Torc×Daimler Truck、長距離自動運転トラックの実用化が加速

アメリカの物流業界は今、深刻なドライバー不足に直面している。全米トラック協会（ATA）の推計では、2026年時点で約8万人のトラック運転手が不足しており、この数字は2030年までに16万人に拡大する見通しだ。そんな中、世界最大級の商用車メーカー Daimler Truck の完全子会社 Torc Robotics が、長距離幹線輸送向け SAE Level 4 自動運転トラックの商用化に向けて大きく前進している。

2019年に Daimler が買収した Torc Robotics は、バージニア州ブラックスバーグに拠点を置く自動運転テクノロジー企業だ。2026年現在、テキサス州とニューメキシコ州の幹線道路で大規模な公道テストを実施しており、2027年の商用サービス開始を目指している。本記事では、Torc×Daimler の技術アーキテクチャ、競合との比較、そして日本の物流業界にもたらす示唆を深掘りする。

Torc Robotics とは何か

Torc Robotics は2005年にバージニア工科大学のスピンオフとして設立された自動運転テクノロジー企業だ。DARPAのアーバンチャレンジ（2007年）に出場した経歴を持ち、軍事車両向けの自律走行技術で20年以上の実績がある。

2019年に Daimler Truck が同社を買収し、完全子会社化した。これにより、Torc の自動運転ソフトウェアと Daimler の車両プラットフォームが垂直統合される体制が整った。現在の従業員数は約1,000人で、バージニア州ブラックスバーグ、テキサス州オースティン、ドイツ・シュトゥットガルトに開発拠点を構える。

なぜ「長距離トラック」なのか

自動運転の商用化にはさまざまなアプローチがあるが、長距離トラック輸送が最も実用化に近いと考えられている理由がいくつかある。

走行環境が比較的単純: インターステート（州間高速道路）は車線が広く、歩行者や自転車がいない。信号もなく、交差点もほぼ存在しない
経済的インパクトが大きい: トラック運転手の人件費は物流コストの約40%を占める。自動運転化による削減効果は年間数十億ドル規模と試算される
ドライバー不足の深刻化: 長時間・長距離の運転は肉体的に過酷で、若年層の成り手が減少している
24時間運行が可能: 人間のドライバーは法律で連続運転時間が制限されるが、自動運転トラックには休憩が不要

以下の図は、Torc×Daimler Truck の自動運転トラック開発の全体像と技術スタック、およびハブ・ツー・ハブ運行モデルを示しています。

Torc×Daimler Truck 自動運転トラック開発の全体像

この図が示すように、Daimler Truck が車両プラットフォーム（Freightliner Cascadia）を提供し、Torc が自動運転ソフトウェアを開発するという明確な役割分担が特徴だ。最終的な運行はハブ・ツー・ハブモデルを採用し、幹線道路区間のみを自動運転で走行する。

Freightliner Cascadia ベースの自動運転アーキテクチャ

車両プラットフォーム

ベース車両となる Freightliner Cascadia は、北米で最も売れているクラス8（大型）トラックだ。Daimler Truck North America が製造しており、その信頼性と燃費性能は業界で広く認められている。自動運転仕様の Cascadia には以下の改修が施される。

バイワイヤ制御システム: ステアリング、ブレーキ、アクセルを電子的に制御。すべてのアクチュエーターに冗長設計を採用
冗長電源システム: メインバッテリーに加えてバックアップバッテリーを搭載。自動運転システムの電力供給を二重化
専用コンピューティングユニット: 車載AIコンピュータを搭載し、リアルタイムでセンサーデータを処理

センサースイート

Torc の自動運転システムは、複数のセンサーを組み合わせた「センサーフュージョン」アプローチを採用している。

センサー種別	役割	特徴
LiDAR	3D空間マッピング	360度の点群データ、昼夜問わず高精度
カメラ	物体認識・車線検出	色情報・テキスト認識、遠距離視認
レーダー	速度測定・距離計測	悪天候でも安定、長距離検出
超音波センサー	近接検知	低速時の障害物検出補助

各センサーの特性を補完し合うことで、単一センサーでは対応できない状況（濃霧、逆光、夜間など）でも安全な走行を実現する。例えば、LiDAR は雨や雪に弱いがレーダーは強い。カメラは暗闘に弱いが LiDAR は問題なく動作する。この多層的なアプローチが安全性の鍵となる。

AI判断エンジン

Torc のソフトウェアスタックの中核は、ディープラーニングベースの「判断エンジン」だ。主に以下の3つの機能で構成される。

知覚（Perception）: センサーデータから周囲の車両、歩行者、道路標識、車線を認識・分類する
予測（Prediction）: 周囲の車両や物体の今後の動きを数秒先まで予測する
計画（Planning）: 最適な経路と速度を算出し、安全に目的地まで走行する計画を立てる

