デジタルエコノミー研究所

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接続されソフトウェア化する都市

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Via Brade Runner / Youtube

予測

  • 家、交通、都市と私たちの生活をめぐるあらゆるものがコネクティッド(ネット接続された)になる。都市開発の仕方がシリコンバレー流のプロダクト開発の方法に変化する。人々は「ハードウェア」「アプリ」という形で都市に触れるようになる

論拠

主にAmazon EchoとGoogle Homeの間で繰り広げられているスマートスピーカー競争にはスマートアシスタントの競争という側面がある。このアシスタントはIoT時代の支配的な課題解決手段に成長する可能性があるため、極めて重要性が高い領域だ。スマートスピーカーは「家」という人々(People)がとても長くプライベートな時間を過ごす場所で、今までとは異なる形で人々と接点を作る機会がある。もともとはスマートスピーカーはモバイル、モバイルOSなど、ひっそりとデバイスに強い関心示していたAmazonの数多あるデバイス参入戦略の一つだったかもしれない。

しかし、2014年後半のAmazon Echoリリースから2016年、2017年と人々がついにこの奇妙な形をしたデバイスに慣れ始めたようだ。AmazonはEchoをとっかかりにAmazon Alexaのパートナーシップをスマートホームや自動車(ゆくゆくは自動運転車になるだろう)に広げた。今年1月のCESはそれを強く印象づけており、AmazonがEchoをテコにしてインターフェイスとデータを握り、AIプラットフォームを築いてしまうのではないか、と想像するのが難しくなかったのだ。

AI開発で優勢と考えられるGoogleはスマートホーム、自動運転車、エッジにいるアシスタント、そしてクラウドにいる強力なAIケイパビリティなどを組み合わせて、より高次なスマートシティを生み出そうとしていると考えられる。Googleは有り余るキャッシュでそういう「買い物」をしてきた。

例えば、Googleは昨年9月にUrban Engines買収を発表している。Urban Enginesは2014年にGoogleのマネジメント層だったエンジニア2人が創業。都市交通情報のリアルタイム分析を基に、最適な経路を割り出せるサービスを開発。リアルタイムで交通システムの状況を把握し、個々人に対しユニークな最適経路を提示することを目指していた。Urban Enginesがこれを実現するには世界のモバイルの8割に載るAndroidGoogle Mapをもち、欧州以外の政府とは交渉能力の高いGoogleとの合流が合理的な判断に違いない。

東京、上海、サンパウロ、ムンバイなどの超巨大グローバルシティの中を走る大量の自動車の動きを最適化するだけでも量子コンピューティングが提供する超膨大な演算能力が必要になるはずだ。加えて、個々に合理的な判断を下せるエッジのAIが、総体としての都市交通システムとユーザーの移動時間の最適化をはじき出すとは限らない。

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Via Urban Engines / Youtube

Googleのように世界を網羅するデータセンターを抱え、AIケイパビリティへの投資を誰よりもしているプレイヤーの力が必要だと考えられる。例えばGoogleの自動運転者Waymoが成功すれば、都市内を走る自動車の数は少なくでき、最適化問題をかなり簡単にする、はずである。あるいは、Googleが取得しているユーザーの位置情報・行動データなどを組み合わせていくと、素晴らしい解決策への手がかりがあるかもしれない。

住宅と都市というハードウェア

住宅と都市というハードウェア間の関係はまだ鮮明なビジョンが見えていない。GoogleサーモスタットのNestを2014年に32億ドルで買収している。鳴り物入りのNestはGoogleの企業文化になじまなかったと噂され、思ったほどの発展を遂げず、創業者のTony Fadellは昨年Nestを離れている。Google Homeは現状Nestとインテグレートされていない。AmazonはNestの競合であるEcobeeと協業しており、EcobeeはAlexaを組み込んだサーモスタットと監視カメラのシステムの製造を開始しており、この分野でも追走の手を緩めていない。

Alphabet傘下のSidewalk Labsは今年5月、トロント市政府からリクエストを受けて市中心部12エーカーの開発計画の提案をしたと言われる[Bloomberg]トロントは急速都市開発が進んでおり、米国からの投資を必要としている。米大統領Donald Trumpが移民に厳しい態度を敷いているため、ソフトウェアエンジニアなどがカナダに向かうケースも出ている。テクノロジーの中心地になる潜在性もある。異端研究の少人数グループを率いて、スーパーコンピューターでの実行に対応したアルゴリズムの並列化に成功したニューラルネットワークを開発し、今のAIブームの火を点けたGeoffrey Hintonはトロント大学に籍を置いていた(現Google)。

