07 自治体経営

建築物統合データベースシステム

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目次
  1. はじめに
  2. 建築物統合データベースシステムに関する現状データ
  3. 課題
  4. 行政の支援策と優先度の検討
  5. 先進事例
  6. 参考資料［エビデンス検索用］
  7. まとめ

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（建築物統合データベースシステムを取り巻く環境）

  • 自治体が建築物統合データベースシステムを構築・運用する意義は、「都市の防災・減災能力の飛躍的向上」と「データ駆動型による持続可能な都市マネジメントの実現」にあります。
  • 建築物統合データベースシステムとは、単一の新しいデータベースを指すものではありません。これは、個々の建物の詳細な3次元情報を持つ「BIM（Building Information Modeling）」、都市全体の3次元空間情報を整備する国土交通省の「Project PLATEAU」、そして物理的な不動産とデジタル情報を一意に結びつける「不動産ID」という、国が推進する3つの強力なデジタル基盤を統合・連携させる「都市のデジタルツイン」エコシステムを指します。
  • この統合プラットフォームは、これまで紙媒体や各部署の縦割りシステムに散在していた建築物の設計、施工、維持管理、そして周辺の地理・災害リスクといった情報を一元的に可視化・分析可能にします。これにより、東京都特別区が直面するインフラの老朽化、首都直下地震への備え、空き家問題といった喫緊の課題に対し、根拠に基づいた効果的な政策立案と実行を可能にするものです。

意義

住民にとっての意義

安全・安心な住環境の実現
  • 住民は、自宅や購入を検討している物件の耐震性能、過去の修繕履歴、アスベスト含有建材の使用有無といった重要な情報を、統一されたプラットフォームを通じて容易に確認できるようになります。また、PLATEAUと連携したハザードマップにより、洪水や土砂災害などのリスクを3次元で直感的に把握でき、安全な住まい選びや防災意識の向上につながります。
    • 客観的根拠：
行政手続きの利便性向上と透明性の確保
  • BIMデータを活用した建築確認申請のオンライン化により、住民や事業者は区役所に出向くことなく、24時間いつでも手続きが可能になります。申請プロセスの可視化により、進捗状況の確認も容易になります。
  • また、不動産IDに紐づけられた取引履歴や建物情報が参照しやすくなることで、不動産市場の透明性が高まり、消費者が安心して取引できる環境が整備されます。

地域社会にとっての意義

災害対応能力の飛躍的向上
  • 統合データベースは、都市のデジタルツインとして機能し、現実に即した高精度な防災シミュレーションを可能にします。例えば、地震発生時の建物倒壊や延焼拡大、集中豪雨による浸水被害などを3次元で予測し、より実効性の高い避難計画の策定や、救助・消防活動ルートの最適化に貢献します。
持続可能な都市再生と開発の促進
  • 空き家、公共施設の老朽化、エネルギー消費量といった都市が抱える課題をデータで正確に把握・分析できます。これにより、空き家の利活用促進、公共施設の統廃合や長寿命化計画の最適化など、EBPM（証拠に基づく政策立案）に基づいた効率的で持続可能なまちづくりが実現します。
新産業・サービスの創出
  • 整備された建築・都市データをオープンデータとして公開することで、不動産テック、物流、観光、環境、エンターテインメントなど、多様な分野での民間による新たなサービスやビジネスの創出を促進します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省は、BIMの活用により、データ連携やビッグデータ活用による新たなサービス・産業の創出（DX）をもたらすとしています。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001716005.pdf)

行政にとっての意義

行政業務の抜本的な効率化
  • 建築確認、固定資産税評価、施設管理、防災計画など、これまで部署ごとに分断されていた情報を一元化することで、データの二重入力や部署間の煩雑な照会業務を撤廃します。BIMデータの活用により、建築確認審査の一部自動化も可能となり、行政コストの削減と職員の生産性向上に直結します。
    • 客観的根拠：
      • BIMデータの一部を審査対象とすることで、審査業務を効率化できるとされています。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001716005.pdf)
EBPM（証拠に基づく政策立案）の本格的導入
  • 都市に関する包括的かつ高精度なデータ基盤が整備されることで、勘や経験に頼った政策決定から脱却し、客観的データに基づいた政策の立案、効果測定、改善（PDCAサイクル）を本格的に導入できます。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省は、建築・都市のDXがEBPMに基づく政策課題の解決に繋がるとしています。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/tochi_fudousan_kensetsugyo_tk17_000001_00042.html)
法令遵守とリスク管理の強化
  • 新築時から解体までの建築物のライフサイクル情報を一元的に追跡・管理することで、違反建築物の早期発見・是正指導や、アスベスト含有建材などの危険物の使用状況の的確な把握が可能となります。これにより、行政としての説明責任を果たし、将来的な訴訟リスクなどを低減します。

