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東京データプラットフォーム 第2回コミュニティイベント

data_rikatsuyou
August 08, 2024
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東京データプラットフォーム 第2回コミュニティイベント

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August 08, 2024
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  1. 本日の次第 1 開会挨拶・ ケーススタディ選定概要の説明 東京都デジタルサービス局 データ利活用担当部長 兼 スマートシティ・データ連携担当部長 池田 庸

    2 採択プロジェクトの発表 あいおいニッセイ同和損害保険株式会社 山田 武史 氏 株式会社IP DREAM 織田 稔之 氏 沿線まるごと株式会社 会田 均 氏 株式会社リクルート 定時 大介 氏 アールイー株式会社 今井 直樹 氏 東京海上レジリエンス株式会社 石川 沙莉 氏
  2. スケジュール R6 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

    R7 1月 2月 応募・選定 プロジェクト 実施 成果報告 公募 (8月~2月) ★審査・選定 ★採択発表: 7月31日(水) ★成果発信 2月開催のコミュニティイベントでプロジェクト成果を共有するとともに、 創出された有効なデータ等をTDPFに掲載
  3. プロジェクトの背景・目的  渋谷区では将来のまちづくりビジョン“渋谷計画2040(まちづかい戦略)”を策定  来街者や事業者、有識者へのヒアリングを通じ、“まちの回遊性“向上に注目 若年層来街者・事業者の声 まちづかいの活性化には・・・ ・ごみがない清潔な空間 ・ゆったりとした歩道 ・車を気にしない歩行環境

    ・座れる場所、が欲しい、etc. 有識者のコメント ・人が多く、歩道橋が多く街中の移動がしづらい ・スクランブル交差点やハチ公像など観光スポットが 駅周辺に集積しており、地域消費につながりにくい ・1.5km圏内を対象としたモビリティ需要はありそう ・移動や滞留を道路空間で可視化できると良い 本プロジェクトでは安全・快適・便利なまちづくりの実現に向け、各種モビリティデータの連携・ 可視化・分析を進め、まちの回遊性向上を通じて、都民のQoL向上を目指します
  4. 施策の検討 区との連携・調整 交通動態を マップ上に 可視化・分析 各種交通データ 歩行者 地域・行政など “各種交通データを活用したまちづくり推進プロジェクト”の取組概要 ①車・電動アシスト自転車・電動キックボードなどの交通量・平均速度などの交通データを整備

    ②地図情報システム上でエリア内の交通動態を可視化。各種施策の検討・効果検証に活用 ③本プロジェクトの成果をTDPFを通じて横展開 【本プロジェクトの新規性】 ・自動車・電動アシスト自転車・電動キックボードの走行データを統合したPJは「日本初」 ・従来のプロジェクトでは達成し得なかった多角的・多面的なデータ分析を可能に TDPFを 通じて 横展開 ※別途調達 (自社調べ) 電動アシスト自転車 電動キックボード 自動車
  5. 地域一体で育成 秋葉原 データ 観光施設 ショップ SNS投稿 公共機関 Point AI技術を駆使して、 データ登録の負担

    を軽減。 プロジェクト概要:ケーススタディ事業の狙い 地域一体で育成する「多言語対応AIコンシェルジュ」 AIコンシェルジュ 24時間・自動応答 多言語対応 自然な対話 Point 日本語で学習。 翻訳AIを使って、 母国語で利用。 TDPFへの還元 データ登録内容 対話ログ・傾向 データ整備要件 Point どのデータが何に 役に立つか。AI技 術の効果は。 サービス提供 フィードバック
  6. 21か国語に対応 迷わずに質問を始められる 社会課題:急増するインバウンド旅行者への対応 アジア諸国を含めたコミュニケーションが課題 訪都外国人・目標 2026年 2000万人 旅行中の困りごとは コミュニケーション 旅行中に困ったこと

    Wi-Fi環境 32% 施設スタッフ との会話 20% 多言語表示 の少なさ 18% 出典:GOOD LUCK TRIP調査 使われる言語が多数 対応する働き手・・・ 訪日外国人の傾向 上位90%の使用言語 韓国語、中国語(繁体 字)、中国語(簡体字)、 英語、タイ語、タガログ 語、ベトナム語、マレー語、 インドネシア語、ドイツ語 出典:JNTO統計
  7. プロジェクト体制 IP DREAM 実証とりまとめ AIプラットフォーム開発 日立製作所 技術協力 データ収集・ログ分析 ナイトレイ 技術協力

    SNSデータ活用 秋葉原タウンマネジメント Akiba.TV 千代田区 企画・評価協力 TDPFメンバー 体験アカウント データ登録(試行) 自由参加
  8. スケジュール 令和6年 令和7年 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月

