私たちはこれまで、自動運転に関する技術や事業、イベント、そしてティアフォーで働く仲間に関するさまざまな情報をMediumを通じてお届けしてきました。このたび、最新情報を一か所でご覧いただけるよう、今後の記事はティアフォーのウェブサイトへ集約することといたしました。今後公開される記事は、最新情報ページでご覧いただけます。

これに伴い、Mediumでの記事の公開を終了いたします。Mediumでこれまでに公開した記事は、アーカイブとして引き続きご覧いただけます。

これまでご愛読いただき、ありがとうございました。引き続きウェブサイトでティアフォーの活動をご覧いただければ幸いです。

Thank you for following TIER IV on Medium.

Over the past few years, we’ve shared updates here on our autonomous driving technology, business, events and the people behind our work. To streamline our communications, we’ve decided to make the TIER IV website the primary destination for all our updates. Going forward, you can find new articles on our Updates page.

As a result, we will no longer publish new articles on Medium. This account will remain available as an archive so you can still access previously published articles.

Thank you for reading and supporting us over the years. We look forward to continuing to share our updates through the TIER IV website. See you there!

今後の最新情報はティアフォーのウェブサイトでお届けします | We’re moving our updates to the TIER IV website was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

ティアフォーはこれまで、2016年以降全国100を超える地域での実証実験に取り組んできました。また、近年ではAIを活用した自動運転技術の導入も進めており、最先端技術を活用した安心・安全な自動運転の実現を目指しています。今回は、自治体・民間事業者の方に向けて、自動運転の社会実装に向けた具体的な進め方やポイントを解説するセミナーをそれぞれのテーマ向けに開催します。導入に必要な準備、最新のAI技術動向、全国で先行している事例などを学べるこの機会をぜひご活用ください。

第一回：公共交通向け申し込み（自治体、都道府県、交通事業者）

2026年7月1日（水）11:00～12:00

こんな方にオススメ

• バスの運転手が不足しており、対応策を探している
• ︎自治体と運行事業者でどう連携すればいいか分からない
• ︎補助金を活用したいが、申請の方法、議会での説明、政府への報告に不安がある
• ︎レベル4認可の最新の動向を把握したい
• ︎AIベースの自動運転技術について知りたい

第二回：都市開発・商業施設開発向け申し込み（不動産開発、まちづくり、ホテル、従業員輸送など）

2026年7月2日（木）13:00～14:00

こんな方にオススメ

• ︎都市の魅力向上にモビリティの活用を検討している
• ︎従業員の輸送方法を改善したい
• ︎テーマパークや観光施設の二次交通を充実させたい
• ︎商業施設内外の移動を助ける手段を探している

セミナーの内容

• 自動運転の最新の動向
  ーレベル4認可の現状と今後の展開
  ー2026年度の政府の補助金と支援策
  ー都道府県や各自治体での先行事例紹介
• 実証実験の進め方と実務
  ー自動運転車両の仕組みとAIを活用した自動運転技術
  ー実証実験から導入までのステップ
  ー想定される予算規模
  ー自治体、運行事業者、パートナー企業との体制構築
• 質疑応答
  ー実際の社会実装に携わるティアフォー社員がご質問にお答えします

試乗会

セミナーにご参加された方は、7月中旬に東京都内にて実施予定の試乗会にご参加いただけます。セミナー終了後に別途詳細をご案内いたします。

登壇者

北村 涼馬｜株式会社ティアフォー 社会実装事業推進部 プロジェクトマネージャー

2024年8月よりティアフォーに参画。自動運転の実装を目指す自治体や企業への営業および社会実装支援を担当 。新木場〜海の森公園の定常運行をはじめ、広島市、千葉市など全国各地の大型プロジェクトに携わり、直販での受注やプロジェクト推進を牽引 。

石田 照歩｜株式会社ティアフォー 社会実装事業推進部 プロジェクトマネージャー

日本航空にて航空機整備・エアラインエンジニア業務を経て、空飛ぶクルマやドローンの事業・オペレーション開発に従事。ティアフォーでは自動運転の社会実装に向けた実証実験の企画や推進、非交通系民間事業者との自動運転に関するサービス・事業の検討をリードしている。

濤崎 アシャー｜社会実装事業推進部 副部長

駐車場業界における新規事業開発を経て、アクセンチュアに入社。業務改革・業務整理プロジェクトなどに従事し、マネージャーへ昇進。ティアフォーでは、自動運転の社会実装に向けた実証実験の企画・推進や、導入ノウハウのパッケージ化、事業開発を担当している。

セミナーへの申し込み

以下よりお申し込みください。

• 申し込みフォーム
  ー第一回：公共交通向け申し込み（自治体、都道府県、交通事業者）
  ー第二回：都市開発・商業施設開発向け申し込み（不動産開発、まちづくり、ホテル、従業員輸送など）
• 締切：6月29日（月）24:00

お問い合わせ

l4ride@tier4.jp

AIを活用した自動運転の導入に向けたセミナーを開催します was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

