都市開発でデジタルツインを活用する重要性・都市運営の可能性・課題・事例を徹底解説！

都市開発の現場において、従来のBIMやCIMによる3Dモデル化はもはや標準的なプロセスとなりました。しかし、設計図通りの「器」を造るだけでは、複雑化する都市の渋滞、エネルギー需給、災害リスクといった動的な課題を解決することは困難です。

デジタルツインが構築する都市モデルは、単なる3Dモデルにとどまらず、都市空間をリアルタイムで再現・解析し、AIが未来を予測する基盤になります。

本記事では、建設・都市開発分野におけるデジタルツインの重要性から、BIM/CIMとの違い、実現可能な都市運営、導入の課題、国内事例について解説します。

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介を行います

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

AI開発会社をご自分で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

都市開発における従来のBIM/CIMとデジタルツインの違い

従来の3D都市モデル（CityGML等）とデジタルツインの決定的な違いは、データの鮮度と双方向性にあります。

都市開発の現場では、従来のBIM/CIMによる静的な3Dモデルだけでは捉えきれない動的な現象を理解することが求められます。

デジタルツインはBIM/CIMの器にリアルタイムデータを融合

BIM/CIMは、建物やインフラを高精度に可視化する3Dモデルで、設計・施工・管理の基盤として役割を果たします。しかし、BIM/CIMから得られる情報は、完成を想定したデータを中心とするため、都市で発生する刻々の変化までは捉えられません。

いわば、BIM/CIMが表現するのは都市の器であり、その中で変動する要素までは扱えません。

一方、デジタルツインはBIM/CIMが構築する器にリアルタイムデータを融合し、時間軸を持った都市のシミュレーション環境を構築します。これにより、都市空間を「その瞬間の状態」まで再現し、将来の変化を予測できる点が従来のCGパースや3Dモデルとの決定的な違いです。

街を見た目だけでなく、動作するシステムとして理解できるため、都市全体の挙動を科学的に分析できます。

なぜ動的モデルが必要か？

都市が抱える課題は以下に挙げるように多層的であり、単一の視点では最適な意思決定が行えません。

• 人口の変動
• 交通量の流動的な変化
• 災害リスク
• エネルギー需要の変化

ここで注目されているのが、リアルタイムデータを統合し、都市そのものをデジタル上で生きた状態として再現するデジタルツインです。

デジタルツインを支える重要な技術

デジタルツインは、街の建物や道路網を可視化するだけでなく、人流・交通・環境・エネルギー・気象などのデータを取り込むことで都市全体をリアルタイムで再現します。

この生きた都市の実現を支えているのがIoTとAI、そしてそれらを統合する高度なシミュレーションプラットフォームです。

人流センサーなどIoTセンサーから収集されるデータ、車両のGPS、気象データ、エネルギー消費量などをAPI経由でリアルタイムに統合し、デジタルツイン上で常時更新されます。

特に、物理法則に基づいた精緻なシミュレーション基盤として、NVIDIA Omniverseのようなプラットフォームの活用が注目されています。これは、レイトレーシングによる高度な可視化とAI学習に不可欠な物理演算を仮想空間上で同時に実行することを可能にします。

こうした生きている都市モデルは、スマートシティ実現の中核技術になります。科学的根拠に基づく高度なシミュレーションにより、イベント開催時の混雑エリアをAIで精度高く予測したり、津波や火災といった災害発生時の避難経路を物理エンジンで再現したりと、現実では試行できない施策を極めて高い解像度で検証できるのが強みです。

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介を行います

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

都市開発でのデジタルツインにおけるAIの役割は？

デジタルツインの価値を最大化する役割を担うのが、AIです。リアルタイムで更新される都市モデルにAIを組み合わせることで、人流や交通の変動を先読みし、都市運営の高度化が実現します。

以下では、都市開発におけるAIの活用領域について解説します。

予測AI（人流・交通）

都市運営において、人流や交通の変動を予測することは混雑緩和、モビリティ計画の高度化に直結します。そのため、デジタルツインと予測AIを組み合わせることで、リアルタイムの人流データや交通センサーを基に、以下のようなシーンで都市の未来の状態をシミュレーションできるようになります。