（参考）歴史・経過

  • 1950年～1998年：
  • 1999年：
  • 2005年：
  • 2007年：
  • 2010年代：
    • 一般財団法人建築行政情報センター（ICBA）が「建築行政共用データベースシステム」の本稼働を開始（2010年）。建築士や事務所の情報を電子的に管理する基盤が整備されました。
      • （出典）(https://www.icba.or.jp/about/pdf/ICBA_pamphlet.pdf)
  • 2020年代：
    • 国主導で建築・都市分野のDXが本格化。
      • Project PLATEAUが開始され、全国の3D都市モデル整備が推進される。
        • （出典）(https://www.mlit.go.jp/plateau/)
      • 建築BIM加速化事業が開始（令和4年度）され、特に中小事業者へのBIM導入を補助金で支援。
        • （出典）(https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001716006.pdf)
      • 不動産IDのルールが整備（令和4年）され、官民の不動産情報を連携させるための共通コードが確立。
        • （出典）(https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/tochi_fudousan_kensetsugyo_tk5_000001_00006.html)
      • 政府は建築確認申請のオンライン利用率を令和7年度末までに5割とする目標を設定。

建築物統合データベースシステムに関する現状データ

建築ストックの量と老朽化
  • 2023年末時点の東京23区のオフィスストックは、賃貸面積ベースで1,311万坪（約4,334万平方メートル）に達し、平均築年数は33.4年です。
  • このうち、棟数ベースで全体の92%を占める延床面積5,000坪未満の中小規模ビルは、平均築年数が34.2年と、大規模ビル（25.0年）に比べて老朽化が顕著です。中小規模ビルのストックの83%が築20年以上であり、特にバブル期前後（1986年～1997年竣工）に建設されたものが多くを占めています。
  • このデータは、都市の活力の源である中小規模の建築物群が、一斉に更新・改修時期を迎えるという大きな課題を示唆しています。これらの膨大な数の建物の情報を個別に紙で管理することは非現実的であり、統合されたデジタルデータベースの必要性を強く裏付けています。
空き家数の推移
住宅・建築物の耐震化率
  • 特別区の住宅耐震化率は、全体としては高い水準にありますが、詳細を見ると課題が残ります。例えば、港区では令和6年3月末時点で93.0%ですが、依然として約12,000戸が耐震基準を満たしていません。
  • 特に木造住宅の耐震化の遅れが顕著です。杉並区では令和2年度末時点で木造住宅の耐震化率が86.0%（非木造は94.3%）、台東区では令和2年度時点で木造戸建て住宅が68.8%と、全体の数値を大きく下回っています。
  • これらのデータは、特に木造住宅密集地域（木密地域）など、リスクの高いエリアや建物の種類を特定し、重点的に対策を講じるための詳細な建築物データベースの重要性を示しています。
建築行政のデジタル化の進捗

課題

住民の課題

生命・財産に関わる情報の非対称性
  • 住民が自らの住居や周辺地域の建築物に関する重要な安全情報（耐震性、アスベスト使用履歴、土砂災害リスク等）を一元的かつ容易に入手できる手段がありません。これにより、知らずに危険な環境で生活したり、不動産取引で不利益を被ったりするリスクが存在します。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 除去されるべきアスベストが放置され健康被害が発生するなど、住民の生命と財産が脅かされ続けます。
煩雑で不透明な行政手続き
  • 建築に関する各種申請や相談において、依然として紙ベースの手続きが多く、住民や事業者にとって時間的・金銭的負担となっています。また、複数の部署にまたがる手続きでは、同じ情報を何度も提出する必要があるなど、非効率な「たらい回し」が発生しています。

