はじめに
観光MaaS（Mobility as a Service）や自動運転、電動モビリティといった次世代交通技術の導入は、日本の観光地、特に地方部が抱える構造的な移動インフラの課題を解決する切り札として期待されています。しかし、これらの技術を単に「不便を解消するツール」として導入するだけでは、持続可能な収益基盤を確立することはできません。
モビリティDXの真の目的は、移動を「コスト」ではなく「収益を生むデータ資産」へと転換し、その収益をもって、観光客の利便性向上と地域住民の生活の足の維持という、相反しがちな二大課題を両立させることにあります。特に、規制緩和が議論されるライドシェアや、新法の下で普及が進む電動モビリティは、そのデータ収集のポテンシャルにおいて従来の公共交通とは一線を画しています。
ラストワンマイルの課題を露呈させた「善意の運行」のジレンマ
地域が抱える移動インフラの課題は、交通事業者の経済合理性だけでは解決し得ない、社会的な構造に根差しています。この問題の難しさを象徴する海外の事例を見てみましょう。
米国のニューズメディア「New York Post」は、2026年2月1日付けの記事で、デトロイトのバス運転手ダレル・ビーバー氏が、極寒の中を歩く学生たちに無許可で無料のライドシェアサービスを提供したところ、コミュニティ内で大きな論争を巻き起こした事例を報じました。（参照：Detroit bus driver sparks backlash for giving free rides to random students during cold weather: ‘I felt bad’）
これは、運転手の「善意」による行為ですが、学校当局は「無許可のバス」として警告を発出し、保護者の間でも安全性の問題から賛否が分かれました。この事例は、日本の過疎地における「ラストワンマイル」の課題が、単に車両不足やドライバー不足だけでなく、「信用のコスト」と「制度の硬直性」に深く関わっていることを示しています。
日本でも、特に過疎地や観光地では、既存の公共交通がカバーできない早朝・夜間・特定の場所への移動ニーズが存在し、ボランティアや地域住民の自助努力に頼らざるを得ない状況が多くあります。しかし、自家用車を活用した移動支援（いわゆる「ライドシェア」）を制度化せず放置することは、デトロイトの事例のように、安全性や責任所在の曖昧さから「善意」が裏目に出るリスクを常に抱えます。
規制緩和が必須インフラ化した移動データの収集
2025年現在、日本で導入が進む「自家用有償運送」（日本型ライドシェア）は、地域の移動課題解決に向けた大きな一歩です。この制度設計の核心は、単にドライバーを増やすことではなく、「運行の信頼性（安全性）を担保した上で、移動データを公的に収集・管理できる体制」を構築することにあります。
タクシー事業者の管理下で運行されるこの形態は、完全なCtoC（Uber型）ではないものの、今まで地域住民の個人的な移動手段として埋もれていた「需要の空白地帯」のデータを可視化します。このデータこそが、地域交通の持続可能性を左右する鍵となります。
観光客と住民の「足」の持続可能性
持続可能なモビリティサービスを構築するには、サービス全体のROIを明確にし、移動コストを誰が、どのように負担するかを設計しなければなりません。地方の移動インフラは、観光シーズン以外や日中の住民利用だけでは赤字になることがほとんどです。ここで重要になるのが、「移動データ」を収益源とする構造転換です。
- 地域住民の生活の足：移動の需要データをAIで分析し、最適なルートとダイヤを動的に調整することで、非効率な運行を削減し、運行コストを極小化する。
- 観光客の収益貢献：観光客の移動データ（どこから来て、どこで降り、次にどこへ向かったか）を、地元の宿泊施設や体験コンテンツの事業者に提供し、マーケティングROI向上に役立てる。
特に、観光客がラストワンマイルで利用したライドシェアや小型電動モビリティ（キックボード、超小型EVなど）のデータは、彼らが「最も立ち寄りたかった場所」や「予定外の消費行動が生まれた場所」を正確に示します。この動的なデータを用いて、地域は観光客の消費行動を促すための施策をリアルタイムで打ち出すことが可能になります。
（あわせて読みたい：観光交通の持続性を阻む信頼性の壁：データ主導の収益還元構造を確立せよ）
電動モビリティと自動運転：移動データを取得するインターフェース
観光地におけるラストワンマイル解決策として、電動キックボードやシェアサイクルなどの電動モビリティ（マイクロモビリティ）の普及も進んでいます。道路交通法改正により、一定の条件の下で運転免許が不要となり、その手軽さから特に若い観光客層に受け入れられています。
