日本スマートシティにおける新興技術市場、2035年に689億1,964万米ドルへ拡大｜AI・IoT・次世代都市インフラの導入がスマートシティの成長を加速

日本スマートシティにおける新興技術市場

日本スマートシティにおける新興技術市場は、2025年の172億7,473万米ドルから2035年には689億1,964万米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は14.84％と見込まれています。この成長見通しは、スマートシティが従来の都市設備の高度化にとどまらず、人工知能（AI）、IoT、ビッグデータ、デジタルツイン、次世代通信技術を活用した都市経営の変革へと発展していることを示しています。日本では人口減少や高齢化、都市インフラの老朽化、自然災害への対応など、複数の社会課題が同時に進行しています。こうした環境の中、自治体や民間企業にとって、都市データを活用して行政サービスの効率化、エネルギー利用の最適化、交通システムの高度化を実現することが重要な経営課題となっています。

スマートシティは、さまざまな電子的手法、音声認識プロセス、センサーを活用して特定のデータを収集します。これには、デバイス、建物、市民、資産などから収集されたデータが含まれ、それらは処理・分析され、交通および輸送システム、ユーティリティ、水道網、廃棄物処理、発電所、犯罪検出、情報システム、その他の地域サービスの監視および管理に活用されます。今後は技術導入そのものよりも、都市運営のコスト削減や住民サービスの改善といった具体的な成果を生み出せるソリューションが、市場競争力を左右すると考えられます。

日本スマートシティにおける新興技術市場において、人工知能と都市データプラットフォームの連携は、今後の技術投資を方向づける重要な要素です。従来の都市管理では、交通、エネルギー、防災、公共施設などの情報が個別のシステムで管理されるケースが多く、都市全体を横断した分析や迅速な意思決定には課題がありました。しかし、AIによる予測分析と複数分野のデータ連携が進むことで、交通渋滞の予測、公共施設の維持管理、電力需要の分析、災害発生時の情報共有などを高度化できる可能性があります。特に自治体では、限られた人員と財源の中で行政サービスの質を維持する必要があり、データを活用した業務効率化への関心が高まると考えられます。一方、企業側にはAIアルゴリズムの開発だけでなく、既存システムとの接続、データ品質の確保、セキュリティ対策、継続的な運用支援までを提供する能力が求められます。今後の競争では、単独技術の性能よりも、異なる都市機能を統合して実用的な価値を提供できる企業が優位に立つ可能性があります。

日本の都市インフラでは、道路、橋梁、上下水道、公共建築物などの維持管理が長期的な課題となっており、デジタルツインとIoT技術の活用が注目されています。デジタルツインは現実の都市空間や設備をデジタル環境上に再現し、収集したデータを基に設備の状態把握や将来の変化を分析する技術です。IoTセンサーと組み合わせることで、設備の異常検知、点検業務の効率化、修繕計画の最適化などへの応用が期待されます。例えば、橋梁や道路の状態を継続的に把握できれば、従来の定期点検を補完しながら、修繕の優先順位を判断するための情報を得られます。また、都市開発においては建物配置、交通動線、災害リスクなどを仮想空間で検討することにより、計画段階での意思決定を支援できます。ただし、実際の導入効果はデータの精度や更新頻度、既存設備との連携状況によって異なります。企業にとっては、デジタルツインを単なる可視化ツールとして販売するのではなく、維持管理業務の改善につながるサービスとして展開することが重要になります。

交通分野は、日本スマートシティにおける新興技術の実用化が期待される重要領域の一つです。地方都市では人口減少や運転手不足による公共交通サービスの維持が課題となる一方、大都市圏では交通混雑、移動時間の短縮、高齢者を含む多様な利用者の移動利便性向上が求められています。こうした課題に対応する技術として、自動運転、MaaS（Mobility as a Service）、AI交通制御、リアルタイム交通情報分析などが挙げられます。これらの技術を連携させることで、公共交通とオンデマンド交通の接続改善、需要に応じた車両配置、交通ネットワーク全体の効率化が期待されます。また、交通データを都市計画や商業施設の立地分析に活用することで、移動サービス以外の産業にも事業機会が広がる可能性があります。ただし、自動運転の商用化には安全性、運行管理、法制度、利用者の受容性などへの対応が不可欠です。今後は技術実証の件数だけでなく、継続運行の実現、運営コスト、利用者満足度などを通じて事業の持続可能性が評価されると考えられます。

