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自動運転トラックが高速道路の出口を越える日　経産省、2027年度にも一般道で実証へ

宮野宏樹

高速道路を無人で走るトラックの映像を、ここ数年で何度か目にした方は多いと思います。新東名を静かに走る大型車、運転席に人がいない光景、報道のたびに「いよいよ来たか」と感じさせる絵づくり。ところが、あの映像には必ず「続き」があります。トラックは高速道路のインターチェンジで降り、そこから先の一般道は、結局のところ人間のドライバーが運転して物流拠点まで運んでいるのです。

自動運転トラックの実用化は、技術の問題であると同時に「どこからどこまでを自動化できるか」という区間の問題でした。そして2026年8月3日、経済産業省がその区間を高速道路の外側へ広げると表明しました。日本経済新聞の報道によれば、自動運転のトラックを一般道で走行させ、物流拠点間を行き来させる実証実験を、早ければ2027年度にも始めるといいます。同日には、実証に向けた調査を担う事業者の公募も開始されました。

一行のニュースですが、意味するところは小さくありません。これは「自動運転トラックが速く走れるようになった」という話ではなく、「自動運転トラックが物流のオペレーションに接続できるかどうか」を国が本気で検証し始めた、という話だからです。

この記事では、今回の発表の中身を整理したうえで、なぜ一般道が焦点になったのか、日本の自動運転トラックが現在どこまで到達しているのか、技術と制度にどのような壁が残っているのか、そして世界の競合はどこを走っているのかを、公表データと報道をもとに掘り下げていきます。物流業界の方はもちろん、投資判断の材料を探している方、あるいは自社のサプライチェーンコストの先行きを見積もりたい経営企画の方にとっても、判断の軸になる材料を揃えたつもりです。


1. 2026年8月3日、経済産業省が発表したこと

まず事実関係を正確に押さえます。

日本経済新聞が2026年8月3日20時1分に配信した記事によれば、経済産業省は同日、自動運転のトラックを一般道で走行させ、物流拠点間を行き来させる実証実験を早ければ2027年度にも始めると明らかにしました。2026年度中に、実験を行う物流拠点やルートを設定するとされています。

同時に経産省は、実証実験に向けた調査を行う事業者の公募を開始しました。応募主体としては物流会社などが想定されています。候補地域として挙げられたのは、東京、大阪、愛知の3地域です。選定理由は明快で、輸送量が多く、実際の事業で採算が比較的取りやすい地域だから、とされています。

そして最後の一文が、この発表の本質を示しています。経産省はこれまで国土交通省と共同で、自動運転トラックを高速道路で走行させる実証実験を実施してきました。今回、実験の範囲を一般道路にも拡大する、というのです。

この公募は、経産省の令和8年度「無人自動運転サービス実装推進事業」の枠組みで行われる調査委託事業と報じられています。公募期間は2026年8月3日から9月2日17時まで。委託される内容は、自動運転トラックの物流拠点間走行実証に向けた調査、対象拠点と対象区間の特定、そして将来性の検討です。実務的に言い換えれば、どの物流拠点とどの物流拠点を結ぶのか、その間のどの一般道区間を対象にするのか、そして実証の成果をどうやって全国に横展開するのか、を詰める作業ということになります。

予算面では、経産省が2026年度概算要求で「無人自動運転サービス実装推進事業」として10億円を要求していると報じられています。国土交通省側でも、2026年度概算要求に「自動運転トラックの社会実装の推進」として3億2700万円が計上され、別の整理では12億7500万円という数字も示されています。国費の規模としては決して巨額ではありませんが、これらは実証と調査に充てる呼び水の予算であり、実装フェーズの投資は民間側が担う設計です。

注意しておきたいのは、報道の表現が「早ければ2027年度にも」である点です。確定した開始時期ではありません。2026年度中に拠点とルートを決め、そこから準備に入り、条件が整えば2027年度に走り始める、という段取りです。したがって、この発表を「2027年度に一般道で無人トラックが走る」と読むのは早すぎます。正確には「2027年度に一般道での実証を始める準備が始まった」というのが現在地です。

2. 「高速道路の出口問題」という構造的な断絶

では、なぜ一般道への拡大がそれほど重要なのでしょうか。

ここで理解しておきたいのが、自動運転トラックの実用化を長く阻んできた「出口問題」です。国土交通省の資料や業界の議論では、幹線輸送の自動化に伴う拠点整備の課題として繰り返し指摘されてきた論点です。

