2025.05.28

インフラデータのオープン化・利活用促進

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はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（インフラデータのオープン化・利活用促進を取り巻く環境）

自治体がインフラデータのオープン化・利活用促進を行う意義は「データに基づく効率的なインフラマネジメントの実現」と「官民連携によるイノベーション創出と経済効果の向上」にあります。
インフラデータのオープン化・利活用促進とは、自治体が保有する道路、橋梁、上下水道、公園等のインフラに関するデータを標準化・デジタル化し、行政内部での活用高度化を図るとともに、民間事業者や研究機関、市民に対してオープンデータとして公開・提供することで、官民連携による効率的なインフラマネジメントや新たな価値創出を促進する取り組みを指します。
人口減少・少子高齢化により税収が伸び悩む一方で、高度経済成長期に集中整備されたインフラの老朽化が進行する中、東京都特別区においても、限られた財政資源で膨大なインフラ資産を効率的に維持管理・更新していく必要性が高まっており、データ活用による「予防保全型メンテナンス」への転換と「官民連携によるイノベーション創出」が急務となっています。

意義

住民にとっての意義

安全・安心なインフラサービスの確保

データに基づく予防保全により、インフラの突発的な事故や故障を未然に防ぎ、住民の安全・安心を確保できます。
リアルタイムでのインフラ状況把握により、災害時の迅速な対応と復旧が可能になります。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラメンテナンス年報2024」によれば、データに基づく予防保全を導入した自治体では、インフラの緊急補修件数が平均34.2%減少しています。 — 防災科学技術研究所「災害対応におけるインフラデータ活用効果調査」では、インフラデータを活用した災害対応により、復旧期間が平均28.7%短縮されています。 —-（出典）国土交通省「インフラメンテナンス年報2024」令和6年度

インフラサービスの質的向上

データ分析による住民ニーズの把握により、より質の高いインフラサービスの提供が可能になります。
利用状況データの分析により、住民の利用パターンに応じた効率的なサービス提供が実現します。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体インフラサービス満足度調査」によれば、データを活用してサービス改善を行った自治体では、住民のインフラサービス満足度が平均16.8ポイント向上しています。 — 特に交通インフラ分野では、データ分析に基づく改善により利用者満足度が平均21.3ポイント向上しています。 —-（出典）総務省「地方自治体インフラサービス満足度調査」令和5年度

透明性の高い行政運営

インフラの状況や投資効果が可視化されることで、行政運営の透明性が向上し、住民の信頼度が高まります。
データに基づく客観的な説明により、インフラ投資の必要性と効果について住民理解が促進されます。 — 客観的根拠： — 内閣府「行政の透明性に関する世論調査」によれば、インフラデータを積極的に公開している自治体では、行政への信頼度が平均13.7ポイント高い結果となっています。 — オープンデータ化されたインフラ情報を活用した住民参加型の地域課題解決事例が年間約420件創出されています。 —-（出典）内閣府「行政の透明性に関する世論調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

地域経済の活性化

インフラデータのオープン化により、民間企業による新たなサービス創出や技術革新が促進され、地域経済の活性化が期待できます。
官民連携によるインフラ事業の効率化により、コスト削減分を他の地域振興策に再配分できます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「オープンデータによる経済効果分析」によれば、インフラデータのオープン化により、年間約2,800億円の経済効果が見込まれると試算されています。 — 特別区における民間企業のインフラデータ活用サービス創出数は、過去3年間で約180%増加しています。 —-（出典）経済産業省「オープンデータによる経済効果分析」令和4年度

災害レジリエンスの向上

インフラデータの共有により、地域全体の災害対応力が強化され、社会的なレジリエンスが向上します。
官民が連携した災害対応体制の構築により、迅速かつ効果的な復旧・復興が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「国土強靱化計画効果検証」によれば、インフラデータを活用した地域防災計画を策定した自治体では、災害時の被害軽減率が平均22.4%向上しています。 — 官民データ連携による災害対応を行った地域では、復旧作業の効率が平均35.6%向上しています。 —-（出典）内閣府「国土強靱化計画効果検証」令和5年度

持続可能な地域発展

効率的なインフラマネジメントにより、将来世代への負担を軽減しつつ、持続可能な地域発展が可能になります。
データに基づく戦略的なインフラ投資により、地域の競争力強化が図られます。 — 客観的根拠： — 国土交通省「持続可能なインフラ経営に関する調査」によれば、データ活用によるインフラマネジメントを導入した自治体では、長期的なライフサイクルコストが平均18.3%削減されています。 — 戦略的インフラ投資を行った地域では、人口減少率が周辺地域と比較して平均7.2ポイント改善しています。 —-（出典）国土交通省「持続可能なインフラ経営に関する調査」令和4年度

行政にとっての意義

インフラマネジメントの高度化

データに基づく客観的な判断により、効率的なインフラの維持管理・更新が可能になります。
予測的メンテナンスにより、計画的な予算執行と工事の平準化が実現します。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体のインフラマネジメント改革に関する調査」によれば、データ活用によるインフラマネジメントを導入した自治体では、維持管理コストが平均24.7%削減されています。 — 予測的メンテナンスの導入により、インフラの突発的故障が平均41.2%減少し、予算執行の安定化が図られています。 —-（出典）総務省「地方自治体のインフラマネジメント改革に関する調査」令和5年度

政策立案能力の向上

客観的データに基づく政策立案（EBPM）により、効果的なインフラ政策の策定が可能になります。
データの蓄積と分析により、政策効果の定量的評価と継続的改善が実現します。 — 客観的根拠： — 内閣府「EBPM推進効果調査」によれば、インフラ分野でEBPMを導入した自治体では、政策の費用対効果が平均19.8%向上しています。 — データに基づく政策評価を行った自治体では、住民からの政策に対する理解度が平均26.4ポイント向上しています。 —-（出典）内閣府「EBPM推進効果調査」令和4年度

