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【鳥取県の事例に学ぶ】サイクルツーリズムを自治体がデータで可視化するには
2026/07/30
自転車活用推進法の成立以降、サイクルツーリズムは国策として一段と強化され、全国の自治体で「ナショナルサイクルルート」の指定を見据えたルート整備やプロモーションが進んでいます。一方で、施策が進めば進むほど自治体担当者の頭を悩ませるのが「その施策は本当に効果があったのか」を客観的に説明する難しさです。本記事では、サイクリストの実態把握という課題に対し、位置情報データを活用してどのように「見える化」を実現するのか、鳥取県観光戦略課様の事例を交えながら解説します。
目次
- 1. サイクルツーリズムが自治体に注目される背景
- 2. 広大なルートほど「実態把握」が難しいという共通課題
- 2-1. カメラ・人員配置・カウンターの限界
- 3. 鳥取県「鳥取うみなみロード」に見るデータ活用の実際
- 3-1. ナショナルサイクルルート指定という目標とKPI設定の必要性
- 3-2. 速度フィルタリング×道路単位解析でサイクリストだけを抽出
- 3-3. 対前年比108％の可視化とEBPMの推進
- 4. 他ルートとの比較で自地域のポジションを客観視する
- 5. サイクリストデータを施策に変える4つのステップ
- 5-1. ステップ1：人流データでサイクリストだけを高精度抽出する
- 5-2. ステップ2：エリアセグメンテーションで「どこから来たか」を読み解く
- 5-3. ステップ3：ダッシュボードで関係者全員が同じファクトを共有する
- 5-4. ステップ4：需要予測・広告配信へと発展させる
- 6. 官民一体でルートの魅力を面として底上げする
- 7. よくある質問
- 7-1. Q. サイクリストの通行量は、既存の交通量調査データでは代用できないのでしょうか。
- 7-2. Q. データ取得にあたって、個人のプライバシーは保護されるのでしょうか。
- 7-3. Q. 調査は単年度で完結するものでしょうか、それとも継続的に行うべきでしょうか。
- 8. まとめ
サイクルツーリズムが自治体に注目される背景
自転車を活用した観光であるサイクルツーリズムは、地域振興の柱として全国の自治体から注目を集めています。国が「ナショナルサイクルルート」の指定やモデルルートの整備を進める中、都道府県・市町村もそれぞれの地域資源を生かしたルート整備やサイクルステーションの設置、レンタサイクル事業の拡充などに取り組んでいます。
こうした動きの背景には、単なる観光振興にとどまらない期待があります。サイクリストは滞在時間が長く、地域を「面」で周遊する傾向があるため、宿泊・飲食・物販といった域内消費の拡大につながりやすいという特性があります。特に人口減少や産業再興が課題となっている地域にとって、域外からの来訪者を呼び込み地域経済を活性化させる手段として、サイクルツーリズムへの期待は年々高まっています。
また、インバウンド需要の観点からも注目度は高まっています。都市部への訪問が集中しがちな訪日観光客に対し、都市部とは異なる景観や体験を提供できるサイクルツーリズムは、地方への周遊を促す有力なコンテンツとして期待されています。こうした背景から、ルート整備や情報発信といった「呼び込む」施策と並んで、「呼び込んだ後にどう成果を測るか」という視点の重要性が増しています。
広大なルートほど「実態把握」が難しいという共通課題
サイクルツーリズムを推進する自治体が共通して直面するのが、「サイクリストが実際にどれだけ、どこを走っているのか」を正確に把握することの難しさです。
カメラ・人員配置・カウンターの限界
これまで自治体がルートの利用状況を把握する手段としては、ビデオカメラの設置、人員を配置しての目視観測、通行量カウンターの設置といったアナログな手法が中心でした。しかし、サイクリングルートは数十キロから百数十キロに及ぶことも珍しくなく、こうした手法では区間ごとの詳細な利用実態まで把握することには限界があります。特定の地点だけを見ていても、ルート全体としてどこが賑わい、どこが素通りされているのかという「面」としての実態は見えてきません。
また、施策の効果を検証しようとしても、「なんとなく利用者が増えた気がする」という感覚的な評価にとどまってしまい、予算を投じた施策の成果を庁内や国に説明する際の説得力に欠けるという課題も生まれます。ナショナルサイクルルートの指定を目指す自治体にとっては、客観的な数値データに基づくKPI（重要業績評価指標）の設定と進捗管理が不可欠であり、ここに位置情報データを活用した動態分析のニーズが生まれています。
さらに、複数の市町村にまたがる広域ルートの場合、行政の壁を越えた合意形成の難しさも課題として挙がります。市町村ごとに把握している利用実態やデータの形式がバラバラでは、県全体としての一貫した施策展開や、地元事業者への説得力のあるエビデンス提示が難しくなります。「誰が、いつ、どこを、どのくらいのペースで走っているのか」という共通のファクトを、関係者全員が同じ物差しで参照できる状態をつくることが、広域連携を機能させる出発点となります。