    3月 TDPF コミュニティ 実証 プロジェクト •計画発表 評価体験 成果発表• データ 登録試行 評価体験 データ 登録 評価1 データ 追加登録 評価2 成果 まとめ 生成AI+翻訳AI の可能性を理解 データ整備の 効用を検証 2回の機会を設けて、関係者の理解を深めながら進めます。
  9. 青梅市~ 奥多摩町 の現状 ▪東京都の社会課題・打ち手・QoL向上の全体像 青梅~奥多摩を繋ぐ「東京アドベンチャーライン」を核にした 観光消費額向上と新たな観光データの取得(=東京都内の観光客分散化) 国内・海外の観光客の来訪が都内の一部エリアに集中 ⇒特に青梅市~奥多摩町間が空洞化 東京都の 社会課題

    旅のテーマや目的の多様化に対応した、きめ細かいプロモーションや ニーズに即したコンテンツ開発を実現するためのデータ集約・分析 多摩・島しょ地域における地域固有の資源の活用による誘客の促進 参考:PRIME観光都市・東京 東京都観光産業振興実行プラン 2024-2026 [多摩・島しょ地域の観光振興][3年後の目指す姿] GOAL 東京アドベンチャーライン 乗降者数の減少 近隣以外からの来訪者が少ない 特定のスポットへの来訪者の偏り 打ち手 公共性【都民のQoL向上への貢献】
  10. 都民の QoL 向上 都民の QoL 向上 観光客 として 居住者 として

    観光事業者 として アクセスの良い観光地を認知・体験 ➡ 観光満足度の向上 都内広域で来訪者が分散 ➡ 生活の質の向上 該当エリアへの誘客 ➡ 雇用、所得の向上 公共性【都民のQoL向上への貢献】
  11. ▪データに基づくPDCAサイクル(イメージ) A P D C ・Suicaデータ、人流データ(国内・インバウンド)、観光データを基に分析 ・分析結果に基づき、打ち手を検討する • ターゲットの志向・関心に沿った ①コンテンツ開発・磨き上げ、②プロモーションを実施

    • 人流(国内・インバウンド)の変化や、国内・外の旅行者・路線利用者の ニーズ、周遊性、リピート性等を分析 • サービス創出や行政課題の解決につながる官民の事業連携に向けた検討 • 更なる地域活性に向けた、データの掛け合わせ等の検証 適合性【複数データの掛け合わせ】
  12. ▪Do(具体的なアクション)の関連性・位置づけ コンテンツ 造成・磨き上げ 地域固有資源の 魅力向上 1 都民・インバウンドを対象にした プロモーション 地域連携による 誘客促進・受入体制整備

    個人の動向・志向・関心 をデータから分析 ①及び②の掛け合わせで アドベンチャーラインへの人流 を創出 総合的に分析・整理 適合性【複数データの掛け合わせ】 2 3 ターゲット層への 訴求や情報取得 ↓ ↓ ↓
  13. TDPF 分析 施策検討 施策実行 検証 提供 還元 還 元 ポ

    イ ン ト 東日本旅客鉄道 株式会社 東日本旅客鉄道 株式会社 株式会社 ブログウォッチャー 株式会社リクルート 観光情報(統計データ) Suica(統計データ) 人流(統計データ) 沿線まるごと株式会社 株式会社リクルート 各種統計データを ベースにレポート作成 ↓ レポートを軸に施策を 検討 株式会社リクルート 各種取組結果や、 プロモーションと 連動した結果を集約、 レポートを作成 沿線まるごと社・行政 現地での地域連携 東日本旅客鉄道 株式会社 PR 株式会社リクルート PR、コンテンツ造成、 磨き上げ ①路線単位での人の動き(国内・インバウンド)を各会員に展開 ②データ利活用のユースケースを解像度高く各会員が把握可能 ③特定路線を活用するユーザの関心・志向も確認 還元性【TDPFデータの還元】
  14. 概要 住民 回収事業者 回収データ 回収  家庭系廃食用油の回収および回収スポットにおけるトレーサビリティデータの取得 自治体、省庁中心 回収事例、データ分析結果共有、 廃食用油回収にかかる政策的な議論

    可視化  取得したデータをダッシュボードとして可視化 ダッシュボード シミュレーション 共有  可視化しづらい環境政策の解決策として脱炭素推進自治体を中心にコミュニティ形成 コミュニティ 参加者 アジェンダ
  15. 背景 廃食用油は、“食料安全保障” と “エネルギー安全保障”の両面で重要 “事業系”廃食用油を約40万t/年のうち、 30万t/年は国内の畜産に必要な飼育原料と して、国内の畜産業界を支えている 外食店舗や食品工場から排出される “事業系”廃食用油 家庭から排出される

