都市はすでに生き生きと感じられる。敏感な都市は、この直感を捉え、それを実践へと転換する。センサー、データ、インテリジェントネットワークを活用して何が起きているかを感知し、パターンを記憶し、次に何が起きるかを予測する。これは、デバイスというよりも、街路、建物、サービス、市民を、日常生活をより良く機能させるよう相互に結びつける学習サイクルに関わるものである。
都市空間における知覚とは、最良の場合、知覚、記憶、推論、行動という4つの要素が連携して機能することを意味します。知覚は、交通量や大気質などの信号を収集します。記憶は、これらを都市が検索可能な形式で保存します。推論は、この過去のデータを予測に変換します。行動は、信号機のタイミングの再調整やバスのルートの変更など、現実世界の信号を変更します。Virtual Singapore のようなデジタルツインは、都市が行動を起こす前に、これらの層を組み合わせて選択肢をシミュレーションする方法を示します。これによりリスクが軽減され、選択が公共の目標と整合するようになります。
感受性は常にガバナンスの問題も伴います。データの所有者は誰か、アルゴリズムが提案する決定の責任は誰にあるのか、そして住民はこのプロセスにどのように関与するのか？実際のプロジェクトは、有望な側面と落とし穴の両方を明らかにしてきました。したがって、提案を評価する際には、自動化だけでなく予測も強調する定義が有用です。
感性建築の概念的基盤
都市形態における「感受性」概念の定義
感受性豊かな都市とは、感知し、関連付け、予測できる都市である。言い換えれば、起こったことを記憶し、その記憶を現在と関連付け、次の行動を決定するために活用する。建築論で広く用いられるこの枠組みは、感受性を単なる関連付けから切り離す。インフラだけでなく、都市での体験にも焦点を当てている。
主要な概念
- 知覚と記憶：都市システムは絶えず信号を収集し、それらをダッシュボードだけでなく学習にも役立つ形で保存します。
- 予測とフィードバック：モデルは将来の可能性を予測し、その後、政策や制御システムが作動し、結果から教訓を学びます。
- 具体化：感受性は、ソフトウェアと同様に構造化された形態でも現れる。例えば、調和するファサードや、交通を再構築する道路網などである。
実世界のアプリケーション
- 都市規模のデジタルツイン：バーチャル・シンガポールは、詳細な3Dモデルをリアルタイムおよび過去のデータと統合することで、機関が洪水、モビリティ、建設段階などのシナリオを実装前にテストできるようにします。これは、知覚、記憶、推論を単一のツールに統合したものです。
- 学習するファサード：アブダビのアル・バハル・タワーズは、日中の太陽光への曝露を管理するために開閉する動的なマスラビーヤを採用し、センサーの入力を建物の外壁における物理的な変化に変換しています。
歴史的先例と類似事例
感受性のある建築のルーツは、20世紀半ばのサイバネティクス科学に遡ります。セドリック・プライスと演劇監督ジョーン・リトルウッドによる『ファン・パレス』という作品は、使用状況に応じて自らを絶えず再構築する文化機械を構想していました。プライスは、サイバネティストのゴードン・パスクとともに、建築が人間から学ぶことを可能にする制御システムとフィードバックメカニズムの研究に取り組みました。このプロジェクトは実現には至りませんでしたが、情報、行動、空間の変化を結びつけるその後の実験の基礎となりました。
1970年代、プライスがジョン・フレイザーと共同で進めたジェネレーター・プロジェクトは、ユーザーの要望に応じて自ら再編成できる環境を提案した。これは固定された物体というよりも、システムとしての「スマート」ビルの初期の例であった。同時期に、MITのニコラス・ネグロポンテのアーキテクチャ・マシン・グループは、コンピューターが人間と共同で設計を行う可能性を研究し、適応可能な環境のための手法を文書化しました。これらの研究は、建築を単発の作品ではなく、ユーザー、計算、空間の間の継続的な対話として位置づけました。
https://eliza-pert.medium.com/1976-22121bb498c4
キャリアから得られる教訓：
- まずフィードバック：最も効果的なプロジェクトは、認識、学習、再構築のサイクルに焦点を当てていた。
- 内部関係者：目的は完全な自動化ではなく、環境が公共の利用に応答できるようにすることで、人的影響力を強化することでした。
- 理論から実践へ：今日のダイナミックなファサードと都市の双子は、これらの思索的なプロトタイプの継承者である。
「スマート」で「センシティブ」な都市との差別化
スマートシティの取り組みは、通常、交通、エネルギー、水道、行政の分野でデジタル技術を活用し、サービスの効率化に焦点を当てています。レスポンシブデザインは、太陽の光で開くファサードや、使用状況に応じて照明が変化する広場など、刺激にリアルタイムで反応する建物や地域を指します。レスポンシブアーキテクチャは、これらの学習システムの長期記憶、予測、管理をさらに強調しています。
実践的な差別化
- スマート：サービスをデジタル化し、最適化します。例：協調的な交通管理や都市サービスのためのオープンデータポータル。
- 感応性：入力に即座に反応する。例：アル・バハル・タワーズの太陽の位置を追跡し、熱取得を低減する動的遮光システム。
- 感受性：記憶力＋予測力＋制御された行動。例：仮想シンガポールが、機関間ガバナンスと組み合わせて、政策を実施する前にシミュレーションする能力。
この区別の重要性
- 社会的認可と信頼：トロントのクエイズサイドプロジェクトは、データ権利と公的監視に関する説得力のある解決策が見出せなかったため、一部で困難に直面した。この状況は、確立されたガバナンス構造なしでは、高度な技術が停滞する可能性があることを示した。
