Wie Städte weltweit Wirkung messen: Internationale Smart-City-Indikatoren

Die To-do-Liste einer smarten und nachhaltigen Stadt ist lang: Effizientere Straßenbeleuchtung, weniger Energieverschwendung, Frühwarnung vor Starkregen oder extremer Hitze, Monitoring der Baumgesundheit, Zugänglichkeit der Daten und vieles mehr. In Summe soll die Smart City das Leben aller Menschen besser machen.

Doch woher wissen wir, ob und wie gut eine Lösung wirkt? Sind die eingeschlagenen Wege die richtigen? In der Smart City ist die Antwort darauf der Einsatz von Indikatoren und eine möglichst datenbasierte Wirkungsmessung. Um Wirkungen für ein komplexes Gebilde, wie wir eine Stadt oder Gemeinde wirklich gut erfassen und verstehen können, braucht es auf jeden Fall die Kombination aus Indikatorensystemen auf der Maßnahmen- und der gesamtstädtischen Ebene.

Hintergrund: Kurze theoretische Einführung zu Indikatorik und Wirkungsmessung in der Stadt

Gescribbeltes Schaubild, dass die Dimensionen von Wirkungsmessung in der Stadt zeigt. — Die unterschiedlichen Ebenen der Wirkungsmessung in der Stadt hängen letztendlich alle zusammen. Enoh Tabak

In der Indikatorik und Wirkungsmessung in Städten muss nach verschiedenen Dimensionen, Ebenen und Reichweiten unterschieden werden: Auf Ebene einzelner Maßnahmen ist es notwendig es zu verstehen, welcher Einsatz welchem Ertrag gegenübersteht. Auf einer höheren Ebene gilt es, ein genaueres Gesamtbild von der Stadt und ihrem Zustand haben. Das wiederum hilft, die Wirkungen der einzelnen Maßnahmen auf die Stadt zu analysieren oder überhaupt gezielter neue Maßnahmen zu bestimmen.

Um als smarte und nachhaltige Stadt ein Ambitionsniveau für avisierte Wirkungen festzulegen, kann man sowohl nach innen schauen, welche Ressourcen und Bedarfe vorliegen, als auch nach außen den Vergleich mit anderen Städten suchen, um Orientierung und Motivation zu finden oder um die Standortattraktivität zu erhöhen. Stets sollte man sich im Klaren darüber sein, dass Messungen und Zustandsbeschreibungen sowohl quantitativ als auch qualitativ, sowohl subjektiv als auch objektiv sein können. Die Skizze links zeigt, wie all diese Bestandteile miteinander zusammenhängen. Dabei ist das Zielbild, dass die smarte und nachhaltige Stadt mehr über sich weiß und lernt und sich dadurch besser steuert.

Einzelne Maßnahmen lassen sich in die Bausteine Input, Output, Outcome und Impact zerlegen. Jede eingesetzte Ressource (Input) erzielt Ergebnisse und Wirkungen in zunehmender Reichweite und weiter gefassten Referenzrahmen. Am Beispiel der häufigen Smart-City-Maßnahme der Entwicklung einer urbanen Datenplattform lässt sich dies gut durchdeklinieren.

Als Input stehen hier diverse finanzielle, personelle und strukturelle Ressourcen, etwa die Bezahlung von Dienstleistern, die Arbeitszeit der Menschen im Projekt, die Bereitstellung von Daten und technischen Schnittstellen für die Plattform et cetera. In der Skizze sind das die dunkelblauen Pfeile, beginnend links unten. Das unmittelbare Ergebnis (Output) ist die Plattform selbst und zum Beispiel die Daten, die über sie bereitgestellt werden. Das lässt sich relativ einfach und einschlägig erfassen, es handelt sich meist um zählbare Veränderungen.

Ein weiter gefasstes Ergebnis auf der nächsten Wirkungsebene (Outcome) wäre zum Beispiel die (steigende) Anzahl an Nutzenden der Datenplattform, die Zeitersparnis in der Recherche und im Abruf von Daten in Fachverfahren oder die höhere Zahl an datenbasierten Referenzen in städtischen Beschlussvorlagen. Hier sind viele Indikatoren eher messbar als (an-der-Hand-)zählbar, müssen aber gegebenenfalls auch um qualitative Abfragen ergänzt werden. Außerdem muss die Veränderung mit einem vorherigen Wert in Bezug gesetzt werden (zum Beispiel „schneller als…“).