3社は、ティアフォーの自動運転システム、KDDIの通信基盤およびインフラオペレーション力、KDDIスマートモビリティが担う走行計画の策定から車両の調達、遠隔監視、運行管理までの一貫した実装支援力を組み合わせることで、地域で利用可能な自動運転サービスの導入を実現していきます。

本協業を通じて、自動運転サービスの事業性・運用性・安全性を高めながら、運転手不足や交通空白地域の拡大などの課題解決に貢献し、持続可能な地域交通の実現を目指します。

■背景

• ティアフォーとKDDIは、2018年2月の業務資本提携（注1）以来、5Gを活用した遠隔制御型自動運転システムの実証実験や公道における走行実証（注2）を通じて、自動運転社会の実現に向けた技術開発と環境整備を進めてきました。
• 近年は、運転手不足の深刻化を背景に、路線縮小や廃止が相次ぐなど、地域公共交通の維持・確保が大きな社会課題となっており、政府は2030年度までにバス、タクシーなどの自動運転サービス車両を全国に1万台導入する目標（注3）を掲げています。
• こうした状況を踏まえ、ティアフォーとKDDIは、これまでの連携にKDDIスマートモビリティによる地域交通の運営知見を加え、自動運転サービスの事業開発から運用までを3社で推進していきます。

■本協業の内容

1．地域交通の課題解決に向けた自動運転サービスの社会実装を推進

• 3社は、運転手不足や路線縮小など地域交通が抱える課題の解決に向け、地域の移動ニーズや運行環境に応じた自動運転サービスの社会実装を推進します。
• 路線バスやタクシーなどの公共交通機関に加え、公営・民間のシャトルサービスなどを対象として、事業性・地域ニーズ・運用体制を踏まえて導入を進めていきます。

2．3社のアセットを融合し、事業開発から運用まで連携

• ティアフォーは、自動運転システムおよび関連技術を提供するとともに、事業開発、運用、技術開発を通じて、自動運転サービスの実装を推進します。
• KDDIは、全国に有する通信ネットワークに加え、遠隔監視や運行管理を支えるモビリティコントロールセンター、走行データの解析やAI処理を通じて自動運転サービスの安定運用を支えるAIデータセンター、ならびに幅広い事業アセットを活用し、社会実装を支援します。
• KDDIスマートモビリティは、AIオンデマンド交通「mobi」の運用で培った需要分析、運行計画、利用促進、自治体・交通事業者との調整のノウハウをいかし、パートナー企業と連携しながら、地域で利用可能な自動運転バス、タクシー、シャトルの走行計画策定、車両調達、遠隔監視、運行管理を一貫して担い、社会実装を推進します。
• 3社は自動運転サービスにおいて、2030年までに累計1,000台規模の商用導入を目指します。

■KDDIスマートモビリティについて

KDDIスマートモビリティは、2026年7月1日にKDDIの完全子会社として、Community Mobility株式会社から商号変更する新会社です。従来Community Mobilityで運営していたAIオンデマンド交通「mobi」の事業に加え、自動運転サービスを提供することで、持続可能な地域交通の実現に貢献していきます。

本協業では全国約60エリアで展開する「mobi」や、自動運転サービスにおける企画・開発・運営の知見をいかします。

（注1）2018年3月5日 KDDI株式会社 ニュースリリース
KDDI、ティアフォーと自動運転時代に向けて業務資本提携契約を締結
（URL：https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2018/03/05/2984.html）

（注2）2026年3月24日 東日本旅客鉄道株式会社・KDDI株式会社 ニュースリリース
JR東日本とKDDI、TAKANAWA GATEWAY CITYと竹芝エリア間で自動運転バス走行実証を3月28日から開始
（URL：https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_nr-968_4376.html）

（注3）国土交通省「第3次交通政策基本計画」（2026年1月16日閣議決定）
（URL：https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/content/001977285.pdf）

ティアフォーとKDDI、自動運転サービスの社会実装に向け協業に合意 ～運転手不足や交通空白など、地域交通の課題解決に貢献～ was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

自動運転は今、大きな転換期を迎えています。長らく主流だったルールベースで設計されたロボット工学的アプローチを経て、現在はデータドリブン（データ駆動型）な開発やAIモデルを中心とした手法が脚光を浴びています。本ブログでは、ティアフォーの自動運転プラットフォームの中核を担うオープンソースソフトウェア「Autoware」に焦点を当て、従来のロボット工学的アプローチとデータ中心のAIモデルを融合させた「ハイブリッド・アーキテクチャ」を紹介します。

一般的に自動運転がもたらすメリットとして思い浮かぶのは、以下の2点です。

1つ目は「安全性」です。現在、世界中で年間約120万人もの命が交通事故によって失われています。この数字を分かりやすく例えるなら、大型旅客機が毎日10機、世界のどこかで墜落しているのと同等です。もし航空業界でこれほどの事故が日常的に発生していたとしたら、安心して飛行機を利用できる人はほとんどいないはずです。しかし、車社会においては、私たちはこのレベルのリスクを「日常生活の一部」として、なかば受け入れているのが現状です。