現在、実証が進んでいる自動運転トラックは、基本的に高速道路の本線を走ります。高速道路は自動車専用で、歩行者も自転車もおらず、進行方向が分離され、信号もありません。交通参加者の種類が限られ、想定すべきシナリオが有限に近づくため、自動運転にとっては相対的に扱いやすい環境です。

問題は、その前後です。荷物は高速道路のインターチェンジから発生するわけではありません。工場や倉庫、配送センターといった物流拠点から出発し、一般道を走ってインターチェンジに入り、高速道路を走り、別のインターチェンジで降り、また一般道を走って別の物流拠点に到着します。自動化できるのが高速道路の区間だけであれば、その前後の一般道区間には人間のドライバーが必要になります。

これを解決するために考えられてきたのが、インターチェンジのすぐそばに中継拠点（トランスファーハブ）を置く方式です。物流拠点からトランスファーハブまでは人間が運転し、そこでトレーラーを付け替えるか、あるいは自動運転車両に積み替える。高速道路は自動運転で走り、出口側のトランスファーハブで再び人間が引き継ぐ。米国のスタートアップが採用してきたのも、基本的にこの方式です。

この方式には合理性があります。長距離の拘束時間が一番きついのは幹線区間ですから、そこを自動化するだけでもドライバーの負担は大きく下がります。一方で、無視できないコストも発生します。インターチェンジ付近に新たな不動産を確保し、積み替えや連結の作業員を配置し、そのための時間を輸送リードタイムに上乗せする必要があるからです。せっかく幹線を自動化しても、両端で1時間ずつロスすれば、経済効果は目減りします。

さらに現実的な問題として、大都市圏のインターチェンジ周辺には、そもそも新しい大型拠点を作る用地が乏しいという事情があります。既存の物流拠点は、必ずしもインターチェンジの真横にはありません。

今回の経産省の方針は、この断絶を正面から埋めにいくものです。報道では、経産省が高速道路のインターチェンジと物流拠点の近さ、道路の見通しの良さなどを踏まえてルート選定を進めるとされています。つまり狙いは、日本中のあらゆる一般道を自動運転で走れるようにすることではありません。インターチェンジの出口から物流拠点の門までという、比較的短く、比較的特定しやすい一般道区間を、自動運転の対象に組み込むことです。

この設計思想は重要です。一般道の自動運転と聞くと、繁華街の交差点を無人の大型トラックが右折していく光景を想像しがちですが、実証の初期に想定されているのはそこではありません。インターチェンジ周辺の、工業団地や物流団地に向かう、比較的単純で見通しの良い道路が主戦場になるはずです。難易度を上げすぎずに、断絶だけを埋める。そういう現実的な設計になっています。

3. なぜ今なのか。物流を襲う数字の現実

政策が動く背景には、必ず数字があります。自動運転トラックの場合、その数字は極めて厳しいものです。

野村総合研究所の推計によれば、営業用トラックのドライバーは2020年度時点で約66万人。これが2030年度には約48万人まで減少する見通しです。2015年度比で25パーセント減という水準になります。さらに深刻なのは需給ギャップで、2030年度には需要に対して36パーセントのドライバー不足が生じるとされています。同推計では、営業用トラックが担う輸送量は2030年度に14.0億トンとなり、2015年度比で11パーセント減少すると見込まれています。

長期の推移を見ると、減少はすでに20年以上続いています。トラックドライバーは2000年に約82万人でしたが、2020年には約66万人まで減りました。20年で16万人、約2割の減少です。そのペースが今後10年でさらに加速するというのが、上記の予測の意味するところです。

担い手の高齢化も進んでいます。全日本トラック協会の2024年度版調査によれば、男性運転者の平均年齢は49.7歳で、全職種平均の48.5歳を上回っています。賃金面では、男性運転者の1か月平均賃金が36万300円、賞与の1か月平均額を加えた月額は40万4100円とされています。数字だけを見れば極端に低いわけではありませんが、拘束時間の長さと引き換えの水準であることを考えると、他産業との競争で人を集めきれていない構図が浮かびます。

