観光地・リゾートで進む自動運転送迎サービス｜Turing Driveがつくる新しい移動体験

はじめに｜観光地の移動が、次の課題になっている

日本各地の観光地やリゾートエリアでは、近年「移動」に関する課題が急速に顕在化しています。インバウンド需要の回復や国内旅行者の増加で観光地全体の魅力は高まっていますが、その一方で人手不足・交通混雑・送迎負荷の集中といった問題が現場で深刻化しています。このような背景を受けて、いま日本の観光地・リゾートで注目されているのが、自動運転による送迎サービスです。ここでいう送迎とは、ホテル・観光施設の敷地内や、その周辺を走行するシャトルバスなど、旅行者の移動負担を軽減するサービス全般を指します。本記事では、なぜ観光地・リゾートが自動運転と相性が良いのか、リゾートホテル向け自動運転シャトルの導入効果、送迎バス・送迎車をAIで最適運行する意義、そして観光MaaSと連携した新しい旅行者体験について、現場視点で解説します。

リゾート地の交通課題と自動運転の解決策

リゾート地や観光地は、都市部とはまったく異なる交通特性を持っています。道路幅が狭く信号や標識が不十分な道が多いこと、季節や時間帯で交通量が大きく変動すること、観光客のレンタカーや業務車両など多様な車両・歩行者が混在し挙動が予測しにくいこと、さらに海岸・森林部ではGPSや通信が不安定といった、日本特有の不規則な交通環境が日常的に存在します。

これらは一般的な都市部とは前提条件そのものが異なるため、標準的な車線標識や信号に頼らず、カメラ・LiDAR融合による環境認識や複数センサーを用いた自己位置推定・フェイルセーフ設計など、特殊環境を前提にした自動運転技術が求められます。また、リゾート施設では独自の予約管理システムや送迎運用があるため、観光MaaS連携を前提としたシステム設計も重要です。

一方、リゾート地の交通需要は特定区間・時間帯（例えば空港～ホテル間や施設間送迎）に集中するという特徴があり、ルートが限定され運行時間帯も管理しやすいなど自動運転の社会実装に適した条件も揃っています。最高速度が低く設定できる点も含め、こうした条件下では自動運転車両が安定的に運行しやすくなります。

Turing Driveでは観光地での自動運転を「完全無人化ありき」で考えるのではなく、まずは送迎・シャトルといった実用価値の高い領域から段階導入することが現実的かつ持続可能だと考えています。

観光・リゾート環境における自動運転が市街地自動運転と異なる理由

観点	観光地・リゾート型 自動運転	一般的な市街地自動運転	Turing Driveの 設計アプローチ
路面標示・信号が 不十分な環境	景観を重視した道路が多く、白線・停止線・信号機が存在しない、または不明瞭な区間が多い。	車線・信号・標識が整備され、交通ルールが明確。	標準インフラの有無に左右されない認識設計 路面標示や信号を活用しつつ、それらが不明瞭な環境でも安定して走行可能な画像・LiDAR融合の環境理解を前提に設計。
観光シーズン・時間帯 による交通変動	観光シーズン、イベント、時間帯によって人流・車両数が大きく変動。	日常利用が中心で交通状況は比較的安定。	変動環境を前提とした冗長設計 天候・人流変化を想定し、複数センサーによる安定した自己位置推定。
観光客・レンタカー・ 業務車両の混在	観光客、レンタカー、送迎車、施設管理車両などが混在し、行動パターンが非定型。	交通ルールに基づいた比較的予測可能な挙動が中心。	ルール前提では対応しきれない環境を想定した行動理解設計 観光客や業務車両など、行動が多様な移動体を継続的に捉え、交通ルールの有無にかかわらず、状況に応じた判断と動きを予測。
高齢者・子供・インバウンド観光客の行動多様性	歩行者と車両が同一空間を共有し、急な横断・立ち止まりが頻発。	車道と歩道が明確に分離	人と車の混在を前提とした安全設計 死角を最小化し、常に安全側に判断。
インフラ・通信が 不安定な環境	海岸部、森林部、敷地内道路などでGPS・4G/5Gが不安定なケースが多い。	通信・測位インフラが安定	通信・測位不安定を前提としたフェイルセーフ設計 単体機能に依存せず、システム全体で安全を担保。
任務・システム 連携が必要	リゾート施設・ゴルフ場・観光施設では、独自の予約管理システムや施設専用アプリを保有しているケースが多い。	運行パターンが比較的一定で外部連携は限定的	観光MaaS・送迎運用を前提としたシステム連携設計 ホテル送迎、ゴルフ場移動、施設間シャトルを想定し、予約・運行管理・外部サービスと柔軟に連携。

