はじめに
地方観光地において、移動の課題、特に「ラストワンマイル」の解消は、単なる利便性の問題ではなく、地域経済の収益性と持続可能性を決定づける核心的な要素となっています。主要なゲートウェイ（新幹線駅や空港）から宿泊施設や目的地までの短い距離、あるいは観光地内の広域分散したスポット間を、いかにシームレスに、かつ効率よく移動できるか。この課題への回答として、観光MaaS（Mobility as a Service）、自動運転、そして法改正の議論が進むライドシェアなどが複合的に活用され始めています。本稿では、これらのモビリティ技術が、観光客の体験価値向上と、地域住民の生活の足の維持という、一見相反する二つの課題をどのように解決し、地域に具体的な収益構造をもたらすのかを深く分析します。
丹後版MaaSが挑む「ラストワンマイル」と地方の持続性
地方における移動ソリューションの具体例として、京都府の京丹後市、宮津市、伊根町、与謝野町の4市町を対象にWILLERが実証実験を開始した「丹後版MaaS」は注目に値します。（引用元：観光経済新聞 WILLER、丹後版MaaSの実証実験を開始 シームレスな経路検索やクーポン機能などで域内活性化へ）
地方のリアルな課題：広域分散型観光地での「不便」
丹後地域は、天橋立や伊根の舟屋群など、広範囲にわたる観光スポットが点在しています。この種の広域分散型観光地において、従来の定時定路線型の公共交通は、利便性に欠ける上に、利用者数が少ない時間帯やエリアでは運行コストが膨大になり、赤字路線として廃止されやすい構造にあります。
丹後版MaaSでは、同社が提供する乗合型移動サービス「mobi Community Mobility」（mobiアプリ）にMaaS機能を統合しました。これは、単に経路を検索できるだけでなく、オンデマンドで運行する乗合タクシーや小型車両を、観光客と地域住民の双方の需要に応じて効率的にマッチングさせるものです。特定のエリア内であれば、アプリを通じてユーザーは乗りたい場所と降りたい場所を指定でき、AIがリアルタイムで最適なルートと相乗りを決定します。
観光需要による住民の足の維持という収益構造
この取り組みの最大のポイントは、観光客による利用が、住民の生活交通を経済的に下支えする「共益インフラ」としての機能を持つ点です。従来の地方交通は、住民の移動ニーズのみを対象としていたため、過疎化・高齢化の進展に伴い収益性が低下し、自治体の補助金頼みとなっていました。
乗合型モビリティは、観光客が集中する時間帯やシーズンに発生する大きな移動需要を吸収します。観光客が支払う運賃は、運行事業者の安定的な収益源となり、その収益の一部が、閑散期や住民の日常的な移動サービス（例えば、病院や役場への移動）の維持コストを賄う形となるのです。
これにより、自治体は公共交通への財政負担を軽減できる可能性が生まれ、地域住民は利便性の高い移動手段を維持できます。これは、単なる「便利なツール」の導入に留まらず、地域の移動インフラを持続可能なビジネスモデルへと変革することに他なりません。
規制緩和の波とモビリティの多様化
観光MaaSや乗合型移動サービスの進化は、日本の規制緩和の動きと密接に関連しています。特に、過疎地域や観光地に特化した「自家用車活用事業」（いわゆる日本版ライドシェア）の導入は、地方の移動供給不足を補う大きな一歩となりました。
ライドシェアやデマンド交通は、既存のタクシー事業者が対応しきれない時間帯やエリアのニーズを満たすために不可欠です。しかし、重要なのは、単にドライバーや車両を増やすことではなく、これらのモビリティ手段をいかに効率的に「観光MaaS」というプラットフォームに統合し、運行の最適化を図るかです。
また、ラストワンマイルを担うモビリティは、小型化・電動化のトレンドも無視できません。観光地における電動キックボードや小型電動車両（低速EV）は、環境負荷を抑えつつ、バスが入れない狭い道や、徒歩では困難な短距離移動を可能にします。
道路交通法などの規制緩和は、これらの電動モビリティの公道利用を促進し、観光客に新たな「移動体験」を提供しています。例えば、観光地で電動キックボードをレンタルし、オープンな環境で風を感じながら移動することは、移動自体をアトラクションの一部に変えることで、観光客の満足度（体験価値）を向上させ、高付加価値化に貢献します。
移動データが観光収益を最大化する羅針盤となる