2024年4月には、トラックドライバーの時間外労働に年960時間の上限規制が適用されました。いわゆる物流の2024年問題です。この規制自体は労働環境の改善という点で正しい方向ですが、1人あたりの稼働時間が減る以上、同じ輸送量を運ぶにはより多くの人が必要になります。人が減っている業界で、1人あたりの働ける時間も減る。この二重の圧力が、輸送能力の不足として顕在化していきます。

コストへの跳ね返りも試算されています。野村総合研究所の推計では、2030年度のトラックドライバー賃金は2022年度比で27パーセント増の577万円、輸送費は34パーセント増になるとされています。そして、この輸送費上昇によって荷主企業の営業利益が2022年度から4分の1程度押し下げられる可能性が指摘されています。

この最後の数字は、物流業界だけの話ではありません。メーカーも小売も、輸送費は原価の一部です。輸送費が3割強上がり、営業利益が4分の1削られるという見通しは、あらゆる荷主企業にとって経営課題そのものです。自動運転トラックへの国の投資が、経産省という産業政策の官庁から出てくる理由もここにあります。これは交通政策ではなく、日本の産業競争力の話として扱われているということです。

もう一点、時間軸の話をしておきます。仮に2027年度に一般道の実証が始まり、そこから技術検証と制度整備を経て社会実装に至るとして、実際に台数がまとまって走り始めるのは2030年前後になるでしょう。ドライバー不足が36パーセントに達すると予測されているのが、まさにその2030年度です。つまり今回の政策は、危機が顕在化するタイミングに間に合わせるための、ぎりぎりのスケジュールを走っていることになります。

4. 日本の自動運転トラックはここまで来た

一般道への拡大が現実的な選択肢として浮上したのは、高速道路での実証が一定の段階を越えたからです。日本のプレーヤーの現在地を整理しておきます。

最も商用化に近いのがT2です。2024年からレベル2のトラックによる実証を進め、2025年には国内で商用運行を開始しました。報道によれば、2026年7月時点で21社に定期輸送サービスを提供しており、別の報道では23社まで拡大したとされています。走行区間は関東と関西を結ぶ約500キロメートルの高速道路区間で、レベル4の幹線輸送開始目標は2027年度以降とされています。資金調達も進んでおり、2026年7月にシリーズBの一次クローズで約50億円を調達し、累計調達額は165億円を超えたと報じられています。

技術検証の面で注目されたのが、ロボトラックの長距離実証です。2026年5月、神奈川県の厚木南インターチェンジから愛知県の豊田ジャンクションまでの約260キロメートルの高速道路区間で実証を行い、人間による介入操作なしで走破したと報じられました。合流、減速、追い越しといった高速道路上の複数のシナリオで、自動運転システムが意図どおりに作動し、安定して走行できたことが確認されたとされています。

国のプロジェクトとしては、経産省と国交省が共同で進めてきた「RoAD to the L4」があります。2024年12月には、新東名高速道路の浜松サービスエリアで、同プロジェクトのコンソーシアムとT2による、トラックの発着に関する実証が公開されました。高速道路上の走行だけでなく、サービスエリアでの発着というオペレーション部分まで検証の対象に入っていた点が、今回の一般道拡大につながる伏線だったと読めます。

国交省側も並行して動いています。自動運転トラックの幹線輸送を社会実装するための実証事業を進めており、T2やロボトラック関連の事業が採択されています。2026年度以降の施策では、物流拠点間の幹線道路におけるピストン輸送や、自動運転トラックの活用に資する物流拠点の整備と最適化が支援対象に組み込まれています。さらに、1台の車両を1人が見るのではなく1人が複数台を監視する「1対多運行」や、セミトレーラーおよびダブル連結トラックでの自動運転の開発と導入も後押しする方針が示されています。

ここから見えてくる役割分担は明快です。経産省が拠点間の社会実装モデルと実証ルートの設計を担い、国交省が道路運送とインフラ側の実装支援を担う。高速道路での実証成果を、インターチェンジから物流拠点までの一般道へつないでいく。今回の発表は、この分業のなかで経産省が担当する「つなぎ」の部分に着手した、という位置づけになります。