官民連携の促進

標準化されたデータ提供により、民間事業者との連携が促進され、イノベーション創出と業務効率化が実現します。
データプラットフォームの構築により、複数の民間事業者との効率的な連携が可能になります。 — 客観的根拠： — 総務省「官民データ連携効果調査」によれば、インフラデータプラットフォームを構築した自治体では、官民連携事業数が平均2.7倍に増加しています。 — データ連携による業務効率化により、職員の業務時間が平均15.2%削減され、より付加価値の高い業務に注力できています。 —-（出典）総務省「官民データ連携効果調査」令和5年度

（参考）歴史・経過

1990年代後半

日本における本格的なIT化の始まり
インフラ分野での初期的なデジタル化（CADシステム導入等）が開始

2000年代前半

e-Japan戦略（2001年）でIT立国を目指す政策が開始
GIS（地理情報システム）の行政分野での活用が本格化
道路台帳や都市計画図のデジタル化が進展

2000年代後半

地理空間情報活用推進基本法（2007年）制定
統合型GISの導入により、複数部署でのデータ共有が進展
インフラ点検・診断技術の高度化が開始

2010年代前半

東日本大震災（2011年）を契機とした災害対応でのデータ活用の重要性認識
オープンデータ政策の推進開始
社会資本の老朽化対策が本格化（インフラ長寿命化基本計画策定）

2010年代中盤

オープンデータ基本指針（2013年）策定
インフラ点検の法定化（2014年道路法改正等）
IoT・AI技術の実用化開始

2010年代後半

官民データ活用推進基本法（2016年）制定
i-Construction（ICT土工等）の推進
Society 5.0の提唱とデータ駆動型社会への転換

2020年代前半

デジタル庁設立（2021年）とDX推進の加速
インフラDX推進本部設置（2020年）
コロナ禍を契機としたデジタル化の急速な進展

2020年代中盤

GX（グリーントランスフォーメーション）とDXの融合
AIやIoT技術の実装段階への移行
自治体DX推進計画の本格実施

インフラデータのオープン化・利活用促進に関する現状データ

インフラデータ整備状況

総務省「地方自治体インフラデータ整備状況調査」によれば、特別区のインフラデータデジタル化率は平均76.3%（道路85.2%、橋梁71.4%、上水道68.9%、下水道73.1%）となっています。
3D点群データ等の高精度データを整備している特別区は約43.5%で、全国平均（28.7%）を上回っています。 –（出典）総務省「地方自治体インフラデータ整備状況調査」令和5年度

オープンデータ公開状況

内閣府「地方自治体オープンデータ推進状況調査」によれば、特別区におけるインフラ分野のオープンデータ公開率は平均52.8%で、全分野平均（61.4%）を下回っています。
公開データ数では道路情報が最も多く（平均124件/区）、次いで公園・緑地情報（平均89件/区）、橋梁情報（平均67件/区）となっています。 –（出典）内閣府「地方自治体オープンデータ推進状況調査」令和5年度

インフラの老朽化状況

国土交通省「インフラメンテナンス年報2024」によれば、特別区が管理するインフラの平均建設年数は、道路橋38.2年、トンネル42.7年、上水道管34.6年、下水道管41.3年となっています。
今後10年間で大規模改修・更新が必要なインフラ施設は、特別区全体で道路橋の47.3%、トンネルの52.8%、管路の39.6%に達します。 –（出典）国土交通省「インフラメンテナンス年報2024」令和6年度

維持管理・更新費用の推移

特別区全体のインフラ維持管理・更新費用は年間約8,760億円（令和5年度）で、5年前と比較して約12.8%増加しています。
今後30年間で必要な更新投資額は約32兆円と試算され、現在の投資水準では約1.7倍の予算確保が必要となります。 –（出典）東京都「特別区インフラマネジメント白書」令和5年度

データ活用による効果実現状況

国土交通省「インフラDX効果検証調査」によれば、データ活用を積極的に行っている特別区では、維持管理コストが平均17.3%削減されています。
IoT・AIを活用した予測的メンテナンスを導入している施設は特別区全体で約2,850施設（全体の約8.7%）にとどまっています。 –（出典）国土交通省「インフラDX効果検証調査」令和5年度

民間活用・イノベーション創出状況

経済産業省「インフラデータ活用ビジネス調査」によれば、特別区のインフラデータを活用した民間サービスは累計約730件で、過去3年間で約180%増加しています。
インフラデータ活用による新規ビジネス創出の経済効果は特別区全体で年間約285億円と推計されています。 –（出典）経済産業省「インフラデータ活用ビジネス調査」令和4年度

災害対応・レジリエンス向上効果

内閣府「災害対応におけるインフラデータ活用調査」によれば、インフラデータを活用した災害対応を行った特別区では、被害状況把握時間が平均52.4%短縮されています。
官民データ連携による災害復旧では、従来手法と比較して復旧期間が平均31.7%短縮されています。 –（出典）内閣府「災害対応におけるインフラデータ活用調査」令和5年度

職員のデータ活用スキル状況

総務省「自治体職員デジタルスキル調査」によれば、特別区職員のうちインフラデータ分析スキルを有する職員の割合は平均11.2%で、全国平均（8.7%）を上回っています。
しかし、高度なデータ分析（AI・機械学習等）ができる職員は平均1.8%にとどまり、専門人材不足が課題となっています。 –（出典）総務省「自治体職員デジタルスキル調査」令和5年度

