はじめに：観光地の「移動の空白」をデータで埋める
日本の観光地、特に地方部において、鉄道駅から目的地までの「ラストワンマイル」は、長らく観光客にとっての「不便」の象徴であり、地域にとっては「機会損失」の現場でした。二次交通の脆弱性は、旅行者の行動範囲を制限し、結果として滞在時間の短縮や消費機会の減少を招いています。しかし、2025年から2026年にかけて、この構造は劇的に変化しようとしています。
テクノロジーの進化と規制緩和が相まって、移動は単なる「苦労を伴うコスト」から、地域経済を活性化させるための「データ資産」へと再定義されています。観光MaaS（Mobility as a Service）の真価は、単に予約が便利になることではありません。移動の摩擦をゼロにし、そのプロセスで得られる行動ログを、地域の収益最大化に直結させる「経営基盤」としての役割にあります。
Suica MaaSが拓く「決済と移動の統合」：JR東日本の戦略的価値
2025年後半から注目を集めているのが、JR東日本によるSuicaを起点とした広域MaaSの展開です。日経モビリティ（2025年12月10日付）の報道「JR東､SuicaでMaaS バス位置情報やライドシェア予約」によると、同社はSuicaアプリを入り口に、群馬県をはじめとする全国各地の二次交通との連携を加速させています。
この取り組みの核心は、「一貫したユーザー体験（UX）」と「高解像度な移動データの取得」にあります。これまで、地方バスの運行情報は、Googleマップ等の検索エンジンには反映されても、実際の遅延状況や混雑度、さらには「その先のタクシー予約」までが分断されていました。Suicaという、日本で最も普及している交通系決済インフラが、バスのリアルタイム位置情報や、地域のライドシェア予約と結びつくことで、旅行者は「検索・予約・決済」を一つのIDで完結できるようになります。
地域側にとってのメリットは、観光客が「どこで迷い、どの移動手段を諦めたか」という、これまで可視化できなかった「離脱の瞬間」をデータとして把握できる点です。このデータこそが、次年度の予算配分や車両配置を最適化するためのROI（投資対効果）の根拠となります。
日本型ライドシェアと規制緩和：2026年の現場が直面する運用摩擦
2024年の道路運送法改正を経て、いわゆる「日本型ライドシェア」は、2026年現在、多くの観光地で社会実装フェーズに入っています。タクシー不足が深刻な京都やニセコ、軽井沢といった特定地域だけでなく、過疎化が進む地方自治体においても、自家用車を活用した有償運送が「生活の足」と「観光の足」の両輪を支えています。
しかし、現場スタッフからはリアルな課題も聞こえてきます。それは「担い手の持続可能性」と「安全性の担保」です。単にアプリを導入すれば解決するわけではなく、地域の一般ドライバーが「いつ、どこで需要が発生するか」を予測できなければ、稼働率は上がらず、収益性（LTV）も改善しません。
ここで重要なのが、あわせて読みたい：ラストワンマイルの鍵は「担い手」：規制緩和を活かし移動ログを地域経済の信頼資産へ でも触れているように、移動ログを「信頼の指標」に変える仕組みです。2023年に改正された道路交通法により、電動キックボード（特定小型原動機付自転車）の免許不要・ヘルメット着用努力義務化が定着しましたが、これもまた「正しい走行データ」の蓄積があるからこそ、地域住民の理解を得ながら共存できているのです。規制緩和は目的ではなく、データを活用して「安全と利便性のトレードオフ」を解消するための手段にすぎません。
自動運転がもたらす「移動の資産化」：Waymo事例から学ぶ安全性とROI
海外に目を向けると、自動運転技術はもはや「実験」の域を超え、都市インフラの一部となりつつあります。The Washington Post（2026年2月15日付）の「The long view of self-driving cars」では、Waymo（ウェイモ）のような完全自動運転タクシーが、人間が運転する車両よりも高い安全記録を打ち立てていることが論じられています。
このニュースを日本の地方観光地に適用する場合、最も注目すべきは「人件費の構造改革」です。地方の二次交通における最大のコストは運転手の給与ですが、自動運転の実装により、この「固定費」を「データ駆動型の変動費」へ、さらには「収益を生むインフラ資産」へと転換することが可能になります。
メリット：
1. 24時間稼働の実現： 夜間の飲食店や早朝のアクティビティへのアクセスが保証され、滞在消費が最大化する。
2. 精密な行動ログの取得： どの観光スポットで何分滞在し、次にどこへ向かったかが秒単位で記録されるため、マーケティングの精度が飛躍的に向上する。
3. 安全コストの削減： AIによる事故率の低減は、保険料の引き下げや事故対応に伴うオペレーションコストの撲滅に直結する。
デメリットと課題：
1. 初期投資の大きさ： 地方自治体単体では導入コストを賄えない。広域連携や、前述のJR東日本のようなプラットフォーマーとの協調が不可欠。
2. 降雪・山間部への対応： 日本特有の地理的・気候的条件における技術的ハードルは依然として存在し、ハイブリッドな運用（一部有人、一部自動）が現実解となる。
移動データが変える観光マーケティングのROI
MaaSや次世代モビリティの導入を、単なる「便利なツールの追加」で終わらせてはいけません。地域経営における真のゴールは、移動データを活用して、観光客一人あたりの客単価（LTV）を上げ、同時に地域住民のQOL（生活の質）を維持する持続可能なモデルを構築することです。
具体的には、移動データを以下のようにマーケティングへ還元します：
1. 動的クーポンと誘導：
特定の場所でモビリティが滞留している（渋滞や混雑）ことが分かれば、リアルタイムで「空いているエリア」の飲食店クーポンを配信し、人の流れを動的に制御（ダイナミック・ルーティング）します。これにより、オーバーツーリズムの緩和と売上の分散・最大化を同時に達成できます。
2. 交通と消費のセット販売：
「移動（MaaS）」と「体験（アクティビティ）」をバラバラに売るのではなく、Suica等を通じてセットで決済させることで、予約のキャンセル率を下げ、事業者の収益見通しを安定させます。これは、あわせて読みたい：移動を「コスト」で終わらせない：データ基盤で地域経済の信用資産を築け で詳述している、信用資産の構築そのものです。
3. 住民の足との統合：
観光客向けのライドシェアや自動運転車両が、非ピーク時には住民の通院や買い物を支援する「共助モデル」を構築します。観光収益でモビリティの維持費を賄い、住民は低価格あるいは無料で利用できるように設計することで、観光開発に対する地域住民の支持（ソーシャル・ライセンス）を確保できます。これが、持続可能な地域振興の絶対条件です。
結論：地域経営者が取るべき「移動インフラ」の再設計
2026年、観光・宿泊業界のリーダーが認識すべきは、「移動の不便」はもはや技術で解決可能な「選択的問題」であるということです。ラストワンマイルの摩擦を放置することは、自ら地域の経済成長にブレーキをかけているのと同義です。
重要なのは、特定のツールを導入することではなく、「移動・決済・行動」が統合されたデータ基盤をいかに構築するかという視点です。Suica MaaSのような既存の大規模プラットフォームに乗るのか、あるいは地域独自の特区制度を活用してライドシェアや自動運転を誘致するのか。どちらの道を選ぶにせよ、その中心には「データによる収益化の設計図」がなければなりません。
移動の摩擦を消し、信頼のデータを積み上げる。その先にあるのは、観光客にはストレスのない最高の体験を、地域住民には持続可能な生活インフラを、そして地域経営者には確かなROIをもたらす、新しい観光経済の姿です。
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