そして今回、トロント市東部のウォーターフロントを市の事業会社とSidewalk Labsが行うことを発表した。

創業当初のビジョンを変えていなければ、Nestは家に取り付けられたセンサー群から家主の特性を「理解」し、家主の生活を豊かにする家を提供することを狙っている。Nestはセキュリティカメラを製造するDropcamを5億5000万ドルで買収し、米国の郊外に在住する中間層以上の住宅に必須のサーモスタットとセキュリティカメラというパーツを同社のスマートホームの陣容に加えている。

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Via Nest

仮に人々がNestのセキュリティカメラを利用するとすれば、GoogleはAIケイパビリティを活かして動画から得られる情報からより家のパフォーマンスを上げることができるだろう。Googleは動画内に登場したものをディスクリプト、タグ付けする動画認識技術を今年のGoogle Cloud Nextで発表している。今後は動画の中にいる人間のコンテクストがさまざまなセンサーデータを混ぜ合わすことでわかるかもしれない。活用の仕方として例えば、複数のベッドルームで別々に家主が眠っているとしたら、熟睡に適した室内温度を調整する。あるいは家主が普段よりも頻繁に家の中を動き回り、Google Homeとのやりとりから怒りが感じ取れるときには、リラックスを促す背景音楽を流すというようなことだ。

世界的に都市居住者の割合が拡大しており、都市を発達させることは急務だ。世界的に、都市部の人口が農村部に比べて増加しており、2014年現在、世界人口の54%が都市部に居住している。1950年にはその割合は30%であり、2050年には66%まで増加すると予測されている。世界最大の都市は東京(人口3,800万人)。東京の次に、デリー、上海、メキシコシティ、ムンバイ、サンパウロが続く。2030年、東京は人口3700万人で世界一を維持するとされているが、それまでにデリーの人口も3600万人まで増加することが予測される。※UN "World Urbanization Prospects 2014"

Google共同創業者のLarry Pageは早い段階からスマートシティ構想に関心を抱いていたと言われている。昨年からSidewalk Labは、シリコンバレーのテクノロジー企業を急激に成長させた手法を利用し、インターネット起点の都市を開発することを公に語り始めた。CEOのDan DoctoroffはPageの関心はゾーニングの抜本改善やハウジングコストを削減することだと語っている。Sidewalk Labはマイクロシティや大規模街区開発に興味があり、それにより同社のアイデアを示したい考えという。Sidewalk Labはすでにニューヨークでは市政府との事業で街中にキオスクを設置しフリーの超高速WiFiを提供している。

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Via Link NY

ニューヨーク住民の36%は自宅でのコネクティビティがない。コネクティビティは人権だという考えに立脚している。※How tech innovations make life in cities easier | Eric Baczuk, SideWalk Labs

ソフトウェアとして都市を考える

Anand BabuとCraig Nevill-Manningは「デジタルプラットフォームシティ」というコンセプトを提示したことがある(Google Tech Talk, 2016年2月)。都市の物質的な側面をハードウェア(Hardware)ととらえ、交通、大気状況、位置などを入力(Input)、アプリ、信号機、ドアロックなどを出力とする。仕組みの中心(Kernel)にコネクティビティ、許認可、交通コントロールを据える。4Dマップ、分析・シミュレーション、需要マネジメントなどをサービスとし、交通や住民サービス、市行政などをアプリケーション(Apps)と捉えている。都市をアプリケーション、サービス、ハードウェアとして捉えて、人々を中心に据えた構築を行うことを提唱している。これは都市開発において極めて新しいマインドセットだ。

 

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Via YouTube/ GoogleTechTalks

これは都市を「プロダクト」としてとらえようとする試みだ。都市開発はつまりプロダクト開発という形に変化する。シリコンバレーが成功したイノベーションの方法を都市開発にも活用する。人々から見た場合、都市はハードウェアとアプリという形でとても触りやすく、エンゲージしやすいものになる。ハードウェアやアプリはユーザー中心の哲学のもとリアルタイムで設計・改善されていく。

アシスタントは人と都市の関係をより円滑にできるかもしれない。人々はアプリを直接使うのではなくアシスタントに要望を伝えると、アシスタントが煩雑な作業を代替してくれるはずだ。アシスタントが裏でアプリと連携して自動運転車を呼んでくれたり、さまざまな煩雑な行政上の手続きをアシスタントとの会話だけで済ませたり、最適な経路をリアルタイムで教えてくれたりするだろう。

結論

筆者はインドネシアの首都ジャカルタで5年間過ごした。周囲の地域を含めたジャカルタ都市圏は4000万人規模の人口がいると言われていた。そこには行政府に届け出を行わない低所得者層は含まれていなかった。都市は世界最悪レベルと呼ばれる交通渋滞を抱え、各種の都市インフラの整備が急速な経済成長にまったく追いついていなかった。中央・地方政府の腐敗はこの状況に拍車をかけていたのは明白であり、シンガポールに別宅を構える富裕層があふれる中、都市が生み出すさまざまな要因と相関性のある貧困に、かなりの割合の住民が苦しんでいた。

