ジェイン・ジェイコブズが生活者の立場から著した都市論『アメリカ大都市の死と生』（山形浩生訳/鹿島出版会）刊行から約 60 年。私たちは都市を手にする糸口をつかめているだろうか。専門家の経験則や直感により工学的になされてきた都市計画やまちづくりの分野に、データサイエンスの立場からアプローチする吉村有司氏に聞いた。サイエンスとして捉えた都市の実像を明らかにし、市民由来のまちづくりを実現する、現在の都市への希望とは。

取材2022年12月13日オンラインにて

吉村 有司（よしむら ゆうじ）

東京大学 先端科学技術研究センター 特任准教授

愛知県生まれ、建築家。2001年よりスペインに渡る。ポンペウ・ファブラ大学情報通信工学部博士課程修了（Ph.D. in Computer Science）。バルセロナ都市生態学庁、マサチューセッツ工科大学研究員などを経て2019年より現職。ルーヴル美術館アドバイザー、バルセロナ市役所情報局アドバイザー。国内では、国土交通省まちづくりのデジタル・トランスフォーメーション実現会議委員、東京都「都市のデジタルツイン」社会実装に向けた検討会委員、第 19 回全国高等専門学校デザインコンペティション創造デザイン部門審査委員長などを歴任。主なプロジェクトとして、バルセロナ市グラシア地区歩行者空間計画、ビッグデータをもちいた歩行者空間化が周辺環境にもたらす経済的インパクトの評価手法の開発など。データに基づいた都市計画やまちづくりを行う、アーバン・サイエンス分野の研究に従事。

目次

• データサイエンスから都市を読み解く
• データという共通言語を用いることで横断したコミュニケーションを可能に
• バルセロナに息づく市民の相互扶助意識
• Bluetooth センサーを用いて公共空間に新しい“流れ”を
• MIT でアーバン・サイエンス研究を深化させる

データサイエンスから都市を読み解く

都築正明（以下、――）　東日本大震災や東京オリンピック、また現在も続くコロナ禍など、都市機能をめぐる議論のきっかけとなるできごとが、ここ数 10 年でいくつかありました。現在進められている大規模開発もいくつかあります。こうした街づくりのプロセスが、どうしても旧来の――ジェイン・ジェイコブズの語法に倣えば「ブルドーザー式」の――ものに留まっている気がしてなりません。一方、吉村先生がこれまで関わられてきた都市計画やまちづくりのプロジェクトでは、いずれも AI や機械学習を用いつつ、旧来とは異なるアプローチを実現していますね。

吉村有司氏（以下、吉村）　僕の研究が機械学習と親和性が高い、というご指摘はそのとおりだと思います。往々にして、まちづくりや都市計画、建築といった分野は専門家の直感や経験則に基づいて行われてきたり、データを取っていたとしても、それを人の目と手を使って分析して……という手順のスモール・データで行われてきました。僕はその分野で、研究者としてビッグデータを用いることに取り組んでいます。

それは、その都度データをとるわけではなく、既存のデータを援用することもあるのでしょうか。

吉村　オープンデータと組み合わせることはよくあります。最近行った、都市の景観を解析する研究の初期段階では、Google Street Viewを使い、20 メートル間隔ごとの画像データを取得して行いました。それくらいの地理的粒度で都市データを収集すると、例えば「日景マップ」を実装した渋谷区では、画像解析に必要なデータは 50,000 枚ほどになりました。この数になると、データを取得するだけでも、人間の目と手で行えば相当な負担になってしまいますし、ましてや、それらを一枚一枚人間の目で分析していたのでは、時間も手数もかかりすぎます。ビッグデータを自動的に収集するシステムをつくり、解析は AI にさせてみよう、というのが、僕のとるデータサイエンスからのアプローチです。

単に手数や時間が削減されるだけでなく、他に応用できるという汎用性もありますね。

吉村　先ほどは渋谷を例に引きましたが、同じ手法を用いて、東京の規模でも行うことも可能です。そこがサイエンスの優位性の 1 つですね。