[T2] 会社紹介資料

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株式会社 T2 Company Deck

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COMPANY 01. 02. SOLUTION 04. ENVIRONMENT 05. RECRUIT CONTENTS 03. TECHNOLOGY 06. APPENDIX

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01. COMPANY

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荷主消費者政府レベル４自動運転技術を活用した社会インフラを構築し、日本の物流システムを支える運送会社トラックドライバートラックメーカービジョン 01 0 支援・自動化なし運転手運転手 ― 1 運転支援（縦or横）運転手運転手限定領域 2 部分自動化（縦＆横）運転手運転手限定領域 3 条件付自動化システム運転手限定領域 4 高度自動化システムシステム限定領域 5 完全自動化システムシステム無制限自動運転レベルの概要レベル対応主体対象地域通常時緊急時 COMPANY

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Copyright ©︎ T2, inc これまでの歩み 7 01 2020年7月にPoC開始以降、技術開発・事業開発とも着実に進捗 COMPANY PoC開始乗用車実験車両完成大手運送会社との覚書締結事業開発技術開発閉域での基本的な自動運転確認 2020 07 乗用車高速道路での走行実験（制御OFF）乗用車公道実証トラック実験車両完成シミュレータ上でのトラック制御に成功株式会社T2設立主要モジュールを内製に置き換え（認識・経路計画） 2022 08 国プロ“RoAD to the L4” テーマ3との連携トラック実験車両開発着手 2020 10 2020 12 2021 04 2021 09 2022 01 2022 02 2022 06 2022 11 2023 04 トラック公道実証成功 2023 06 プレシリーズA 12.5億円調達 2023 08 シリーズA 35億円調達

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Copyright ©︎ T2, inc 物流業界の課題 8 02 物流業界においては、特に長距離輸送におけるドライバー不足の課題が顕在化している。 SOLUTION 就業規制によりドライバー数は更に必要に 2024年就業規制長距離ドライバーは過去と違い稼げない仕事にドライバー賃金の低水準化新規労働者が増加しないことで高年齢化が進む新規労働者の減少出典：国土交通省「トラック運送業の現状等について」出典：国土交通省「トラック運送業の現状等について」出典：厚生労働省「トラック運転者の労働時間等の改善基準のポイント」

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02. SOLUTION

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Copyright ©︎ T2, inc センサーメーカーその他サービス案 10 02 物流業界におけるドライバー不足の課題を解決するために、レベル4自動運転トラック幹線輸送サービスを構築。顧客となる運送会社・荷主様に対して、主要物流拠点間（関東圏～関西圏）の配送サービスを提供。 SOLUTION 運送会社・荷主様その他機器・サービストラックメーカーベース車両高精度センサー顧客顧客 A社様 C社様 B社様 D社様自動運転システム開発自動運転車の運用・監視主要ターミナル間の運送サービス（幹線輸送）

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Copyright ©︎ T2, inc 対象市場 ―日本の幹線輸送 ― 11 03 本事業の対象市場は日本の幹線輸送、総市場規模は約2兆円。初期のターゲットは、市場の約２割を占め、往復のバランスも取れている関東圏⇔関西圏。 SOLUTION （幹線輸送の厳密な統計は存在しない。圏域間輸送を幹線輸送と見做し、試算）約 2兆円 ■東京発 ■東京着東京大阪その他東京岡山東京福岡東京広島東京名古屋東京仙台 3% 3% 3% 15% 17% 18% 41%

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Copyright ©︎ T2, inc 一般道大拠点小拠点支線荷降・荷積荷受人大拠点小拠点支線荷降・荷積荷受人オペレーション想定 12 02 関東圏⇔関西圏の物流拠点間の幹線輸送を初期の対象として段階的に拡大させていく。高速直結の物流拠点は限定的の為、初期は高速を出た所に「切替拠点」にて、有人運転へ切り替えて拠点まで運ぶオペレーションを想定。 SOLUTION 荷積荷降有人運転運転手荷受人荷受人運転手一般道有人運転無人運転無人高速道路 T2事業範囲運転手運転手切替拠点切替拠点