地域社会の課題

災害時の連携を阻む情報の分断
  • 防災計画を策定する上で、建物の構造・階数・築年数といった「建物情報」、浸水想定や延焼リスクといった「ハザード情報」、居住者の年齢構成といった「人的情報」がバラバラに管理されており、連携が困難です。これにより、災害発生時の被害想定の精度が低く、実効性のある避難計画や救助計画の策定が妨げられています。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 首都直下地震などの大規模災害時に、避難の遅れや救助活動の非効率化を招き、防げたはずの被害が拡大します。
所有者不明土地問題による都市再生の停滞
  • 相続登記の未了などにより所有者が不明となった土地・建物が、都市の再開発や防災まちづくりの大きな障害となっています。特に災害後の復旧・復興事業において、権利者全員の同意形成が不可能となり、事業が長期間停滞するケースが多発しています。

行政の課題

縦割り行政による非効率なデータ管理
  • 建築指導課、資産税課、防災課、都市計画課などが、それぞれ独自の目的で建築物情報を収集・管理しており、全庁的なデータ連携がなされていません。同じ建物に対して複数の台帳が存在し、情報の重複や不整合が発生するなど、極めて非効率な状態にあります。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 無駄な行政コストが発生し続けるとともに、複合的な都市課題に対して迅速かつ的確な対応ができません。
中小建設事業者のデジタル化の遅れ
  • 大手ゼネコンではBIMの導入が進む一方、地域の建設業を支える多くの中小設計事務所や工務店では、コストや人材不足からBIMをはじめとするデジタルツールの導入が遅れています。これにより、行政がBIMを前提としたデジタル申請を全面的に義務化することが困難になっています。
    • 客観的根拠：
      • 国が多額の予算を投じて「建築BIM加速化事業」を実施しているのは、中小事業者が自力でBIMを導入するには高いハードルがあることを国自身が認識しているためです。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001716006.pdf)
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 建設業界全体の生産性が向上せず、建築物統合データベースのポテンシャルを最大限に引き出すことができません。
違反建築物・危険建材の追跡困難
  • 建築物のライフサイクルを通じた一元的な情報管理ができていないため、竣工後の違法な増改築や、シックハウス症候群の原因となる化学物質、アスベストといった有害建材の使用実態を、行政が網羅的に追跡することが極めて困難です。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 住民の健康被害や事故が発生した場合、行政の管理責任が問われるリスクが常に存在し続けます。

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：
    • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、単一の課題解決にとどまらず、複数の行政分野や多くの住民に便益が及ぶ施策を高く評価します。
  • 実現可能性：
    • 現行の法制度や国の動向と整合性が高く、予算的・技術的・人的制約の中で着実に実行可能な施策を優先します。
  • 費用対効果：
    • 投入する資源（予算、人員等）に対して、行政コストの削減、住民サービスの向上、地域経済の活性化といった効果が大きく見込める施策を優先します。
  • 公平性・持続可能性：
    • 特定の層だけでなく、高齢者やデジタルに不慣れな方々を含め、全ての住民が恩恵を受けられる施策を重視します。また、一過性でなく、長期的に効果が持続する仕組みづくりを高く評価します。
  • 客観的根拠の有無：
    • 国の計画や白書、他の自治体での成功事例など、効果を裏付ける客観的なエビデンスが存在する施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • 本提案は、「①基盤整備」「②活用促進」「③制度・組織改革」の3つの階層からなる統合的なアプローチを取ります。
  • 最も優先度が高いのは、全ての施策の土台となる「支援策①：建築情報プラットフォームの構築（基盤整備）」です。これがなければ、データ駆動型の都市経営は実現できません。
  • 同時に、プラットフォームを円滑かつ公正に運用するためのルール作りである「支援策③：推進体制とルールの整備（制度・組織改革）」も高い優先度で並行して進める必要があります。
  • これらの基盤とルールが整った上で、「支援策②：データ駆動型都市マネジメントの推進（活用促進）」に取り組み、具体的な課題解決と住民サービスの向上を実現します。この段階的なアプローチにより、着実かつ効果的な改革を目指します。

