EV・自動運転 🤖 自動運転専業

ティアフォー

TIER IV

🗓 事実の最終確認: 2026-09-28 関連記事の更新: 2026-09-29 出典: 当サイト企業データベース (一次資料・自社記事の解剖に基づく)

主力製品・モデル

Minibus 2.0 (自動運転の小型電気バス)

上場

東京証券取引所グロース市場 593A

日本との関係

株主であり協業先でもある上場企業が多い。SOMPOホールディングス (8630) は筆頭株主で、上場後の議決権の割合は17.49%。ヤマハ…

同業 4 社との比較 (企業データベースの同じ列)
企業	主力製品・モデル	評価額・時価総額	最新発表 / 確認日
小馬智行 (ポニー・エーアイ)	第7世代ロボタクシー (bZ4X、アルファT5、アイオンV…	—	2026-10-01
文遠知行 (ウィーライド)	ロボタクシー GXR (2024年10月発表、5人乗り)	—	2026-10-01
滴滴自動運転 (ディディ)	Robotaxi R2 (広汽埃安と共同開発したロボタクシ…	—	2026-10-01
白犀牛 (Rino.ai)	RX (鑫源汽車と開発した無人配送車の量産車、2026年1…	—	2026-09-28

執筆・監修: 遠藤亨 (編集長・アナリスト) 最終確認: 2026-09-28 — 公式発表・SEC/EDINET 等の一次資料と自社記事を突合出典 17 件更新: 記事→企業行は日次、一次情報の再確認は週次の自動運用編集方針

自動運転ソフト「オートウェア (Autoware)」の開発を主導する企業で、2026年7月に東証グロース市場へ上場した (証券コード593A)。ソースコードは無償で公開し、自動運転バスの販売と導入支援、自動車メーカー向けの開発、開発用ツールの提供で収益を得る。長野県塩尻市と石川県小松市の一般道でレベル4の認可を取得した。2025年9月期の連結売上高は64億1,000万円、経常損失は55億400万円。トヨタ自動車、いすゞ自動車、スズキ、コマツと量産に向けた開発を進めており、ヤマハ発動機とは工場内の搬送車を商用化した。車両の運用台数は、2030年9月期に1,800台超へ増やす目標を掲げる。

🔗 公式サイト

Postation の入口

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📦 製品・商品 (20)

📦 Pilot.Auto 製品

パイロットドットオート (車に載せる自動運転ソフト)

オートウェアを土台にした車載の自動運転ソフト。商用の車両に組み込むことを前提に、用途や走る環境に応じて機能を組み替えられる。同社はこのソフトを基に、顧客ごとの調整、車両への組み込み、走行環境への適合、運用中の保守を請け負う。

機能: センサーの処理、周辺の認識、自己位置の推定、経路の計画、車両の制御
提供開始: 2022年11月
参照設計の対象: 配送ロボット、貨物搬送車、シャトルバス、ロボタクシー、乗用車
基になるソフト: オートウェア

対象: 自動車メーカー、特殊用途車両のメーカー

出典: pilot.auto/ja/

📦 Web.Auto 製品

ウェブドットオート (開発と運行管理のクラウド基盤)

Pilot.Auto を使った自動運転システムの開発、検証、運用をクラウドで支える基盤。開発者はシミュレーションで機能を検証し、運行事業者は専門の知識がなくても車両の運行を管理できる。

提供開始: 2022年11月
運用向けの機能: 運行管理、遠隔監視、無線でのソフトウェア更新
開発向けの機能: シミュレーション、走行記録の管理、地図の作成と更新、設定の遠隔変更

対象: 自動運転車の開発者、運行事業者

出典: web.auto/ja/

📦 Edge.Auto 製品

エッジドットオート (センサーと車載コンピューターの標準構成)

Pilot.Auto を動かすのに必要なセンサーと車載コンピューター、開発ツールを組み合わせた標準構成。同社が実際に使ってきた部品を採用しており、開発者は機器の選定と評価にかかる時間を減らせる。

構成: 車載カメラ、LiDAR (レーザー光で距離を測るセンサー)、車載コンピューター、センサーの同期と校正 (キャリブレーション) のツール
提供開始: 2024年1月
提供の単位: 部品1点から、組み上げたシステムまで

対象: 自動運転システムの開発者

出典: edge.auto/

📦 車載カメラ (C1・C2・C3) 製品

自動運転向けの車載カメラ

明暗の差が大きい場面でも写せる車載カメラで、Edge.Auto の中核の部品。物体の検出、信号の認識、遠隔監視に使う。量産向けのMPシリーズは、車載部品の製造実績がある協業先が製造と品質を管理する。

販売: アイサンテクノロジー (日本)、デジフレック (英国)、自社の通販サイト
C1カメラ: 250万画素
C2カメラ: 540万画素
C3カメラ: 830万画素 (データ収集向け)
量産向け: MPシリーズ3機種 (C1-195 MP、C2-030 MP、C2-062 MP)。2026年5月13日に提供開始

対象: バス、タクシー、トラック、建設機械、農業機械

出典: edge.auto/automotive-camera

📦 センサーフュージョンシステム製品

カメラとLiDARを組み合わせた認識の開発キット

カメラ、LiDAR、車載コンピューターにオートウェアを組み合わせた開発キット。センサーの同期と校正のツールを備えており、1台の車載コンピューターで物体の認識を試せる。

LiDAR: 中国のヘサイ (禾賽科技) の XT32
販売: アイサンテクノロジー、マクニカ (日本)、デジフレック (英国)
カメラ: C2カメラ
車載コンピューター: エヌビディアの Jetson AGX Orin を載せた製品

対象: 自動運転の認識機能の開発者

出典: edge.auto/sensor-fusion-system

🧠 Minibus 2.0 モデル

ミニバス (自動運転の小型電気バス)

コミュニティーバス向けの自動運転バス。長野県塩尻市と石川県小松市の運行で使われている。2026年4月に東京で実施した移動サービスの実証では、定員13人で運行した。

安全: ステアリングとブレーキを二重化
監視: 車内と車外の全方位をカメラで映し、遠隔で監視
種類: レベル4相当の小型電気バス
航続距離: 1回の充電で約200キロメートル (参考値)
販売実績: 26台 (2026年3月時点、Minibus の累計)
ベース車両: 中国の比亜迪 (BYD) の小型電気バス