世界保健機関（WHO）によれば、5歳から29歳の子どもや若年層における死因の第1位は交通事故です。そして、その交通事故の多くがヒューマンエラーに起因しています。自動運転の実現は、交通事故を減らしていくための極めて有望な手段であると考えられています。

2つ目は「時間」です。アメリカでは1日に平均して約1時間を運転に費やしていると言われています。自動運転が実現すれば、その1時間は「自由に使える時間」へと変わります。今まで運転に充てていた時間を、仕事や休息、運転以外の何かに使うことで、心の余裕を生み出すことになるでしょう。

今後数十年を見据えたとき、日常生活に対してこれほど大きなインパクトをもたらす可能性を秘めた技術は、他にないのではないでしょうか。そしてこの自動運転はもはや遠い未来の夢物語ではなく、すでに社会実装が始まっています。

ティアフォーは、日本全国の自治体とともに自動運転プロジェクトに取り組んでいます。その一例が長野県塩尻市です。塩尻市では自動運転システムのレベル4でのバスの運行を目指して、実証実験を行っています。走行ルートには比較的交通量の多いエリアも含まれていますが、そのような環境下においても、システムは安定しています。

市街地においては、どうしてもイレギュラーなケースが数多く伴うため、大規模な展開には時間がかかります。対照的に、工場や私有地、または制限区域といった環境は、設計段階で多くのイレギュラーなケースを排除できるため、導入が比較的容易です。したがって、これらの領域は早期社会実装に向けた重要なターゲットとなっています。

オープンソース戦略

自動運転開発において、個別の実証実験の段階からより広範囲に普及していく際には、拡張性が焦点となります。例えば、ある車種でシステムがうまく機能したとしても、それを別の車種に適応させるには多大なリソースを要することがあります。センサーの配置がわずかに変わるだけで、システム全体の大幅な再構成が必要になり、開発時間とコストを増大させる要因となってしまいます。

ティアフォーは設立当初からこの課題を強く意識してきました。「Autoware」は車両に依存しない設計となっており、幅広い車種やセンサー構成をサポートすると同時に、世界中の開発者に公開されています。現在、世界各地の数多くの組織が研究開発や実証運用に『Autoware』を導入しており、グローバルで最も広く採用されている自動運転プラットフォームの一つとなっています。

「Autoware」では、センサーデータはまず認識（Perception）モジュールと自己位置推定（Localization）モジュールを通じて処理されます。続く計画（Planning）モジュールが車両の振る舞いを決定し、制御（Control）モジュールがそれらの決定をステアリング、アクセル、ブレーキのコマンドへと変換します。このモジュール構造は「Autoware」の基盤をなすものです。一方で、パイプライン全体に機械学習を適用するアーキテクチャも増えています。「Autoware」は、従来のモジュール型フレームワークを維持しつつ、こうした最新のアプローチもサポートしています。

「Autoware」の大きな特徴の一つが、その高いカスタマイズ性です。運用環境やコスト制約、あるいは開発ステージといったシステム要件に応じて、開発チームはどの機能を組み込むかを柔軟に選択できます。こうした「Autoware」のオープンソースとしての基盤は、システムをゼロから構築する場合と比較して、研究開発にかかる時間とコストを大幅に削減することが可能です。

AV 1.0から AV 2.0へ

自動運転業界は現在「AV 1.0」から「AV 2.0」への転換の真っ只中にあります。

• AV 1.0
  実験やテストを通じ、反復的に開発を行うロボット工学的なアプローチ。エンジニアが課題を特定し、修正を加え、そのサイクルを繰り返す。この手法は有効だが、その大部分をエンジニアによる手作業に依存している。
• AV 2.0
  データドリブンな改善ループを導入する。データを収集し、モデルを学習させ、実装して評価し、継続的なフィードバックを通じて洗練させていく。このループの中にエンジニアは介入しない。実世界から得られるデータから学習することが開発の中心となる。

このAV 1.0からAV 2.0への転換は、センサー入力から車両制御までをデータ駆動で実現するAI技術の発展と密接に結びついています。AV 2.0にはいくつかのアプローチが存在します。認識から計画・制御までを単一のEnd to End AIで実現するアプローチと、Perception AIとPlanning AIなど複数のAIを組み合わせて実現するアプローチです。

それぞれの手法には、強みと弱みがあります。

AV 1.0のロボット工学的アプローチは、物体認識などのAIコンポーネントと従来のルールベースのロジックを組み合わせたもので、高い解釈性と適合性を備えています。これは、エッジケースが限定的な工場や私有地といった環境では非常に効果的かつ安定的に機能します。一方で、手動で設計されたロジックは、複雑な交通状況や稀なシナリオへの対応に限界があります。

