Google DeepMind「Genie 3」を活用した都市設計・まちづくり・スマートシティにおける革新的な新価値創造アイデアとは？

エグゼクティブサマリー

本報告書は、2025年に一般公開が想定されるGoogle DeepMindの新AIモデル「Genie 3」が、従来の都市設計アプローチをいかに根本的に変革し、未来の都市が直面する複合的な課題に対する革新的なソリューションを創出するかを、技術的・社会的な側面から詳細に分析したものである。

Genie 3は、単なる「都市の仮想コピー」である従来のデジタルツインを超越した、「物理法則を創発的に学習する動的世界モデル」である。この技術は、予測不能な災害シナリオの検証、市民の創造性を引き出す参加型デザイン、そして自律的なAIエージェントによる都市運営という、3つの主要なパラダイムシフトを都市設計にもたらす可能性を秘めている。

この技術革新を最大限に活用し、社会的な課題解決に繋げるため、以下の主要な提言を提示する。

「ハイパーリアル・ツイン」の概念導入: リアルタイム性と創発的学習を組み合わせた新たなシミュレーションモデルを提唱し、都市計画の「what-if」検証を革新する。これにより、従来のルールベースのシミュレーションでは不可能だった、複雑で予測不能な動的相互作用を詳細にモデル化することが可能となる。
「エージェント・ファースト」な都市開発: Genie 3の仮想環境をAIエージェントの訓練場として活用し、未来のモビリティやインフラ管理を担う自律システムの社会実装を加速させる。これは、AGI（汎用人工知能）への重要な足がかりであり、現実世界でのリスクを劇的に低減しながら次世代の都市サービスを開発する上で不可欠なアプローチである。
ガバナンス・フレームワークの早期構築: 技術が先行する前に、データプライバシー、AIバイアス、説明責任といった倫理的課題に対応するための包括的なガイドラインを産官学民が連携して策定する。これにより、Genie 3が持つ潜在的なリスクを管理し、技術の健全な発展と公平な社会実装を担保する。

Genie 3は、都市設計における技術的ブレークスルーであるだけでなく、都市とAI、そして人間との関係性を再定義する触媒である。本技術の社会実装は、従来の「スマートシティ」が追求した効率と機能性を超え、創発性と人間中心性を核とした「都市の知的化」を拓くものと結論付けられる。

第1章：2025年の都市設計における課題と技術潮流

1.1 持続可能性とレジリエンス：都市が直面する複合的・構造的課題

2025年現在、世界の人口の大部分が都市に集中する傾向は続き、都市は気候変動、資源枯渇、高齢化、社会的不平等といった複合的かつ相互に関連する課題に直面している [1, 2]。例えば、世界経済フォーラムは、空気と水の汚染が相互に関連した複雑な課題であり、都市がその解決に貢献できる領域として注目していると指摘している [1]。

これらの課題は、都市が単に効率的であるだけでなく、予期せぬショックやストレスにも耐えうる「レジリエンス」を備えることを強く求めている。2025年大阪・関西万博でも、適応性、制度の有効性、技術の進歩を統合し、強靭で包摂的なコミュニティを構築するための戦略が喫緊の課題として議論されている [3]。

この背景には、従来の都市計画が静的なインフラ整備に重点を置いてきたことに対し、現代の都市運営には動的で予測不能な社会・環境変化への対応が求められているという根本的な変化がある。都市は、多様化する働き方や暮らし方に対応する柔軟性 [4] や、災害発生時の迅速な対応能力 [5] を備える必要がある。こうした要請は、既存の都市計画アプローチを抜本的に見直す必要性を浮き彫りにしている。

1.2 従来の「スマートシティ」と「デジタルツイン」の限界

これまでの都市課題へのアプローチとして、「スマートシティ」や「デジタルツイン」が導入されてきたが、それぞれに限界が指摘されている。スマートシティは、IoTデバイスやセンサーから得られるデータを活用し、交通管理の最適化や公共衛生管理の効率化などを目指してきた [6, 7]。しかし、これらの取り組みは、市民の生活の質向上に必ずしも直結しない「クールだがギミック的なアプリケーション」と見なされる側面がある [2]。なぜなら、スマートシティの技術は、交通量やエネルギー消費といった定量的に測定可能な側面に焦点を当てがちであり、市民の幸福感や社会性といった、数値化が困難な都市生活の重要な側面を捉えきれていないからである [2]。