これらのモビリティは、単に移動手段を提供するだけでなく、高精度な行動データ取得のためのインターフェースとして機能します。
1. 小型モビリティが取得する詳細データ
電動キックボードのレンタル・返却データ、走行ルート、平均速度、駐輪された場所の地理情報（Geo-fencing）などは、従来のバスや電車よりも格段に粒度の細かい観光客の行動パターンを提供します。例えば、「このカフェから次の体験施設までの徒歩距離を嫌がり、キックボードを利用した」というデータは、そのエリアでの交通インフラ投資の優先順位を決定づける根拠となります。
2. 自動運転技術がもたらす構造変革
観光MaaSの究極形とされる自動運転（特にレベル4以上）は、人件費という交通事業の最大の固定費を大幅に削減し、運行コスト構造を根本から変革します。これにより、採算ラインが下がり、従来は維持できなかった過疎地のルートも持続的に運用可能になるポテンシャルを秘めています。
しかし、自動運転の導入は初期投資が巨大です。この投資のROIを確保するためには、運行中に収集されるセンサーデータや乗降データ、走行環境データを、交通運行以外の地域マーケティングやインフラ管理（例：道路の劣化診断）に活用し、収益を多角化する必要があります。自動運転車両は、移動サービスを提供しながら、同時に地域の「デジタルセンサー」としての役割を担うことになります。
移動データが変える観光マーケティング：動的制御への移行
移動に関する各種データ（MaaSプラットフォーム上の予約・決済データ、ライドシェアの運行実績、小型モビリティのGPSログ、自動運転車が収集する環境データ）は、観光マーケティング戦略を「事後分析」から「動的制御」へと進化させます。
データ基盤による収益の最大化と分散
従来の観光マーケティングは、アンケートや宿泊施設のデータに依存し、観光客の実際の消費行動や滞在中の細かな移動を把握できていませんでした。しかし、モビリティDXによって得られたデータは、以下の具体的な収益向上策に直結します。
1. 混雑・供給リスクの回避と高付加価値化
特定エリアへの移動需要がリアルタイムで高まった際、MaaSプラットフォームを通じて他の分散ルートや代替となる高付加価値な体験（例：特定の時間帯・場所限定のプレミアム移動体験）を提案できます。これにより、需要の集中によるオーバーツーリズムや地域住民のQOL低下を防ぎつつ、高単価な消費体験へと誘導することが可能です。
2. ターゲットを絞ったプロモーションの最適化
「A地点からB地点へ移動する観光客」のデータから、彼らが周辺で求めているニーズを推測し、その移動経路上のC地点（地元の隠れた名産品店や体験施設）へのクーポンや情報提供をリアルタイムで行うことで、消費の機会損失を防ぎます。
このデータ活用が成功すれば、移動インフラを維持するための原資を、利用料金だけでなく、地域経済全体への収益還元（例：広告料収入、手数料収入、消費拡大による税収増）によって賄うことが可能になります。これは、移動サービスが単なる公共的な「コストセンター」ではなく、地域経済を駆動させる「プロフィットセンター」へと転換することを意味します。
まとめ：モビリティDXの持続性は「信用の構造化」にある
観光MaaS、ライドシェア、自動運転といったモビリティ技術は、日本のラストワンマイルの課題を解決し、観光収益を持続可能な形で地域に還元する強力な手段となり得ます。鍵となるのは、技術導入によって得られる「移動データ」を、いかにROIの向上に結びつけるかという戦略設計です。
特に、規制緩和されたライドシェアや小型モビリティの導入においては、安全性と信頼性（信用の担保）が前提となります。デトロイトの事例が示すように、制度化されていない「善意」は持続性や拡張性に乏しく、時にリスクを伴います。日本の自治体や事業者は、法改正の動きを追い風に、運行主体や利用者間の「信用」をデータとテクノロジーで構造化し、安全かつ効率的な移動インフラを整備することが急務です。
そして、その構造化された移動データこそが、観光客の「摩擦ゼロ体験」を実現し、住民QOLの維持に貢献するための動的な意思決定を支える基盤となります。単なる移動の効率化で終わらせず、移動インフラの維持費を観光収益で賄うデータ駆動型の持続モデルを確立すること。これこそが、モビリティDXの最終的な目標です。
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