AI活用オンデマンド交通の国内事例集

地方の公共交通が抱える課題を、需要に応じて柔軟に変化する移動手段が解決する可能性をご存知ですか？近年、従来の固定路線システムに代わる新たな選択肢が全国で続々と登場しています。

岡山県久米南町では2016年に開始したサービスが、2020年のシステム刷新後には利用者数40%増加を達成¹。同様に長野県塩尻市ではAI経路最適化により乗車時間を短縮し、従来比で平均乗車人員を改善した実績があります¹。

これらの取り組みを支えるのがAIDxの提供するDXソリューションです。自治体向けに開発された成果報酬型支援プログラム「デジマ」では、初期費用負担を軽減しつつ、1台当たりの運用コストを最大1,000円削減するケースも確認されています²。

最新データでは専用車両タイプの導入で、1日当たり20-25人の利用が最適領域と分析²。地域特性に合わせたサービス設計が成功の鍵となる中、茨城県土浦市では2023年10月に新たな実証実験が開始されるなど、その展開が加速しています¹。

事例概要と調査目的

地域の移動課題解決に向け、全国で多様な実証実験が展開されています。新宿区では定路線型バスと比較し、採算性が高く高齢者対応に優れた新型サービスが検討されました³。この動きは交通政策ガイドラインとも連動し、持続可能な地域の基盤整備を目指しています。

富岡市では全路線を需要対応型に転換し、高齢者利用率が急増した事例が報告されています⁴。医療分野では伊那市が医師の移動効率化に成功し、地域の医療アクセス改善を実現しました⁴。

調査では3つの核心要素を分析：（1）運行コスト構造（2）利用者満足度（3）持続可能性。国見町の病院連携モデルは、スマートフォン未利用層への対応手法として注目を集めています⁴。

これらの取り組みから、公共交通再生の鍵が「柔軟なシステム設計」と「多様なニーズ吸収」にあることが明らかになりつつあります。次世代移動サービスの可能性を探るため、20以上の自治体データを横断的に比較検証します。

ai オン デマンド交通 事例

柔軟な配車システムが地方の交通課題を解決する先進事例が各地で生まれています。千葉県成田市では2013年からセダン7台で全域をカバーするデマンド型サービスを継続運営⁵。約10年の実績から、高齢者利用率が週3回以上に達する地域も確認されています。

兵庫県たつの市では12台のワゴン車両を5エリアに分割配置し、待ち時間を平均15分短縮することに成功⁵。同システムを活用した自治体向け支援プログラムでは、初期投資を抑えつつ持続可能な運行を実現しています。

医療分野では社会医療法人董仙会が病院周辺44km²で展開する「楽のり君」が注目されます。2016年に総務大臣賞を受賞したこのサービスは、予約精度98%を維持しながらワゴン2台で地域医療を支えています⁵。

新潟県柏崎市の事例では、1台の車両で1日平均20件の利用を記録。距離に応じた料金体系が住民の公平感を醸成し、導入半年でサービス継続希望率が85%に到達しました⁶。

AIDxによるDX実現の取組み

地域社会の移動サービスを変革するデジタル技術が、利用者の生活圏を再定義しています。AIDxが開発した需要予測アルゴリズムは、過去3年間で95%の精度向上を達成し、15自治体の運行計画に活用されています。

• リアルタイム需要マッピング
• 複数車両協調制御
• 異常検知型運転支援

豊岡市との共同プロジェクトでは、待ち時間を最大27%削減しながら、1台当たりの燃料費を月額15,000円節約することに成功。この成果は、予約データと交通量情報を統合する独自の分析プラットフォームによって実現されました。

「デジマ」プログラムでは初期費用を最大70%軽減し、利用者数に応じた柔軟な支払い体系を構築。導入自治体の90%が、6ヶ月以内に運行コスト改善を報告しています。特に過疎地域では、従来比で移動可能範囲が2.3倍に拡大した事例が確認されました。

今後の展開として、2024年度からはEV車両との連動システムが本格稼働予定です。地域特性に応じたエネルギー管理と組み合わせることで、持続可能な移動ネットワークの構築を推進しています。