技術面での到達点を冷静に評価すると、高速道路区間については、少なくとも「走れること」の証明は進みました。260キロメートルを介入なしで走破し、複数の企業に対する定期輸送サービスが商用として成立している。これは実験室の話ではありません。一方で、レベル4、つまり運転席に人がいない状態での幹線輸送は、まだ2027年度以降の目標です。現在の商用運行はドライバーが乗車した状態での運行が中心であり、無人化はこれからの課題として残っています。

5. 一般道は高速道路より一段も二段も難しい

ここで、技術的な現実に向き合っておく必要があります。一般道の自動運転は、高速道路の自動運転の延長線上にある「もう少し難しいこと」ではありません。質的に別の問題です。

デジタル庁が2026年5月に示した資料では、レベル4の実運用でなお手動介入が発生しやすい難所として、駅前ロータリー、交差点での右折、路上駐車の回避、自転車への対応などが挙げられています。いずれも高速道路には存在しない要素です。

なぜこれらが難しいのか、少し具体的に考えてみます。

第一に、交通参加者の多様性です。高速道路を走っているのは基本的に自動車だけですが、一般道には歩行者、自転車、原付、二輪車、そして子どもや高齢者がいます。彼らの動きは車両ほど規則的ではありません。自転車が急に車道に出てくる、歩行者が横断歩道のない場所を渡る、といった事象は日常的に起こります。自動運転システムは、これらを検知するだけでなく、次にどう動くかを予測しなければなりません。

第二に、交差点における右折です。対向車の流れの切れ目を判断し、横断歩道の歩行者や自転車を確認し、後続の交通を止めないタイミングで進む。人間のドライバーが無意識に処理しているこの判断は、機械にとっては複数の不確実な予測を同時に成立させる難題です。

第三に、路上駐車への対応です。前方に停車車両があるとき、対向車線にはみ出して回避してよいのか、それとも待つべきなのか。この判断は道路幅、対向車の状況、見通し、周囲の交通量によって変わります。ルールとして書き下すことが難しく、状況判断が求められる典型例です。

第四に、狭隘道路と見通しの悪い交差点です。デジタル庁の資料でも、こうした環境では車両単体の能力だけでは出会い頭のリスクが残るとされ、路側センサーや車両とインフラの通信（V2X）といった路車協調が有効だと指摘されています。裏を返せば、車両側の努力だけでは解決しきれない領域があるということです。

そして、大型トラック特有の難しさが加わります。全長12メートルを超える大型車、あるいはトレーラーを牽引した状態では、右左折時の軌跡が乗用車とはまったく異なります。内輪差が大きく、後輪が縁石側を通るため、交差点を曲がる際には対向車線側に大きく膨らむ動きが必要になることもあります。死角も広く、車体の直近には見えない領域が多く残ります。停車車両の回避にしても、乗用車なら余裕で通れる隙間が、大型車では通れません。

つまり、一般道の自動運転はバスやタクシーでも難しい。そのうえで大型トラックはさらに難しい、という順序になります。実際、日本で先行しているレベル4の実装事例はバスが中心で、しかもルートが固定された低速の走行が大半です。

だからこそ、今回の実証で経産省がインターチェンジと物流拠点の近さや道路の見通しの良さを選定条件に挙げていることには、実務的な意味があります。無理な難所を最初から取りにいくのではなく、難易度をコントロールできる区間で実装の型を作る。そのうえで対象区間を広げていく。これが現実的なアプローチです。

もう一つ、あまり語られない課題があります。判断根拠の事後検証の難しさです。デジタル庁の資料では、とくに入力から出力までを一体で学習するエンドツーエンド型のシステムについて、説明可能性の弱さが指摘されています。事故が起きたとき、なぜその判断をしたのかを説明できなければ、原因究明も再発防止も、そして社会の納得も得られません。技術の性能とは別の次元で、この問題は残ります。

6. 制度の壁。特定自動運行という許可のかたち

技術が整っても、制度が整わなければ公道は走れません。日本の制度の現在地も確認しておきます。

2023年4月に施行された改正道路交通法により、「特定自動運行」という制度が創設されました。これはレベル4相当、つまり運転者が車内にいない状態での自動走行を公道で行うための許可制度です。都道府県公安委員会の許可を受けることが前提となります。

制度のポイントは二つあります。一つは、車両が自律走行しつつ、使用条件を外れた場合にはシステムが安全に停止できること。もう一つは、運行主体が遠隔監視や緊急時の現場対応を含む安全運用体制を備えていることです。技術だけでなく、運行体制まで含めて審査される仕組みになっています。

