はじめに：移動コストを「データ資産」に変える、地方MaaSの新たな収益設計
地方における観光・地域交通の構造的課題は、「ラストワンマイルの不便」として長年語られてきました。しかし、この課題解決に投じられる多額の公共投資や補助金が、持続的な収益モデルに転換できていないことが、真の危機です。単に自動運転や電動モビリティ（キックボードなど）を導入し、「不便を解消する」だけでは、高価なインフラ投資が維持費として地域経済を圧迫し続けます。いま必要なのは、移動サービスが生み出す「コスト」を、地域全体の収益向上に貢献する「データ資産」に変える戦略です。
近年、規制緩和が進むライドシェアや、既存タクシー・バスを統合する観光MaaSの進化は、この構造転換のトリガーとなり得ます。特に注目すべきは、単一のアプリ基盤上で、観光客の周遊需要と、地域住民の生活交通ニーズを同時に満たし、その全移動データを観光マーケティングに還元する取り組みです。本稿では、この移動DXの転換点について、具体的な事例を基に、そのROI（投資収益率）と持続可能性の設計を分析します。
宗像市が挑む「公共ライドシェア×既存タクシー」統合の衝撃
地方交通が直面する最大の問題は、時間帯や地域によって供給と需要のギャップが激しく、特に過疎地や早朝・夜間にタクシーが捕まらない「交通空白地帯」が発生することです。この問題は、観光客にとっては「体験の質の低下」に直結し、住民にとっては「生活の維持困難」という深刻なQOL（生活の質）の低下を招きます。
この複合的な課題に対し、福岡県宗像市が導入した取り組みは、地方交通DXの未来を示唆しています。宗像市は、国土交通省の「日本版MaaS推進・支援事業」の採択を受け、株式会社ゼンリンとアルパインの協業による配車アプリ「NORAN（ノラン）」を活用した実証事業を進めています。
参照元：宗像版公共ライドシェア実証事業で「乗り合いタクシー」・「通常タクシー」の実証運行を実施～配車アプリ・システム「NORAN（ノラン）」 に新機能追加～（株式会社ゼンリンのプレスリリース）
この実証事業の核心は、単なるライドシェア導入に留まらず、「乗り合いタクシー（自家用有償旅客運送、公共ライドシェア）」と「通常のタクシー（プロドライバー）」を同一のアプリ基盤で提供し、需要に応じて動的に切り替える点にあります。これにより、以下の二重構造の課題解決を目指します。
- 供給力の確保と規制緩和の活用： タクシー事業者が担えない時間帯やエリアを、地域のドライバー（ライドシェアドライバー）による乗り合いサービスで補完する。これは、特定地域の住民の生活の足を「持続的」に確保するための、規制緩和（自家用有償旅客運送）を活用した具体的な策です。
- サービス品質の維持： 観光客やビジネス客が多く、品質と信頼性が求められる幹線ルートや主要観光地では、プロのタクシーサービスを優先的に提供する。
この統合モデルは、異なる種類の移動サービスを「インフラ」として一元管理し、地域全体の移動の信頼性（トラスト）を高めることを目的としています。これが、観光客の「ラストワンマイル」のストレス解消と、住民の「生活の足の確保」という二律背反しがちな目標を両立させる具体的な現場ソリューションとなります。
ラストワンマイルの「真価」：移動コストのデータ資産化戦略
宗像市のような統合型MaaSが成功するかどうかは、移動インフラの維持コストを、いかに地域全体の収益構造に組み込めるかにかかっています。移動サービスは、その性質上、収益性の低いルートが多く、補助金なしでの継続は困難です。そこで重要になるのが、移動そのものを「行動データ取得のインフラ」と再定義することです。
移動DXの真の目的は、単に移動を便利にすることではなく、移動の経路、時間、頻度、乗車した利用者の属性（観光客か住民か、居住地、利用目的）といった動的な情報を収集し、それを地域全体の「信用資産」に変えることにあります。この視点については、過去の記事でも詳しく分析しています。（あわせて読みたい：ラストワンマイルの真価：移動DXでコストをデータ資産に変え収益とQOLを両立せよ）
1. 移動データの観光マーケティングへの還元（ROIの最大化）
「NORAN」のような統合アプリを通じて収集される移動データは、以下の具体的なROIに直結します。
- リアルタイムな周遊需要の把握： 観光客がどのホテルからどの観光地へ、何時頃に移動し、どこで「ラストワンマイル」の摩擦（待ち時間、乗り換え）に直面しているかを動的に把握できます。これにより、DMOや観光協会は、ターゲット層（例：高単価層）が求める周遊体験に沿った、精度の高い二次交通のダイナミックプライシングや、新たな体験商品の開発が可能になります。