    “家庭系”廃食用油 日本国内の食料自給率33%と低く、 貴重なカロリー源の飼料として重要な 役割を果たしている “家庭系”廃食用油はほぼ未回収であり、 回収ポテンシャル含め未解明 廃食用油 飼料安全法により、家庭由来の廃食用油は 飼料用油脂原料として認められず、SAF等の 需要が高まる昨今まで行き先がなかった 昨今の世界的に高まる航空業界の再生燃料SAFをはじめとして廃食用油をエネルギー等の 利用需要に対して、既存の“事業系”廃食用油を回すことなく、未回収の“家庭系”廃食用油 を掘り起こすことで、食料・エネルギー両面の需要を満たすことに期待されている。
  16. 背景 東京都環境局の取り組み 「東京油で空飛ぶ 大作戦 Tokyo Fry to Fly Project」 農水省の取り組み

    「廃食用油×MAFFチャレンジ」 農水省や東京都環境局など全国的に家庭系廃食用油回収が始まりだした
  17. 背景 “家庭系”廃食用油 回収がもたらす効果 Point1 未回収であること(=回収すればするほど脱炭素貢献) 東京都および各市区町村で家庭系廃食用油は未回収であり、回収しエネルギーや工業 等で再利用されることで二酸化炭素排出減への貢献が可能。 Point2 植物由来であること(=環境にやさしい資源の再利用) 廃食用油は植物由来であることから、化石燃料と異なり採掘等で二酸化炭素発生が極め

    て少なく、ヨーロッパにおいては植物由来の廃食用油利活用に対する評価のほうが高い。 Point3 可視化できていないこと(=可視化することで普及啓発に役立つ) 二酸化炭素量含めて、各市区町村は環境施策の可視化に苦慮しており、家庭系廃 食用油の取り組みでデータを可視化することで住民に対して普及啓発に役立つ。 廃食用油の回収は東京都や各自治体が進める脱炭素に貢献できる
  18. 背景 https://www.env.go.jp/policy/zerocarbon.html 「2050年二酸化炭素排出実質ゼロ」を表明している自治体は東京都および48市区町村 存在し、家庭系廃食用油の回収施策はどの自治体にとっても環境面で効果的、かつ実効 した効果を可視化できる。 1. 葛飾区 2. 多摩市 3.

    世田谷区 4. 豊島区 5. 武蔵野市 6. 調布市 7. 足立区 8. 国立市 9. 港区 10. 浪江市 11. 中央区 12. 新宿区 13. 荒川区 14. 北区 15. 江東区 16. 墨田区 33. 台東区 34. 西東京市 35. 青梅市 36. 昭島市 37. 清瀬市 38. 武蔵村山市 39. 大島町 40. 小笠原村 41. 日野市 42. 三鷹市 43. 江戸川区 44. 東村山市 45. 稲城市 46. 東久留米市 47. 品川区 48. 羽村市 東京都表明自治体 ※順番は左記一覧の順番で記載 東京都 脱炭素政策と合わせることで多くの自治体と連携が可能 17. 利島村 18. 中野区 19. 杉並区 20. 千代田区 21. 府中市 22. 小金井市 23. 町田市 24. 板橋区 25. 目黒区 26. 練馬区 27. 小平市 28. 文京区 29. 八王子市 30. 大田区 31. あきる野市 32. 国分寺市
  19. 実施内容 回収 内容 <フィジカル> 家庭から排出される廃食用油を特定 の場所で回収 <デジタル> 廃食用油拠点毎に、トレーサビリティデ ータとして必要なデータを回収 [回収データ]

    ・回収場所 ・回収場所の所在地 ・回収した年月日 ・回収量 ・再生業者の所在地 ・積替え保管を行った場合はその積替え保管 施設の所在地 ※回収以後のトレーサビリティは全油連が補足 [回収方法] ・既存の家庭系廃食用油回収拠点 ・新規設置した回収拠点 廃食用油およびトレーサビリティデータを同時に回収 “家庭系”廃食用油および収集・再利用までのトレーサビリティデータ回収
  20. 実施内容 既存で回収を進めている豊島区および、民間企業と連携して回収スポットを調整 豊島区の人口分布および既存回収スポット ※豊島区 区政情報 「町丁別の世帯と人口(令和6年6月1日現在)」参照 ※豊島区 地域・暮らし「廃油回収」参照 <空スポット> 巣鴨、新大塚、