OKR (Objectives and Key Results) sind hingegen eine Methode, Output- und Outcome-Ebene analytisch in Projekten zu verbinden, die beispielsweise von den Modellprojekten Smart Cities Freiburg und Köln genutzt wird. Die Outcome-Ebene kann wiederum übergeordneten Zielen der Stadt (Impact-Ebene), etwa der Klimaneutralität oder einem ausgeglichenen Haushalt zugutekommen. Da der (räumliche und zeitliche) Abstand zwischen Maßnahme und „Messgegenstand“ auf der Impact-Ebene allerdings schon größer ist und es zusätzliche, konkurrierende Faktoren gibt, die sie beeinflussen, ist die Bestimmung kausaler Zusammenhänge ungleich schwerer als bei Output und Outcome.

Die Klimaneutralität einer Stadt wird zum Beispiel auch von Begrünungen, der allgemeinen Wirtschaftslage und den Preisen für Parkplätze beeinflusst. Den Anteil der urbanen Datenplattform „herauszurechnen“ ist dabei schwierig. Methodisch greift man für diese Ebene oft zu langfristigen Studien und Vergleichsanalysen, bei denen eine gute Vorbereitung und klare Aussagen über den Ist-Zustand vor der Maßnahme helfen. In jedem Fall ist aber eine urbane Datenplattform überhaupt die Voraussetzung, um zeitgemäß all die Indikatoren der Wirkungsebenen und die Faktoren eines übergeordneten Ziels gemeinsam abbilden zu können.

Erst die Impact-Ebene löst in der ganzheitlichen Form und Dynamik der Stadt (grüne Ellipse in der Skizze) eine Veränderung aus und tritt klar über die öffentliche Wahrnehmungsschwelle.

Der ganzheitliche Blick – internationale Indikatorensysteme

Symbol des UN-Nachhaltigkeitsziels 11 „Nachhaltige Städte und Gemeinden“ – orangefarbenes Piktogramm mit stilisierten Gebäuden, einem Haus und einem Baum. — Das UN-Nachhaltigkeitsziel "SDG" 11 steht für lebenswerte, nachhaltige und inklusive Städte und Gemeinden. United Nations

SDG-Monitoring

Für eine ganzheitliche Erfassung der Entwicklungen in der Stadt gibt es mittlerweile mehrere internationale Beispiele. Am bekanntesten dürften die nachhaltigen Entwicklungsziele (Sustainable Development Goals, kurz SDG) der Vereinten Nationen sein. Sie sind zunächst nur für die nationale Ebene von Staaten normiert worden. Anschließend entschlossen sich jedoch viele Städte und Gemeinden weltweit in ihrem Rahmen zu den SDG beizutragen – Bestrebungen, die zum Beispiel im Toolkit „City WORKS“ der Deutschen Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH zusammengefasst sind.

In Deutschland ist die kommunale Ebene der nachhaltigen Entwicklungsziele im SDG-Portal abgebildet. Hier sind alle Kommunen mit mehr als 5.000 Einwohnern erfasst. Einzelne Städte verankern das SDG-Monitoring zusätzlich in ihren kommunalen Nachhaltigkeitsstrategien. Neben den 54 Kernindikatoren, die mit dem Deutschen Städtetag und dem Deutschen Städte- und Gemeindebund abgestimmt wurden, fügen Kommunen gelegentlich jeweils eigene Indikatoren hinzu oder lassen andere aus.

Der Berliner Bezirk Treptow-Köpenick erhebt zum Beispiel für Ziel 11 („Nachhaltige Städte und Gemeinden“) die Anzahl der Ausleihen von Lastenrädern. Regensburg hat in seinem Zukunftsbarometer einzelne Indikatoren aus dem Handlungsfeld „Digitalisierung“ als Querschnitt zu mehreren SDG aufgenommen, zum Beispiel die Platzierung im Smart City Index des Bitkom für die Ziele 9 („Industrie, Innovation und Infrastruktur“), 11 („Nachhaltige Städte und Gemeinden“) und 16 („Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen“). Oft ist das ein guter Anfang, denn das SDG-Monitoring stellt klare Bezüge zu einem übergeordneten, bekannten Narrativ her und verbindet sich mit Zielen der nationalen Ebene. Es liefert jedoch vor allem Anhaltspunkte für Indikatoren auf der Impact-Ebene, betrifft also vor allem die übergeordneten Ziele einer Stadt.

