はじめに
観光地における移動インフラの再構築は、単なる利便性の問題ではなく、地域経済の持続可能性（サステナビリティ）と投資対効果（ROI）に直結する喫緊の課題です。特に「ラストワンマイル」と呼ばれる移動の最終区間は、観光客の消費行動や地域住民の生活の質を決定づけるボトルネックとなっています。現在、この課題を解決するために、観光MaaS（Mobility as a Service）の枠組みのもと、自動運転、地域限定型ライドシェア、そして電動キックボードなどの電動モビリティが、法規制の壁を乗り越えながら急速に現場実装されつつあります。
これらの新しい移動手段は、人手不足が深刻化するタクシー・バス業界の構造的な問題を打破し、移動インフラを「コスト」から「収益を生むデータハブ」へと転換させる可能性を秘めています。本稿では、規制緩和の動向を踏まえつつ、多様なモビリティ技術がどのようにラストワンマイルの課題を解決し、地域経済の持続的な収益モデルを確立するのかを、現場の視点から分析します。
ラストワンマイルの課題解決：法改正とモビリティの多様化
地方の観光地や郊外において、旅行者が駅や主要拠点から目的地（旅館、飲食店、秘境など）へ移動する最終区間、すなわちラストワンマイルの移動手段の確保は、長年の懸案事項でした。従来の路線バスやタクシーだけでは、需要の変動や地理的な制約に対応できず、特に観光シーズンや悪天候時には移動難民が発生していました。
この状況に対し、2024年以降、日本国内では道路運送法や道路交通法の規制緩和が追い風となり、新しい移動ソリューションの社会実装が加速しています。
1. ライドシェア：地域需要に応じた即効性のある解決策
人手不足によるタクシー供給不足が顕著な地域において、地域限定型ライドシェア（タクシー会社が運行管理を行う制度）が導入されました。これは、特に観光客のピーク時や深夜帯の需要に応える即効性のある手段として注目されています。
現場の課題と収益性への寄与：
- 現場の課題：ライドシェアの運行はタクシー会社頼みであり、地方ではそもそもタクシー会社の数や車両管理体制が脆弱である場合が多いです。また、観光客の需要が集中する時間帯や曜日が限定的であるため、担い手である一般ドライバーの継続的なモチベーション維持と安全管理の徹底が不可欠です。
- 収益性：ライドシェアの本質的なメリットは、既存の遊休資源（自家用車とドライバーの空き時間）を活用することで、初期投資を抑えつつ移動サービスを提供できる点にあります。観光需要に対応することで得られた収益は、そのままタクシー会社の維持費やドライバーへの報酬、そして地域内の移動インフラ維持に還元される構造を目指す必要があります。
長期的に持続可能な移動インフラとするためには、単にタクシーの補完として終わらせず、運行データを収集・分析し、需要予測に基づいたダイナミックプライシングを導入するなど、収益構造自体を高度化していく必要があります。（あわせて読みたい：ライドシェア担い手の信用の壁を破壊せよ：運転しながら車両所有が叶う経済モデル）
2. 自動運転レベル4：人件費ゼロ化が変える持続可能性
特定の区間や決められたルートにおける自動運転レベル4（特定条件下での完全自動運転）の実証実験が各地で進んでいます。特に、過疎化が進む地域や、観光施設内の移動など、限定された環境下での導入が進んでいます。
ROIと持続可能性：
自動運転の最大のROIは、人件費の大幅な削減にあります。地方の公共交通が赤字に陥る最大の要因はドライバー不足と人件費の高騰です。自動運転が実現すれば、特定のルートにおける輸送コストが劇的に下がり、観光客の移動だけでなく、高齢化が進む地域住民の日常的な「生活の足」として、補助金に依存しない持続可能なサービス提供が可能になります。
しかし、技術的な安全性担保、万が一の事故時の法的な責任の所在、そして住民の心理的な受け入れ態勢の構築など、社会実装にはまだ時間が必要です。
3. 電動モビリティ（特定小型原付）：データ取得の起爆剤
2023年7月の道路交通法改正により、電動キックボードなどが「特定小型原動機付自転車」として新しいカテゴリーで規制が緩和されました。これにより、観光地でのシェアリングサービスが一気に普及し始めています。
これはラストワンマイルを補完するだけでなく、移動データの取得において極めて重要な役割を果たします。旅行者が電動キックボードで移動する際、彼らがどこからどこへ、どのくらいの時間をかけて移動したかという高解像度のOD（Origin-Destination）データや、立ち寄り地点の詳細な位置情報が取得できます。これは、DMOや自治体が観光客の行動パターンを深く理解し、その後のマーケティング施策の精度を向上させるための貴重な資産となります。
移動革命の核心：データの収益還元と地域経済へのフィードバック
これらの新しいモビリティ手段が単なる「便利な移動手段」として終わるか、「地域経済を支える基盤」となるかは、取得された移動データをいかに活用し、収益へと還元できるかにかかっています。
破壊的な変化をチャンスに変える：データアセットとしての移動
ZDNET Japanの記事「「破壊的な環境変化をチャンスに変える」–ネットアップ・CEOが示すAI時代の指針」が示唆するように、観光MaaSにおける移動革命は、従来の交通業界にとって「破壊的な環境変化」です。しかし、この変化は、データを資産として捉え直すことで、地域にとって最大のチャンスに変わります。
どの地域のどのような課題を解決するか：
この考え方は、特に「広域分散型観光」を推進したい地域や、特定の季節に需要が集中する地域（例：北海道のスキーリゾート、京都の紅葉時期）の課題解決に適用されます。
