スマートシティインテリジェンス
都市のデータは、交通は一つのシステム、電力・水道は別のシステム、事故や市民からの要望はまた別の場所にと、それぞれ切り離されたシステムに存在します。AppXcessのスマートシティソリューションは、これらのシステムをつなぎ、まとめて読み解き、そこから見えてくるものを意思決定に変えます。その結果、交通・インフラ・電力・水道・公共サービスを、都市で実際に起きていることに基づいて運営できます。
つながるインフラ
道路センサーのデータ、街路灯網、電力・水道設備を一つに統合します。
都市インテリジェンス
都市のデータをまとめて読み解き、一つの全体像に基づいて計画を立てます。
市民サービス
誰もが使いやすいデジタルポータルと、迅速に応える窓口を提供します。
持続可能な運営
エネルギー・水・廃棄物を、固定的なスケジュールではなく実際の需要に基づいて把握します。
スマートシティプラットフォーム
スマートシティ技術は通常、交通プラットフォーム、ユーティリティのSCADA、廃棄物収集ルートの計画ツール、許認可ポータルというように、システム単位で一つずつ導入されます。AppXcessは、既存のダッシュボードの横にもう一つ追加するのではなく、交通・電力・水道・インフラ・公共サービスを一つの運営像に統合します。
統合運営
交通網、送電線、上水道の計測データを中央で一元的に把握できるようにします。
つながるサービス
市民向けの駐車ポータル、各種申請、廃棄物処理の状況データを一つのエコシステムに統合します。
リアルタイムの可視化
電力・水道網、事故対応の経路、環境監視網の全体にわたり、即時のアラートと追跡を提供します。
都市データが意思決定になるまで
四つの段階で構成され、それぞれの成果が次の段階につながります。部門を統括する立場の方にも、その裏側でシステムを運用する担当者にも役立つ内容です。
IoTとデータソース
交通センサー、電力・水道のメーター、廃棄物収集ルート、CCTVのイベント、設備点検の記録、市民からの要望。その大半はすでに存在していますが、互いに連携できないシステムに分かれています。
既存のシステムを置き換えるのではなく、すでに運用中のシステムにそのまま接続します。
AIと分析
スマートシティのAIが本領を発揮する段階です。各データを整え、一つの定義体系にそろえてまとめて読み解くことで、ある交差点が火曜日に通常どのような状態か、どの設備の性能が落ちているか、需要がどこへ移りつつあるかが分かります。
計測値が画面上の数字にとどまらず、パターンとして見えてくる段階です。
リアルタイムのインサイト
見つかったパターンは、各チームが対処できる画面として表示されます。幹線道路で強まる渋滞、上水道本管の水圧低下、収集量が増えたごみ収集ルート、特定のサービスに急増する要望などです。
すべてのインサイトには出どころが併記されるため、信頼するか、異議を唱えるかを判断できます。
自動化された対応
信号計画の調整、作業指示の発行、投入する作業班の提案など、一部の対応は自動で行われます。それ以外は担当者に委ねます。住民に影響する判断には、責任を負う人が必要だからです。
その後の経過は記録され、次のサイクルのデータになります。
この土台となるデータ統合とモデリングは、AppXcessの データ・AI 領域の強みです。このページでは、その強みを企業システムではなく都市システムに向けています。
交通分析
インテリジェントな交通流の分析、渋滞のインサイト、交通の最適化により、移動を改善します。
移動のインサイト
交差点の区間全体にわたる過去の渋滞傾向と歩行者の遅延を把握します。
渋滞分析
季節の変化や悪天候で急増する道路網の交通密度を算出し、迂回計画を調整します。
交通の最適化
信号の周期を状況に応じて調整し、アイドリングが生じる交差点の二酸化炭素排出を最小限に抑えます。
インシデント管理
インテリジェントなワークフローと状況認識により、リソースを調整し、運営中に発生するインシデントに効果的に対応します。
インシデント検知
センサー値の急変をリアルタイムで追跡し、危険、浸水、電力網の障害の検知を自動化します。
リソースの調整
公用車両、電力・水道の作業員、緊急対応チームを一つの共有運用マップに表示します。
対応の最適化
迂回や渋滞を避ける最適な車両の出動経路を自動で生成します。
インシデントは一つの部門に報告される一方、対応すべきチームは別のシステムにいるため、最初の数分が電話連絡に費やされます。
出動指令、現場の作業班、センサーのアラートを一つの運用像にまとめ、インシデントの記録を事後ではなく進行中に作成します。
