【東京都】都営バスにおける自動運転実証実験

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

出典:東京都｢小池知事「知事の部屋」／記者会見（令和8年1月23日）｣令和7年度

1. 概要

　東京都特別区の職員の皆様、日々の業務お疲れ様です。本記事では、令和8年（2026年）1月23日に小池都知事より発表された「都営バスにおける自動運転の実証走行」について、その概要と背景にある客観的データ、そして政策立案のプロとして考える「行政が取り組むべき理由」を整理・解説します。

　本件の要点は、都営バスとして初めて、実際に運行されている既存ルート（新木場～日本科学未来館）を使用し、大型バスによる自動運転（レベル2）の実証実験を行うという点にあります。これは単なる技術テストではなく、深刻化する運転手不足という社会的課題に対する、東京都の「現場実装」へ向けた強い意志の表れです。これまでの閉鎖空間や限定的なエリアでの実験から、都民の生活の足である「都営バス」へステージを移したことは、自動運転技術の社会実装が新たなフェーズに入ったことを意味します。

2. 都営バス自動運転実証実験の詳細

　東京都交通局が主体となり実施する今回の実証実験について、決定している具体的なスキームは以下の通りです。

実施概要

　　実施期間:
　　　令和8年3月1日（日）～3月13日（金）の約2週間（※平日の一部運休あり）

　　運行ルート:
　　　新木場駅前 ～ 東京ビッグサイト ～ 日本科学未来館（既存の都営バス運行ルートを使用）

　　使用車両:
　　　国内メーカーの大型バス（自動運転システム搭載）

　　自動運転レベル:
　　　レベル2（運転手が乗車し、システムがハンドル・加減速を操作するが、責任主体は運転手にある状態）

　　運行便数:
　　　1日4往復

　　運賃・予約:
　　　無料。専用サイトにて2月16日より先着順で予約受付。

3. 本取組の意義

　なぜ今、東京都が都営バスで自動運転に取り組むのか。その意義は大きく以下の3点に集約されます。

主要な意義

　　公共交通の維持（担い手不足への対応）:
　　　後述するデータが示す通り、バス運転手の不足は危機的状況です。路線の減便・廃止を防ぐための切り札として、省人化技術の確立が急務です。

　　安全性の向上:
　　　交通事故の多くはヒューマンエラーに起因します。センサーとAIによる制御は、疲労や不注意による事故を未然に防ぐ可能性を秘めています。

　　都市力の強化:
　　　東京が世界最先端のモビリティ都市であることを示し、海外からの投資や技術を集める呼び水となります。

4. 歴史・経過

　東京都における自動運転の取組は、今回の発表に至るまで段階を踏んで進められてきました。

これまでの経緯

　　「2024年問題」の顕在化:
　　　物流・運送業界における働き方改革関連法の適用により、ドライバーの労働時間規制が強化されました。これにより、人手不足がより一層深刻化し、自動運転導入への社会的要請が加速しました。

　　西新宿等での先行事例:
　　　東京都はこれまで、西新宿エリアや島嶼部（三宅島等）において、小型バスや自動運転タクシーを用いた実証実験を積み重ねてきました。これらは主に交通量の制御が比較的容易な場所や、特定の限定エリアでの実施でした。

　　技術レベルの進展:
　　　国（国土交通省・経済産業省）のロードマップに基づき、レベル2（部分運転自動化）からレベル4（特定条件下における完全自動運転）を見据えた法整備と技術開発が進んできました。

　今回の都営バスでの実施は、これら「点」での実験を、都民の主要な移動手段という「線・面」へ展開するための重要なマイルストーンとなります。

5. 現状データから見る「待ったなし」の背景

　政策立案において最も重要なのは、客観的根拠に基づく現状認識です。バス業界を取り巻く環境は極めて厳しく、以下のデータがその深刻さを物語っています。

運転手不足の深刻化

　バス運転手の有効求人倍率は、全職業平均と比較して極めて高い水準で推移しています。

　　有効求人倍率の推移:
　　　近年のデータでは、全職業の平均倍率が約1.2〜1.3倍で推移する中、バス運転者を含む自動車運転の職業は約2.1倍〜2.3倍と、2倍近い「売り手市場」が続いています。なり手が圧倒的に足りていません。