- 都市の活気：ソンドの経験は、技術統合が活気を保証するわけではないことを設計者に思い出させます。学習システムは、効率性だけでなく、適応性、公共生活、そして地域の知恵も重視すべきです。
デザイン提案
人間だけでなく、人間と共に学ぶシステムを目指しましょう。公開された公共価値の宣言、透明性のあるデータポリシー、そして住民が閲覧・形成できるフィードバックループを活用してください。これが、感応的な都市の実践的な本質です。
理論的基礎と哲学的枠組み
都市は単なる物理的な存在ではありません。人々の思考、行動、意味の創造を助ける認知的、感覚的、文化的なシステムです。感受性豊かな建築は、これらの伝統を活用して、単純な問いに答えます：人々を制御しながら、空間はどのように感じられ、記憶され、動き回ることができるのか？
参考としてご覧いただける基本的な考え方
- 生態学的知覚と可能性： 空間は特定の行動を促す。階段、ベンチ、通路、敷居は、何の指示もなく、そこで何ができるかを示している。
- 拡張され分散した心： 道具、標識、通り、デジタルシステムは、私たちの思考様式の一部となり得る。都市は、社会認知的な骨格である。
- あらゆる場所にある情報処理と知覚： テクノロジーは日常生活から「消える」べきであり、環境が注意と活動を静かにサポートできるようにすべきです。
理論と実践が交わる場所
- 空間構文は、街路の配置や建物の平面図を、行動や社会生活を形作る情報構造として捉えます。駅や病院、都市中心部において、実際に成果を上げています。
- 仮想シンガポールのような都市デジタルツインは、知覚、記憶、シミュレーションを相互に結びつけることで、組織やコミュニティが行動を起こす前に選択肢をテストすることを可能にします。
認知的およびセンサーベースの宇宙哲学
1) 生態学的知覚：可能性とデザイン
ジェームズ・J・ギブソンの可能性という概念は、人々が行動の可能性を直接周囲の環境から知覚することを表している。優れた都市デザインは、追加の標識なしにこれらの可能性を理解できるようにします。ここで減速するよう促す触覚式歩道、安全な方向転換を促す歩道端、座るよう誘うベンチなどは、その簡単な例です。研究と実践は、可能性が建築理論と日常的なデザイン決定の基盤となり得ることを示しています。
現実世界のレンズ：敵対的なデザインに関する議論はこの点を証明している。尖った先端、区画されたベンチ、あるいはカムデン・バンクは、その設計上、排除を「可能にする」。ある空間が人を招き入れることができる一方で、人を遠ざけることも可能であり、これは社会的コストを伴うデザイン上の選択である。
2) 拡張された心としての都市
認知は頭蓋骨の中で完結するものではない。アンディ・クラークらは、道具、メモ、経路、デバイスが思考の一部となっていると主張する。最近の研究では、これらの理論を計画と関連付けて、都市を記憶、注意力、協調性を導く分散型社会認知アーキテクチャと定義している。実際には、これは、道路構造や標識に基づく道案内や、日常的な携帯電話によるナビゲーションで、心を地図と結びつけることに見られる。
現実世界のレンズ： 空間構文は、秩序が動きに与える影響を測定することでこれを機能させます。研究では、歩行者の流れを予測し、病院や駅などの複雑な建物内での経路探索を改善するためにこれが活用されています。
3) 認知的レイヤーとしてのユビキタスセンシング
マーク・ワイザーのユビキタスコンピューティングのビジョンは、テクノロジーが前面に出ることを望んでいない。マーク・シェパードの著書『Sentient City』は、これを都市規模に拡大し、センサー、モバイルメディア、ネットワークが場所を「記憶し、関連付け、予測する」ことを可能としています。今日、都市のデジタルツインは、何かが建設される前に、交通、洪水リスク、微気候の選択肢をシミュレーションすることで、この考えを実用化しています。
建築における現象学、知覚と影響
1) まず身体：空間が感じさせるもの
現象学は、経験された体験を中核に据える。メルロ＝ポンティは、目だけでなく身体による知覚を強調する。ユハニ・パラスマアはこれを建築に応用し、素材、質感、音、温度、香りを重視する多感覚的なデザインを提唱する。クリスチャン・ノルバーグ＝シュルツは、genius loci（その場所の精霊）という概念を追加している。建築は、その場所の精神を支え、人々に実存的な支えを提供すべきである。
活用できるデザイン手法： 経年変化の美しい素材を選び、快適性のために音響と照明を調整し、敷居や到着・誘導を無理に押し付けず自然な感覚になるよう配置する。これらの研究者たちの分析と要約は、視覚中心のデザインから多感覚デザインへの移行を常に強調している。
2) 空間的構成によるエージェンシー
秩序の選択がどのように可能になるかを検討すると、現象学は分析と出会う。空間構文は、統合と可視性が、人々が実際に移動する場所に関連していることを示しています。設計者は、この情報を、経路探索の改善、ストレスの軽減、社会的交流の促進に活用しています。例えば、健康研究では、混乱を軽減し、時間を節約するために、回廊とループを比較しています。
デザインレッスン：空間の感覚と動作の論理を融合させましょう。視覚領域をマッピングし、重要な目的地への経路を短縮し、明確な視界ラインを音や温度などの感覚的ヒントと組み合わせることで、安全なナビゲーションをサポートします。
3) 空間の意味と記憶
現象学は、空間が物語を宿していることを私たちに思い出させます。通りや中庭は集合的記憶を保持しています。知覚とデータを追加する際、これらの物語を平坦化してインジケーターパネルに変換するのではなく、それらを強化すべきです。シャノン・マターンなどの批評家は、都市をコンピュータのように扱うことは、図書館などの機関や日常の習慣にすでに定着している人間の知識を見落とすことになると警告している。
