公共交通維持への挑戦

地方公共交通サービスの質向上を目指す利用者フィードバック活用戦略：データ収集・分析システム導入事例とその成果分析

Tags: 公共交通, 利用者フィードバック, データ活用, サービス質向上, 地域交通, 分析, 事例分析

はじめに

地方部における公共交通は、少子高齢化や人口減少、モータリゼーションの進展などにより、利用者減少とそれに伴う運行維持の困難という構造的な課題に直面しています。こうした状況下で公共交通を持続可能なものとするためには、単に運行本数や路線の維持に留まらず、サービスの質の向上を通じて利用者満足度を高め、新規利用や利用頻度の向上を促すことが喫緊の課題となっています。

サービスの質を向上させるためには、利用者のニーズや不満点を正確に把握することが不可欠です。しかし、従来の意見箱や電話、窓口での対応といったフィードバック収集方法は、収集される情報の網羅性や分析の効率性に限界があり、体系的なサービス改善に繋げにくいという課題がありました。

近年、情報通信技術（ICT）の発展に伴い、利用者からの多様なフィードバックを効率的に収集・分析し、サービス改善に活用する新たな取り組みが進められています。本稿では、地方公共交通における利用者フィードバック収集・分析システムの導入事例を取り上げ、その具体的な仕組み、データ活用方法、サービス質向上への貢献度について詳細に分析することを目的とします。特定の自治体で実施された先進的な取り組みをケーススタディとして検証し、その成果と課題、そして他の地域への応用可能性について考察を行います。

事例地域の背景と課題

本事例の舞台となるのは、〇〇県△△市です。△△市は典型的な地方都市であり、中心市街地への一極集中が進む一方で、郊外部や中山間地域では過疎化が進行しています。公共交通は主に路線バスが担っていますが、利用者の減少傾向が続いており、維持が困難な路線の増加や運行本数の削減が課題となっています。

従来の利用者からの意見収集は、バス車内の意見箱への投書、バス事業者や市役所への電話・窓口での申出が中心でした。これらの情報は個別の対応は行われるものの、全体的な傾向分析や潜在的な課題の発見、サービス改善策の効果測定といった体系的な活用には限界がありました。例えば、「ダイヤが不便」「停留所の場所が分かりにくい」「運転士の対応にばらつきがある」といった意見は寄せられるものの、それらが特定の路線や時間帯、利用者に集中しているのか、どの程度深刻な問題として捉えられているのかを定量的に把握することが困難であったため、根拠に基づいた計画的なサービス改善に繋げることが難しい状況でした。

こうした背景から、△△市と市内を運行するバス事業者は連携し、より効果的・効率的に利用者の声を集め、サービス改善に活かすための新たな仕組みとして、利用者フィードバック収集・分析システムの導入を検討するに至りました。

利用者フィードバック収集・分析システムの導入

△△市とバス事業者は、複数のベンダーが提供するシステムを比較検討した結果、スマートフォンアプリおよびWebサイトを通じて利用者からのフィードバックを収集できるクラウドベースのシステムを導入しました。このシステムの主な特徴は以下の通りです。

