スマートグラスのユースケースについて語るとき、人々は通常、アプリベースの例から始める。ユーザーがスマートフォンを見下ろすことなく道順を確認できる地図アプリは人気があり、それには十分な理由がある。地図を見ることに夢中になり、氷河のようなペースで動く人の後ろで立ち往生した経験は、誰にでもあるだろう。テキストやメールへの返信、インタラクティブな3Dコンテンツの閲覧、音楽やポッドキャストの視聴は、いずれも消費者向けアプリの例であり、間違いなく個人によるデバイスの採用を促進するだろう。
グラス搭載のヘッドマウントカメラは、個人利用やソーシャルメディア用に写真をシームレスかつ目立たずに撮影できる機能について、賞賛と批判の両方を集めているが、さらに大きな機会も提供している。十分な数の人々が日常的にグラスを着用し、公共の場を歩きながらストリーミングを始めると、物理空間における次世代の建設者に力を与える大規模な空間データセットの作成に貢献することになる。やがて、現実世界のデジタルツインを持つことができるようになり、これは都市計画者からロボット製造業者まで、あらゆる人々に力を与えるだろう。
どの都市にとっても最も一般的でありながら解決が困難な問題の1つである、道路や歩道の危険箇所の修復から始めよう。ニューヨーク市の新市長ゾーラン・マムダニ氏は、自身のチームがウィリアムズバーグ橋のたもとにある穴を舗装した事実を強調した。この穴は、サイクリストに急ブレーキを強いる（場合によっては転倒させる）ものだった。一部の人々はこれを笑い飛ばしたが、これは実際には市政府の中核的な機能であり、注目を集めた理由は、サイクリストたちが長い間、画像を共有して苦情を訴えていたからだ。しかし、ウィリアムズバーグ橋の段差1つに対して、気づかれないまま、あるいは報告されないままの危険箇所が何百万とある。データを簡単に収集して共有するシステムが整っていないからだ。ドバイは例外で、市民が危険箇所を報告し、修復を追跡できるアプリを持っているが、それでも誰かがスマートフォンを取り出し、アプリを使用し、報告書を提出する必要がある。仕事に急いでいたり、子供たちを学校に連れて行ったりしている場合、そうした追加の手順を踏む時間がないかもしれない。
今度は、そのデータが周囲から自動的に送信される世界を想像してみよう。最初は、問題を報告するために追加の手順が必要になる可能性が高い。ユーザーはグラスに指示を出し、「道路の危険箇所を報告」と言って画像と位置情報を送信しなければならないだろう。しかし、大規模に十分なデータが蓄積されれば、システムは危険箇所を認識して報告書を提出できるほど十分に訓練される。理想的には、これらすべてが公開され、政府が問題の修正に失敗した場合に説明責任を負わせる（あるいは修正した場合に評価する）ことができるようになる。
このデータは、群衆の制御と緩和にも使用できる。ヒートマップは過密状態がどこにあるかを示し、それを解決するためのソリューションを展開できる。これもまた、データ駆動型の説明責任構造を生み出す。たとえば、同じ鉄道路線が定期的に大規模な過密状態を示している場合、より多くの列車を追加でき、問題が解決されない場合は、解決策を管理する者に説明責任を負わせることができる。
これはサードパーティアプリにも拡張できる。Google マップは時々、ある場所が通常より混雑しているかどうかを示すが、かなり不完全な測定だ。グラスがレストラン内のヒートマップを捉え、満席であることを示している場合、Google マップやYelpのようなアプリは一時的に推奨を停止できる。誰も、2時間待ちだと告げられるためだけに待ちたくはないからだ。
大規模な空間データは、政府や個人に利益をもたらすだけでなく、最終的にはロボットにも力を与えるだろう。都市の完全に空間マッピングされたデジタルツインには、配送ロボットを時々困惑させ、フリーズさせるすべてのエッジケースが含まれる。そして、ロボットが家庭内でより多くのタスクを引き受けるようになると、人々は自分の生活空間のデジタルツインを作成するインセンティブを得る。これには、すべての屋内エッジケース（新しい家具、床に置かれた犬のおもちゃなど）が含まれる。このデータは異なる方法で扱われ、はるかに高いプライバシー基準を満たす必要があるが、自宅でグラスを着用することで二度と掃除機をかけたり洗濯物を畳んだりする必要がなくなるなら、多くの人々が賛成するだろう。
大規模言語モデル（LLM）が今日うまく機能している理由の1つは、それらが引き出す膨大な量のデータだ。それほど遠くない将来、スマートグラスは物理世界に対して同じことができるようになり、その結果は私たちの相互作用の方法を変革する可能性がある。
