今朝、スマートフォンのアラームがいつもより10分早く鳴りました。夏の終わりの人気イベントに備えて市内の一部が通行止めになるため、いつも以上の渋滞が予想されています。時間どおりに出勤するには、いつもより早いバスに乗る必要があります。
アラームの時刻は、スマートウォッチが毎日記録している朝の習慣に合わせて設定されています。天気予報（午前7時に雨の予報）、曜日（月曜日で、月曜はいつも渋滞がひどい）、さらに昨夜寝るのが遅かったこと（今朝はいつもより動きが鈍いでしょう）も考慮されています。スマートフォンが再び振動します。あのバスに乗るなら、もう出発する時間です。
バス停へ歩いていると、スマートフォンが少し遠回りするよう提案します。いつも通り抜ける広場が、今朝はなぜか大変混雑しているのです。途中でお気に入りのコーヒーショップの前を通ります。今朝は20％引きですが、急いでいるのでスマートフォンは知らせません。
朝の散歩の後は、すっきりして活力が湧いてきます。Wi-FiとBluetoothに対応したバス停でチェックインすると、次のバスの運転手にその情報が届きます。運転手は、乗車を待つ乗客が12人いると把握し、全員が乗れるよう、可能であれば少し速度を上げる必要があると分かります。バス会社にも通知が届き、あなたの路線の高い需要に対応するため、すでに臨時便を配車しています。待っている間、親が二人の幼い子どもと一緒に、バス停に設置されたタッチパネル式の情報システムで遊んでいるのに気づきます。
バスが到着すると、乗車はスムーズに進みます。ほとんどの乗客がスマートフォンに保存した乗車券を使っていたため、時間のかかる現金払いは一人だけでした。バスの中でバッグからタブレットを取り出し、無料の車内Wi-Fiでニュースやメールをチェックします。ふと、スマートフォンを充電し忘れたことに気づき、座席の隣にあるUSB充電口につなぎます。交通の流れはかなり遅いものの、仕事のメールの大半に目を通すことができたので、バスで過ごす時間は決して無駄ではありません。
バスを降りてオフィスの前に着くとすぐ、上司から予定外の現場訪問を告げられます。そこで、次のようなカーシェアリングサービスを予約します。Co-wheels。折りたたみ自転車をトランクに積んだ車を、移動用に確保します。
目的地は町の中心部にあるため、郊外に着いたところで近くの駐車スペースにカーシェアの車を停めます（実際は会員が使っていない私道です）。時間を節約して渋滞を避けるため、残りの道のりは自転車で向かいます。移動アプリはBluetoothヘッドホンを通じて案内し、体力に応じて自転車の速度をどう調整するか提案します。喘息があるため、アプリは特に汚染がひどい地域を避けるルートを提案します。
会議の後、移動中にメールに返信できるよう、タクシーでオフィスに戻ることにします。スマートフォンをタップしてタクシーを呼び、到着までの2分間で自転車を折りたたみ、オフィス近くにある別のカーシェア車両のトランクに戻せるようにします。急いでいるので、今日は歩行によるグリーン特典ポイントはありません。残念ですが、少なくとも会議には時間どおりに着き、その道中でCO2を数キログラム削減できました。
現実を見てみよう
作り話のように聞こえるかもしれませんが、実のところ、この一日を実現するために必要なデータの大半は、すでに何らかの形で収集されています。スマートフォンは位置情報や速度、さらにはその時々に行っている活動の種類まで追跡できます。運転中か、歩いているか、自転車に乗っているかも分かります。
一方、フィットネストラッカーやスマートウォッチは、心拍数や身体活動を記録できます。検索履歴やソーシャルメディア上での行動からは、関心や好み、さらには意図まで読み取れます。たとえば、オンラインで旅行プランを閲覧した際に生まれるデータからは、行きたい場所だけでなく、旅行の時期や支払う意思のある金額まで推測できます。
個人用デバイスに加えて、モノのインターネットの普及に伴い、あらゆる種類のセンサーを分散配置したネットワークも、データの供給源となっています。そうしたセンサーは、大気汚染から交通量までさまざまなものを測定できます。さらに、どんな話題についても、ソーシャルメディアでは絶えず情報が流れています。
これほど多くのデータがあれば、私たちを取り巻く環境の全体像はほぼ把握できているように思えます。しかし、こうしたデータセットは相互に連携しない別々のシステムに置かれ、必ずしも共有に前向きではない異なる組織によって管理されています。つまり、技術はすでに存在するものの、データはさまざまな組織に分散したままで、この水準のサービスを実現するには制度上の障壁があります。それが良いことかどうかは、あなた自身で判断してください。
