改正地域公共交通活性化再生法で 全市町村に策定が努力義務化 された「地域公共交通計画」。その現状分析・交通空白地検出・法定6項目の計画書ドラフト生成を、ひとつのアプリで一気通貫に支援するBtoGプロトタイプ。福岡県60市町村サマリー＋八女市ドリルダウンで、いますぐ実機で触れます。
地域公共交通は、いま 「事業者まかせ」から「自治体が将来像を描く」へ 制度の重心が動いています。改正地域公共交通活性化再生法（2020年11月施行）により、「地域公共交通計画」の策定が全市町村の努力義務 となりました。バス・鉄道の路線改廃を市場任せにせず、自治体が交通事業者・住民・国・県とともに地域の移動を設計する——その共通フォーマットが法律上に位置づけられた、ということです。
すでに動きは広がっています。国土交通省の資料では、地域公共交通計画を策定済み・策定中の自治体は7割程度 に達したとされ（時点・集計方法により幅があります）、計画が「交通事業者との認識共有に役立っている」と答えた自治体も 6割前後 にのぼります。残りの自治体にとっても、計画策定は 「いつかやる」ではなく「これから必ず通る道」 になりつつあります。
背景にあるのは移動の持続性そのものです。国土交通省の資料によれば、路線バスは 2008年度以降のおよそ15年で全国2万km超が廃止 されたとされ、近年は運転手不足を主因とする減便・路線廃止が各地で続いています。山間部・高齢化が進む地域ほど「移動の自由」が細り、計画づくりの緊急度は上がっています。
一方で、現場の自治体担当者には壁があります。計画書は 100〜200ページ規模、コンサル外注すれば数百万円。前任引き継ぎで突然「来年度までに作って」と命じられても、現況分析の手段もフォーマットの土地勘もない——というのが典型です。本DEMOは、その「これから全市町村が通る計画策定」を、AIで内製化可能にすることを目指した社会実装プロトタイプです。一次ユーザーは自治体の交通政策課・企画課職員、二次ユーザーは合意形成の相手方となる交通事業者。
出典: 国土交通省「地域公共交通の活性化及び再生に関する法律」関連資料（2020年11月改正・地域公共交通計画の策定が努力義務化） ／ 国土交通省「地域公共交通計画の現状等」「地域公共交通の現状」資料（計画策定状況・路線バス廃止距離・計画の効果に関する自治体回答）。策定状況・廃止距離・効果割合は資料の時点・集計方法によって幅があり、ここでは方向性を示す目安として引用しています。国土交通省
構想図ではありません。モックデータ完結・APIキー不要で、いますぐ実機で触れる状態です。自治体担当者ロールと交通事業者ロールを瞬時に切り替えられ、ランディングの「デモを見る」から代表シナリオを 自動再生 できます——mirai@審査・自治体説明の場でそのまま流せます。各ケースは「現状分析 → 課題抽出 → 施策提案 → 計画書ドラフト」まで一気通貫で動きます。
人口59,832人・高齢化率35.8%・面積482.44km²の八女市プロファイルで起動。現状分析ダッシュボードとマップが即座に立ち上がり、法定6項目の章立てツリーまで一画面で見える。→ だから「何から手をつけるか」が画面上で完結する。
停留所500m圏外×高齢化率の交通空白地ヒートマップで「最優先対策エリア」を数分で可視化。AI施策提案がデマンド転換等の候補カードを根拠データ付きで返す。→ だから数週間かかる空白地分析が会議の前に終わる。
交通事業者ロールに切り替えると、自社路線の収支カードと路線別収支シミュレータが開く。自治体側の施策提案も同じ指標で閲覧。→ だから地域公共交通会議の合意形成が共通言語で進む。
「現状を分析する」から「法定フォーマットの計画書ドラフトを出す」までを、ひとつのアプリで完結させる構成です。AIは判断する主体ではなく、計画策定を支援するツールとして全画面で明示しています。
自治体担当者／交通事業者の2ロールと、福岡県全体・八女市・糸島・古賀・うきは・朝倉の6プロファイルをワンクリック切替。八女市が最詳細、他は概要表示。
