「空間の価値の見直し」が
新しい利益を生み出す

――3D都市データをビジネスに適応することで、
具体的にどういった可能性を見出せるのでしょうか。

すぐにでも応用できそうなのは、「空間の価値の見直し」ですね。ノードとしての各個人が動いていくデータと3D都市データを掛け合わせることで、人がどの辺りでどれだけ動き、逆にどこで滞留しているのかということが、具体的に見えてくる。すると、不動産のプライスがより正確に算出できるようになってきますよね。

マーケティングなどで目標達成のために参照する比較的因果関係が強い数値、いわゆるKPI（Key Performance Indicator:重要経営指標）以外に、価値の判断基準として、より精度の高いものが出てくるということです。広告の看板を出す場所についても、「なんとなく一等地に出す」ということはなくなります。人の視線のデータを組み合わせられれば、もっと良いですね。

街のなかにはぼくたちが意識せずに目線を送っている場所があるはずですから、いまのオンラインでのアドネットワークでなされているインプレッション（ウェブサイト上に広告が表示された回数）の計測のようなことが、オフラインの現実空間で可能になるかもしれません。端的に言えば、このビルや家の壁の価格は幾らなのか、ということが明示されるようになってくるということです。

もしかしたら、そうした場所の価値は、現時点では見損なわれているかもしれません。ビジネスというのは取引の差異で利益を出すわけですから、そうした「空間の価値の見直し」の契機となる、すなわち現在の価値と本来的な価値が明確にわかる3D都市データは、様々なチャンスを与えてくれると思います。過小評価されている土地を見つけられるということは、たとえばコンビニやスーパーマーケットの出店計画などにも使えるということですから。

――文字通り現実的なデータとしての3D都市データが、ビジネスチャンスを提示するかもしれないわけですね。

リアルとヴァーチャルの行き来にも可能性を感じますね。VRがもう少し普及してくれば、3D都市データ＝現実世界をそのままコピーしたVRも可能になってくるはずです。現状ではVRに大規模に組み込める現実空間のデータが不足しているのですが、将来的には現実世界のシミュレーションを3次元でそのまま行えるようになるでしょうし、現実世界での人の動きがそのままヴァーチャルの世界で価値をもつようにもなっていくでしょう。

――2016年はVR元年と言われましたが、VRのポテンシャルを一気に引き出す可能性を、3D都市データは持っているかもしれない、ということですね。

シミュレーションという観点で言えば、高さを加えた3次元だけでなく、できれば4次元的な、いわば時間軸も観測できる3D都市データであると、ビジネスにとっては有用度が跳ね上がります。

ビッグデータの解析というのは、基本的には「パターンを認識すること」。ですから、時系列でデータの変化を見て、その差分から、今後何が起きるのか、どのような価値が生まれるのか、その価値に適した事業は一体何か──と予測していくことになる。そこまでシミュレーションできるデータであれば、展開できるビジネスの幅は広がります。

――3D都市データをビジネス的価値に転換するうえでの、将来的な課題はありますか。

単にデータを集めるというだけでなく、ちゃんとそのデータを経済的な価値に変えるプロフェッショナルな人間を、並行して育てていけるといいですね。データを扱う際には、「解析する」フェイズから、解析後に「ビジネスに転換する」フェイズの”つなぎ”の部分が非常に難しいんです。

この“つなぎ”を遂行できるリテラシーを持った人が多くいれば、3D都市データのビジネス利用は大きく進んでいくと思います。事業のディヴェロップメント（開発）ができて、システムエンジニアリングもある程度理解ができており、データサイエンス的な統計の話もできる、トータルな人材が求められます。

ただ、先ほどプロフェッショナルとは言いましたが、こうした各分野に関してそれぞれプロフェッショナルである必要はないんです。3D都市データをビジネスに価値転換する際の、事業の設計やディレクションができる総合的な知見を備えた人が欲しい、ということですね。

――3D都市データは、オープンデータ化も相まって、アマチュアの人でも手軽に扱えるようになることが見込まれます。そうした魅力を持っているからこそ、ビジネスに転化するときにはプロの俯瞰した視点が求められるのですね。

3D都市データに限らず、全般的にデータというものは、その99％が役に立つかどうかわからない「ジャンク」ではあるわけです。そのなかで、1％の有用なデータを見つけられるかどうかが鍵となってきます。この有用性というのは、他のデータとの“相関”が発見できるかどうか、ということなんですね。

3D都市データにかんして言えば、たとえば駐車場に停まる車両の台数や動きを差分で把握していって、その近くにあるテーマパークの出足と関連づけたときに、将来的な予測としてその近辺でビジネスチャンスがあるのか／ないのか、という見解を導けるのか。都市計画においても、こうした“相関”は重要です。各都市のデータを一挙に閲覧できるのであれば、時系列も含めたすべての都市データを一気に分析していくことで、うまく運営できている都市と、過疎化が進んでしまっている都市のパターンや特徴を抽出できる。

たとえば、いままで見落としていたような「とある広場がハブとして重要な機能を果たしているかもしれない」という想定が可能になったり、そこにどういうタイミングで人が出入りしているのかも分かったりします。ゲームやeコマースの世界では、どのタイミングで人が離脱したのか、あるいは入ってきたのかという特徴はかなりはっきりしています。同じようなことが都市においても考えられるようになるわけで、失敗する設計と、うまくいく設計の条件が明晰になってくるのです。

さらに、もし将来的に一都市という規模をこえて、衛星で地球全体をクローリングして、地上や海中の温度といったところまで3D都市データに関連したかたちで把握する域まで到達できれば、農業や漁業といった第一次産業でのビジネスの可能性も爆発的に飛躍するでしょう。

これは、穀物がどれくらい収穫できそうか、魚群がどのエリアに行きそうなのか──いわゆるコモディティの価格にかかわる先物取引という分野での利活用ですね。原油の埋蔵量にも関連づけていければ、石油エネルギーの事業にもデータが活かせそうですね。自らリスクを引き受けてPDCAサイクル（Plan→Do→Check→Action）を回し続けるタイプの会社は、きっと伸びると思います。

――3D都市データの発展は、そのままビジネスのチャンス拡大へとつながっていく、と。

だからこそ、新規参入者が続々と増えていく環境ができていってほしいです。3D都市データのプラットフォーマーには、海外の成功例を紹介するのと同時に、自身もいちプレイヤーとして成功例を生み出して、最初は誰もよくわからないであろうデータの使い方を示していってほしいと思います。

ビジネスサイドにとっても、3D都市データには自らがもつデータをオープン化していく側面もあるわけですから、既存のセキュリティ意識を未来のビジネスとしての魅力が乗り越えて、どんどん企業が参入してくる状況が望ましい。

――3D都市データのヴィジョンを次々に見せようとしているこのプロジェクトのアティチュードは、そうした“成功例”の連続的な提示という面でも重要ですね。

最後に指摘しておきたいのは、国家規模で進めるからこそ可能な、上手な法的整備ですね。イリーガルかもしれないグレーゾーンがありすぎると、なかなか最初の一歩を踏み出せない企業が多いはずです。せっかくデータを利活用した企業が責任を追及・遡及されることのない、イノヴェイションを阻害しない線引き＝グレーゾーンの消し方が、法的整備に求められると思います。