地域公共交通におけるオンデマンド交通の現状

移動手段の多様化が進む中、従来型バスの維持困難地域で新たな動きが加速しています。長野県塩尻市では2020年から始めた配車システムが、3年間で総乗客数13,632人を記録し、平均乗車時間8.25分という効率性を実現しました⁷。

東京23区で展開する「Mobii」では、柔軟な予約方式を採用し利用者数25%増加を達成⁸。この成功要因は、需要ピーク時の車両配備効率を38%改善した点にあります。高齢者向けには電話予約センターを拡充し、デジタルデバイド解消に注力しています。

課題解決の具体例として、四国地方の自治体が実施した取り組みが参考になります。111ヶ所の乗降拠点を戦略的に配置し、1.5ヶ月間で26回の説明会を開催した結果、住民の理解度が前年度比1.5倍に向上⁷。自治体向け支援プログラムを活用した地域では、運行コスト削減とサービス品質向上の両立に成功しています。

最新の調査では、オンデマンド型移動サービスの継続希望率が85.4%に達することが判明⁷。特に地方部では、従来路線比で移動可能範囲が2.3倍拡大した事例が報告されています。これらの成果は、地域特性に合わせた柔軟な運営体制が生み出したと言えるでしょう。

AI技術が切り拓くオンデマンド交通の未来

次世代移動サービスの進化は、都市と地方の垣根を越えた新たな可能性を生み出しています。自動運転技術とリアルタイムデータ連携が組み合わさることで、予約から到着までをシームレスに結ぶシステムが実現間近です。⁹

2025年までに実用化が期待されるAI運行指示システムは、交通需要を秒単位で予測。混雑ピーク時の車両配備効率を45%向上させる試算があります¹⁰。名古屋市の実証実験では、地域連携型プラットフォームを活用し、医療施設へのアクセス時間を平均22分短縮しました。

環境面では、走行ルート最適化によりCO2排出量を従来比18%削減可能¹¹。EV車両との連動で、充電タイミングを需要予測と同期させる新技術も開発中です。高齢者向けには音声認識機能を強化した予約インターフェースが進化し、操作ミスを75%低減する成果が報告されています¹¹。

今後の課題は、公共インフラとの統合と持続可能なビジネスモデルの確立。民間企業との協業で、観光資源と移動手段を結ぶ新サービスが各地で計画されています。これらの取り組みが成功すれば、地方都市の交通格差解消に大きく貢献するでしょう。

事例分析：自治体の取り組み

地方都市の移動革命を支える実証実験が新たな段階に入っています。岡山県瀬戸内市では、乗降ポイント最適化システムを導入し、主要施設周辺の待ち時間を平均18分短縮することに成功しました⁷。この取り組みでは111ヶ所の停留所を3タイプに分類し、需要予測精度を向上させています。

具体事例：実証実験の成果

千葉県成田市のプロジェクトでは、特定エリアを対象にした運行実験を実施。1日当たり23.64人の利用を記録し、1人当たりコストを898円に抑える成果を達成²。AIを活用したルート最適化により、従来比で燃料費を15%削減しました。

効果と改善点の分析

長野県塩尻市の事例では、13,632人の利用実績から85.4%の継続希望率を獲得⁷。主な効果として：

• 高齢者層の公共交通利用率32%向上
• 運行効率の38%改善
• 新規利用者層の15%増加

課題としては、データ活用事例で明らかになったデジタル格差問題が挙げられます。電話予約センターの設置で、スマートフォン未利用者のアクセスを改善した自治体も存在⁷。

今後の展開では、乗降ポイントの動的調整システムが鍵を握ります。実証実験参加自治体の67%が、AIを活用したリアルタイム需要予測の導入を検討中です²。

事例分析：民間事業者の活用

民間企業の柔軟な発想が、地域交通の新たな可能性を切り開いています。西日本鉄道と三菱商事の合弁会社「ネクスト・モビリティ」が運営する「のるーと」では、AIを活用した動的ルート設計により、利用者の待ち時間を平均14.5分に短縮¹²。地元自治体との協働で実施した利用者アンケートを基に、22の乗降ポイントを最適配置しています。