• イベント開催時の駅周辺の混雑ピーク→警備配置の最適化
• 主要道路の渋滞発生→信号制御の調整
• 商業エリアの歩行者増加→公共交通の増便判断

従来のルールベースでは対応できなかった複雑な行動パターンも、AIは高精度に解析できます。人口動態・天候・曜日・周辺施設のイベント情報など多変量データを同時に扱うことで、都市の流動を把握し、科学的根拠に基づいた対応を取れる体制を構築できます。

生成AI（Generative AI）との融合

デジタルツインは、生成AIとの連携によって、都市を精緻に再現するだけでなく、都市計画や政策立案を創造的かつ効率的に進める基盤へと進化します。生成AIは膨大な都市データを学習したうえで、改善案や代替パターンを自動で生成し、意思決定の幅を広げます。

例えば、生成AIは以下のようなといった複数のシナリオを短時間で提示できます。

• 歩行者導線の改善案
• 交通量を抑制する道路設計
• エネルギー効率を高める施設配置

担当者はAIが生成したシナリオをデジタルツイン上でシミュレーションし、効果やリスクを可視化することで、現実には試せない都市設計の検証を進めることができます。

マルチモーダルモデルが普及すれば、都市の画像・動画・地図情報を入力するだけで改善案を生成するような高度なワークフローも可能になるでしょう。

このように、生成AIはデジタルツインを分析のための都市モデルから、都市を創造し、未来をデザインするためのパートナーへと押し上げます。

強化学習によるエネルギーマネジメント

都市のエネルギー需給は、気温・時間帯・人口・商業活動といった多様な要因に左右されるため、変動を最適に制御することは容易ではありません。そのため、デジタルツインと強化学習を組み合わせることで、複雑なエネルギーマネジメントを自律的かつ高精度に最適化できます。

強化学習モデルは、都市全体のエネルギー使用量や再エネ発電量などをデジタルツインから取得し、どのタイミングで、どれだけエネルギーを配分・蓄電・放電すべきかを試行錯誤を通じて学習します。

デジタルツイン上では、現実では試せない膨大なパターンを評価できます。そのため、余剰エネルギーの活用やカーボンニュートラルに向けた運用計画など、人手では導けない高度なマネジメントが可能になります。

また、異常な需要変動や災害時のエネルギー供給に対しても、強化学習は迅速に判断を導くことができます。デジタルツインがリアルタイムの都市状態を反映し、AIがその状況に応じた最適解を提示することで、エネルギーマネジメントは都市のレジリエンス向上にも貢献します。

デジタルツイン活用で実現する都市運営の姿

デジタルツインは、以下のような都市運営を実現します。

人流シミュレーション：混雑予測・人流動線の設計

都市部では、通勤ラッシュやイベント開催など人流が一時的に集中する状況が頻繁に発生します。デジタルツインではその際の人流データを取り込み、AIでシミュレーションすることで、混雑の発生箇所やピーク時間帯を高精度に予測できます。

これにより、駅構内の誘導ルートを適切に変更したり、商業施設の入場制限・警備配置の最適化などの対策を科学的根拠に基づいて実行することが可能です。

また、人流の流れをデジタルツイン上で可視化することで都市空間のレイアウト変更にも活用できます。歩行者が滞留しやすいボトルネックの特定や回遊性を高めるための設計など、都市デザインの検証をデジタル空間で安全に行えるのも、デジタルツインのメリットです。

勘と経験に頼っていたテナント賃料の設定を、歩行者数や滞留時間のデータに基づき科学的に算出することも可能になります。

デジタルツイン活用によって、現実の街で試行できないシナリオを短時間で評価するのに加え、都市開発の質とスピードを高めることも可能です。

交通シミュレーション：渋滞緩和とバス・電車の運行最適化

デジタルツインを交通管制データや車両位置情報と連携させることで、リアルタイムの交通状況を再現し、AIが渋滞の原因や混雑ポイントを特定できるようになります。これにより、信号制御の最適化や迂回ルートの提示など即時性のある判断が可能です。

