2025年7月24日、富士通は名古屋大学と共同でライドシェア普及のためのAIシミュレーション技術を開発したと発表した。2026年度中の実用化を目指し、高齢化やドライバー不足が深刻な地方自治体や事業者への導入を計画している。
AIが住民心理を分析し、利用促進策を提案
富士通と名古屋大学が開発した技術は、ライドシェア（※）や予約型乗り合いタクシーといった新サービスの普及を阻む心理的要因を分析し、最適な対策をシミュレーションするものだ。住民アンケートや行動データをもとにAIが利用率向上の方策をデジタル空間で検証することで、事前に効果的な広報や車両配置を導き出せる。
奈良県川西町での検証では、サービスの認知度不足が課題と判明。予算や車両台数の制約を踏まえ、AIが複数のシナリオを分析した結果、仮想空間上での乗車ニーズが約20％増加する試算が得られた。
これにより、交通インフラ整備が遅れがちな地方でも、低コストかつ迅速な改善策の策定が可能になる。
名古屋大の森川高行特任教授は「地域ごとに適切な移動手段を提供することが重要だ」と強調。
富士通は今後、この技術を医療やまちづくりなど多分野へ展開する構想を示しており、交通分野のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる意向である。
※ライドシェア：一般ドライバーが有償で客を送迎する仕組み。日本では規制緩和が進む一方、安全性や利用への抵抗感が課題。
地方交通の再生と課題 AIが切り開く次の一手
AIによる需要予測と普及策の検証は、過疎地の移動手段不足という社会問題の解決に寄与する可能性がある。
シミュレーションにより、限られたリソースで最大の効果を得る計画が立てやすくなり、自治体や交通事業者の負担軽減につながるだろう。
さらに、デジタルデータにもとづいた広報戦略は、ライドシェアに対する住民の不安や誤解を払拭する有効な手段となる。
しかし、個人データの扱いやAIの予測精度への懸念は残る。過剰なデータ依存は誤った結論を導く可能性があり、法規制やタクシー業界との調整も避けて通れない課題だ。
加えて、利用者の安全確保やトラブル時の責任所在をどう明確化するかも議論が必要になる。
一方で、ライドシェアを中心にAI活用を広げることで、スマートシティや自動運転といった次世代都市構想との連携も視野に入る。
富士通の取り組みは、地方交通の再生だけでなく、都市と地域をつなぐ新しいモビリティモデルを創出する起爆剤になる可能性がある。