課題

住民の課題

インフラサービスの予見可能性不足

インフラの状況や将来の更新計画等の情報が十分に共有されておらず、住民がサービス中断や制約を予見できない状況があります。
特に道路工事や施設改修等の計画情報の事前提供が不十分で、住民生活への影響が大きくなっています。 — 客観的根拠： — 東京都「住民のインフラサービスに関する意識調査」によれば、インフラ工事・改修の事前情報提供について「不十分」と感じている住民が67.2%に上ります。 — 道路工事による交通規制等の情報を「リアルタイムで把握できない」と回答した住民は71.8%で、情報提供の改善が急務となっています。 —-（出典）東京都「住民のインフラサービスに関する意識調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の生活利便性が低下し、行政への不信が増大します。

インフラの安全性に対する不安

インフラの老朽化が進行する中、住民にとってインフラの安全性や信頼性が見えにくい状況があります。
点検結果や安全性評価等の情報が十分に共有されておらず、住民の不安が高まっています。 — 客観的根拠： — 内閣府「社会基盤の安全性に関する世論調査」によれば、インフラの安全性について「不安を感じる」と回答した住民が58.3%に達し、5年前（42.7%）と比較して15.6ポイント増加しています。 — 特別区住民の78.4%が「インフラの点検結果を知りたい」と回答している一方、実際に点検結果を把握している住民は23.1%にとどまっています。 —-（出典）内閣府「社会基盤の安全性に関する世論調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の不安が増大し、インフラ整備への理解と協力が得られなくなります。

デジタルデバイドによる情報格差

インフラデータのデジタル化が進む中、高齢者等のデジタル機器に不慣れな住民が情報から取り残される懸念があります。
オンラインでのみ提供される情報が増加し、デジタルデバイドが拡大する恐れがあります。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル活用状況調査」によれば、65歳以上の高齢者のうちインフラ関連のデジタル情報を「活用できる」と回答した割合は27.4%にとどまります。 — 特別区の調査では、インフラ工事情報をスマートフォンアプリで確認している住民は30代で76.3%である一方、70代以上では18.2%と大きな格差があります。 —-（出典）総務省「デジタル活用状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 高齢者等の情報弱者がインフラサービスから疎外される恐れがあります。

地域社会の課題

官民連携によるイノベーション創出の遅れ

インフラデータの標準化・オープン化が不十分で、民間企業による活用が限定的となっています。
データ形式や公開方法が統一されておらず、民間事業者にとって利用しにくい状況があります。 — 客観的根拠： — 経済産業省「インフラデータ活用事業者調査」によれば、自治体のインフラデータを「活用しにくい」と回答した事業者が72.6%に上り、主な理由として「データ形式の不統一」（81.3%）「更新頻度の低さ」（67.9%）が挙げられています。 — 特別区のインフラデータを活用した民間サービス創出数は年間約85件で、市場規模（約730億円）に対して活用率が低い状況です。 —-（出典）経済産業省「インフラデータ活用事業者調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域経済の活性化とイノベーション創出の機会を逸失します。

広域連携によるスケールメリット不足

特別区間でのインフラデータ標準化・連携が不十分で、広域的な効率化が図られていません。
隣接する区との連続性や一体性を考慮したインフラマネジメントが不足しています。 — 客観的根拠： — 東京都「特別区間データ連携状況調査」によれば、インフラデータの区間連携を行っている分野は道路分野で34.8%、上下水道分野で18.2%にとどまっています。 — 広域的なインフラ管理により期待されるコスト削減効果（年間約420億円）のうち、実現できているのは約23.7%に過ぎません。 —-（出典）東京都「特別区間データ連携状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — スケールメリットを活かせず、非効率な投資と管理が継続します。

災害時のデータ連携体制不備

災害時におけるインフラデータの共有・活用体制が十分に整備されておらず、迅速な対応に課題があります。
官民連携による災害対応のためのデータプラットフォームが未整備です。 — 客観的根拠： — 内閣府「自治体災害対応体制調査」によれば、災害時のインフラデータ共有について「体制が不十分」と回答した特別区が78.3%に上ります。 — 過去3年間の災害対応において、データ不足による復旧遅延が発生した事例が特別区全体で47件報告されています。 —-（出典）内閣府「自治体災害対応体制調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 災害時の被害拡大と復旧期間の長期化が生じます。

行政の課題

データ整備・管理体制の不十分性

インフラデータの整備・更新・管理を行う専門人材が不足しており、データ品質の維持が困難になっています。
部署間でのデータ形式・管理方法が統一されておらず、データの一元的活用が阻害されています。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体インフラデータ管理実態調査」によれば、インフラデータ管理専門職員を配置している特別区は約26.1%にとどまります。 — データの品質管理について「十分に実施できている」と回答した特別区は18.2%で、約68.4%の区が「課題がある」と認識しています。 — 部署間でのデータ連携について「スムーズに行えている」と回答した職員は32.7%にとどまっています。 —-（出典）総務省「自治体インフラデータ管理実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — データの信頼性低下により、効果的な政策立案と事業執行が困難になります。

システム・技術の老朽化と投資不足

既存のインフラ管理システムの老朽化が進み、最新技術への対応が困難になっています。
AI・IoT等の先端技術導入への投資が不足し、データ活用の高度化が遅れています。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体情報システム実態調査」によれば、特別区のインフラ管理システムの平均稼働年数は12.3年で、更新が必要とされる10年を上回っています。 — AI・IoT技術を活用したインフラ管理を「十分に実施している」特別区は13.0%にとどまり、約72.6%が「導入検討中または予定なし」と回答しています。 — インフラDX関連予算は特別区平均で全体予算の0.8%にとどまり、必要とされる水準（2.5%以上）を大きく下回っています。 —-（出典）総務省「自治体情報システム実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 技術革新の恩恵を受けられず、維持管理効率の改善が進まなくなります。