また、デジタルツインは公共交通の運行計画にも効果を発揮します。バス・電車の乗降データや人流情報などを組み合わせることで、需要に応じたダイヤ調整が可能になります。

特に、イベント開催日や天候の急変時には、AIが需要変動を予測し、増便や車両配置の最適案を提示します。

これにより、乗客の待ち時間を減らし、交通混雑を抑制することで都市全体の移動効率が向上します。

エネルギー管理の効率化とカーボンニュートラルの支援

都市全体のエネルギー需給において、デジタルツインに電力・ガス・再エネ発電量などのデータを統合することで都市のエネルギーフローをリアルタイムで可視化可能です。どの時間帯・どのエリアでエネルギーが不足または余剰になりやすいかを高精度で把握できます。

この動的な可視化によって、無駄なエネルギー消費を抑え、設備稼働を最適化するための意思決定が可能になります。

また、AIがエネルギー需要の変動を予測し、電力配分や蓄電池の充放電タイミングを提示することでエネルギーの自律的な制御が実現します。

特に、太陽光や風力など再生可能エネルギーは出力が不安定になる傾向があります。そのため、デジタルツインを組み合わせることで再エネの発電量を高精度に予測し、余剰電力の活用や需要ピークの平準化を支援します。

こうした取り組みは、企業や自治体のエネルギーコストの削減に寄与するだけでなく、都市単位でのカーボンニュートラル達成にも貢献します。都市構造そのものを低炭素化へ向けて最適化できるのは、従来のエネルギーマネジメントとは一線を画します。

気象・災害データの反映による避難経路最適化

都市の安全性を高める上で、災害リスクを正確に把握し、避難経路を設計することは極めて重要です。デジタルツインに気象情報や災害シミュレーションデータを反映させることで、浸水予測・強風で起こり得るリスク・土砂災害の発生可能性などを可視化し、危険区域の変化を都市モデル上で即時に把握できます。

AIはこれらのデータをもとに、避難経路の通行可能性や混雑状況を推定し、最適なルートを提示します。例えば、豪雨で道路が冠水する可能性が高い場合、AIはその予兆段階でリスクを判断し、代替ルートを自動的にシミュレーションします。

さらに、人流データを組み合わせることで、避難者が集中しやすい場所を把握し、誘導ポイントの配置や避難所の収容計画にも反映できます。

BIMと連携した建物や施設の保全・施工管理

BIMによって構築された建物・インフラの静的モデルに、IoTセンサーで取得した稼働情報や環境データを統合することで、施設の状態を「生きたデータ」として把握することが可能です。これにより、保全計画や維持管理の精度を飛躍的に高めます。

建物内の温湿度・振動・電力消費といったセンサーデータをデジタルツインに反映することで、劣化リスクの高い部位を早期に発見し、計画的な修繕・部材交換が可能です。従来の点検では定期スケジュールに頼らざるを得ませんでしたが、デジタルツインでは状態ベース保全（CBM）へ移行でき、コストの削減と安全性向上を実現します。

また、施工管理においても、BIMとデジタルツインを連携することでリアルタイムでモニタリングし、差分やリスク要因を把握できます。

都市規模の施策の検証

都市開発では、以下の例に挙げるような、広域に影響を与える意思決定が求められます。

• 道路整備が交通渋滞にどれほど影響するか
• 再開発エリアの人口増加によって周辺のインフラがどう変化するか
• エネルギー施策がCO₂排出量の削減にどれほど寄与するか

しかし、これらの施策を現実空間で試行することはリスクが高く、膨大なコストも伴うため、事前検証が難しいという課題がありました。

デジタルツインではこれらの制約を克服し、都市全体を対象とした施策検証のためのシミュレーションを実現します。

デジタルツインに動的データを統合し、AIが複数シナリオを解析することで、施策を実行した場合の都市を定量的に、かつ客観的に評価できます。

また、災害対策においても、洪水シミュレーションや避難計画を都市スケールで検証でき、行政・企業・住民向けに分かりやすく説明できます。このプロセスは、合意形成の迅速化にも寄与し、実際の都市計画をスムーズに前進させる効果があります。