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Copyright ©︎ T2, inc オペレーション想定 13 02 2027年から三菱地所が開発する高速道路IC直結「次世代基幹物流施設」を有人無人切り替え拠点として利用予定。高速道路で完結した拠点間の幹線輸送サービスの提供により下記メリットを見込む。 1. 一般道を介しないオペレーションによる高回転、高頻度輸送の実現 2. ODDを絞り込むことによる開発項目の削減、開発難易度の簡易化 SOLUTION 無人運転無人高速道路切替拠点切替拠点三菱地所が京都府城陽市で開発中の次世代基幹物流施設高速道路で完結した拠点間輸送サービスの構築

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Copyright ©︎ T2, inc 提供価値 14 02 レベル4自動運転による輸送サービスを通じて社会課題の解決に挑み、４つのメリットを顧客に届ける SOLUTION PRODUCTIVITY 生産性 STABILITY 安定 ◼保守メンテ以外で休む必要性がないことから、高回転・高頻度輸送が可能 ◼定期便化で生産性向上を追求できる ◼今後更にひっ迫する運転手不足に影響されずに輸送が可能 ◼安定した価格での輸送が可能と想定 SAFETY 安全 ◼限定領域では、人間の運転手以上の安全性を実現（開発目標は常に人と同等以上） ◼人為的要因による事故を排除し、安全性向上が可能 ENVIRONMENT 環境 ◼安定した走行により、燃費改善効果が期待される（海外事例では約▲10％の燃費改善※） ◼限定領域での高頻度輸送にて、将来的には環境車両を導入しやすいと想定 ※出典：TuSimple社発表

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Copyright ©︎ T2, inc マイルストーン 15 02 4つのPhaseを設定して推進している。政府のロードマップに沿う形で、2025年度以降に事業開始を目指す。 SOLUTION 実験車両の構築トラックでの公道実証の開始乗用車での公道実証の開始閉域での開発・実証閉域での開発・実証 2020年度 2025年度 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度実験車両の構築 Phase 1 乗用車での実証実験及び事業性検証 Phase 4 事業開始 Phase 3 事業開発（短距離の実証実験を繋げて1ルート全体を確保する、事業化までの技術開発、事業立ち上げ準備） Phase 2 商用車の実証実験（公道で実証実験できるまでの開発）設立政府の目標も 2025年度高速道路でのトラック自動運転実現 ▽ プレシリーズA 12.5億円調達

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Copyright ©︎ T2, inc ◼認識、制御など自動運転システムを独自で構築する開発力 ◼高速道路に特化することで開発項目を限定技術 03 STRENGTH T2の強み 19 02 SOLUTION ◼各業界のトッププレイヤーとの座組、官公庁との連携により国内初の自動運転トラックでの幹線輸送事業を目指す ◼現状の輸送オペレーションを押さえた上で自動運転オペレーションを検討 ◼T2自ら物流会社として最適なオペレーションで輸送を行う事業開発 01 STRENGTH オペレーション構築 02 STRENGTH 人材 04 STRENGTH ◼OEM／AI・ロボティクスメガベンチャー／総合商社など多様なバックグランドを持つ業界のTop人材が集結

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Copyright ©︎ T2, inc 総務省情報通信車車間通信等に関する技術開発・制度整備法制度・規制緩和・官学連携 20 02 デジタル庁、内閣府の下、各省が連携して自動運転の取組が推進されている。関連する官公庁との関係を構築中、今後制度についての協議を進めたい。 SOLUTION 警察庁交通安全交通ルールの在り方の検討国土交通省道路自動車の技術・制度等 ①環境整備（基準・制度） ②技術開発・普及促進 ③実証実験・社会実装法務省事故時の責任刑事責任の在り方の検討デジタル庁（デジタル社会推進会議）デジタルを活用した交通社会の未来 2022 政府戦略の取り纏め貨物運送事業法車両法道交法自動走行システムに関する公道実証実験の為のガイドライン国プロ “Road to the L4” 内閣府・内閣官房（総合科学技術・イノベーション会議）府庁横断の技術開発プログラム「SIP自動走行」の取り纏め官民ITS構想ロードマップ環境省環境保全政府全体の環境政策を牽引 DADC 経済産業省自動車産業振興車両の開発