これらのモジュールは毎秒数百回のサイクルで動作し、刻々と変化する道路状況にリアルタイムで対応する。

競合比較：Aurora、Kodiak との違い

自動運転トラック業界には複数の有力プレイヤーが存在する。以下の図は、Torc×Daimler、Aurora Innovation、Kodiak Robotics の3社を比較したものだ。

自動運転トラック主要プレイヤー比較（2026年時点）

Aurora Innovation

Aurora Innovation は2017年に Google の自動運転プロジェクト出身の Chris Urmson が設立した企業で、2021年に SPAC 経由で上場した。Aurora は2024年4月にテキサス州でドライバーレスの商用トラック輸送サービス「Aurora Horizon」を開始し、商用化では業界をリードしている。FedEx、Werner Enterprises、Uber Freight などの大手物流企業と提携し、ダラス〜ヒューストン間を中心に運行している。

ただし、Aurora は自社で車両を製造していないため、PACCAR（Peterbilt、Kenworth ブランド）の車両にシステムを後付けする形態をとる。この「技術サプライヤー」モデルは、OEM との関係に依存するリスクがある。

Kodiak Robotics

Kodiak Robotics は2018年設立のスタートアップで、商用トラック輸送と軍事車両の両方に展開しているのが特徴だ。米陸軍との契約を獲得しており、国防分野での実績が資金的な安定性をもたらしている。複数の OEM と提携し、特定のメーカーに縛られない柔軟なアプローチをとる。

Torc×Daimler の差別化ポイント

Torc×Daimler の最大の強みは 「垂直統合」 だ。世界最大の商用車メーカーの完全子会社であるため、以下のメリットがある。

比較軸	Torc×Daimler（垂直統合）	Aurora / Kodiak（水平分業）
車両設計	自動運転を前提に車両を設計可能	既存車両への後付け
品質管理	車両とソフトの一括品質保証	OEM との連携が必要
量産体制	Daimler の既存工場を活用	OEM の生産計画に依存
アフターサービス	Daimler のディーラー網を活用	独自のサポート体制が必要
グローバル展開	欧州・アジアへの展開が容易	地域ごとにOEM交渉が必要
資金力	Daimler の資本力がバック	VC・上場市場に依存

一方で、Torc のデメリットは商用化のスピードだ。Aurora が2024年に商用サービスを開始したのに対し、Torc は2027年の商用化を目標としており、約3年の遅れがある。Daimler は「安全性を最優先にした慎重なアプローチ」と説明しているが、市場の先行者利益を Aurora に奪われるリスクは否定できない。

ハブ・ツー・ハブ運行モデルの仕組み

Torc が採用する運行モデルは 「ハブ・ツー・ハブ（Hub-to-Hub）」 方式だ。これは以下のような流れで機能する。

出発地のハブ: 人間のドライバーが荷物を積み込み、市街地を通ってインターステートの入口近くにあるハブまで運転する
幹線道路区間: ハブで自動運転モードに切り替え、インターステートを無人で走行する。この区間が輸送距離の大部分を占める
到着地のハブ: インターステート出口近くのハブで人間のドライバーに引き継ぎ、最終目的地まで有人で配送する

このモデルの利点は、自動運転が最も得意とする高速道路環境に限定することで安全性を確保しつつ、市街地走行という複雑な環境は引き続き人間が担当する点にある。すべてを自動化するのではなく、最も効果的な部分に自動運転を適用する実用的なアプローチだ。

ビジネスモデルと市場規模

Torc のビジネスモデル

Torc×Daimler のビジネスモデルは多層的だ。

自動運転トラックの販売: Daimler のディーラー網を通じて、自動運転対応の Cascadia を物流企業に販売
ソフトウェアライセンス: 自動運転ソフトウェアのサブスクリプション収益（OTAアップデート込み）
フリート管理サービス: 遠隔監視・運行管理プラットフォームの提供
TaaS（Transport as a Service）: 将来的には、自社フリートによる輸送サービスの提供も視野

市場規模

長距離自動運転トラックの市場規模は急速に拡大が見込まれている。

年度	市場規模（推計）	成長率
2025年	約12億ドル（約1,800億円）	—
2028年	約85億ドル（約1兆2,750億円）	年平均92%
2030年	約210億ドル（約3兆1,500億円）	年平均57%
2035年	約870億ドル（約13兆500億円）	年平均33%

この急成長の背景には、ドライバー不足の深刻化、物流コスト削減の圧力、そして技術成熟度の向上がある。McKinsey の分析では、自動運転トラックが普及した場合、北米の幹線輸送コストは最大45%削減される可能性があるとされている。

規制環境と安全性の課題

米国の規制動向

米国では連邦レベルで自動運転トラックを規制する統一法がまだ成立しておらず、州ごとに対応が異なる。テキサス州やアリゾナ州は自動運転に積極的で、公道テストの許可要件が比較的緩い。一方、カリフォルニア州やニューヨーク州は慎重な姿勢を維持している。