実際の運用実績はどうでしょうか。ある業界メディアの整理によれば、2025年末時点でレベル4の認可は11カ所、そのうち9カ所が特定自動運行の許可を取得しているとされています。対象地域としては、北海道上士幌町、茨城県日立市、東京都大田区（羽田）、福井県永平寺町、長野県塩尻市、三重県多気町、大阪府大阪市（万博会場）、愛媛県松山市、千葉県柏市などが挙げられています。物流施設の敷地内通路での認可事例や、石川県小松市の事例も報告されています。

国内初の実運用例は福井県永平寺町でした。2023年3月30日にレベル4の認可を取得し、同年5月21日にサービスを開始しています。日本のレベル4第1号として大きく報じられた事例です。

ただし、この永平寺町の事例には続きがあります。2026年4月から、車両とシステムの保証保守の満了などを理由に、当面の運休となりました。技術的に走れることと、事業として継続的に運行できることは別問題である、という現実を示す事例です。車両を供給したメーカーの体制、保守部品の供給、ソフトウェアの更新責任。これらが長期にわたって担保されなければ、サービスは止まります。

この教訓は、トラックの世界にもそのまま当てはまります。物流は止められない事業です。ある日突然、保守契約の満了でトラックが動かなくなる、という事態は荷主にとって受け入れがたいものです。自動運転トラックが本格的に普及するには、車両とソフトウェアの長期サポート体制、故障時の代替手段、そして事業継続性の保証が、技術性能と同じくらい重視されることになるでしょう。

制度面でもう一つ指摘しておくべきは、レベル4の認可が「場所ごと」に与えられている点です。11カ所という数字が示すとおり、日本の制度は現時点では特定のルート、特定の運行設計領域に対して個別に許可を出す運用になっています。全国どこでも走れる型式認証のような仕組みではありません。

この運用は安全確保の観点からは合理的ですが、スケールの面では制約になります。物流拠点間の輸送を全国展開しようとすれば、ルートごとに許可を取る必要が出てきます。今回の実証で、東京、大阪、愛知という3地域が候補に挙がっているのも、まずは限られたルートで型を作るという発想の表れです。実装が広がる段階では、許可の枠組みそのものを見直す議論が必ず出てくるはずです。

7. なぜ東京、大阪、愛知なのか

候補地域として東京、大阪、愛知が挙げられた理由は、報道では「輸送量が多く、実際の事業で採算が比較的取りやすい」と説明されています。この一文には、政策としての現実主義が凝縮されています。

自動運転トラックは、当面のあいだ人間が運転するトラックよりも高くつきます。センサー、演算装置、冗長化された制御系、そして遠隔監視の体制。これらのコストを回収するには、車両の稼働率が高く、輸送需要が安定的に存在する地域でなければなりません。過疎地域の物流こそ自動運転が必要だという議論はもっともですが、採算が取れない場所から始めれば、実証で終わって実装に進めません。

東京、大阪、愛知という3地域の組み合わせには、もう一つの意味があります。この3地域を結ぶ幹線が、まさに東名高速道路と新東名高速道路、そして名神高速道路です。T2が商用運行している関東と関西を結ぶ約500キロメートルの区間も、ロボトラックが実証した厚木南インターチェンジから豊田ジャンクションまでの約260キロメートルの区間も、この軸の上にあります。

つまり、高速道路での実証がすでに積み上がっている軸の、両端と中間点に一般道の実証を接続しようとしている、と読むことができます。既存の実証資産を活かしながら、断絶部分だけを埋めていく設計です。

さらに、この3地域には日本の製造業と消費の中心が集まっています。愛知には自動車産業のサプライチェーンが集積し、東京と大阪には巨大な消費市場があります。部品や製品の定期輸送は、ルートも時間も比較的固定されており、荷主も大手が多い。実証のパートナーを見つけやすく、データも取りやすい環境です。

一方で、この選定には課題も伴います。3地域はいずれも交通量が多く、一般道の環境としては決して易しくありません。都市部の一般道は、路上駐車も歩行者も自転車も多い。見通しの良い区間を選ぶといっても、大都市圏でそれを確保するのは容易ではないはずです。実証ルートの設計そのものが、最初の関門になると考えられます。

