日本のMaaS（Mobility as a Service）市場：MaaS 2.0、地域モビリティ、デジタル交通が新たな成長機会を創出
Survey Reports合同会社
東京、日本 - 日本のMaaS（Mobility as a Service）市場は、交通事業者、自治体、テクノロジー企業、モビリティ事業者が、鉄道、バス、タクシー、ライドサービス、シェアモビリティ、オンデマンド交通を統合型デジタルプラットフォームを通じてますます連携させる中、新たな段階に入っています。日本のMaaSエコシステムは、経路検索アプリケーションを超えて、データ主導型の交通管理、デジタルチケット、マルチモーダルサービス、地域の交通ニーズに対応したモビリティソリューションへと進化しています。
デジタル庁は、MaaSとオンデマンド交通を、人口高齢化、労働力不足、交通アクセス、物流効率、環境課題などに対応するための重要なデジタルモビリティソリューションとして位置付けています。また、複数の交通モード間におけるデータ共有・統合を対象とした、より広範なデジタル交通アーキテクチャの構築にも取り組んでいます。
日本のMaaS（Mobility as a Service）市場は、2025年に4億8,970万米ドルと評価されました。市場は2026年から2036年にかけて年平均成長率（CAGR）27.9%で拡大すると予測されており、2036年末までに市場規模は44億8,790万米ドルを超える見込みです。
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日本の交通政策は、統合型のMaaS 2.0モデルへとますます移行しています。
国土交通省（MLIT）のフレームワークでは、MaaSを単なるモバイルアプリケーションとして捉えるのではなく、サービス、データ、管理、ビジネスプロセスを連携させています。その目的は、デジタル技術をより深く統合することで、地域交通の持続可能性、利便性、生産性を向上させることです。
これにより、モビリティプラットフォーム、交通データシステム、デジタル決済、需要予測、フリート管理、モビリティ分析などを提供する企業にビジネス機会が生まれています。
地域交通の課題がMaaS導入を促進
人口減少と高齢化は、日本各地の地域交通ネットワークに大きな課題をもたらしています。
地方都市や農村地域では、公共交通サービスの減少、運転手不足、利用者数の減少に直面する可能性があります。MaaSは、さまざまな交通資源を連携させ、実際の移動需要により適合したサービスを提供することに役立ちます。
MLITの2026年度のプログラムでは、地域交通DXや、交通手段が限られている地域の課題解決を目的としたプロジェクトを特に支援しています。
これにより、地域MaaSは、日本の大都市圏以外における最も重要な成長機会の一つとなっています。
オンデマンド交通が新たなMaaS機会を創出
オンデマンドバス、タクシー、地域交通サービスは、定時定路線型の公共交通を補完できます。
デジタルプラットフォームは、移動需要を分析し、車両、予約、ルートを動的に調整できます。これにより、従来型の定時定路線サービスを経済的に維持することが難しい地域でも、自治体や事業者がモビリティサービスを提供しやすくなります。
オンデマンド交通をMaaSプラットフォームに統合することで、配車ソフトウェア、AIベースの需要予測、フリート最適化、デジタル予約システムなどにもビジネス機会が生まれています。
鉄道が引き続き重要な基盤に
日本の広範な鉄道ネットワークは、マルチモーダルMaaSの強固な基盤となっています。
MaaSプラットフォームは、鉄道による移動をバス、タクシー、シェアリング車両、自転車、徒歩ルートと組み合わせ、統合型デジタルサービスを通じて、ユーザーが移動全体の計画から決済まで行えるようにします。
この機会は、1回の移動で複数の交通手段を頻繁に組み合わせる大都市圏において特に重要です。
デジタルチケット・キャッシュレス決済が市場を拡大
デジタルチケットは、日本のMaaSエコシステムにおける重要な構成要素になりつつあります。
個々の交通手段ごとに別々の乗車券を購入する代わりに、統合型プラットフォームでは、統一されたインターフェースを通じて複数のサービスの検索、予約、決済、利用が可能になります。
MLITのMaaS 2.0フレームワークでは、デジタルチケットやキャッシュレス交通を、他の地域モビリティ施策とより深く連携させるべき分野として明確に位置付けています。
これにより、決済プラットフォーム、チケット発行システム、ID管理、モバイルアプリケーション、交通システムのバックエンド統合などにビジネス機会が生まれています。
観光MaaSが高付加価値用途を創出
観光は、日本のMaaS市場におけるもう一つの重要な機会です。
訪日観光客は、空港、鉄道駅、バス、タクシー、レンタカー、観光施設などを組み合わせて移動することが多くあります。観光向けMaaSは、ルート計画、予約、チケット発行、観光情報、地域交通を統合できます。