一方、デジタルツインは都市を仮想空間上に再現する技術として、防災シミュレーションや交通シミュレーションに活用されてきた [2, 5]。しかし、この技術のシミュレーションは、膨大な量の静的データと、人間が事前にプログラムした物理法則やルールに基づいている。そのため、データの統合と最新状態の維持が困難であり [2]、現実世界で起こる複雑な非線形システムや予測不能な事象をリアルタイムで創発的に再現することには限界があった。例えば、都市の建物や地形が、風の流れや熱の蓄積といった動的な自然現象にどう影響するかを、静的なモデルで完全に予測することは極めて難しい。

1.3 DX時代における都市計画の新たな要請

こうした背景から、都市政策の領域ではDXの遅れが深刻であり、特にデジタル・インフラの整備やデジタル人材の育成が急務とされている [4]。従来のスマートシティやデジタルツインが「効率」と「可視化」に焦点を当てていたのに対し、次世代の都市計画に求められているのは、真の「レジリエンス」と「人間中心性」を実現することである。

まちづくりDXのグランドビジョンは「人間中心のまちづくりの実現」であり、持続可能な都市経営、都市空間の最適化、多様な暮らし方・働き方に対応することが目標とされている [4, 8]。

この目標を達成するためには、都市の「過去のデータ」と「既知のルール」に基づくシステムから脱却し、予測不能な未来の事象や市民の複雑な行動を動的にモデル化できる新しい技術が必要となる。

Genie 3の持つ「創発的物理学習」と「リアルタイムインタラクション」という能力は、このギャップを埋める可能性を秘めている。従来の静的なシミュレーションでは不可能だった、都市が直面する未知の複合的課題（例：気候変動と人口移動の相互作用）をモデル化し、人間中心の解を見出すための新しいツールとなり得るのだ。

第2章：Google DeepMind「Genie 3」の技術革新性と都市設計への示唆

2.1 「ジェネラティブ・ワールドモデル」Genie 3のメカニズムと性能

Google DeepMindが2025年8月に発表したGenie 3は、テキストや画像プロンプトからインタラクティブな3D世界をリアルタイムで生成する、画期的なAIモデルである [9, 10]。

その核心は、同社が「オートレグレッシブ・ワールドモデル」と呼ぶ技術にある。これは、手動で物理法則をプログラムするのではなく、大量の動画データを観察することで重力、水、影といった世界の働きを自律的に学習する仕組みである [9, 10, 11]。これにより、Genie 3は物理を「偽造」するのではなく、内在的に理解し、プログラマーが想定しないような創発的な振る舞いを現実的に再現することが可能となる。

Genie 3の最も重要な技術的特徴は以下の3点である。

リアルタイム双方向性: 720pの解像度で24fpsという高いパフォーマンスを実現し、ユーザーの動きに動的に適応しながら数分間の連続的なインタラクションをサポートする [12, 13, 14]。これにより、ユーザーはあたかもビデオゲームのように生成された世界を自由に探索できる。
長期的空間一貫性: ユーザーが一度離れた場所に戻っても、壁に描かれた絵や地面に落ちた物体など、その状態が正確に維持される「視覚的記憶」と「時空間一貫性」を備えている [9, 10, 14]。これは、従来のAI生成モデルや多くのゲームエンジンが苦戦してきた課題であり、Genie 3が世界を単なる動画の集合体ではなく、物理的な連続性を持つ「世界」として理解していることの証左と言える。
プロンプト可能世界イベント: テキストプロンプトを用いて、シミュレーション中にリアルタイムで環境を変更する機能である [9, 12, 14]。例えば「嵐を発生させて」や「洞窟を建設して」といったコマンドを瞬時に入力することで、動的な「what-if」シナリオの生成と検証が可能となる。

2.2 従来のシミュレーション技術との本質的な相違点

Genie 3の技術は、これまでの都市設計で用いられてきたシミュレーション技術とは根本的に異なる。以下の表にその違いを整理する。

技術名	核心技術	物理法則の扱い	シミュレーションの特性	主な用途
Genie 3	オートレグレッシブ・ワールドモデル	大量データからの創発的学習	リアルタイム・動的・創発的	AIエージェント訓練、未知のシナリオ探索
デジタルツイン	センサーデータ連携・可視化	手動プログラミング・既存エンジン依存	リアルタイム反映・ルールベース	交通・防災シミュレーション、都市アーカイブ
BIM/CIM	3Dモデリング・情報集約	事前に設定されたルール	静的・設計検証	建築設計、施工管理