労働力の高齢化

　若年層の参入が少なく、現場は高齢層によって支えられています。

　　平均年齢の高さ:
　　　全産業の平均年齢が約43歳であるのに対し、バス運転者の平均年齢は約53歳〜54歳となっています。

　　高齢者への依存:
　　　60歳以上の運転者が占める割合も増加傾向にあり、今後数年で大量の退職者が発生することが予測されています。このままでは、現在の運行本数を物理的に維持することが不可能です。

輸送人員と路線維持の危機

　人口減少に加え、コロナ禍以降の生活様式の変化により、バス事業者の経営は圧迫されています。

　　路線廃止・減便:
　　　全国的に不採算路線の廃止が相次いでおり、都内であっても民間バス事業者を中心に減便のニュースが後を絶ちません。公営交通である都営バスが、率先して「持続可能なモデル」を示す必要があります。

6. 政策立案の示唆：特別区自治体職員に向けて

　以上の現状と今回の取組を踏まえ、特別区（23区）の職員として認識すべき示唆を整理します。

行政がこの取組を行う理由

　民間企業も自動運転の開発を行っていますが、行政が主導・関与する最大の理由は「不採算だが社会的必要性が高い路線の維持」と「安全基準の標準化」です。市場原理だけに任せれば、利益の出ない地域のバス路線は消滅します。住民の足を確保する責任（ナショナル・ミニマム）を持つ行政だからこそ、初期投資コストのかかる実証実験を行い、インフラ側の整備（路車協調システム等）を含めた環境作りをリードする必要があります。

期待される効果

　　運行コストの適正化:
　　　将来的にレベル4（無人運転）が実現すれば、人件費率の高いバス事業の収益構造が改善し、赤字路線の維持が可能になります。

　　ユニバーサルデザインの高度化:
　　　自動運転車両は、正着（バス停への正確な幅寄せ）などの技術により、高齢者や車椅子利用者の乗降をよりスムーズにします。

課題と次のステップ

　　技術的課題:
　　　今回はレベル2（運転手あり）ですが、真の省人化にはレベル4（特定条件下での完全自動運転）への移行が必須です。複雑な交通環境である都心部での無人運転には、センサー技術のさらなる向上とAIの判断精度の向上が求められます。

　　社会的受容性（Social Acceptance）:
　　　利用者が「無人のバス」に対して不安を感じないよう、試乗機会を増やし、安全実績を積み上げることが重要です。

特別区への示唆（ラストワンマイルへの応用）

　今回の都営バスの取組は、各区が運行・補助している「コミュニティバス」の未来像でもあります。

　　コミュニティバスへの展開:
　　　道幅が狭く、採算性の確保が難しいコミュニティバスこそ、将来的に自動運転技術の恩恵を最も受ける分野です。

　　都市計画との連携:
　　　自動運転バスが走行しやすい道路整備や、専用レーンの検討など、ハード面の都市計画とソフト面の交通政策を一体的に進める視点が、区の政策立案においても求められます。

7. まとめ

　本記事では、東京都による都営バス自動運転実証実験について解説しました。この取組は単なる技術実証ではなく、データが示す「運転手不足による交通崩壊」という静かなる有事に対する、東京都の具体的な対抗策です。私たち行政職員は、こうした先行事例から「技術の限界と可能性」を冷静に学び取り、各自治体の交通政策（特にコミュニティバスや高齢者の移動支援）にどう落とし込むかを構想する必要があります。自動運転はもはやSFの話ではなく、目前に迫った行政課題の解決ツールです。今回の実証実験の結果に、引き続き注目していきましょう。

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