近年、AI技術の発展が目覚ましく、都市部だけでなく地方でも活用が進んでいます。特に、人口減少や高齢化が進む地域では、AIを活用することで労働力不足を補い、地域の魅力を向上させる試みが注目されています。
地方自治体や中小企業にとって、AIは業務効率化や収益向上に貢献するだけでなく、新たなビジネス機会を生み出す可能性を秘めています。観光業、農業、行政サービス、防災といった分野での活用が進んでおり、それぞれの成功事例から学ぶことで、さらなる可能性を探ることができます。
本記事では、「地方創生×AI活用」の具体的な事例と成功のポイントについて解説します。
地方創生におけるAI活用の具体的な事例
観光業におけるAI活用事例
地方観光の活性化において、AIはデータ分析を通じたマーケティングや訪日外国人向けのサポートツールとして活用されています。
- 観光データ分析による集客最適化
- AIを活用したビッグデータ分析により、観光客の動向や人気の観光地を把握。
- 地域ごとの観光施策をデータドリブンで最適化。
福井県では、北陸新幹線の開通にあわせ、観光業の実態をまず探るために、県内随所にアンケートを設置し、観光客の満足度向上を狙う取り組みを進めています。
- 多言語対応のAIチャットボット
- 外国人観光客向けのAIチャットボットが、宿泊施設や観光地の案内を多言語対応で提供
浅草にある「SUSHI Making Experience JOY ASAKUSA」では、観光客向けに鮨握り体験を提供しています。海外からの観光客に対応するために、英語が堪能なスタッフだけでなく、AI音声翻訳機を活用して接客をしています。
- 画像解析技術による観光資源の可視化
- AIによる画像解析で、SNS上の観光地の人気度を分析し、PR戦略を策定。
高知県高知市の帯屋町筋（おびやまちすじ）商店街では、AIを活用した人流データを取得するシステムの整備が進められています。この狙いは、データを活用して商店街の活性化させることです。
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農業におけるAI活用事例
地方の基幹産業である農業でも、AIが生産性向上に寄与しています。
- スマート農業の推進
- センサーやドローンとAIを組み合わせて、作物の生育状況をリアルタイムで分析。
デジタル・インフォメーション・テクノロジー株式会社は北海道北斗市において、地元の学生を対象にインターンシップを実施しました。AI画像解析技術を使い、おいしいトマトの栽培を効率化する可能性を模索するというものです。
- 作物の生産予測と収穫時期の最適化
- 気象データと連携し、AIが作物の生育状況を予測。
- 収穫適期を判断し、収益の最大化を図る。
宮崎県新富町を拠点にスマート農業を推進するAGRIST株式会社が、山梨県北杜市でNXアグリグロウ株式会社と連携し、農産物の収量予測に関する実証実験に取り組みました。農場に環境センサー（温度、湿度、日射量、CO2濃度など）とカメラを設置し、収集したデータをAGRISTのAI技術で解析。2週間先の収穫量を精度高く予測することで、物流効率化や農家の収益向上を目指しています。
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自治体の行政サービスにおけるAI活用事例
自治体の業務効率化や住民サービス向上にもAIが貢献しています。
- AIチャットボットによる住民対応
- 住民の問い合わせ対応をAIが自動化し、職員の負担を軽減。
東京都港区では、港区LINE公式アカウント上に開設している「港区スマホ区役所」において、生成AIを用いた子育て並走サービスを開始しました。港区LINE公式アカウントに相談をなげかけると、生成AIが子育て支援サービスを案内してくれます。
- 行政業務の自動化と効率化
- 書類審査やデータ入力作業をAIが自動化し、人的コストを削減。
行政において「調達業務」は非常に作業工数のかかる業務のひとつです。調達のための文書作成はこれまで膨大な時間がかかるケースもありました。そこで、株式会社うるるでは、この調達業務に関する作業において生成AIを活用したサービスを提供中。工数を大幅に削減することで、住民へのサービス提供を加速させる取り組みです。
また東京都町田市において、生成AIを活用することで、議事録作成にかけていた作業時間を約96％も削減できた事例が発表されています。導入から1ヵ月で約200時間分、約350回分の音声データを、議事録として生成しています。
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防災・災害対応におけるAI活用事例
災害の多い日本において、AIの活用は防災対策の強化にも役立っています。
- 地震・水害のリスク予測
- AIが気象データを分析し、災害リスクを事前に警告。
Spectee ProはSNSや気象情報、自動車のプローブデータ、全国1万台以上の道路・河川カメラなどを解析し、世界で発生する災害や危機を、迅速に収集、可視化、予測できるAIリアルタイム防災・危機管理サービス。必要な情報をリアルタイムに通知、独自開発のAI技術やマップ機能などを活用して、正確かつ整理された情報を瞬時に入手できます。、同社のAIリアルタイム防災・危機管理サービス「Spectee Pro」の兵庫県神戸市における導入事例が発表されました。
- 避難計画の最適化
- 住民の行動データを基に、最適な避難ルートをAIが提案。
避難においては「避難所」でのAI活用も進みます。バカン社では、としまセンタースクエアにて豊島区役所職員と避難所入所受付のデジタル化の実証実験を実施しました。実証実験では、避難所で混雑を発生させないため避難者の避難入所受付にかかる時間をどれくらい短縮できるか、そして避難所運営者や自治体職員による避難者名簿のデータベース化や報告等の作業負担をどれくらい軽減できるかを検証しています。
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AI活用を成功させるポイント
AI導入のポイント
- 目的を明確にする
- 「何の課題を解決するためにAIを導入するのか」を明確にする。
- データの整備と活用
- AIの精度を高めるために、適切なデータ収集と整理が不可欠。
- 導入コストとROIの検討
- コスト対効果を十分に検討し、持続可能な運用体制を確立する。
AI導入の課題と解決策
- 初期コストの高さ → 補助金や助成金を活用する。
- 人材不足 → AIベンダーとの連携や外部研修を活用。
- データ活用の難しさ → AIコンサルタントの支援を受ける。
AI導入を成功させるステップ
- 課題の特定：AI導入の目的を明確にする。
- 適切なAIツールの選定：自社・自治体に適したソリューションを選ぶ。
- 試験導入（PoC）の実施：小規模でAIを試験導入し、効果を検証。
- 本格導入と運用最適化：データを活用し、継続的に改善。
データ活用の文脈では、しばしばデジタルトランスフォーメーション（DX）というワードが使われています。「DX」および「自治体でのDX」「防災でのDX」については以下の記事で詳しく解説しています。
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まとめ・今後の展望
AIは地方創生において大きな可能性を秘めています。観光業や農業、自治体業務、防災といった分野での成功事例から学びつつ、各地域の特性に合わせた活用が求められます。
今後、自治体や中小企業がAIを導入する際には、データ活用のスキルを高めることが重要です。適切なパートナー企業と連携しながら、AIを効果的に活用することで、持続可能な地方創生を実現できるでしょう。
AIにおいては生成AIが非常に有名ではあるものの、たとえば予測分析などにもAIの活用は進んでいます。予測分析AIについてはソニーのデータサイエンティストにインタビューした記事があるので、あわせてご覧ください。
