2025年6月3日時点の経営困難な路線バス事業者（仮想事例を含む）の分析と将来展望
北陸地方の過疎地域で運行。少子高齢化・過疎化による利用者急落、人手不足、低賃金、燃料高騰が経営を圧迫。
自治体による運行補助金、設備更新支援。IT企業と連携しAI活用ルート最適化試験を実施。
短期: 路線統廃合、補助金活用での車両更新。
中長期: オンデマンド型・マイクロモビリティとの連携検討。
首都圏周辺の中小都市で運行。低賃金による若手人材流出、燃料価格上昇が利益を圧迫。
自治体による運行補助金、車両更新助成。民間企業と連携しEVバス試験導入、デジタル運行管理システム導入。
短期: 採算路線の効率化、一部路線の統廃合。
中長期: 地域間連携による統合運行、オンデマンド交通への転換。
九州の農村部・中小都市で運行。利用者急減、老朽車両維持費上昇、人口流出が経営を直撃。
自治体による新車導入助成、路線合理化推進。IT企業と連携し故障予測・保守自動化システム試験導入。
短期: 一部路線の採算改善も、需要減少克服は困難。
中長期: 他交通手段との融合、事業統合を模索。
東北の過疎地域で運行。運賃収入低迷、運転手不足、燃料高騰が深刻。
自治体による補助金、EVバス導入実証実験、ソーラー充電システム設置支援。IT企業と連携し運行管理システム導入。
短期: 非採算路線の統合、運行頻度見直し。
中長期: オンデマンド型交通やシェアエコノミーとの融合必須。
中部地域の都市とその周辺で運行。労働環境の厳しさ、低賃金による従業員定着率低下。燃料・維持費急騰。
自治体・民間投資家連携によるデジタル化支援、車両更新補助。IT企業提案のデータ分析・予知保全システム採用。
短期: デジタル化・効率化で一定の採算改善期待も、需要格差は課題。
中長期: 交通インフラ再編、オンデマンドサービス統合、事業モデル転換必要。
| 事業者名 | 主な課題 | 第三者の協力・取り組み | 短期予測 | 中長期予測 | AI提案概要 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北陸連邦バス | 労働不足、過疎化、燃料高騰 | 地方自治体の補助金、EV・ハイブリッド車両への転換支援、技術企業連携 | 路線統合・効率化、部分的EV導入進展 | 地域再編、オンデマンド交通との連携 | 需要予測・動的運行管理、自律走行実証 |
| 関東小都市交通 | 低賃金、人材流出、燃料費上昇 | 自治体の振興策、補助制度、民間連携でのデジタル化支援 | 採算改善路線のピックアップ、試験的EVバス導入 | 統合運行、オンデマンド交通サービスへの移行 | 乗客行動解析、AIスケジューリング、燃費管理システム |
| 九州コミュニティバス | 利用者減少、老朽化、維持費上昇、人手不足 | 地方自治体との協働、車両更新助成、ITによる保守予測システム導入 | 効率化策による一部改善、補助金活用の一時的効果 | 交通手段の融合、事業統合・連携の必要性 | 多モーダル連携、予知保全、動的ルート管理 |
| 東北エコライド | 過疎化、低収入、運転手不足、燃料価格変動の影響 | EVバス・ソーラー充電への支援、地方補助金、IT企業との運行管理システム導入 | 非採算路線の統合、運行頻度の見直し進展 | オンデマンド交通との連携、シェアエコノミー導入検討 | リアルタイムデータ活用、AIによる自動ルート変更、顧客サポート自動化 |
| 中部スマートバス | 労働環境悪化、低賃金、燃料・維持費増加 | 自治体・民間投資家との連携、デジタル化支援、予知保全システム導入 | デジタル化によるコスト削減、採算路線の見直し | 交通インフラ再編、新サービスモデルへの転換 | 予知保全・自律走行運用モデル、自動運行とダイナミック料金体系実装 |
日本各地で路線バスが抱える課題は、単なる「運行の効率化」や「車両更新」に留まらず、地域全体の人口動態、労働市場の変化、さらには環境負荷の低減といった多角的な問題と連動しています。そこで、AIや先進技術の活用は以下のような方向性での応用が考えられます。
地域住民の移動ニーズ、道路状況、気象情報などをAIが統合解析し、柔軟な運行計画を立案。
固定スケジュールに依存せず、利用者のリクエストに応じた臨機応変なサービス提供モデルを構築。
AIを活用し、シフト管理や運転手の負担軽減、教育効率の向上を図り、離職率の低下を目指す。
こうした取り組みを図式化したインフォグラフィックを作成することで、関係者間の共有理解や意思決定支援にも役立てることが期待されます。 各社が自社のデータと地域特性に基づいた「動的運行管理」や「オンデマンドサービス」の実装を進めることが、今後の持続的な経営改善に重要なカギとなるでしょう。