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03. TECHNOLOGY

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Copyright ©︎ T2, inc 技術開発状況: システム設計 24 03 本事業で開発を行っている自動運転システムの基本的な設計は下図の通り。認識・判断のアルゴリズム性能向上に加え、実車での制御・車両動作の確認、そして各モジュールの評価まで広い範囲を高いレベルで実現。 TECHNOLOGY 自己位置推定 HD map 外観認識センサー※ 経路探索認識判断制御パワートレインステアリングブレーキ車両 ※センサーはLiDAR、カメラ、ミリ波レーダー等を使用

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Copyright ©︎ T2, inc 自己位置推定アルゴリズム GNSS：Global Navigation Satellite System（衛星測位システム）・点群・IMU：Inertial Measurement Unit（慣性計測装置）・車速・白線・標識を統合して自己位置推定を行うアルゴリズムを開発中。認識アルゴリズム近距離では極めて高い精度で認識を実現。Camera・LiDARのセンサーフュージョンを開発。今後は100m以上の遠距離物体検出やCamera・LiDAR・Radarのセンサーフュージョンによる認識アルゴリズムのロバスト化、高精度化に取り組む。技術開発状況: 認識・自己位置推定 26 03 TECHNOLOGY

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Copyright ©︎ T2, inc 車両運動制御アルゴリズム車両運動制御をMPC/PIDを用いてモデル化。システム同定や加速度・Throttle/Brakeキャリブレーション等を自社で実施。今後は制御性能の高精度化に加え、車両重量変化や道路勾配変化等へのロバスト化にも取り組む。 Motion planningアルゴリズム将来数十秒の自車の目標軌道、速度プランを最適化ベースで求めるアルゴリズムを開発。 Simulatorを用いた安全性評価用のシステムも構築。今後は80km/h走行中の車線変更アルゴリズムのロバスト化、駐車機能の開発などに取り組む。技術開発状況: Motion planning・制御 27 03 TECHNOLOGY

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Copyright ©︎ T2, inc 技術開発状況: センサー同期、可視化 28 03 TECHNOLOGY 可視化 VisualizerをC++, CUDA, OpenGL, ImGui等を用いてFrom scratchで実装。巻き戻し機能、アルゴリズムの結果の3D表示、詳細な分析結果の表示など、自由度が高くパフォーマンス最適化された可視化を実現。センサー同期、外部パラメータ推定カメラ・LiDARの同期を高精度で実現。高速道路では高速度（例: 時速80km/h=22.2m/s）で動作するため、カメラのシャッタータイミングとLiDARの照射タイミングの合わせ込みが不可欠。カメラの内パラ、センサー間の外パラも精度の追い込みが必須。

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Copyright ©︎ T2, inc LiDAR odometry, IMU, GNSS等の結果を統合し高精度3次元地図を作成（左図）地図精度向上のため、3次元物体認識結果を用いて動的物体を削除した点群（赤色が障害物の点群）を活用（右図）東京-大阪間をカバーする大規模地図の利用が必要なため、データ構造の省メモリ化やアルゴリズム・実装面での工夫をした自己位置推定アルゴリズムの開発が必要技術開発状況: 点群を用いた自己位置推定 29 03 TECHNOLOGY 3次元点群地図の作成よび地図点群を用いた自己位置推定アルゴリズム