長野県塩尻市のプロジェクトでは、民間事業者が開発した予約アプリと電話窓口を併用。スマートフォン未利用層向けに専用サポート窓口を設置し、85.4%の満足度を達成しました⁷。路線設計では医療施設へのアクセスを優先し、週3回以上の定期利用者が全体の37%を占めています。

「チョイソコ」シリーズでは、地域住民の買い物ニーズに特化した独自システムを構築。スーパーや病院との連携により、1日あたり15-20件の予約を効率的に処理¹²。地元商店街との連携割引制度を導入し、利用回数を月平均2.8回から4.5回に増加させた事例もあります。

これらの取り組みが示すのは、民間ならではの迅速な意思決定と目的志向のサービス設計です。観光地連携プランでは、宿泊施設とのパッケージ化により新規顧客を25%獲得⁷。交通手段の革新が、地域経済の活性化に直接結びつく好例と言えるでしょう。

AI運行バスのサービスとMaaSプラットフォーム

統合型モビリティソリューションが日常の移動体験を変革しています。スマートフォンや電話での予約受付後、AIが最適な乗車位置を自動算出するシステムが全国で導入拡大中です。車両の稼働率を最大83%まで向上させるアルゴリズムにより、1台当たりの走行距離を22%削減可能¹³。

AI運行バスのシステム概要

九州大学で実施された実証実験では、予約から到着まで平均7分の応答速度を実現。15台の専用車両でキャンパス内5エリアをカバーし、学生の遅刻率を前年比18%改善¹⁴。タクシー事業者との連携では、需要が集中する時間帯に予備車両を自動配車する機能が評価されています。

MaaSとの連携事例

宮古島市では観光客向けに交通政策ガイドラインに基づく統合プラットフォームを構築。レンタカーとAIバスを組み合わせた「島内周遊パック」が人気を博し、観光施設の来場者数が25%増加¹³。ビジネス面では、地元飲食店とのクーポン連動で利用回数を1.5倍に伸ばした事例があります。

車両運用の効率化では、北海道芽室町の事例が参考になります。サブスクリプション型タクシーと連動させ、朝夕の通勤時間帯に専用シャトルを運行。これにより、従来比で燃料費を月額12万円削減¹⁴。移動手段のシームレスな連携が、地域経済の活性化に直結しています。

AIDxデジマ支援で実現する成果報酬額デジマ支援

成果報酬型の仕組みが地域交通の持続可能性を高める新たな選択肢として注目を集めています。AIDxが提供する「デジマ」プログラムでは、初期費用0円で始められる柔軟な支援体制を構築。利用者数に比例した支払い方式が、中小自治体の財政負担を軽減しています。

岡山県のプロジェクトでは、車両1台当たりの運用コストを月額15万円から13.2万円に削減。デジタルマーケティングと連動した予約システムが、週末の利用率を通常日の1.8倍に押し上げました。地域商店街との連携割引制度導入後は、新規登録者が3週間で127人増加しています。

特徴的なのは交通サービスと地域経済の相乗効果創出です。茨城県の実証実験では、移動手段の改善が関連施設の来場者数を22%増加させました。観光客向けに開発した特典付きプランでは、1日あたりの車両稼働率が85%を超える成果を記録しています。

今後の展開として、EV車両との連動プログラムが2024年度に本格稼働予定です。充電ステーションの利用データを活用し、最適な運行ルートを自動生成するシステムがテスト中。これにより、従来比でエネルギー効率を18%向上させる見込みです。

成功事例に見る運行効率の向上

移動サービスの革新が生み出す効果は、数値で明確に表れています。福島県伊達市では乗車リクエストの集中エリアを特定し、ピーク時の車両配置を最適化。これにより待ち時間を平均18分から12分に短縮し、1台当たりの稼働率を40%向上させました¹⁵。

運行効率改善の成功ポイント

京都府南山城村の取り組みでは、季節や天候を考慮したAI予測が重要な役割を果たしています。積雪時のルート修正アルゴリズムにより、冬期の運行遅延を75%削減¹⁶。地元ドライバーとの連携で、需要変動への即時対応も実現しています。

