はじめに｜暮らしを支える「地域交通」がいま危機にある
普段何気なく利用しているバスや地域交通。
しかしいま、地方都市を中心に、その存続が危機に瀕しています。
たとえば京都市では、慢性的なドライバー不足や運行コストの増大により、市バス路線の維持が難しくなりつつあります。
すでに一部路線では減便や廃止が実施され、地域住民の移動手段が制限される事態が現実となっています。
本記事では、このような地域交通の課題を「データの力」でどう解決できるか、その可能性について考えていきます。
京都市の現状｜ドライバー不足と減便の現実
京都市は、観光地としての顔を持つ一方で、
- 高齢化社会の進展
- 観光シーズンの交通混雑
といった多様な交通ニーズを抱えています。
ところが近年、
- バスドライバーの高齢化・人手不足
- 燃料費・人件費の上昇
- 赤字路線の増加 により、市バスの路線維持が困難に。
特に郊外エリアでは、移動手段がバスしかない地域も多く、生活に直結する大きな課題となっています。
■【具体例】2025年3月 京都市バス再編
- いくつかの市バス路線について路線短縮・経路変更・路線廃止を実施
- 始発時間の繰り下げ・終発時間の繰り上げ
こうした動きが進み、地域住民の足が減る中、「データによる最適化」が急務となっています。
地域交通の課題を「データ」でどう解決できるか？
地域交通の課題に対して、データ活用でアプローチできる可能性が広がっています。
■1. 需要予測
過去の乗降データ、人口動態、天候情報、イベントカレンダーなどを組み合わせ、
いつ・どこで・どのくらいの需要が発生するかを高精度に予測することができます。
→「本当に必要なとき・場所」に絞った効率的な運行が可能に。
■2. オンデマンド交通の最適ルーティング
固定ダイヤ・固定ルートにこだわらず、
AIが最適ルートをリアルタイムで算出するオンデマンド交通（例：デマンドバス）が注目されています。
→乗客のリクエストに応じた効率運行で、ドライバー負担も軽減。
■3. 運行コストの「見える化」と最適化
各路線・時間帯ごとのコスト構造をデータ化し、
- どの路線を維持すべきか
- どこを縮小・統合すべきか
を透明な基準で議論できるようになります。
→市民にも納得感のある意思決定が可能に。
未解決な地域課題としての「交通最適化」
とはいえ、まだ解決すべき課題も山積しています。
- オンデマンド交通の運賃設定問題（高すぎず安すぎず）
- 高齢者やデジタル弱者への配慮
- ドライバー労働環境の改善
- 住民と行政の合意形成
- 観光経済と地域の暮らしの共存
単なるシステム導入だけではなく、
地域ごとの実情に寄り添ったデザインが求められます。
そして、地域の未来に必要なのは、単なる効率化だけではない。
「移動の自由を守る」という人間らしい価値を支える交通インフラを、データの力でどう育てていくか──
それが、私たちの問いかけるべきテーマです。
まとめ｜データで未来の地域交通を描こう
地域交通の危機は、私たちの「暮らしの質」そのものに関わる問題です。
京都市をはじめ、多くの地域で、
減便・路線縮小の痛みを乗り越え、より持続可能な交通モデルを描くために、データ活用がカギを握っています。
今回ご紹介したのは、ほんの第一歩。
この【未解決な地域課題シリーズ】では、
これからも「地域とデータの未来」について一緒に考えていきます。
