「もしも」と書いていますが、前提となる課題は すでに統計に出ている現実 です。国土交通省の資料によれば、2007年度以降で 約13,991kmの乗合バス路線が廃止 されています。さらに自動車運転者の時間外労働に年960時間の上限が課される 「2024年問題」 で運転者不足が加速し、減便・路線廃止が各地で続いています。
一方、地域公共交通の活性化及び再生に関する法律のもとで 地域公共交通計画 の策定が求められ、「策定済み（策定中含む）」の自治体は 70.4% に達しています。計画は作られても、「どの路線を、どの水準で、いつまで残すか」 の判断材料と更新の手が足りていません。
問いは「計画を作るか否か」ではなく、「限られた原資で、どの交通をどう残すかをどう決め続けるか」 に移っています。
出典: 国土交通省「地域交通をめぐる現状と課題」 ／ 国土交通省「地域公共交通計画の現状等」 ／ 公益社団法人日本バス協会 ヒアリング資料（運転者不足）
議論を具体にするため、架空の自治体を一つ設定します。中山間部を抱える地方都市の交通政策課。実在の特定自治体ではありませんが、「計画はあるが赤字路線の存廃を毎年先送りしている」構図は、前章のデータが示すとおりごく一般的なものです。
通学・通院・買い物の足として路線バスが機能し、誰もが時刻表を知っていた。
利用者減と運転者不足で減便。便はあるが乗っていない区間と、乗りたいのに便がない区間が併存する。
赤字額は積み上がるが、住民の反発を恐れ「もう一年」を繰り返す。判断の根拠が示せない。
2024年問題で減便圧力がさらに強まり、場当たり対応では計画と現実が乖離していく。
「赤字をどうするか」だけの話に見えて、失われるのは 移動できない人の生活そのもの です。何もしなければ、次の層が同時に進みます。
3つのレイヤーで「根拠を持って交通を残す判断」を作る設計。鍵は、各レイヤーが 「だから何が変わるか」 まで接続していること。
利用実績・人口・施設配置から路線ごとの需要と収支構造を可視化。→ だから「なんとなく赤字」ではなく、どこに誰の移動があるかが見える。
減便・デマンド化・再編など代替案の影響を生成AIで試算。→ だから「廃止か維持か」の二択でなく、第三の案を住民に提示できる。
地域公共交通計画の見直しドラフトと、住民説明用の根拠資料を半自動生成。→ だから合意形成に根拠を持って臨め、計画が更新され続ける。
誠実に言えば、AIで路線の存廃が決まるわけではありません。担えるのは 根拠の整理と選択肢の提示 まで。最終的な政策判断、住民合意、運転者の確保は人と地域が担います。AIは「決める人の判断を支える」ものであって、決定を代行しません。この線引きを最初に自治体・事業者と合意することが前提条件です。
需要と収支の可視化／代替案シミュレーション／計画ドラフトと説明資料の生成。「根拠なき先送り」を止める。
最終的な政策判断、住民との合意形成、運転者の確保と安全運行、財源の決定。データは助けるが、決めるのは人。
断定的なKPIではなく、共同実証で 検証したい仮説 として提示します。数値は方向性の目安であり、各仮説に 測り方 をセットにしています。「効果がある」と言い切るのではなく、一緒に確かめにいく対象です。
1路線の見直し案作成にかかる日数を従来比で計測。想定の目安: 約1/3／未実証
説明会回数・差し戻し回数を前年比で計測。想定の目安: 有意な減少／未実証
代替案で救済される移動需要の割合を試算・実測で検証。想定の目安: 取りこぼし縮小／未実証
計画の見直しサイクルが回り、現況との乖離が縮むか。定性評価
いきなり全路線を対象にしません。一路線で判断材料を作って自治体が使う ことを各段階に挟み、主役を交通政策課・事業者から動かさない設計です。原資は地域公共交通確保維持改善事業等の活用を想定します。
利用実績・収支・計画の現状を確認し、何を判断材料とするか合意。費用・スコープも個別に確定。
対象路線の需要・収支を可視化し、代替案を試算。判断材料として使えるかを小さく確かめる。
住民説明用ドラフトを実際の合意形成で試用。仮説 H1・H2 の検証を開始。
地域公共交通計画の見直しサイクルに組み込む。仮説 H3 を計測。座組は「主体＝自治体・事業者／伴走＝allfesta／連携＝運輸局」。
