公共交通技術特化型イノベーションプラットフォーム

地方の鉄道・バス事業者では、深刻な人手不足により「運転士がいない」「整備が間に合わない」「ダイヤが維持できない」といった理由から、計画運休・減便を余儀なくされるケースが増加しています。本記事では、この問題を技術の力で解決しようとするアプローチに焦点を当て、実際に導入されている技術や、導入に向けた課題、将来展望について整理します。

背景：なぜ地方で運休が頻発するのか

• 人口減少により、採用活動が困難化
• 給与・待遇の水準が都市部と比較して低く、採用競争に敗れる
• 運転士資格の取得・育成に時間がかかる（鉄道なら国家試験・バスなら二種免）
• 突発的な離職・休職の代替要員が確保できない
• ダイヤや車両繰りの柔軟性がなく、1名欠員で即運休となる体制

人手不足への技術的アプローチの4分類

人手不足に対応するための技術は、以下の4つに大別できます。

1. 運転業務の自動化（例：自動運転バス、CBTCによる鉄道自動運転）
2. 遠隔操作・統合管制（例：バスのテレオペレーション、クラウド型運行管理）
3. 保守・点検の自動化（例：巡回ロボット、IoTセンサーによる故障予兆検知）
4. 柔軟な人員配置支援（例：AIによるシフト・ダイヤ編成最適化）

1. 運転業務の自動化

地方公共交通における人手不足の解決策として、最も直接的でインパクトが大きいのが「運転士の代替」です。技術的には、すでに鉄道・バスの両方で自動運転の研究開発が進められており、実証実験や商用化の初期段階も始まっています。

自動運転バス（レベル4）の展開と課題

バス分野では、レベル4相当の自動運転（運転手が不要な特定条件下での無人運行）が注目されています。代表的な実証事例には以下が挙げられます。

• 道の駅しもつけ（栃木県）：定時定路線の無人運行、車両は先進モビリティ製
• 茨城県境町：Navya製の自動運転バスを導入、交差点連携や遠隔監視を組み合わせた運行
• 会津若松市：仏EasyMile社製バスで、観光地や公営施設を接続

これらの共通点は、走行環境が限定的であること（専用道や交通量の少ない公道）、低速運行（20km/h程度）、事前に3Dマッピングやインフラ連携を行うことです。ゆえに、完全自動運転を目指すには技術面だけでなく、地元インフラの調整、自治体・住民の合意形成が必須となります。

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鉄道のGoA2→GoA4移行とCBTCの役割

鉄道では、GoA（Grade of Automation）という国際基準に基づき、自動化のレベルが定義されています。日本では従来、GoA2（ワンマン自動制御・手動発車）までが主流でしたが、東京メトロ丸ノ内線・日比谷線などでGoA2.5〜GoA4への移行が始まっています。

特に重要なのが、CBTC（Communication-Based Train Control）という通信ベースの列車制御技術です。CBTCを用いることで、列車の位置検出が軌道回路からオンボード装置に移行し、リアルタイムで制御情報をやり取りできます。これにより、無人運転（GoA4）に不可欠な「列車間隔の柔軟制御」「異常時対応の自動切替」が実現可能となります。

海外ではパリ・シンガポール・香港などでGoA4の実績があり、プラットフォームスクリーンドアとの併用が一般的です。日本では安全基準や現場の信頼性要求が高いため、段階的に運転士の業務を分割・縮小しながら移行する戦略が主流です。

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地方における導入の現実性

しかし、地方鉄道・バス事業者にとって、こうした技術の導入はすぐに可能なものではありません。主な課題は以下のとおりです。

• 初期投資が高額（CBTC導入、専用車両調達、遠隔監視センターの構築など）
• 既存路線のインフラ更新が困難（特に車両・信号・駅施設の更新が遅れている）
• 事業者ごとの人員構成や労務慣行の違い（ワンマン運転すら未実施のケースも多い）
• 社会的受容性の問題（無人運転に対する抵抗感や「事故があったら誰が責任をとるのか」）

結果として、多くの地方事業者は「完全自動運転」よりも、「特定時間帯のみの運転補助」や「セミオート＋遠隔監視」など、現場運用との折衷案から始めることが現実的です。バスにおいても、「高齢者の足を確保するための短距離・低頻度路線」からの導入が主軸となっています。