※ 観光地・リゾートにおける自動運転は、市街地とは異なる前提条件のもとで設計される必要がある

リゾートホテル向け自動運転シャトルの導入効果

リゾートホテルにおいて、自動運転シャトルの導入がもたらす効果は、単なる「省人化」にとどまりません。

リゾート地における人手不足と運行コストの課題―― 自動運転シャトルがもたらす現実的な解決策

日本全国で深刻化しているドライバー不足は、リゾート地や観光地の送迎運行で特に顕著です。繁忙期と閑散期の差が大きく、通年で安定的に人材を確保することが難しいため、人手に頼った運行には限界があります。例えばリゾート施設の小型送迎バスでは、ドライバー1名あたり年間400～500万円程度の人件費がかかり、1路線を維持するには2～3名のシフト体制が必要です。結果として年800～1,200万円規模の人件費が継続発生し、5年も運用すれば相当なコストになります。

自動運転シャトルの導入は、こうしたコスト構造そのものを見直すための有力な選択肢です。完全な無人運転を前提とせず遠隔監視や運行管理と組み合わせれば、現地常駐スタッフの負担を最小限に抑えつつ安全を確保できます。重要なのは単に「人を減らす」ことではありません。

従来、運転業務に追われていたスタッフがゲスト対応や施設案内など、滞在価値を高めるサービスに専念できる環境を整えること――これは労働安全や人材定着の面でも今後の観光運営に極めて重要です。

また現在、多くのゴルフ場で磁気誘導線式の半自動カートが使われていますが、導入コストが数億円規模と高額で土木工事も必要、ルートの変更・増設も容易ではありません。

Turing Driveのソフトウェア型自動運転シャトルであれば物理的な誘導インフラに依存せず、カメラ・LiDAR・AIによる自律走行で既存の園路や送迎ルートを走行できます。ルート変更や季節・イベントに応じた用途拡張もソフトウェア設定で柔軟に対応可能です。リゾート内送迎やゴルフ場内移動、イベント時の臨時ルートなど、現場の運用に合わせて走らせ方を最適化できる点も強みと言えます。つまり、運行コストの最適化とは単に安くするだけでなく、人員・設備リソースとサービス品質を含めた全体最適化を実現することです。自動運転シャトルはその全体最適を可能にする、現実的で持続可能なソリューションだと私たちは考えています。

ゴルフ場・リゾートにおける移動手段の比較―
従来型ゴルフカートとソフトウェア型自動運転の違い

観点	従来型ゴルフカート （磁気誘導式）	ソフトウェア型自動運転（Turing Drive）
導入方式	磁気ライン・誘導ケーブルに沿って走行	カメラ・LiDAR・AI による 自律走行
初期導入コスト	約1〜2億円規模 （工事費含む）	車両＋ソフトウェア中心 （段階導入が可能）
工事の必要性	磁気ライン埋設など大規模工事が必要	原則不要（既存道路を活用）
ルート変更	困難。一度決めると変更に 時間とコスト	ソフトウェア設定で柔軟に変更可能
運用の柔軟性	固定ルート・固定用途が前提	イベント・繁忙期・臨時ルートに 対応
走行可能エリア	決められた経路のみ	施設内道路・送迎ルートなど幅広く対応
拡張性	他用途への転用が難しい	送迎・巡回・夜間運行など 用途拡張が容易
運用フェーズへの適応	導入時の設計に依存	運用しながら最適化が可能

リゾート体験そのものの向上

観光地やリゾートにおいて、移動は単なる手段ではなく体験の一部です。静かでスムーズな自動運転シャトルは、移動時間そのものを滞在体験に変える可能性を持っています。例えば以下のような活用が考えられます。

① 園内ガイドとデジタル体験の融合

広大なリゾート施設やテーマパークでは「目的地が分かりにくい」「移動で疲れる」といった課題があります。自動運転シャトルと園内案内アプリを連携させ、移動中に音声ガイドや多言語案内を自動再生したり、窓の景色に合わせて施設の解説や物語を表示したりすることで、迷わず移動でき、学びや発見も得られる導線を実現できます。これは既存の案内コンテンツと段階的に連携することで十分可能な施策です。

② 移動時間短縮によるストレス軽減

特に高齢者や家族連れにとって、広い園内での徒歩移動や道に迷う負担は大きいものです。自動運転シャトルを使えば、施設間の移動時間を短縮し、入り組んだ園内でも確実に目的地へ送り届けることができます。暑さ・雨・夜間など環境条件によるストレスも軽減でき、結果として「次のスポットに行くのを諦める」「移動が面倒で滞在時間が短くなる」といった機会損失を防ぎます。園内全体での回遊性向上につながり、ゲスト満足度も高まります。

③ 世界観を演出する“動く体験装置”としての活用

自動運転シャトルは単なる移動車両ではなく、リゾートの世界観を表現する移動するアトラクションにもなります。車体デザインや内装を季節や施設テーマに合わせて装飾したり、車内アナウンスを物語風に演出して移動そのものをエンターテインメント化することで、滞在体験を豊かにできます。

さらに、たとえば夜間に使われていないゴルフ場などの敷地を活用し、観星ツアーやライトアップ散策など“移動＋体験”型のプログラムと組み合わせることで、遊休時間帯の新たな収益機会を創出することも可能です。「乗ること自体が体験になる移動サービス」を演出し、滞在の思い出価値を高められます。

