自動運転トラック×貨物鉄道、青森りんご1,200km輸送でモーダルシフトが実装段階へ

青森県産りんごを、約1,200km離れた大阪府まで運ぶ実証が2026年10月13日から15日に実施される。日本通運、JR貨物、T2、JAつがる弘前の4者が、通常トラック、貨物鉄道、レベル2自動運転トラックを一つの輸送オペレーションに組み込み、積み替えを抑えた「モーダルコンビネーション」を検証する。これは、単なる技術デモではない。ドライバー不足、長距離輸送の効率化、青果物の品質維持という、現在の日本物流が同時に直面する課題に対し、実運用に近い解決策を試す段階に入ったことを示している。

4者連携で構築する輸送ルート

今回の実証では、JAつがる弘前が青森県産りんごの供給を担い、日本通運が集荷や最終配送を担当する。輸送区間にはJR貨物とT2がそれぞれの強みを持ち寄り、鉄道の大量・長距離輸送と、自動運転トラックによる柔軟な陸上輸送を組み合わせる。

具体的には、弘前市のJAつがる弘前から東青森駅までを日本通運の通常トラックで運び、東青森駅から東京都の隅田川駅までをJR貨物の貨物列車で輸送する。その後、隅田川駅から大阪府の百済貨物ターミナル駅までをT2のレベル2自動運転トラックが担い、駅から大阪市内の納品先までは日本通運が配送する計画だ。[1]

鉄道とトラック間の切り替えには、JR貨物とT2が共同開発した31フィート共用コンテナを使用する。輸送モードの変更時に貨物そのものを積み替えない設計により、荷役時間の短縮、作業負荷の軽減、りんごへの衝撃や荷崩れリスクの抑制が期待される。[1]

「自動運転トラック」と「貨物鉄道」を個別に導入するのではなく、一つの輸送工程として接続することが、今回の実証の核心である。

— 田中優希（物流ジャーナリスト）

なぜ青森りんごが実証対象なのか

青果物は、工業製品と異なり、輸送中の振動、温度、荷扱い、所要時間が品質に直結する。長距離輸送で自動運転トラックを組み込む場合、技術が走行できるかだけでなく、到着時の外観、損傷、鮮度、納品品質まで確認しなければ、商用化には進めない。

今回の実証では、自動運転トラックを含む輸送オペレーションの有効性に加え、りんごなどの青果物を長距離輸送した場合の品質への影響も検証する。すなわち評価対象は、走行データだけではない。輸送時間、停車・発車の安定性、コンテナ内の環境、荷役回数、納品時の品質を一体で測定することが重要になる。[1]

青森と関西を結ぶ約1,200kmのルートは、地域産品の広域流通を想定した実用的な距離である。短距離の閉鎖空間で自動運転を試す段階から、複数事業者・複数モード・異なる拠点をまたぐ輸送管理へ移行する意味は大きい。

レベル2自動運転が担う役割と限界

T2が担当する区間では、レベル2の自動運転トラックが用いられる。レベル2は、車線維持や速度制御などの運転支援をシステムが担う一方、運転者が常に周囲を監視し、必要に応じて操作する方式である。今回も、安全確保が必要な状況ではドライバーが一時的に運転操作を行うとされている。[1]

したがって、今回の意義を「ドライバー不要」と捉えるのは正確ではない。現時点で検証されるのは、長距離区間における運転負荷の低減、走行の標準化、将来の高度自動運転に向けたデータ蓄積である。特に鉄道と接続することで、ドライバーが不足しやすい長距離区間の一部を代替し、運行資源をより短距離の集配や異常時対応に振り向けられる可能性がある。

背景にある「2024年問題」以後の構造変化

長距離トラック輸送では、労働時間規制への対応とドライバー不足が同時に進行している。輸送需要があるにもかかわらず、従来型のトラック単独運行だけでは、運転者の確保、運賃、待機時間、納品時間のすべてを安定させることが難しくなっている。

このため、貨物鉄道や船舶などへのモーダルシフトに加え、前後区間の集荷・配送を自動化・省人化する発想が必要になる。鉄道は長距離幹線、自動運転トラックは鉄道駅間や高速道路区間、通常トラックは地域の集配というように、各モードを機能別に配置することで、単独輸送ではなくネットワーク全体の生産性を高める。

