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更新日:2017年3月24日

共同記者会見質疑応答(平成29年1月19日)

日時平成29年1月19日(木曜日)13時32分~14時25分
場所本庁舎3階第一会議室

質疑応答

1実証実験参加団体や経緯について

(記者)
参加の自治体として、千葉県外でも、室蘭市や足立区、オブザーバーで愛知県長久手市が参加するが、これらの自治体は、どのような経緯で参加することになったのか。
(東京大学)
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)の委託研究の採択後、各自治体に募集をかけた結果、参加をしたいと手をあげたところがここに出てきている。平成28年8月26日から10月31日まで、東京大学関本研究室のホームページで広く募集した。
(記者)
参加自治体の「オブザーバー」参加とはどういう形なのか。
(東京大学)
参加したいという意識はあるが、様々な事情でオフィシャルに全市的にゴーサインを得られていない団体、という位置付け。ただ、アンケートや実証実験で協力できるところは最大限協力可能と言っている。情報収集目的だけの参加の打診があったこともあったが、そういった自治体はお断りしている。
(記者)
実証実験の期間についてだが、平成30年度末が終わってから実用化するということなのか。30年度末までの間ずっと同じように道路に関することだけやるのか、それとも徐々に道路以外のことも加えていくのか。
(東京大学)
実証実験参加自治体はもちろん実験中から使っていただき、それ以外の自治体は後からになるということ。できれば道路以外のことも入れていきたいと思うが、ただちばレポがすぐに運用できたわけではなく、今の形に至るまで、2年とか、実証実験を入れればもっと長い時間かかっている。今回初めて参加する自治体もあり、市民を巻き込む形になるので、急にうまくいくというのはなかなかないかなと思っている。そういう意味では焦らず、あと2年位あるのはちょうどいい時間であると思っている。
(記者)
今現状でちばレポを導入している自治体の数はどのくらいなのか。実際に導入している自治体は、実証実験に参加しているのか。
(職員)
千葉市が調べたところでは、ちばレポ自体を導入している自治体はない。市民が道路の損傷等をアプリで写真に撮り、自治体側がそれを直してウェブ上に公表している、というちばレポと似たような仕組みについては、昨年10月に調べた限りでは、京都市、浜松市、相模原市、練馬区など、千葉市も含めて全部で12団体。その中には今回の実証実験に参加している自治体はいないが、オブザーバーで参加している長久手市が似たようなシステムを運用する準備をしていると聞いている。

2.実証実験の実施内容について

実証実験全体について

(記者)
MyCityReportという名前がついているが、これは全国共通なのか、それともちばレポという名前は残しつつ、「MyCityちばレポ」のようなものになるのか。
(東京大学)
ちばレポを他の自治体が採用するときに、「ちばレポ」という名称で言わないといけないのかと、それだけでも迷って、採用しなくなる原因となるので、ニュートラルな名前にして、通称○○レポなどという形が良いのではないかと思っている。
(記者)
参加自治体の千葉市以外の3市の役割で、「住民参加の実証実験」とあるが、この意味は何か。
(東京大学)
今、千葉市がちばレポでやっているように、実際の投稿を市民の方から受け付ける(別紙1の1,2,3の部分)、ということを始めるということ。