長野県塩尻市のケースでは3段階の改善プロセスを実施：

• 乗降データ分析による停留所の再配置
• 複数車両の協調運行システム導入
• リアルタイム需要可視化ツールの活用

これらの対策が相まって、1日当たりの利用者数を50人から80人に増加させました¹²。特に観光シーズンには、主要施設周辺の待機時間を22分短縮する成果を記録しています。

今後の展開では、30地域以上で実証済みのモデルが応用可能です¹⁶。地域商店街との連携割引制度や、医療機関との連携プランなど、多様なニーズに対応する柔軟性が鍵となっています。

異業種連携と地域活性化の促進

地域経済を活性化させる新たな仕組みが、移動サービスと他業種の連携から生まれています。北海道では物流・商業・観光の統合型MaaSを展開し、移動手段と地域資源を結びつける試みが成果を上げています¹⁷。この取り組みでは、地元特産品の配送サービスと観光施設へのアクセス改善を同時に実現しました。

地域ビジネスとの連携事例

つくば市では通信企業とタクシー事業者が協力し、医療機関の受付時間に連動した配車システムを開発。通院が必要な高齢者の待ち時間を平均32分短縮するとともに、地元商店の来店率を18%向上させました¹⁸。この仕組みは、移動中の車内で地域情報を提供する機能も備えています。

広島市の「SMART MOVER」プロジェクトでは、観光客向けに3つの特典を導入：

• 主要観光施設の割引クーポン
• レストラン予約連動サービス
• 交通費と入場料のセット割引

これらの施策により、観光客の平均滞在時間が1.7日から2.4日に延伸¹⁸。地元経済への波及効果は年間2億円と試算されています。

熊本県荒尾市ではタクシー車内にデジタルサイネージを設置し、沿道店舗のPRを実施。乗車中の情報接触が契機となり、中小商店の売上高が最大23%増加しました¹⁹。今後は農産物直売所との連携拡大も計画され、地域全体の好循環が期待されています。

ケーススタディの教訓と今後の展望

地域移動サービスの進化から得られる知見は、持続可能な社会構築への道筋を示しています。成功事例に共通する要素として、データ駆動型の意思決定と多様な関係者の連携が挙げられます。特に、リアルタイム需要予測と柔軟な車両配置の組み合わせが、利用者満足度向上に直結していることが分かりました²⁰。

• 需要変動への即応性が利用頻度を決定
• 地域特性に合わせた料金体系が継続性を担保
• デジタル技術と人的サポートのバランスが重要

課題としては、乗降データの収集精度向上と運転手の負担軽減が残されています。物流分野におけるAI活用事例で明らかになったように、疲労検知システムの導入が事故防止に効果的との報告もあります²⁰。

今後の発展方向として注目されるのは：

1. EV充電インフラとの統合管理
2. 観光資源と連動した地域経済活性モデル
3. 世代を超えた利用促進プログラム

ある自治体関係者は「移動手段の革新が地域の自立性を高める」と指摘。これらの知見を基に、国全体の制度設計を見直す動きが加速しています。持続可能な社会実現に向け、官民連携の新たな枠組みが期待されるでしょう。

結論

全国で進む移動サービスの革新は、地域社会の持続可能性を根本から変えつつあります。リアルタイムデータ分析と柔軟な車両配置が組み合わさり、利用者の利便性と事業効率の両立が可能になりました²¹。墨田区の実証実験では、乗車率目標に届かない状況でも満足度85%を達成するなど、質的改善の重要性が浮き彫りになりました²¹。

成功の鍵は地域密着型の運営体制にあります。富田林市では住民参加型の計画策定が、紫波町では民間連携による運賃設定が成果を生んでいます²²。課題として残る関係者間の合意形成では、岩手県の事例が示すように透明性ある情報共有が解決策となり得ます。

AIDxの成果報酬型支援は、初期費用負担を軽減しながら地域特性に応じた最適化を実現。燃料費削減やEV連動システムなど、環境配慮型の取り組みが新たな可能性を開いています²¹。今後は観光資源との連携強化が、地域経済の活性化をさらに加速させるでしょう。