従来、DMOや自治体は、観光客がどこから来てどこへ行ったかというデータ（ビッグデータ解析による推計データ）しか持っていませんでした。しかし、MaaSや電動モビリティのサービスを通して、誰が、いつ、どのルートで、どの施設に立ち寄り、そこでどれだけ滞在し、その後どこに向かったかという、個別の行動履歴を紐付けた高精度なデータ（ファーストパーティデータ）が取得可能になります。
- 課題：二次交通の運行ルートが「勘と経験」に頼っており、需要と供給が一致しない。結果、非効率な運行による赤字が発生し、住民サービスにもしわ寄せがいく。
- 解決：移動データを分析することで、隠れた需要ポイント（ニッチな体験施設や特定の飲食店）を特定し、その施設周辺をターゲットとした広告配信や、最適な巡回ルートのダイナミックな変更が可能になります。
観光マーケティングへの還元：ROI駆動型の意思決定
移動データが観光マーケティングに還元されるプロセスは以下の通りです。
- 収益最大化のためのルート設計：移動データから、旅行者が「次に何をしたいか」を予測します。例えば、A地点で自然体験をした後、次の立ち寄り先がB地点（高単価な飲食施設）である確率が高い場合、その移動ルートの導線をMaaSアプリ上で強化し、予約や割引情報を提供することで、平均消費額（ROI）を最大化します。
- インフラ投資の最適化：自治体は、移動データに基づき、最も利用頻度が高いが移動手段がない地点（バーチャル・ターミナル）を特定できます。これにより、補助金を本当に必要な自動運転の実証実験やライドシェアの待機場所に投じることができ、税金の効率的な使用（ROI）を実現します。
- 多言語対応と摩擦ゼロ体験：MaaSアプリは多言語に対応し、予約・決済・乗降をワンストップで行う「摩擦ゼロ体験」を提供します。この体験から得られたデータを、DMOは外国人旅行客向けのプロモーション戦略（例：特定の国籍の旅行者が好む移動手段と立ち寄り先）に活用し、集客効果を高めます。（あわせて読みたい：最新テックはデータ取得の要：摩擦ゼロ体験から測る高単価消費のROI）
観光客の移動収益で「住民の生活の足」を支える新モデル
観光MaaSの成否を分けるのは、観光客の移動インフラを強化することで得た収益を、いかに地域住民の日常的な移動サービスの維持に再投資できるかという持続可能性の設計図です。
収益の構造的シフト：観光需要のオフピーク利用
地方のモビリティサービスが赤字になる主要因は、利用者の「需要の偏り」です。観光客は週末やハイシーズンに利用し、住民は平日の特定の時間帯（通院、買い物）に利用します。この時間的、地理的な需要のギャップを埋めることが鍵となります。
- 観光客の収益：高付加価値な体験型移動（例：富裕層向けの個室型自動運転シャトル、景観ルートを巡る電動アシスト自転車）として、観光客からは適正価格、あるいは高めの価格設定で収益を得ます。この収益は、人件費、車両維持費、そしてデータ基盤の運用費用を賄います。
- 住民への還元：観光客の収益で基盤が安定した場合、そのインフラをオフピーク時や住民専用時間帯に「デマンド交通」として格安、あるいは補助付きで提供します。重要なのは、住民専用サービスもMaaSシステムを通じてデータ収集し、運行効率を常に最適化することです。
この仕組みは、自治体の補助金が直接的な運行コストの穴埋めに使われるのではなく、「データ基盤の維持と高度化」という投資にシフトすることを意味します。データ基盤が安定することで、観光客の消費活動が活性化し、間接的に住民の足が維持される、という循環型のエコシステムが成立します。（あわせて読みたい：観光MaaSの本質はデータ基盤再構築：移動収益で住民生活を支える新モデル確立）
規制緩和の先にある「所有から利用へ」の構造変化
特にライドシェアの導入は、日本の伝統的な交通事業者のビジネスモデルに大きな変革を迫っています。これまでの「事業者が車両とドライバーをすべて所有・雇用する」モデルから、「地域全体で移動手段を共有し、効率的に利用する」モデルへの転換です。
これにより、運転手不足の解消だけでなく、地域住民が自家用車をライドシェアのプラットフォームに提供することで、維持費を賄える可能性も生まれます。これは、過疎地域における高齢者の移動インフラの維持と、地域内での新たな小規模な経済循環を生み出す重要な一歩となります。
結論：移動インフラは地域経済の生命線となる
観光MaaSと新しいモビリティ技術（自動運転、ライドシェア、電動モビリティ）の進化は、地方のラストワンマイルの課題を解決し、観光客と地域住民の双方に利益をもたらすための不可欠なインフラになりつつあります。
鍵となるのは、これらの移動手段から生み出される高精度な行動データです。規制緩和の波に乗って技術を実装するだけでなく、その技術がもたらすデータを正確に収集・分析し、観光客誘致・消費拡大のためのマーケティング施策、そして住民の生活の足の持続的な維持にフィードバックする仕組みを構築することこそが、ROI駆動型の地域運営に求められる次世代の戦略です。
移動の不便を解消するコストを、観光客の「体験価値」として収益化し、その収益を持続可能なデータ基盤の維持に充てる構造こそが、地方が目指すべき観光MaaSの最終形です。自治体、DMO、そして交通事業者は、この移動革命を「破壊的な変化」ではなく「データアセット構築の機会」として捉え、連携を強化する必要があります。
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