人口×高齢化率の複合グラフ、モード別年間利用者数、主要路線別収支表、バス停乗降上位/下位。法定6項目の③「現況・課題」の素材になる。
停留所カバレッジ500m圏外（半径300/500/1000m切替）と高齢化率を重ね、「最優先対策エリア」を一覧化。本プロダクトのキラー機能。
現状分析＋住民の声から5〜8件の施策候補を生成。施策名/対象エリア/根拠データ/推定効果/概算費用/参考事例の6項目。採用すると計画書④に自動連携。
①区域②目標③現況・課題④施策・事業⑤計画期間⑥達成状況の評価指標の章立てツリー。全章ドラフト生成→Word(.docx)/PDF出力、推定ページ数表示。
⑥評価指標8項目の達成度を年度切替で可視化。議会・地域公共交通会議向けに4シート構成のExcel説明資料を一括生成、印刷整形まで。
計画書フォーマットの事前知識も、コンサル外注も前提にしません。現状を知るところから、議会で説明できる資料を出すところまで——途中で詰まらせない導線設計です。
自治体プロファイルを選ぶだけで、人口動態・モード別利用者・路線別収支が一画面に。担当者がゼロから集計する必要がない。→ だから現況分析の手段がないという最初の壁が消える。
停留所500m圏×高齢化率のヒートマップで最優先対策エリアを自動抽出。コンサル外注で数週間かかる分析を会議前に終える。→ だから「どこを優先するか」を根拠付きで議論できる。
採用した施策カードが④に自動転記され、各章のサブセクションに下書きが入る。各章は編集して保存できる。→ だから「フォーマットがわからない」で止まらない。
KPI進捗と4シートのExcel説明資料を出力し、A4で印刷整形。地域公共交通会議・議会での合意形成資料にそのまま使える。→ だから毎年の説明資料を作り直す負担が減る。
誠実に言えば、これは「計画を決める仕組み」ではありません。AIが担えるのは 分析と下書きの支援 まで。計画の最終決定、施策の採否、予算の判断は、地域公共交通会議と自治体の専権です。この線引きを最初に自治体と合意することを、実装の前提条件にしています。
現状分析の自動可視化／交通空白地の数分検出／法定6項目に沿った計画書ドラフトの下書き生成／KPI・議会説明資料の出力。「現況分析の手段がない」「フォーマットがわからない」を減らす。
計画の最終決定と施策の採否は地域公共交通会議および自治体。AI施策提案・計画書本文は固定ダミー応答による下書きで、採否は会議で議論する前提。実データ連携（GTFS-JP・パブコメ実システム）は本格運用時に個別設計。本デモはモック完結で個人情報・実データを預からない。
八女市をモデルケースに、福岡県60市町村、さらに全国の市町村への横展開を視野に設計しています。数値は本デモの設計目標・想定であり、実証で検証する対象です。
本格運用時は AI API キーを差し込み、各データファイルの TODO(api) 接続点を実APIに置き換えるだけで、プロファイル切替アーキテクチャはそのまま使えます。
いきなり全機能を本番投入しません。小さく出して、現場が触る を各段階に挟みます。福岡市「実証実験フルサポート事業（mirai@）」や福岡県MaaS事業派生での実証、法定協議会（地域公共交通会議）との連携を想定し、原資は同事業・地方創生交付金等の活用を視野に入れています。費用・スコープは個別に確定します。
「AIが支援する範囲」「地域公共交通会議・自治体が決定する範囲」を担当課と合意。05の線引きをここで確定し、対象データと個人情報・実データの扱いも先に決める。
八女市等のモデル自治体で実データ（GTFS-JP・実態調査・パブコメ）を接続し、AI APIを差し込む。まず現状分析と空白地検出に絞って小さく動かし、職員が実際に評価する。
地域公共交通会議の合意形成資料として試験運用。計画書ドラフトの精度・策定工数の削減・事業者との認識共有を計測し、現場フィードバックで改善する。
モデル自治体で定着させ、プロファイル切替アーキテクチャを保ったまま福岡県内の他市町村、さらに全国へ。座組は「主体＝自治体・地域公共交通会議／伴走＝allfesta／連携＝交付金・関係機関」。