建築環境に知性を組み込むことの倫理
1) 何が問題になるのか？
スマート環境は、監視や偏見のある自動化に陥る可能性がある。予測に基づく警察活動は、歴史的な偏見を強化するため、激しい批判にさらされており、一部のシステムは実用化において低い精度しか示していません。路上や車両で使用されるコンピュータビジョンツールは、例えば歩行者検知において子供に対する見逃し率が高いなど、偏見を実証しています。これらのリスクは、ソフトウェアの問題だけでなく、都市設計に関する懸念でもあります。
ガバナンスに関する警告的な事例： Sidewalk Torontoは「都市データ」を管理するための市民データトラストを提案したが、この計画は市民の信頼を得ることが難しく、最終的に中止された。この事例は、データ権利の不透明さが野心的なプロジェクトをいかに阻害しうるかを浮き彫りにした。
2) 新興の欄干デザイナーが知っておくべきこと
- EU人工知能法： 2024年8月から施行され、2026年以降段階的な義務を定めています。特定の使用を禁止し、高リスクシステムを規制し、都市型人工知能に関連するリテラシーとガバナンスのルールを追加しています。
- NIST AIリスク管理フレームワーク： 4つの機能を中心に構成された自主的な標準であり、AIリスクの管理、マッピング、測定、および管理を体系化するために広く使用されています。
- OECD AI原則： 民主的価値観を尊重し、信頼性が高く、人間中心の人工知能のための国際的な指針。
- 国連ハビタット「人間中心のスマートシティ」： 都市技術戦略における平等、参加、能力開発を促進する非拘束的なガイドライン。
3) 責任あるデザインガイドライン
- データを最小限に抑え、ローカライズする：必要なものだけを集め、使用場所の近くに保管し、デフォルトの保存期間を短く設定してください。
- モデルを可視化する： システムが認識した内容、意思決定の過程、結果に対する異議申し立ての方法などを公開する。市民が閲覧できる公開スクリーンやオンライン日誌を活用する。
- コミュニティと共同で管理する： 使用事例や監査を検討するため、住民、障害者権利擁護者、中小企業、市民社会を含む委員会を設立する。トロントからの教訓は、ガバナンスが言葉だけでなく具体的な行動によっても支えられる必要があることを示している。
- 重要な事項について偏見テストを実施してください： コンピュータビジョンが照明、交差点、警察業務に影響を与える場合、年齢、性別、人種によるパフォーマンスを検証してください。研究により、これが安全性と公平性の観点からなぜ重要であるかが示されています。
- 人間の制御を選択してください：最終的な権限を説明責任のある公的機関に保持させ、自動化をNIST AI RMFなどの基準に基づく明確な手動による無効化プロセスと組み合わせます。
感応都市の構成要素と技術
センサーネットワーク、IoT、データ収集
知っておくべきこと
都市は、大気質ノード、交通検知器、人流量計、気象観測所、構造応力計、水・廃棄物監視装置など、さまざまな方法で世界を認識しています。これらの異種デバイスが共通言語で通信できるようにするために、2つのオープンなファミリーが非常に重要です。OGC SensorThings API（デバイスや観測を識別し、アクチュエータにタスクを送信するため）と OPC UA（建物や産業において、メーカーに依存しない安全なデータ交換のため）です。これらの標準により、データは構造化され、検索可能になり、異なるベンダー間で相互運用可能になります。
遭遇する接続層
- 都市圏向けLPWAN： LoRaWANは、空気、水、駐車場、洪水ネットワーク向けに、キロメートル単位の距離でバッテリー効率の良いセンシングを実現します。NB-IoTは同様の通信距離を提供しますが、オペレータークラスのサービスレベルでライセンスされたセルラースペクトラム上で動作します。どちらも、アクセス困難な場所からの小規模で低頻度のメッセージをターゲットとしています。
- メッセージ転送： MQTTは、デバイスからブローカーやアプリケーションへ読み取りデータを最小限の帯域幅で転送する軽量なパブリッシュ/サブスクライブ型バックボーンです。IoTおよびIIoTで広く使用されているOASIS標準です。
- 短距離およびサイトシステム： ビルや施設内では、Wi-Fi、BLE、およびOPC UAゲートウェイがセンサーデータを収集し、これらをより上位のサービスに安全に提供します。OPC UAはIEC 62541として標準化されており、クライアント-サーバーモデルとブロードキャスト-サブスクライバーモデルの両方をサポートします。
実世界での応用例
- EUにおけるスマート街路照明パイロットプロジェクトは、モーションセンサーと時間設定による調光機能を組み合わせることで、安全性を確保しながら省エネを実現し、LPWANとMQTTが都市照明プラットフォームにどのように貢献できるかを示しています。調査では、適応可能な照明アーキテクチャと実証済みの省エネ手法が明らかになっています。
- バーチャル・シンガポールのようなデジタルツインは、センサーストリームを取得して都市規模での洪水、移動、建設シナリオをテストし、生の観測データを共有された運用上の認識に変換します。
データ処理、人工知能、フィードバックループ
エッジからクラウドへ
処理は継続的なプロセスです。エッジデバイスとゲートウェイは、迅速な対応のために、ソースに近い場所でデータをフィルタリングおよび統合します。ミストまたは MEC ノードは、地域間で収集を行います。クラウドプラットフォームは、履歴を保存し、モデルをトレーニングします。この階層的なアプローチにより、遅延と帯域幅を削減しながら、集中的な分析処理を最も効率的な場所で実行することができます。