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介を行います

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

都市開発分野でデジタルツインを活用している事例

デジタルツインは、日本国内の都市開発プロジェクトでも活用が進んでいます。中でも代表的な事例は、以下の3つです。

PLATEAU：国土交通省が主導する日本全国の3Dモデル化プロジェクト

国土交通省が主導しているProject PLATEAU（プラトー）は、日本全国の都市を対象とした3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化プロジェクトです。2020年に始動し、まちづくりのDX化を推進するための取り組みとして注目されています。

Project PLATEAUでは、単なる建物や道路の3D図形化にとどまらず、属性情報（名称、用途、建築年）を付与し、地理空間として意味を持つモデルデータを作成します。これにより、交通、環境、エネルギーなど多様な分野から、分析・シミュレートが可能です。

また、Project PLATEAUで構築された3D都市モデルはオープンソースとなっており、商用利用を含め誰でも自由に取得・利活用できます。企業、研究機関、民間ベンチャーなどでもユースケースの創出が可能となります。

さらには防災、モニタリング、まちづくり、カーボンニュートラルなど、さまざまな社会課題を解決するユースケースの開発にも注力します。洪水浸水想定区域や津波ハザードマップを3Dモデルに重ねることで、立体的かつ視覚的にリスクを把握しやすくなります。

このようにProject PLATEAUは、都市の構造情報と属性情報を統合し、オープンかつ標準化された形で公開します。幅広いプレイヤーが活用できる資産にもなりうるため、今後のスマートシティ化を支える重要な土台となることでしょう。

デジタルツイン実現プロジェクト：東京都を「生きたデジタルツイン」として構築する

東京都が推進するデジタルツイン実現プロジェクトは、サイバー空間と現実の都市を融合させ、東京都全体を生きた都市モデルとして構築する取り組みです。都市の構造データから、交通・河川・公共交通などの都市データを統合し、3D空間プラットフォームを通じて可視化・解析できる基盤を目指します。

このプロジェクトの中核となるのが、ウェブブラウザ上で利用できる東京都デジタルツイン3Dビューアです。ここでは以下の情報を重ね合わせられるため、都市の状態を多角的かつ動的に把握できます。

• 点群データ
• 3D都市モデル
• 河川の水位情報
• バスの運行状況
• 交通量
• 施設情報

東京都ではこの技術を通じて、防災、都市開発、公共サービスなどの分野で活用することを想定しています。具体的には、リアルタイム性が求められる以下のシミュレーションです。

• 災害時の洪水予測や避難指示
• 都市構造の見直し
• 交通計画の最適化
• エネルギー管理の改善

同プロジェクトはデータの整備・可視化・解析の3つの柱を掲げ、都庁部局内だけでなく自治体・企業・市民を含めた幅広い協働を促進しています。東京都はこの取り組みを通じ、都市のDX化と住民のQOL向上を両立させる基盤構築を進めています。

シン・デジタルツイン：西新宿を3D都市モデルで構築・まちづくりの促進

シン・デジタルツインとは、大成建設が取り組む西新宿エリアを対象に開発された高度な3D都市モデルおよびまちづくりプラットフォームです。

このプロジェクトでは、既存の公共オープンデータ（PLATEAU）に加えて、レーザースキャンによる高精度な点群データを活用し、地下空間や建物内部、地形の段差や勾配まで含めた精緻な都市空間を再現しています。

シン・デジタルツインの特徴は、高品質なグラフィックであり、まるで西新宿にいるような感覚で操作・分析・可視化が可能です。アバターを介してデジタルツインの世界に没入することでゲームのように操作できます。

また、住民を巻き込んだワークショップや参加型まちづくりにも取り組んでおり、実際に仮想空間でプランを検討してまちづくりに反映する実験も行われています。2023年には西新宿エリアの住民や勤務している人が参加するワークショップを実施し、その結果が実際の道路に再現されました。

シン・デジタルツインによる仮想空間上でのシミュレーションにより、まちづくりの試行錯誤にかかるコストや時間を抑えられるため、高い頻度で、かつ柔軟な都市改善サイクルをまわすことが可能です。