各支援策の詳細

支援策①：建築情報プラットフォームの構築（基盤整備）

目的
  • 国が推進するBIM、不動産ID、PLATEAUを統合し、特別区内のあらゆる建築物情報を一元的に管理・活用するための、統一されたデジタル基盤を構築します。
主な取組①：BIMによる建築確認申請の標準化と電子化
  • 一定規模以上の新築・大規模改修物件を対象に、BIMデータでの建築確認申請を標準化します。
  • 特別区共通の「BIMデータ作成・提出ガイドライン」を策定し、データの品質と互換性を確保します。
  • 国の「建築BIM加速化事業」や「建築GX・DX推進事業」の補助金を活用し、区内事業者、特に中小事業者のBIM導入を積極的に支援します。
主な取組②：不動産IDの付与と活用ルールの策定
  • 全ての建築関連の行政手続き（確認申請、固定資産税課税、各種届出等）において、不動産IDの記載を必須とします。
  • 不動産IDは「不動産番号（13桁）-特定コード（4桁）」で構成され、これにより分譲マンションの各住戸やテナントビルの一室まで一意に特定可能となります。
  • 国の「不動産IDルールガイドライン」に準拠し、特別区内での具体的な運用ルールを定めます。
主な取組③：3D都市モデル（PLATEAU）とのデータ連携
  • 区が保有する建築確認台帳データやBIMデータを、不動産IDをキーとして、国土交通省が整備した東京23区のPLATEAUデータと連携させます。
  • これにより、3Dマップ上の建物をクリックすると、その建物の詳細情報（築年数、構造、用途、耐震性など）が表示される、真の「都市のデジタルツイン」を構築します。
    • 客観的根拠：
      • PLATEAUは、建築物等の3Dモデルに様々な情報を連携させることで、防災、まちづくり、モビリティ等の分野で活用されることを目指すプロジェクトです。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/plateau/)
主な取組④：既存建築物の情報デジタル化
  • 区役所に保管されている膨大な紙の建築確認台帳や検査済証、図面等をスキャニングし、OCR（光学的文字認識）技術を用いてテキストデータ化します。
  • デジタル化した過去の情報を、不動産IDと紐付けてデータベースに格納し、建物のライフサイクルを通じた履歴情報として蓄積します。
  • 特に、区役所、学校、病院といった防災上重要な既存建築物については、レーザースキャナ等を用いて現況を3次元データ化し、「現況BIMモデル」として整備することを推進します。
主な取組⑤：建築行政共用DB等、既存システムとの連携
  • 建築確認申請時に提出される設計者・工事監理者の情報について、一般財団法人建築行政情報センター（ICBA）が運営する「建築士・事務所登録閲覧システム」とAPI連携します。
  • これにより、建築士免許の有無や法定講習の受講状況などをリアルタイムで自動照合し、無資格者による設計等の不正を未然に防止します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 新築建築物のプラットフォーム登録率：100%（5年後）
      • データ取得方法： 建築確認申請データとプラットフォームの登録データを照合。
    • 建築関連手続きにおける住民・事業者の満足度：90%以上（5年後）
      • データ取得方法： 電子申請システム利用者へのアンケート調査（年1回）。
  • KSI（成功要因指標）
    • 不動産IDの行政手続きにおける利用率：100%
      • データ取得方法： 各種申請システムのログデータ分析。
    • BIMデータによる建築確認申請率（対象物件における）：80%以上
      • データ取得方法： 建築確認申請システムのデータ集計。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 建築確認審査の平均所要日数：30%短縮
      • データ取得方法： 申請受付から確認済証交付までの日数をシステムで自動計測・集計。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 既存建築物台帳のデジタル化完了率：100%（10年計画）
      • データ取得方法： デジタル化対象となる台帳総数に対する進捗を管理。
    • プラットフォームのAPI連携数：年間5システム増
      • データ取得方法： システム連携実績の集計。