出典元: [2, 5, 9, 12, 13, 15, 16]

この表から明らかなように、従来のデジタルツインが、物理的な都市の「正確なコピー」を生成・可視化し、人間が事前に設定したルールに基づいてシミュレーションを行うのに対し [2, 5]、Genie 3は「プロンプトから物理法則を創発的に学習・適用する」新しい世界を生成する。

この根本的な違いは、Genie 3が実在しないが現実世界と同じ物理法則を持つ仮想世界を創造できることを意味する。これにより、災害や気候変動といった複雑な非線形システムの予測不能な振る舞いを、ルールに縛られることなくモデル化する上で決定的な優位性を持つ。

BIM/CIMソフトウェアが建築物やインフラの3Dモデリングと情報集約を主目的とする静的な設計ツールであるのに対し [16]、Genie 3は設計された都市空間が「動的な自然現象や人間の行動」とどのように相互作用するかをリアルタイムで検証する、動的で実験的なプラットフォームなのである。

2.3 Genie 3がAGI（汎用人工知能）への道筋で担う役割

Google DeepMindは、Genie 3を単なるエンターテインメントツールとしてではなく、AGIに向けた「重要な足がかり」と位置づけている [9, 17, 18, 19]。AGIとは、人間と同等かそれ以上の知能を持つとされる、多岐にわたるタスクを自律的に実行できるAIシステムのことを指す [20]。

Genie 3がAGIの道筋で担う役割は、この仮想世界をAIエージェントの訓練場として提供することである。AIエージェントとは、環境を認識し、状況を判断し、行動する能力を持つシステムであり、その能力向上には多様な環境での学習が不可欠である [21]。現実世界でAIエージェント（例えば、自動運転車やロボット）を訓練することは、危険でコストがかかる。しかし、Genie 3が生成するようなハイパーリアルでメモリが豊富な環境は、AIエージェントが現実世界のリスクなしに、多様な環境で学習し、計画を立て、適応するための安全な訓練場となる [9, 19, 20, 22]。

Genie 3は、LLM（大規模言語モデル）のようにテキストやコードを生成するのではなく、物理的なAIエージェントが現実世界に展開される前に、仮想世界で訓練されるためのインフラを提供する。Genie 3の「創発的学習」能力は、都市設計におけるシミュレーションの役割を「検証」から「発見」へと転換させる。従来の技術が「人間が想定した問題を解く」ことに特化していたのに対し、Genie 3は「人間が想定しきれない問題や可能性を発見する」ことを可能にする。

例えば、新しい高層ビルの建設が局所的な風の流れやヒートアイランド現象にどう影響するかを、Genie 3が学習した物理法則に基づいて創発的にシミュレーションできる。従来のBIMモデルでは、このような複雑な動的相互作用のモデル化は困難だった。この能力は、Genie 3を単なる「デジタルツイン」ではなく、現実世界のデータを忠実に再現するだけでなく、現実世界の法則を内在的に理解し、未来の可能性を自由に生成・探索できる仮想世界、すなわち「ハイパーリアル・ツイン」として位置づける根拠となる。

第3章：Genie 3が創出する都市設計の新価値創造フレームワーク

3.1 物理・サイバー空間を超越した「ハイパーリアル・ツイン」の概念提唱

従来のデジタルツインが「現実の忠実なコピー」であるのに対し [5]、Genie 3は「現実の法則を内在する動的な創造物」である。この特性を鑑み、本報告書ではGenie 3が実現する新たな仮想空間を「ハイパーリアル・ツイン」と定義する。これは、実在する都市のデータ（例：建物の配置、地形）を初期プロンプトとして取り込みつつ、Genie 3の創発的学習能力により、人間が想定していない自然現象や社会動態の相互作用をリアルタイムで再現・実験可能な、現実を超えた仮想世界である。

このハイパーリアル・ツインは、現実の都市とサイバー空間の高度な融合を実現し、単なる情報の可視化を超えた新たな価値を生み出す。従来のデジタルツインが「記録」と「可視化」のツールであったとすれば、ハイパーリアル・ツインは「予測」と「発見」のための実験場となる。これにより、都市計画の専門家は、単に過去のデータに基づいて計画を立てるだけでなく、未来の可能性を自由に探索し、その影響を動的に検証できる。