→移動を「裏方」から「価値創出の場」へ

このように、自動運転シャトルは単なる省人化・効率化の手段ではなく、移動ストレスの軽減、滞在体験価値の拡張、ブランドイメージの向上など、リゾート体験そのものを底上げする存在になり得ます。移動の設計次第でリゾート全体の体験品質は大きく変わるため、Turing Driveでは自動運転を「完全無人化」ありきで考えるのではなく、人のサービス価値を引き立てる移動基盤として設計することが現実的なアプローチだと捉えています。

送迎バス・送迎車のAI最適ルート運行

観光地やリゾートの送迎運行では、「車を自動で走らせる」こと自体よりも、どの時間帯にどのルートを何台運行させるか、予約状況や突発的な混雑にどう対応するか、天候・イベント・船便到着などの変動要因をどう吸収するかといった運行設計そのものがサービス品質を左右します。Turing Driveでは、車両単体の自動運転技術に加えて、今後はAIによる需要予測やダイヤ最適化を前提としたMaaS設計の実現を見据えています。

沖縄県宮古島の平良港では近年、タクシー・バス運転手の深刻な不足により、大型クルーズ船が寄港しても数千人規模の観光客を一度に市街地へ輸送できないという課題が顕在化しました。この問題の本質は車両不足ではなく、人に依存した運行体制自体が限界に近づいていることです。

現在、Turing Driveは現地のMaaS事業者（Xtran株式会社）と連携し、クルーズ船の入港スケジュールや時間帯別の観光需要、既存バス・タクシーとの役割分担を踏まえた自動運転シャトルの連絡輸送モデル構築に向けた実証的な取り組みを進めています。AIを活用すれば、入港時間に合わせた一時的な増便や複数シャトルを前提にした動的なルート制御、混雑時は短距離ピストン輸送・閑散時は周遊運行といった柔軟な運行制御が可能になります。これにより発想を「人手不足だから減便する」から「需要に合わせて最適に動かす」へと転換できます。

Turing Driveが目指しているのは単なる「無人運転の導入」ではありません。送迎バスやオンデマンド送迎車、既存の公共交通や徒歩動線も含めてリゾート全体の移動を一つのシステムとして設計することです。これにより限られた人員でも移動の待ち時間を減らしつつ観光体験の質を維持でき、将来的な社会実装につながる現実的な選択肢を提供できると考えています。

観光MaaSと連携した旅行者体験の向上

近年、日本各地で公共交通の検索・予約や観光情報、多言語案内などを一体化した観光MaaSの取り組みが進められています。「移動そのものが観光体験の質を左右する」という認識のもと、沖縄県、箱根、長崎市などで公共交通と観光情報を横断的につなぐMaaSの実証運用が行われてきました。自動運転シャトルは、こうした観光MaaSと連携することで移動体験をさらに進化させる可能性があります。例えば、

• ハウステンボス（長崎県）：準天頂衛星みちびきと5Gを活用し、案内ロボットや自動走行車いすで園内移動支援を実証。移動・案内・遠隔監視を組み合わせ、テーマパーク型MaaSの基盤モデルを検証。
• 羽田イノベーションシティ（東京都）：羽田エリア内でBOLDLY社の自動運転シャトルバスを用いた施設間移動を実証。複数施設を結ぶエリア内移動を一体的に設計し、商業エリア回遊型MaaSモデルを構築。
• 上士幌町（北海道）：上士幌タクシーとBOLDLY社が連携し、レベル4自動運転バスを遠隔監視付きで通年運行。観光と生活交通を統合し、地域MaaSの一要素として自動運転シャトルを実装。

Turing Driveでは、自動運転を単体の車両技術としてではなく将来的に観光MaaSと接続できる移動基盤と位置付けて設計しています。一度にすべてを実現しようとはせず、地域ごとの特性に合わせた実証や段階的導入を通じて、観光地における持続可能な送迎サービスのあり方を模索しています。

自動運転は観光MaaS完成の「ゴール」ではなく、人手不足や移動課題を抱える観光地でより良い旅行者体験を実現するための現実的なピースの一つだと私たちは考えています。

おわりに：リゾートの価値を支える“移動”を再設計する

観光地やリゾートの魅力は景色や施設だけで決まるものではありません。そこに至るまで、そして滞在中の移動が快適であるかどうかが体験全体の印象を大きく左右します。

Turing Driveは日本の観光地・リゾートで、自動運転を「実験」で終わらせず実際に使われる送迎サービスとして根付かせることを目指しています。人手不足やコスト削減という課題に向き合いながらも、同時に旅行者にとって心地よい移動体験をどう実現するか――その両立こそが、これからの観光モビリティに求められる価値だと私たちは考えています。

まとめ

観光地やリゾートでは、人手不足や需要変動により、空港～リゾートホテル間の送迎バスや施設間シャトルバスなど送迎車の安定運行が課題です。ここでいう送迎とは、旅行者を目的地まで送り届ける移動サービス全般を指します。そうした課題に対し、私たちは各地での実証を経て、段階的に自動運転シャトルバスを導入し、送迎サービスの省人化と安定運行を実現しています。さらにAIで需要に応じた運行最適化を行い、観光MaaSと連携して旅行者の移動体験向上を目指しています。