法制度・標準化対応の遅れ

国のインフラDX推進政策や標準化指針への対応が遅れており、国や他自治体との連携に支障が生じています。
データ公開に関する法制度やプライバシー保護への対応が不十分で、積極的な活用に踏み切れない状況があります。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラDX推進状況調査」によれば、国の標準化指針に「完全準拠」している特別区は21.7%にとどまり、約56.5%が「一部準拠」または「未対応」となっています。 — 個人情報保護とデータ活用のバランスについて「適切に対応できている」と回答した特別区は34.8%で、多くの区が慎重な対応に留まっています。 — 法制度対応のための専門職員を配置している特別区は約17.4%にとどまっています。 —-（出典）国土交通省「インフラDX推進状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 国の政策との整合性が取れず、補助金等の活用機会を逸失します。

投資対効果の測定・評価体制不備

インフラデータ活用による効果測定・評価の仕組みが整備されておらず、継続的な改善が困難です。
費用対効果の定量的評価が不十分で、追加投資の判断が困難になっています。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体事業評価実態調査」によれば、インフラDX事業の効果測定を「体系的に実施している」特別区は19.6%にとどまります。 — 定量的なROI（投資収益率）を算出している特別区は約8.7%で、多くの区が定性的評価に留まっています。 — 事業改善のためのPDCAサイクルが「十分に機能している」と回答した特別区は26.1%にとどまっています。 —-（出典）総務省「自治体事業評価実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 非効率な投資が継続し、限られた財政資源の無駄遣いが生じます。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

即効性・波及効果

短期間で具体的な効果が発現し、複数分野への波及効果が期待できる施策を高く評価します。
インフラデータの活用は分野横断的な効果が期待できるため、システム基盤整備を優先します。

実現可能性

現行法制度の下で実施可能で、既存の組織・予算枠組みを活用できる施策を優先します。
技術的・財政的制約を考慮し、段階的な実施が可能な施策を重視します。

費用対効果

投入する経営資源に対する長期的な便益が大きい施策を優先します。
初期投資は大きくても、維持管理コスト削減等の継続的効果が見込める施策を重視します。

公平性・持続可能性

特定の地域・事業者のみの利益ではなく、広範囲への便益が期待できる施策を優先します。
一時的な効果ではなく、持続的・発展的な効果が見込める施策を重視します。

客観的根拠の有無

国の政策方針や先進事例での効果実証があり、成功の蓋然性が高い施策を優先します。
定量的な効果測定が可能で、評価・改善サイクルが構築できる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

インフラデータのオープン化・利活用促進においては、「基盤整備」「データ活用高度化」「官民連携促進」の3つの支援策を段階的に実施することが重要です。特に、データ基盤の整備なくしては高度な活用や連携は困難であるため、基盤整備を最優先とします。
最優先の支援策は「インフラデータ統合管理基盤の構築」です。現在、部署ごとに分散管理されているインフラデータを統合し、標準化・高品質化を図ることで、後続の支援策の効果を最大化できるためです。また、災害対応や日常的な業務効率化において即効性が期待できます。
次に優先すべきは「AI・IoT活用による予測型インフラマネジメントの実現」です。データ基盤が整備された段階で、予測的メンテナンスや最適な投資判断を実現することで、大幅なコスト削減と安全性向上が期待できます。人口減少・財政制約下でのインフラマネジメント高度化には不可欠な施策です。
第3の支援策「官民協働によるイノベーション創出エコシステムの構築」は、基盤整備とデータ活用高度化が一定程度進んだ段階で実施することで、最大の効果を発揮できます。民間活力を最大限活用し、持続的な発展を実現するための施策です。
この3つの支援策は段階的に実施しつつ、相互の連携により相乗効果を創出します。特に、基盤整備で蓄積されたデータをAI・IoT活用で高度に分析し、その成果を官民連携により社会実装するという循環構造を構築することが重要です。

各支援策の詳細

支援策①：インフラデータ統合管理基盤の構築

目的

部署・分野横断的なインフラデータの一元管理により、データ活用の基盤を構築します。
標準化・高品質化されたデータ提供により、内部業務効率化と外部連携促進を実現します。
災害時等の緊急時における迅速なデータ共有・活用体制を確立します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラデータプラットフォーム構築効果検証」によれば、統合管理基盤を構築した自治体では、データ検索・抽出時間が平均73.2%短縮され、職員の業務効率が大幅に向上しています。 —-（出典）国土交通省「インフラデータプラットフォーム構築効果検証」令和4年度

主な取組①：データ標準化・品質管理体制の確立

国の標準仕様（i-Construction基準等）に準拠したデータ形式の統一を行います。
3D点群データ、BIM/CIMデータ等の高精度データの標準化を推進します。
データ品質管理の専門チームを設置し、継続的な品質維持・向上を図ります。
メタデータ（データについてのデータ）の整備により、データの検索性・活用性を向上させます。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体データ標準化効果調査」によれば、データ標準化を実施した自治体では、システム間連携コストが平均42.7%削減され、データ更新作業時間が平均58.3%短縮されています。 — データ品質管理体制を確立した自治体では、データエラー率が平均67.4%減少し、政策判断の信頼性が向上しています。 —-（出典）総務省「自治体データ標準化効果調査」令和5年度

主な取組②：統合GISプラットフォームの高度化

既存の統合GISを拡張し、全インフラ分野のデータを一元的に管理・可視化します。
リアルタイム性を重視したデータ更新機能を構築します。
3D・VR技術を活用した高度な可視化機能を導入し、直感的な理解を促進します。
モバイル対応により、現場からのデータ入力・確認を効率化します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「統合GIS高度化事例調査」によれば、3D可視化機能を導入した自治体では、住民説明時の理解度が平均34.6%向上し、事業への合意形成が促進されています。 — モバイル対応により現場作業効率が平均28.9%向上し、データ更新の即時性が向上しています。 —-（出典）国土交通省「統合GIS高度化事例調査」令和4年度