3.2 創発的シミュレーションとAIエージェントの学習による多層的価値創出

Genie 3の技術的特徴は、都市開発に関わる全ステークホルダーの役割と連携のあり方を構造的に再定義する可能性を秘めている。

デザイン思考の変革: 従来、都市設計は専門家が過去のデータに基づいて計画を立案するトップダウン型であった。しかし、Genie 3は、多様な「what-if」シナリオを瞬時に生成し、人間が想像もしなかった可能性を発見するボトムアップ型のデザイン思考を可能にする。この技術は、都市設計者が静的なデザイン図面ではなく、動的な振る舞いを持つ都市を直接操作することを可能にする [12, 14]。これにより、創造性を拡張し、未知の可能性を発見するための新しい協働者としての役割を果たす。
AIエージェントの訓練環境: Genie 3の仮想世界は、AIエージェントが現実世界で安全に機能するための無限のカリキュラムを提供する [9, 20]。例えば、災害時の避難誘導ロボットや、複雑な交通状況を制御する自律システムを、予測不能な「プロンプト可能世界イベント」を含む環境で訓練できる。これは、AGIへの道筋における重要なステップであると同時に、社会実装のリスクを劇的に低減する。この能力は、Genie 3をゲームエンジンや単なるビジュアライゼーションツールを超えた、未来の都市運営システムをテストするための基盤に位置づける。

3.3 産官学民連携を促進するオープンイノベーションプラットフォームとしての役割

Genie 3の持つリアルタイムインタラクションと直感的な操作性は、高度な専門知識を持たない市民でも都市のアイデアを可視化・体験できるため、市民参加型デザインのハードルを大幅に下げる [23]。これにより、行政、研究者、企業、そして市民が同じ仮想空間で対話・協働する「都市イノベーションプラットフォーム」としての役割が期待される [4, 8, 24]。

この再構築されたプロセスでは、技術開発者、行政、市民、企業が、それぞれの立場からGenie 3の仮想空間上で協働し、フィジカル空間とサイバー空間が相互に影響しあう、より柔軟で持続可能な都市を共創するエコシステムが形成される。

例えば、市民は自分の家の写真をアップロードし、「もっと木を植えて、近隣にコミュニティガーデンを作ってほしい」とプロンプトで提案できる。このアイデアは即座に3Dで可視化され、他の市民や都市計画の専門家がその場で議論に参加し、リアルタイムでデザインを修正していくことができるだろう [23]。これは、技術が市民の創造性を引き出し、都市の公共空間デザインを民主化する新たな手法となる。

第4章：Genie 3を活用した都市設計の革新的ソリューション事例

Genie 3の創発的な世界生成能力は、都市が直面する様々な課題に対して、従来の技術では実現不可能だった革新的なソリューションを提示する。

4.1 災害レジリエンス強化：台風や洪水、土石流の「what-if」シナリオ検証

従来のシミュレーションでは、災害時の複雑な物理現象（土砂崩れと洪水、都市構造物の破壊など）をリアルタイムかつ動的に再現することが困難だった [5]。Genie 3は、この課題に対して決定的な解決策を提供する。その創発的物理学習能力を活かし、台風接近中のハリケーンの風景や火山地帯のロボットの走行を再現するように [14]、都市空間における大規模な洪水や土石流のシナリオをリアルタイムで生成できる。

これにより、都市計画家はプロンプトにより「堤防が決壊したら？」や「雨量が2倍になったら？」といったカウンターファクチュアル（反実仮想）なシナリオを即座にテストし、避難経路の最適化やインフラの脆弱性評価を劇的に効率化する。

これは、災害シミュレーションの精度と応答性を飛躍的に向上させ、より強靭な都市づくりに貢献する。

4.2 市民参加型デザインプロセス：非専門家による都市空間の可視化とアイデア創出

市民参加は持続可能な都市づくりに不可欠だが、従来のプロセスは時間と専門知識を要し、非専門家やデジタル弱者が排除されるリスクがあった [23]。Genie 3は、市民が自然言語で「この広場にもっと木を植えて、カフェを作ってほしい」と入力するだけで、そのアイデアを体験可能な3D空間として瞬時に生成するプラットフォームとなる。これにより、市民はアイデアを視覚的に共有し、他の市民や専門家と協力しながらリアルタイムで都市空間を共創できる [23]。

この手法は、AIが市民の創造性を引き出し、都市の公共空間デザインを民主化する新たな手法となる。

4.3 動的環境モデリング：ヒートアイランド現象緩和のための緑化・風通し最適化

ヒートアイランド現象対策は、都市の構造や気象条件の複雑な相互作用を考慮する必要があり、最適な緑化・風通し計画の立案は困難だった [25]。Genie 3の物理学習能力を活用すれば、都市の建物や緑地、水辺といった要素が気温や風の流れにどう影響するかを動的にシミュレートできる。