  1. 多様なフィードバック形態への対応: テキスト入力による自由記述意見に加え、5段階評価による定量的評価（運行頻度、定時性、快適性、運転士の対応、車両の状態など）、写真や動画のアップロード、特定の停留所や運行便への紐付け機能などが搭載されています。これにより、単なる不満表明だけでなく、具体的な状況や改善提案を視覚的・位置情報と紐付けて提供することが可能となりました。
  2. データ収集の効率化と網羅性: 利用者は時間や場所を選ばずにスマートフォンやPCから手軽にフィードバックを送信できます。また、バス車内や主要停留所にシステムのQRコードを掲示することで、システムへのアクセスを促進しました。これにより、従来の意見箱では拾いきれなかった多様な意見や、若年層を含む幅広い世代からのフィードバック収集が可能となりました。
  3. リアルタイムでの情報集約: 収集されたフィードバックはリアルタイムでクラウド上に集約され、一元的に管理されます。これにより、特定の課題が突発的に発生した場合でも、迅速に状況を把握することが可能になりました。
  4. 分析機能の充実: 集約されたデータに対して、キーワード検索、カテゴリ分類、時系列での変化追跡、地理情報システム（GIS）を用いた地域ごとの意見分布表示、基本的な統計分析（評価点の平均値、意見件数の推移など）といった機能が搭載されています。また、自然言語処理を用いたテキストマイニング機能により、自由記述意見の中から頻出する単語やフレーズ、肯定・否定といった感情を自動的に抽出し、意見の傾向を把握する補助としています。
  5. 関係者間での情報共有と連携: システムにはバス事業者、△△市役所、必要に応じて地域住民代表などがアクセスできる権限設定機能が備わっており、収集・分析された情報を関係者間で円滑に共有できる仕組みが構築されました。

システム導入にあたっては、高齢者などデジタルデバイスの利用に不慣れな層への配慮として、電話や窓口でのフィードバック受付も引き続き実施し、職員がシステムに入力代行する体制も整備しました。また、システムの利用促進のために、地域住民向けの操作説明会やリーフレット配布、市の広報誌やWebサイトでの周知活動を積極的に行いました。システム構築における技術的な課題としては、既存の運行管理システムとのデータ連携や、多様な形式のデータを標準化して取り込む際の仕様調整などがありましたが、ベンダーとの緊密な連携により克服しました。組織的な課題としては、バス事業者の現場職員へのシステム利用研修や、フィードバック対応ルールの策定、市と事業者間の役割分担と連携プロセスの明確化などが挙げられますが、これらも協議を重ねることで運用体制を確立しました。

収集されたフィードバックの分析プロセス

システムを通じて収集されたフィードバックは、定期的に、あるいは必要に応じて随時分析されます。その主なプロセスは以下の通りです。

  1. データの前処理と分類: 収集されたフィードバックデータは、個人情報や誹謗中傷に該当する内容の確認・除外、誤字脱字の修正といった前処理が行われます。その後、システム上の自動分類機能や担当者による手作業により、「運行・ダイヤ」「停留所」「車両・設備」「運転士」「運賃・支払」「情報提供」「その他」といった予め設定されたカテゴリに分類されます。
  2. 定量的分析: 5段階評価の平均値や分布、各カテゴリへのフィードバック件数、時系列での件数推移などを集計・分析します。これにより、利用者満足度の全体的な傾向や、特定の時期や出来事（例: ダイヤ改正後、悪天候時）におけるフィードバックの増減などを定量的に把握します。
  3. 定性的分析（テキストマイニング等）: 自由記述意見に対して、テキストマイニングツールを用いて頻出単語や共起語を分析します。「遅延」「混雑」「アナウンス」「乗り換え」といった具体的な課題に関連するキーワードの出現頻度や、肯定的な意見・否定的な意見の比率などを分析することで、意見の背後にある具体的な状況や利用者の感情を深く掘り下げます。例えば、「〇〇線」と「遅延」というキーワードが同時に多く出現している場合、その路線の定時性に課題がある可能性が高いと推測できます。
  4. 地理的分析（GIS連携）: フィードバックに紐付けられた位置情報（停留所名やGPSデータ）をGISデータと連携させ、地図上にプロットします。これにより、特定の地域や路線、停留所に課題が集中しているか否かを視覚的に把握することができます。「停留所にベンチがない」「夜間が暗い」といった意見が特定の停留所に集中している場合、その停留所の環境改善の優先度が高いと判断できます。
  5. 分析結果の報告と共有: 分析結果は、バス事業者および△△市役所の担当課長や関係部署間で、週次または月次の定例会議において報告・共有されます。分析結果をまとめたダッシュボードや報告書が作成され、関係者間で共通認識を持つための基礎資料として活用されます。

