3か月で3件！ 都営バス「バス置き去り」はなぜ起きた？ 直面するドライバー疲労・人手不足の深刻なジレンマとは
都営バス置き去り事案連続
2025年度、都営バスでドライバーの車内点検怠慢による乗客置き去り事案が3件発生している。4月には9歳の女子小学生（ドライバーは60歳代）、5月には10歳前後の女子（ドライバーは50歳代）、6月には20歳代男性（ドライバーは40歳代）が置き去りになった。
3か月連続の事案として、マスコミもこぞって報じている。
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大人の場合はスマートフォンで営業所へ連絡できることが多く、何とか対応可能だ。しかし小児の場合、
「連絡手段を持たない可能性」
があり、非常に心配される。日本テレビ系のニュース番組では、都営バスでは年間5件程度の置き去りトラブルが発生していると報じられた。
東京都交通局は、こうした事案を受けて音声による点検促進システムの導入を決定した。約1450台に、2026年6月までに設置を完了する予定である。運転席近くで
「車内点検を行ってください」
と繰り返し音声通知が行われ、後方のボタン操作で解除できる仕組みだ。
ただし、5月の事案では50歳代のドライバーがトイレのために施錠して一時バスを離れ、その際に内規の車内点検を怠り10歳前後の女児を置き去りにした。生理現象による慌てた行動と考えられるが、点検促進システムも人間が扱うものであり、完全な安全性には懸念が残る。
バス置き去り問題の構造
都営バス（画像：写真AC）
音声通知によるドライバーへの注意喚起は、「意識づけ」の一環に過ぎない。後方のボタン操作で音声通知を解除できる以上、ドライバーの自発的な確認行動が100%保証されるわけではない。
先の生理現象は、ドライバー業務でしばしば起こりうる場面である。しかし、ボタン操作に依存する構造は、操作を形式的に済ませる
「形骸化リスク」
を内包する。点検義務を遵守させるシステムとしての弱さや、悪意や過失を完全に防げない構造的課題も抱えている。現行システムは性善説に基づいた、日本的な仕組みといえる。しかし置き去りは、体調不良や場合によっては生死に直結する。
「ドライバーが車内点検を否応なく行わざるを得ない状況」
を作ることが重要であり、性悪説に立ったシステムデザインが求められる。
ここで、バスドライバーの労働現場の実態を振り返る。バス事業は2024年問題による人手不足が深刻だ。モータリゼーションや新型コロナ禍による乗客減で便数が減り、一便あたりの利用者数が増加している。結果として、ドライバーは余計に神経を使わざるを得ない状況が生まれている。
長時間勤務による疲労は集中力低下や意識散漫を招き、置き去り事故に繋がるヒューマンファクター（人間の行動・心理・認知・判断・疲労などが結果や安全に与える影響）となる。筆者（西山敏樹、都市工学者）が複数のバス事業者と意見交換するなかでも、
・ダイヤに余裕がない場合
・車両の別ダイヤへの引き渡しまで時間がない場合
終点や車庫での車内点検を事実上カットせざるを得ない状況がある。内規やマニュアルだけでは、現場の厳しい状況下で行動変容を促すことは難しい。
乗客置き去り問題は、運行システムの欠陥だけでなく、ヒューマンファクター管理の課題に根ざす可能性が高い。バス事業者には、ドライバーに心理的負担をかけずに安全を確保する方法論の議論が求められる。
車内点検自動化の可能性
都営バス（画像：写真AC）
現在の情報技術を踏まえ、置き去り事故の防止策を検討する。入庫時に事故が起こりやすい営業所では、
「運賃箱の現金回収を車内点検に連動させる方法」
がある。一定時間を置き、点検が未完了の場合は金庫操作を不可とする仕組みだ。こうすれば、ドライバーは点呼プロセスを進める前に車内点検を行わざるを得ない。車内カメラと連動させ、営業所員が点呼時に最終確認する方法も考えられる。
車内センサーの導入も可能である。座席センサーで有人を感知し、IoT技術を使って情報を営業所に送信する。また、空車時と有人時の重量差を測定することで、乗客の置き去りを把握することもできる。AIによる人物認識精度も向上が期待でき、標準化の可能性もある。遠隔で営業所から対象を確認するリモートセンシングも、自動運転研究の技術を応用可能だ。
さらに、乗客側のユーザビリティを高めた発信システムも有効である。降車ボタンの停止中押下で営業所に通知できる仕組みを導入すれば、ドライバーと乗客の多層的確認体制が構築できる。ドライバー監視型のシステムだけでなく、人為的要因に依存せず自動的に置き去りを把握できる設計が望ましい。
AIやIoT、各種センサー技術の活用により、車内の人の存在を自動で把握・可視化できる。その情報をインターネットで即時に共有することも可能だ。点検の抜け漏れを根本的に減らす潜在力を持つ技術である。
現在のバス事業の厳しい状況を踏まえると、ドライバーの心理的負担を軽減しつつ、運行管理者がリアルタイムで状況を把握する仕組みが重要だ。ドライバーの意識だけに依存しても、100%の安全は保証できない。心身の状況や意識に左右されず、自動で置き去り情報を発信・共有できるシステムが防止策の肝となる。
運賃収受業務との連動設計で、事務手続きを含め強制力を持たせる施策も可能だ。こうした設計は逆に、ドライバーの心理的負担を軽減する効果も期待できる。現状では、ドライバー負担をやわらげる視点での議論が不足している。
防止への技術投資
都営バス（画像：写真AC）
現時点で検討されている単なる促し重視のシステム導入では、ドライバーの「サボり」や「ミス」を完全に防ぐことはできない。
・教育や人材評価制度
・労働環境の改善
・意識改革
と連動させる必要がある。バス事業者は、組織として置き去り事故を防ぐことを優先課題に掲げる体制整備が重要だ。
ただし、バスドライバーの育成と人員確保が重要な社会情勢では、心理的負荷を与える施策は避ける必要がある。その上で、情報技術を活用し
「自然に置き去り情報が営業所で把握できる方法」
が望ましい。乗客によるブザーボタンの発信も、この観点で重要である。こうした技術投資は、経済的にも意義が大きい。置き去り事故による社会的損失や、バス事業のブランド毀損コストの長期的増大を回避できるからだ。
例えば、センサーで置き去りの乗客を検知し、インターネット経由で営業所と共有するシステムは、1台10万円程度で導入可能である。各地の情報系大学やスタートアップと連携すれば、さらに費用を抑えられる可能性もある。情報技術は量産効果で価格低下も期待できる。地域のバス協会会員事業者での協働も可能だ。
乗客が降車ボタンで置き去りを通知する仕組みも、1台10万円程度で実現できる。高価な設備でなく、現行技術＋αの導入で十分だ。こうした取り組みにより、置き去り事故による社会的損失やブランド毀損コストを抑え、乗客満足度の向上やバスの安心感向上につなげられる。
AI活用による安全確保策
都営バス（画像：写真AC）
今回都営バスに導入される音声点検システムは、ドライバーの意識喚起の一手段に過ぎない。完全解決にはならず、広い視点での問題解決策が求められる。
技術的支援と業務プロセスの改革、ドライバーに過度なプレッシャーをかけない組織的取り組みが一体となった対策が不可欠だ。特に、ドライバーの心理的負担を避けつつ自動的に置き去り情報を収集できるシステムの必要性は高い。
未来の公共交通の安全は、AIやIoTの活用と現場の人間管理の融合によって実現される。この観点から、安価な情報技術への投資がベストチョイスである。