対象: 自治体、バス会社

出典: tier4.co.jp/services/fanfare

🛠️ ファンファーレサービス

相手先ブランドで供給する自動運転EV

同社が開発したレベル4相当の電気自動車 (EV) を、相手先ブランドで供給する。顧客は自動運転の機能を自ら決め、自社のブランドで生産、販売、利用できる。

付帯サービス: 保守、リース、保険 (選択制)
提供する車両: Minibus 2.0

対象: 自動運転EVを自社ブランドで販売・運行したい企業

出典: tier4.co.jp/services/fanfare

🛠️ L4 RIDE サービス

エルフォーライド (自動運転の移動サービスの導入支援)

自治体や運行事業者が自動運転の移動サービスを始められるよう、企画から運用までを支援する。同社が貸し出す車両を使う短期の実証実験にも応じる。

実績: 国内127市区町村の公道で実証実験
導入: 運行ルートの設計、リスク評価、高精度3次元地図の作成、実証実験
認可: レベル4の認可を得るための手順と知見の提供
運行: 運行管理ツールの提供、保守、ソフトウェアの更新

対象: 自治体、運行事業者

出典: tier4.co.jp/services/l4-ride

🛠️ ADEEA サービス

自動運転車向け電子制御システムの参照設計

ソフトウェアで機能を更新する車 (SDV) の開発に必要な、車内の電子制御装置と配線の構成 (電気/電子アーキテクチャー) の参照設計を提供する。自動車メーカーはこれを目的に合わせて作り替え、自動運転車の開発期間を短縮できる。

対象: 自動運行装置、車両制御システム、電気信号で操作する機構、車載の情報・娯楽システム

対象: 自動車メーカー

出典: tier4.co.jp/services/adeea

📦 自動運転キット (ADK) 製品

センサーと車載コンピューターの一式

自動運転システムを動かすのに必要なハードウェア一式。共同開発を終えた顧客に販売し、顧客はこれを使って自動運転車を量産する。

構成: センサー、車載の電子制御ユニット、車載ネットワーク機器
収益の区分: デベロップメントサービスの収益 (販売時に1回計上)

対象: 自動車メーカー、特殊用途車両のメーカー

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

🛠️ Co-MLOpsプラットフォームサービス

コーエムエルオプス (走行データを共有するAI開発の基盤)

カメラとLiDARで各地の走行を記録したデータを参加企業が共有し、それぞれのAIの開発に使う基盤。参加企業が増えるほど使えるデータが増える。2026年8月には、この基盤の技術をアステモに提供し、アステモの開発基盤を共同でつくることで合意した。

公開: 2024年1月
機能: 走行データの共有、顔やナンバープレートを判別できなくする加工、自動のラベル付け、学習に使うデータの選別
参加企業: アステモ、日本交通など
データの収集: LiDAR 4台とカメラ8台を載せた車両で記録

対象: 自動車メーカー、部品メーカー

出典: co-mlops.tier4.jp/

🛠️ Bluebird サービス

ブルーバード (開発・運用基盤のライセンス供与)

Pilot.Auto と Web.Auto をライセンス供与する。利用する企業は、自社の技術と組み合わせて独自の自動運転システムを構築できる。

利用企業: NEC、ポーランドのロボテック・エーアイ
提供するもの: Pilot.Auto と Web.Auto のライセンス

対象: 独自の自動運転システムを開発する企業

出典: tier4.co.jp/services/bluebird

🛠️ L4 V&V サービス

レベル4の安全性を検証するツール一式

レベル4の自動運転機能の安全性を検証するツール一式。V&V は検証と妥当性確認 (Verification and Validation) の略。検証済みのシナリオと、実際の走行データや学習用のデータを含む。

構成: 想定した走行場面 (シナリオ) 集、走行データ、評価用ツール、検証の手順
基になる実績: 同社が取得したレベル4の認可

対象: 自動運転車のメーカー、自治体、運行事業者、評価機関

出典: tier4.co.jp/services/l4-vv

📦 DTVキット製品

走行できる試験車両 (DTV) の入門キット

オートウェアを導入済みの開発用の車両。Web.Auto につなぐだけで、シミュレーションの結果を実際の車両で確かめられる。

特徴: オートウェアを導入済み。センサーと制御装置の校正が不要
車両: 無人配送車を開発する新興企業ホエール・ダイナミックと開発した試験用の車両
使える場所: 私有地などの閉鎖空間 (公道では使えない)

対象: 研究機関、自動運転の開発を始める企業

出典: tier4.co.jp/services/dtv-kit

🛠️ 自動運転技術講座とパートナープログラムサービス

オートウェアを扱う技術者の教育

オートウェアを使って自動運転システムを設計、実装、評価できる技術者を育てる。修了の認定を受けた企業は、同社との共同事業や、同社の製品を使った独自の事業を進められる。

講座: オートウェアを車両に組み込む実習、開発と運用の基盤を使う実習
競技会: 自動車技術会が主催する自動運転AIチャレンジを支援 (2026年は240チーム、約600人が参加)
認定パートナー: 富士ソフト、NTTデータMSE、日立産業制御ソリューションズ

対象: 企業、研究機関、教育機関

出典: tier4.co.jp/services/tier-iv-autoware-partner-program

🏢 イヴ・オートノミー子会社・関連

eve autonomy (ヤマハ発動機との合弁会社)

ヤマハ発動機の電動カートを基にした車両に、ティアフォーの自動運転システムを載せた搬送車を製造、販売する。2022年に無人搬送サービスの提供を始めた。ティアフォーは運用台数に応じたライセンス料を受け取っている。決算説明資料が挙げる自動車メーカーなどとの開発案件5件のうち、商用化済みとされるのはこの1件である。

事業: 工場内の無人搬送サービス eve auto
設立: 2020年2月
所在地: 静岡県磐田市
運用台数: 93台 (2026年3月)、90台 (2026年6月)
議決権の所有割合: 49.0% (持分法適用関連会社)

対象: 製造業、物流業

出典: tier4.co.jp/case-studies/eve-autonomy

🏢 マップフォー子会社・関連

高精度3次元地図の関連会社

自動運転に使う高精度3次元地図の作成を手がける。ティアフォーが2025年9月に保有株式の一部を複数の投資家へ譲渡し、マップフォーは連結子会社から持分法適用関連会社になった。