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2008年にアメリカのデトロイトを訪れたときも、強烈なドーナツ化・探りゲーションと市中心部の治安状況の極めて悪い状況を知った。都市に人が集まる

もしこのマインドセットで都市開発を行えたら、アメリカの都市だけでなく、東京、そしてジャカルタ、ムンバイ、サンパウロのような新興国メトロポリスの課題を解決できると期待している。

 

トロントで未来都市を建設するGoogle

Alphabet子会社のSidewalk Labsはトロントの東部ウォータフロント地区の開発をめぐり、カナダ連邦政府オンタリオ州政府、トロント市が共同で構成しているWaterfront Trontと契約を交わしました。Sidewalk Labsは12エーカー(約4ヘクタール)のウォーターフロント地域の開発を開始します。この4ヘクタールはパイロットであり、プロジェクトは下の写真で示される地域を含む、最大約324ヘクタールに上ると言います。開発対象区域は北米最大規模の未開発地域にあたります。

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Via Sidewalk Toronto

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Via Sidewalk Toronto

1.ビジョン

Sidewalk Torontoが掲げるビジョンを意訳します。

東部ウォーターフロントはエネルギー利用、ハウジング、交通を含む都市が直面する大きな課題をデジタルテクノロジーと都市デザインを組み合わせることで解決を図ろうとする新しいタイプの場所になるでしょう。

住宅や小売スペースをより手頃なものにするため、さまざまなユースケースに柔軟に対応可能な建物や新しい建築方法を取り入れる場所になるでしょう。人を中心とした通りの設計と様々な交通手段が、プライベートカーよりも手頃で便利な場所です。同時に、地球環境を守るため、エネルギー、廃棄物、およびその他の環境問題に革新を促す場所でもあるのです。家族が一日中一晩中屋外で楽しむことができ、コミュニティの関係が強い場所。そして、誰もが受容できるプライバシーとセキュリティを諦めることなく、デジタル技術とデータによって強化された場所です。

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Via Sidewalk Toronto

2.ロスのない交通手段

交通手段には私用車は用いられないと考えられます。下図のように、

を使うことで、都市内でのロスのない人とモノの移動を達成することを目指しているようです。地下に電線や水道管などを集約し、物流ロボット用の経路を確保します。これにより地上の景観がよくなるとともに都市インフラの効率化も図れます。

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Via Sidewalk Toronto

3.多用途に適応し、低価格な住宅、小売店用不動産

米国内の一部地域では不動産価格が高騰しており、中間、低所得者層が住宅を手に入れるのには大きなハードルがあります。都市計画者が住宅のデザイン、建築方法などまで一貫して決めていくならば、より「都市ユーザ」のニーズにかなう住宅を生み出せます。 

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Via Sidewalk Toronto

4.センサーデータによる都市のソフトウェア化

Sidewalkの計画書によると、公園のベンチ、浪費されるビン、騒音、環境汚染のレベルなど都市のすべてのものにセンサーを取り付けるようです。そのほか人々は常に超高速のインターネットを利用することができます。

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Via Sidewalk Toronto

あらゆるセンサーからもたらされたデータにより、都市のリアルタイムのアップデートが可能になるかもしれません。蓄積されたデータから長期的な都市開発の画も描けるようになるはずです。計画書は「プライバシーやセキュリティをあきらめることをせず」これらを達成すると表現しています。 

5.都市内発電や医療の民主化

プロジェクトはサーマルグリッドや遠隔地ではなく都市内で行われる発電、すぐさま利用できる医療施設などの開拓者になる予定です。住人のコミュニティの結びつきが深い場所になるようです。すべて米国が抱える課題を踏まえたビジョンです。

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Via Sidewalk Toronto

 6.カナダのシリコンバレー

Alphabetのカナダ本社もこの地区に移転することが確約されているため、トロントとしても巨大企業を招き寄せることができます。ドナルド・トランプ以降、米国は技術者の移民を受けいるのが難しい状況であり、トロント大は近年の人工知能のブレークスルーの震源地のひとつで、Alphabetはトロント大のジェフリー・ヒントン氏が設立した企業を買収するなど、この地域に深い関心があるでしょう。テック企業が好む未来都市ができれば、トロントの地位は相対的に上昇するはずです。

 