地方における導入モデルの一例

例えば、以下のような段階的な導入シナリオが想定されます：

1. 朝夕の通勤・通学時間帯に運転士を集中配備
2. 昼間・夜間の閑散時間帯に自動運転または遠隔操作を導入
3. 道路環境や駅設備が整備された区間を優先して自動化
4. 安全検知（LiDAR・カメラ）と遠隔監視の冗長化を設計

このように、単なる技術導入ではなく、地域の交通実情と人材配置、利用者ニーズを踏まえた「制度設計＋技術導入」が求められます。

中長期的な展望

国土交通省や経済産業省も「自動運転は交通確保の切り札」と位置づけており、地方における技術導入の加速が期待されています。今後は、交通政策基本法に基づく地域交通ネットワーク形成計画と連動し、自治体・交通事業者・サプライヤーの三位一体での導入支援スキームが鍵を握ると考えられます。

2. 遠隔操作・統合管制

完全自動運転が現実的でない路線や時間帯においては、1人の監視者・操作者が複数台の車両を同時に統括する「遠隔操作」「統合管制」による省人化が注目されています。これは人手不足の現場において、限られた人材でより多くの車両運行を担うための現実的な手段です。

バスのテレオペレーション（遠隔型運転支援）

SBドライブや先進モビリティでは、レベル2〜3の自動運転バスにおいて、遠隔操作室からの運行監視・介入が可能なシステムを実証しています。これにより、低速で走行する小型バスやシャトルの運行において、現場に運転士を常駐させず、必要時のみ介入する仕組みが実現可能になります。

• 運行ルート：病院周回、公共施設間、観光地内など短距離で信号が少ない区間
• 介入内容：ドア開閉の許可、障害物回避の判断、緊急時の停止命令
• 導入効果：1名で3〜5台の同時監視が可能（ただし制度面の整備は今後）

鉄道における遠隔支援型ワンマン運転

鉄道分野でも、運転士1人によるワンマン運転に対し、駅員不在時の対応をカバーするための「遠隔監視・支援センター」の設置が進められています。代表例としては、秩父鉄道やわたらせ渓谷鉄道などで、駅カメラを本部で一括監視し、インターホン経由で旅客案内・安全確認を遠隔実施しています。

一部では、車載カメラ・ホームカメラの統合ビューを用い、安全確認の自動支援（AI画像認識）と人の判断の併用も試みられています。

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クラウド型運行・ダイヤ統合管理

バス業界では、中小事業者の人手不足や属人化した業務体制を見直すべく、クラウドベースで提供される運行管理サービスの導入が広がりつつあります。これらのサービスは、バスロケーションシステム、ダイヤ遅延管理、運転日報の自動生成、乗務員とのチャット連携などを一体化し、タブレット1枚で現場と本部をつなぐ仕組みを構築します。

導入事例1：富士急行株式会社（山梨県）

富士急行では、交通・宿泊・観光施設を横断的に統合管理できる「Fujiyama Connect」を2023年より導入し、運行・予約・ダイヤ管理を含む包括的なクラウドシステムを展開しています。観光地における交通の可視化と情報連携が進み、運行効率と乗客利便性の両立を図っています。

導入事例2：山梨交通株式会社（山梨県）

山梨交通では、貸切バス予約業務のクラウド化（「発車オーライ」システム）に加え、タクシー部門における遠隔点呼・クラウド型配車システムを導入しています。今後は乗合バス部門でも、クラウド基盤上での勤怠管理や運行管理への展開が期待されています。

導入効果と課題

• 効果：運行・勤怠・シフトの連携を通じて、現場判断の属人化を回避し、突発事象へのリカバリ対応が迅速化
• 課題：紙ベースの業務運用や旧式の車載機との接続性、拠点間通信環境の整備などが導入障壁となる

これら遠隔・統合管理技術は、単独での導入では十分な効果を発揮しにくく、段階的な人員配置の見直しやネットワーク整備と組み合わせて初めて、運行体制全体の最適化が可能となります。

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3. 保守・点検の自動化

人手不足は運転業務だけでなく、日々の保守・点検業務にも深刻な影響を与えています。夜間・早朝に行われるこれらの業務を補完・代替する技術として、自動巡回ロボット、IoT化、AR支援技術が注目されています。