事業: 高精度3次元地図を作るための計測システムとソフトウェア
設立: 2016年9月
所在地: 名古屋市中区
議決権の所有割合: 36.6% (持分法適用関連会社)

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

🏢 AI教習所子会社・関連

運転技能の検定・教習システムを手がける合弁会社

自動運転の技術を使った自動車教習のシステムを開発し、販売する。

設立: 2021年5月
所在地: 福岡県大野城市
合弁の相手: ミナミホールディングス
議決権の所有割合: 43.4% (持分法適用関連会社)

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

🏢 ヒューマン・データウェア・ラボ子会社・関連

Human Dataware Lab. (データ解析の子会社)

機械学習を使ったデータ解析を手がける。自動運転の分野でデータ解析とソフトウェアの開発を担う。

事業: データ解析、ソフトウェアとハードウェアの開発
所在地: 名古屋市中村区
子会社化: 2018年9月
議決権の所有割合: 100% (連結子会社)

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

🏢 ティアフォー・ノースアメリカ子会社・関連

TierIV North America (米国の子会社)

北米で協業先と事業を開拓する拠点。有価証券届出書は、この子会社を中心に米カーネギーメロン大学などとの共同研究を進めているとする。

設立: 2020年12月
所在地: 米国カリフォルニア州
資本金: 114万ドル
議決権の所有割合: 100% (連結子会社)

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

🧪 技術・サービス (13)

🧰 Autoware 基盤

オートウェア (オープンソースの自動運転ソフト)

自動運転システムの開発と運用に必要な機能をそろえたソフトウェアで、誰でも無償で使い、改良し、再配布できる。同社が開発を主導する。そのままでは商用化できる水準に届かないため、同社は設計や品質の確保を加えた製品を提供して対価を得る。有価証券届出書は、競合他社がオートウェアを使う場合に業績へ影響し得ることをリスクに挙げている。

公開: 2015年8月 (名古屋大学の研究室)
管理: 国際業界団体 The Autoware Foundation (2018年12月設立)。知的財産権は同団体に属する
開発者: コードを書いた技術者は600人。68.2%は同社と協業先以外 (2026年4月1日時点)
利用条件: 無償。商用利用と改変を認める Apache License 2.0
団体の会員: プレミアム会員23、産業・政府会員41、学術・非営利会員16 (単位は社・団体。団体の公式サイトで2026年9月28日に確認)

出典: github.com/autowarefoundation/autoware

🧪 マイクロオートノミー・アーキテクチャ技術

車種をまたいで使える自動運転の設計思想

同社が提唱する設計思想。自動運転システムを独立した複数の小さな仕組みに分け、共通の要素技術を車種や用途の違う車両で使い回す。同社はこれを競争力の中核と位置づける。

前提: 他社のハードウェアやソフトウェアと組み合わせる
対象: バス、トラック、特殊用途車両、配送ロボット、タクシー

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

🧪 リファレンスデザイン技術

参照設計 (車種ごとに標準化した構成)

自動運転に必要なソフトウェアとハードウェアの構成を、車種ごとに標準化した設計。顧客は検証済みの設計を基に開発を始められ、自社独自の部分だけを開発すれば済む。同社は一度作った設計を、似た要望を持つ別の顧客にも使う。

公開した例: レーシングカート向け (2026年9月24日)
対象の車種: 工場・私有地の配送ロボット、トラック、オフロードのトラック、高速道路のトラック、バスとシャトルバス、ロボタクシー、乗用車

出典: tier4.co.jp/products

🧪 自動運転レベル4+ 技術

レベル4の適用範囲を段階的に広げる考え方

同社が提唱する考え方。条件を限ったレベル4から始め、実際の運用で得たデータでAIを改善しながら、走れる環境を広げていく。

手段: 運用で得たデータでAIモデルを改善し続ける
提唱: ティアフォー

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260316

🧪 AIによるレベル4向けソフトウェア技術

認識から走行経路の生成までをAIで行う

走れる環境を広げるために開発したソフトウェア。特定の車載半導体やセンサーに依存しない構成で、自動車メーカーは自社の設計に合う方式を選べる。試験走行は1回約60分で、各地の法令に従って保安要員が同乗する。

公開: 2026年3月16日 (オートウェアの一部として)
方式: 認識用のAIと経路生成用のAIを組み合わせる方式、1つのAIが認識から操作までを担うエンドツーエンド (E2E) 方式
試験走行: 東京 (東京大学、トヨタ自動車の JPN TAXI)、米ピッツバーグ (カーネギーメロン大学、韓国・現代自動車の IONIQ 5)、独ミュンヘン (ミュンヘン工科大学、フォルクスワーゲンの T7 Multivan)

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260316

🧪 METEOR 技術

メテオ (開発の手本となるAIモデル。1つのAIが認識から経路の生成までを担うエンドツーエンド方式)

Co-MLOpsプラットフォームで集めた国内各地の走行データで学習したAIモデル。人がラベルを付ける作業をせず、学習、評価、改善の繰り返しをAIが自律して進めた。運転者の監視を前提にした高度な運転支援向けで、Co-MLOpsの参加企業は自社のデータで追加の学習ができる。

入力: 車載カメラ8台の映像だけ (高精度地図を使わない)
公開: 2026年9月8日 (ソースコード、学習済みのモデル、学習の手順)
出力: 路面と物体の認識、障害物の有無を示す格子状の地図、信号の状態、自車の走行経路
動作を確かめた車載コンピューター: エヌビディアの Jetson Orin

出典: tier4.co.jp/updates/technology/20260908-reference-e2e-model

🧪 エヌビディアのAIモデルの組み込み技術

Alpamayo と Cosmos の活用

エヌビディアのAIモデルを自社の開発基盤に取り込んだ。Alpamayo は交通の状況を順を追って解釈し、判断の過程を言葉で示す。Cosmos は、大雨や夜間、めったに起きない場面の学習データを生成する。

Cosmos: 集めにくい場面の生成、天候や時間帯の変換、走行データの検索と要約
発表: 2026年3月19日
Alpamayo: 視覚・言語・行動をまとめて扱うAIモデル (パラメーター数は100億)。オートウェアに組み込んだ

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260319

🧰 車載半導体への対応基盤

ルネサスの車載半導体とエヌビディアの車載コンピューター

オートウェアとAIモデルを、複数のメーカーの車載半導体で動かせるようにする取り組み。ルネサスエレクトロニクスとは、ハードウェアとソフトウェアを一体にした基盤を共同で最適化し、自動車メーカーと大手部品メーカーに広げる。

