JDSC、国土交通DPF活用の再開発AI将来予測アプリの実証成果を公開

東京都文京区に本社を置き、加藤エルテス聡志/佐藤飛鳥が代表取締役を務める株式会社JDSCは、国土交通省が推進する「国土交通データプラットフォーム（以下、国土交通DPF）の利活用促進に向けた実証調査（第2期）」にタイプB（データ利用者）として2026年2月より参画し、「再開発エリア AI 定性評価・将来予測アプリ」の実証調査を行った。この実証成果は、国土交通省の国土交通データプラットフォームのウェブサイトにある利活用アプリ一覧に公開された。本実証調査は、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第3期課題である「スマートインフラマネジメントシステムの構築」と連携し、インフラ分野におけるデータ利活用の高度化と新たな価値創出を目指している。

散在する再開発情報をAIで統合・評価

都市開発の分野では、再開発計画の情報が自治体や事業者ごとに分散して公開されており、各エリアが受ける将来的な影響を横断的に把握することが困難だった。そのため、行政や投資家、住民が将来価値を判断する共通の根拠を持てず、情報収集と分析に多大な時間を費やしている課題があった。

開発されたアプリは、国土交通DPFの都市QOLデータや国土数値情報と、Web上に散在する再開発計画情報を、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を活用して統合する。指定したエリアの「現在の住みやすさ」に加え、周辺の再開発がもたらす将来の変化を、根拠とともにAIがレポートとして自動生成する仕組みとなっている。実証では、東京都の港区・品川区・大田区の3エリアを対象にレポートの自動生成が行われた。

実証調査の概要

今回の実証調査の概要は以下の通りとなっている。

事業名：国土交通データプラットフォームの利活用促進に向けた実証調査（第2期）タイプB（データ利用者）
実施者：株式会社JDSC
対象エリア：東京都港区高輪一丁目、東京都品川区大井一丁目、東京都大田区西蒲田四丁目
評価の観点：就労・広域アクセス・商業・医療・住環境・安全の6つのQOLカテゴリ
主な利用データ：都市QOLデータ（都市QOL都道府県、都市QOL都市圏）、国土数値情報（学校、医療機関、都市公園、集客施設、文化施設、鉄道、道路）、全国道路・街路交通情勢調査一般交通量調査（道路交通センサス：平成27年度道路交通センサス、令和3年度道路交通センサス）
主な技術：LLM、RAG、MCP（Model Context Protocol）、Web検索・OCR

アプリには主に3つの機能が備わっている。第1に、自治体の都市計画告示やデベロッパーのニュースリリース、不動産関連ニュースから再開発計画を自動収集・整理する機能である。事業名の表記ゆれを名寄せしてメッシュコードを付与し、事業の種類や規模に応じて影響範囲を0〜7マスの4段階で設定する。第2に、都市QOLデータと国土数値情報から6つの観点で現状を評価し、理由を自然な日本語で解説する現在の住みやすさAI診断機能。第3に、進行中・計画中の再開発がQOLに与える影響を分析し、現状評価と将来予測、懸念される課題や提言を1本にまとめる将来価値の統合評価レポート機能である。

専門知識を持たない利用者でも国土交通DPFのデータ資産を活用できるよう設計されており、以下のような利用が想定されている。

行政職員：担当エリアにとどまらず、周辺地域を含めた再開発の波及効果を把握
投資家：再開発による資産価値の将来変化を評価
住民：自宅周辺の再開発による利便性の向上や潜在的なリスクを把握

現在は3エリアを対象としたサンプルレポートを作成し、国土交通DPF実証調査（第2期・タイプB）としてPoCを実施している。

今後の展望と利用上の注意

今後は、MLIT DATA PLATFORM MCP Serverと連携し、自然言語の対話で都市QOLデータを参照しながら、指定エリアの現況スコアとその根拠を取得できる仕組みへの拡張も検討しているという。株式会社JDSCは、実証を通じてAIおよびデータサイエンスの知見を生かし、インフラ分野におけるデータ利活用の高度化と持続可能な社会インフラの実現に貢献していく姿勢を示している。

なお、現在は実証段階のため、WebアプリやAPIとしての一般提供は行われていない。また、作成されるレポートは都市QOLデータ（大日本ダイヤコンサルタント株式会社作成、2020年度時点）およびWeb公開情報に基づくAIによる定性評価であり、将来を保証するものではないとしている。

本記事は株式会社JDSCの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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