IoT・機械学習を用いた道路舗装損傷の自動抽出について

(記者)
道路の路面を撮影する専用の車載カメラではなく、一般的なスマートフォンでできるということでコストが抑えられ、広まりやすいということがあると思うが、同時に道路だけを写すカメラではなく何でも写ってしまうと思うので、通行人のプライバシーなど、技術的に配慮していることはあるか。
(東京大学)
プライバシーはもちろん配慮している。集めた教師データを全て公開するわけではない。一部公開するとすれば、公開する際にはもちろんぼかしを入れたり、プライバシーには配慮する。
(記者)
カメラは現時点では普通のスマートフォンのカメラだが、将来的に赤外線カメラ等でもう少し表面上見えないところまでチェックするといった可能性はあるのか。
(東京大学)
今回は、一般的なスマートフォンでできることを最大限しようということで、むしろいろんなセンサーというのは昔からお金をかければできていたというところがある。スマートフォンのカメラで将来的にそういうことができるようになる可能性はあるが、今回は普通のスマートフォンのカメラを利用する。
(記者)
実用化の方向へ至った場合、車載カメラは自治体の車だけなのか、一般の市民や民間の車も活用していくのか。
(東京大学)
スマートフォンのアプリでやるので、それを公共の車に付けようが民間の車に付けようが、載せるだけの話なので、どちらでも対応できるようにしたいとは思っている。
(記者)
道路管理者というのは例えば千葉市の場合はどういう人なのか。自治体の担当者なのか。確認の頻度はどのくらいなのか。
(東京大学)
自治体担当者を想定している。毎日、1日1回程度が理想と思っているが、必ずしも円滑にできるとは限らないので、人員配置や業務などにより、変わるかと思う。
(記者)
実用化に至った段階でだが、市としては職員がこれまで目視で行っていた点検はすべて画像を使った点検に切り替えるということなのか。
(市長)
レベルによると思う。やはり重要な部分は直営でやっている部分もあるし、教師データについては、最後は困難事案をさばく必要もあると思う。ただこの機能が進むことによって、相当な負荷が軽減されていくことが期待される、ということが現時点で言えること。
(記者)
AIの中でもdeep learning(ディープラーニング)という部分を特に使うという理解で良いか。
(東京大学)
教師データを与えて判断するというのは、deep learning(ディープラーニング)に限ったことではなく、我々は広く「機械学習」という言い方をしているが、deep learning(ディープラーニング)を使う要素はたくさんある。
(記者)
これまでにちばレポの登録者がレポートした画像も使うのか、これから車載カメラで撮るデータだけを使うのか。
(東京大学)
基本的には両方使っていく。機械学習のトレーニングデータ、教師データというのはたくさんないと賢くなれない。そういった意味では、市民からの投稿だけでは足りないケースというのが今後多々あると想定される。各自治体の日常業務で道路パトロールをしていると思うので、そういうものも組み合わせて使うことにより、豊富なトレーニングデータが与えられるのではないかと考えている。
(記者)
大体どれくらいのサンプルが集まると、それなりの的確な判定ができるようになるのか。
(東京大学)
それはケースバイケース。500枚とか、数百枚とか、経験的にはそのくらいが最低限必要であると考えている。

「オペレーションズ・リサーチを用いた現場リソースの最適化」について

(記者)
資源の最適配分は、実験後、最終的に別紙3の形になるのか。実験中もこういう形になるのか。最初にプランニングを組んで出すと、コンピューターで自動的に最適化してくれる、というイメージだが、そういうものが実験期間中からできるという風に考えて良いのか。
(東京大学)
イメージとしてはまさにその通りだが、なかなかどの程度まで深く実験ができるかはまだ何とも言えないところがある。ただ、例えば隣の事務所でトラブルが起きた時に、隣の事務所の人が簡単に応援にいけるといったような仕組みがあるとかなり違うと思うので、ぜひやってみたいと思っている。現場業務で忙しいときと余裕があるときとある中で、AIで緊急度を付けることができると、今数字で具体的にというところまでは言えないが、作業配分をかなり平準化する方向に持っていけるのではないかと考えている。
(記者)
今後、道路管理以外の部分で、どういった分野に生かせる可能性があるとお考えか。
(東京大学)
ちばレポについては、すでに道路管理に限らず、公園分野なども幅広く対応しているので、そのようにやるべきとは思う。ただAI等、全てをすぐに対応できない部分もある。よくレポートされる分野として道路分野が圧倒的に多いので、今回はそこの部分から対応していく。

3.コストについて

(記者)
これまでも他自治体が使いたいと言えば使わせることは技術的にできたのか。今回、全国でも使えるようになりますというのは、どういう意味なのか。何か今までできなかったシステムが技術的に開放される、という意味なのか。
(市長)
ちばレポはクラウドの仕組みを使っている。管理用IDに対して、1IDに対していくらという形でやっていた。それは、一からちばレポと同等のものを開発するよりは安価ではあるが、それでも一定の金額かかるので、なかなか普及しないという背景があった。
(職員)
ちばレポは、開発費約2,700万円、現行のランニングコストが年間約540万円かかっている。ランニングコストだけで使える、という言い方で他団体に展開しようとしていたが、それでも他団体からはまだ高い、という話があった。今回は、開発部分は東京大学の実証実験の中で行うので、開発費の負担はほぼないため、トータルのコストが安くなる。それから、オープンソースにするということと、共同運用するということ。共同運用というのは、千葉県で言うと「施設予約システム」や「電子申請システム」などが挙げられる。それらのシステムは、県内自治体と千葉市が共同運用しているが、それによってランニングコストが低廉に抑えられていれる。今回、現行のちばレポと比較して、経費的に安く抑えられるということで、他団体の利用が見込まれるということ。
(記者)
なぜ他自治体が今までより安く使えるのか。東大とかNICTがお金を出すから、他自治体は安く使える、というイメージなのか。
(東京大学)
NICTからサポートいただいているのは、大きく言うと、オープンソースでシステムを作るという部分と、AIを盛り込むという部分。確かに国からの支援があるので、全国の自治体が使いやすいとも言えると思う。
(市民局長)
結局オープンソースで色々な団体にとって使いやすい形のシステムを作れば、団体数が増えれば増える程、当然コストは安くなる。施設予約システムや電子申請システムなど、千葉市が単独でやるよりコストが安くなる、という事例があるので、全国的に使うことができれば、当然コストは下がることが見込まれる。
(記者)
現在のちばレポは、開発費+ランニングコストがかかるが、今回は新しくオープンソースで色々な自治体が参加できるシステムで、いずれランニングコストが下がっていく、という話だが、今の見通しでどれくらいになるのか。
(職員)
現在のランニングコストは、開発したシステムの保守料とクラウド環境のサーバーの使用料、今は有料の地図サービスを使っているのでそういった地図使用料等が主な内訳になっている。今後の実証実験期間中に、地図は何を使うであったり、色々な機能が加わった時に市民の方がストレスなく使えるためのサーバーの機能であったりは、実証期間中に検討していくので、現在のところは具体的にいくらという試算はしていない。
(市長)
今は開発費を債務負担行為として負担している。現在は年間運用費用を支払っている。当然ながら民間企業に発注しているので、開発実験費、人件費等が入っているが、それが学術機関と組むことによって、当然ながら大部分が軽減されるので、相当な削減にはなると思う。
(記者)
これを実施することで、これまでパトロールにかけていた時間や人件費はどの程度削減できるのか。
(建設局長)
千葉市の管理する道路は約3,300kmある。毎週1回定期的にパトロールしているものは、そのうち約400kmで、全体の1割強。これにかかる人件費は、年間約860万円。実証実験を実施する中で、どの程度任せられるのか、または、道路の損傷以外の部分で効果が高い部分があるかもしれないので、そういった部分を見極めていこうと考えている。