巡回ロボットによる自動監視

駅構内や車両基地などの保守エリアにおいて、画像認識・赤外線・マイクなどの多様なセンサーを備えた巡回型ロボットが導入されつつあります。主な機能は以下の通りです：

• 温度異常の検知（車両バッテリー、分電盤等）
• 異音の検知（モーター駆動音やレール継ぎ目音）
• 部外者の侵入検知と通報

また、ロボット自身が自律的に巡回ルートを変更したり、点検記録をクラウドにアップロードしたりすることで、夜間の常駐人員削減に寄与します。

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IoTによる設備の状態監視と予兆保全

保守の省力化で最も注目されているのが「予兆保全」技術です。従来の定期点検（TBM）から、状態監視型（CBM）へと移行する動きが進んでいます。

• センサー設置対象：モーター、ブレーキ装置、架線、エアコン、駅設備
• 収集データ：振動、温度、電流値、通信エラー
• AIによる異常傾向分析と、保全タイミングの最適化

地方事業者でも、IoT装置の価格低下により導入のハードルが下がりつつあります。特に補助金対象事業として採択されやすいため、「技術導入の第一歩」として勧められるケースが多く見られます。

AR/MRを活用した保守作業支援

人材の若年化が進む中、技術継承を支援するツールとして、AR（拡張現実）やMR（複合現実）を使った整備支援が導入されています。

• 作業中の視界にマニュアルや手順動画を表示
• 熟練者とリアルタイムに音声＋映像で接続（遠隔指導）
• 作業記録をそのまま教育素材化

特に、複数部門で同時対応が必要な異常時において、ARを活用したトリアージ判断や役割分担の最適化が期待されています。

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4. 柔軟な人員配置支援

地方事業者では、人員の絶対数が不足しているだけでなく、急な欠員への対応や複数業務の兼務調整が困難なことが根本課題となっています。こうした状況を打破するためには、業務の見える化と再編を支援するIT・AI技術の導入が鍵を握ります。

AIによるダイヤ・シフト編成支援

運転・点検・送迎など多様な業務が混在する中で、紙やExcelベースのシフト管理では限界があります。最近では、クラウド上で運用できるAI編成SaaSが登場し、以下の機能が提供されています。

• 運行パターンと乗務員の資格・スキルを考慮した自動編成
• 突発休・車両不調時の代替案提示
• ダイヤ・運用変更の影響度分析

特に中小バス事業者では、熟練管理者の暗黙知によって回っていた業務が属人化し、引き継ぎ困難となっているため、こうしたAI支援ツールの導入が急務とされています。

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スキルマップと多能工化の促進

限られた人材リソースを最大限活用するには、1人が複数の業務を担える体制＝多能工化が必要です。その前提となるのが、職員のスキル情報を一元化するスキルマップの整備です。

• 運転・整備・点呼・案内・監視などの業務を職能別に可視化
• 免許・資格・実務経験に基づく担当可能業務のレベル分け
• 異動・休職に備えた「バックアップ要員」の平時訓練

人材が「点」ではなく「面」で配置されることで、運休や遅延のリスクを抑え、柔軟な労務運用が可能になります。

勤怠・体調・連絡の統合管理

シフト調整や運行管理は、単なる勤務日数ではなく、当日の体調・免許有効期間・前後の運行履歴といったデータと連携する必要があります。最近では以下のような機能を持つ勤怠管理システムが登場しています。

• 出退勤と連動した運転記録の自動紐づけ
• 体調不良・メンタル不調の早期検知（ウェアラブル連携）
• チャットボットによる非対面報告と上司への自動通報

こうした仕組みによって、突発休・運行遅延の影響を最小化しつつ、属人性に依存しない業務運営が実現可能になります。

導入上の課題：コスト・現場の受容性・組織内調整

地方交通事業者が技術導入を検討する際、最大のハードルとなるのは「単なる機器選定」ではなく、構想策定から稟議通過、現場の合意形成、設計・施工段階に至るまでの多層的な壁です。主な課題は以下の通りです。

