),Fuel API:https://api.nsw.gov.au/Product/Index/22(閲覧日2023年12月25日) (出所)OneMap:https://www.onemap.gov.sg/(閲覧日2023年12月25日) (出所)Case Study: National Underground Asset Register (NUAR) Pilot Programm (https://www.cdbb.cam.ac.uk/news/case-study-NUAR-pilot-programme) (閲覧日:2022年10月17日) CReDo:https://digitaltwinhub.co.uk/articles/articles/credo-wins-at-the-climate-innovation- awards%C2%A0-r286/(津蘭美2023年12月25日) (出所)TOPIS(ソウル交通運営情報サービス):https://topis.seoul.go.kr/openEngIntro.do(閲覧日2023年12月 25日) 森林庁:http://forestfire.nifos.go.kr/main.action(閲覧日2023年12月25日) 43 ※その他、以下のような事例が存在 ・中国・深圳 (地域内の建物の防火、Wi-Fi、電力設備等を IoTセンサーにより監視) ・オランダ・ロッテルダム (水道・ガス・電気通信ケーブル等の地下インフラを 3Dモデル上に反映し管理) ・カナダ・トロント (各インフラに埋め込まれたIoTのデータに基づき、 水道システムや廃棄物、輸送を管理) 交通渋滞予測、山火事による大気汚染把握等 交通管理・防犯対策等 論点2
  28. 海外参考事例 世界各国で都市のデジタルツインに関連する取組が進む シンガポール – Virtual Singapore, Onemap3D, JTC デジタルツイン技 術の活用方法

    • 3D地理空間データ整備及び官民での共有を通し、都市開発管理のプラットフォーム (Virtual Singapore, 以下VS)、道路・建物の地理空間情報、土地の所有権、 人口統計、ドローン飛行経路等を可視化するシステムを構築(Onemap3D, 以下 O3D)。また、3Dデータを共通利用しながら、政府系企業(JTC)において都市の インフラ管理・施設管理等に関するプラットフォーム(ODP)を構築。 解決が期待 される課題 • 行政において都市計画を検討するために活用 • 民間企業や国民が不動産等に関する情報を取得するために活用 現在の取組 • 都市開発管理のプラットフォームVS(=ビューア/シミュレータ)及びO3D/ODP(= ビューア) の提供。 使用データと その範囲 • 使用データ VS:地理空間、グラフィックコンテンツ、ベースマップなどの静的データ)、 気候、人流、交通状況、交通事故(リアルタイムデータ)、O3D:賃貸・取引物件 価格、ドローン飛行可能空域情報 ODP:気温や天候、電力消費量、地区内の人流等センサーから収集されるデータ • 範囲 VS:シンガポール全域、ODP:プンゴルデジタル地区(PDD) 今後の展望 • VS、O3D:都市環境設計における活用(地下空間、気候等)を遂行中。 • ODP:各施設の建設を開始し、2024 年以降の順次稼働に向けた開発を進める。 防災 まちづくり モビリティ 環境 産業 (観光等) デジタルツインを実施している分野 Virtual Singapore紹介画像 ODPのプラットフォーム紹介画像 (出所)Singapore Land Authority(SLA)「SLA LAUNCHES ONEMAP3D, AND SIGNS MOUS WITH NINJA VAN, KABAM AND PROPNEX TO FURTHER THE USE OF ONEMAP」 (https://www.sla.gov.sg/articles/press-releases/2021/sla-launches-onemap3d-and- signs-mous-with-ninja-van-kabam-and-propnex-to-further-the-use-of-onemap) (閲覧日:2022年10月17日) 日経BP(2020.09.24の記事) https://project.nikkeibp.co.jp/atclppp/PPP/080200047/091100049/?P=1(閲覧日:2021年12月18日) JTC News & stories: https://www.jtc.gov.sg/about-jtc/news-and-stories/press-releases/first-of-its-kind-open-digital-platform-for-smart-city-solutions-in-punggol-digital-district (閲覧日:2021年12月18日) 論点2 44
  29. 1.3 様々な「都市のデジタルツイン」のあり方 他都市のデジタルツインの取組において利用されている情報の段階 海外都市のデジタルツインはデジタルモデル~シャドウの段階 1. デジタルモデル (静的データの可視化) 2.デジタルシャドウ (動的データの可視化・自動更新) 3.デジタルツイン