都市開発へデジタルツインを活用する際の課題

スマートシティの実現も達成しうるデジタルツインは、活用において課題も残されています。

導入コスト

デジタルツインを都市開発に導入するには、多額の投資が不可欠です。

• 3D都市モデルの構築費用
• IoTセンサーの設置
• 通信基盤の整備
• データプラットフォームの構築
• AIモデルの開発・学習コスト
• UI/UX開発
• サイバーセキュリティ・プライバシー
• 運用・保守・アップデート費

都市全域を対象とする場合は、対象範囲が広いほどコストが大きくなり、自治体や事業者にとっては大きな負担となるでしょう。

また、デジタルツインは一度整備すれば終わりではなく、都市の変化に合わせてデータを更新し続ける必要があります。そのため、リアルタイム性を維持するための運用コストも無視できません。

すべてのデータをリアルタイムにする必要はありません。例えば、街灯の管理なら1日1回の更新で十分ですが、自動運転支援ならミリ秒単位が求められます。用途に応じた適切なコスト設計をしましょう。

このように、デジタルツインの導入においては費用対効果を見極めながら、段階的なスモールスタートや先行導入を行う必要があります。

大規模なデータの収集・整備

デジタルツインの価値は、都市の現在の状態を映し出し、その変化を即座に解析できる点にあります。しかし、このリアルタイム性を実現するには、膨大な都市データを継続的・高頻度に収集し、統合・加工し続けなければいけません。

特に都市全体をデジタルツインに反映させる場合、データの欠損や遅延が発生するとモデルの精度が低下し、AIによる予測やシミュレーション結果にも影響が及びます。

また、センサーの故障やデータ形式のばらつき、異なる部署・組織が管理するデータの非互換性など実務的な課題も多いため、データの正規化・クレンジング・統合プロセスを継続的に最適化する必要があります。

行政間の連携がボトルネックになる

都市開発におけるデジタルツインの実装では、行政組織間のデータ共有が大きな障壁となり得ます。

都市開発は多種多様なベンダーが関わります。独自規格に閉じ込めてしまう（ベンダーロックイン）と、将来の拡張性が失われます。

収集するべき都市データは複数の部署に分散して管理されているため、それぞれが異なるフォーマット・更新頻度・運用ポリシーを持っています。

そのため、これらのデータが統一されていない状態では、デジタルツインに必要な統合データ基盤を構築できず、実装スピードが著しく低下します。

さらに、部署間の調整には予算権限や優先施策の違いがあるため、データ共有の合意形成には時間を要します。

行政間の連携不足は、技術的な課題異常に大きなボトルネックとなるでしょう。

都市に住む住民の理解・合意が必要

デジタルツインの実現には、住民の理解と合意がなければいけません。都市開発でのデジタルツイン活用では、個人情報を扱う場面が増えるため、プライバシー保護やデータ利用目的の透明性が求められます。

住民の理解・合意は忘れられがちですが、これがないとリアルタイム性が維持されたデジタルツインは実現しません。

また、デジタルツインによる都市運営の変化が、住民の生活にどのようなメリットをもたらすのかを伝えることも重要です。実際に運用して、デジタルツインに価値があることが証明されて初めて、住民の協力を得ることができます。

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介を行います

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

デジタルツインを活用した都市開発についてよくある質問まとめ

まとめ

都市開発におけるデジタルツインの活用は、従来の設計・施工主体のアプローチから、都市をリアルタイムに理解し、科学的根拠に基づいた都市運営へと進化するのに欠かせません。IoTによる動的データとAI解析を統合することで、都市は生きたモデルとして機能し、分析やシミュレーションを自律的に進められるようになります。

本記事で解説した通り、人流・交通・エネルギー・災害など、都市を取り巻く現象は複雑に絡み合っており、人手では捉えきれない規模と速度で変化しています。デジタルツインはこれらの変動要因を統合的に扱い、都市の将来を予測し、最適解を提示するための中核的なテクノロジーです。

一方で、導入コスト、データ整備、行政連携、住民理解といった課題も依然として存在します。そのため、デジタルツイン技術の導入そのものではなく、どの領域から段階的に取り組み、どのデータを都市運営の改善につなげるのかという視点で戦略を立てることが必要です。