流れと学習
- パイプライン: MQTTブローカーは、Apache Kafkaなどのストリームプラットフォームにデータを転送します。これにより、アプリケーションはリアルタイムのトピックを購読し、分析やアラートのためにそれらを過去のデータと統合することができます。
- エッジモデル： ONNX Runtimeなどのコンパクトなランタイムは、トレーニング済みモデルをカメラ、コントローラー、キオスクにデバイス上で推論するために配布し、これによりプライバシーと応答時間が改善されます。
アプリケーションにおける閉ループ
- 交通信号：ピッツバーグのSURTRACプロジェクトは、分散型の人工知能ベースの最適化技術を用いて信号をリアルタイムで調整しています。CMUが報告した現場結果と交通概要によると、パイロット回廊では移動時間と停車時間が大幅に短縮されたことが示されています。
- HVAC制御： ASHRAEガイド36は、高性能シーケンスをコーディングすることで、ビルコントローラーが快適性を効率的に維持し、表面エラーを修正することを可能にします。これらのシーケンスに加え、モデル予測制御および強化学習の研究は、実地試験において 2 桁のエネルギー節約を実現し、その確実な適用方法に関するガイダンスをますます提供していると報告されています。
デザインから得られる教訓
可視化されテスト可能なフィードバックループを構築する：感知し、予測し、行動し、何が変わったかを人々に示す。プライバシー保護のためにエッジフィルタリング、相互運用性のためにオープンスタンダード、AIがオフラインの場合でもシステムが問題なく動作し続けるためにリファレンスシーケンスを使用してください。
アクチュエータ、動的システム、およびモーフィング要素
適応性のあるコーティングと日光制御
感応性のあるエンベロープがデータを幾何学に変換します。エレクトロクロミックガラスは、予測制御装置と空センサーによって管理されるイオン移動により、ブラインドを使用せずに眩しさや太陽熱を軽減するために色を変えます。アル・バハル・タワーズのマシュラビヤのようなキネティックファサードは、太陽を追跡するために開閉します。ジャン・ヌーヴェルのアラブ世界研究所は、絞り開口部で光を調節するカメラのような絞り機構の先駆けとなりました。
部屋および都市規模のアクチュエータ
- 公共空間システム： 適応型街路灯は、人の存在を感知すると明るくなり、人がいないときは暗くなります。ヨーロッパ全域で実証済みの建築物や事例があります。スマートハイウェイでは、可変速度制限が導入されており、状況の変化に応じて橋梁標識を使用して交通の流れを円滑にし、安全性を高めています。
- 変化する建物： ニューヨークのザ・シェッドは、レール上を滑走する伸縮式のETFE被覆シェルを回転させ、広場を数分で気候制御されたホールに変えます。これは、建築規模におけるデータ駆動型アクティベーションの明確な例です。
すべての相互接続性
OGC SensorThingsなどの標準におけるタスクインターフェースは、ソフトウェアが分析的な決定を動作命令に変換することを可能にし、センサー読み取り値を保存する同じデータモデルが、シャッター、バルブ、ファン、照明、またはファサードパネルを動かすデバイスも制御できるようにします。これにより、検知と行動のサイクルが追跡および制御可能な形で閉じられます。
アプリケーションチェックリスト
- 連携可能な説明（SensorThings、OPC UA）と軽量メッセージング（MQTT）を組み合わせます。
- まずカバレッジを選択してください：オープン、都市全域の低速デバイス向けLoRaWAN、またはライセンス付きセルラー信頼性向けNB-IoT
- セキュリティと遅延時間のために、エッジロジックをアクチュエータの近くに保持し、学習と制御のためにサマリーをクラウドと同期させます。
空間形態とデザイン戦略
適応可能なファサードと感応性コーティングシステム
それらは何であり、なぜ重要なのか？
適応型ファサードは、季節を通じて日光、熱、まぶしさをバランスよく保つために、光学的な状態や幾何学的状態を変化させます。最近の研究では、動的ファサードは、適切に制御され、建築システムと統合された場合、エネルギー使用量を削減しながら快適性を向上させることができることが示されています。例えば、エレクトロクロミックガラスは、スマート制御と併用することで、節約効果と健康上のメリットがあることが実証されています。
遭遇するタイプ論
- 動的遮光コーティングは、太陽の動きに合わせて開閉する関節要素を使用します。アブダビのアル・バハル・タワーズは、太陽の位置や風の状態に応じて反応するマシュラビヤ・モジュールの一例として挙げられます。
- エレクトロクロミックおよびサーモクロミックガラスは、景色を保護しながら、熱の取得とまぶしさを制限するために色調を変更します。メタ分析は、冷房と照明の必要性が大幅に減少したことを示しています。
- 二重壁ファサードは、気候制御とメンテナンスのために、ますます多くのIoTセンサーで監視・操作可能な換気された空間を形成します。
性能のための設計方法
気候と使用状況から始めましょう。日光の自律性、グレア、最高冷却性能について明確な目標を設定し、それらを実際に達成できるファサード機構を選択します。年間および極端な条件に合わせて調整されたシミュレーションを使用し、ファサードのロジックを制御装置を介してHVACおよび照明に接続します。Institut du Monde Arabeのカメラのような絞りやAl Bahar Towersのキネティックカーテンなど、現場で実証済みの事例は、堅牢なメンテナンス戦略の約束と必要性の両方を示しています。
柔軟な室内空間と多目的エリア
適応性の原則