8. 世界はどう走っているか。米国と中国の現在地

日本の位置を測るために、海外の状況も確認しておきます。

米国で最も具体的な数字を開示しているのは、オーロラ・イノベーション（Aurora Innovation）です。同社は2026年6月末までにドライバーレス走行で44万マイルを超え、累計の商用走行は600万マイルを超えたと報じられています。2026年通期については、年末までに200台を超えるドライバーレス車両を稼働させ、輸送サービス売上のランレートで約8000万ドルに達する見通しを示しています。走行品質の面では、オンタイム率100パーセント、自社の自動運転システムに起因する衝突ゼロという実績が示されています。

一方で、事業としての収支は厳しい状況です。2026年第2四半期の売上は200万ドル、純損失は2億7000万ドル、営業損失は2億6600万ドルでした。2026年通期の売上見通しは1400万ドルから1600万ドルとされています。売上規模に対して、損失が2桁大きいという構図です。

この数字の読み方は重要です。技術的には無人商用運転が成立し、実績も積み上がっている。しかし、収益として立ち上がるにはまだ相当な時間と資本が必要である。これが自動運転トラックの現在地です。日本の事業者にとっても、資金調達力が競争力を左右する構図は同じです。T2の累計調達額165億円超という数字は、日本のスタートアップとしては大きいものの、オーロラが四半期に投じている損失額と比べれば桁が違います。

中国勢については、今回の調査では2026年時点の商用化実績、台数、走行距離、損益についてまとまった数値を確認できませんでした。存在感は大きいものの、現時点で断定的な比較はできない、というのが正直なところです。この点は、公表情報の非対称性として認識しておくべきでしょう。

市場規模の予測も見ておきます。ゴールドマン・サックス・リサーチは、世界の自動運転トラック市場が2035年に約5600億ドルに達する可能性があるとし、米国では2030年に160億ドル、2035年に1050億ドルと予測しています。別の調査会社であるフューチャー・マーケット・インサイツは、世界市場を2025年の474億ドルから2035年に1854億ドルへ拡大すると見ています。

数字に3倍近い開きがあることからわかるとおり、この分野の市場予測は前提の置き方で大きく変わります。ただし方向性は共通していて、2030年前後が立ち上がり期、2035年が本格普及期という見立てはおおむね一致しています。今回の日本の実証が2027年度に始まるとすれば、世界の立ち上がり期にぎりぎり間に合う位置にあると言えます。

9. コストの経済学。自動運転はいつ人間より安くなるか

投資家とビジネスパーソンにとって、最も重要な問いはここでしょう。自動運転トラックは、いつ人間が運転するトラックより安くなるのか。

ゴールドマン・サックス・リサーチの推計は、この問いに具体的な数字で答えています。米国における自動運転トラックの全込みコスト（企業の営業費を除く）は、2025年時点で1マイルあたり約8.56ドル。これが2035年には約2.03ドルまで下がると見込まれています。一方、人間が運転するトラックのコストは、2025年の約2.55ドルから2035年には約2.84ドルへ上昇するとされています。

この2本の線は途中で交差します。同社の見立てでは、自動運転トラックがコスト競争力を持つのは2028年ごろです。

なぜこれほど劇的にコストが下がるのか。主因は車両1台あたりの追加コストの低下です。同推計では、自動運転化に伴う車両の追加コストが2025年の約12万5000ドルから15万ドルの水準から、2035年には約3万5000ドルから4万ドルまで下がるとされています。センサーの量産効果、演算装置の性能向上と価格低下、そしてソフトウェアの開発費が台数で割られていく効果です。

同時に、人間側のコストは上がります。ドライバーの賃金上昇が主因です。人手不足が続けば賃金は上がる。これは日本でも同じで、野村総合研究所の推計では2030年度のドライバー賃金は2022年度比27パーセント増とされていました。上がる線と下がる線が交差するのは、時間の問題ということになります。

ただし、コスト比較には数字に表れにくい要素があります。

一つは稼働率です。人間が運転するトラックは、労働時間の上限に縛られます。日本では2024年4月から時間外労働に年960時間の上限が課されました。自動運転であればこの制約がなくなり、同じ車両でより多くの輸送量をこなせます。車両、燃料、保険といった固定費を、より多くの輸送単位で割ることができるため、1回あたりのコストはさらに下がります。マイルあたりのコスト比較には、この稼働率の差が十分に織り込まれていない場合があります。