Mit Blick auf den Anspruch von smarten und nachhaltigen Städten gibt es hier jedoch auch einige Verbesserungspotenziale. So sind etwa alle Datenpunkte im SDG-Monitoring statisch und liegen oft mehrere Jahre zurück. Viele der Indikatoren stützen sich außerdem auf Erhebungen höherer Verwaltungsebenen. Granulare Messungen direkt aus der Stadt und mit Raumbezug, wie sie etwa von Smart Cities über Sensoren oder Crowdsourcing geschehen, sind unterrepräsentiert. Aus Sicht einer datengestützten und integrierten Stadtentwicklung fehlt auch eine breitere Operationalisierung und umfassendere Indikatorik für die Output- und Outcome-Ebene.

Außerdem fehlen manche Aspekte des städtischen Lebens in den lokalen SDG schlicht noch ganz, etwa solche zum subjektiven Wohlbefinden der Menschen oder (mit Ausnahme der Breitbandversorgung) solche zur digitalen Infrastruktur und Transformation. Die drei im folgenden vorgestellten internationalen Beispiele zur Wirkungsmessung in Smart Cities bieten hier wichtige Ergänzungen.

Kreisförmiges Diagramm mit dem Titel „Valencia“, das die Leistung der Stadt in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Umwelt, Gesellschaft und Kultur darstellt. Die Visualisierung basiert auf dem U4SSC-KPI-Framework der ITU und zeigt Indikatoren zu Themen wie Energieverbrauch, Mobilität, Bildung, Gesundheit und digitaler Infrastruktur.ork der International Telecommunication Union (ITU). — City Performance Benchmark für Valencia nach dem U4SSC KPI Framework der International Telecommunication Union (ITU). International Telecommunication Union (ITU)

U4SSC Key Performance Indicators for People-Centred Cities

Die „U4SSC Key Performance Indicators for People-Centred Cities“ der International Telecommunication Union (ITU) bauen auf den SDG auf, haben jedoch einen stärkeren Zuschnitt auf den Einsatz digitaler Technologien in der Stadt. Sie sehen ein umfassenderes Indikatorenset vor (91) und brechen viele der übergeordneten Ziele auf standardisierte Outputs und Outcomes herunter. Viele der üblichen Smart-City-Maßnahmen tragen direkt zur Verbesserung der hier genannten KPIs bei oder ermöglichen zum Beispiel durch Sensoren überhaupt erst ihre Erhebung.

Beispiele für Indikatoren
A	Verfügbarkeit von öffentlichem WLAN
B	Anteil smarter Wasserzähler
C	Anteil an ÖPNV-Haltestellen mit dynamischer Fahrinformation
D	Anzahl an offenen Datensätzen
E	Zugang zu Grünflächen
F	Reaktionszeit von Notdiensten

Im Ergebnis erhält man als teilnehmende Stadt unter anderem ein „Gesamtbild“ wie in dem oben abgebildeten Report aus Valencia. Die U4SSC KPI bieten also einen guten öffentlichen wie verwaltungsinternen Realitätscheck und den schnellsten, standardisierten Weg zu einem gemeinwohlorientierten Smart-City-Indikatorensystem. Der Abgleich von Mustern mit anderen internationalen Städten ermöglicht darüber hinaus eine Orientierung, von wem man gegebenenfalls noch etwas lernen kann.

Operativ bietet U4SSC eine feste und transparente Unterstützungsstruktur an, um die Indikatoren in der Stadt innerhalb eines kurzen Zeitrahmens (3 bis 6 Monate) zu erfassen. Die Kosten liegen gestaffelt zwischen 2.000 und maximal 30.000 USD. Bereits über 200 Städte weltweit haben die U4SSC-Indikatoren angewendet, noch ist darunter keine deutsche Stadt.

Liveability-Wellbeing City Indicators (LWCI) aus Japan

In Japan, das häufig als Vorreiter bei der Entwicklung von Smart Cities gilt, sind viele Strategien bereits deutlich wirkungsorientierter ausgerichtet, etwa mit klar definierten Kennzahlen (KPIs), die den Erfolg einzelner Maßnahmen messbar machen. Als Ziel des Aktionsplans im Smart City Modellprojekt in Tsukuba ist beispielsweise spezifiziert, innerhalb von drei Jahren den Anteil privater PKW-Nutzung im Modal Split um 2,3 % zu reduzieren oder den Bevölkerungsanteil älterer Menschen, die ihr Leben als angenehm erachten, um 3 % zu steigern (Prime Minister Office of Japan, o.J.).