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04. ENVIRONMENT

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Copyright ©︎ T2, inc 大事にする価値観 33 04 ENVIRONMENT 当事者意識チーム・会社・社会の課題を自分事と捉え、主体的に行動する。それが社会にインパクトを起こす第一歩。困難を楽しむ挑戦には困難がつきもの。どうしたら打開できるか考え、柔軟に学び、壁を乗り越えることを楽しむ。プロフェッショナルプロとしての自信と責任を持ち、アウトプットで期待を超える。その積み重ねが未来を変える。現地現物机上の議論だけで進めず、人や現物と向き合い、実際に聞いて見て触れることで得た気づきを大切にする。

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05. RECRUIT

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Copyright ©︎ T2, inc エンジニアリング関連職種採用プロセス 37 05 RECRUIT 書類選考 STEP 01 o ソフトウェアエンジニアオンラインテストプラットフォームを用いたテスト製品レベルのコード品質で実装できるかを確認する問題 o その他エンジニア職各職種に応じた課題内容コーディングテスト/課題 STEP 02 技術力、ご志向、カルチャーフィットの確認内容複数メンバーとのオンライン面接技術面接（最大２回） STEP 03 社長とのオフライン面接（来社が難しい場合は相談可、遠方の方は交通費支給）最終面接 @東京オフィス STEP 04

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Copyright ©︎ T2, inc ビジネス／企画管理関連職種採用プロセス 38 05 RECRUIT 書類選考 STEP 01 所属チームメンバーとの面接 ※各職種に応じた課題提出をお願いする場合もございます内容一次面接 STEP 02 部門長との面接さらに詳細の確認、カルチャーフィットの確認内容二次面接 STEP 03 社長とのオフライン面接（来社が難しい場合は相談可、遠方の方は交通費支給）最終面接 @東京オフィス STEP 04

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Copyright ©︎ T2, inc T2に興味を持ってくださった皆様へ CEOメッセージ 39 05 RECRUIT 物流業界はいま、宅配需要の高まりや法改正などによりドライバーが不足し、このままでは今まで通りの物流を維持できないという難しい状況に直面しています。この状況を打破するために、新しいソリューションが求められています。新たなソリューションで課題を解決するということは非常に難しいことですが、その先にある人々の笑顔や豊かな暮らしのために、皆さまと共に物流インフラを構築していきたいと考えております。 T2には様々な経歴や業界の出身者がおり、その異文化が化学反応を起こしています。チャレンジできる環境を用意していますので、個々の才能を存分に発揮していただけると嬉しいです。「日本の未来に貢献したい」「次世代の物流インフラを構築したい」「新たな技術に挑戦したい」という熱い気持ちを持った皆さまとご一緒できることを楽しみにしています。森本成城代表取締役CEO

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06. APPENDIX

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Copyright ©︎ T2, inc 掲載日媒体名掲載元 2022年11月14日日本経済新聞電子版 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC06DD60W2A001C2000000/ 2022年1月3日物流ニッポン 2022年1月3日輸送経済新聞 2022年1月6日 ZDNetJapan https://japan.zdnet.com/article/35198094/ 2022年1月10日 LOGISTICS TODAY https://www.logi-today.com/524541 2023年2月20日ドライバーWeb版 https://driver-web.jp/articles/detail/40022 2023年4月1日 NHK ニュースサタデーウォッチ9 https://www.nhk.jp/p/ts/7K78K8ZNJV/episode/te/6MLNYYRGM8/ 2023年4月19日 NHK ニュースウォッチ9 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230419/k10014043371000.html 2023年4月20日テレビ東京モーニングサテライト https://www.tv-tokyo.co.jp/mv/nms/special/post_272549/ 2023年4月30日朝日中高生新聞 2023年5月25日メ～テレ「アップ！」 https://www.nagoyatv.com/news/?id=018921 2023年8月29日 LNEWS https://www.lnews.jp/2023/08/p0829406.html 2023年9月28日日本経済新聞電子版 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC197DQ0Z10C23A9000000/ メディア掲載 06 APPENDIX