End to End AIは、センサー入力から走行挙動までをモデルが直接学習するため、高い性能を発揮できる可能性があります。一方で、解釈性が限定的であるという課題があります。なぜその判断に至ったのかを理解することが難しく、特定の原因に着目したデバッグも容易ではありません。

Perception AIとPlanning AIを組み合わせるアプローチは、これら両者の中間に位置します。各AIコンポーネントを通じて学習を行うことで、データ駆動による性能向上を実現しながら、一定の解釈性も維持できます。また、認識や計画といった機能単位で個別に検証できるため、評価やデバッグを比較的管理しやすいという特徴があります。

これらの強みと弱みを踏まえ、ティアフォーでは複数のアプローチを組み合わせた「ハイブリッド・アーキテクチャ」を開発しています。これには、従来のロボット工学的アプローチ、単一のEnd to End AI、そしてPerception AI + Planning AIのような複数のAIを組み合わせるアプローチが含まれます。それぞれの判断結果に対して安全性の確認を行った上で、最も適切と判断される結果を採用します。

これらのシステムの限界をさらに押し広げるため、ティアフォーはNVIDIAと連携しています。具体的には、NVIDIAのVision-Language-Action（VLA）モデルである「Alpamayo」を統合しています。このアプローチは、言語理解を通じて複雑なシーンにおける動的な状況の因果を解釈することにより、より複雑な先読み運転ができるような判断能力をもたらします。

高性能なAIベースのモデルと従来のロボティクスベースのロジックを組み合わせることで、システムは走行性能と安全性の両面において、そのベースラインを底上げすることが可能になります。このハイブリッド・アーキテクチャは、東京・お台場エリアでのテストにおいて実証が進んでいます。

昨年のテストでは、約500時間の合成データと約40時間の実世界のデータを用いて学習が行われ、その動作は非常に安定していました。現在は、データの量は急速に拡大し、システムの性能はさらに向上し続けています。

まとめ

「Autoware」は、研究者やスタートアップ、自動車メーカー、運行事業者など、多様なプレイヤーがそれぞれのニーズに応じた手法を実装できる共通プラットフォームであり、日々継続的に改善が重ねられています。さらに、従来のロボット工学的アプローチとデータ中心のAIを融合したティアフォーのハイブリッド・アーキテクチャは、実効性の高いアプローチとして、多様な自動運転の社会実装ニーズに柔軟に対応できる現実的な解となっています。

自動運転の勢いは、研究の進展と大規模データセットの普及に伴い、ますます加速しています。ティアフォーのオープンソース・アプローチは、こうした進歩をコミュニティ全体で共有し、「Autoware」のエコシステム全体をより強固にすることを目指しています。

もしご興味をお持ちいただけましたら、ぜひGitHubでの議論にご参加ください。リポジトリへの「スター」による応援もお待ちしています。

本ブログは先進技術開発部・部長の斉藤之寛のプレゼンテーションを基に構成されています。

ティアフォーでは、「自動運転の民主化」というビジョンに共感を持ち、自らそれを実現する意欲に満ち溢れた新しい仲間を募集しています。

今回のチームで募集中の職種

• シニア機械学習エンジニア
• パーセプション機械学習エンジニア

多くの職種で採用をしています。詳細は、ティアフォーの「求人ページ」をご覧ください。

「どの職種で自分の経験を活かせるかが分からない」「希望する職種が見つからない」などの場合は、ぜひ「キャリア登録」をお願いします。

お問い合わせ先

• メディア取材やイベント登壇のご依頼：pr@tier4.jp
• ビジネスや協業のご相談：sales@tier4.jp.

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次世代自動運転のハイブリッド・アーキテクチャ was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Autonomous driving has been undergoing a major shift. Following a long period defined largely by rule-based robotics, approaches built around data-driven development and AI models are in the spotlight. This article outlines the ideas behind this shift, focusing on Autoware, the open-source software at the center of TIER IV’s autonomous driving platforms, and hybrid architectures that combine traditional robotics-based methods with data-centric AI models.

When people think about the benefits of autonomous driving, two ideas often come to mind. The first is safety. About 1.2 million people worldwide lose their lives each year in road traffic accidents. To put that figure into perspective, it is comparable to about ten large passenger planes crashing every day. If such incidents occurred in aviation, few people would feel comfortable flying. Yet in car-dependent societies, this level of risk is something we accept as part of daily life.

According to the World Health Organization, road traffic injuries are the leading cause of death for children and young adults aged 5–29 years. As a large proportion of crashes are attributed to human error, autonomous driving is seen as a promising way to reduce serious road accidents over time.

The second benefit is time. In the United States, people spend about an hour a day driving. Once vehicles can reliably handle that task, that hour becomes usable time. For many people, that shift will change how they structure their day, opening space for work, rest, or simply doing something other than focusing on the road.

Looking ahead over the coming decades, it is difficult to identify many technologies with a comparable potential impact on everyday life. Crucially, autonomous driving is no longer a distant vision. Deployments have already begun.