支援策②：データ駆動型都市マネジメントの推進（活用促進）

目的
  • 構築した建築情報プラットフォームを最大限に活用し、防災、空き家対策、公共施設管理といった具体的な行政課題を解決するとともに、地域経済の活性化に繋げます。
    • 客観的根拠：
      • PLATEAUのユースケースとして、防災、都市計画、環境・エネルギー、観光、モビリティなど多様な分野での活用が実証されています。
      • （出典）(https://www.kkc.co.jp/service/lp/27544/)
主な取組①：防災・減災シミュレーションの高度化
  • 統合プラットフォーム上の3D都市モデルとBIMデータを活用し、首都直下地震を想定した高精度なシミュレーションを実施します。
  • 個々の建物の構造や築年数を考慮した「建物倒壊・道路閉塞シミュレーション」、木密地域における「延焼拡大シミュレーション」、建物内の情報まで活用した「垂直避難・屋内避難シミュレーション」などを実施し、より実効性の高い地域防災計画を策定します。
    • 客観的根拠：
      • 新宿区では、PLATEAUを活用してエリア内の防災計画の有効性を検証する大規模誘導・避難シミュレーションの実証実験が行われています。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc22-030/)
主な取組②：空き家対策・管理の効率化
  • プラットフォーム上のデータ（建築時期、所有者情報、固定資産税の納税状況等）を分析し、空き家化するリスクの高い建物を早期に特定・予測します。
  • 空き家マップを作成し、周辺のハザード情報や地域ニーズと重ね合わせることで、解体助成、利活用マッチング、特定空家等の認定・指導といった対策を、優先順位をつけて効率的に実施します。
主な取組③：公共施設マネジメントへの応用
  • 各区が策定している「公共施設等総合管理計画」とプラットフォームを連携させます。
  • 区有施設のBIMデータ（構造、設備、修繕履歴等）を一元管理し、劣化状況の予測精度を高め、予防保全型の維持管理へと転換します。これにより、施設の長寿命化とライフサイクルコストの削減を両立します。
主な取組④：中小建設事業者向けDX支援
  • 国の補助金に上乗せする形で、特別区独自のBIM導入支援制度（ソフトウェア購入費、講習受講費の助成）を創設します。
  • プラットフォーム上で、中小事業者が活用できる標準的なBIMパーツやテンプレートを無償提供します。
  • 中小事業者とBIM技術に長けた専門家（BIMコーディネーター）とのマッチングを支援する相談窓口を設置します。
    • 客観的根拠：
      • 国の「建築BIM加速化事業」では、元請事業者が下請事業者のBIM導入を支援することが補助要件の一つとなっており、サプライチェーン全体でのDX推進が意図されています。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001716006.pdf)
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 首都直下地震による建物倒壊等による想定死者数：20%削減
      • データ取得方法： 東京都が公表する被害想定の見直し結果に基づき評価。
    • 空き家総数（特に管理不全空き家）：10%削減
      • データ取得方法： 住宅・土地統計調査および固定資産税台帳データによる定期観測。
  • KSI（成功要因指標）
    • プラットフォームデータを活用した政策立案件数：年間20件以上
      • データ取得方法： 政策企画部門によるEBPM実績の集計。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 防災シミュレーション結果の地域防災計画への反映率：100%
      • データ取得方法： 防災計画改定時の内容照合。
    • 区内中小建設事業者のBIM導入率：50%向上
      • データ取得方法： 業界団体と連携したアンケート調査。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 防災・減災シミュレーションの実施回数：年4回（各区平均）
      • データ取得方法： 防災部門の事業実績報告。
    • 中小事業者向けDX支援制度の利用事業者数：年間100社
      • データ取得方法： 補助金交付実績の集計。

支援策③：推進体制とルールの整備（制度・組織改革）

目的
  • 建築情報プラットフォームの円滑な導入、公正な運用、持続的な発展を担保するための、法制度、組織体制、人材育成の仕組みを構築します。
主な取組①：特別区横断の推進協議会の設置
  • 23区および東京都が参加する「東京建築デジタルツイン推進協議会（仮称）」を設立します。
  • この協議会が、プラットフォームの共通仕様やデータ連携ルール、運用コストの分担、セキュリティポリシーなどを協議・決定し、スケールメリットを活かした効率的な運営を目指します。
    • 客観的根拠：
      • 自治体DXは、個々の自治体がバラバラに取り組むのではなく、標準化・共通化を図ることが成功の鍵とされています。
      • （出典）(https://www.city.shinjuku.lg.jp/content/000411887.pdf)
主な取組②：「（仮称）建築物データ活用推進条例」の制定
  • BIMデータや不動産IDの提出義務、データの所有権、利用権限などを法的に明確化する条例を制定します。
  • 特に、個人情報保護に関する規定を重視し、データの利用目的の明確化、本人同意の取得方法、匿名加工情報の取扱いなどを厳格に定め、住民のプライバシーを保護しつつ、データ利活用を促進するバランスの取れたルールを構築します。
    • 客観的根拠：
      • 国の不動産IDルールガイドラインでも、個人情報保護法との関係整理や、適切な同意取得の必要性が留意点として挙げられています。条例でこれを明確に制度化することが不可欠です。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/tochi_fudousan_kensetsugyo_tk5_000001_00006.html)
主な取組③：データ利活用を担う専門人材の育成と配置
  • 全職員を対象としたデータリテラシー向上のための基礎研修を実施します。
  • 建築、都市計画、防災などの担当部署の職員向けに、BIM、GIS（地理情報システム）、データ分析に関する専門研修プログラムを開発・提供します。
  • 外部からデータサイエンティストやCIO（最高情報責任者）補佐官といった高度専門人材を積極的に登用し、各区に「都市データ戦略官（仮称）」を配置します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 全23区のプラットフォームへの参加・連携：100%（3年後）
      • データ取得方法： 推進協議会への参加状況およびシステム連携実績。
  • KSI（成功要因指標）
    • 「建築物データ活用推進条例」の制定・施行
      • データ取得方法： 条例の公布状況。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 職員のデータ活用能力評価スコア：平均20%向上
      • データ取得方法： 研修前後のスキルアセスメント調査。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 推進協議会の開催回数：年4回以上
      • データ取得方法： 議事録の作成・保管。
    • データ利活用に関する専門研修の受講者数：年間200人
      • データ取得方法： 研修実施記録の集計。