対象: 運転支援からレベル4まで
エヌビディア: いすゞ自動車のエルガとエルガEVに DRIVE AGX Thor を搭載 (2026年3月17日)
ルネサスエレクトロニクス: R-Car Gen 5 を標準の車載半導体の1つに採用 (2026年8月20日)

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260820-tieriv-builds-open-ai-native-computing-platform-with-renesas

🧪 自動運転向けAI半導体の設計技術

ソフトウェアで最適化できる車載半導体の研究開発

レベル4向けの車載半導体の研究開発。AIモデルとAI半導体の間に共通の中間形式を設け、モデルが変わってもソフトウェアの更新で対応できるようにする。設計を公開し、複数の半導体メーカーが製品化できる環境を目指す。事業の期間は2025年12月から2030年12月まで (有価証券届出書)。

担当: エンドツーエンド (E2E) 方式のAIを動かすAI半導体の論理設計
枠組み: 科学技術振興機構の次世代エッジAI半導体研究開発事業 (研究開発の代表者は東京大学の川原圭博教授)
公開するもの: 論理設計と、プログラムを半導体向けに変換するソフト (コンパイラー) などの開発ツール
想定する消費電力: 数ワット級の組み込み機器から数十ワット級の車載の制御装置まで

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260814-tieriv-open-sources-ai-chip-designs

📐 チップレットの標準づくり規格

アイメックの車載チップレット研究プログラムに参加

チップレットは、機能ごとの小さなチップを組み合わせて半導体を作る手法。同社は、3次元の点群を高速に処理するLiDAR向けの演算回路を開発した実績を基に、AI向けの演算回路の研究を進める。

参加: 2026年3月10日
重点: 特定の機能に特化した演算回路の設計
研究プログラム: ベルギーの研究機関アイメック (imec) の Automotive Chiplet Program

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260310

🧪 YabLoc 技術

ヤブロック (カメラと地図による自己位置の推定)

カメラの映像と地図から自車の位置を推定する技術。同社の車載カメラの応用例として公開している。

公開: オープンソース
方式: 車載カメラの映像とベクトル形式の地図を照合

出典: github.com/tier4/YabLoc

🧪 AWSIM 技術

エーダブリューシム (自動運転のシミュレーター)

現実の環境を仮想の空間に再現するシミュレーター。車両に組み込む前に、オートウェアの動作を仮想の環境で確かめる。

利用: パートナープログラムの講座
用途: オートウェアを仮想の環境で一通り動かす検証

出典: tier4.co.jp/services/tier-iv-autoware-partner-program

📐 特許の保護の枠組み規格

オープン・インベンション・ネットワーク (OIN) への加入

オープンソースソフトウェアを特許の紛争から守る国際的な枠組み。同社は加入により、自動車メーカーや半導体メーカーがオートウェアを安心して使える環境を整えるとしている。

発表: 2026年8月21日
仕組み: 参加する企業と団体が、対象のオープンソースソフトウェアにかかわる特許を互いに無償で使えるようにする

出典: tier4.co.jp/updates/press-release/20260821-tieriv-joins-open-invention-network-2.0

🔭 構想 (1)

会社が将来の事業として掲げているが、まだ事業として存在しないもの。売上・契約の実績はない。

🔭 周辺領域の事業構想

保険・金融、鉄道と結ぶ二次交通、宇宙での自動運転

同社が有価証券届出書で将来の事業機会として挙げる構想。技術の提供に加え、自動運転に関連するサービスを自ら手がける事業を想定している。売上高や契約の記載は無い。

出所の記載: 有価証券届出書の「中長期的なロードマップ」
挙げている領域: 自動運転車にかかわる保険と金融、鉄道など幹線輸送と結ぶ二次交通、宇宙での自動運転

出典: disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,

📊 開示データ (10)

会社が公表した書類から、業績と事業の進み具合を示す数字を表にまとめた。数字は出所の書類のままで、単位は表ごとに示す。△はマイナス (損失や資金の流出) を表す。

最終確認: 2026年9月28日

連結業績の推移単位: 百万円

項目	2022年9月期	2023年9月期	2024年9月期	2025年9月期	2026年9月期第3四半期累計	2026年9月期会社予想 (通期)
売上高	1,195	1,923	3,871	6,410	5,178	8,484
売上総利益	690	1,010	1,428	1,650	2,003	2,914
研究開発費	2,986	4,138	5,670	8,551	5,989	9,550
営業損益	△3,766	△4,940	△7,229	△10,506	△6,826	△11,239
補助金収入	0	1,486	2,849	5,525	3,661	―
経常損益	△4,038	△3,773	△4,834	△5,504	△4,087	△6,593
最終損益	△4,085	△3,932	△4,834	△4,799	△4,174	△6,736

日本基準の連結決算。
最終損益は親会社株主に帰属する当期純損益 (第3四半期累計は四半期純損益)。
第3四半期累計は2025年10月〜2026年6月。
売上高は前年同期比30.0%増で、経常損失は前年同期の35億7,300万円から広がった。
前年同期の数字は決算説明資料による (決算短信は前年同期の四半期連結財務諸表を作っていないとして載せていない)。
補助金収入は営業外収益に計上する。
営業損益と経常損益の差は主にこの補助金によるもので、持分法による投資損失などの営業外費用が一部を打ち消す。
会社は第4四半期に、採択済みの補助事業から21億1,900万円の補助金収入を見込む。
売上高は例年、第2四半期 (1〜3月) と第4四半期 (7〜9月) に偏る。
2022年9月期と2023年9月期は会社の説明資料の数字で、有価証券届出書に載る連結財務諸表は2024年9月期と2025年9月期の2期分。

出典: 事業計画及び成長可能性に関する事項 (2026年7月22日) 、2026年9月期第3四半期決算短信 (2026年8月14日) 、2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日) 、上場に伴う当社決算情報等のお知らせ (2026年7月22日)

サービス別の売上高単位: 百万円

サービス	2024年9月期	2025年9月期	構成比 (2025年9月期)	2026年9月期第3四半期累計 (かっこ内は前年同期)	2026年9月期会社予想 (通期)
モビリティ	1,803	2,267	35.4%	1,639 (1,176)	2,941
デベロップメント	744	1,330	20.8%	1,443 (943)	2,485
ソリューション	1,323	2,812	43.9%	2,095 (1,864)	3,057
合計	3,871	6,410	100.0%	5,178 (3,984)	8,484