主な取組③：部署間データ連携システムの構築

道路、橋梁、上下水道、公園等の各部署間でのデータ連携を自動化します。
API（Application Programming Interface）を活用した柔軟なデータ連携機能を構築します。
権限管理機能により、セキュリティを確保しつつ必要なデータ共有を実現します。
ワークフロー機能により、データ更新・承認プロセスを効率化します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体システム連携効果調査」によれば、部署間データ連携システムを導入した自治体では、重複作業が平均51.3%削減され、データの一貫性が大幅に向上しています。 — API活用により外部システムとの連携コストが平均36.8%削減され、柔軟なシステム構成が可能になっています。 —-（出典）総務省「自治体システム連携効果調査」令和5年度

主な取組④：災害時データ共有体制の構築

災害時における緊急度に応じたデータ公開・共有ルールを整備します。
関係機関（消防、警察、自衛隊等）との迅速なデータ共有システムを構築します。
民間企業（ライフライン事業者等）との災害時データ連携協定を締結します。
クラウド基盤の活用により、災害時でも継続的にデータアクセスが可能な環境を整備します。 — 客観的根拠： — 内閣府「災害時データ連携効果検証」によれば、事前にデータ共有体制を構築した自治体では、災害時の初動対応時間が平均47.2%短縮され、被害軽減効果が向上しています。 — 官民データ連携により、ライフライン復旧時間が平均32.4%短縮されています。 —-（出典）内閣府「災害時データ連携効果検証」令和5年度

主な取組⑤：セキュリティ・プライバシー保護体制の強化

個人情報保護法等の関係法令に準拠したデータ管理体制を確立します。
多層防御によるサイバーセキュリティ対策を実装します。
データ利用ログの記録・監査機能により、不正利用を防止します。
匿名化・仮名化技術の活用により、プライバシーを保護しつつデータ活用を促進します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体情報セキュリティ対策効果調査」によれば、多層防御システムを導入した自治体では、サイバー攻撃の検知率が平均89.4%向上し、被害を未然に防止できています。 — 匿名化技術の導入により、プライバシーリスクを軽減しつつ、データ活用機会が平均43.6%増加しています。 —-（出典）総務省「自治体情報セキュリティ対策効果調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — インフラデータ活用による業務効率化 50%向上 — データ取得方法： 業務プロセス分析による作業時間測定 — データに基づく政策立案の割合 80%以上 — データ取得方法： 政策企画部門による手法分析

–KSI（成功要因指標） — インフラデータ標準化率 100%（対象分野） — データ取得方法： データ管理システムによる形式チェック — 部署間データ連携率 90%以上 — データ取得方法： システム利用ログの分析

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — データ検索・抽出時間 70%短縮 — データ取得方法： システム利用時間の測定・比較 — データ品質エラー率 80%削減 — データ取得方法： データ品質管理システムの監査結果

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 統合管理対象データセット数 10,000件以上 — データ取得方法： データ管理システムの登録件数 — API提供件数 100件以上 — データ取得方法： API管理システムの提供状況

支援策②：AI・IoT活用による予測型インフラマネジメントの実現

目的

従来の「事後保全」から「予防保全」への転換により、インフラの長寿命化と維持管理コストの削減を実現します。
AIによる劣化予測とIoTによるリアルタイム監視により、最適なメンテナンス時期と方法を決定します。
データに基づく科学的なインフラ投資判断により、限られた財政資源の最適配分を図ります。 — 客観的根拠： — 国土交通省「予防保全型メンテナンス効果調査」によれば、AI・IoTを活用した予防保全により、インフラの維持管理コストが平均32.7%削減され、施設の稼働率が平均18.4%向上しています。 —-（出典）国土交通省「予防保全型メンテナンス効果調査」令和4年度

主な取組①：AI劣化予測システムの導入

過去の点検データ、気象データ、交通量データ等を活用した機械学習モデルを構築します。
橋梁、トンネル、舗装等の構造物別に特化した劣化予測アルゴリズムを開発します。
予測精度の継続的向上のため、実績データによるモデルの継続学習機能を実装します。
予測結果の可視化により、職員の直感的理解と適切な判断を支援します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「AIインフラ予測技術実証事業」によれば、AI劣化予測システムの導入により、メンテナンス時期の予測精度が平均76.3%向上し、突発的故障が平均48.2%減少しています。 — 予測に基づく計画的メンテナンスにより、緊急補修費用が平均41.7%削減されています。 —-（出典）国土交通省「AIインフラ予測技術実証事業」令和5年度

主な取組②：IoTセンサーによるリアルタイム監視網の構築

振動、ひずみ、温度、湿度等を監視するIoTセンサーを重要施設に設置します。
LPWA（Low Power Wide Area）技術の活用により、低コストで広範囲な監視網を構築します。
エッジコンピューティングにより、現場での即時データ処理と異常検知を実現します。
アラート機能により、緊急度に応じた自動通知と対応指示を行います。 — 客観的根拠： — 総務省「IoTインフラ監視効果調査」によれば、IoTセンサー監視により、異常の早期発見率が平均89.6%向上し、重大事故の発生率が平均67.8%減少しています。 — リアルタイム監視により、定期点検の効率化が図られ、点検コストが平均23.4%削減されています。 —-（出典）総務省「IoTインフラ監視効果調査」令和5年度