例えば、プロンプトで「この地域に高層ビルを建設したら風通しはどうなるか？」と質問し、その結果をリアルタイムで可視化する。これにより、都市計画家は、ヒートアイランド現象を緩和するための最も効果的な緑化計画や建築配置をデータに基づいて決定できるようになる [25]。

4.4 未来型モビリティ：自動運転・ドローン交通のインフラ設計とエージェント訓練

自動運転車やドローンは、予測不能なエッジケース（稀な事故、突然の障害物など）への対応が課題であり、現実世界での訓練は危険でコストがかかる [6, 20]。Genie 3の仮想世界は、自律モビリティシステムの訓練場として活用できる。Genie 3は「スキー場に鹿の群れを出現させる」といったプロンプトで、危険で稀なシナリオを無限に生成できる [22]。これにより、自動運転車のAIエージェントは、現実では経験し得ないような状況下での判断能力を安全に、かつ効率的に磨くことができる。これは、次世代モビリティの社会実装に向けた基盤となる。

以下の表に、Genie 3が都市設計にもたらす革新的ソリューション事例をまとめる。

新価値創造アイデア	Genie 3の核となる技術	解決する課題	具体的メリット	出典元
「ハイパーリアル・ツイン」による災害避難シミュレーション	創発的物理学習、プロンプト可能世界イベント	従来のシミュレーションでは困難だった動的な災害シナリオのリアルタイム検証	避難経路の最適化、住民への視覚的に分かりやすい情報提供	`[5, 14]`
市民参加型デザインによる公共空間の共創	リアルタイムインタラクション、自然言語プロンプト	非専門家が都市計画に参加するハードルの高さ	市民の創造性を引き出す、公共空間デザインの民主化	`[23]`
動的環境モデリングによる持続可能性向上	創発的物理学習、リアルタイムシミュレーション	ヒートアイランド現象など複雑な環境問題の予測と最適解の立案	最適な緑化計画の立案、環境負荷の低減	`[25]`
未来型モビリティのためのAIエージェント訓練	無限の仮想環境生成、プロンプト可能世界イベント	現実世界での訓練が危険で非効率なエッジケースへの対応	自動運転技術の安全性向上、社会実装の加速	`[6, 20, 22]`

第5章：社会実装における倫理的・技術的課題とガバナンス戦略

Genie 3の革新性は、同時に倫理的課題のレベルも高める。従来のデジタルツインが抱えていたプライバシーやデータの問題に加え、Genie 3の「創発性」と「AGIへの道筋」という特性が、AIバイアスの増幅や説明責任の所在といった、より複雑な倫理的課題を顕在化させる。

5.1 データプライバシーとセキュリティ

Genie 3が生成する仮想世界が現実世界のデータを学習・利用する場合、プライバシー侵害のリスクが生じる [26]。特に、都市のデジタルツインには個人の行動履歴や健康に関する機微な情報が含まれる可能性があり、不正アクセスやデータ漏洩は深刻な問題となる [27, 28]。このリスクは、技術がリアルタイムで膨大なデータを処理するGenie 3のようなシステムにおいて、さらに増大する。

ガバナンス戦略: データの最小化、目的制限、透明性の確保といった「プライバシー・バイ・デザイン」の考え方を初期段階から導入すべきである [29]。また、データの匿名化、暗号化、アクセス制御、定期的なセキュリティ監査といった技術的対策を講じる必要がある [30]。これにより、データの利便性を維持しつつ、個人の尊厳とセキュリティを両立させる。

5.2 AIバイアスと公平性

Genie 3が訓練に用いるデータ（動画データなど）にバイアスが含まれていると、生成される仮想都市もそのバイアスを継承するリスクがある [31]。例えば、富裕層の街並みのデータに偏ると、貧困層のニーズを無視した設計を生成してしまう可能性がある [31]。

Genie 3が動画データから創発的に物理法則を学ぶということは、現実世界に存在する偏見や不平等を、仮想世界で増幅・再生産する可能性がある。また、Genie 3がAGIの訓練場として使われることは、この仮想世界で訓練されたエージェントが、現実世界で差別的な行動をとるリスクを内包していることを意味する。これは、単なる「設計の偏り」を超えた、より深刻な「行動の偏り」という問題につながる。