対応要員が同じ地図と同じ事実に基づいて動き、事後の検証では信頼できる記録を活用できます。
市民参加
迅速に応えるサービス、フィードバックのチャネル、地域社会の参加を通じて、都市と市民のコミュニケーションを強化します。
市民のサービス要望の記録と地域社会からの提案が、都市計画の担当者に届くまでの流れをシミュレーションします。
まだ投稿がありません。上の入力欄から提案を投稿してください。
サービスへのアクセス
モバイルでも使いやすい市民向けアプリケーションを提供します。
市民の声
地域ごとの意見とサービス満足度を集計します。
都市のインサイト
都市データを実務で活用できるインテリジェンスに変え、都市計画、持続可能性、長期的な発展を支えます。
成長のインテリジェンス
地域ごとの用途地域の拡大要請と、住宅開発の密度指標を把握します。
都市計画
緑地の分布、公立学校への近さ、商業施設への到達範囲をモデル化します。
戦略的な可視化
数十年にわたる建設計画全体で、炭素のオフセット量と地域ごとの電力使用規模を予測します。
計画に関する判断はそれぞれ異なるデータセットをもとに議論され、提案が交通・電力・水道・サービスに与える影響は部門ごとに個別に見積もられます。
密度、人の移動、サービス需要のデータをまとめてモデル化し、変更案をそれが影響するシステム全体にわたって検討できるようにします。
都市計画の担当者と議員が同じ根拠を確認し、判断に至った論理は記録として残ります。
インフラ監視
主要な基幹設備全体の可視性を保ち、信頼性、持続可能性、運用パフォーマンスを高めます。
設備の可視化
上下水道の配管、変電所、高速道路の構造物を継続的に監視します。
性能の追跡
発電出力の変動、水圧の測定値、電力網の負荷急増をリアルタイムで集約します。
サービスの継続性
構成要素の障害が急増した際に、予備電源への切り替えや配管の迂回手順が自動で実行されるようにします。
デジタルツインプラットフォーム
シミュレーション、計画立案、最適化、運用上の意思決定を支える仮想都市モデルを構築します。
環境モデリング
実在する建物、電力・水道のネットワーク、都市の交通経路を高精細なデジタルモデルに再現します。
シナリオシミュレーション
極端な気象、電力・水道の供給停止、交通の迂回をシミュレーションし、都市のレジリエンスをモデル化します。
計画の最適化
実際の着工前に仮想の開発案を分析し、環境負荷のオフセット効果を測定します。
道路・電力・水道・建物への変更は、その地域の他の要素とどう影響し合うかを誰も確認できないまま確定されます。
運用中の設備とネットワークの空間モデルを構築し、変更案をシナリオとして実行して現在の状態と比較できるようにします。
予算を投じる前に選択肢を比較でき、それぞれの前提条件を常に確認できます。
IoTデータ分析
つながったIoTセンサーや機器、インフラシステムの情報を収集・分析し、都市運営を改善します。
センサーインテリジェンス
数千に及ぶスマート街路灯、給水バルブ、炭素センサーから届くリアルタイムのテレメトリを処理します。
つながるシステム
ノード群と中央データベースの間に、途切れない低遅延のエッジ接続を構築します。
運用の可視性
システムのテレメトリのノイズを除去し、都市サービスの対応計画に影響する主要な指標だけを表示します。
予知保全
故障が発生する前に保全が必要な時期を予測し、都市が稼働停止を減らし、設備の寿命を延ばせるよう支援します。
設備の異常検知
高頻度のセンサースキャンと異常パターンの分析により、物理的な損傷が生じる前に温度や振動の急変を捉えます。
予測精度の指標は、高精細な多変数シミュレーションを繰り返し実行して評価します。
設備が状態ではなく暦に沿って保全されるため、一部は早すぎる時期に整備され、一部は運用中に故障します。
センサーデータと点検履歴をまとめて読み解いて設備を状態別に順位づけし、その順位に沿って作業指示を発行します。
作業班は日程表ではなく状態データが示す場所へ出動し、その判断根拠は後から検証できます。
スマートインフラインテリジェンス
基幹設備を、継続的な最適化と運用改善が可能なインテリジェントなシステムへと変えます。
インフラインテリジェンス
交差点、配管の分岐点、街路灯にエッジコンピューティングのハードウェアを設置し、現場単位で判断できるようにします。
最適化のインサイト
継続的なセンサー点検と予測的な監視により、構造上のボトルネック、熱損失、電力網の負荷の重複、リソース活用の抜け漏れを明らかにします。
