物流業界が直面する深刻な課題として、ドライバー不足と労働時間規制の強化が挙げられます。2024年4月からの時間外労働上限規制の適用により、いわゆる「2024年問題」が現実のものとなり、物流の滞りが実際に発生しています。国の推計によると、このまま対策を講じなければ2030年度には輸送力が34％不足するという深刻な状況です。
こうした中、救世主として期待されているのがトラックの自動運転技術です。ADAS（先進運転支援システム）による運転負担軽減から、隊列走行技術、さらにはレベル4（高度運転自動化）による無人化まで、段階的な技術導入により物流システムの革新が進められています。2025年3月からは新東名高速道路でレベル4実証実験が本格化するなど、実用化に向けた取り組みが加速しています。
まずは基本から理解する トラック自動運転の仕組み
トラックの自動運転技術を理解するためには、まず自動運転のレベル分けと、トラック特有の技術的要件を把握することが重要です。乗用車の自動運転技術と比較して、トラックはその大きさや重量、運用形態の違いから、独特の技術的アプローチが必要になります。
自動運転の「レベル」とは？どこまで自動化できるのか
自動運転技術は、運転タスクの自動化レベルによって0から5までの6段階に分類されています。現在のトラック自動運転で実用化が進んでいるのは、主にレベル2からレベル4の技術です。
レベル2（部分運転自動化）は、ACC（定速走行・車間距離制御装置）とLKA（車線維持支援装置）を組み合わせた技術で、既に市場導入が始まっています。これにより、高速道路での定速走行と車線維持が自動化され、ドライバーの運転負担が大幅に軽減されます。事故抑制効果も確認されており、安全性向上の観点からも評価されています。
レベル3（条件付運転自動化）では、特定条件下でシステムが運転タスクを担いますが、必要に応じてドライバーが運転を引き継ぐ必要があります。韓国のヒョンデは2018年8月に仁川などで40キロメートルをレベル3技術でドライバー介入なしで走破する実証に成功しています。
レベル4（高度運転自動化）は、特定条件下においてシステムが全ての運転タスクを実施する技術です。2023年4月の改正道路交通法施行により、日本でも特定条件下での無人運転が解禁され、実用化に向けた機運が高まっています。現在、高速道路上での実証実験が活発に行われており、2025年以降の商業運用開始を目指しています。
乗用車とは違う、トラック特有の技術的なポイント
トラックの自動運転技術は、乗用車とは異なる特有の課題を抱えています。最も大きな違いは、車体のサイズと重量です。大型トラックは全長12メートル、車両総重量25トンに達するため、制動距離が長く、より高精度なセンサーと制御システムが必要になります。
センサー技術では、LiDAR（Light Detection and Ranging）、ミリ波レーダー、カメラ、GNSSなどを融合した環境認識システムが採用されています。LiDARは3次元の詳細な地図を作成でき、困難な地形や悪天候での走行を可能にします。道路の標高変化や路面の異常を正確に検知し、大型車両の安全走行を支援します。
隊列走行技術も、トラック特有の重要な技術です。CACC（協調型適応走行制御）を活用することで、先頭車両が後続車両を牽引するように走行し、車間距離を約9メートルまで短縮できます。これにより空気抵抗が減少し、燃費が約10％向上するとされています。2021年2月には新東名高速道路で3台の大型トラックが時速80キロメートル、車間距離約9メートルで隊列走行する実証に成功しています。
また、積載物の影響も重要な考慮事項です。荷物の重量や重心位置の変化により車両の挙動が変わるため、これらの要素を考慮した制御システムの開発が必要です。将来的には、高精度地図に依存しないEnd-to-End AIによる自己位置推定や経路計画の導入も検討されています。
実用化はどこまで進んでいる？国内外の最前線
自動運転トラックの実用化は、国内外で急速に進展しています。特に日本では政府主導の実証実験が本格化し、海外では民間企業による商業運用も始まっています。技術的な成熟度と社会実装の両面で、2025年以降の本格的な普及に向けた準備が整いつつあります。
国内で進む高速道路での実証実験
