T2 自動運転システムとは？
T2 自動運転システムは、株式会社T2が開発・提供する、幹線輸送に特化した大型トラック向けレベル4自動運転システムおよび運行・遠隔監視プラットフォームです。長距離ドライバーの不足や2024年問題をはじめとする物流業界の構造的な供給力不足を解消するため、高速道路における無人走行と遠隔からの安全管理・管制を実現します。
車両に搭載されるAI自律走行ソフトウェアと、クラウド上の遠隔監視・運行管理システムが一体となって機能し、拠点間の中継輸送を無人化・省人化することを目指しています。日本の幹線物流の主要動脈である東京—大阪間（関東—関西間）などを皮切りに、実用化に向けた実証と商用運行を進めています。
主な機能
車両搭載型 自律走行・環境認識機能（インカーシステム）
- Bird-eye-view（BEV）空間認識とマルチセンサーフュージョン
複数のLiDAR、カメラ、ミリ波レーダーから得られるセンサー情報を統合し、AIモデルが全方位360度の周辺環境を鳥瞰的に把握します。悪天候や夜間走行時でも高い認識精度を維持し、死角を最小限に抑えた物体検知を行います。 - GNSS途絶環境対応の高精度自己位置推定
IMU（慣性計測装置）と高精度点群地図（3Dマップ）のマッチング技術を組み合わせることで、GNSS（衛星測位）信号が届きにくいトンネル内や高架下、物流施設内でも自車の正確な走行位置を特定し続けます。 - VLM（視覚言語モデル）を活用したシーン理解
最新の視覚言語モデル（VLM）を取り入れ、高速道路上の工事規制看板や落下物、車線規制などの道路事象を早期に読み取って理解します。これにより、後続・隣接車線の状況に応じた滑らかな車線変更や減速判断を自律的に行います。 - 大型商用車専用の車両運動制御
積載物の重量差や重心位置の変動、タイヤ種別（夏タイヤ・冬タイヤ・ミックス）、車両個体差などを考慮した高度な制御アルゴリズムを搭載しています。大型トラック特有の制動距離やロール挙動を踏まえ、荷崩れを防ぎながら安定した追従・走行を実現します。
遠隔監視・運行管理・管制システム（アウトカーシステム）
- リアルタイム遠隔監視・運行ステータスモニタリング
クラウド基盤を通じて、高速道路を走行中の自動運転トラックの車載カメラ映像、センサー検知データ、速度、位置情報などをリアルタイムに監視画面へ集約します。道路交通法上の特定自動運行主任者による常時監視体制をサポートします。 - 異常検知および安全停止・退避指示機能
車両のシステム異常や急激な気象悪化、道路上の突発的トラブルを検知した際、遠隔監視センターから緊急停止や安全な路肩・退避エリアへの待避指示を迅速に送信できます。 - 現場駆け付け・通話連携機能
トラブル発生時に現地へ駆け付ける「現場業務措置実施者」と遠隔監視者との間で音声通話や映像共有を行い、警察・消防・道路管理者など関係機関への迅速な通報および連携を可能にします。 - 運行ダイヤ・配車管理および遅延検知
自動運転トラックの運行計画やルート設定を車両側へ配信し、運行スケジュールの遅れや輸送進捗を監視します。道路混雑等に応じた計画変更の指示を一括して行えます。
拠点間輸送・オペレーション連携機能
- 切替拠点（トランスゲート）運行連携
高速道路インターチェンジ近傍に設けた「切替拠点」において、一般道区間（有人運転）と高速道路区間（自動運転）をスムーズに切り替えるオペレーションを支援します。料金所の自動通過技術とも連携し、無人運行の連続性を高めます。 - 物流施設内走行・バース連携
大規模物流施設の建物内やトラックバースへの自動進入・着車に対応するための誘導・位置認識連携を行います。外部の物流施設管理システムとの協調走行に対応します。
こんな企業・現場に向いている／向いていない
向いている企業・現場
長距離幹線輸送のドライバー不足に直面している大手物流・運送企業
- 夜間・長距離運行におけるドライバー確保の限界
T2 自動運転システムは高速道路上の幹線区間における自動運転・遠隔監視を担うため、関東—関西間などの長距離便においてドライバーが長時間拘束される負担を大幅に軽減できます。 - 高速道路インターチェンジ近傍に中継拠点を確保できる運行網
IC近傍の切替拠点「トランスゲート」を活用することで、集荷・配達を行う一般道は地場の有人トラック、長距離の高速本線はT2システムという中継輸送オペレーションを構築し、輸送キャパシティの維持・拡大を図れます。
大量の幹線貨物を定期ルートで恒常的に輸送する大手荷主・メーカー・流通企業
- 飲料・食品・日用品など定時・高頻度な拠点間大量輸送
固定ルートでの反復輸送に対して自動運転トラックを導入することで、荷主主導での持続可能なサプライチェーンを確保し、物流途絶リスクを低減できます。 - 物流施設や倉庫側の入出庫バースとの接続を高度化したい現場