Die Liveability-Wellbeing City Indicators (LWCI) systematisieren die Wirkungsbetrachtung weiter auf der gesamtstädtischen Ebene, indem sowohl die (objektive und subjektive) Lebensqualität als auch das (subjektive) Wohlbefinden der Menschen in insgesamt 129 Indikatoren kombiniert erfasst werden. Die LWCI sind eine Verschränkung mehrerer Indizes, darunter der SDG, aber auch (laut eigener Aussage) „spezifisch japanischer“ Kennwerte, die auf „interdependentes Wohlbefinden“ (interdependent wellbeing) abstellen.

Folgende Indikatoren zeigen beispielhaft das Spektrum, das dadurch abgebildet wird:

Ein objektiver Indikator der Lebensqualität im Themenfeld Mobilität ist zum Beispiel der Anteil der Einwohnerinnen und Einwohner, die ihren ÖPNV zu Fuß erreichen können.
Subjektive Indikatoren mentaler Lebensqualität sind zum Beispiel die gewichteten individuellen Aussagen darüber, ob viele interessante Menschen in der Umgebung leben oder ob die Stadt gute Angebote zum lebenslangen Lernen vorhält.
Indikatoren „interdependenten Wohlbefindens“ sind zum Beispiel Selbsteinschätzungen zum Vertrauen, das man einer unbekannten Person entgegenbringt oder der Anteil alleinlebender Menschen hohen Alters im Quartier.

Die Erhebung der subjektiven Indikatoren erfolgt relativ aufwendig über Umfragen. Daher sind die Ergebnisintervalle zwangsläufig lang und der Umfang der Abfrage limitiert. Um diese Schwächen auszugleichen, gibt es unter dem Stichwort „ActiveQoL“ auch Überlegungen, über Wearables – tragbare Messgeräte wie Smartwatches, et cetera – in kürzeren Abschnitten quantitativere Kennwerte des Wohlbefindens zu sammeln (vgl. Suzuki, Tai & Sasao, 2025).

Auf Grundlage dieser detaillierten und fein kalibrierten Übersicht des Zustands der Städte folgen nun in Japan methodische Bestrebungen, lokale Politikmaßnahmen strukturierter darauf zu beziehen. Hierfür wurde zum Beispiel die Bürgerschaft nach ihren Prioritäten für politische Maßnahmen gefragt. Die einzelnen Optionen wurden anschließend Kategorien des LWCI zugeordnet. Statt also pauschal alle Indikatoren zugleich verbessern zu wollen, ergeben sich Schwerpunkte, die eine Stadt selbst gemäß ihres Selbstverständnisses setzen möchte. Die Menschen in Kamakura fokussieren etwa auf die „Koexistenz mit der Natur“, eine „Vorbereitung gegen Naturkatastrophen“ und die Erhaltung von „Kunst und Kultur“ (Nagumo 2022).

Ein unmittelbarer Transfer dieses umfassenden Modells wäre fraglos mit hohem Aufwand verbunden. Hilfreich ist daher, dass Kernelemente – vor allem der Fokus auf Wohlbefinden und die Möglichkeit zur lokalen Kontextualisierung – auch in ein neues Rahmenwerk bei UN-Habitat einfließen.

Stadtansicht Vogelperspektive Tsukuba in Japan — Die japanische Stadt Tsukuba will den Anteil, den private PKW im gesamten Verkehrsaufkommen haben, reduzieren. Von On-chan - Eigenes Werk, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=20753317

QoL by UN-Habitat

Die Quality of Life (QoL)-Initiative von UN-Habitat soll Städten und Gemeinden den Einstieg in eine Indikatorik erleichtern, die sich an Lebensqualität und Wohlbefinden orientiert. Sie hat dabei auch Impulse aus den beschriebenen japanischen Vorarbeiten aufgenommen.