4.今後の展望について

(記者)
今までのちばレポとどう変わるのか。
(市長)
今までは市民の皆さん方がレポートしたものに対して我々が直したり他機関へお伝えをしたり、ある種市民の皆さんが道路インフラ等の不具合の解消に参画をする、市民協働的な要素が特に強かったが、それに加えて、IoTやAIによって、道路管理業務そのものを効率化する可能性のある機能が盛り込まれる。我々は主要道路はパトロールをしているが、それ以外の生活道路は見えていない部分がある。それをもともとはちばレポでレポートしてもらおうということだったが、今回は、車載カメラで撮影したものをAIを利用し、直したほうがよいというのが見えてくれば、当然ながらより効率的な道路維持業務ができる、そういう管理サイドの業務改革につながる面が大きく期待できると考えている。
(記者)
市民がレポートするから「ちばレポ」なんだとも思うが、今回は市民の車の車載カメラではなく、専用の車みたいなものを用意してやるイメージなのか。
(東京大学)
何か新しい機械で市役所の職員がやるということではなく、普段のパトロール業務などを活用して、日々の業務から得られるデータなどを管理しやすい形で蓄積していこうということ。それで必ずしもすべてが解決できるわけではないと思うが、現場の管理者の知識と市民の投稿も組み合わせて、より洗練させていこうというところ。
(記者)
市長に2点お伺いする。1つは、ちばレポをそもそも導入されたいと思われた最初のきっかけと、2つ目は、全国展開ということでその意義について市長としてどう考えているか、あるべき行政像も含めて教えてほしい。
(市長)
道路であったり公園であったり、こうしたインフラ関係のメンテナンスには現在パトロール等含めて相当なコストやエネルギーがかかっている。一方で、それを全部行政が人力によってやるかというと、技術的にはそうではなくなってきていて、当然ながら市民の目であったり、エネルギーであったり、そしてまた今後やろうとしている機械であったりも含めて、私からするともう少しインフラの管理というのを市民も巻き込んで、コスト的にも市民の意識的にも、前に進められるのではないかという思いでちばレポをスタートした。その中で、市民の皆さん方がまちを見る意識、市民自治意識というのが確実に上がってきていることも見えてきているので、これが全国に広がることで、私が大きいと思うのは、まずはやはり自分たちの公共財だということを国民に改めて再認識をしてもらうということ、
それから2つ目に、社会インフラの維持というものがどういう風に行われているかということの動き、なかなか仕事をされている方が、水面下でどういう風に修繕しているかというのはなかなか見えない。そのメンテナンスの輪の中に入ることによって、国民の皆さんが、自らの公共財のメンテナンスについて基礎的な知識や意識を持つことは極めて大きいことだろうと思う。
3つ目は、何と言っても社会の維持コストそのものが軽減されていくことによって、本来、より必要とされる国民福祉等にその費用が充てられる。こういう意味で、私からすると、行政と国民の関係性が大きく前に進められる取組みの一つだと考えている。これは日本が少子高齢化の中で他の先進国に先駆けて、日本の国民の高い公共心を背景にして先駆的にやるべきだと思っている。

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