    池袋西口、要町付近 エリアの網羅率を上げるために独自に回収スポットを調整 <既存スポット> 21か所 毎月最終月曜 9:00~12:30 拠点や店舗の人員を活用し た安全面や広報活動を展開 するために、地域金融機関や 小売店舗等と連携予定 豊島区と連携
  21. 実施内容 [自治体ダッシュボード] 各回収スポットで廃食 用油の回収と合わせて トレーサビリティデータを 取得 回収 廃食用油トレーサビリティ 管理プラットフォーム UTMS(Uco

    Traceability Management System) オープンデータ ・町丁別 世帯数 ・町丁別 年齢別人口 等 [家庭系廃食用油マーケット予測] 豊島区を皮切りに、東京都および全国的に家庭系廃食用油のトレーサビリティデータを今後 回収し、気象データのように各自治体から回収された家庭系廃食用油およびマーケット予測 データを将来的に公開する。 回収実績および他自治体の回収シミュレーションを公開 統合 可視化
  22. 実施内容 目的 施策 イメージ アジェンダ① 廃食用油回収施策の施策共有 データの力を活用することで可視化しづらい環境施策を可視化し、自治体横断で環 境施策を共有議論できる場を用意する。 アジェンダ② 回収データの分析共有

    既存TDPF会員の自治体環境担当者等に対して、廃油回収事例や廃食用油回収データの 提供、さらに最も関心の高い各自治体の家庭系廃食用油の取り扱いの見解を共有・議論でき る場を提供し、都全体で回収を推進。 アジェンダ③ 各自治体毎の廃食用油の取り扱いに関する見解共有・議論 都全体で脱炭素施策のテーマとして家庭系廃食用油を推進するコミュニティ形成
  23. 中期的な展開 令和6年度 令和7年度 令和8年度以降 回 収 コ ミ ュ ニ

    テ ィ 豊島区にて、官民連携した 家庭系廃食用油とデータ 回収モデル構築 2050年二酸化炭素排出実質ゼロ宣言自治体を中心 に連携してフィールドを拡大 東京都や関連省庁と共に、効果的な回収方法や行動変容について連携し、そのあ とのルール整備や回収事業者や協力者参入に向けた取り組みを全油連を中心にコ ミュニティ立上げ議論促進 効果的な回収方法や成果をコミュニティ横断で共有 回収促進および不正対応等のルール議論 設置や回収事業者の参入促進
  24.  データ活用による実効性のあ る計画作成検証  デジタル化による効率化・迅 速化の検証 プロジェクト全体像 「個別避難計画作成」「要配慮者の避難支援」両方の課題解決に資する実証*を通じ、 東京都における要配慮者の「逃げ遅れゼロ」実現への貢献を目指します 全体像

    個別避難計画作成・ 安否確認の高度化 要配慮者の避難 トータルサポート 個別避難計画作成~ 避難支援業務の全体見直し 個別避難計画作成 要配慮者の避難支援  支援者サポート検証  データ活用による避難手段・ ルート・避難先の最適化検証  事業者との連携スキーム検討 実証1 実証2 実証3 *体験会やWSを開催。使用データの一部はダミーデータ
  25. 実証2:要配慮者の避難トータルサポート(2) 災害時における要配慮者の新たな避難先として、ホテル活用の有効性を検証します 災害時における要配慮者の新たな避難先  平時・災害時共通で使用できるホテル予約サイト・電話予約体制を構築*  災害時には、災害情報等を踏まえ、災害リスクが高い地域のホテルは予約対象外 とする 地域 部屋(通常部屋)

    部屋(バリアフリールーム、コネクティングルーム…) 平 時 災 害 時 災害リスクが高い地域は予約対象外 *ダミーデータを掲載したデモ環境のため、実予約は受け付けない。個人情報に該当しない属性情報のみ取集する形で、データ分析・アンケート実施
  26. TDPFへの還元 本プロジェクトで得られた結果はTDPFへ還元いたします TDPF会員の皆様との意見交換や協業も検討してまいります データの還元 TDPF会員コミュニティの醸成 TDPF  課題・サービ スニーズ調査 結果

     二次避難所  要配慮者情報  道路通行可否 TDPF未掲載 データ アンケート結果 取組共有 ・ 意見交換 広域連携検討 コミュニティ形成 次年度 今年度
  27. 東京都の要配慮者「逃げ遅れゼロ」へ TDPF会員の皆様とも連携させていただき、 スムーズな避難の実現による東京都の要配慮者「逃げ遅れゼロ」を目指します 目指す姿 2024年度 2025年度 2026年度 2027年度~ 体験会やWSに よる検証・

    ニーズ調査 サービス案 深化・開発 社会実装 (サービス導入) サービスの 更なる改善  実効性ある個別避難計画作成が可 能な体制・仕組み  災害時の迅速なフォローの仕組み  共助避難スキーム  広域連携スキーム