MaaSアプリやオンデマンド交通システムが稼働することで、地域には膨大な移動データ（モビリティデータ）が蓄積されます。これは、単なる運行記録ではなく、観光マーケティングと地域経済の収益性を高めるための最も価値のある資産となります。
データに基づく需要予測と誘客戦略
収集される移動データは主に以下の要素を含みます。
- OD（Origin-Destination）データ：観光客が「どこからどこへ」移動したか。
- 時間帯/季節性データ：どの時間帯に、どのルートが混雑または利用が少ないか。
- 利用目的・属性データ：（予約情報や連携データから）観光客か住民か、団体か個人か、どの観光施設や宿泊施設と連携しているか。
自治体や観光協会は、これらのデータを分析することで、従来のアンケート調査では不可能だったレベルで、観光客のリアルな行動パターンを把握できます。
例えば、データ分析の結果、「新幹線の到着ピーク時刻直後に、A駅から伊根の舟屋群に向かう観光客の流れが途切れている」ことが判明すれば、それは交通供給のボトルネックが存在していることを示します。この情報を元に、MaaS事業者はその時間帯に運行台数を増やし、観光客の待ち時間を削減できます。待ち時間の削減は、観光客の不満解消に直結し、次の移動先（飲食店や二次消費施設）での滞在時間を確保することになり、地域経済全体での消費額（収益）の最大化に繋がります。
インフラ投資のROI最適化
さらに重要なのは、データが地域インフラの投資判断に利用される点です。観光客と住民の移動需要が集中するにも関わらず、公共交通の供給がないエリアが特定できた場合、自治体は安易に定時バス路線を新設するのではなく、デマンド交通の運行範囲を拡大したり、電動モビリティのポート（駐車場・充電スポット）を設置したりといった、より柔軟で投資対効果（ROI）の高い施策を選択できるようになります。これは、公共投資の無駄を省き、持続可能な地域運営を実現するために不可欠です。
MaaSによる移動データの活用は、観光客の「不便」解消を通じて、地域全体の収益構造を変革するための鍵となります。移動データが収益の最大化にどう寄与するかについては、過去にも深く掘り下げています。
あわせて読みたい：ラストワンマイルDXの核心：移動データが導く観光収益の最大化と持続性
自動運転と電動モビリティが拓く未来
現時点（2025年）では、自動運転の本格的な公道利用は限定的ですが、観光地や地方交通においては、実証実験の段階を超え、サービスインのフェーズに入りつつあります。
特に、低速・限定エリアでの自動運転シャトルバスは、人件費高騰と運転手不足という地方の構造的な課題に対して、持続可能な解決策を提供します。
自動運転の導入は、初期コストは高いものの、長期的には人件費を削減し、24時間運行や深夜・早朝の移動供給を可能にします。この安定した供給力は、夜間観光や早朝のアクティビティへのアクセスを改善し、観光客の消費機会を拡大させます。これにより、宿泊施設以外の地域事業者の収益も向上し、地域経済全体に持続的な好循環をもたらします。
さらに、自動運転技術は、運行ルートや車載センサーから環境データや交通状況データを収集します。このデータは、前述のMaaSデータと統合されることで、より高精度な需要予測と最適化を可能にします。
結論：移動のDXは「コスト」ではなく「収益を生むインフラ」である
観光MaaS、ライドシェア、そして自動運転を含む新しいモビリティ技術は、日本の地方が抱える移動課題、すなわち「ラストワンマイルの不便」と「公共交通の持続性の危機」に対する決定的な解決策となり得ます。重要なのは、これらの技術を単なる「便利な移動手段」として捉えるのではなく、観光客の消費活動を促進し、地域住民の生活の質を担保するための「収益を生む共益インフラ」として設計し直すことです。
丹後版MaaSのような乗合型移動サービスは、観光客の流動性を高め、その消費額を地域に還元する仕組みを構築しています。これにより、観光客はスムーズな移動体験を得て満足度が向上し、地域住民は維持困難だった生活の足を確保できるという、経済的にも社会構造的にも持続可能な好循環が生まれます。
成功の鍵は、技術の導入そのものではなく、規制緩和の進展と連動させながら、収集される移動データを地域の事業戦略やインフラ投資に徹底的に活用し、収益と持続可能性の追求を両立させる運用体制にあります。
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