長寿命の構造とサービスを短寿命の区画や設備から分離し、変化に備える。オープンビルディングとして知られるこの考え方は、大きな介入なしに内部空間の発展を可能にし、解体しやすい設計によって無駄を削減します。ハブラケン氏の研究に関する考察やマニフェストは、サポートとフィラーの区別を要約しており、この区別は今日の DfD 研究にも反映されています。
現実世界のゲームブック
- 広々とした開口部と機能性に富んだシェル： ニューヨークのザ・シェッドは、レール上の伸縮式ETFE被覆シェルを用いて広場を気候制御されたホールに変えます。このホールには、迅速な再構築を可能にする天井設備と環境システムが備わっています。
- 可動式および取り外し可能なパーティション： ギャラリーや教育プロジェクトでは、認定されたモジュラー式壁システムを使用して、一晩で部屋のレイアウトを変更し、建設工事や許可を得ることなく、新しいプログラムをサポートしています。
- 床と天井を将来に備える： オフィス設備に関する業界ガイドラインでは、電力、データ、空気の新たな規制に対応するため、高床式アクセスフロアとアクセス可能な天井エリアの導入を推奨しています。政府の作業空間基準では、MERおよびSERルームをこれらの経路に関連する重要インフラとして位置付けています。
設計チェックリスト
複数の家具プランに対応し、周囲と床に十分な電力とデータを提供する柱グリッドを選択し、インターフェースの高さとパネルサイズを標準化することで、要素を特別な加工なしで交換可能にします。最初のプランを作成する前に、デジタルツインで再配置をテストしてください。
中間インフラストラクチャと隠れた知能層
床と空間の間に何があるか？
インテリジェントビルは、通常ユーザーには見えない層に依存しています：サービス用の高床式床とプレナム、センサーやアクチュエーターを収容する二重壁空間、そしてローカル分析を実行する通信キャビネットやエッジノードなどです。研究では、DSF 空間は慎重なモデリングとモニタリングの恩恵を受けることが示されている一方、ハードウェアガイドでは、床下および天井領域が電力とデータを迅速に再ルーティングする方法を説明しています。
追加機能のバックボーンとしての道路
建物の外では、多目的ポールが小さな都市プラットフォームへと変貌しています。EUの「Humble Lamppost」プロジェクトは、適応型LED、大気質検知、EV充電、通信機能を備えた街路灯を推進しています。都市は、バルセロナのセントイロのようなオープンプラットフォームを使用して、部門間でこれらのデバイスを管理しています。
エッジ、テレコム、耐久性
低遅延サービスは通常、建物やサービスルームに設置されたマイクロデータセンターで提供される一方、5Gスモールセルは既存の街路設備に設置され、カバレッジエリアを集中させます。GSMA や技術機関の業界レポートは、これらの要素が電柱、壁、交通機関とどのように統合されているか、またエッジノードがリアルタイムの検知と制御にとってなぜ重要なのかを説明しています。
明日から実践できるデザインアクション
- 初期段階でスペースを確保してください：サイズアップ、サービス通路、将来の機器のための床下スペースは、今日の負荷だけでなく将来の負荷にも対応する必要があります。最小深さとアクセスについては、ハードウェアおよび作業スペースの基準を参照してください。
- 可能な限りオープンなプラットフォームを指定してください：Sentiloなどの例に倣い、マルチベンダーデバイスやオープンAPIをサポートするシステムを通じて、支柱、ポンプ、パネルを管理してください。
- 検知と作動を同じ場所で実行してください：正面センサーをDSFスペースの制御可能なブラインドと、街路センサーを同じポール上の調光可能なLEDや標識と組み合わせることで、サイクルを閉じます。DSFとスマート照明に関する事例研究は、近接性が信頼性を高める理由を示しています。
ユーザー体験と人間と都市の相互作用
具体的知覚、可能性、および制御
身体は都市をどのように読み取るのか？
人間は都市を電子表のように分析しない。私たちは表面、光、音、温度を感じ取り、それに応じて行動する。建築現象学は、空間は目だけでなく、全身で理解されることを思い出させてくれます。ユハニ・パラスマは、質感、音響、さらには匂いさえも、第一級のデザイン要素として扱う多感覚デザインを提唱しています。
アフォーダンス101
ジェームズ・J・ギブソンのアフォーダンスの概念は、歩道の縁の丸みがなぜよりゆっくりとした回転を促し、ベンチが座ることを促すのかを説明している。都市デザインにおいて、アフォーダンスを形作ることは、追加の標識なしに望ましい行動を理解可能にすることを意味する。現代的な解釈では、この理論は建築や公共空間の応用と直接関連付けられています。
具体的な証拠
交差点にある点字ブロックは、シンプルでありながら効果的な例です。調査によると、この歩道は、視覚障害者がより直進した経路を歩けるようになり、交差点の横断時間を短縮し、歩行パターンを改善するのに役立つことがわかっています。この歩道がない場合、深刻な被害が発生しています。英国で話題になったいくつかの事例により、当局は全国的にこの歩道の設置を完了することを余儀なくされました。
デザイン動作
- 標識を追加する前に、形状のオプションを作成してください：歩道の縁、傾斜、縁のテクスチャ、手すり。
- 人々に光や空気のような快適性に影響を与えるシステムに対して、明確かつローカルな制御を提供すること。
- 制御ロジックを可視化する：交差点でセンサーが歩行者を検知している場合は、ポールにその旨を表示する。これにより、制御が実感できると同時に信頼性も高まる。
上記を具体的な知覚と可能性の理論に基づいて説明することで、信頼性、可読性、安全性が向上する。
宇宙におけるパーソナライゼーション、プライバシー、同意