鳥取県「鳥取うみなみロード」に見るデータ活用の実際
こうした課題に対し、実際に位置情報データを活用して成果を上げている事例が、鳥取県観光戦略課様による「鳥取うみなみロード」の取り組みです。当社では本ルートの利用実態調査を2年間にわたり継続してご支援しており、実際の設計思想と成果をご紹介します。
ナショナルサイクルルート指定という目標とKPI設定の必要性
鳥取県では、県を東西に横断する約152キロメートルのサイクルルート「鳥取うみなみロード」を軸に、国が指定する「ナショナルサイクルルート」の指定を目指しています。走行環境の整備や受け入れ体制の強化、情報発信などに取り組む一方で、152キロメートルという非常に長いルートを対象とする場合、区間ごとの詳細な利用者数を把握するにはこれまでの観測手法では限界がありました。目標の達成に向けてKPIを設定し、施策の検討や展開につなげるためには、客観的な数値データの取得が不可欠だったのです。
速度フィルタリング×道路単位解析でサイクリストだけを抽出
人流データの導入検討にあたり、鳥取県様は複数の事業者を比較検討されました。その中で当社の提案が採用された最大の理由は、「鳥取うみなみロード」にルートを絞り込み、「サイクリスト」だけを高い精度で抽出できる点にあったといいます。
具体的には、自動車とは異なる自転車特有の走行速度帯（時速10キロメートルから30キロメートルの範囲など）でGPSの移動履歴をフィルタリングすることで、自動車や歩行者を除外し、サイクリストの動態のみを精緻に捕捉します。さらに、一般的な「メッシュ単位」の計測ではなく、ルートの道路形状に合わせた「道路単位」での解析を行うことで、並走する自動車道のデータを拾ってしまうノイズを防ぎ、県が求める分析要件に合致した正確な計測を実現しました。
対前年比108％の可視化とEBPMの推進
この取り組みにより、これまで「なんとなく多い・少ない」という感覚でしか語れなかったサイクリストの通行量が、具体的な数値として示せるようになりました。鳥取県観光戦略課様のインタビューでは、対前年比108％という結果が示され、実施してきた施策の有効性を客観的な数値で確認できたことが報告されています。
自治体として税金を使って事業を行う以上、その効果を数値で説明する責任があります。今回のレポートは庁内での報告や他部署への説明においても説得力のある資料となっており、EBPM（証拠に基づく政策立案）を推進する材料として活用されています。そして2026年3月、鳥取うみなみロードは国からナショナルサイクルルートの指定候補ルートに選定されました。今後は指定に向けた審査が進む中で、取得した人流データが国への報告にも活用される予定です。
このプロジェクトでは、1年目はローデータでの納品でしたが、2年目には比較分析を含めたレポート形式での納品に切り替えられています。専門知識が必要な分析部分を外部に委ねることで、行政側でも理解しやすい形に落とし込めた点は、データ活用を庁内に定着させるうえで重要な工夫といえるでしょう。また、今後はインバウンド（訪日外国人観光客）の動向把握にも注力する方針が示されており、どの国からどの程度の来訪があるのかを人流データから読み解くことで、世界に誇れるルートづくりへとつなげていく展望も語られています。
他ルートとの比較で自地域のポジションを客観視する
自地域のルートの現在地を正しく把握するには、単独の数値だけでなく、しまなみ海道サイクリングロードやつくば霞ケ浦りんりんロードといった、既に国内外で高い知名度を確立している先行ルートとの比較も有効です。走行者数の絶対値だけでなく、平日・休日別の利用パターンや、居住地別・年代別の来訪者構成を比較することで、「自地域ならではの強み」と「先行ルートに学ぶべき伸びしろ」の両方を客観的に描き出すことができます。こうした比較データの蓄積は、ナショナルサイクルルート指定に向けた申請資料としても、また地元事業者への説明材料としても、単年度の数値以上に説得力のあるエビデンスになります。
サイクリストデータを施策に変える4つのステップ
鳥取県様の事例からも分かる通り、サイクルツーリズムの推進においては「データを取得すること」自体がゴールではなく、施策や意思決定にどうつなげるかが本質です。当社では、実際の自治体向けプロジェクトにおいて、以下の4つのステップでサイクリストデータを具体的な施策へと落とし込む設計を行っています。
ステップ1：人流データでサイクリストだけを高精度抽出する
出発点となるのが、GPS位置情報データからサイクリストのみを高精度に抽出する仕組みです。特定の通信キャリアに依存しないマルチキャリアのGPS位置情報データを基盤とし、前述の速度帯フィルタリングと、任意のポリゴンによる測定区間の定義を組み合わせることで、対象ルートを走行するサイクリストの純度の高いデータを抽出します。
