AIを使って都市の持続可能性評価を向上させる

最近、都市地域はかなり大きな課題に直面してるよね。今や世界人口の半分以上が都市に住んでて、その割合は2050年までに68%に達する見込みなんだ。そんなに多くの人が都市に集まってるから、気候変動や社会的公平、経済的レジリエンスなどの問題がますます重要になってる。都市は巨大なパズルみたいで、すべてがつながってるから、持続可能性をどう作り出すか考えるのはちょっと大変に感じるかも。

従来の都市計画手法はこれらの問題に取り組もうとしてきたけど、しばしばうまくいかないことが多いんだ。異なる都市プロジェクトで持続可能性を測るのって難しいし、プロジェクトによって目標や影響がかなり違うからね。そこで登場するのがISO 37101規格。これは国際標準化機構が開発した便利なシステムで、都市が持続可能性の取り組みをうまく管理できるようにするためのものなんだ。

#ISO 37101って何？

ISO 37101は、地域が持続可能性プロジェクトを計画・評価するための構造的なフレームワークなんだ。都市の持続可能性のためのレシピ本みたいなもので、都市が正しい材料で料理してるか確認するためのガイドラインが入ってる。フレームワークには、社会的結束や資源の責任ある利用など、持続可能性のための6つの主要目標と、ガバナンスや健康などの12の焦点分野が含まれてる。この組み合わせで、都市はさまざまな取り組みがどのように結びついて、全体の持続可能性にどう影響するかを見ることができるんだ。

でも、このフレームワークを使うのは盲目でルービックキューブを解くみたいなもので、時間がかかって、推測が多くなるから、専門家が必要になることが多いんだ。

#大規模言語モデルの登場

最近、人工知能の進化が進んで、大規模言語モデル（LLMS）が開発されたんだ。これらのすごい機械は、人間が書いたようなテキストを理解して生成できるんだ。だから、すべての都市プロジェクトを手動で評価する必要がなくなるかもしれないし、これらの賢いモデルを使ってISO 37101フレームワークに基づいてプロジェクトを分類・評価できるかもしれないんだ。

まるで、あなたのプロジェクトの説明を全部読んで、どの持続可能性の目標を満たしているかを見つけて、報告書を出すスーパーアシスタントを持っているようなもんだ。「都市のレジリエンス」と言うより早くレポートができちゃうんだ。すごくない？これが持続可能性評価にLLMsを使うアイデアなんだ！

#研究の目的と意義

この研究の主なアイデアは、LLMsの力を使って都市の持続可能性評価をもっと簡単で効率的にできるかどうかを調べることなんだ。以下のことを知りたいんだ：

1. LLMsはISO 37101に基づいて都市プロジェクトを分類するのに役立つか？
2. このアプローチは、異なる都市計画分野の間の壁を取り払うのに役立つか？
3. この方法はさまざまな都市の文脈で適用できるか？

これらの質問に答えることで、LLMsを使うことで都市プロジェクトの評価が標準化されて、都市がアイデアやベストプラクティスを共有しやすくなることを示したいんだ。

#持続可能な都市開発の課題

都市はたくさんのパーツが動いている複雑な機械みたいで、すべてがうまく機能する必要があるんだ。さまざまな課題に直面して、持続可能性目標を達成するのが難しくなることもある。たとえば、都市計画には一貫性のないデータを扱うことが多くて、プロジェクトを比較したりその影響を測ったりするのが難しいんだ。それに、従来の評価方法は本当に労力がかかることがあるんだ。

さらに、気候条件が変わったり、多様な人々が住んでいたりすると、計画者が動く標的を狙っているように感じることもあるよ。だから、持続可能性評価を迅速で信頼性があり、さまざまなプロジェクトに適用できるようにするための新しいアプローチが必要なんだ。

#ISO 37101フレームワークの説明

ISO 37101は、6つの目的と12の課題を通じて持続可能性を評価するための明確なレンズを提供しているんだ。これらの持続可能性の目的には：

• 魅力
• 環境の保護と改善
• レジリエンス
• 責任ある資源利用
• 社会的結束
• 福祉

このフレームワークには、計画者がプロジェクトがこれらの目標にどう寄与するかを判断するための焦点分野も含まれている。各プロジェクトはこの6x12のグリッドを通じて評価できて、都市には持続可能性目標に向かってどのように進んでいるのかがもっと明確にわかるんだ。

#大規模言語モデルの役割

LLMsは、大量のテキストを理解して分析できるように設計されているから、都市の持続可能性プロジェクトの評価にぴったりなんだ。このモデルを使うことで、計画者はISO 37101で提供される定義に基づいてプロジェクトを迅速に分類できて、貴重な時間と資源を節約できるんだ。

例えば、500の都市プロジェクトのレビューがあるとしたら、それぞれを読んで何時間もかけるのではなく、あなたのLLMアシスタントが数分で持続可能性の目的と12の課題に基づいてイニシアチブを分析・分類できるんだ。これはゲームチェンジャーだよ！

#方法論：どうやって機能するか

LLMsを持続可能性イニシアチブの評価に使うためには、まずしっかりしたプロンプトを作る必要があるんだ。このプロンプトはISO 37101の定義を示して、LLMが各プロジェクトの説明で何を探すべきかを理解できるようにするんだ。