先進事例

東京都特別区の先進事例

新宿区「PLATEAUを活用した防災シミュレーション」

  • 新宿区は、国土交通省のPLATEAUプロジェクトを活用し、西新宿エリアを対象とした大規模な避難誘導シミュレーションを実施しました。3D都市モデル上に、災害時の人流を再現することで、既存の防災計画の有効性を検証し、ボトルネックとなる箇所を特定しました。この取り組みは、デジタルツインが机上の計画をより現実に即した実効性の高いものへと進化させることを証明する好事例です。

渋谷区「建築行政マネジメント計画による目標管理」

  • 渋谷区は、「建築行政マネジメント計画」を策定し、建築行政における具体的な数値目標を掲げています。例えば、「構造計算適合性判定を要する物件の確認済証交付までの平均日数を30日以内とする」「低炭素建築物新築等計画の認定審査日数を10日間とする」など、明確なKPIを設定し、行政サービスの迅速化と質の向上に取り組んでいます。これは、データに基づいた行政運営（EBPM）を建築分野で実践する先進的な事例です。

大阪市「BIM/CIMモデルを活用したインフラ管理」

  • 大阪市は、夢洲地区の高架橋や下水処理場などのインフラ整備において、BIM/CIMモデルを積極的に活用しています。設計段階での鉄筋の干渉チェックや施工ステップの可視化による手戻り防止、ドローンによる3次元測量と組み合わせた進捗管理など、建設プロセスのあらゆる段階でデジタルデータを活用し、業務の効率化・高度化を図っています。これは、個別の建築物だけでなく、都市インフラ全体を対象としたデジタルツイン活用の先進事例と言えます。

全国自治体の先進事例

静岡県「VIRTUAL SHIZUOKAによる3次元点群データのオープン化」

  • 静岡県は、全国に先駆けて県全域の3次元点群データを整備し、「VIRTUAL SHIZUOKA」としてオープンデータ化する壮大なプロジェクトを推進しています。この高精度なデジタルツインは、公共事業の効率化、災害時の被害状況の迅速な把握（土砂崩壊量の算出など）、民間企業による自動運転技術の開発支援など、行政の枠を超えて多様な分野で活用されています。公的主導で整備したデジタル基盤が、官民双方に新たな価値を生み出すエコシステムを構築した画期的な事例です。

神戸市「スーパーコンピュータ『富岳』を活用した津波避難シミュレーション」

  • 神戸市は、理化学研究所やNTTドコモと連携し、スーパーコンピュータ「富岳」を用いて、津波災害を想定した大規模かつ高精細な避難シミュレーションを実施しています。このシミュレーションでは、個々の建物の形状や道路の幅員だけでなく、要援護者の存在まで考慮しており、その結果に基づいて「帰宅困難者誘導マニュアル」を具体的に改訂するなど、シミュレーションの成果を直接的な防災政策の改善に結びつけています。これは、最先端技術を活用してEBPMを防災分野で実践する最高レベルの事例です。

参考資料［エビデンス検索用］

まとめ

　建築物統合データベースシステムの構築は、単なる行政のデジタル化に留まらず、都市のあり方そのものを変革するポテンシャルを秘めています。本提案で示した、国のDX基盤（BIM、PLATEAU、不動産ID）を統合するアプローチは、老朽化するインフラ、頻発・激甚化する自然災害、複雑化する社会課題に直面する東京都特別区にとって、不可欠な次世代の都市OSです。基盤整備、活用促進、制度改革を三位一体で進めることにより、行政の抜本的な効率化と、データに基づいた科学的な政策立案（EBPM）を実現し、住民一人ひとりの安全・安心と持続可能な都市の未来を確かなものにすることができます。
　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。

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