日本では、政府主導で自動運転トラックの実証実験が本格化しています。2025年3月からは新東名高速道路の駿河湾沼津サービスエリアから浜松サービスエリア間において、RoAD to the L4社とT2社の2社が参加するレベル4実証実験が開始されました。
この実証実験では、第1通行帯を自動運転車優先レーンとして設定し、平日の22時から翌朝5時までの時間帯で実施されています。電光掲示板には「左車線自動運転実験中」と表示され、実証実験車両には「自動運転実証実験中」のステッカーが貼られています。安全対策として、ドライバーは乗車しており、もしもの際の手動操作に対応できる体制を整えています。
政府の中長期計画では、2030年までに「自動物流道路」の構築を目指しています。東京から大阪間の高速道路において、トラックなどによって運ばれる荷物の最大26％程度を自動物流道路に転換し、2万から3万台のトラック交通量を削減する計画です。2027年度までに実験実施、2030年代半ばまでに運用開始が目標として設定されています。
実証実験の成果として、T2社は2024年6月に関東から関西間約500キロメートル区間でレベル2プラス環境下において99％の自動運転率を実証しました。また、日清食品とT2社は2027年をめどにレベル4自動運転による本格的な幹線輸送サービスの導入を目指しています。
世界をリードする海外メーカーとテック企業の動向
海外では、大手トラックメーカーとテクノロジー企業が競争を繰り広げています。ダイムラー・トラック社は2024年にTorcと共同で複数車線閉鎖コースにおいて最高104キロメートル毎時のドライバーレス走行実証に成功しました。同社は2030年までに自動運転トラックの商業化を目指しています。
ボルボ・トラックスは2023年に鉱山から港湾間5キロメートルの自律輸送でドライバーレス商業作業を達成し、2025年までに100万トン超の石灰石自動運搬に成功しています。同社は実用化の先駆けとして注目されています。
テクノロジー企業では、Plus社が中国・青島港での無人レベル4実証や蘇州から敦煌間3,000キロメートル往復実験を実施しています。Aurora Innovationは2025年4月にダラスからヒューストン間約350キロメートルを時速65マイルで無人配送サービスを開始し、商業運用の実績を積み上げています。
Kodiak Roboticsはアトランタからダラス約750マイルの長距離自動運転走行を実証し、長距離輸送での実用性を証明しています。これらの企業は、センサー技術の向上とAI技術の発展により、より高度な自動運転システムの開発を進めています。
一方、Waymoは主に乗用車の自動運転に注力していますが、その技術は将来的にトラック分野にも応用される可能性があります。テスラも自動運転技術の開発を進めており、トラック分野への参入が注目されています。
物流現場はどう変わる？導入による光と影
自動運転トラックの導入は、物流業界に大きな変革をもたらします。一方で多くのメリットが期待される中、実用化に向けては解決すべき課題も山積しています。現場の実情を踏まえた現実的な評価が必要です。
「2024年問題」の解決策となりうるメリット
自動運転トラックの導入により、物流業界が直面する深刻な問題の解決が期待されています。最も大きなメリットは、ドライバー不足の解消です。無人運転技術の導入により、長距離輸送における省人化が実現し、ドライバー数の制約から脱却できます。2030年頃には約30万人のドライバーが不足すると推計されており、自動運転技術は根本的な解決策となり得ます。
安全性の向上も重要なメリットです。ADASや隊列走行技術により、ヒューマンエラーによる事故を大幅に削減できます。特に大型トラックの事故は被害が甚大になりがちですが、自動運転技術により事故リスクを低減し、より安全な輸送が可能になります。
配送効率の向上も見逃せません。自動運転により、1台あたりの稼働時間を大幅に延長できます。人間のドライバーに必要な休憩時間や労働時間制限がなくなるため、24時間連続運行が可能になります。これにより輸送時間の安定化と運行計画の最適化が実現し、物流全体の効率が向上します。
環境面への貢献も期待されています。自動運転システムによる最適走行により、燃費を約10％改善できるとされています。さらに、電気自動車技術との組み合わせにより、CO2排出量の大幅な削減が可能になります。隊列走行技術では、空気抵抗の減少により燃費向上効果がより顕著に現れます。
乗り越えるべき3つの壁：コスト・法律・安全性
