チューリング、「世界標準」に立つために152.7億円を投じて構築した「3つのアセット」

2020年代、自動運転は「人手不足」と「事故削減」を背景に、巨大テックと自動車メーカーが競い合う重要領域です。今、この市場にAIによる一気通貫の戦略で挑むのがチューリング株式会社です。創業約3年で総額152.7億円のシリーズAを調達し、高性能なAI用スパコンの構築を発表。同社は今、「テスラを越える自動運転OS」の実現と、その開発・運用基盤の確立という重要なフェーズを迎えています。事業に資するHR人材を志向する方に向けて、成長企業の実態に迫ります。

152.7億円は「運転資金」でなく、「世界標準」に向けた投資

チューリングは創業約3年で、シリーズA（初期成長ラウンド）として総額152.7億円を調達しました。内訳は株式97.7億円と、銀行団からの融資55億円です。大手金融機関からの融資確保は、事業の実現性が評価されたサインといえます。

この資金で同社は、NVIDIA H100を96基搭載した自社スパコン「Gaggle Cluster」を構築しました。AI開発には、広告投資とは質の異なる「計算資源」への大規模な先行投資が不可欠です。この152.7億円は、一般的な運転資金ではなく、テスラや英国Wayveといった世界トップの開発競争に参加するための「参加費＝計算資源の購入費」と位置づけられます。

ミッションは「We Overtake Tesla」です。これは単なるキャッチコピーではなく、テスラと同じ一気通貫のアプローチで世界標準を取りにいく宣言です。この明快なメッセージは、Google、ボッシュ、本田技研工業、世界的なAI競技のトップランカーといった優秀な人材を惹きつける採用上のフックにもなっています。

（出典：チューリング コーポレートサイト）

AIを売るのではなく、自動車メーカーに「開発の仕組み」を提供

チューリングは「完全自動運転AIの開発」を掲げる研究開発型スタートアップです。特徴は、自動運転ソフトを「認識」や「制御」といった機能ごとに作る従来型ではなく、カメラ画像から直接操作出力を生成する「End-to-Endモデル」を採用している点です。

中核事業は、AIそのものに加え、開発工程全体を自動車メーカーに提供する「AI開発・運用プラットフォーム」です。学習データの準備から検証までを支援し、メーカーが自社の量産車にAIを搭載できるようにする構想です。

開発は速く、2023年には国内の運転支援システムと同等以上の性能を公道で達成しました。機能ごとに積み上げた既存メーカーの性能に、創業2年のE2E手法が短期間で追いついた形です。

ロードマップでは、2025年末までに「Tokyo30（都内で30分間ドライバー介入なしで走行）」、2029年には量産車への搭載を目標としています。この手法がどこまで拡大可能か、実験から実装フェーズへ移りつつある段階といえます。

（出典：チューリング COMPANY DECCOMPANY DECK）

従来型が直面する「複雑性の壁」を新アプローチで突破

自動運転市場は、国内だけで2033年に3.5兆円規模に拡大すると予測されています。ドライバー不足や交通事故削減といった社会課題が成長要因です。国も無人自動運転サービス実装の目標を掲げ、政策も追い風です。

この市場では、開発手法の前提が変わりつつあります。主流の「モジュール型」は、機能ごとに個別開発し、精緻に組み合わせる手法です。しかし現実には、「誘導員のジェスチャー」や「緊急車両への譲り合い」といった無数の例外的な状況があり、機能を増やすほど組み合わせが爆発し、開発工数が膨張する「複雑性の壁」に突き当たっています。

E2Eアプローチは、カメラ画像から出力をAIが直接決め、この擦り合わせをAIの学習で置き換えるものです。現在、この新手法に本格的に取り組むのは、世界でテスラとWayve、日本ではチューリングに限られます。

チューリングが向き合う競合は特定企業ではなく、従来型の開発プロセスそのものです。ボトルネックが「ソフトウェア＝複雑な状況判断」に移り、自動運転は「部品」から「車全体のOS」に近い位置づけに変わりつつあります。

E2Eが標準になれば、開発基盤やデータの循環がネットワーク効果を生み、OS市場に近い構造になり得ます。チューリングが狙うのは、特定メーカー向けの機能提供ではなく、この「自動運転OSの標準」という立場です。

（出典：チューリング COMPANY DECCOMPANY DECK）

テスラの「垂直統合」に対し、メーカーに「つるはし」を売る水平分業

自動車メーカー向け「AI開発・運用プラットフォーム」

チューリングのビジネスの芯は、自動車メーカー向けのAI開発・運用プラットフォームです。これはAI完成品を売るのではなく、メーカーが自社車両にAIモデルを搭載するための開発プロセス自体を提供するものです。支援プロセスは主に以下を含みます。