また、抽出したGPSサンプル数をそのまま使うのではなく、エリアごとの実際の人口統計と照らし合わせて「ユーザー1人あたりの換算人口」を算出する拡大推計を行うことで、サンプルの偏りを排除し、実勢に近い精緻な推計値を導き出します。こうした位置情報ビッグデータの分析ノウハウは、観光地分析からエリアマーケティングまで幅広く応用が可能です。
測定対象区間についても、サイクルステーション間の道路や、ルート全体を任意のポリゴンで自由に定義できるため、「特定区間だけ利用が伸び悩んでいる」「休日だけ極端に混雑している」といった区間別・時間帯別の粒度での実態把握が可能になります。加えて、属性項目として性別・年代・居住地なども取得できるため、単なる通行量の増減だけでなく、「どのような層に利用されているルートなのか」という質的な変化も継続的にモニタリングできます。
ステップ2：エリアセグメンテーションで「どこから来たか」を読み解く
通行量や利用者数だけでは、「誰が」「どこから」訪れているのかまでは分かりません。そこで活用するのが、独自の小地域セグメントデータ「c-japan®」です。国勢調査や年収・地価などの統計指標をもとに、全国の町丁目を35分類（「都心のセレブ」「都市部のニューファミリー」等）したこのデータを来訪者の居住地情報に掛け合わせることで、単なる都道府県・市区町村単位ではなく、サイクリストが普段生活している「エリアの特性」まで踏み込んだ解像度の高いペルソナ像を構築できます。
「都心のマンション住まいの単身層」が多いのか、「郊外の一戸建てファミリー層」が多いのかが分かれば、響くプロモーション手法や、現地での受け入れ環境整備（自動車でのアクセス性のアピールや、ファミリー向け休憩施設の充実など）の方向性を、勘に頼らず具体的に検討できるようになります。
ステップ3：ダッシュボードで関係者全員が同じファクトを共有する
自治体が扱うデータ活用プロジェクトで意外と見落とされがちなのが、「専門的な分析結果を、専門知識のない関係者にどう伝えるか」という課題です。CSVデータの数字の羅列を各自が読み解く場合、どうしても個人の主観や解釈のブレが生じてしまいます。
そこで有効なのが、Tableauなどを用いたダッシュボードによる可視化です。膨大なデータを地図やグラフに落とし込み、区間別・属性別・来訪観光地別・宿泊先別といった切り口でクリック操作だけで動的に分析できるようにすることで、県庁内にとどまらず、沿線の市町村や地元事業者ともデータを共有できます。「この区間は素通りされているから案内看板を立てよう」「休憩する人が多い時間帯に合わせて早朝営業をしよう」といった具体的な議論が、データという共通のファクトをもとに自発的に生まれるようになります。加えて、地点ごとの自転車通行者の流れを動画で可視化するツールを組み合わせることで、より直感的な理解を後押しすることも可能です。
ステップ4：需要予測・広告配信へと発展させる
データ活用の発展形として、AIによる需要予測やレポート自動生成、さらにはプロモーションへの接続も視野に入れることができます。蓄積した来訪データをもとに新規ルート開設時の来訪者数やレンタサイクル需要を予測すれば、拠点整備の投資判断の材料になりますし、分析結果をもとにしたレポートの自動生成は、議会や庁内への説明資料の作成負担を軽減します。
さらにオプションとして、分析で特定した有望エリアの「今いるユーザー」に向けて、ジオターゲティング広告をリアルタイムに配信する仕組みも活用できます。従来の広域配信のような無駄を排除し、施策の認知拡大を効率的に後押しすることが可能です。
ここまでの4つのステップを整理すると、次のような流れになります。
| ステップ | 目的 | 主なアウトプット |
|---|---|---|
| ①データ抽出 | サイクリストだけを高精度に捕捉する | 区間別・時間帯別の走行者数 |
| ②ペルソナ分析 | 来訪者の居住特性を読み解く | エリア特性別のセグメントデータ |
| ③可視化・共有 | 関係者が同じファクトを共有する | ダッシュボード・動画可視化 |
| ④施策展開 | 需要予測・プロモーションへ接続する | 需要予測レポート・広告配信 |
「取得して終わり」にせず、この4段階を一気通貫で設計することが、データ活用を一過性の調査で終わらせず、継続的な施策改善のサイクルとして根付かせるポイントです。
官民一体でルートの魅力を面として底上げする
これら4つのステップを通じて目指すべきなのは、行政だけがデータを保有する状態ではなく、県庁・市町村・地元事業者が同じデータを見ながら議論できる状態をつくることです。行政によるハード面の整備（道路環境や案内板の改善）と、地元事業者によるソフト面のおもてなし（店舗サービスや新メニューの開発）が、同じデータに基づいて相乗的かつ同時並行で進むことで、ルートは点ではなく「面」として魅力が底上げされていきます。
