[T2] 会社紹介資料

会社紹介動画: https://youtu.be/jBpdf17obms
会社HP: https://t2.auto/

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1. 株式会社 T2 Company Deck
2. COMPANY 01. 02. SOLUTION 04. ENVIRONMENT 05. RECRUIT CONTENTS 03. TECHNOLOGY 06. APPENDIX
3. 01. COMPANY
4. 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
5. Copyright ©︎ T2, inc 会社概要 5 01 COMPANY 会社名 株式会社T2 オフィス ◼ 本社 千葉県市川市二俣新町21-2 グッドマン市川 4階 ◼ 東京オフィス 東京都中央区八丁堀3-10-3 JP-BASE京橋 2階 資本金 （準備金含む） 72.5億円 設立時期 2022年8月30日 代表取締役 森本 成城
6. Copyright ©︎ T2, inc 資金調達・株主 6 01 COMPANY T2株式会社 設立 2022.8 2023.6 2023.8 12.5億円 資金調達 プレシリーズA シリーズB 資金調達予定 2024 35億円 資金調達 シリーズA
7. 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
8. 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」
9. 02. SOLUTION
10. 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）
11. 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%
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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
16. Copyright ©︎ T2, inc 02 2023年4月よりT2が改造した10トントラックを用いた自動運転の公道実証実験を開始。 最大速度80km/hで東関東自動車道の湾岸市川から湾岸習志野の自動走行に成功。 合流・分離など複雑な実環境でも安定した走行を確認。 公道での走行実験 SOLUTION
17. Copyright ©︎ T2, inc 運送会社との取組 18 02 実際にユーザーとなる運送会社と初期段階から協議が行えている。 ユーザーにとって実用性と経済性がある自動運転サービスの実現を目指す SOLUTION ODD要件の報告 実現のための検討要件 場・知見のご提供／実験協力 大手運送会社 （将来のユーザー） ODD目標 自動運転 最適活用の オペレーション 初期ルート ・ 拠点 付帯開発 システム連携
18. 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
19. 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
20. 03. TECHNOLOGY
21. Copyright ©︎ T2, inc 閉域車両実験 大型トラック車両 技術開発状況: トラック車両構築 23 03 閉域および公道での自動運転トラックの技術開発を進めている。 2024年度中に東京-大阪間での自動走行成功を目指す。 TECHNOLOGY
22. 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
23. 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
24. 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
25. 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。
26. 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
27. 04. ENVIRONMENT
28. 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。
29. Copyright ©︎ T2, inc 働く環境 34 04 1. 休日・休暇 土日・国民の祝日、年末年始、入社時有給付与（20日） 2. 保険 社会保険完備（厚生年金・健康保険・雇用保険・労災保険） 3. その他 交通費支給（100キロ圏内） PC貸与 企業型確定拠出年金制度 フリードリンク 4. 働き方 服装自由 リモート勤務可能（社内規定あり） ENVIRONMENT
30. Copyright ©︎ T2, inc オフィス 35 04 フリーアドレス制を採用しており、リモートも含め、各々が最適な業務環境を選択可能。 市川オフィスに実験車両が置いてあり、車両を用いてすぐに開発したシステムを試せる環境。 ENVIRONMENT
31. 05. RECRUIT
32. 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
33. 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
34. 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
35. 06. APPENDIX
36. 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