次世代基幹物流施設における建物内自動走行やドックへの着車連携と組み合わせることで、荷役から長距離運行までの省人化プロセスを包括的に構築可能です。
向いていない企業・現場
一般道の複雑な市街地配送や不定期ルートの短距離配送が中心の企業
- ラストワンマイル配送や小口混載配送が主体の運用
T2 自動運転システムは高速道路を主軸とする幹線輸送に特化したソリューションです。狭小路の走行や店舗ごとの個別納品、複雑な一般道のみを対象とする配送業務には適合しません。地場配送向けの動態管理システムや配送計画ツールの活用が適しています。
幹線輸送の運行頻度が低く、専用車両や中継拠点の維持が困難な中小事業者
- 初期投資や運行体制の構築負荷を単独で吸収できない規模
自動運転トラックの導入には特殊センサーを搭載した車両や遠隔管制体制、切替拠点の運用ノウハウが必要となります。輸送量が限られる場合は、中継輸送の共同運行枠への参画や他社プラットフォームの共同利用を検討するのが現実的です。
類似ツールとの比較
| ツール名 | 特徴 | 料金 | 向いている企業 |
|---|---|---|---|
| T2 自動運転システム | 大型トラックによる高速道路幹線輸送に特化。車両制御・AI認識・遠隔管制・切替拠点運用を統合提供 | 要問い合わせ | 長距離幹線輸送網を持つ大手物流事業者、大手荷主企業 |
| Web.Auto | オープンソース「Autoware」を基盤とする自動運転開発・遠隔監視プラットフォーム。高い拡張性とリファレンスデザイン提供 | 要問い合わせ | 自社で自動運転車両を開発・カスタマイズしたい自動車メーカーや開発企業 |
| Dispatcher | バス・トラックなど多様な車種・複数メーカーの自動運転車両を同時遠隔管理できる運行管理プラットフォーム | 要問い合わせ | 複数メーカーの異なるモビリティを一元監視・運行管理したい自治体・交通事業者 |
| 先進モビリティ 自動運転システム | 東大発の技術をベースとしたトラック自動追従・隊列走行および自動運転システム。公道実証実績が豊富 | 要問い合わせ | 後続車無人などのトラック隊列走行技術を導入したい長距離運送事業者 |
長距離の高速道路幹線輸送において、車両の運動制御から遠隔監視、切替拠点を介した実運用オペレーションまでを一貫したパッケージまたはサービスとして導入したい場合は、T2 自動運転システムが有力な選択肢となります。
一方で、オープンソースを活用して自社主導で車両やソフトウェアの改変・開発を進めたい場合はWeb.Auto、多種多様なメーカーの小型モビリティやバス等を同一画面で一元管理したい場合はDispatcher、隊列走行による省人化アプローチを重視する場合は先進モビリティ 自動運転システムを検討するのが適しています。
料金・プラン・導入方法
T2 自動運転システムの料金体系は公式には公開されておらず、要問い合わせとなっています。
商用運行や実証への参画、システム導入に際しては、対象となる運行ルート、走行距離、投入車両台数、遠隔監視体制の構築範囲、切替拠点の利用形態などに応じた個別見積もりが行われます。見積もりや導入検討時には以下の項目を確認することが推奨されます。
- 課金形態・契約モデル
車両ごとの月額ライセンスや運行マイルあたりの従量課金、あるいは幹線輸送サービスとしての運賃モデルなど、契約形態の確認が必要です。 - 車載機器・インフラ初期費用
LiDARやカメラ等の各種センサー、車載コンピューターの艤装費用、通信環境整備にかかる初期費用の有無および負担区分を確認します。 - 遠隔監視および緊急対応の運用コスト
特定自動運行主任者の配置や遠隔監視センター運用の費用分担、現場駆け付け体制にかかる運用費用の詳細を確認します。
導入の流れ・期間
自動運転システムおよび幹線輸送サービスの導入フローは、一般的に以下の段階を経て進められます（※T2 自動運転システムの具体的な導入期間は要問い合わせとなります）。
- 問い合わせ・ヒアリング
公式サイト等から問い合わせを行い、自社の幹線輸送ルート（発着地、経由IC、走行頻度、貨物種別など）や現状の課題を共有します。 - ルート・運行要件の適合性検証（フィージビリティスタディ）
対象ルートの高速道路区間、IC形状、切替拠点（トランスゲート等）の配置可能性、HDマップの対応状況などを技術面・運用面から検証します。 - 実証実験・トライアル運行の実施
テスト車両やドライバー同乗下のレベル2商用運行を通じて、荷扱いオペレーション、定時性、安全性の確認を行います。 - 見積もり・契約締結
実証結果を踏まえて運用体制や費用、役割分担を合意し、本契約を締結します。 - 車両艤装・通信環境・管制システム設定