制限のあるパーソナライゼーション
都市は、状況に応じて照明レベル、交通情報、またはルートをカスタマイズできます。ただし、デバイス信号を通じてであっても個人を識別するシステムは、データ保護の領域に入ります。GDPR の範囲では、個人はアクセス、異議申し立て、およびポータビリティの権利を有しており、管理者は目的と保存について透明性を保つ必要があります。
路上での同意とみなされるもの
ショッピングモールや駅での位置分析は、通常、携帯電話が発信するWi-Fiプローブ要求に基づいています。規制当局はこれを個人データとみなしており、強力なセキュリティ対策の実施を義務付けています。英国 ICO およびスペイン AEPD のガイドラインでは、同意は情報に基づいた、自由意志による、取り消し可能なものであるべきであり、ユーザーデバイスから信号を収集する際には PECR 規則が適用されると説明しています。実際には、これは、明確な表示、簡単なオプトアウトの選択肢、およびパッケージ化された、あるいは強制的な同意の回避を意味します。
公共領域における人工知能に関する新たな規則
EU人工知能法は、2026年から2027年にかけて段階的に義務化され施行されました。一部の禁止事項および人工知能リテラシーの義務は2025年2月に、汎用モデル規則は2025年8月に施行されました。都市が利用する生体認証監視やハイリスクシステムに関しては、より厳しい措置が取られることが予想されます。2025年にも続くガイダンスや議論は、実施スケジュールと業界の抵抗の両方を示しています。厳しい措置を取る必要があります。
民間データ代替案
パーソナライゼーションには、必ずしも中央集権的なデータストレージが必要とは限りません。バルセロナのDECODEパイロットプロジェクトは、人々が自分のデータを非公開にしたり、公共の利益のために共有したりできるツールを研究しながら、都市のサービスも支援してきました。このアプローチは、スマートシティのIDとアクセス制御のために設計されたプライバシーの提案と一致しています。
デザインの動き
- デフォルトで、デバイスまたはエンドポイントでの処理を総出力で選択します。
- 明確で適切な通知と、簡単な承認取り消し方法を提供してください。
- 人々が実際に読めるデータ使用ログを公開してください。
- プロジェクトをNISTのAI RMFのようなリスクフレームワークに照合し、タスクとリスク軽減策が初日から明確に定義されるようにします。
フィードバック、学習、そしてユーザーと都市の共進化
サイクルを閉じる
敏感な都市は、住民とともに学びます。FixMyStreetのような市民報告プラットフォームは、穴ぼこや照明に関する日々のフィードバックが、公共事業のワークフローに直接どのように反映されるかを示しています。分析では、報告者の身元や所在地に関する偏見について警告しているものの、このモデルは、認識、行動、検証の間に実用的で拡張可能なサイクルがあることを示しています。
参加型感知とプラットフォーム
市民センサーは、速度違反や大気質などの地域課題を検知することで、自治体のネットワークを補完します。事例文献や批判的な学術研究は、このアプローチの利点と限界を要約している。ガバナンスの観点では、Decidim のようなオープンソースのプラットフォームは、参加型予算編成を含め、住民が意思決定を提案、議論、追跡することを可能にする。
共通理解のためのデジタルツイン
都市のデジタルツインは、複雑なモデリングを公の場で議論可能にします。ヘルシンキの 3D 都市モデルは、選択肢を視覚化し、データをオープンに共有し、計画に関する議論を支援するために使用されています。このモデルは、そのガバナンスと技術的構造について詳細に研究されています。住民が将来の可能性のあるシナリオを見ることができるようになると、フィードバックはより具体的になり、意思決定はより良くなります。
デザイン動作
- 住民を単なる受動的な情報源としてではなく、共同の解釈者として評価してください。
- フィードバックバイアスを減らすために、過小評価されている地域での積極的な社会支援活動と報告制度を組み合わせてください。
- 提案、予想される影響、および実施後に何が変化したかを示すために、ツインマップまたは共有マップを使用してください。
- 学習サイクルを公開しましょう：何を測定し、何を変え、その後何が起きたかを。こうした習慣は信頼を築き、都市を単なるプラットフォームではなく、パートナーのように感じさせます。
ケーススタディ、提案、プロトタイプ
重要な実験プロジェクトとインスタレーション
都市規模の学習システム
- Virtual Singaporeは、現実世界での行動に移る前に、洪水対策、モビリティ、建設シナリオをテストするために使用される全国規模のデジタルツインです。高解像度の3Dモデルをリアルタイムおよび過去のデータと組み合わせることで、機関や研究者が政策をシミュレーションし、その結果を関係者と共有することを可能にします。その管理は、単一ベンダーのプラットフォームではなく、機関間の連携を重視するシンガポール国立研究財団およびシンガポール土地庁によって行われています。
- SURTRAC、ピッツバーグは、ローカルなタイミングを計算し、短期予測を近隣の交差点と共有する、分散型の人工知能ベースの交通信号システムを提供しています。CMUが報告した現場結果と交通概要によると、パイロット回廊では移動時間が約25％短縮され、停車回数が減少し、排出量が減少したことが明らかになりました。
建物エンベロープを媒体として
- パリのアラブ世界研究所は、カメラのような絞りを使って日光を調節している。南側の金属製のブリゼ・ソレイユは、文化的象徴性とサイバネティック制御を融合させており、何十年経った今でも、ケーススタディで研究される規範的な感性的なファサードであり続けている。