TIER IV is involved in autonomous driving projects with municipalities across Japan. One example is Shiojiri in Nagano Prefecture, where a Level 4 trial has demonstrated autonomous operation without a driver seated at the wheel. The route includes areas with relatively high traffic volumes, and even in these environments, the system has performed reliably.

Urban autonomous mobility services inevitably involve many challenging scenarios, which means large-scale deployment can take time. By contrast, environments such as factories and other private or restricted areas are often easier to implement, since many edge cases can be eliminated by design. These domains have therefore become important early deployment targets.

Open-source solution

As autonomous driving moves from individual pilots toward broader deployment, scalability comes into focus. Even when a system works well on one vehicle model, adapting it to another can be resource-intensive. A simple change in sensor placement is enough to trigger major reconfiguration, increasing development time and cost.

This challenge is something TIER IV has been conscious of from the outset. Autoware is designed to be vehicle-agnostic, supporting a wide range of vehicle types and sensor configurations, and it is publicly available to developers worldwide. It is one of the most widely adopted autonomous driving platforms globally, with a number of organizations using it in research, development and pilot deployments.

In Autoware, sensor data is processed through perception and localization modules. Planning determines how the vehicle should behave and control modules translate those decisions into steering, acceleration and braking commands. While this modular structure is part of Autoware’s foundations, an industry focus in recent years has been on architectures that apply machine learning across the entire pipeline. Autoware supports these approaches alongside traditional modular frameworks.

A defining characteristic of Autoware is its high degree of customizability. Depending on system requirements — such as operating environment, cost constraints, or development stage — teams can select which functions to include. Autoware’s open-source foundations reduce R&D time and cost compared with building a system from scratch.

From AV 1.0 to AV 2.0

In the autonomous driving field, the industry has been shifting from what is referred to as AV 1.0 to AV 2.0.

• AV 1.0 is characterized by iterative development through testing. Engineers identify issues, apply fixes and repeat this cycle. While effective, this approach relies heavily on manual engineering.
• AV 2.0 introduces a data-driven improvement loop. Data is collected and models are trained, deployed, evaluated and refined through continuous feedback. Learning from real-world data becomes central.

This shift is closely tied to the advancement of AI technologies that handle the entire process from sensor input to vehicle control in a data-driven manner. Within AV 2.0, there are different approaches, including those that achieve everything from perception to planning and control using a single end-to-end AI, and those that combine multiple AI models, such as perception AI and planning AI.

Each approach has strengths and limitations.

The AV 1.0 modular stack, which combines AI components such as object detection with traditional rule-based logic, offers high interpretability and adaptability. It performs highly effectively and reliably in environments like factories or private sites where edge cases are limited. However, manually engineered logic has limitations in handling complex traffic situations and rare scenarios.

End-to-end AI has the potential to achieve high performance because the model directly translates sensor input into driving behavior. On the other hand, it faces the challenge of limited interpretability: It is difficult to understand why the system arrived at a particular decision, making it challenging to isolate and debug specific causes.

The approach of combining perception AI and planning AI sits in the middle of this spectrum. By conducting training across each AI component, it achieves data-driven performance improvements while maintaining a certain degree of interpretability. Furthermore, since functions like perception and planning can be validated independently, evaluation and debugging are much more manageable.

Recognizing these trade-offs, TIER IV is developing a hybrid architecture that integrates traditional robotics-based methods, a single end-to-end AI and a combination of AI models, such as perception AI and planning AI. After verifying the safety of each potential outcome, the system adopts the most appropriate decision.

To further push the boundaries of the system, TIER IV is collaborating with NVIDIA, integrating the vision-language-action model NVIDIA Alpamayo. Using language understanding to make sense of complex and changing environments provides the level of judgment needed for advanced, anticipatory driving.

By combining high-performance AI-based models with robust robotics-based logic, the system can raise the baseline for both performance and safety. This hybrid approach has been demonstrated in tests in Tokyo’s Odaiba district.

In tests conducted last year, the system was trained on about 500 hours of synthetic data and about 40 hours of real-world data. The performance was extremely stable. As the volume of data expands, the system’s performance continues to improve.

Wrap-up

Autoware provides a collaborative foundation for researchers, startups, automakers and operators to develop systems tailored to specific needs. Because of its diverse ecosystem, the platform improves daily. Building on this foundation, TIER IV’s hybrid architecture, combining robotics with data-centric AI, is an effective way to solve real-world deployment challenges.

Momentum in autonomous driving is growing as research advances and large datasets become more accessible. TIER IV’s open-source approach ensures this progress is shared across the community, strengthening the entire Autoware ecosystem. If you’re interested in learning more, join the conversation on GitHub and show your support by giving the repository a star.

This article is based on a presentation by Yukihiro Saito, head of TIER IV’s Advanced Technology Department.

TIER IV is always on the lookout for passionate individuals to join our journey. If you share our vision of making autonomous driving accessible to all, get in touch.

We’re currently hiring for the following related positions:

• Senior machine learning engineer
• Perception machine learning engineer

Visit our careers page to view all job openings.