この分析プロセスにおいて重要なのは、単にデータを集計するだけでなく、分析結果から具体的なサービス改善の糸口を見出すための「解釈」と、関係者間での「共有」を円滑に行うことです。バス事業者の運行データ（乗降データ、運行記録など）や市の人口統計、イベント情報など、他のデータソースとのクロス分析も試みられ、課題の要因特定や改善策の検討に多角的な視点を取り入れています。

フィードバックを活用したサービス改善事例

収集・分析されたフィードバックは、以下のような具体的なサービス改善活動に活用されています。

  1. 運行計画の最適化: 特定の時間帯や路線において「混雑している」「遅延が多い」といった意見が継続的に寄せられた場合、該当する路線の乗降データや交通状況データと突き合わせ、増便やダイヤの見直し、迂回ルートの検討といった運行計画の変更を検討します。例えば、「朝の通勤時間帯に〇〇区間での遅延に関する意見が多い」という分析結果に基づき、当該区間の運行間隔短縮や、並行する別ルートの運行といった対策が講じられました。
  2. 施設・設備の改善: 「停留所に屋根がなく雨に濡れる」「ベンチが少ない」「案内表示が分かりにくい」といった停留所環境に関する意見が多かった停留所について、優先順位を付けて屋根やベンチの設置、案内表示の大型化・多言語化などの改修工事を実施しました。また、「車内が寒い（暑い）」「座席が汚れている」といった車両に関する意見に基づき、エアコン設定の見直しや清掃頻度の増加、車両設備の点検・修理を徹底しました。
  3. 運転士へのフィードバックと研修: 「運転が荒い」「アナウンスが聞き取りにくい」「対応が不親切」といった運転士のサービスに関する意見は、個人が特定されない形（あるいは特定の運行便や時間帯の情報として）で運転士全体に共有されます。特に改善が必要と判断されるケースについては、運行管理者との個別面談や、接遇研修、安全運転講習といった教育プログラムに反映されます。これにより、運転士のサービスレベルの均質化と向上を図っています。
  4. 情報提供の改善: 「バスが今どこにいるか分からない」「運賃体系が複雑」といった情報提供に関する意見に基づき、バスロケーションシステムの導入（運行状況のリアルタイム表示）、運賃表の分かりやすい表示、多言語対応の情報提供ツール開発などが進められました。また、システムを通じて寄せられたFAQ（よくある質問）を整理し、Webサイトやリーフレットで公開することで、事前に利用者の疑問を解消する取り組みも行われています。

これらの改善策の検討・実施にあたっては、バス事業者内部での会議に加え、△△市役所の交通政策担当部署、広報担当部署、福祉担当部署など、関連する部署との連携が不可欠でした。特に、停留所改修や情報提供ツールの開発など、インフラ整備や広報活動に関わる改善策については、市の予算確保や関係各課との調整が必要となるため、フィードバック分析結果を基にした根拠のある提案と、関係者間の丁寧な合意形成プロセスが重要となりました。地域住民代表や利用者グループを交えた検討会を設けるなど、ステークホルダーとの対話も積極的に行われています。

効果測定と成果

利用者フィードバック収集・分析システムの導入と、それに基づくサービス改善の結果、△△市における公共交通サービスには以下のような効果が見られました。

定量的な効果:

定性的な効果:

効果測定における課題としては、公共交通利用者の増減や満足度には、運賃、外部経済状況、競合交通手段、気候変動など、フィードバックシステムやサービス改善以外の様々な要因が影響するため、個別の施策効果を正確に切り分けて測定することの難しさがあります。また、システムを利用しない層（特に高齢者や低所得者層）の意見をどのように収集し、全体の傾向把握に反映させるかという点も継続的な課題として認識されています。

分析と考察

△△市における利用者フィードバック収集・分析システムの導入事例からは、地方公共交通の持続可能性を高める上で、技術を活用したデータ駆動型アプローチが有効であることが示唆されます。この取り組みの成功要因としては、以下の点が挙げられます。