- アブダビのアル・バハル・タワーズは、太陽を追跡するために開閉する動的なマシュラビーヤを用いて、熱取得を低減しながら景観を保護しています。実証済みの事例研究と実践者レポートは、そのパラメトリック設計と動作原理を詳細に説明しています。
批判的芸術と公共的参加
- マーク・シェパードの『センシエント・シティ・サバイバルキット』は、至る所にあるコンピューターを単なる設置物としてではなく、問い直すべき対象として扱っている。このツールキットの思索的な装置は、センサーで埋め尽くされた街路で人々を監視し、予測し、自律性を考えるよう促すものである。
部屋と都市規模の動的建築
- The Shed, New Yorkは、広場の上に伸縮式のETFE被覆シェルを設置することで、数分で気候制御されたホールを作り出し、これにより、アクチュエーション、制御、そして構造物のファサードパネルから建物全体に至るまでのスケーリングの可能性を示しています。
実現しなかったビジョンと投機的な提案
サイバネティック適応性
- セドリック・プライスの『ファン・パレス』は、フィードバックと参加によってプログラムと形式がリアルタイムで形作られ、絶えず再構築可能な文化的な機械を構想した。学術研究では、この作品をサイバネティクス、演劇、社会デザインの交差点に位置づけている。Generatorは、ジョンとジュリア・フレイザーの計算上の提言によってこの論理を拡張し、ユーザーの反応に応じて自らを再構築できる環境を提案しました。
メガ構造的な都市の未来
- アーキグラムのプラグイン・シティプロジェクトは、ニーズの変化に応じて構成要素を交換できるサービス型メガ構造を提案した。このプロジェクトは、長寿命のインフラと短寿命のモジュールを根本的に分離することで、今日でも柔軟な都市計画のインスピレーション源であり続けている。博物館やアーカイブは、これらの図面をデザインの想像力の礎として保存しています。
- コンスタントの『ニューバビロン』は、遊びと発明に基づく遊牧社会のために、高度化された再構築可能なセクターからなる地球規模のネットワークを構想していた。主要な美術館は、この作品を自由、技術、都市形態を考察するレンズとして展示し続けている。
経営陣によって管理された野心
- Sidewalk Toronto (Quayside)は、広範な公的協議を経て、先進的な「スマート地区」の提案をまとめたが、プロジェクトは中止となった。公式発表では経済的な不確実性が理由として挙げられているが、独立した報告書や公的記録は、データ権利やガバナンスに関する未解決の問題を強調している。この事例は、同意、管理、範囲の管理に関する基準点となっている。
進行中のライブテスト環境
- 富士山近くのトヨタ・ウィーブンシティは、ロボット工学、自動運転車、水素エネルギー、新しい街路のタイプを試すために特別に建設された地区です。第1段階の建設は2024年末に完了し、最初の住民は2025年に引っ越してきます。このサイトは、管理された条件下での都市技術のための長期的なプロトタイプとして位置づけられています。
学んだ教訓と転用可能なデザイン感覚
1) 公開された、複数のスケールでのプロトタイプを作成する
初期のシミュレーションを、人々が実際に触れることができる具体的なデモと組み合わせる。バーチャル・シンガポールやヘルシンキの 3D 都市モデルのような国や都市規模のデジタルツインは、シナリオテストが意思決定のリスクをどのように軽減し、トレードオフを可視化できるかを示しています。部屋や地域規模の探索には、MIT の CityScope のような具体的なインターフェースが、専門家ではない人々がリアルタイムで反復作業を行い、その結果を確認するのに役立ちます。
2) 初日からメンテナンスを考慮した設計
キネティックおよびメディアファサードは印象的ですが、明確なO&M予算、予備部品、故障モードが必要です。Institut du Monde Arabe の長期にわたる研究は、機械要素の摩耗と、サービスアクセスおよび更新戦略の重要性を実証しています。安全な手動による無効化と、洗練された劣化計画を立ててください。
3) 寿命の長いインフラと寿命の短いハードウェアを分離する
アーキグラムの着脱式コンセプトとプライスのサイバネティック計画は、オープンビルのアイデアを先取りしていた：構造とサービスを耐久性のあるものに保ち、内部空間とインターフェースは容易に変更可能な状態に保つ。これにより、無駄が削減され、建物や地域を完全に再構築することなく、学習が可能になります。
4) ガバナンスを重要な道筋に置く
Quaysideのキャンセルは、不確かなデータ権利が、資金力のある計画さえも停止させうることを示しています。人間中心の枠組みと確立された原則を用いて、公共の監視のもとで、目的、同意、アクセス、保存、説明責任を早い段階で定義してください。国連ハビタットの「人間中心のスマートシティ」ガイドおよび OECD AI 原則は、実践的な指針となります。
5) ネットワークではなく、身体にとって重要なものを測定せよ
シャノン・マターンの批判は、都市がコンピューターではないことを私たちに思い出させる。図書館、診療所、公共交通機関の停留所、歩道、公園を、情報とケアのインフラとして評価せよ。プロジェクトは、効率やセンサーの数だけでなく、感じられた体験で評価してください。
6) サイクルを閉じ、成果を提示する
SURTRACのような交通制御パイロットは、検知、予測、行動を、市民が管理可能な測定可能な結果と結びつけることで成功しています。入力、決定、結果を公開し、市民が都市の学習と形成の過程を見られるようにします。
困難、未来、そして批判的思考
技術、インフラストラクチャ、およびスケーラビリティの制約
相互運用性、旧システムの統合、信頼性