燃料・自動化・鉄道を組み合わせる次の物流モデル

今週は、自動運転トラックと貨物鉄道の連携に加え、HVOを活用した脱炭素化の実証も明らかになった。T2はENEOSなどと、HVOの環境価値を証書化し、自動運転トラックの運行で利用する経済産業省関連の実証事業に参画する。HVOは廃食油などを原料とする次世代燃料で、燃料そのものだけでなく、環境価値を証書として扱う制度設計が検討されている。[2]

つまり、今後の物流改革は「電動車へ置き換える」という単一施策では終わらない。貨物をどのモードで運ぶか、どの区間を自動化するか、どの燃料の環境価値を利用するかを、輸送条件とコストに応じて設計する必要がある。自動運転、鉄道、HVO、AI、ロボットは競合する技術ではなく、異なる課題に対応する構成要素になりつつある。

実装に向けて測るべき5つの指標

今回の実証を一過性のニュースで終わらせず、商用サービスへ発展させるには、以下の指標を継続的に評価する必要がある。

• 輸送時間と定時到着率：鉄道ダイヤ、自動運転区間、駅での接続時間を含めた総所要時間を把握する。
• 荷役・積み替え回数：共用コンテナの効果を、作業時間と貨物損傷率で検証する。
• 青果物の品質：振動、温度、荷姿、納品時の外観や鮮度を輸送区間別に記録する。
• 運転者の負荷：自動運転支援によって、拘束時間や疲労、必要な監視業務がどう変わるかを評価する。
• 輸送原価と排出量：トラック単独輸送と比較し、燃料費、人件費、鉄道費用、CO2排出量を総合的に測定する。

人手不足対策は幹線輸送だけでは完結しない

物流現場の課題は、長距離ドライバーだけに限られない。Exotecの調査では、倉庫・物流センター従業員の51.0％が転職・離職を意識しており、20代では65.5％、30代では60.9％に達した。若年層ほど定着リスクが高いという結果は、輸送モードの転換と同時に、拠点内の省人化も進めなければならないことを示す。[3]

幹線輸送を鉄道と自動運転トラックで効率化しても、駅や倉庫での荷待ち、検品、仕分け、積み込みが人手依存のままであれば、ネットワーク全体の生産性は上がらない。自動倉庫、搬送ロボット、輸送管理システム、コンテナ標準化を連動させることが、モーダルシフトを実装する条件になる。

運賃の適正化と荷主の責任

政府は、安全運行や法令順守に必要なコストを反映した「適正原価制度」の検討を進めている。運送事業者が必要なコストを下回る不当な運賃を受け入れ続ければ、安全投資や人材確保が難しくなるためだ。制度設計では、運賃だけでなく、荷主側の取引慣行や納品リードタイムも焦点となっている。[4]

自動運転トラックと貨物鉄道を組み合わせるには、専用コンテナ、接続拠点、運行管理、データ連携への先行投資が必要になる。荷主が短期的な運賃比較だけでなく、定時性、品質、CO2、労働力確保まで含めた総物流費で評価しなければ、新しい輸送モデルは普及しにくい。

モーダルシフトは「技術」から「運用」へ

青森りんごの約1,200km輸送は、自動運転トラックと貨物鉄道を実際の青果物輸送に組み込む点で、国内物流の転換点になり得る。重要なのは、単一の車両や燃料の性能ではなく、集荷、鉄道接続、自動運転、最終配送、品質管理、費用精算を一つの運用として成立させることである。

実証期間は3日間に限られるが、得られるデータは、今後の季節商品、加工食品、医薬品、温度管理貨物などへの横展開を左右する。鉄道の幹線輸送力と自動運転の柔軟性を結び付けられるか。答えは、走行技術だけでなく、標準化されたコンテナ、拠点間のデータ連携、適正な運賃、品質保証の仕組みにかかっている。

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Fontes: LNEWS：日本通運、T2ほか／青森県産りんごのモーダルコンビネーション、PR TIMES：青森県産りんごを自動運転トラック×貨物鉄道で輸送開始、LNEWS：T2／自動運転トラックとHVOによる脱炭素化、LNEWS：Exotec調査／倉庫作業員の転職・離職意識、Logi Today：トラック運賃の適正原価制度