  1. 明確な目的意識と関係者の連携: 「利用者の声を聞き、サービス質を向上させる」という明確な目的のもと、市とバス事業者、システムベンダーが密接に連携し、共通認識を持ってシステム導入と運用を進めたことが基盤となっています。特に、フィードバックの収集だけでなく、分析、活用、効果測定という一連のサイクルを組織横断的に回す体制を構築できた点が重要です。
  2. 利用者の利便性に配慮したシステム設計: スマートフォンアプリだけでなくWebサイトからの投稿を可能にするなど、多様な利用者のアクセス手段を確保し、かつ直感的で利用しやすいインターフェースを提供したことで、フィードバックの収集率を高めることができました。
  3. 分析体制の構築と専門性の活用: 収集したデータを単に蓄積するだけでなく、テキストマイニングやGIS連携といった分析手法を活用し、課題の本質を深く掘り下げることができた点が、具体的な改善策の立案に繋がりました。内部での分析能力向上に加え、必要に応じて外部の専門家や研究機関との連携も考慮すべきでしょう。
  4. フィードバックループの確立と可視化: 寄せられたフィードバックに対する事業者や市の対応状況、実施された改善策とその効果を、システム上や広報誌などで利用者に「見える化」したことが、利用者からの信頼獲得と継続的なフィードバック提供へのインセンティブとなりました。

他の地域への応用可能性は高いと考えられますが、導入にあたってはいくつかの条件や考慮事項があります。まず、システム導入・運用には一定のコストがかかるため、自治体や事業者の財政状況に見合ったシステムの選定が必要です。また、システムの導入はあくまで手段であり、それを運用し、分析結果をサービス改善に繋げるための組織体制や人材育成、関係者間での合意形成プロセスがより重要となります。特に地方部では、デジタルデバイドの問題や、地域コミュニティ内での多様な意見を拾い上げる工夫も求められます。

地域社会学的な視点からは、この取り組みは、公共交通を単なる「移動手段」としてだけでなく、住民と行政・事業者が相互にコミュニケーションを取り、共に地域課題の解決やより良い社会を築いていくための「社会インフラ」として捉え直すプロセスと位置づけることができます。利用者の「声」が、データと分析を経て、公共政策やサービス提供の現場に反映されるという一連の循環は、住民参加の新たな形態であり、地域における社会関係資本の維持・形成にも貢献する可能性を秘めています。ただし、システム利用者の意見が地域全体の意見を代表しているか否か、システムの活用によって意見表明力に格差が生じないかといった点については、継続的な検証と配慮が必要です。

結論と展望

本稿では、△△市における利用者フィードバック収集・分析システムを活用した地方公共交通サービスの質向上戦略について分析しました。システム導入により、利用者の多様な意見を効率的に収集・分析し、データに基づいた体系的なサービス改善に繋げることが可能となり、利用者満足度の向上や一部苦情件数の減少といった具体的な成果が見られました。これは、技術活用、組織体制の構築、関係者連携が一体となった取り組みの有効性を示す事例と言えます。

地方公共交通が厳しい経営環境に置かれる中で、利用者ニーズを的確に捉え、サービス質を継続的に改善していくことは、既存利用者の維持と新規利用者の獲得、ひいては公共交通の持続可能性確保に不可欠な要素です。利用者フィードバックの収集・分析システムは、そのための強力なツールとなり得ます。

今後の展望としては、システムの機能高度化（例: 人工知能（AI）を用いた意見の自動分類・重要度判定、運行データとの連携による課題の自動検知）、他の交通手段（デマンド交通、コミュニティバス、タクシー等）とのデータ連携による広域的な利用者ニーズ分析、そして分析結果に基づいた改善策の効果をより精緻に測定する手法の開発などが考えられます。また、収集されたフィードバックデータを、地域の都市計画や福祉計画など、交通分野以外の政策立案にも活用していくことで、公共交通が地域全体の持続可能な発展に一層貢献できる可能性も開かれています。これらの取り組みは、地方における公共交通維持への挑戦において、データと利用者の声が重要な鍵となることを示唆しています。