1. データ処理：プロジェクトの説明をLLMに入力する前に、一貫性を持たせるためにクリーンにしてフォーマットする必要があるよ。

2. LLM分析：各プロジェクトの説明がカスタムプロンプトを使ってLLMに入力され、ISOフレームワークに基づいた構造情報を得ることができるようにするんだ。

3. 結果の集約：LLMがデータを分析した後、結果を集約してパターンやトレンドを特定するんだ。

4. 報告：最後に、結果をExcelレポートや可視化などのユーザーフレンドリーな形式で提示して、都市計画者や関係者が理解しやすくするんだ。

#実データを使ったアプローチのテスト

このアプローチがどれだけうまく機能するかを確認するために、私たちは市民主導のプロジェクトとより構造化されたイニシアチブの2つの異なるデータセットでテストしたんだ：

1. パリの参加予算：このデータセットには、2014年から2022年までの間にパリで市民が提案した527のプロジェクトが含まれている。これらのプロジェクトは、持続可能性のための地域の優先事項を強調しているよ。

2. PROBONOプロジェクト活動：このデータセットには、緑の建築地域と生活ラボを開発することを目的としたPROBONOのHorizon 2020イニシアチブからの398の活動が含まれているんだ。

#評価の結果

LLMをこれらのデータセットで実行した後、いくつかの興味深い洞察が得られたよ：

• パリのプロジェクトについて：なんと86%のプロジェクトが社会的結束の向上を目指していて、69%が福祉に焦点を当てていた。生活環境や文化に関連するプロジェクトもたくさんあったよ。

• PROBONOの活動について：責任ある資源利用に強い重点が置かれていて、74%のプロジェクトがこの目的に一致していた。革新とコミュニティインフラへの焦点も明らかだった。

全体的に、LLMはこれらのイニシアチブを一貫して評価し、都市の持続可能性目標への寄与を強調してくれたんだ。

#LLMを使う利点

1. 時間の節約：プロジェクトごとに30分かける代わりに、LLMは数秒で処理できるんだ。これで、都市は定期的に評価を更新して持続可能な取り組みを把握できるようになるよ。

2. 一貫性：LLMはプロジェクトの標準解釈を提供して、異なる文脈間で比較できるようにして、人間がプロジェクトをレビューする際に生じるばらつきを減らしてくれるんだ。

3. 機会の発見：プロジェクトを一貫して分類することで、計画者はギャップ、重複、シナジーの機会を特定できる。これが都市開発に関するより良い意思決定を助けるんだ。

#サイロの解消

LLMを使う最大の利点の一つは、都市計画のサイロを解消する手助けをすることだよ。プロジェクトの影響を明確に可視化することで、関係者がそれがどのように寄与しているかをよりよく理解して、セクターを超えて協力できるようになるんだ。たとえば、あるプロジェクトが社会的結束に焦点を当てていて、別のプロジェクトが生物多様性に焦点を当てているなら、LLMがこれら2つの分野がより大きな影響のためにどう協力できるかをハイライトしてくれるよ。

#戦略的レビューをやりやすくする

LLMを使った評価を使うことで、都市は一歩引いて、全体の目標が特定のプロジェクトとどのように一致しているかを見えるようになるんだ。これにより、目標が達成されない領域や調整が必要な場所を特定できる。アクションと都市のビジョンの明確なマッピングがあれば、すべての持続可能性の側面が考慮されることが保証されるんだ。

#解決策を見つける

都市が自分たちのニーズを理解したら、この構造化されたアプローチを使って他の場所から解決策を探ることができるんだ。たとえば、もしコミュニティが環境活動を通じて社会的結束を向上させたいのであれば、他の場所で成功したプロジェクトを見つけることができる。たとえ最初は似ていなくても。

#今後の方向性

今後、この研究は都市計画者、政策立案者、持続可能性専門家にとって多くの実用的な応用があるよ。以下はいくつかの重要な方向性：

1. 専門家との協力：都市開発に携わる人たちと密接に協力することで、アプローチを洗練させ、持続可能な意思決定に影響を与えられるようになるんだ。

2. アプローチの拡張：この方法をより大きな都市システムに適応させ、データベースを作成することで、もっと多くの都市がこの技術の恩恵を受けられるようにするんだ。

3. LLMの改善：特定の文脈に合わせてLLMを微調整し、地域の持続可能性用語でトレーニングすることで、さまざまな都市イニシアチブを正確に解釈できるようにするんだ。

4. 標準化されたツールキット：都市が持続可能性の取り組みを独立して評価できるようにするユーザーフレンドリーなツールキットを作成することで、世界中でそれらを活用できるようにするんだ。

#結論

要するに、私たちの作業は、LLMsが都市が持続可能性プロジェクトを評価する方法を変える可能性を示しているんだ。高い精度と効率で、これらのモデルは従来の方法を補完できて、コミュニティが持続可能性目標に向かって進捗を追跡しやすくし、地域間での洞察を共有できるようにするんだ。

そして、飛行車はまだないけど、都市計画をよりスマートで迅速、そして協力的に進めることができるようになってきてるんだ。アルゴリズムがこんなにフレンドリーだなんて、誰が想像しただろうね？