区分は会社が付けた名前。
モビリティサービスは自動運転バスの販売・導入支援・保守、デベロップメントサービスは自動車メーカーなどからの開発受託、ソリューションサービスは開発ツールの提供、教育講座、国の委託事業。
会社は今後、自動車メーカーの量産に伴って、1台ごとに受け取るライセンス料が入るデベロップメントサービスを収益の中心に据える方針を示している。
端数処理のため、内訳の合計は合計欄と一致しない場合がある。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日) 、上場に伴う当社決算情報等のお知らせ (2026年7月22日)

主な販売先単位: 百万円

販売先	2025年9月期	売上高比 (2025年9月期)	2026年9月期上半期	売上高比 (上半期)
アイサンテクノロジー	1,275	19.9%	554	12.7%
NEDO	1,143	17.8%	277	6.4%
経済産業省	800	12.5%	1,122	25.7%

NEDO は新エネルギー・産業技術総合開発機構。
上半期は2025年10月〜2026年3月。
2025年9月期は上位3つの販売先で32億1,800万円、売上高の50.2%を占めた (編集部の計算)。
国内向けが連結売上高の90%を超える。
アイサンテクノロジーは自治体との調整や実証実験、車両販売を担う協業先で、上場前の時点で株主でもある。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出)

事業の指標

指標	2023年9月期	2024年9月期	2025年9月期	2026年3月末 (上半期の6カ月)	2026年6月末 (第3四半期までの9カ月)
実証・導入の地域数	15	29	50	40	44
公道の運用台数 (台、累計)	2	15	25	26	―
搬送車の運用台数 (台)	37	52	89	93	90
開発案件の顧客数 (社)	5	7	9	13	13
受注高 (百万円)	―	―	6,823	4,939	―
受注残高 (百万円)	―	―	1,362	1,932	―

地域数は、各期に実証実験か導入をした地域の数。
2026年3月末の欄は上半期 (6カ月)、6月末の欄は9カ月の数。
会社は2026年7月時点で58地域から受注したと説明している。
公道の運用台数は、自社で販売した小型電気バスの累計。
搬送車の運用台数は、関連会社のイヴ・オートノミー (eve autonomy) が工場などの閉鎖空間で運用している台数。
有価証券届出書は2026年3月に93台、決算説明資料は同年6月に90台とする。
受注高の2026年3月末の欄は上半期の数。
累計の実証実験は39都道府県127市区町村 (2026年3月時点)。
自動運転システムでの走行距離は創業から2026年3月までに約46万9,000キロメートル、公道での人身事故は創業から2026年5月まで1件も無いと会社は公表している。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日) 、事業計画及び成長可能性に関する事項 (2026年7月22日) 、2026年9月期第3四半期決算短信 (2026年8月14日)

会社が示す収益の目安と目標

項目	数字	説明
開発段階の平均単価 (モビリティ)	2,200万円	自治体などへの導入支援。開発案件の顧客数などに連動する
開発段階の平均単価 (デベロップメント)	1億2,400万円	自動車メーカー向けの開発。開発案件の顧客数などに連動する
車両販売の平均単価	8,000万円	新たに導入する台数に連動し、販売のたびに計上する収益。特殊な価格の車両を除く
保守・運用の平均単価	700万円	運用中の車両の台数 (累計) に連動し、継続して計上する収益
車両運用台数の目標	114台から1,800台超へ	2025年9月期の実績から2030年9月期の参考目標値へ。バスと特殊用途車両が中心
経常損益の黒字化の目安	累計約800台	車両運用台数がこの水準に達することを目安とする
KDDIとの協業の目標	累計1,000台規模	2030年までの商用導入。2026年5月29日に合意

平均単価は2025年9月期の実績に基づく会社の説明で、1件または1台あたりの額。
目標と目安は会社の前提に基づく将来の見通しで、自動車メーカーとの協議などで変わり得る。
2025年9月期の114台は、公道の25台と搬送車の89台の合計に当たる (編集部の計算)。

出典: 2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日)

連結の財政状態単位: 百万円

項目	2024年9月末	2025年9月末	2026年6月末
総資産	21,577	17,580	14,842
純資産	18,007	13,170	10,037
自己資本比率	82.1%	73.5%	66.0%
現金及び預金	8,420	6,932	9,391
借入金	1,328	2,000	2,832
営業キャッシュフロー (各9月期の1年間)	△4,573	△7,282	―

2026年6月末は上場前の数字。
2026年7月22日の上場に伴う公募で1,744万9,600株を発行し、会社は純資産が174億700万円増える見込みと説明した。
需要に応じた追加の売り出し (オーバーアロットメント) に伴う第三者割当増資 (321万2,700株) は申し込みがなく、実施しなかった。
発行済み株式は6,352万4,090株。
2024年9月末は現金及び預金のほかに、有価証券 (合同運用指定金銭信託) が60億円あった。
借入金は短期借入金と長期借入金の合計 (編集部の計算)。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、2026年9月期第3四半期決算短信 (2026年8月14日) 、2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日) 、第三者割当増資の結果に関するお知らせ (2026年8月6日) 、ティアフォー株式基本情報

国の助成・委託事業

事業	所管	形態	契約総額	会社が示す採択額	期間
グリーンイノベーション基金事業	経済産業省	助成	約254億円 (契約済みは約165億円)	109.7億円	2022年9月〜2031年3月
省エネAI半導体及びシステムに関する技術開発事業	経済産業省	助成 (2024年7月までは委託)	約25億円	15.2億円	2024年8月〜2027年3月
ディープテック・スタートアップ支援事業	経済産業省	助成	約30億円	20.0億円	2023年9月〜2026年3月
中小企業イノベーション創出推進事業	内閣府	補助	約52億円	51.7億円	2024年6月〜2028年3月
地域の移動課題解決に向けた自動運転サービス開発・実証支援事業	国土交通省	委託	約21億円	20.8億円	2025年3月〜2026年3月
生成AI開発加速に向けたデータ・生成AIの利活用に係る調査	経済産業省	委託	約9億円	9.5億円	2026年1月〜2026年12月
デジタルライフライン整備事業	経済産業省	委託	約2億円	2.0億円	2025年9月〜2026年3月
次世代エッジAI半導体研究開発事業	科学技術振興機構	委託	約9億円	9.1億円	2025年12月〜2030年12月
グローバルサウス未来志向型共創等事業費補助金	経済産業省	補助 (補助率3分の2の予定)	申請額60億円 (予定)	―	交付決定日〜2029年12月 (予定)