Dabei wird zwischen einer globalen Ebene („Global Layer“) mit universellen Indikatoren und einer lokalen Ebene, in der kontextualisierte und partizipativ bestimmte Indikatoren der Lebensqualität aufgenommen werden, unterschieden. 47 universelle Indikatoren sind vorgegeben, darunter sind zum Beispiel:

subjektive Abfragen zum nächtlichen Sicherheitsgefühl für Fußgängerinnen und Fußgänger,
die objektive Erschwinglichkeit des Wohnens oder
die Abfrage von Teilnahmen an kulturellen Veranstaltungen.

Zu einzelnen Indikatoren werden internationale Policy- und Projektbeispiele genannt, die erfolgreich auf diese Indikatoren eingewirkt haben. Für die lokale Ebene gibt es ausführliche Handreichungen zur Indikatorentwicklung. Zur Erhebung subjektiver Indikatoren wird die Einspeisung bürgergenerierter Daten aus verschiedenen Quellen empfohlen, etwa aus Umfragen in sozialen Medien, aus bestehenden Tools (zum Beispiel Kommentare in City-Apps) oder aus per Crowdsourcing generierten Daten. Eine „Impact Plattform“ stellt zudem vier Technologien zur Verfügung, um das Indikatorensystem zu steuern:

Ein Dashboard für dynamisierte Darstellungen,
eine Kartierung,
einen KI-Assistenten zur schnellen Durchsuchbarkeit und Einordnung der Daten sowie
ein föderiertes Datensystem, sodass Daten über Schnittstellen bereitgestellt, nicht aber „übergeben“ werden.

Bisher ist eine Vorabversion (Advance Release Version 1.0) veröffentlicht und für 2026 werden Pilotstädte zur Erprobung des Rahmenwerks gesucht. Unter den bisherigen finden sich noch keine aus Deutschland.

Indikatorensysteme für Smart Cities auf einen Blick

SDG

U4SSC KPI

LWCI

QoL

Standardisiertes, breit gefasstes objektives Indikatorenset auf Impact-Ebene

➡️ SDG-Orientierung sollte über bloße Zuordnungen und bunte Kacheln hinaus selbstverständlich werden.

Standardisiertes objektives Indikatorenset mit spezifischen Smart-City-Indikatoren vor allem auf Output- und Outcome-Ebene

➡️ Eine schnelle Grundlage für eine international standardisierte Smart-City-Indikatorik.

Umfassendes, standardisiertes objektives und subjektives Indikatorenset, das Lebensqualität und Wohlbefinden in der Stadt mittels mehrerer Indizes zu einer neuen Impact-Ebene integriert

➡️ Umfangreiche Indikatoren als Inspiration für lokale Kontextualisierung.

Semi-standardisiertes, objektives und subjektives Indikatorenset, das zwischen globaler und lokaler Ebene unterscheidet und in Summe auf Wohlbefinden für die Impact-Ebene abstellt.

➡️ Ermöglicht einen partizipativen Prozess mit zusätzlichem Augenmerk auf das Wohlbefinden der Menschen.

Drei zentrale Punkte zur besseren Wirkungsmessung in der smarten Stadt

Der Blick auf die internationalen Beispiele zeigt, dass auch für die deutsche Smart-City-Landschaft eine tiefergehende Auseinandersetzung mit Indikatorensystemen und Wirkungsmessungen angezeigt ist. Drei Punkte sind wesentlich:

Bessere Erhebung des Status Quo.
Für die SDG gibt es bereits für alle Kommunen mit mehr als 5.000 Einwohnern Erhebungen. Konsequent sollten diese bei der Konzeption von Maßnahmen mit einbezogen werden. Eine ausführlichere Erhebung des Ist-Zustands als Smart City gemäß der U4SSC-KPIs kann zudem zukünftige Projekte und Maßnahmen klarer orientieren. Sie bietet eine konstruktive Vergleichsmöglichkeit mit anderen Städten abseits der Ranking-Logik und eine einschlägige Referenz in zukünftigen Fördermittelanträgen oder in der internationalen Zusammenarbeit. Die aktive Arbeit mit Indikatorensystemen ist eine wichtige Grundlage, um eine bessere Wirkungsmessung entlang aller drei Wirkungsebenen (Output-Outcome-Impact) zu erreichen. Die Implementierung der U4SSC-KPI lässt sich zudem vergleichsweise schnell und kosteneffizient umsetzen.
Bessere Zielbestimmung – wo wollen wir wirklich hin als Stadt?
Eine smarte Stadt lernt mehr und mehr über sich selbst und kann sich immer besser ausdrücken. Zu einer besseren Zielbestimmung sollte sie ihre Menschen einbeziehen – auch und gerade in der Definition von Indikatoren und im vollen Bewusstsein ihrer objektiven und subjektiven beziehungsweise universellen und lokalen Dimensionen. Die oben genannten LWCI und die Quality of Life Initiative bieten dafür wichtige Inspirationen. Gegenwärtig erscheint es unwahrscheinlich, dass die Weltgemeinschaft sich nach Ablauf der SDG für die Agenda 2030 auf noch konkretere Ziele wird einigen können. Umso wichtiger wird es für Kommunen selbst, ambitionierte Zielbestimmungen durchführen zu können und sich dadurch eine selbst wirksame Zukunftsfähigkeit zu erhalten.
Auf Messung und Erhebung müssen Analyse und Handlung folgen.
Die genannten Indikatorensysteme sind wichtige Grundlagen für eine gesamtstädtische Orientierung auf dem Weg zur smarten und nachhaltigen Stadt. Um darüber hinaus auch die datenbasierte Wirkungsanalyse von Maßnahmen durchführen zu können, braucht es eine Stärkung der internen Kapazitäten. Ganz besonders wichtig ist es aber, Messungen und Erhebungen so früh wie möglich mit Handlungsoptionen zu verknüpfen und diese dann auch zu ziehen – ob durch politische Beschlüsse, amtliche Maßnahmen oder in Zukunft mit (teil-)automatisierten Systemen.

Um es in einem Bild zusammenzufassen: Smarte und nachhaltige Städte ohne Indikatorensysteme zu entwickeln, ist wie Fahren ohne Tacho. Aber ohne Steuern und Schalten kann auch die präziseste Geschwindigkeitsangabe keine Unfälle verhindern.

Namentlich gekennzeichnete Beiträge geben die Meinung der Autorin oder des Autors wieder

Literaturhinweise und Leselinks

Riedel, H.; Haubner, O.; Wolinda, M.; Stiftung, B.; Drees, S.; Städtetag, D.; Müller, A. (2020): SDG-Indikatoren für Kommunen. Indikatoren zur Abbildung der Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen in deutschen Kommunen.

United for Smart and Sustainable Cities (U4SSC) – ITU. Zugriff: https://www.itu.int/net/epub/TSB/2024-U4SSC-Key-Performance-Indicators-for-People-Centered-Cities-For-city-leaders/index.html#p=1 (Kurzzusammenfassung für Entscheidungsträger) [zuletzt abgerufen am 12. November 2025].

Quality of Life Initiative – UN-Habitat. Zugriff: https://unhabitat.org/sites/default/files/2024/11/qoli-quality-of-life-initiative-implementation-guidelines-adv-release-v1.pdf [zuletzt abgerufen am 12. November 2025].

Liveability and Well-Being City Indicators (LWCI) – Smart City Institut Japan. Zugriff: https://oascities.org/wp-content/uploads/2022/02/Tak-Nagumo-_CxC22_Monitoring-and-measuring-the-impact-of-digital-transformation-on-societal-priorities.pdf (Aufzeichnung eines Vortrags zum Thema aus dem ISCN) [zuletzt abgerufen am 12. November 2025].

Nagumo (2022): Measuring and Monitoring Liveability and Well-Being for Smart Cities. Presentation at OASC. Zugriff: https://oascities.org/wp-content/uploads/2022/02/Tak-Nagumo-_CxC22_Monitoring-and-measuring-the-impact-of-digital-transformation-on-societal-priorities.pdf [zuletzt abgerufen am 12. November 2025].

Prime Minister’s Office of Japan (o. J.): Japan Can Offer Various Solutions (Cases and Examples). Zugriff: https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keikyou/pdf/Japan%27s_Smart_Cities-2(Cases_and_Examples).pdf [zuletzt abgerufen am 12. November 2025].

Suzuki, K.; Tai, M.; Sasao, T. (2025): Smart City QoL-Based Assessment. Chapter 8 in Hitachi-UTokyo Laboratory (H-UTokyo Lab.), The Architecture of „Society 5.0“, pp. 113–125. Zugriff: https://doi.org/10.1007/978-981-96-2929-9_8 [zuletzt abgerufen am 12. November 2025].