Alpha Goが人の手を借りずに最強になったことが意味すること

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Via DeepMind

最近Google人工知能開発ブレーンであるDeepMindは「AlphaGo Zero」が、データなしの学習で、AlphaGoの以前のバージョンよりも高いレーティングを達成したと発表しました。AlphaGo Zeroは自己対局のみでスキルアップし、人間の手を借りていません。つまり、囲碁やそれに類する完全情報ゲームに関しては多量のトレーニングデータなしで優秀なモデルを作れることが明らかにされました。

オセロ: (探索空間の大きさ: 10の60乗)
チェス: (探索空間の大きさ:10の120乗)
将棋: (探索空間の大きさ:~10の220乗)
囲碁: (探索空間の大きさ:~10の360乗)

囲碁は完全情報ゲームでも随一の複雑さを誇ります。完全情報ゲームの中で囲碁だけが他と比較して際立って人間優勢でした。一般に探索量の多いゲームほどコンピュータにとって難しいとされていました。

この常識を破ってしまったのがアルファ碁です。アルファ碁は世界で最も強い棋士の一人、韓国の李セドル九段や柯潔九段などに勝利しました。

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Via AI Research

アルファ碁同士の対局の棋譜が公開され、機械たちが人間の常識を打ち破るような手筋を打っていたことに注目が集まりました。アルファ碁は人間の棋譜をトレーニングデータとした後は、ニューラルネット同士の対局を繰り返すことで進化したのです。

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Takushi Yoshida

でも、今回のAlpha Goは最初の人間のトレーニングデータを利用していないのです。それにもかかわらず、李セドルに勝利したバージョンを超すのに、学習に要したのは3日です。それよりも格段に強いバージョンであるマスターに勝利するのにも21日のみです。

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Via DeepMind

「有望さ」を足がかりにする探索

アルファ碁は一手指すために有望そうな手を中心に、複雑な方法をとりながら膨大なシミュレーションを進めていきます。アルファ碁の力がある地点を超えた後は、そのシミュレーションは人間が想定もしていない手を含んでおり、人間には奇妙に見えます。

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完全情報ゲームと不完全情報ゲーム

アルファ碁のとった探索方法が他の分野、あるいは現実世界にどれだけ応用可能か、はとても興味深い問いです。この応用可能性を考える際に重要なのが完全情報ゲームと不完全情報ゲームというカテゴリの違いです。

完全情報ゲームはプレイヤーはゲームの情報のすべてを得ることができます。自分がしたことの影響や周辺要因のすべてが明らかなゲームです。オセロ、将棋、チェス、囲碁などがこれに当たります。

不完全情報ゲームはゲームの情報の一部分がプレイヤーから見えないようになっているものを指します。麻雀やポーカー、バカラのようなカードゲームがこれに類します。

 

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不完全情報ゲームでは、実力だけでなく運も勝敗を左右します。プレイヤーが取得できる情報は限られており、限られた情報からリスクや成功可能性などを推測しないといけません。さまざまな不確実性に覆われています。プレイヤーは戦略の立て方がとてもむずかしいのです。

今後はAIが不完全情報ゲームでどれだけ人間にキャッチアップできるかが重要になるでしょう。極めて条件の限られたポーカーのゲームでは、AIが人間に勝つという事象が出てきています。この限定的なルールのもとでは、AIは人間よりもリスク算定に優れているようでした。ポーカーは投資のゲームと言われますが、AIは自分の優位を確信すると容赦なく他のプレイヤーにプレッシャーをかけます。今後はAIが人間に迫る時期が来るかもしれません。

Alpha Goの登場は何を意味しているのか?

・完全情報ゲームではAIは人間の知見を頼らずして人間を超えてしまう
・条件が限られたタスクに関しては機械が人間に勝るという未来は近い

AIが得意な仕事は、AIに取って代わられる日が来るでしょう。AIが得意な領域も拡大していくかもしれません。でも、それでいいのです。社会は生産性を劇的に向上させることができます。私たちは働かずして稼ぐことができるでしょう。

でも、人間社会の仕組みがそのままなら、大量の失業者が生まれ、所得格差が異常なレベルに達します。スラム街から英雄が現れ、コンピュータを破壊する宗教をはじめるかもしれません。

私たちの社会や考え方が、急激な生産性の向上や、さまざまなサービスに安価にアクセスできるというAI時代の利点を受け入れられるようにしないといけません。それはこの社会がどんなものであるべきかということを根本から考え直すことでしょう。

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Via Wikimedia commons

Alpah Go Zeroが人間のトレーニングデータを必要としなかったように、今後私たちは、バイアスにさらされる人間の頭脳ではたどり着かない手法や解決策を手に入れられるようになります。そのときに混乱せずに、新しいコンピューティングのちからを活かせる社会こそ、最も必要なものなのです。脳みその外側で考えましょう。