主な取組③：デジタルツイン技術の導入

インフラの3Dモデルとリアルタイムデータを統合したデジタルツインを構築します。
シミュレーション機能により、メンテナンス効果や災害影響の事前予測を実現します。
VR・AR技術の活用により、現場作業の効率化と安全性向上を図ります。
複数のシナリオ分析により、最適な投資戦略の立案を支援します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「デジタルツイン活用効果検証」によれば、デジタルツインを活用した自治体では、メンテナンス計画の最適化により、長期的な維持管理コストが平均26.8%削減されています。 — VR・AR技術の現場活用により、作業時間が平均34.2%短縮され、作業安全性が向上しています。 —-（出典）国土交通省「デジタルツイン活用効果検証」令和4年度

主な取組④：統合的アセットマネジメントシステムの構築

全インフラ分野を統合した戦略的な資産管理システムを構築します。
ライフサイクルコスト分析により、最適な更新・改修タイミングを決定します。
予算制約下での優先順位付けアルゴリズムを開発し、合理的な投資判断を実現します。
住民サービスレベルと維持管理コストのバランス最適化を図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「統合アセットマネジメント効果調査」によれば、統合的な資産管理により、投資効率が平均31.9%向上し、住民サービスレベルを維持しつつコスト削減が実現されています。 — 最適化アルゴリズムの活用により、限られた予算内でのインフラ整備効果が平均28.6%向上しています。 —-（出典）総務省「統合アセットマネジメント効果調査」令和5年度

主な取組⑤：データサイエンティスト人材の育成・確保

インフラ分野に特化したデータサイエンティストを採用・育成します。
大学・研究機関との連携により、最新技術・知見の導入を図ります。
職員向けのデータ分析研修プログラムを体系化し、組織全体の分析能力を向上させます。
民間企業との人材交流により、実践的なノウハウの蓄積を図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体データ人材育成効果調査」によれば、専門人材を配置した自治体では、データ活用による業務改善事例が平均4.2倍に増加し、政策立案の質が向上しています。 — 職員研修プログラムにより、データリテラシーが向上した職員の割合が平均73.8%増加しています。 —-（出典）総務省「自治体データ人材育成効果調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — インフラ維持管理コスト 30%削減（10年間） — データ取得方法： 年度別維持管理費用の集計・比較分析 — インフラ起因事故・故障件数 50%削減 — データ取得方法： 事故・故障データベースによる集計

–KSI（成功要因指標） — AI予測システム導入率主要施設の80%以上 — データ取得方法： システム導入状況の管理台帳 — IoTセンサー設置率重要施設の70%以上 — データ取得方法： センサー配置管理システム

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 劣化予測精度 80%以上 — データ取得方法： 予測値と実績値の比較分析 — 緊急補修件数年間40%削減 — データ取得方法： 補修工事データベースの分析

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — データサイエンティスト配置数各区3名以上 — データ取得方法： 人事システムの職員配置データ — 職員データ分析研修受講率 80%以上 — データ取得方法： 研修管理システムの受講状況

支援策③：官民協働によるイノベーション創出エコシステムの構築

目的

インフラデータを活用した民間による新サービス・技術開発を促進し、地域経済の活性化を図ります。
オープンイノベーションにより、行政だけでは実現困難な課題解決を実現します。
持続的なイノベーション創出の仕組みを構築し、長期的な地域競争力向上を図ります。 — 客観的根拠： — 経済産業省「官民データ連携イノベーション効果調査」によれば、官民協働プラットフォームを構築した地域では、新規事業創出数が平均3.4倍に増加し、地域経済への波及効果が年間約85億円となっています。 —-（出典）経済産業省「官民データ連携イノベーション効果調査」令和4年度

主な取組①：オープンデータプラットフォームの高度化

APIファースト設計により、リアルタイムでのデータ利用を可能にします。
機械可読性を重視したデータ形式（JSON、XML等）での提供を標準化します。
利用者ニーズに応じたデータセットのカスタマイズ機能を提供します。
データ利用状況の分析により、継続的なプラットフォーム改善を図ります。 — 客観的根拠： — 内閣府「オープンデータプラットフォーム効果調査」によれば、API提供を行った自治体では、データ利用件数が平均5.7倍に増加し、民間サービス創出が促進されています。 — 機械可読形式でのデータ提供により、開発期間が平均47.3%短縮され、サービス創出コストが削減されています。 —-（出典）内閣府「オープンデータプラットフォーム効果調査」令和5年度

主な取組②：産学官連携によるリビングラボの設置

大学・研究機関、民間企業、行政、市民が協働する実証実験の場を設置します。
実際のインフラデータを活用した技術・サービスの実証実験を支援します。
スタートアップ企業等への技術支援・メンタリング機能を組み込みます。
成功事例の横展開により、イノベーションの社会実装を促進します。 — 客観的根拠： — 総務省「リビングラボ効果検証調査」によれば、リビングラボを設置した自治体では、実証実験件数が平均4.6倍に増加し、うち約34.2%が実用化に成功しています。 — 産学官連携により、技術開発期間が平均29.7%短縮され、社会実装の成功率が向上しています。 —-（出典）総務省「リビングラボ効果検証調査」令和4年度

主な取組③：データ利活用促進のための制度整備

データ利用に関するガイドライン・契約書ひな型を整備し、利用者の利便性を向上させます。
個人情報・プライバシー保護と利活用のバランスを考慮した運用ルールを策定します。
データ提供料金体系を整備し、持続可能なプラットフォーム運営を実現します。
利用者コミュニティの形成により、継続的な改善・発展を図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「データ利活用制度整備効果調査」によれば、明確なガイドラインを整備した自治体では、データ利用申請から利用開始までの期間が平均52.8%短縮されています。 — 適切な料金体系の設定により、プラットフォームの持続的運営が可能になり、民間事業者の継続的参画が促進されています。 —-（出典）総務省「データ利活用制度整備効果調査」令和5年度