• 学習データの収集・タグ付けの設計

• モデルの設計・学習

• シミュレーション・実車による検証

• モデル更新・再学習の運用

収益は、利用料や開発支援フィーなど、法人向けクラウドサービスに近い形を想定しています。テスラの垂直統合とは異なり、日本の自動車メーカーを顧客とし、開発に必要な「基盤」と「道具」を提供するポジションです。

画像と言葉を理解する「Heron」

「Heron（ヘロン）」は、視覚・言語・行動を統合して扱うAIモデルです。カメラ映像に加え、言葉の指示や説明を理解し、運転操作に反映できる構造です。

 デモでは「この場所の制限速度は？」との質問に、映像内の標識を認識し「時速40キロです」と回答します。これは単なる物体検出でなく、「標識＝制限速度」という意味を理解していることを示しています。 

現実の運転では、交通ルールに加え、警察官のジェスチャーや他車の動きも読み取る必要があります。Heronは、こうした文脈を視覚と言語から解釈し、人間に近い判断を行う可能性があります。メーカーにとって「ルールで書き切れない現実の複雑さ」に対応する中核技術になり得ます。

（出典：チューリング チューリボ）

未来の運転を予測する「Terra」

 「Terra（テラ）」は、現在の状況を入力とし、起こり得る未来の走行シナリオを動画で生成する「世界モデル」です。シミュレーション上で「先の数秒〜数十秒」を動画で作り出すイメージです。 AIの学習には膨大な走行データが必要ですが、特に「ヒヤリハット」などレアケースが重要です。

実車での意図的な再現は、コスト・安全面で困難です。Terraは、こうしたシナリオを「合成データ（シミュレーションで作ったデータ）」として生成し、Heronの学習と検証に利用します。 これにより、実車走行への依存を減らし、学習サイクルを大幅に高速化・低コスト化できます。

（出典：チューリング チューリボ）

「つるはしとインフラ」を売る水平分業戦略

テスラの「垂直統合モデル」に対し、チューリングは開発基盤を提供し、開発に必要な「つるはし」と「インフラ」を売る側に回ります。 日本の自動車メーカーは製造に強みを持つ一方、新しいAI領域に単独で張るのはリスクがあります。

Heron、Terra、計算センターをまとめて提供し、メーカーの開発プロセス全体を自社基盤に乗せ、長期的な関係構築を目指すと考えられます。

独自スパコン、AIネイティブ経営陣、独自モデルという「3つの資産」

1. 計算資源「Gaggle Cluster」

 同社は経産省のプロジェクトにも採択され、NVIDIA H100 96基を搭載した自社スパコン「Gaggle Cluster」を運用しています。AIエンジニア1人あたりの計算資源量は国内トップクラスとされ、大規模AI開発に不可欠です。

 高性能な計算システムの大量確保と安定運用には、多額の資本と専門知識が必要です。これはソフト中心のスタートアップには困難で、半ば装置産業に近い参入障壁となっています。

2. AIネイティブな経営チームと人材 

経営陣は自動車メーカー出身ではなく、AI開発の第一線から集まっています。CEOは将棋AI「Ponanza」の開発者、CHROはカーネギーメロン大学で自動運転の博士号を取得した研究者、CTOは囲碁・将棋AIで世界水準の実績を持つ人物です。

 この経営陣のもと、Google、ボッシュ、本田技研工業出身者や世界的なAI競技のトップランカーが集結。「なぜ巨額投資が必要か」「なぜ新手法か」を技術の文脈で共有しています。戦略・技術・採用が同じ言語で議論される点は、AI組織を外部から取り込もうとする大企業には真似しづらい強みです。

（出典：チューリング COMPANY DECCOMPANY DECK）

3. 独自モデル「Heron」と「Terra」の先行蓄積

計算資源と人材を投下し続けることで、独自モデル「Heron」「Terra」には学習済みデータが蓄積されます。Terraの合成データがHeronの学習を進め、Heronの挙動を再現するためTerraが改善される、という循環構造が生まれます。

仮に競合が今から同等の設備を調達しても、蓄積されたモデルとデータの差を短期間で埋めるのは容易ではありません。時間と運用量がかかるほど差が開く構造が、長期的な優位性につながります。

AI開発基盤でメーカーの「標準プラットフォーム」を目指す

今後は「Tokyo30」や量産車搭載などのマイルストーンで実用性を示し、開発プロセス全体をメーカー向け標準プラットフォームにできるかが焦点です。 

目先は実証実験や共同開発からの収益が中心と考えられますが、中長期的には「自動運転OS＋開発基盤」として、1社あたり数十億円規模の長期契約を積み上げるモデルにできるかが鍵です。

数社の主要メーカーに深く入り込めれば、数百億〜千億円規模も視野に入ります。

（出典：チューリング COMPANY DECCOMPANY DECK）

スキルより相性重視。「体験入社」は組織を守る「免疫システム」

チューリングの組織は、機能別の専門チームで構成されています。AI、モデル開発、開発基盤、運転制御ソフト、車載ハードウェアなど、研究から実装までをカバーしています。