所管・形態・契約総額・期間は有価証券届出書の契約一覧による。
グリーンイノベーション基金事業、省エネAI半導体、ディープテック・スタートアップ支援の3事業の契約総額は、助成の対象になる費用の総額で、助成金の額とは異なる。
会社が示す採択額は成長可能性資料の数字で、実際の受領額は変わり得る。
契約総額と採択額は出所の書類が違い、端数の扱いも違うため、採択額が契約総額を上回って見える行がある。
グリーンイノベーション基金事業は2028年3月までが契約済みで、その先は次の審査で決まる。
次世代エッジAI半導体研究開発事業の終わりは、有価証券届出書が2030年12月、成長可能性資料が2030年3月とする。
グローバルサウス未来志向型共創等事業費補助金は、サウジアラビアでの自動運転バスの実証が対象で、2026年9月4日に採択の通知を受けた段階。
交付額は決まっていない。
助成・補助は営業外収益に、委託は売上高に計上される。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、事業計画及び成長可能性に関する事項 (2026年7月22日) 、グローバルサウス未来志向型共創等事業費補助金採択に関するお知らせ (2026年9月4日)

上場前の主な株主

株主	株式数	比率 (潜在株式を含む)	会社との関係
SOMPOホールディングス	11,112,500株	21.3%	筆頭株主。グループの損害保険ジャパンと自動運転向けの保険などで協業
加藤真平氏	5,750,000株	11.0%	代表取締役CEO (最高経営責任者)。うち75万株は新株予約権
ジャフコグループの2ファンド	4,512,500株	8.6%	ベンチャーキャピタル。上場時に180万5,000株を売り出し
ヤマハ発動機	3,459,490株	6.6%	2017年8月に資本業務提携。合弁会社のイヴ・オートノミーを運営
いすゞ自動車	3,000,000株	5.7%	2024年3月に資本業務提携。路線バスの自動運転を共同開発
KDDI	2,070,000株	4.0%	2018年2月に資本業務提携
アイサンテクノロジー	1,575,000株	3.0%	2025年9月期の最大の販売先。車載カメラの販売代理店
UTECの4号ファンド	1,570,000株	3.0%	東京大学エッジキャピタルパートナーズが運営。上場時に94万2,000株を売り出し
アクセル	1,000,000株	1.9%	半導体メーカー
タケダ・ファミリー・オフィス	750,000株	1.4%	―
クアンタ (台湾の広達電脳)	625,000株	1.2%	電子機器の受託製造大手
スズキ	500,000株	1.0%	2024年5月に資本業務提携
JR東海	500,000株	1.0%	2025年12月に資本業務提携
トヨタ・インベンション・パートナーズ	500,000株	1.0%	トヨタ自動車グループの投資会社
大成建設	500,000株	1.0%	建物内の自動運転を共同で研究
RGCM 1号ファンド	500,000株	1.0%	投資ファンド
SMBC信託銀行 (信託口)	500,000株	1.0%	信託口。上場時に50万株を売り出し
ソニーグループ	300,000株	0.6%	上場時に15万株を売り出し
ブリヂストン	250,000株	0.5%	―
三菱商事	250,000株	0.5%	―
イーソル	100,000株	0.2%	組み込みソフトウェアの開発会社

有価証券届出書 (2026年7月13日) の時点で、株式数は上場時の売り出しの前。
比率は新株予約権による潜在株式を含む5,220万7,490株に対する割合。
法人と投資ファンド、代表者を載せ、個人の株主と大学は除いた。
ジャフコグループの2ファンドは、ジャフコSV5共有投資事業有限責任組合 (361万株) とジャフコSV5スター投資事業有限責任組合 (90万2,500株) の合計 (編集部の計算)。
UTECの4号ファンドは UTEC 4号投資事業有限責任組合、RGCM 1号ファンドは RGCM 1号投資事業有限責任組合。
上場時の国内の売り出しは計396万8,400株で、表の4者のほかに個人5人が売り出した。
上場後の2026年7月22日時点で、SOMPOホールディングスの議決権の割合は上場前の24.12%から17.49%に下がり (表の比率とは分母が違う)、SOMPOホールディングスはティアフォーの「その他の関係会社」に当たらなくなった。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、その他の関係会社及び主要株主の異動に関するお知らせ (2026年7月22日)

レベル4の認可と運行の実績

場所	内容	時期
物流施設 GLP ALFALINK相模原	道路運送車両法に基づくレベル4の認可。実験が目的で、運行はしていない	2023年10月
石川県小松市 (小松駅〜小松空港)	レベル2で通年運行を開始	2024年3月
長野県塩尻市 (塩尻駅〜塩尻市役所)	歩行者と一般車両が混在する一般道で、最高時速35キロメートルのレベル4の認可 (全国初)	2024年10月
長野県塩尻市	レベル4で運行するための特定自動運行の許可	2025年1月
石川県小松市 (小松駅〜小松空港)	レベル4の認可	2025年3月
沖縄県豊見城市	約18キロメートルの路線で有償運行。レベル4の認可に向けて走行データを集めた	2025年11月〜2026年2月
神奈川県平塚市	いすゞ自動車の大型電気バスで、既存のバス路線を使った実証実験	2025年12月〜
東京都・お台場	複数の車種を常時走らせる実証拠点「リファレンスサイト」を開設	2026年
羽田空港の制限区域	バスのレベル4の実現を目指す (国内の空港で初)。2027年度にレベル4の走行検証	2028年度の実現が目標

レベル4は、決められた条件の下で運転者を必要としない自動運転。
レベル2は、運転者が乗って監視する運転支援。
会社は2026年5月時点で、6自治体でレベル2かレベル4の通年運行の実績があるとしている。
国が選んだレベル4の「先行的事業化地域」13地域のうち、8地域にティアフォーが関わる。

出典: 訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日) 、ティアフォー公式サイト (事例・発表)