MLITは地域モビリティの拡大と交通手段の不足への対応に向けた取り組みの一環として、2026年度に観光MaaS推進事業を開始しました。
これにより、DMO（観光地域づくり法人）、鉄道事業者、旅行会社、テクノロジー企業などにビジネス機会が生まれています。
AI・データ分析がモビリティ計画を高度化
人工知能は、MaaSプラットフォームを基本的な経路検索システムから予測型のモビリティ管理システムへと変革できます。
AIは以下の予測を支援できます。
乗客需要
交通渋滞
必要車両数
ルート変更
移動需要のピーク時間帯
フリート稼働率
交通障害
これらの機能をリアルタイムの位置情報や決済データと組み合わせることで、事業者は交通サービスを継続的に最適化できるようになります。
デジタル庁は、交通モード間におけるモビリティデータの共有・活用に向けたルールやアーキテクチャの整備を進めています。
自動運転モビリティが将来のMaaSエコシステムを強化
日本のMaaS市場は、自動運転との連携をますます強めています。
自動運転バス、ロボタクシー、自動配送システムは、将来的にMaaSプラットフォームへ統合され、ユーザーがマルチモーダルな移動の一部として自動運転交通を利用できるようになる可能性があります。
デジタル庁は2026年、自動運転の将来に焦点を当てたプロジェクトチームを設置し、地域交通、人口動態、自動車産業への影響などを検討しています。
これにより、従来型交通と自動運転交通の双方を調整できるMaaSプラットフォームに長期的なビジネス機会が生まれています。
MaaSが高齢化社会のモビリティを支援
日本の高齢化により、より利用しやすく、個々のニーズに柔軟に対応できる交通サービスへの需要が高まっています。
MaaSプラットフォームは、需要応答型交通、簡素化された予約、アクセシブルな経路計画、地域交通サービスの連携などを通じて、高齢者の移動を支援できます。
将来のプラットフォームでは、エレベーターの利用可能状況、徒歩移動の難易度、車両のバリアフリー対応、介助付き交通などのアクセシビリティ情報がますます組み込まれる可能性があります。
データ統合が競争優位性に
MaaSの将来は、複数の交通事業者からのデータを統合する能力に大きく左右されます。
潜在的なデータソースには以下が含まれます。
鉄道ダイヤ
バスの位置情報
タクシーの空車情報
交通状況
駐車場システム
シェアサイクルサービス
道路センサー
決済システム
気象情報
乗客需要
自動運転車
日本の国家的なデジタルモビリティ施策では、交通サービス間の連携を改善するため、データ共有、相互運用性、共通アーキテクチャが重視されています。
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MaaSは、交通運賃だけに依存せず、複数のビジネスモデルを通じて収益を生み出すことができます。
潜在的なビジネスモデルには以下が含まれます。
サブスクリプション型MaaS： ユーザーが定額料金を支払い、交通サービスを利用。
従量課金型： 顧客が移動ごとに料金を支払うモデル。
B2Bモビリティ： 企業が従業員や顧客向けに交通サービスを提供。
観光MaaS： 交通サービスと観光・目的地向けサービスを統合。
自治体MaaS： 地方自治体が地域モビリティを改善するためにプラットフォームを委託。
データサービス： 集約されたモビリティ情報を都市計画や交通最適化に活用。
日本のMaaS市場の展望
日本のMaaS（Mobility as a Service）市場は、個別のモビリティアプリケーションから、人、車両、インフラ、データをつなぐ、より広範なデジタル交通エコシステムへと発展すると予想されています。
最も有望な機会は、地域MaaS、オンデマンド交通、デジタルチケット、AIモビリティ分析、観光MaaS、自動運転交通、マルチモーダルデータプラットフォームなどの分野から生まれる可能性があります。
交通DXに対する政府支援、MaaS 2.0フレームワーク、自動運転モビリティに関する取り組みは、市場の継続的な発展に向けた重要な基盤となっています。
主なビジネス機会
マルチモーダルMaaSプラットフォーム
地域交通DX
オンデマンドモビリティプラットフォーム
デジタルチケット・キャッシュレス決済
AIベースの需要予測
フリート最適化ソフトウェア
鉄道・バス統合
タクシー・ライドヘイリング統合
観光MaaSソリューション
自動運転車統合
モビリティデータプラットフォーム
スマートシティ交通システム
モビリティサブスクリプションサービス
アクセシブル交通プラットフォーム
法人向けモビリティサービス
駐車場・シェアモビリティ統合
MaaSコンサルティング・システム統合
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記事提供：DreamNews