運行対象車両へのセンサー・制御機器の搭載、遠隔監視センターとの通信疎通確認、運行ダイヤ・ルートのシステム登録を実施します。 - 実運用・商用運行の開始
遠隔監視体制のもとで定期運行を開始し、走行データや運行実績を継続的にモニタリング・改善します。
導入事例・実績
株式会社T2の自動運転システムは、大手物流事業者や荷主企業との間で多数の商用運行および実証実験が公表されています。
- 西濃運輸株式会社との中継輸送商用運行
西濃運輸の関東—九州・中四国間の中継輸送（特別積合せ貨物運送）において、神奈川県（相模原支店）—兵庫県（神明支店・姫路支店）区間（約500km超、うち高速道路区間約430km）にT2の自動運転トラックを組み込んだ運行を実施しています。一般道トラックとの積み替え連携や中継拠点オペレーションの実証を進めています。 - 酒類・飲料大手4社物流子会社との幹線輸送実証
アサヒロジ、キリングループロジスティクス、サッポログループ物流、サントリーロジスティクスの飲料物流子会社4社と連携し、重量物である飲料貨物の安定輸送と幹線輸送の効率化に向けた実証を行っています。 - Ｆ－ＬＩＮＥ株式会社との加工食品幹線輸送実証
味の素、ハウス食品グループ本社、カゴメ、日清製粉ウェルナ、日清オイリオグループなどを株主とするF-LINEと共同で、川崎物流センター—西宮物流センター間の高速道路区間における自動運転トラック輸送オペレーションの検証を実施しています。 - 三菱地所株式会社との物流施設内走行実証
次世代基幹物流施設における「建物内自動走行」の実証を行い、高速道路走行から施設内への自動進入、バースへの着車連携の技術検証を進めています。 - 技術・運行実績
2025年よりレベル2商用運行を開始し、運送会社やメーカーなど参画ユーザーは17社に拡大しています。また、2026年には関東—関西間の高速本線約500kmにおいてドライバーの介入なしでの完走や、料金所の自動運転通行、48時間以内の関東—関西2往復運行などの実証に成功しています。
導入前に知っておきたいこと
- 現行制度とレベル4移行スケジュールへの留意
現段階での商用運行は安全運転管理者が乗車するレベル2ベースが中心であり、無人運転となるレベル4の本格運用は法規制対応やインフラ整備と並行して2027年度以降の段階的展開が予定されています。完全無人化を前提とした投資判断においては、法令の許認可取得状況やスケジュールを適時確認する必要があります。 - 中継拠点（切替拠点）の確保と運行オペレーションの設計
高速道路から一般道へ出る際の有人ドライバーへの引き継ぎや、コンテナ・トレーラーの積み替え作業など、拠点側のオペレーション設計が不可欠です。拠点の収容能力や荷待ち時間の最適化が運行効率を左右します。 - 通信環境および悪天候時の運行制限
豪雪や台風、濃霧などの極端な気象条件下や通信途絶時における走行制限（ODD：運行設計領域）が設定されているため、従来の有人運行とバックアップ体制を組み合わせたBCP対策の策定が必要です。
よくある質問（FAQ）
- 一般の運送会社が自社の既存トラックに後付けで導入できますか？
- T2 自動運転システムは、高精度センサー（LiDAR、カメラ、レーダー）や専用コンピューター、制御アクチュエーターを組み込んだ専用仕様の車両をベースに開発・提供されています。既存トラックへの単純な後付け可否や提供形態については、株式会社T2への問い合わせ・個別相談が必要です。
- スマートフォンやタブレットから運行状況を確認できますか？
- 運行管理・管制システムはクラウドベースで開発されており、PCのWebブラウザ等を通じて管理画面から車両ステータスや位置情報を確認する構成となっています。モバイル端末向け専用アプリの提供有無や対応OS等の詳細仕様は要問い合わせとなります。
- 無料トライアルや短期のデモ利用は可能ですか？
- 自動運転トラックの走行には専用車両の準備や運行許認可、安全確保体制が必要となるため、一般的なソフトウェアのような即時の無料トライアルは公開されていません。実証実験や「自動運転トラック輸送実現会議」等の枠組みを通じた参画について問い合わせることが推奨されます。
- 遠隔監視や緊急時の対応体制はどのようになっていますか？
- 道路交通法上の特定自動運行主任者による遠隔監視システムに加え、KDDIや損害保険会社等と連携し、異常検知時の車両待避指示や現場業務措置実施者による駆け付け・通報体制の構築と実証が進められています。
- 契約期間や解約条件、料金モデルはどうなっていますか？
- 契約期間や解約条件、具体的な料金プランは公開されておらず、導入規模や運行形態に応じた個別契約（要問い合わせ）となります。詳細な見積もり条件は直接ベンダーへご確認ください。