運用効率
迂回の発動、都市の照明スケジュール、送水の手順を自動化し、効率を最大化します。
都市運営ダッシュボード
スマートシティの管理プラットフォームは、責任者が会議の場でそのまま読み取れてこそ役に立ちます。この画面は、経営層が実際に手を打つ指標、すなわち交通・電力・水道・廃棄物・インシデント対応のパフォーマンスに絞り、各チームがすでに見ている詳細な監視情報は含めません。
信号の周期
保有する交通センサーのデータから交差点の需要を把握します。
アイドリングと排出
交差点で測定し、変更の効果を評価できるようにします。
公共交通の定時性
路線ごとに計画時刻と実際の到着時刻を比較します。
各部門がそれぞれのやり方で自部門の実績を報告するため、会議のたびに都市全体の状況を手作業でまとめる必要があります。
交通・電力・水道・廃棄物・インシデントの指標を、すでにそのデータを保有するシステムから取得し、部門間で合意した定義に沿って共有します。
経営層は、どの数字が正しいかではなく、その数字を前に何をすべきかを議論します。
インフラと市民データのための設計
スマートシティのシステムは、交通制御、電力・水道網、住民に関する記録にまで及びます。導入の可否は、以下の管理策をもとに判断することになります。
データ保護
人の移動、電力・水道、サービスのデータは、単独では個人を特定できなくても、組み合わせると特定が可能になることがあります。
データを機微度に応じて分類し、用途が許す範囲で集計または匿名化し、記録管理ポリシーが定める期間だけ保管します。
アクセス制御
交通の運用担当者、電力・水道のエンジニア、都市計画の担当者は、同じプラットフォームでもそれぞれ異なる範囲の情報を必要とします。
担当する業務に応じた役割ベースのアクセス権を適用し、すべてのアクセスを特定の個人までたどれるようにします。
インフラのセキュリティ
信号、ポンプ、警報に影響するシステムは、報告用のダッシュボードとは異なるリスク区分に属します。
上位の分析層だけでなく、運用システムそのものにもネットワーク分離、監視、インシデント対応を適用します。
ガバナンス
システムが住民に影響する対応を提案する場合、その結果について責任を負う人が必要です。
自動で実行することと人の判断が必要なことの境界を明確に定め、判断とその入力データを記録します。
プライバシー・バイ・デザイン
カメラやセンサーは、目的を先に文書化しておかない限り、目的に必要な以上のデータを収集してしまいます。
各データ入力の範囲を明示した目的に限定し、収集する項目と保管期間は導入前に合意します。
導入環境の管理
一部の都市データは共有のクラウドリージョンに置けず、一部のネットワークはインターネットに一切接続できません。
クラウド、ハイブリッド、または行政機関が自ら運用するインフラ内のオンプレミスから選択できます。どこに置くかは、機関のポリシーに沿って判断します。
このうち二つは、専用のページで詳しく扱っています。 ソブリンAI のページでは、機関が管理する境界の内側でモデルとデータのすべてを運用する方法を扱います。都市や市民のデータを管轄の外に出せないときの答えです。 サイバーセキュリティ のページでは、インフラそのものを取り巻く監視、ID管理、インシデント対応を扱います。
関連ソリューション
このページは、道路・ネットワーク・設備と、その上で提供されるサービスまで、都市単位の運営に焦点を当てています。その両隣にあたる領域は、次の二つのページで扱います。
スマートシティインテリジェンス
現在ご覧いただいているページです。交通・移動、公共安全、電力・水道、廃棄物、インフラの状態、市民サービスにわたるインテリジェントな都市ソリューションであり、都市の運用層を一つにまとめて読み解きます。
公共分野・行政
より広い公共分野の課題を扱います。行政サービス、案件・文書処理の業務、行政のナレッジ管理、部門横断での安全なAI導入までを含みます。担当範囲が都市運営より広い場合は、こちらのページから始めてください。
公共AIを詳しく見るエンタープライズインテリジェンス
同じ意思決定インテリジェンスの考え方を、都市ではなく企業に適用します。組織のデータ、文書、分析をつなぎ、経営層が一つの全体像を見られるようにします。
エンタープライズインテリジェンスを詳しく見るインテリジェントな運営で、より賢い都市をつくる
現在の都市運営で最も難しい部分と、その背後にすでにあるデータをお聞かせください。インテリジェンスが役立つ部分とそうでない部分、そして最初のフェーズに何が必要かを整理します。