• ABB Ltd.
• Alphabet Inc.
• Fujitsu Ltd.
• IBM Corporation
• Toshiba Corporation
• Huawei Technologies
• Other

日本のスマートシティ開発では、都市のデジタル化とエネルギー利用の効率化を一体的に進める取り組みが重要性を増しています。建物、工場、公共施設、交通インフラなどが消費するエネルギーを適切に管理するためには、スマートメーター、エネルギー管理システム、AIによる需要予測、蓄電池、分散型電源などの連携が必要になります。特に再生可能エネルギーの導入が進む環境では、発電量の変動と電力需要を調整する仕組みが重要です。スマートシティ技術は、都市内の電力利用状況を可視化し、設備運転の最適化やピーク需要の抑制を支援する可能性があります。さらに、災害時の電力供給継続という観点からも、地域エネルギーシステムの高度化には戦略的な意義があります。エネルギー関連企業、設備メーカー、ソフトウェア事業者、不動産開発会社にとっては、個別設備の販売に加え、エネルギー管理を継続的に提供するサービス型事業への展開が検討課題となります。一方で、投資回収期間や設備更新費用、制度面の条件を慎重に評価する必要があります。

地震、台風、豪雨などの自然災害への備えは、日本のスマートシティ戦略を考える上で欠かせない視点です。災害対策では、被害発生後の対応だけでなく、事前のリスク把握、避難判断の支援、重要インフラの監視、復旧活動の効率化が求められます。AI、IoT、地理空間情報、衛星データ、デジタルツインなどを組み合わせることで、災害リスクの可視化や状況把握の迅速化につながる可能性があります。例えば、河川や道路のセンサーデータと気象情報を統合すれば、自治体の防災担当者が状況を判断する際の情報基盤を強化できます。また、通信ネットワークや電力設備の状態を把握する仕組みは、災害時のサービス継続計画にも役立ちます。ただし、予測技術には不確実性があり、デジタルシステムだけで災害被害を防げるわけではありません。今後は技術の精度に加え、自治体、インフラ事業者、医療機関、地域住民の間で情報を適切に共有できる運用体制が重要になります。防災関連技術を提供する企業には、緊急時にも機能する信頼性と導入後の継続支援が求められます。

• モノのインターネット（IoT）

o 衛星ネットワーク
o セルラーネットワーク
o 無線周波数識別
o 近距離無線通信
o Wi-Fi

• 人工知能（AI）

o ディープ・マシン・ラーニング
o 人工ニューラルネットワーク
o 音声認識
o パターン認識
o 自然言語処理
o コンテキストアウェア処理
o その他のAI技術

• クラウド・コンピューティング
• 高性能コンピューティング
• エッジ・コンピューティング
• スマート・モビリティ
• ビッグデータ分析
• 量子コンピューティング
• その他

