論文の概要: A Data-Driven Framework for Digital Transformation in Smart Cities: Integrating AI, Dashboards, and IoT Readiness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22721v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 21:39:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.822611
• Title: A Data-Driven Framework for Digital Transformation in Smart Cities: Integrating AI, Dashboards, and IoT Readiness
• Title（参考訳）: スマートシティにおけるデジタルトランスフォーメーションのためのデータ駆動フレームワーク - AI、ダッシュボード、IoTの準備
• Authors: Ángel Lloret, Jesús Peral, Antonio Ferrández, María Auladell, Rafael Muñoz,
• Abstract要約: 本研究では,公共部門におけるデジタルトランスフォーメーション(DT)のレベルを評価するための革新的な方法論を提案する。 提案手法は従来の評価手法と人工知能(AI)技術を組み合わせたものである。 我々のアプローチは、バレンシア地方公共団体(Spain)における地方行政に関する実例研究に応用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5390835285335905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital transformation (DT) has become a strategic priority for public administrations, particularly due to the need to deliver more efficient and citizen-centered services and respond to societal expectations, ESG (Environmental, Social, and Governance) criteria, and the United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs). In this context, the main objective of this study is to propose an innovative methodology to automatically evaluate the level of digital transformation (DT) in public sector organizations. The proposed approach combines traditional assessment methods with Artificial Intelligence (AI) techniques. The methodology follows a dual approach: on the one hand, surveys are conducted using specialized staff from various public entities; on the other, AI-based models (including neural networks and transformer architectures) are used to estimate the DT level of the organizations automatically. Our approach has been applied to a real-world case study involving local public administrations in the Valencian Community (Spain) and shown effective performance in assessing DT. While the proposed methodology has been validated in a specific local context, its modular structure and dual-source data foundation support its international scalability, acknowledging that administrative, regulatory, and DT maturity factors may condition its broader applicability. The experiments carried out in this work include (i) the creation of a domain-specific corpus derived from the surveys and websites of several organizations, used to train the proposed models; (ii) the use and comparison of diverse AI methods; and (iii) the validation of our approach using real data. The integration of technologies such as the IoT, sensor networks, and AI-based analytics can significantly support resilient, agile urban environments and the transition towards more effective and sustainable Smart City models.
• Abstract（参考訳）: デジタルトランスフォーメーション(DT)は、特により効率的で市民中心のサービスを提供し、社会的な期待、ESG(環境、社会、ガバナンス)の基準、国連持続可能な開発目標(UN SDGs)に対応する必要性から、公共行政にとって戦略的優先事項となっている。 本研究の主な目的は、公共部門におけるデジタルトランスフォーメーション(DT)のレベルを自動評価する革新的な方法論を提案することである。 提案手法は従来の評価手法と人工知能(AI)技術を組み合わせたものである。 他方では、AIベースのモデル(ニューラルネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャを含む)を使用して、組織のDTレベルを自動的に推定する。 本稿は,バレンシア地方公共団体(Spain)における地方行政の実態調査に応用し,DTの評価に有効な性能を示した。 提案手法は特定のローカルな文脈で検証されているが、そのモジュール構造とデュアルソースデータ基盤は、その国際的スケーラビリティをサポートし、管理、規制、およびDT成熟度要素が適用可能性の広い条件を満たす可能性があることを認めている。 この研究で実施される実験には、 一 提案されたモデルの訓練に使用する複数の組織の調査及びウェブサイトから派生したドメイン固有のコーパスの作成 (二)多様なAI手法の使用と比較 (三)実データによるアプローチの検証。 IoT、センサーネットワーク、AIベースの分析などのテクノロジの統合は、レジリエントでアジャイルな都市環境と、より効果的で持続可能なスマートシティモデルへの移行を著しく支援することができる。

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