令和２年５月27日に成立し6月３日に公布され公布から３か月以内に施行されるスーパーシティ法によって、世界から一周遅れと言われる日本のIT化促進が実現されるか。
２０３０年を目指すことに異論はないのだが下記に記す各国の有効なコロナ禍対策をモデルにするなどして、既成企業の能力を活用した早急な取り組みにより、すぐにでも実現して欲しいことが多い。そしてIT後進国の汚名を挽回したい。
スーパーシティ法の特徴を眺めてみよう。
国家戦略特別区域法の一部を改正する法律でありスーパーシティ法はプロセスを明記する。
構想を実現する上で主要なプレイヤーに反対がないことを確認するため住民合意を証する書面を添付して提出する。その後特区担当大臣（総理）に提出すると所管する省庁全てに同時検討を要請する。
相互連携のためクラウド化を推奨し、相互連携仕様であるAPIを内閣府のAPIカタログ上で公開する。）を法令上義務化する。政府が定めた安全管理基準同等の対策の実施を義務と明記されているが中国を意識したものだろう。
令和２年５月28日現在、55団体からアイディア提出され、６月１日現在オープンラボへの参加事業者数は110。
一刻の猶予もない開発。
世界のIT化による現状を眺めるとＡＩやビッグデータを活用し、社会の在り方を根本から変えるような都市設計の動きが急速に進展している。特にコロナ禍対策で顕著だ。
日本の接触確認アプリの開発遅れや給付金ネット申請障害の頻発、それに予算額の規模（米国は総額2兆ドルの緊急経済対策のうち、約3千億ドルを政府内のテレワーク環境整備や遠隔診療に充てる）など出遅れが際立つ。
接触追跡などITを駆使したコロナ対策（シンガポール）シンガポール政府は、新型コロナ感染者に接触した人を追跡するスマホアプリを公開しています。米アップルと米グーグルも、同様のアプリを共同で開発すると発表しています。
AIで声や呼吸音から8割超の確度でコロナ感染を判定。欧州専門家集団ボイスメドの開発でイタリアでは5月から導入が始まった。3月下旬に政府が後援したビジネスアイデアのコンテスト の成果だという。
米国勢調査局は4月下旬から毎週、100万世帯を対象に雇用や教育、食料事情を聞くネット調査を続けほぼリアルタイムのデータにより貧困層への支援策などに利用する。
失業保険の申請でオクラホマ州の対応窓口は5月中旬までに累計700億円超の給付手続きを終えた。 米グーグルの支援で4月中旬から州の申請データ処理にAIを導入した成果だという。結果、1週間の対応件数が6万件と30倍になった。
オーストリアでは４月に感染者数が公式統計の4倍の2万8500人に上る可能性があることを世論調査向けのデータ技術を応用して割り出した。国境封鎖や屋内集会を制限する措置もデータ活用の成果としている。
仏では4月下旬ソルボンヌ大と市当局が下水処理場からコロナウイルスの遺伝物質を検出し感染者が増えた地域は約1週間早く下水中のウイルスも増えることを検知。今後の感染対策で有効な手立てになるとしている。世界各地で排水データを使う警告システムの検討が始まった。
腰を据えてとりくむ課題
コロナ禍で判明した喫緊の課題解決と2030年頃に実現され得る「ありたき未来」の生活の先行実現に向けて腰を据えてとりくむ課題を分けて考えるべきだろう。腰を据えてとりくむ課題としては次の事例が参考になる。要はアイデアや能力を国民や企業から募集して、国民目線とずれない都市の実現をめざすべきだろう。
参考
バルセロナ ＩｏＴフルスコープ型スマートシティ
車や人の動きをセンサーにより検知し、Ｗｉ－ＦＩを経由して空き駐車スペース情報を提供する「スマートパーキング」
街路灯と連動した見守りサービス
ゴミの自動収集サービス
セントラルシステム交通監視型スマートシティ（中国・杭州）
「City Brain」構想。ＡＩ・ビッグデータを活用した交通渋滞の緩和、都市交通のコントロール
政府系クラウドの採用
政府系クラウドはAWSを採用することになっている。世界3割強のシェアで他を圧倒することから当然だろう。しかし他の２社のクラウドもそれぞれ日本を圧倒している。マイクロソフトは世界に36拠点を AWSは19拠点、グーグルは15拠点と規模を誇る。マイクロソフトとグーグルの追い上げは凄まじい。
世界３強のクラウドの凄さを眺めてみよう。ここまで差がついたためすぐに追いつき追い越せは不可能だろう。当面はこれらのマルチクラウドに依存しながら進め、いずれNTTデータやソフトバンク、KDDIが中心となる日本発クラウドの開発を期待したい。
マイクロソフトが自社のクラウド上に開発したAIシステム「アジュール」はAPIを提供し画像や音声の認識、翻訳といった機能をアプリに組み込めデータの処理量や回数などに応じて課金される。ウーバーの運転手は、乗務を始める前にアプリで顔写真をチェックされ運転を開始できる。
直近2017年10～12月期では、クラウド事業全体の売上高が前年同期比15％増の78億ドルだったが、アジュールだけでは倍増となった。
マイクロソフトは16年に研究所を再編し、現在AIの専門組織の下に約8000人の人員を抱えオフィスや16年に買収したリンクトインからのビッグデータを背景につねにアルゴリズムを洗練させる研究を行っている。
昨年5月に「カスタム・ビジョン・サービス」たとえばプリウスというタグを付けた写真をドラッグ・アンド・ドロップで10枚ほど読み込ませれば、AIがプリウスを認識するようになる。
画像認識だけでなく、音声認識や翻訳にもカスタムサービスを広げており、より文脈に合った表現を可能にした。一方グーグルは、画像認識アルゴリズムの作成を自動化する仕組みを新たに開発。人手では実現できなかった認識精度まで短時間で高めることができるという。
処理速度を上げ消費電力量は抑えた米インテルのFPGAチップ（製造後でも回路の書き換えが可能なチップ）「ブレインウェーブシステム」を開発。
グーグルは機械学習の計算に特化したGPU「テンサー・プロセッシング・ユニット（TPU）」の独自開発に着手している。
年間の売上高は推計40億ドル規模。同社は検索エンジンやマップ、ユーチューブといった10億単位のユーザーが利用するサービスのデータを活用した機械学習
今年1月に「クラウド・オートML・ビジョン」と呼ばれる新たな画像認識のAPIを発表。