一方で、実用化に向けては多くの課題が残されています。最も大きな課題は導入コストです。自動運転トラックは、高性能なセンサーや制御システムにより従来車両より大幅に高価になります。LiDARやミリ波レーダーなどの高精度センサーは数百万円から数千万円に達し、中小の運送事業者には導入が困難です。
法整備も重要な課題です。自動運転車両の事故時における責任の所在や、保険制度の整備が必要です。現在の法律では、自動運転車両の事故に対する明確な責任体系が確立されていません。各国で自動運転に関する法規制が異なるため、国際的な輸送における統一基準の策定も急務です。
安全性の確保も最重要課題です。悪天候時や予期せぬ事態に対する対応能力の向上が必要です。雪や濃霧、豪雨などの悪条件下でのセンサー性能の限界や、工事現場や事故現場での臨機応変な対応能力の確保が課題となっています。
また、インフラ整備の遅れも課題です。高精度地図の整備や、V2X（Vehicle to Everything）通信システムの全国展開、自動運転優先レーンの設置など、膨大なインフラ投資が必要です。これらの整備には長期間と巨額の費用がかかるため、段階的な導入計画が重要になります。
トラック自動運転が描く物流の未来図
自動運転技術の普及により、物流業界は根本的な変革を迫られています。ドライバーの役割変化から物流システム全体の再構築まで、業界の未来像を描くことで、現在の準備すべき課題が明確になります。
「運転しない」ドライバーの新たな役割
自動運転技術の普及により、ドライバーの役割は大きく変化します。約15年後には、ドライバーは「自動運行従事者」として新たな役割を担うことになります。これは運転操作を行わず、自動運転システムの監視と管理を中心とする業務です。
具体的には、自動運転トラックへの同乗管理者として、システムが対処できない状況での手動操作や、荷物の積み込み・荷卸し作業の監督を行います。また、遠隔監視・管理システムにより、複数台の自動運転トラックを同時に監視するオペレーター業務も想定されています。
この変化により、「長距離運送が苦手で地元で働きたい」というドライバー層を新たに確保することが可能になります。高速道路の長距離輸送は自動運転が担い、一般道での近距離配送や地域内の中継業務は人間のドライバーが担当するという役割分担が明確になります。
技術的な知識を持つドライバーの需要も高まります。自動運転システムの基本的な操作方法や、トラブル発生時の対応方法に関する知識が必要になり、従来とは異なるスキルセットが求められます。教育・訓練制度の整備も重要な課題となります。
物流システム全体に及ぼすインパクト
自動運転技術の普及は、物流システム全体に革命的な変化をもたらします。最も大きな変化は、ハブ・アンド・スポーク型の物流ネットワークの確立です。高速道路沿いの物流拠点（ハブ）間は自動運転トラックが担い、各拠点から最終目的地までの一般道区間（スポーク）は人間のドライバーが担当する体制が構築されます。
自動物流道路の整備により、東京から大阪間のような主要幹線では、専用道路を使った高速・大容量輸送が可能になります。これにより、従来の一般道路混在型輸送から、効率的な専用インフラを活用した輸送へと移行し、物流全体の処理能力が大幅に向上します。
積み込み・荷卸し作業の自動化も進展します。自動物流道路の中継拠点では、ロボットやAIシステムによる荷物の自動仕分けや積み替えが実現し、人手作業を大幅に削減できます。ただし、複雑な荷種や荷扱いの違いに対応する完全無人化システムの構築には、まだ技術的な課題が残されています。
データ活用による最適化も重要な要素です。自動運転トラックから収集される詳細な運行データを活用し、交通状況や天候に応じた最適な配送ルートの選択、需要予測に基づく効率的な車両配置などが可能になります。これにより、物流全体の効率性と予測可能性が大幅に向上します。
最終的に、自動運転トラックの全国的な普及には、インフラ整備の完了と法制度の整備が前提となります。しかし、技術の進歩と実証実験の積み重ねにより、2030年代には物流の主流となる可能性が高く、現在の物流システムから大きく変革された新しい物流インフラが確立されることが期待されています。
この変革により、物流業界は従来の人手に依存した構造から、技術とデータを活用した高度にシステム化された産業へと発展していくことになるでしょう。