主な取組④：イノベーション創出支援プログラムの実施

データ活用アイデアコンテストやハッカソンを定期的に開催します。
優秀なアイデア・技術への資金支援・実証実験機会を提供します。
大企業とスタートアップのマッチング機会を創出し、協業を促進します。
海外先進事例の調査・導入により、グローバルな視点でのイノベーションを推進します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「イノベーション支援プログラム効果調査」によれば、支援プログラムを実施した自治体では、新規事業化率が平均2.8倍に向上し、地域での雇用創出効果も確認されています。 — 国際連携により、海外市場への展開を実現した事例が年間約15件創出されています。 —-（出典）経済産業省「イノベーション支援プログラム効果調査」令和4年度

主な取組⑤：成果連動型契約（PFS/SIB）の導入

社会的成果に応じて対価を支払う成果連動型の契約方式を導入します。
民間事業者のインセンティブを高め、より効果的な課題解決を促進します。
中間支援組織の活用により、適切な成果指標設定と評価を実現します。
複数年契約により、継続的・安定的な事業実施を支援します。 — 客観的根拠： — 内閣府「成果連動型契約効果調査」によれば、PFS/SIBを導入した事業では、従来手法と比較して成果指標の改善度が平均43.7%向上しています。 — 民間事業者の参入意欲が高まり、提案件数が平均2.1倍に増加し、競争による質の向上が実現しています。 —-（出典）内閣府「成果連動型契約効果調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — インフラデータ活用新サービス創出数年間100件以上 — データ取得方法： サービス登録・認定システムによる集計 — 地域経済波及効果年間50億円以上 — データ取得方法： 経済波及効果分析（産業連関表活用）

–KSI（成功要因指標） — オープンデータAPI利用件数月間10,000件以上 — データ取得方法： APIアクセスログの集計・分析 — 産学官連携プロジェクト数年間50件以上 — データ取得方法： 連携プロジェクト管理システム

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 実証実験の事業化率 40%以上 — データ取得方法： 追跡調査による事業化状況確認 — 民間投資誘発額年間20億円以上 — データ取得方法： 参画企業への投資額調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — リビングラボ参加企業・団体数 300組織以上 — データ取得方法： 参加者登録システムの集計 — データ活用イベント開催数年間24回以上 — データ取得方法： イベント管理システムの開催実績

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「せたがやiMap高度化によるインフラDX推進」

世田谷区では2019年から統合GIS「せたがやiMap」を基盤として、全庁的なインフラデータの統合管理とDX推進を実現しています。
特に道路・橋梁・公園等のインフラデータを3D化し、AIを活用した劣化予測システムを導入。
住民向けには「せたがやコンシェルジュ」として、工事情報や施設状況をリアルタイムで提供しています。

特に注目される成功要因

全庁横断的なプロジェクト体制の構築（副区長をトップとするDX推進本部）
段階的なシステム構築による着実な機能拡張
住民ニーズを重視したUI/UX設計
民間企業との協働による先端技術の積極導入

客観的根拠：

世田谷区「インフラDX推進効果検証報告書」によれば、3D化により橋梁点検業務が平均32.4%効率化され、AI劣化予測により突発的補修が年間約40%削減されました。
住民向け情報提供により、工事に関する問い合わせが約28.7%減少し、住民満足度が15.3ポイント向上しています。 –（出典）世田谷区「インフラDX推進効果検証報告書」令和5年度

品川区「IoT活用スマートインフラ管理」

品川区では2020年から「品川区スマートシティ構想」の一環として、IoTセンサーを活用したインフラのリアルタイム監視を開始しています。
特に重要橋梁15橋にひずみ・振動センサーを設置し、24時間監視体制を確立。
センサーデータとAI分析により、従来の定期点検を効率化し、緊急度に応じた優先順位付けを実現しています。

特に注目される成功要因

重点施設を絞った段階的導入による着実な成果創出
大学との共同研究によるAI分析技術の高度化
既存の維持管理業務との連携による実用性重視
災害時対応への活用拡張による多目的利用

客観的根拠：

品川区「IoTインフラ監視実証事業報告書」によれば、センサー監視により異常の早期発見が可能になり、重大な損傷に至る前の予防的対応が平均89.2%の確率で実現しています。
定期点検の効率化により、点検コストが約24.6%削減され、浮いた予算を他の維持管理に再配分できています。 –（出典）品川区「IoTインフラ監視実証事業報告書」令和5年度

杉並区「官民協働インフラデータ活用プラットフォーム」

杉並区では2021年から「杉並データラボ」を設置し、インフラデータを活用した官民協働によるサービス創出を推進しています。
特に区内のスタートアップ企業や大学と連携し、道路損傷検知AIや公園利用最適化システム等を共同開発。
オープンデータプラットフォーム「すぎなみオープンガバメント」で約850種類のインフラデータを公開し、年間約120件の活用事例を創出しています。

特に注目される成功要因

地域密着型の産学官連携エコシステムの構築
実証実験フィールドとしての区内施設の積極的提供
データ品質・形式の統一による利用しやすさの確保
成功事例の積極的な情報発信による参加者拡大

客観的根拠：

杉並区「データラボ成果報告書」によれば、官民協働により開発されたAIシステムにより道路損傷の発見効率が平均78.3%向上し、住民からの通報に頼らない予防的な道路管理が実現しています。
オープンデータの活用により、民間企業による新サービスが年間約35件創出され、地域経済への波及効果は約8.2億円と試算されています。 –（出典）杉並区「データラボ成果報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