• クラウド
• オンプレミス

• スマート交通

o 駐車場管理
o 発券および旅行管理
o 交通管理
o 乗客情報管理システム
o 貨物情報システム
o その他のスマート交通システム

• スマートユーティリティ

o エネルギー管理
o 高度計測インフラ
o スマートグリッド
o 水管理
o 配電管理
o その他のスマートユーティリティ

• スマートガバナンス

o 電子ガバナンスソリューション
o スマート公共安全
o 法執行機関
o 都市計画
o その他のガバナンスサービス

• スマートホームおよびビルディング

o ビルディングオートメーションシステム
o エネルギー管理システム
o 駐車場管理システム
o 緊急管理システム
o その他のスマートビルディングシステム

• スマート市民サービス

o スマート教育
o スマートヘルスケア
o 緊急対応システム
o ビデオ監視システム
o 生活支援ソリューション
o その他の市民サービス

• スマートモビリティ

o 電気自動車充電
o トンネル管理
o 料金徴収管理
o その他のモビリティソリューション

• その他

日本スマートシティにおける新興技術市場の拡大は、IT企業、通信事業者、電機メーカー、建設会社、不動産開発会社、エネルギー関連企業など、多様な業種に事業機会をもたらすと考えられます。しかし、都市開発プロジェクトでは複数の技術や事業者を連携させる必要があるため、単一企業がすべての機能を提供することは容易ではありません。そのため、今後の競争では、官民連携の構築能力、データ相互運用性への対応、導入後の運用支援、長期的な事業採算性が重要な差別化要因になると見込まれます。特に自治体向け事業では、初期導入費用だけでなく、保守管理費用やシステム更新費用を含む総所有コストの評価が欠かせません。また、都市データの取り扱いには個人情報保護、サイバーセキュリティ、利用権限の管理などの課題も存在します。企業経営者にとっては、技術の優位性を訴求するだけでなく、自治体の政策目標や住民ニーズに沿った事業提案を行い、実証事業から継続的な商用契約へ移行する仕組みを構築することが、中長期的な成長戦略の中心となります。

2035年に向けて日本スマートシティにおける新興技術市場が拡大する中、企業に求められるのは、成長性の高い技術領域を見極めるだけでなく、都市が抱える具体的な課題に対して持続可能な解決策を提供することです。市場規模が2025年の172億7,473万米ドルから2035年には689億1,964万米ドルへ拡大するという予測は、都市のデジタル変革に関連する事業機会の広がりを示しています。ただし、市場全体の成長がすべての技術分野や企業に均等な利益をもたらすわけではありません。AI、IoT、デジタルツイン、スマートモビリティ、エネルギー管理、防災技術などの分野では、導入目的や収益構造、規制環境がそれぞれ異なります。経営層は、技術の成熟度、顧客の予算、導入効果、競争環境、運用上のリスクを総合的に評価する必要があります。特に、実証段階から本格運用へ移行できる事業モデル、異なるシステムとの連携能力、長期的な顧客関係を構築するサービス体制が重要になります。今後の日本スマートシティ市場では、最先端技術を保有する企業だけでなく、都市の生産性、安全性、持続可能性を具体的に改善できる企業が、次世代の市場リーダーとなる可能性があります。

• 都市データの分断とシステム間の相互運用性が、スマートシティサービスの全国展開を遅らせる可能性

日本スマートシティにおける新興技術市場が2025年の**172億7,473万米ドルから2035年には689億1,964万米ドルへ拡大し、2026～2035年にCAGR 14.84％**で成長する一方、市場拡大の実務面では、都市ごとに異なるデータ形式、既存システム、API、GISなどをどこまで接続できるかが重要な制約となる可能性があります。内閣府も、都市計画、交通、防災、医療、福祉などで利用される地理空間データの連携を促進するため、標準化されたデータ形式やAPI、空間IDを活用する基盤整備を進めています。内閣府ホームページ 特に企業側にとっては、一つの自治体で成功したソリューションを別地域へ展開する際、既存インフラとの接続仕様やデータ品質を個別対応する必要が生じれば、導入期間と開発コストが増加し、スマートシティ技術の横展開そのものが遅れるリスクがあります。したがって、今後の競争力は単にAI、IoT、デジタルツインなどの先端技術を提供することではなく、異なる都市システムを低コストで接続し、複数地域へ再現可能なアーキテクチャを構築できるかに左右されると考えられます。内閣府ホームページ

• 個人情報保護・サイバーセキュリティへの対応強化が、データ活用のスピードと事業コストを左右する

スマートシティでは、交通、防災、医療、福祉、エネルギー、位置情報など多様なデータを横断的に活用するほどサービス価値を高められる一方、データの収集・共有範囲が広がることで、個人情報保護、アクセス管理、サイバーセキュリティ、利用目的の透明性などへの対応が不可欠になります。OECDの都市デジタル化に関する整理でも、都市側にはデータ保護・プライバシーへの対応に加え、どのようなデータを収集しているのかを市民に明確に伝えることが求められています。 日本でもスマートシティの高度化に伴い、単純に「データを集めればよい」という段階から、誰がデータを管理し、誰がアクセスし、どの目的で利用し、事故発生時に誰が責任を負うのかという運用設計が重要になっています。企業にとってこの領域は、セキュリティ投資やコンプライアンス対応を増加させる要因となる一方、信頼性を確保できないサービスは自治体やインフラ事業者による本格導入を獲得しにくくなるため、セキュリティを追加機能ではなく市場参入条件として組み込めるかが成長スピードを決める重要なポイントになります。