If you’re unsure which roles fit your experience, or if the current job openings don’t quite match your preferences, you can register your interest here. We’ll contact you when a suitable role becomes available and arrange an informal interview.

Inquiries

Recruitment: recruit@tier4.jp
Media: pr@tier4.jp
Business: sales@tier4.jp

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• TIER IV
• Autoware
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• TIER IV Amazon Store

Hybrid architectures for the next generation of autonomous driving was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

本シリーズの主な特徴は以下の通りです。

• 自動運転レベル4に最適化した仕様：自動運転に特化した画質調整に加え、柔軟なカメラ制御と独自の画質チューニング機能を実装しています。
• 「Autoware」との適合性：「Autoware」とスムーズに統合できるよう設計されており、システム構築における適合工数の大幅な削減に寄与します。
• 車載品質カメラの量産性：車載実績のあるパートナー企業が製造と品質を管理し、カメラの安定した供給を実現します。

本シリーズの対象カメラは以下の通りです。今後も対象カメラを順次拡大していく予定です。

• C1カメラ C1–195 MP
• C2カメラ C2–030 MP
• C2カメラ C2–062 MP

ティアフォーは、パートナー企業であるADLINK、Connect Tech、Neousysに加え、建機向けソリューションを展開するEUREKAなどの新たなパートナーとも協業し、車載カメラをバス、タクシー、トラック、建機、農機など幅広い分野に展開していきます。これにより、公共交通や物流、特定用途における画像認識や遠隔監視システムの開発と導入の加速に貢献します。

販売代理店のお問い合わせ

アイサンテクノロジー株式会社
https://aisan-mobility.com/en/lineup/c1/

Digiflec
https://digiflec.com/tier-iv/

株式会社ティアフォーについて

株式会社ティアフォーは、「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」の開発を主導するディープテック企業です。自社製品として「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを提供し、それらを基盤に市場ニーズに応じた自動運転における各種サービスを展開しています。ティアフォーは、「Autoware」が生み出すエコシステムを通じて、世界中のパートナーと連携しながら自動運転の可能性を広げ、より安全で持続可能な社会の実現を目指しています。

広報に関するお問い合わせ

pr@tier4.jp

製品に関するお問い合わせ

edge.auto@tier4.jp

ティアフォーの名称またはロゴは、日本およびその他の国において、株式会社ティアフォーの商標または登録商標です。その他、記載されているすべての会社名、製品名、サービス名、およびロゴ等は、それぞれ各社の商標または登録商標です。
Autoware はThe Autoware Foundationの商標です。

ティアフォー、自動運転レベル4に最適化した量産向けの車載カメラMPシリーズを提供開始 was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Key features

• Level 4 optimized: Proprietary image optimization and flexible camera control deliver high-fidelity visual data essential for driverless operations.
• Autoware compatible: Seamless integration with Autoware, open-source software for autonomous driving, reduces system development time.
• Mass-production scale: Manufacturing and quality control managed by a partner with proven automotive experience ensures stable and scalable supply.

The MP camera series launches with the following three models, with more to be introduced in phases:

• C1 Camera C1–195 MP
• C2 Camera C2–030 MP
• C2 Camera C2–062 MP

Designed to significantly reduce the time and cost of autonomous driving system development, TIER IV’s camera lineup is built for a wide range of imaging applications. In collaboration with partners, including ADLINK, Connect Tech, Neousys and EUREKA, a provider of solutions for construction machinery, TIER IV aims to accelerate the deployment of image recognition and remote monitoring technology in public transportation, logistics, construction machinery, agricultural equipment and other specialized domains.

Purchase inquiries

AISAN TECHNOLOGY
https://aisan-mobility.com/en/lineup/c1/

Digiflec
https://digiflec.com/tier-iv/

About TIER IV

TIER IV stands at the forefront of deep tech innovation, pioneering Autoware, open-source software for autonomous driving. With a comprehensive suite of platforms and services built around Autoware, TIER IV provides everything from software development and vehicle procurement to operational support. Through the Autoware ecosystem, TIER IV works with partners worldwide to shape the future of intelligent vehicles with open-source software, aiming to create mobility that is safer, more sustainable, and accessible to all.

Media contact

pr@tier4.jp

Business Inquiries

edge.auto@tier4.jp

The word marks and logos of TIER IV are trademarks or registered trademarks of TIER IV, Inc. in Japan and other countries. All other company names, product names, service names, and logos referenced herein are trademarks or registered trademarks of their respective owners.
Autoware is a registered trademark of the Autoware Foundation.