    (リアル・バーチャル連動) 可 視 化 さ れ て い る デ ー タ (調査対象とした右記8都市の公表情 報内においては、バーチャル世界のシミュ レーション結果を踏まえたリアル世界の アクチュエーションを含むものは確認できな いと推定) ・人流、公共交通運行情報 ・場所や施設に関する質問と回答 ・風向・風圧シミュレーション結果 (使用データ:風速・風向データ) ・大気汚染指数(大気汚染物質濃度等) ・気象情報 ・燃料価格 ・水道システム ・建物設備(防火、Wi-Fi、電力等) ・建設現場のカメラ映像 豪州・ニューサウスウェールズ シンガポール イギリス(一部ニューカッスルのみ) 韓国・ソウル フィンランド・ヘルシンキ 中国・深圳(一部龍華区のみ) オランダ・ロッテルダム カナダ・トロント ・廃棄物管理 ・建物ごとのエネルギー消費量 シミュレーション結果 (使用データ:建物固有の基本情報、エ ネルギーと修理のデータ、および水、地域 暖房、電気の消費に関するデータ) ・インフラのレジリエンス情報 シミュレーション結果 (使用データ:地表の標高、水源、降水 量、排水量、発電所・通信インフラの位置 情報) ・観光名所の情報、ストリートビュー ・ドローン飛行可能経路 ・土地被覆・土地利用 ・道路・鉄道網 ・地下資産、パイプライン ・土地所有権、不動産評価 ・建物内設備(通路、防火設備等) 注)48頁の考え方を基に、各都市の公表情報から都が推測 論点2 45
  30. 1.4 東京都における都市のデジタルツイン 46 海外都市事例を踏まえ、都市のデジタルツインの3つの柱を 「データ整備」「データ可視化」「データ解析」と定義 データ整備 データ解析 データ可視化 ◼ 3Dビューア等の可視化システムに

    より、地理空間情報や、各局による 解析の結果を直感的に把握可能に する ◼ 3Dデジタルマップ、点群データ、 GISデータ等、デジタルツイン上で 取り扱う地理空間情報を整備・ 集約する ◼ 各種アプリ・シミュレータにより、デジ タルツイン上のデータを用いて分析 を実施し、施策に活用する 論点2 「デジタルツインの3つの柱」出所) Walter Lohman, Hans Cornelissen, Jeroen Borst, Ralph Klerkx , Yashar Araghi, Erwin Walraven, “Building digital twins of cities using the Inter Model Broker framework”, Future Generation Co mputer Systems, Volume 148, 2023, Pages 501-513, ISSN 0167 739X, https://doi.org/10.1016/j.future.2023.06.024 . https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X23002455 (閲覧日:2023年12月1日)
  31. 1.4 東京都における都市のデジタルツイン 47 庁内データ連携基盤がデータ整備・データ可視化の役割を担い 庁内の各事業で実施するデータ解析・利活用に繋げる データ整備 データ解析 各局ユーザー 各局システム データ提供者

    庁内データ カタログ (CKAN) 庁内3Dビューア (Terria) 庁内 データストア 庁内データ連携基盤 (デジタルサービス局) データ 集約 各局システム・アプリ等 データ 利用者 各局可視化ソフト (点群ビューア等) 各局シミュレータ (水害シミュレータ等) 地理空間データ分析 (CARTO、各局GIS等) データ連携 (API経由等) データ可視化 「デジタルツインの三つの柱」の実現方針 論点2
  32. データ整備・可視化を基盤により実現し、データ解析を支援 4.1 基盤要素の実装 48 手動登録 東京都職員(データ提供者) システム間 連携 各局システム・データベース 庁内データカタログ

    (CKAN) 庁内3Dビューア (Terria) GISデータ デジタルツイン庁内データ連携基盤 庁内データストア 3D都市 モデル 3次元 点群データ データ変換・格納 公開用3Dビューア 各局システム・アプリケーション アプリ 利用 システム運用者 認証基盤 データ共有用ファ イルサーバ 手動連携 (DL) 自動連携 (API) データ整備 データ可視化 データ解析 論点2
  33. 2.4 東京都のデジタルツインの2030年までのあり方 2030年に向けたデジタルツインのあり方を検討 将来的なデジタルツインの活用を目指し基盤の構築を進める 49 防災 まちづくり モビリティ 環境 産業

    (観光等) データの 活用度合 (高度化) 利用者 (行政・企業・都民) 分野 利用者×分野を拡大しながら、デジタルツインを浸透 2030年には注力分野で デジタルツインを活用 3D都市モデルといった「都市のインフラとなるデータ」やインターフェースが整備・継続的に更新され、 対象分野において都市の「何らかの」データが、 都・企業・都民の意思決定、都の政策立案に活用できる、可変性を持った仕組みを構築 2030年に向けた東京都のデジタルツインのあり方のイメージ 論点2
  34. 2.5 東京都のデジタルツインの当面の事業方針 短期的・中長期的ユースケースを想定してデジタルツインを推進 50 短期的ユースケースの実装 中長期的ユースケースを見据えた基盤整備 (出所)3次元空間情報基盤アーキテクチャの検討 報告書(閲覧日:2023年1月23日) https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/9f 4e70e2-2335-4181-8293-