• 自治体ごとの予算・意思決定・既存インフラの違いが、実証実験から本格導入への移行を難しくする

日本スマートシティにおける新興技術市場で特に注意すべきなのは、「実証実験の増加」と「継続的な事業収益」の間には依然として大きなオペレーション上の距離があることです。内閣府は、スマートシティ政策について実証段階から社会実装への移行が求められているとし、都市経営、データ連携、横展開を軸に持続可能な仕組みを構築する必要性を示しています。内閣府ホームページ 実際の市場では、自治体によって予算規模、調達方式、デジタル人材、既存システム、政策優先順位が異なるため、一つの都市で成果を出した技術であっても、他地域で同じ条件のまま導入できるとは限りません。さらに、補助金や実証予算に依存したプロジェクトでは、初期導入後の保守、データ運用、システム更新、人材配置まで含めた長期的な費用対効果を説明できなければ、継続契約につながりにくくなります。そのため市場参入企業には、技術性能だけでなく、自治体の投資対効果を数値化し、既存設備を活用しながら段階的に導入できる料金・運用モデルを提示する能力が求められます。

• デジタル人材・運用人材の不足が、導入後のスマートシティサービスの継続性を制約する可能性

スマートシティの競争軸がAIやIoT機器の導入から、都市データを継続的に収集・分析し、行政サービスや都市インフラの意思決定へ反映する段階へ移行するほど、システムを「導入する人」ではなく「運用し続ける人」の重要性が高まります。内閣府のスマートシティ関連アーキテクチャも、自治体、企業、研究機関など多様な主体が共通の設計思想を利用することを想定しており、2026年に公開された第5版ではデジタルツインを基盤として都市データを横断的に活用する方向性が示されています。内閣府ホームページ しかし、高度なデータ基盤、AIモデル、IoTネットワーク、サイバーセキュリティを自治体内部だけで継続管理することには人的・技術的な負荷が伴います。特に地方都市では、専門人材の採用・確保、部門間連携、ベンダー管理、データ品質管理までを一体的に担える体制を構築することが難しくなる可能性があります。このため、今後の市場では製品単体を販売する企業よりも、導入支援、運用監視、データ分析、人材育成までを含むマネージドサービス型のビジネスモデルを構築できる企業が、長期的な顧客維持と市場拡大で優位に立つ可能性があります。

• 都市横断で成果を再現できるビジネスモデルを構築できなければ、高成長市場でも導入案件が分散するリスク

日本スマートシティにおける新興技術市場が2035年に689億1,964万米ドル規模まで拡大するとの見通しを実現するには、個別都市向けのプロジェクトを増やすだけでなく、成功事例を複数地域へ効率的に展開する仕組みが不可欠です。内閣府がスマートシティ・リファレンス・アーキテクチャを整備している背景にも、都市内・都市間のサービス連携や成功モデルの横展開を容易にするという狙いがあります。内閣府ホームページ したがって今後の市場競争では、各自治体の特殊要件に合わせて毎回ゼロからシステムを構築する「個別受託型」だけではスケールに限界が生じる可能性があり、標準化されたデータ基盤、モジュール型ソリューション、共通API、クラウド運用、SaaS型サービスなどを組み合わせ、導入地域が増えても限界費用を抑えられる事業モデルが重要になります。特に企業の経営層が市場参入や投資判断を行う際には、単純な市場成長率だけでなく、「実証→本導入→他都市への横展開→継続収益」までをどれだけ短期間で再現できるかを評価することが、日本スマートシティ市場で持続的な競争優位を築くうえで重要な判断軸になるでしょう。

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