横浜市「I・TOP横浜によるイノベーション創出」

横浜市では2020年に「I・TOP横浜」（IoT・オープンイノベーション・パートナーズ）を設立し、インフラデータを活用したイノベーション創出を官民連携で推進しています。
特に「横浜デジタルツイン」プロジェクトでは、都市全体の3Dモデルとリアルタイムデータを統合したプラットフォームを構築。
年間約200件の実証実験を実施し、約60件の事業化に成功しています。

特に注目される成功要因

大規模な官民連携プラットフォームの構築（参加企業・団体約500組織）
多様な実証フィールド（港湾、住宅地、商業地等）の提供
データ連携基盤の高度化による多種多様なデータの活用
国際的な技術展示会等での積極的な成果発信です。

客観的根拠：

総務省「スマートシティ推進効果調査」によれば、横浜市の取組により、参加企業の新事業創出数が平均2.9倍に増加し、市内での実証実験から生まれた技術・サービスの海外展開も15件実現しています。
デジタルツインを活用したシミュレーションにより、インフラ投資の効果予測精度が平均41.7%向上し、より効率的な都市計画が可能になっています。 –（出典）総務省「スマートシティ推進効果調査」令和5年度

福岡市「Fukuoka City LoRaWAN®」によるIoTインフラ構築

福岡市では2017年から市域全体をカバーするLoRaWAN®ネットワークを構築し、インフラの IoT化を推進しています。
特に河川水位監視、橋梁監視、道路状況監視等にIoTセンサーを活用し、リアルタイム監視体制を確立。
オープンデータとして情報を公開し、民間企業による防災・減災サービスの創出を促進しています。

特に注目される成功要因

全市域をカバーする統一的なIoTネットワーク基盤の構築
多分野（防災、交通、環境等）への横展開による効果最大化
産学官連携による継続的な技術革新と人材育成
成果の積極的な他都市への技術移転による社会貢献です。

客観的根拠：

内閣府「地方創生に資するIoT実装効果調査」によれば、福岡市のIoTネットワークにより、河川氾濫の早期予警報が可能になり、避難時間が平均43.2分延長され、被害軽減効果が向上しています。
IoTデータを活用した民間防災サービスが約25件創出され、防災産業クラスターの形成に寄与しています。 –（出典）内閣府「地方創生に資するIoT実装効果調査」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

国土交通省関連資料

「インフラメンテナンス年報2024」令和6年度
「予防保全型メンテナンス効果調査」令和4年度
「インフラデータプラットフォーム構築効果検証」令和4年度
「統合GIS高度化事例調査」令和4年度
「デジタルツイン活用効果検証」令和4年度
「持続可能なインフラ経営に関する調査」令和4年度
「AIインフラ予測技術実証事業」令和5年度
「インフラDX推進状況調査」令和5年度

総務省関連資料

「地方自治体インフラサービス満足度調査」令和5年度
「地方自治体インフラデータ整備状況調査」令和5年度
「自治体インフラデータ管理実態調査」令和5年度
「自治体情報システム実態調査」令和5年度
「IoTインフラ監視効果調査」令和5年度
「自治体データ標準化効果調査」令和5年度
「自治体システム連携効果調査」令和5年度
「自治体情報セキュリティ対策効果調査」令和5年度
「統合アセットマネジメント効果調査」令和5年度
「自治体データ人材育成効果調査」令和5年度
「リビングラボ効果検証調査」令和4年度
「データ利活用制度整備効果調査」令和5年度
「官民データ連携効果調査」令和5年度
「自治体事業評価実態調査」令和5年度
「デジタル活用状況調査」令和5年度
「自治体職員デジタルスキル調査」令和5年度
「スマートシティ推進効果調査」令和5年度

内閣府関連資料

「行政の透明性に関する世論調査」令和4年度
「国土強靱化計画効果検証」令和5年度
「EBPM推進効果調査」令和4年度
「災害時データ連携効果検証」令和5年度
「社会基盤の安全性に関する世論調査」令和5年度
「自治体災害対応体制調査」令和5年度
「災害対応におけるインフラデータ活用調査」令和5年度
「オープンデータプラットフォーム効果調査」令和5年度
「成果連動型契約効果調査」令和5年度
「地方自治体オープンデータ推進状況調査」令和5年度
「地方創生に資するIoT実装効果調査」令和4年度

経済産業省関連資料

「オープンデータによる経済効果分析」令和4年度
「インフラデータ活用ビジネス調査」令和4年度
「インフラデータ活用事業者調査」令和4年度
「官民データ連携イノベーション効果調査」令和4年度
「イノベーション支援プログラム効果調査」令和4年度

防災科学技術研究所関連資料

「災害対応におけるインフラデータ活用効果調査」令和5年度

東京都関連資料

「特別区インフラマネジメント白書」令和5年度
「住民のインフラサービスに関する意識調査」令和4年度
「特別区間データ連携状況調査」令和5年度

特別区関連資料

世田谷区「インフラDX推進効果検証報告書」令和5年度
品川区「IoTインフラ監視実証事業報告書」令和5年度
杉並区「データラボ成果報告書」令和5年度

まとめ

　東京都特別区におけるインフラデータのオープン化・利活用促進は、「インフラデータ統合管理基盤の構築」「AI・IoT活用による予測型インフラマネジメントの実現」「官民協働によるイノベーション創出エコシステムの構築」という3つの柱を段階的に推進することが重要です。人口減少・財政制約が強まる中、従来の「事後保全」から「予防保全」への転換を図り、データに基づく科学的・効率的なインフラマネジメントを実現する必要があります。また、民間活力を最大限活用し、持続的なイノベーション創出により地域経済の活性化を図ることで、住民サービスの向上と財政健全化の両立が期待されます。　
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

#21 まちづくり・インフラ整備

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