鳥取うみなみロードで培われたこうしたアプローチは、他の自治体でも横展開が可能な確実性の高い手法です。長期的な利用状況の推移や、先行する有名ルートとの比較データを体系化していくことで、地域独自のポテンシャルと課題を客観的に描き出し、ブランド力の向上と地域振興を後押しする強固なデータ基盤を築くことができます。
とりわけ、原子力災害からの復興や過疎化への対応など, 地域固有の事情を抱える自治体にとっては、サイクルツーリズムは「新たな需要創出」の起爆剤として位置づけられるケースも増えています。域外からの来訪者誘致と域内消費の拡大を、単なる掛け声ではなく客観的なデータで裏付けながら進めていくことが、地元事業者の事業促進やマーケティングに直結するエビデンスとなり、ひいては地域全体の持続的な振興につながっていきます。
また、データの共有範囲を県庁内に限定せず、沿線市町村や観光協会、さらには地元の民間事業者にまで広げることも重要です。専門知識がなくても直感的に理解できる形でデータを提示できれば、「この期間のこの属性はどう動いているか」といった多様な視点からの読み解きが自発的に生まれ、関係者全員が納得感を持って施策立案に参加できるようになります。こうしたプロセス自体が、地域における「データ利活用」を牽引するモデルケースとして根付いていくのです。
よくある質問
Q. サイクリストの通行量は、既存の交通量調査データでは代用できないのでしょうか。
一般的な交通量調査は自動車を主対象としており、自転車と歩行者が明確に分離されていないケースが少なくありません。GPS位置情報データを移動速度帯でフィルタリングする手法であれば、自動車・歩行者と混在した状態からでもサイクリストだけを高い精度で切り出せるため、既存の交通量調査を補完・代替する形で活用されています。
Q. データ取得にあたって、個人のプライバシーは保護されるのでしょうか。
位置情報データはオプトインで取得されたうえで、居住地周辺のデータ削除などの統計的な秘匿化処理が施されており、個人を特定できない形で提供されます。国の審査や県民向けの公表資料としても活用できるよう、プライバシー保護の観点をクリアしたデータであることが前提となります。
Q. 調査は単年度で完結するものでしょうか、それとも継続的に行うべきでしょうか。
ナショナルサイクルルート指定のような中長期的な目標を掲げる場合、単年度のスナップショットだけでは施策の効果検証や国への説明材料として不十分になりがちです。鳥取県様の事例のように複数年にわたって同じ条件で計測を継続することで、前年比較やトレンドの把握が可能になり、施策の裏付けとしての説得力が格段に増します。
まとめ
サイクルツーリズムの推進において、ルート整備や情報発信と並んで欠かせないのが「施策の効果を客観的な数値で語る」というプロセスです。鳥取県様の事例が示すように、GPS位置情報データを用いてサイクリストだけを高精度に抽出し、エリアセグメンテーションによるペルソナ分析、そして誰もが読み解けるダッシュボードでの共有までを一気通貫で行うことで、感覚的な評価から脱却し、EBPMに基づいた説得力のある施策立案が可能になります。
改めて振り返ると、ポイントは大きく3つに整理できます。第一に、自動車や歩行者と混在しがちな人流データから「サイクリストだけ」を高精度に抽出する技術的な工夫です。第二に、通行量という量的な指標だけでなく、来訪者がどのようなエリアから来ているのかという質的なペルソナ像を掛け合わせる視点です。そして第三に、専門家だけでなく行政・地元事業者を含めた関係者全員が同じデータを見ながら議論できる「共有の仕組み」を用意することです。この3つが揃って初めて、データは単なる調査結果から、地域を動かす施策の原動力へと変わっていきます。
自地域のサイクリングルートについて「利用実態を客観的に把握したい」「施策の効果を数値で説明したい」「ナショナルサイクルルート指定に向けたエビデンスを整えたい」とお考えの自治体・観光協会・DMOのご担当者様は、ぜひ一度、当社までお気軽にご相談ください。鳥取県様をはじめとする自治体支援で培ったノウハウをもとに、貴地域に最適なデータ設計をご提案いたします。
監修者プロフィール
市川 史祥
技研商事インターナショナル株式会社
取締役 CMO シニアコンサルタント
一般社団法人LBMA Japan 理事
ロケーションプライバシーコンサルタント
流通経済大学客員講師／共栄大学客員講師
統計士／医療経営士／介護福祉経営士
Google AI Essentials／Google Prompt Essentials
1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS（地図情報システム）の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。
電話によるお問い合わせ先：03-5362-3955（受付時間／9：30～18：00 ※土日祝祭日を除く）
Webによるお問い合わせ先：https://www.giken.co.jp/contact/
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