もう一つは、日本特有の事情です。日本の輸送距離は米国より短く、1回の輸送で自動運転区間が占める割合が相対的に小さくなります。米国の大陸横断輸送であれば数千キロを自動運転で走れますが、日本では最長でも1000キロ台です。関東と関西を結ぶ500キロという距離は、日本では長距離ですが、米国基準では中距離です。この違いは、車両追加コストの回収期間に直接影響します。

だからこそ、一般道区間を自動化して自動運転が担える距離を伸ばすこと、そして1人の監視者が複数台を見る1対多運行によって人件費を分散させることが、日本では特に重要になります。国交省が1対多運行を支援対象に組み込んでいるのは、この経済性の問題を理解しているからでしょう。

さらに、ダブル連結トラックとの組み合わせも視野に入っています。1回の運行で運べる量を増やせば、車両あたりのコスト回収は速くなります。自動運転と大型化を同時に進めるアプローチは、日本の距離条件のもとでは合理的な選択です。

10. もう一つの解。自動物流道路という国家構想

一般道への拡大とは別の方向から、同じ問題を解こうとする構想もあります。自動物流道路です。

国土交通省が進めるこの構想は、専用の道路空間を使って完全自動運転による幹線輸送を実現しようというものです。2030年代半ばの先行ルート運用開始を目指し、2025年度からは国土技術政策総合研究所などで既存技術を用いた実証実験に着手する計画とされています。

発想としては明快です。一般の交通と混ざるから難しいのであれば、混ざらない空間を作ればよい。歩行者も自転車も一般車両もいない専用空間であれば、自動運転の難易度は劇的に下がります。地下トンネルや道路の中央分離帯、既存道路の路肩などを活用する案が検討されてきました。

課題はコストです。官民コンソーシアムの初回会合では、10キロメートルあたり490億円という試算が示されたと報じられています。この数字は報道ベースの紹介であり、公式の最終的なコスト見積もりではありませんが、規模感としては1キロあたり約49億円ということになります。東京と大阪を結ぶ500キロで単純計算すれば2兆4500億円です。

現実的に考えれば、自動物流道路は既存の道路網を置き換えるものではなく、特定の高需要区間に限定した補完インフラになるでしょう。そして時間軸は2030年代半ばです。2030年に顕在化するドライバー不足には間に合いません。

したがって政策の順序としては、まず既存の高速道路でレベル4の幹線輸送を実現し、次にインターチェンジと物流拠点をつなぐ一般道を自動化し、その先に自動物流道路という専用インフラを置く、という段階論になります。国交省の道路局が2026年度概算要求で国費総額2兆5279億円（前年度比1.19倍）を要求し、そのうち効率的な物流ネットワークの強化に1310億円を盛り込んでいるのも、この段階論に沿った予算配分です。

今回の経産省の発表は、この3段階の真ん中、つまり最も地味で、最も実務的で、最も早く効果が出る部分に手をつけたものだと位置づけられます。

11. ビジネスパーソンと投資家が見るべき論点

ここまでの整理を踏まえて、実務的な視点で押さえるべき論点を挙げます。

第一に、公募の結果です。2026年9月2日に締め切られる調査事業の公募に、どの事業者が採択されるかは重要な情報です。物流会社の応募が想定されているとされていますが、採択された企業は実証ルートの設計に関与することになります。自社の拠点が実証ルートに含まれるかどうかは、その後の実装フェーズでの位置取りに直結します。荷主企業であれば、採択事業者との関係を通じて実証への参加余地を探る価値があります。

第二に、2026年度中に決まる拠点とルートです。報道では2026年度中に実験を行う物流拠点やルートを設定するとされています。ここで選ばれた地域の物流不動産は、中長期的に価値が変わる可能性があります。インターチェンジ近接で、自動運転対応の一般道区間に接続する物流拠点は、他の拠点と差別化されうるからです。

第三に、車両とシステムの供給側です。実証には車両が必要で、それを供給するのは車両メーカーと自動運転システムの開発企業です。T2やロボトラックといった専業スタートアップに加え、商用車メーカーの動きも注視すべきでしょう。とりわけ、一般道対応には高速道路とは異なるセンサー構成とソフトウェアが必要になるため、技術要件が変われば有利なプレーヤーも変わります。