TIER IV launches MP camera series optimized for commercial-scale Level 4 autonomous driving was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

ティアフォーは、これまで少子高齢化や運転手不足による社会課題の解決に向けて、多くの自治体と連携して自動運転の実証実験と社会実装を推進してきました。とくに東京都における自動運転に関する取り組みは、各地のモデルケースとなることが期待されています。SusHi Tech Tokyo 2026においてティアフォーは、本イベントが掲げる「サステナブルな都市の未来を構想する」という目的のもと、課題解決につながる自動運転の体験と情報を、東京から日本全国、そして世界に向けて広く発信し、自動運転の社会実装のさらなる加速につなげていきます。

SusHi Tech Tokyo 2026概要

• 日程：2026年4月27日 （月）～4月29日（水）3日間
• 場所：東京ビッグサイト
• 公式ウェブサイト：https://sushitech-startup.metro.tokyo.lg.jp/

展示ブースでの車両展示

ティアフォーの展示ブースでは、トヨタ製の次世代モビリティ「e-Palette」を展示します。「e-Palette」に搭載される予定のティアフォーの自動運転システムに関する紹介や、自動運転の基本的な仕組み、全国各地でのティアフォーの実証実験や社会実装の事例について紹介します。

• ティアフォーブース コマ番号：A-141

セッションでの登壇

ティアフォーが持つ自動運転技術の「e-Palette」への搭載について紹介します。展示ブースへの訪問と併せて聴講することで、ティアフォーの自動運転に関する取り組みへの理解を深めることができます。

• 日程：2026年4月27日（月）11時05分
• 場所：東京ビッグサイト1階 アトリウム 特設ステージ
• 登壇者：代表取締役 執行役員 CEO 加藤真平

会場周辺での自動運転バスの移動サービス実証

ティアフォーが開発する自動運転バス「Minibus 2.0」を用いて、本イベントの会場となる東京ビッグサイトから日本科学未来館、東京テレポート駅、国際展示場駅を周回する約30分の経路で来場者向けの移動サービス実証を行います。東京都の臨海地区を走行する自動運転バスに試乗することで、自動運転の社会実装を体感できます。

• 乗り場：東京ビッグサイト1階中央ターミナル 自動運転バス乗り場⑧
• 運行ダイヤ：

• 乗降場所：
  ー乗降可能：東京ビッグサイト（東京ビッグサイト駅より徒歩約3分）、日本科学未来館（テレコムセンター駅より徒歩約4分）
  ー降車専用：東京テレポート駅、国際展示場駅
• 乗車定員：13名
• 備考：
  ー事前予約は不要で、先着順でのご案内となります。直接乗り場までお越しください。安全上の理由により着座のみのご案内となります。
  ー道路状況などにより到着が遅れる場合があります。

詳細はイベント公式ウェブサイトの案内ページをご確認ください。

※記載情報は、発表日現在のものです。情報は予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承ください。

株式会社ティアフォーについて

株式会社ティアフォーは、「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」の開発を主導するディープテック企業です。自社製品として「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを提供し、それらを基盤に市場ニーズに応じた自動運転における各種サービスを展開しています。 ティアフォーは、「Autoware」が生み出すエコシステムを通じて、世界中のパートナーと連携しながら自動運転の可能性を広げ、より安全で持続可能な社会の実現を目指しています。
AutowareはThe Autoware Foundationの登録商標です。

広報に関するお問い合わせ

pr@tier4.jp

ティアフォー、SusHi Tech Tokyo 2026でトヨタ製「e-Palette」を展示 自動運転バスの移動サービス実証を実施 was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Beyond the technology presentations, TIER IV will also highlight case studies of successful autonomous driving deployments. The company has been collaborating with municipalities across Japan, advancing tests and real-world deployments to tackle critical issues such as driver shortages in an aging society. Initiatives in Tokyo, in particular, are expected to serve as leading model cases for urban mobility innovation nationwide.

Under the event’s theme of shaping the future of sustainable cities, TIER IV will offer hands-on opportunities to experience autonomous driving and share information about initiatives designed to address mobility challenges, aiming to disseminate insights from SusHi Tech Tokyo to the rest of Japan and the world.

Event details

• Dates: April 27–29, 2026
• Venue: Tokyo Big Sight
• Website: https://sushitech-startup.metro.tokyo.lg.jp/en/

Vehicle exhibit at the TIER IV booth

At its exhibition booth, TIER IV will showcase Toyota’s e-Palette, a next-generation mobility vehicle. The exhibit will highlight TIER IV’s autonomous driving system planned for integration into the vehicle, along with explanations of its core autonomous driving technologies and case studies from proof of concept tests and real-world deployments across Japan.

• TIER IV booth number: A-141

Session presentation

Shinpei Kato, founder and CEO of TIER IV, will be speaking at the session to present TIER IV’s autonomous driving technologies that will be integrated into Toyota’s e-Palette. By attending this session alongside a visit to the exhibition booth, participants will gain deeper insight into TIER IV’s initiatives in autonomous driving.

• Date and time: Monday, April 27, 2026, 11:05
• Venue: Tokyo Big Sight, 1st floor Atrium, Special Stage
• Speaker: Shinpei Kato, founder & CEO, TIER IV

Autonomous bus demonstration

During the event, TIER IV’s Minibus 2.0 electric vehicle will carry passengers along an approximately 30-minute loop route in the Tokyo waterfront area, demonstrating how autonomous vehicles are being integrated into public transport networks. The route will start at Tokyo Big Sight, visiting Tokyo Teleport Station and the National Museum of Emerging Science and Innovation (Miraikan), among other locations.