ガバナンス戦略: 学習データの多様性を確保し、バイアスを軽減するためのアルゴリズム的対策を講じる。また、公平性を担保するための倫理的ガイドラインを策定し、プロンプト設計や結果のレビュープロセスに組み込むことが不可欠である [32, 33, 34]。

5.3 テクノロジーの「ブラックボックス」問題と説明責任の確保

Genie 3のような複雑な深層学習モデルは、その決定プロセスが不透明（ブラックボックス）であるという課題を抱えている [26, 31]。都市設計者がAIの提案をなぜ採用したのか、その理由を市民に説明できなければ、説明責任が果たせないという問題が生じる。これは、市民のAIに対する不信感を高め、技術の社会受容性を損なう可能性がある。

ガバナンス戦略: AIの意思決定プロセスをある程度可視化し、解釈可能にする「説明可能なAI（XAI）」技術の導入が求められる。また、最終的な判断には必ず人間の専門家が関与する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の原則を確立し、AIの提案と人間の判断を明確に区別する制度的枠組みを構築すべきである [35]。

5.4 開発段階の技術的制約と今後の展望

2025年8月時点では、Genie 3はまだ研究プレビュー段階であり、いくつかの技術的制約が存在する [12, 14]。具体的には、セッションの安定性が時間とともに低下すること、複数エージェント間の複雑な相互作用のシミュレーションが限定的であること、実在する都市の完璧な地理的・構造的再現性が困難であること、そして長時間の連続インタラクションがまだ課題として挙げられている。

これらの制約は、Genie 3が直ちに実用化されるわけではなく、今後数年間の技術的進歩と研究が必要であることを示唆している。

結論：Genie 3が拓く未来都市と戦略的提言

Genie 3は、都市設計における技術的ブレークスルーであるだけでなく、都市とAI、そして人間との関係性を再定義する触媒である。

従来の「スマートシティ」が効率と機能性を追求した「都市のデジタル化」であったとすれば、Genie 3は創発性と人間中心性を核とした「都市の知的化」を拓く。この技術は、都市計画家がこれまで想像できなかったような動的な都市を創造し、実験し、市民がその未来の姿を体験し、共創することを可能にする。

Genie 3を中核とした「人間中心のまちづくりDX」の実現に向けたロードマップ

この技術の潜在能力を最大限に引き出し、倫理的な課題を克服するためのロードマップは以下の通りである。

短期（〜2026年）： 研究機関・地方自治体との連携による小規模な実証実験から始める。特定の地域での災害シミュレーションや、市民参加型の公共空間デザインワークショップなどが考えられる。この段階で、技術の可能性と限界を詳細に評価し、フィードバックを収集する。
中期（〜2030年）： 産官学民の参加による包括的な倫理的ガイドラインの策定と、オープンなプラットフォームの構築を進める。これにより、多様なステークホルダーがGenie 3の技術にアクセスし、それぞれの専門性を活かしたアプリケーション開発と、倫理的課題の継続的な議論が行われるエコシステムを形成する。
長期（2030年〜）： Genie 3を核としたAIエージェントによる自律的な都市運営システムの社会実装に向けた制度設計を開始する。これには、自動運転やドローン交通の規制緩和、AIによるインフラ管理の法整備などが含まれる。

規制当局、都市設計者、市民、開発者への多角的な提言

Genie 3の社会実装を成功に導くためには、各ステークホルダーがそれぞれの役割を認識し、連携することが不可欠である。

規制当局: 技術の進歩に合わせた柔軟かつ厳格なガバナンス・フレームワークを早期に策定し、Genie 3の潜在的リスク（バイアス、プライバシー）を管理する。
都市設計者: Genie 3を単なるツールではなく、創造性を拡張し、未知の可能性を発見するための「協働者」として活用するマインドセットを醸成する。
市民: テクノロジーを「受け手」としてではなく、都市づくりの「参加者」として積極的に関与し、AIと共存する未来都市のビジョンを共に描く。
開発者: Genie 3の可能性を追求する一方で、その倫理的課題を深く理解し、公平性、透明性、説明責任を担保する技術開発に尽力する。

本報告書は、Genie 3が都市設計にもたらす変革の始まりを捉えるものである。この技術の未来は、その可能性を追求する技術革新と、それを賢明に導く社会的な議論の双方にかかっている。

Google DeepMind「Genie 3」を活用した都市設計・まちづくり・スマートシティにおける革新的な新価値創造アイデアとは？