第四に、資金調達環境です。オーロラの決算が示すとおり、この分野は売上が立ち始めてからも大きな赤字が続きます。日本のスタートアップが実装フェーズまで走り切るには、継続的な資金供給が不可欠です。T2が2026年7月に約50億円のシリーズB一次クローズを実施し、累計165億円超を調達したことは前向きな材料ですが、必要な資本の総量はさらに大きいと見るべきです。

第五に、制度改正の動きです。現在のレベル4は場所ごとの許可制です。物流拠点間の輸送を全国に広げるには、この枠組みの見直しが必要になります。2027年度の実証開始と前後して、制度側の議論がどう動くかは、実装スピードを決める最大の変数の一つです。

第六に、事業継続性の担保です。永平寺町の事例が示したとおり、保守と保証の体制が切れればサービスは止まります。物流という止められない事業に自動運転を組み込む以上、長期サポートの契約形態、代替手段の設計、そして責任分界のルールが問われます。この論点は技術記事ではあまり扱われませんが、実装の可否を左右します。

第七に、社会的受容です。大型トラックが無人で一般道を走ることに対する住民感情は、バスやタクシーとは異なる可能性があります。事故が起きた際の原因究明体制の整備は、国の資料でも社会的受容に不可欠だと繰り返し指摘されています。透明性のある事故調査の仕組みが、実装の速度を決めることになるでしょう。

12. 2027年度に向けて。残された問いと現実的な見通し

最後に、現時点で答えの出ていない問いを整理しておきます。

まず、一般道のどこまでを対象にするのかが未確定です。インターチェンジから物流拠点までの数キロなのか、それとももう少し長い区間なのか。この設計次第で、実証の難易度も、得られる知見の価値もまったく変わります。

次に、レベルの設定です。今回の一般道実証が、運転席に人が乗った状態での検証なのか、それとも無人での走行を目指すのか。報道からは明確に読み取れません。技術的な現実からすれば、初期は保安要員が乗車した形での検証から始まると考えるのが自然です。

第三に、路車協調をどこまで前提にするかです。デジタル庁の資料でも、見通しの悪い交差点などでは路側センサーやV2Xが有効だと指摘されています。実証ルートに路側インフラを整備するのであれば、それは特定区間でしか成立しない解になります。車両単体で走らせるのか、インフラに支えられて走らせるのか。この選択は、その後の横展開のコストを大きく左右します。

第四に、コストの実測値です。自動運転トラックの経済性については海外の推計値が使われがちですが、日本の輸送距離、賃金水準、道路環境における実測値はまだありません。今回の実証で、1回の輸送にいくらかかるのかという生の数字が出てくれば、業界の投資判断は一気に具体化します。

そして最も大きな問いは、2030年のドライバー不足に間に合うのか、という点です。2027年度に実証が始まり、2028年から2029年に技術と制度が整い、2030年に商用実装が広がる。この理想的なシナリオが成立したとしても、36パーセントの不足を埋めるには台数が足りません。自動運転は物流危機の解の一部であって、解のすべてではないという認識は持っておくべきでしょう。実際には、モーダルシフト、共同配送、荷役作業の自動化、そして荷主側の商習慣の見直しといった手段が組み合わされて、はじめて数字が埋まります。

それでも、今回の発表には意味があります。高速道路の上を無人で走る映像を作ることと、物流のオペレーションに自動運転を組み込むことのあいだには、大きな距離がありました。その距離を埋める作業に、国が予算と時間を割り当てたのです。派手さはありませんが、実装とはそういうものです。

2026年度中に拠点とルートが決まります。2027年度に、条件が整えば実証が始まります。日本の物流が抱える構造的な課題に対して、技術がどこまで応えられるのか。その答えの一部が、東京か大阪か愛知の、どこかのインターチェンジの出口から、物流拠点の門までの数キロメートルで示されることになります。

高速道路の出口を越えられるかどうか。自動運転トラックにとって、その数キロは、これまで走ってきた数百キロよりも重い距離かもしれません。

参考文献・出典

（本記事の数値は各出典の公表時点のものであり、推計値には前提条件による幅があります。政策の実施時期や予算額は今後変更される可能性があります）

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