主な協業先と計画

協業先	対象	内容と計画
トヨタ自動車	次世代電気自動車 e-Palette	自動運転システムを開発中。発売や導入の計画は非公表
いすゞ自動車	大型路線バスエルガ、エルガEV	エヌビディアの車載コンピューターを載せたレベル4のバスを開発中。発売や導入の計画は非公表
スズキ	乗り合い送迎向けの小型車ソリオ	交通空白地域の移動サービス向けに開発中。発売や導入の計画は非公表
ヤマハ発動機 (合弁会社イヴ・オートノミー)	工場内の搬送車	商用化済み。2026年6月時点で90台。運用台数に応じたライセンス料を受け取る
コマツ、アースブレーン	ダンプトラック (最大積載量40トンと93.9トンの2機種から)	土木・採石の現場向け。2027年度中の試験導入と実用化を目指す
KDDI、KDDIスマートモビリティ	自動運転のバス・タクシー・シャトルバス	2030年までに累計1,000台規模の商用導入を目指す
アステモ	乗用車向けの自動運転AI	AIの開発基盤を共同でつくる。基盤は2030年ごろの実用化、乗用車への搭載は2030年代前半を目指す
ルネサスエレクトロニクス	車載半導体 R-Car Gen 5	オートウェアと自動運転のAIモデルを動かすための開発基盤を共同でつくる
エヌビディア	自動運転のAIモデルと車載コンピューター	AIモデル Alpamayo をオートウェアに組み込んだ。Cosmos で学習用のデータを生成
JR東海	鉄道駅と結ぶ二次交通	2025年12月に資本業務提携
ヤマト運輸、三菱ふそうトラック・バス	セミトレーラー	関東と関西を結ぶ幹線輸送で、運転者が乗って監視する高度な運転支援 (レベル2プラス) の走行を実証 (2026年2月)
日本交通	タクシー	高性能センサーを載せたタクシーで走行データを収集
日本製鉄	製鉄所内の大型特殊用途車両	名古屋製鉄所で自動運転化を進める
防衛省	警備用の無人車両	朝霞駐屯地で2台を使って実証。事業期間は2027年3月末まで
ホリバMIRA (英国)	小型電気バス Minibus 2.0	英国の試験場で自動運転バスの実証を開始
チューリング・ドライブ (台湾)	閉鎖空間向けと、低速で走る車両向けの自動運転	2025年12月に出資し、資本業務提携

協業する自動車メーカーと大手部品メーカーは2026年5月時点で18社 (間接的に関わる企業を含む)。計画は各社の発表と会社の説明資料による。

出典: 2026年9月期第3四半期決算説明資料 (2026年8月14日) 、訂正有価証券届出書 (2026年7月13日提出) 、ティアフォー公式サイト (事例・発表)

📋 詳細情報

技術・事業

技術概要: 無償で公開されている自動運転ソフト「オートウェア」を土台に、商用化に必要な品質と機能を加えた自社製品を提供する。製品は、車に載せるソフト「Pilot.Auto」、開発と運行管理をクラウドで行う「Web.Auto」、センサーと車載コンピューターを組み合わせた「Edge.Auto」の3つ。車種ごとに必要なソフトウェアとハードウェアの構成を標準化したリファレンスデザイン (参照設計) を用意している。顧客の自動車メーカーは、自社独自の部分の開発に集中できる。
コア技術: 設計思想の中核を、同社は「マイクロオートノミー・アーキテクチャ」と呼ぶ。共通の要素技術を土台に、バス、トラック、特殊用途車両、タクシーなど用途の違う車両へレベル4の自動運転を広げる考え方である。他社のハードウェアやソフトウェアと組み合わせることを前提にしている。2026年3月には、AIが走行経路まで生成するレベル4向けのソフトウェアを、オートウェアの一部として公開した。認識のAIと経路生成のAIを組み合わせる方式と、1つのAIが認識から操作までを担うエンドツーエンド (E2E) 方式のどちらかを選べる。
事業セグメント: 事業は自動運転の単一セグメントで、3つのサービスに分かれる。「モビリティサービス」は、自動運転バスの販売と導入支援、保守を手がける。「デベロップメントサービス」は、自動車メーカーや建設機械メーカーから開発を受託し、量産後は1台ごとにライセンス料を受け取る。「ソリューションサービス」は、開発用のソフトウェアやセンサー、教育講座の提供と、国から受託した研究を含む。2025年9月期の売上高に占める割合は、順に35.4%、20.8%、43.9%だった。
主力製品・モデル: Minibus 2.0 (自動運転の小型電気バス)

パフォーマンス

業績・市場

前年比成長: 65.60%
営業利益率: -163.90%
R&D 投資率: 133.40%

ガバナンス

経営陣・組織

CEO: 加藤真平
創業者: 加藤真平氏ら (2015年12月に名古屋市で設立)
役員: 取締役CFO (最高財務責任者) 阪口聡志、社外取締役川﨑達生 (ユニゾン・キャピタル取締役会長)、社外取締役北野宏明 (ソニーグループチーフテクノロジーフェロー)、執行役員COO (最高執行責任者) 三好航、執行役員CSO (最高戦略責任者) 新海正史、執行役員CHRO (最高人事責任者) 村岡広紀、執行役員CIO (最高情報責任者) 継岩直充
子会社: 連結子会社: ティアフォー・ノースアメリカ (TierIV North America、米国、100%)、ヒューマン・データウェア・ラボ (Human Dataware Lab.、名古屋市、100%)。持分法適用関連会社: イヴ・オートノミー (eve autonomy、静岡県磐田市、49.0%)、AI教習所 (福岡県大野城市、43.4%)、マップフォー (名古屋市、36.6%)

専門指標

業界別スペック

主要製品: Pilot.Auto・Web.Auto・Edge.Auto・車載カメラ (C1・C2・C3)・センサーフュージョンシステム・Minibus 2.0・ファンファーレ・L4 RIDE・ADEEA・自動運転キット (ADK)・Co-MLOpsプラットフォーム・Bluebird・L4 V&V・DTVキット・自動運転技術講座とパートナープログラム・イヴ・オートノミー・マップフォー・AI教習所・ヒューマン・データウェア・ラボ・ティアフォー・ノースアメリカ
主力モデル: Minibus 2.0 (自動運転の小型電気バス)
自動運転レベル: レベル4 (塩尻市と小松市の一般道で認可)
事業の内容: オープンソースの自動運転ソフトと車両の開発
自動運転システム: Pilot.Auto (オートウェアを基に開発した車載ソフト)
半導体の調達先: エヌビディア、ルネサスエレクトロニクス
開発と運行の段階: 6自治体で通年運行 (2026年5月時点)、39都道府県127市区町村で実証 (2026年3月時点)
研究開発費: 85億5,100万円 (2025年9月期。別に国の補助金収入が55億2,500万円)
資金調達の累計: 累計391億円 (上場前、会社資料)
直近の資金調達: 2026年7月に上場、公募で1,744万9,600株を発行
上場の状況: 上場済み (2026年7月22日、東証グロース)