• 初期投資の負担：鉄道のCBTC導入や自動運転車両、遠隔監視設備などは一括導入型であり、短期的な費用対効果が示しづらい
• 通信インフラの整備遅れ：山間部、トンネル、地下など、リアルタイム伝送が前提となる環境が未整備の区間が多い
• 現場の受容性：運転士・整備士など「自分の仕事が奪われるのでは」という不安、乗客側の安全不信感
• サイバーセキュリティ／法制度：遠隔操作や無人走行に対する現行法規のグレーゾーン対応と、外部接続によるセキュリティリスク
• 社内稟議と組織間連携：運輸・技術・経営・財務の横断調整が必要で、調整コストが高く長期化しやすい

これらの課題を乗り越えるには、技術導入を単体プロジェクトと捉えるのではなく、「段階的な業務再設計」＋「設備更新との整合性」＋「組織内の納得形成」の三本柱で取り組む必要があります。

段階的な導入ステップと社内プロセスの整理

以下は、地方事業者が限られた人員・予算の中で技術導入を進めるための標準ステップ案です。設計・工事部門と現場運用部門が共に納得しながら進めるための段取りとして活用できます。

ステップ1〜2までは“デスクワーク中心”、ステップ3〜5では“現場巻き込み型”の対応が必要となるため、早期からの合意形成とOJT的教育も導入成功のカギとなります。

今後の展望と必要な外部支援

地方交通の維持は、単なる経営合理化ではなく、地域の「足」を守る社会的ミッションです。その実現には、事業者単独での努力だけでなく、外部からの支援が不可欠です。

1. 国・自治体による制度的・財政的支援

• 初期導入支援： 自動運転／遠隔監視／IoT／AR設備を対象とした一括補助メニューの継続拡充
• 制度整備支援： テレオペ運転、無人巡回のための法解釈やガイドライン整備

2. 業界横断による共通プラットフォームの形成

• シフト編成、乗務割当、勤怠・運行管理を横断的に扱う共通クラウドの整備
• 点検・整備情報の共通フォーマット化によるベンダー間接続性の向上

3. 教育モデルの再設計と外部活用

• 従来10年かかる技術者育成を「2〜5年」に短縮するeラーニング／OJT設計
• 社内育成が難しい領域は、外部教育機関や地域連携モデル（産官学）を活用

技術の導入は「人を減らす」ためではなく、「人を守り、維持する仕組みを支える」ための手段です。
今後は、「技術導入を内製化できる人材」と「その導入を支える社内プロセス」双方の整備が、持続可能な地方交通の基盤となっていきます。

まとめ

地方の鉄道・バス事業者における運休の増加は、単なる人手不足ではなく、「突発的な欠員に対応できない業務設計」や「属人化した調整体制」が構造的な要因となっています。これに対して、近年は自動運転・遠隔監視・IoT・AIダイヤ編成といった技術的解決策が現実味を帯びつつあります。

とはいえ、技術導入は「機器を買う」ことが目的ではなく、既存業務・設備・人材構成と丁寧に向き合い、段階的に組織の機能と文化を更新していく長期戦略が必要です。特に地方事業者においては、単独導入ではなく、国や自治体、業界横断の連携と外部教育資源の活用が成功の鍵となります。

持続可能な地域交通を築くうえで、以下の観点が今後の導入戦略の軸となるでしょう。

• 構造的課題： 地方交通の運休は、人手不足だけでなく、属人化・欠員時対応不可といった構造的課題が原因
• 技術的対応策： 自動運転、遠隔監視、IoT巡回ロボット、AIシフト作成などが現実的な対処手段として台頭
• 段階的アプローチ： いきなりの全面導入ではなく、「限定導入→効果検証→全体展開」が現場にも受け入れられやすい
• 社内調整の重要性： 稟議、設計、運用部門間の調整、現場説明、住民対応を含めた多層的プロセス設計が不可欠
• インフラとのセット導入： 通信環境や既存施設との接続性、紙ベース運用からの脱却も並行課題
• 支援の必要性： 国の補助制度、業界共通プラットフォーム、人材育成支援といった外部サポートとの連携が必須
• 教育の再構築： 10年かけていた技術継承を2〜5年で実現する教育体制への移行が必要
• 目的の明確化： 技術導入の目的は「人を減らす」ことではなく、「人を守る」「地域交通を維持する」ことにある

Mobility Nexusでは、こうした構造的課題の整理と段階的導入の設計支援、導入済み製品の比較・整理、導入前チェックリストの提供を通じて、持続可能な公共交通の構築を後押ししていきます。