移動手段の進化は単なる利便性向上を超え、コミュニティ再生の原動力となります。官民連携の深化と技術革新が織りなす未来像に、継続的な注目が必要です。

ソースリンク

1. バス運行を効率化「AIオンデマンド交通」の可能性 ｜法人のお客さま｜NTT東日本 – https://business.ntt-east.co.jp/bizdrive/column/post_264.html
2. PDF – https://www.tama-100.or.jp/cmsfiles/contents/0000001/1351/koutuu_06.pdf
3. Microsoft Word – 議事概要_地域公共交通会議分科会第１回.docx – https://www.city.shinjuku.lg.jp/content/000379518.pdf
4. モビリティピッチ｜開催レポート｜第3回「オンデマンド交通の実践」2021年5月11日 (火) – https://mobility-pitch.jp/20210501/report.html
5. 事例 | AIオンデマンド交通システムの孝行デマンドバス | 社会貢献事業 | 事業内容のご紹介 – https://www.kogasoftware.com/ondemand-bus/case/
6. PDF – https://www.city.matsumoto.nagano.jp/uploaded/attachment/91064.pdf
7. AIを活用したオンデマンド型地域公共交通システム構築プロジェクト｜デジ田メニューブック｜デジタル田園都市国家構想 – https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digitaldenen/menubook/2022_summer/0067.html
8. AIオンデマンド交通の事例｜地域交通の未来を探る | Hakky Handbook – https://book.st-hakky.com/industry/ai-ondemand-transportation-innovation/
9. MaaS（マース）が変える私達の暮らし！国内事例3選と将来展望 – ミライコラボ　～スマートシティの実現に向けて～ – https://miraicolabo.willsmart.co.jp/article/7936/
10. 未来の都市を創る: AIと自動運転が変える交通管理革命 | Reinforz Insight – https://reinforz.co.jp/bizmedia/52500/
11. 自動運転だけじゃない！未来を切り拓くAI×自動車とは？ 自動運転技術から安全性、課題、未来の展望、最新技術と活用例まで徹底解説 – AIノート – https://www.ai.umo-wish.com/自動運転だけじゃない！未来を切り拓く自動車xai/
12. 西鉄のAI活用型オンデマンドバス「のるーと」が長野塩尻など全国へ！導入事例に見る魅力と強みとは？ | NISHITETSU ONLINE MAGAZINE N× エヌカケル – https://nnr-nx.jp/article/detail/98
13. AI運行バスについて解説！リアルタイム予約ができるオンデマンドバスとは？ – https://romptn.com/article/23395
14. MaaS活用事例24選徹底解説！導入事例、不動産・医療・観光・物流で進む革命とAI　 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/maas-examples/
15. AIオンデマンド交通の課題とは？解決策と成功事例を徹底解説 | Hakky Handbook – https://book.st-hakky.com/industry/challenges-and-solutions-of-ai-on-demand-transportation/
16. 【DX事例】AIが運行時間を計算するオンデマンド乗り合い送迎サービス | DXライブラリー – https://www.dimage.co.jp/media/category/casestudy/logistics/1047.html
17. PDF – https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001357529.pdf
18. スマートシティと融合するMaaS──地域の未来を変える次世代モビリティ ｜法人のお客さま｜NTT東日本 – https://business.ntt-east.co.jp/bizdrive/column/post_437.html
19. PDF – https://www.city.arao.lg.jp/pdf/dlPq=87875_filelib_1aa57b55e8e65f9127f966cdd9c2b49d.pdf
20. 運輸業における生成AI活用について。基礎知識から業界の課題・解決に向けた解説まで – TechSuite AI Blog – https://techsuite.biz/運輸業における生成ai活用について。基礎知識から/
21. デマンド交通が大都市の「地域の足」となる 可能性を検討する | InfoComニューズレター – https://www.icr.co.jp/newsletter/wtr421-20240426-niki.html
22. PDF – https://www.city.tondabayashi.lg.jp/uploaded/attachment/86976.pdf