自律走行と自動運転の違いとは？物流業従事者が知るべき技術概要

自律走行と自動運転の違いとは

自律走行の技術的定義と制御システム

自律走行とは、車両やロボットが自らの判断でルートを決定し、周囲の環境を認識しながら走行する技術を指します 。この技術は「Autonomous」という概念に基づいており、システムが自己の目標を達成するために必要な情報を収集し、制御を行うことが特徴です 。
参考）https://factory-dx.jp/autonomy-automatic-control/

物流業界では、AMR（自律走行搬送ロボット）として実装されており、カメラやレーザーレンジファインダーなどの高度なセンサー技術を活用して、リアルタイムで周囲の環境を認識します 。特に注目すべきは、事前にプログラムされた固定ルートではなく、リアルタイムで最適な経路を自動的に選択できる点です 。
参考）https://robo.japanstep.jp/learn/2024/12/586/

自律走行システムでは、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術が中核を担っています 。この技術により、移動体は「自己位置推定」と「環境地図作成」を同時に行うことが可能となり、物流現場や製造工場内で障害物を回避しつつ目的地まで自動走行できます 。
参考）https://robot-tech.jp/technology/rbo02.html

最新の技術動向として、NECが2025年8月に発表したAI技術を活用した制御技術では、障害物の多い環境下でもロボットの移動時間を従来手法より最大50%短縮することが確認されています 。これは複数のAIの知見を学習させた独自のAIを活用し、安全性を考慮した最適な移動経路をリアルタイムで生成する技術です 。
参考）https://jpn.nec.com/press/202508/20250821_03.html

自動運転の技術的定義とレベル分類

自動運転は、人間の操作を受けずに運転を行う技術として定義され、国際的には0から5までの6段階に分類されています 。レベル0では運転支援機能なし、レベル5では制限なしの完全自動運転が可能となります 。
参考）https://www.hacobell.com/media/autonomous_driving

物流業界で最も重要視されているのは、レベル4（特定条件下での完全自動運転）です 。このレベルでは、限定条件や区域で運転タスクをシステムが完全自動で代行し、非常時においてもシステムが運転タスクを継続するため、運転手は対応する必要がありません 。
参考）https://aidiot.jp/media/logistics/post-7700/

自動運転技術は「認識」「判断」「操作」の3つのブロックで構成されています 。認識には各種センサーを用い、自身の周辺状況を把握し、コンピューターが最適な判断を行い、機械が実際の操作を実行します 。
参考）https://contest.japias.jp/tqj19/190146/autocar.html

特に幹線輸送では、レベル3（特定条件下での自動運転）やレベル4（無人運行可能）の導入が進められており、2027年にはレベル4自動運転トラックを活用した幹線輸送の実現を目指す実証実験も行われています 。

自律走行と自動運転の技術的相違点

両技術の最も重要な違いは、制御の主体にあります。自律走行は車両が自律制御によって運転されることを指し、自動運転は人間の操作を受けずに運転を行うことを指します 。
自律走行車では、ドライバーが運転を始めるために必要な操作を行うことができますが、一定レベル以上の自動化がなされています。一方、自動運転車は人間の操作をほとんど受けずに運転を行うことができます 。
センサー技術の観点から見ると、自律走行は主に「自律型」と「協調型」に分類されます 。自律型は、カメラやレーダーなどの車載システムを使って周囲を認識し単独で機能するのに対し、協調型は外部から提供される情報を通信等で取得して走行します 。
物流現場での実装においては、自律走行ロボットは磁気テープやビーコン等の物理的なガイドなしで施設内を移動し、新しい状況に遭遇したとき機械学習機能によって学習し、より効率的で正確な動作を実現します 。これは従来のAGV（無人搬送車）が固定された経路上を走行するのとは根本的に異なる特徴です 。

物流業界における自律走行技術の導入効果

物流業界では、労働力不足や配送コストの増加、交通事故のリスク低減など多くの課題に対して、自律走行技術が解決策を提供しています 。特に、宅配事業のラストワンマイル問題の解決に加え、ショッピングモールや空港、集合住宅など施設内の物流での活用が期待されています 。
参考）https://www.shinmaywa.co.jp/rd/rd06.html

AMR（自律走行搬送ロボット）の導入により、24時間稼働が可能となり、レイアウト変更にも柔軟に対応できるため、従来の固定経路による搬送の枠を超えた物流ソリューションを提供しています 。製造業や物流業界を中心に急速に普及が進んでおり、最新のAMRは高度なAIを搭載し、より複雑な判断や障害物回避も可能になっています 。
実際の導入事例として、大規模物流センターでは商品のピッキングから搬送、仕分けといった一連の工程を自動化でき、作業効率が大幅に向上しています 。従来の人手に依存した作業から解放され、人手不足の解消と物流コストの削減に寄与しています 。
興味深い点として、中小規模の物流倉庫や工場、小売店舗などでは、ロボットの専用区画の整備や移動経路の確保が難しくスペースに制限がありますが、自律走行技術の進歩により、こうした環境でもロボット導入が可能となってきています 。

自動運転技術が物流業界にもたらす将来展望

自動運転技術の物流業界への導入により、業界全体の効率化が期待されており、政府は2025年頃までに自動運転レベル4を実現する目標を掲げています 。第一段階として、2024年までに高速道路での隊列走行技術を確立する計画が進められています 。
長距離運送における自動運転トラックの活用では、24時間体制での運送が可能となり、人手不足の問題を緩和し、配送効率を大幅に向上させることができます 。車両間の通信技術により、先頭車両のブレーキやハンドル操作が後続車両に瞬時に伝わり、安全な車間距離を保ちながらの走行を実現しています 。
参考）https://logistics-tv.jp/tips/self-driving/

燃費改善や人件費削減の観点からも、自動運転技術は大きなメリットをもたらします。前方車両と一定の距離を保ちながら走行することで後続車両の空気抵抗が減少し、さらに一定速度を保った走行により燃費向上が期待できます 。
参考）https://wnten.com/column/11084

ただし、テクノロジーのセキュリティリスクや法規制の未整備など新たな課題も浮上しており 、完全な実用化に向けては技術面だけでなく、制度面での整備も重要な要素となっています。特に緑ナンバートラックの運転者に求められる資格要件の見直しや、自動運転オペレーターの雇用条件整備などが今後の課題として挙げられています 。
参考）https://tora-sapo.jp/journal/column-truck-autodrive/