• Departure point: Tokyo Big Sight 1st floor Central Terminal, Autonomous Bus Stop №8 (boarding and alighting are also available at Miraikan)
• Boarding: First-come, first-served (no reservations required)
  - Boarding and alighting available: Tokyo Big Sight(3 minute walk from “Tokyo Big Sight station”), Miraikan(4 minute walk from “Telecom Center station”)
  - Alighting only: Tokyo Teleport Station, Kokusai-Tenjijo Station
• Schedule: Service subject to change, depending on traffic and road conditions

• Passenger capacity: 13 persons (for safety reasons, only seated passengers are permitted)

For further details, please visit the event’s official website.

*Information in this press release is current as of the date of publication and is subject to change without notice.

About TIER IV

TIER IV stands at the forefront of deep tech innovation, pioneering Autoware, open-source software for autonomous driving. With a comprehensive suite of platforms and services built around Autoware, TIER IV provides everything from software development and vehicle procurement to operational support. Through the Autoware ecosystem, TIER IV works with partners worldwide to shape the future of intelligent vehicles with open-source software, aiming to create mobility that is safer, more sustainable, and accessible to all.
Autoware is a registered trademark of the Autoware Foundation.

Media contact

pr@tier4.jp

TIER IV to exhibit Toyota’s e-Palette and autonomous bus service at SusHi Tech Tokyo 2026 was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

大成建設株式会社（代表取締役社長：相川 善郎、以下「大成建設」）、株式会社ティアフォー（代表取締役 執行役員 ＣＥＯ：加藤 真平、以下「ティアフォー」）、損害保険ジャパン株式会社（代表取締役社長：石川 耕治、以下「損保ジャパン」）、日本信号株式会社（代表取締役社長：後藤 隆一、以下「日本信号」）の４社は、今般、自動運転車両が建物内外を安全かつスムーズに走行するための技術の共同研究を開始しました。本共同研究では、各社が有する先進技術やノウハウを結集し、将来的な商品化・サービス化を目指します。

1．背景・目的

近年、国内外で自動運転技術の開発が急速に進展しており、米国の一部都市ではすでに自動運転タクシーが実用化されるなど、社会実装の動きが加速しています。日本国内においても、今後数年で同様のサービスが本格的に導入されることが期待されています。

一方で、日本の都心部に多く見られる高層ビルでは、地下に駐車場や車寄せが設けられていることが一般的です。GNSS（Global Navigation Satellite System）の電波が届きにくい地下空間では、車両が自身の正確な位置を把握することが困難になるほか、狭い通路や柱、歩行者や他の車両が混在する特有の環境下で安全に走行するための高度な技術が求められます。

このような課題を解決し、自動運転車両が公道から建物内へ、また建物内から公道へとシームレスに移動できる環境を整備することは、自動運転サービスの普及に不可欠です。４社は、それぞれの専門分野における知見を融合させ、これらの課題を解決するための技術開発と、実装に向けたサービス提供の仕組みを構築することを目的として、本共同研究を開始しました。

2．共同研究の概要

ティアフォーが開発を主導する自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware※」を搭載した車両を用い、損保ジャパン本社ビル（東京都新宿区西新宿）の地下駐車場を実証実験のフィールドとして活用します。建物と自動運転システム、そして交通インフラを連携させ、安全かつ効率的な走行を実現するソリューションの確立を目指します。

＜各社の主な役割＞

• 大成建設：本共同研究の統括、建物設計・都市開発技術の提供
• ティアフォー：自動運転車両およびシステムの提供
• 損保ジャパン：実証実験フィールドの提供、リスク評価
• 日本信号：路車協調システム等の提供

なお、本共同研究に先立ち、２０２５年８月には損保ジャパン本社ビル地下駐車場にて自動運転車両の走行実験を実施しました。この実験を通じて、自己位置推定の精度確保、狭隘路における走行制御、人や障害物の検知・回避といった、建物内特有の環境下で克服すべき具体的な技術課題を確認しており、本共同研究ではこれらの課題解決に集中的に取り組みます。

※ Autowareは、The Autoware Foundationの登録商標です。

3．今後の展開

４社は本共同研究を通じて、建物内における自動運転の技術的課題を解決するソリューションを確立し、商品化を目指します。来年度も損保ジャパン本社ビル地下駐車場での走行実験を進め、将来的には、開発した技術やサービスをオフィスビルや商業施設等の個別の建物への導入に留まらず、複数のビルや施設をつなぐエリア、さらにはスマートシティといった「まち」全体へと展開していくことを構想しています。これにより、誰もが安全・安心かつ快適に移動できる社会インフラを構築し、自動運転社会の実現に貢献します。

自動運転を建物・まちに実装するための技術開発を開始 was originally published in TIER IV MEDIA on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.