パイロットはセンサーで失敗することはほとんどありません。新旧のシステムが結合する点で故障します。成長する都市は、3つのことを早期に行います。共通のデータ定義を採用し、ツインズと制御システムのデータ交換を定義し、段階的な劣化に対する計画を立てることです。2つの基本的な標準が役立ちます。観測を定義し、アクチュエータを扱うための OGC SensorThings、および建物や産業における、ベンダーに依存しない安全なデータ交換のための OPC UA です。英国の National Digital Twin などの国家プログラムは、独立して作成されたツインが時間の経過とともに安全に通信できるように、同様の情報管理フレームワークを推進しています。
都市規模でのセキュリティと運用上の耐障害性
攻撃対象領域が拡大する中、CISAとそのパートナーの提言は明確かつ明快です。サプライチェーンや相互接続されたシステム全体で悪用が発生することを想定し、ゼロトラストと設計段階からの安全な調達プロセスを最優先事項として取り組むべきです。EU では、NIS2 が重要施設や重要機関に対する基準を引き上げ、ENISA の 2024 年の EU レベルの評価により、不足部分と今後取るべき措置が明らかになっています。IoT を責任を持って購入し、都市のテクノロジーを NIS2 チェックリストに準拠させるための実用的なチェックリストが、現在利用可能になっています。
持続可能性、IT予算、およびデバイスのライフサイクル
AIを重視した分析は、予測を改善すると同時に、データセンターにおけるエネルギーと水の使用量を増加させています。IEA は、AI が最大の推進力となり、2030 年までに世界のデータセンターの電力消費量が約 2 倍になると予測しています。この状況により、都市は最適化による利益と上流の電力影響を比較検討せざるを得ません。ハードウェアに関しては、プロジェクトで再利用、修理、認定リサイクルが計画されていない場合、何十億もの短寿命のデバイスが炭素排出と電子廃棄物問題を引き起こすだろうと研究は警告しています。デバイスと情報処理の予算は、他の公共サービスと同様に、測定、予測、そして公開してください。
社会政治、平等、ガバナンスに関する懸念
適合期間は現実のもの
欧州のAI法が施行され、段階的に適用されています。禁止事項およびAIリテラシーの義務は2025年2月2日から、ガバナンス規則および汎用AIの義務は2025年8月2日から、そして最もリスクの高い義務の多くは2026年から2027年までに適用されます。業界団体の反対にもかかわらず、欧州委員会はプログラムを変更しませんでした。都市チームは、生体認証、移動制御、セキュリティシステムなどの用途について、これらの日付に合わせて計画を立てる必要があります。
監視、偏見、不平等な被害
証拠は、予測警察活動とコンピュータ視覚性能におけるリスクを示し続けている。2025年には、人権報告書が差別的な影響を理由に、英国における予測型警察活動の禁止を要求する一方で、技術的な研究では、データセットのバランスが悪い場合、特定の歩行者グループや子供たちに対して誤認識率が高くなることを実証しています。検知がセキュリティ上重要な措置につながる場合、独立した監査と公開スコアカードは任意ではありません。
パフォーマンスだけでなく、公共の正当性
トロントの海岸線プロジェクトは、データ権利とガバナンスの不確実性が、技術がどれほど進歩しても、野心的なプロジェクトをいかに阻むかを示している。プロジェクトの終了と、それに続く市のデータガバナンスの取り組みは、すべての都市に教訓を与えています。コンクリートを打つ前に、目的、所有権、保存、説明責任について、公に説明すべきだということです。
可能性のある未来、リスク、デザイン上の挑発
エッジ優先、プライバシー保護型学習
近い将来、分析データは生成された場所により近い場所で処理されるようになるでしょう。フェデレーティブラーニングは、生データを一元化することなく、複数のサイトが共有モデルをトレーニングすることを可能にします。調査によると、プライバシーの向上、遅延時間の短縮、接続の問題に対する耐性があることが示されています。機密性の高い地域では、これは、ID ではなく、更新情報を共有するステーションまたはビルレベルのモデルを意味します。
オープンな割り当てと説明責任のある運用
ループを閉じることで、一時的なAPIから制御可能な標準的な割り当てに移行します。OGC SensorThings 第 2 部では、ソフトウェアが、シャッター、ポンプ、ドローンなどのデバイスに、観測結果を保存する同じモデルを使用して、どのようにコマンドを発行できるかを説明しています。これを、何が感知され、何が決定され、何が動作したかを示す、変更不可能なログと総合的なダッシュボードと組み合わせます。
規制と調達による積み上げの強化
EUサイバーレジリエンス法は、セキュリティ設計に関する義務を多様な関連製品に拡大しており、完全な義務は2027年12月に発効する予定です。NIS2 の業界義務と組み合わせると、これは都市を安全なデフォルト設定とより優れたサプライヤーの衛生状態へと導きます。これらの日付を契約書に明記し、約束ではなく第三者による証拠を要求してください。
政策と形式でテストされるデザイン上の挑発
監視システムに日没条項を追加する：利点が再確認されない限り、権限は終了する。
目に見える手動無効化機能を備えて送信し、消防署が行うような訓練を公表してください。
購入時に機器の寿命終了のための予算を確保し、市全体で電子廃棄物台帳を公開してください。
エネルギーを一流のデザイン概要として扱う：新しいデジタルサービスについては、データセンターの成長に関するIEAの予測を参照し、予想される計算負荷を社会的便益とともに説明してください。