州	自動運転トラックの規制状況
テキサス州	許可制で比較的自由。Torc、Aurora、Kodiak が主要テスト州として活用
アリゾナ州	自動運転に最も友好的な州の一つ。Waymo のテストも盛ん
ニューメキシコ州	Torc のテスト路線に含まれる。規制は中程度
カリフォルニア州	乗用車の自動運転は許可するが、大型トラックには慎重
ニューヨーク州	最も規制が厳しい州の一つ。自動運転テストに高いハードル

安全性への取り組み

Torc は「Safety First」を掲げ、以下の安全対策を実施している。

セーフティドライバー同乗: 現在のテスト段階ではすべての車両に安全監視員が同乗
バーチャルテスト: 実走行テストの前に、数百万マイル分のシミュレーションを実施
遠隔監視センター: テキサス州オースティンの監視センターから、走行中のすべての車両をリアルタイムで監視
MRC（Minimal Risk Condition）: システム異常時に自動で路肩に停車する安全機能

日本の物流業界への示唆

2024年問題の先にあるもの

日本では2024年4月に施行された「働き方改革関連法」により、トラック運転手の時間外労働が年間960時間に制限された（いわゆる「2024年問題」）。国土交通省の試算では、この規制により2024年度に約14%の輸送力が不足し、2030年度には**約34%**にまで拡大する見通しだ。

この構造的な問題に対し、自動運転トラックは有力な解決策の一つとされている。しかし、日本で長距離自動運転トラックが実現するまでには、米国とは異なる独自の課題がある。

日本固有の課題

道路環境の違い: 日本の高速道路はアメリカのインターステートに比べて車線幅が狭く、カーブが多い。トンネルも頻繁にあり、GPS信号が途切れる区間がある
法規制: 日本では2023年4月に改正道路交通法が施行され、SAE Level 4の自動運転が条件付きで認められた。しかし、大型トラックの高速道路での無人走行はまだ法整備が追いついていない
OEMの動向: 日野自動車はトヨタ自動車と連携して自動運転トラックの開発を進めているが、いすゞ自動車やUDトラックスも独自の開発を進めており、業界統一のアプローチには至っていない
インフラ整備: 高速道路のSA・PAをハブとして活用する構想があるが、大型トラックの待機・荷積み替えに対応するスペースの確保が課題

日本企業への影響

Torc×Daimler の動きは、三菱ふそうトラック・バス（Daimler Truck 傘下）を通じて日本にも波及する可能性がある。三菱ふそうは2024年に日野自動車との経営統合計画を進めており、統合後の新会社で Torc の技術を日本市場に適用する展開は十分に考えられる。

また、ソフトバンクが出資する自動運転スタートアップの Tier IV（ティアフォー）は、オープンソースの自動運転ソフトウェア「Autoware」を開発しており、日本の物流企業からの採用実績もある。Torc のような垂直統合型と、Autoware のようなオープンソース型が今後どのように競合・共存するかは、日本の自動運転トラック市場の行方を左右する重要なポイントだ。

今後の展望

2027年の商用化に向けて

Torc は2027年の商用化開始に向けて、以下のマイルストーンを設定している。

2026年後半: テキサス州でのドライバーレス走行テスト開始（安全監視員なし）
2027年前半: 限定的な商用サービス開始（特定ルート・特定顧客）
2027年後半以降: サービス地域・顧客の段階的拡大

Daimler Truck の CEO、Martin Daum は「自動運転トラックは単なる技術デモではなく、当社の将来の中核ビジネスになる」と述べており、全社的な戦略としての本気度がうかがえる。

業界全体のトレンド

自動運転トラック業界は2026年を境に「テスト段階」から「商用化段階」へと転換期を迎えている。Aurora が先行する中、Torc は安全性と品質を武器に追随し、Kodiak は国防分野での差別化を図る。この三つ巴の競争が、技術革新と価格低下を加速させ、最終的には物流業界全体の変革につながるだろう。

まとめ

Torc Robotics と Daimler Truck の提携は、自動運転トラックの商用化において最も注目すべき動きの一つだ。垂直統合モデルの強みを活かし、車両設計から量産・アフターサービスまでを一貫して提供できる点は、競合に対する大きなアドバンテージとなる。

日本の物流業界にとっても、この動向は決して対岸の火事ではない。以下のアクションステップを検討すべきだ。

物流企業: 自動運転トラックの導入計画を中長期経営計画に組み込む。2027年以降の北米での動向を注視し、日本市場への展開タイミングを見極める。特にDaimler傘下の三菱ふそうからの技術移転の可能性をウォッチすべきだ
自動車メーカー・部品サプライヤー: センサー、バイワイヤ制御、車載コンピューティングなど、自動運転トラック向けのコンポーネント市場に参入する戦略を検討する。Torc×Daimler、Aurora、Kodiak いずれのプラットフォームにもサプライヤーとして関わる余地がある
IT・ソフトウェア企業: 遠隔監視、フリート管理、ルート最適化など、自動運転トラックのエコシステムを支えるソフトウェアサービスの開発を検討する。Autoware コミュニティへの貢献も日本企業にとっては戦略的な選択肢だ