- 消費地点の特定： 移動データと、可能であれば決済データを連携させることで、「移動」が「消費」に繋がった瞬間のデータを特定できます。これにより、特定のモビリティやルートへの投資が、実際に地域内での飲食店や土産物の売上増にどの程度貢献したかを計測可能になります。
- 最適な交通資源の配分： 住民利用と観光客利用の需要を時間帯・エリア別に分離し、閑散期には住民向けライドシェアを強化し、繁忙期には観光客向けのタクシー供給を優先するなど、限られた資源を最も収益性の高い形で動的に配分する意思決定の基盤となります。
2. 地域住民のQOL向上を持続的な収益源へ
地方MaaSの最大のリスクは、補助金が切れた途端に住民の足が失われることです。宗像市の事例のように、地域住民によるライドシェアを組み込むことで、地域の雇用創出と交通インフラの維持を両立させます。重要なのは、この住民向けの「生活の足」サービスを、観光客から得たデータ収益の一部で間接的に支える構造を作ることです。
つまり、高単価のインバウンド客がスムーズな移動体験（ラストワンマイル解消）に支払った収益が、データ資産化を通じて地域全体の経済活性化に貢献し、その恩恵が、交通空白地帯に住む住民の「足」の維持に還元されるという、循環型のモデルを目指す必要があります。
規制緩和と電動モビリティの統合：移動体験の多様化
日本の観光MaaSの議論において、規制緩和は切っても切り離せない要素です。宗像市の実証事業が「自家用有償旅客運送」を活用しているように、地方交通の持続性には、既存の二種免許を持つプロドライバーだけでは供給が間に合わない現実があり、地域住民が担い手となる仕組み（日本型ライドシェア）の導入が不可欠です。
この規制緩和の動きは、電動モビリティ、特に電動キックボードや低速自動運転カートなどの導入にも深く関わります。これらのモビリティは、徒歩では遠く、タクシーを使うほどでもない数キロ圏内の移動（ミドルマイル／ショートマイル）を埋めるのに最適であり、まさに観光地での「最後の数十メートル」の快適性を高めます。
例えば、観光地内の広大な敷地や、駅から宿泊施設までの短い距離において、特定小型原動機付自転車に関する道路交通法の改正（速度制限、走行区分など）は、利用者の安全性を担保しつつ、利便性を大幅に向上させました。
宗像市のような統合MaaSのアプリ基盤は、将来的にこれらの電動モビリティのレンタルや、自動運転シャトルの配車も一元的に管理するハブとなり得ます。すべての移動手段が単一のプラットフォームで統合されることで、利用者の移動データを途切れなく収集し、分析精度を高めることが可能になります。これにより、特定時間帯にキックボードの需要が高まるエリアを特定し、その周辺の飲食店のプロモーションを連動させるなど、データ駆動型の収益設計が可能になるのです。
自動運転の高コスト課題とデータ基盤による打破
自動運転技術は、人手不足に悩む地方交通の究極の解決策と目されていますが、現状、導入コストと維持コストが極めて高いという課題があります。この高コスト構造を打破するためには、移動インフラを単なる「サービス」ではなく「データ工場」として捉えることが必要です。
自動運転車両が走行するたびに収集される環境データ、交通流量データ、利用者の行動データは、その地域にとって貴重なデータ資産となります。このデータは、自治体の都市計画、防災計画、そしてもちろん観光戦略の意思決定の質を飛躍的に高めます。
統合MaaS基盤の役割は、自動運転が本格導入されるまでの過渡期において、既存の多様なモビリティ（タクシー、ライドシェア、電動モビリティ）から、自動運転に必要な「動的な需要予測モデル」を構築するためのデータを収集し続けることにあります。このデータ基盤への戦略的な先行投資こそが、将来的に高価な自動運転インフラを、地域収益で維持するための礎となります。
移動の収益設計は、「運賃収入」に頼る時代から、「データ資産活用による地域収益の最大化」に移行しています。この視点なくして、地方MaaSの持続可能性は確保できません。
結論：移動の摩擦を「収益性の尺度」に変える
観光MaaS、ライドシェア、そして電動モビリティの進化は、単なる移動手段の多様化に留まりません。これらは、地域社会における「移動の摩擦（フリクション）」を定量化し、それを地域全体の収益設計に組み込むための高度なデータインフラ競争です。
宗像市の事例が示すように、ラストワンマイルの課題解決を持続可能にする鍵は、観光客の利便性向上によって得られた収益（データ資産を含む）を、地域住民のQOLを維持するための交通インフラに還元する、透明性の高い循環構造を構築することにあります。規制緩和によって多様な担い手（ライドシェアドライバー）を巻き込み、一つのデータ基盤（NORANなど）で移動資源を動的に制御する戦略こそが、地方交通DXの持続的ROIを生み出す道筋です。
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