    258c12549d31/df4f46e8/20220927_policies_mobility_report_03.pdf 高度なユースケースを想定し バックキャスト的に基盤機能を整備 現時点で実装可能なユースケースを 各局ニーズに併せ検討・整備 (出所)垂直避難可能な建築物の可視化等を踏まえた防災計画検討 | Use Case | PLATEAU https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc20-012/(閲覧日:2023年1月23日) 3D都市モデル活用のユースケース 経済産業省/DADC の示したバックキャストの考え方 論点2
  35. 2.5 東京都のデジタルツインの当面の事業方針 51 短期的には3Dデータ、中期的には動的データの 活用ニーズ探索、及び社会実装に向けた取組を推進 短期:3Dデータの活用ニーズ探索 中期:動的データの活用ニーズ整理 庁内外の動的データとの連携や、 動的データ取得・活用・共有が有用な事例を整理 デジタルツイン事業で取り扱う3D都市モデル・

    3D点群データ等の業務活用方針を検討 出所:国土交通省PLATEAUサイト( https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc22-041/) 東京都デジタルツイン3Dビューア(https://info.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/3dmodel/), 2023年6月30日参照 出所:東京都デジタルツイン3Dビューア(https://info.tokyo- digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/3dmodel/), 2023年6月30日参照 論点2
  36. 2.5 東京都のデジタルツインの当面の事業方針 52 実装すべきデジタルツインの要素技術は 各事業での必要性と費用対効果等を鑑み検討 リアルタイムデータの取得 分析・シミュレーション 現実空間へのフィードバック 3D地図による現実空間の再現 •

    都市整備局の3Dデジタルマップを補 完する航空測量点群データ等を共 通基盤として整備 • より個別具体的・詳細なデータの取 得・更新は必要性を踏まえ検討 • 都市活動の把握のためにセンサーを 設置・維持管理する場合は、その 必要性、費用と、事業効果の精査 が必要 • 民間企業等が取得・整備するデー タの利活用も考慮 • 自動で機器等を制御する形での フィードバック(デジタルツイン)は、 実現性、実施規模感や技術動向 等を踏まえた検討が必要 • リアルタイム性のある可視化や 分析が必要なケースか、静的 データの分析でも意義があるか、 費用対効果を確認 要素技術活用の際に検討すべきポイント 論点2
  37. デジタルツインの 実現・高度化 フェーズ3 フェーズ1 デジタルツイン 基盤の構築 2.6 デジタルツインの実現ステップ デジタルツイン実現に向け3つのフェーズを設定 ①デジタルツインの

    運用・庁内活用 ◼ 基盤要素の整備項目 とその役割分担の検討 ◼ 運用の全体像とその役 割分担の検討 ◼ 運用に必要となるルー ル・仕様の整理・検討 ◼ ユースケース・サービスの 検討 ◼ 基盤運用の開始 ◼ 各種機能拡張、連携 ◼ ルール・仕様の 随時更新 ◼ デジタルツインの高度 化方針の検討 ◼ 高度化の実現にあ たっての機能、仕様 等の方針検討 2020年度~ 2023年度~ 2030年度~ 53 フェーズ2 2027年度~ ②デジタルツインの 活用拡大 ◼ 各種3Dデジタルマップ・ 地理空間情報の更新 を踏まえた基盤側対応 の検討 論点2 ユースケースの創出 • 順次、5分野におけるサービ スの実装 • 庁外含めたデータの活用拡 大 • 庁内の地理空間データ 集約・可視化 • 防災分野、まちづくり分野 におけるサービスの実装 • 今後の技術革新を踏ま えた取組検討
  38. 2.6 デジタルツインの実現ステップ 基盤構築フェーズを踏まえ、運用・活用拡大、機能拡張を目指す フェーズ 1. 基盤の構築 3. 実現・高度化 構 成

    要 素 ( ※ ) の ス テ ッ プ 戦略 整備・運用戦略検討 基 盤 要 素 付 帯 要 素 サービス ユースケース検討・ ベータ版事業実施 デジタルツインを各局事業に活用(点群データ活用促進、シミュレーション結果の可視化等) 標準仕様・品質基準の検討・整備 各局による既設インフラの活用 / 新規インフラの整備・活用 庁内でのデジタルツインデータ連携基盤普及・拡大 インフラ 仕様 運用 ルール 運用における各種 ルールの検討・整備 運用や国等の動向を踏まえた各種仕様・ルールの追加・更新 データ 庁外 ビューア 構築 庁内データストア・ データカタログ・ ビューア構築 庁内外のデータ連携 庁内地理空間データ集約 (庁内データ連携基盤への掲載) ビューアの機能拡充、地理 空間データ分析機能提供 システム ロードマップ(デジタルツインの構築・運用指針)作成・更新、外部有識者への方向性確認 FY2020~ FY2030~ 54 TDPF※等と連携した、庁外含めたデータの活用拡大の検討 2. ①運用・庁内活用 FY2023~ FY2027~ 2. ② 活用拡大 データ更新にむけた対応検討 データ整備・ 更新の継続 整備システムの 高度化 各局要望・外部連携を踏まえた 基盤の機能改修 ※構成要素の詳細についてはロードマップを参照 論点2 防災・まちづくり 分野サービス実装 順次5分野でのサービス実装、今後の技術革新を踏まえた取組検 討 庁内オープンデータ 活用 ※TDPF:東京データプラットフォーム