人に寄り添う街を作る街づくりDTCが目指す未来のオフィス商業街区で働く、あなたの1日をイメージしてみよう。

出勤前に、あなたや同僚・上司たちのスケジュール、行動予測に応じて温度や照度などオフィス環境が自動的に最適化される。午前の仕事を進めるうち、スケジュールはもちろん健康情報やビル内にある店舗の混み具合も加味して、バーチャルアシスタントが、快適にランチタイムを過ごせる時間・場所を提案してきた。

天気が良いので、「店舗は混んでいますが、空いているベンチで食べると快適ですよ」という提案に乗ることにする。オフィスを出ると、ちょうどのタイミングでエレベーターが到着。スムーズにベンチまでたどり着くと、配達ロボットが弁当を届けてくる。

オフィスに戻ると会議の準備がすでに整っており、席に座るなり打ち合わせがスタート。午後も集中して勤務をこなした後、退勤に合わせて配車されたタクシーで会食へ向かう。

この流れの裏では、ビル設備の管理、店舗運営、テナント運営、モビリティのデジタルツインと、個人の健康状態や嗜好・行動傾向を把握するデジタルツインが連鎖している。上記は“人の体験”にフォーカスしたイメージだが、ビルや店舗のオーナーも来訪者や顧客にストレスのない快適なサービスを提供できるうえ、エネルギー消費や設備利用の最適化、フードロスの削減など様々な価値を享受できる。

たとえば、街区内の人の動きを仮想空間に再現することで、清掃が必要なエリアや重点的に警備すべき場所を判断し、人流の変化に応じて清掃ロボットや警備用ドローンを派遣することも可能になろう。気象データやビル管理の情報とかけ合わせて需要の変化を予測し、空調や照明、パワープラントの制御を最適化できれば、街区全体の快適性と省エネを両立することもできる。人の嗜好・行動データの分析技術が発展すれば、公園のベンチで“コーヒーが飲みたい”と思ったときに、ロボットが届けてくれるようになるかもしれない。

「DT連鎖」の実現方法は?この連鎖をどうやって実現するのか。

①デジタルツインの連鎖によって新たな価値を提供するモデルを設定し、②それに必要なデジタルツインを作り、③連鎖させるというアプローチで進める。

例えば、①飲食店のフードロスの問題を解決するために、需要予測に基づいて余剰食材を街区内の複数店舗でシェアしたり、売れ残りをなくすために販売価格を動的に変える「需給・プライシング最適化」サービスを提供するとしよう。これを実現するため、②複数店舗の食材の仕入れ・配膳量、プライシングを管理し、予測・シミュレーションする「飲食フードロスDT（デジタルツイン）」を作り、③人の購買傾向や嗜好を反映して行動を予測するデジタルツインと掛け合わせる。

この飲食フードロスDTを含め、図表1に示す6つのデジタルツインと、16のサービスの開発を進める。

図表1　街づくりDTCが提供する価値（クリックで拡大）

デジタルツインを連鎖させる仕組みを示したのが図表2だ。人・設備等から収集したデータをデータ交流プラットフォーム（DB層）に蓄積。これを分野ごとのDTに展開して最適化・予測に使う。各DTが共通的に用いる地図や人流・交通流は「共通DT」で管理し、人流等の予測を各DTが必要に応じて参照する。

図表2　街づくりDTCのアーキテクチャ（クリックで拡大）

このDT層と、オフィス行動支援や店舗運営支援といった価値提供サービスを結びつけるのが「DTC層」だ。DTCは、IOWNの構成要素の1つとして研究開発されているもので、複数のデジタルツインを相互作用させ、より高度かつ大規模な予測・シミュレーションを行う技術だ。これにより、実現したい目的（価値）に応じて必要なDTを選択したり、新規のDTを立てたり、さらに連鎖させることを可能にする。

この基盤を確立するうえでは、開発中の街づくりDTCのほか、「NTTコミュニケーションズのデータ活用基盤であるSDPFや、NTTデータのSocietyOSといった他のプラットフォームも連携・活用する」と上野氏は話す。