⭐ 強み・特徴

①国内の実績 39都道府県127市区町村で実証実験をした。歩行者と一般車両が混在する一般道では、全国で初めてレベル4の認可を取得した (長野県塩尻市、2024年10月)
②社外に広がる開発者オートウェアのコードを書いた技術者600人のうち、68.2%は同社と協業先以外に属する (2026年4月1日時点)。同社は、すべてを自社で開発する場合より研究開発費を抑えられると説明している
③車種と半導体を選ばない設計顧客がソースコードを確認でき、複数のメーカーの車載半導体に対応する。自動運転システムを開発した車種は10を超える
④自動車メーカーとの関係協業する自動車メーカーと大手部品メーカーは18社 (2026年5月時点)。株主にはヤマハ発動機、いすゞ自動車、スズキが名を連ねる

📝 現状分析

売上高は伸びているが、研究開発費が売上高を上回る状態が続く。2025年9月期は売上高64億1,000万円に対し、研究開発費が85億5,100万円、営業損失が105億600万円だった。国の補助金55億2,500万円を営業外収益に計上し、経常損失は55億400万円にとどまった。補助金は事業ごとに期間が決まっており、2026年9月期の第3四半期累計では、一部の事業が終わったため前年同期より8.5%減った。売上高の9割超は国内向けである。2025年9月期は、販売先の上位3つ (アイサンテクノロジー、新エネルギー・産業技術総合開発機構、経済産業省) が売上高の50.2%を占めた。自動車メーカーなどとの開発案件のうち、商用化したのはヤマハ発動機と組んだ工場内の搬送車だけである。トヨタ自動車、いすゞ自動車、スズキ、コマツとの案件は開発の段階にある (2026年8月の決算説明資料)。

🧭 ビジョン・戦略

車種によって戦い方を変える。決まった路線を走るバスと、工場の敷地のような閉鎖空間で動く特殊用途車両は、他社より先にシェアを取る「先行逃げ切り型」とする。タクシー、トラック、乗用車は、海外の企業が多額の研究開発費を投じて先行している。このため過度な投資を抑え、技術が広く行き渡ってから追い上げる「後方追い上げ型」とする。収益の柱は、車両を仕入れて改造し販売する事業から、自動車メーカーの量産に伴うライセンス料へ移す方針だ。海外は米国の子会社を拠点に、段階を踏んで広げる。

🔮 今後の展望

同社は、車両の運用台数を2025年9月期の114台から2030年9月期に1,800台超へ増やす目標を掲げる。経常損益が黒字になる目安は、累計で約800台としている。政府は2030年度までに自動運転サービスの車両を1万台にする目標を掲げている。同社はKDDIと、2030年までに累計1,000台規模の商用導入を目指す。焦点は3つある。1つ目は、自動車メーカーとの開発案件が量産に移る時期。2つ目は、補助金が減っても研究開発費を賄えるだけの売上総利益を確保できるかどうか。3つ目は、2026年11月中旬に発表する2026年9月期の決算と、翌期の業績予想である。

📊 詳細ビジネスデータ

⚙️ アルゴリズム・メカニズム

これまでの自動運転は、AIが周囲を認識し、判断と制御は人が定めたルールに従う方式が中心だった。同社は、運転の判断にもAIを使う方式と、1つのAIが認識から操作までを担うエンドツーエンド (E2E) 方式の開発を進めている。2026年3月に公開したソフトウェアは、2つの方式から選べる。1つは、周囲の変化を確率として捉える方式で、拡散モデルと呼ぶ生成AIの技術を使う。もう1つは、現実の世界の動きを予測する「世界モデル」の考え方を取り入れたE2E方式である。同じ月に、エヌビディアのAIモデル「Alpamayo」をオートウェアに組み込み、交通の状況を言葉で解釈して判断する機能を加えた。2026年9月に公開した、開発の手本となるAIモデル「METEOR」は、高精度地図を使わず、車載カメラ8台の映像だけで周囲の認識から経路の生成までを行う。

🏗️ システム基盤構成

開発の基盤は、走行データを複数の企業で持ち寄る「Co-MLOpsプラットフォーム」(2024年1月公開) である。カメラと、レーザー光で距離を測るセンサー「LiDAR (ライダー)」で各地の走行を記録し、そのデータを共有する。人の顔やナンバープレートは判別できないように加工し、AIの学習に使う正解の情報 (ラベル) を自動で付ける。事故の直前のような集めにくい場面は、エヌビディアのデータ生成用のAI「Cosmos」で作ったデータで補う。車載コンピューターでは、エヌビディアとルネサスエレクトロニクスの車載半導体に対応する。2026年8月には、科学技術振興機構の事業に参画したと発表した (採択は2025年12月)。1つのAIが認識から操作までを担うエンドツーエンド (E2E) 方式の推論を効率よく処理するAI半導体について、論理設計と開発ツールをオープンソースにする方針である。

💰 売上の見込み

2026年9月期の会社予想は、売上高が84億8,400万円 (前期比32.4%増)、営業損失が112億3,900万円。経常損失は65億9,300万円、最終損失は67億3,600万円を見込む。サービス別の売上高は、モビリティサービスが29億4,100万円 (29.7%増)、デベロップメントサービスが24億8,500万円 (86.8%増)。ソリューションサービスは30億5,700万円 (8.7%増) を見込む。研究開発費は95億5,000万円の計画で、会社は前期比11.6%増と説明している。第3四半期までの売上高は51億7,800万円で、通期予想の61.0%に当たる。同社は、自動運転バスの納車と開発案件の売上計上が第4四半期に集中するとして、予想を据え置いた。

💸 売上の出どころ

収益は3つの段階で得る。開発の段階では、導入支援や開発受託の対価を案件ごとに受け取る。2025年9月期の平均単価は、モビリティサービスが2,200万円、デベロップメントサービスが1億2,400万円だった。導入と量産の段階では、自動運転バスや、センサーと車載コンピューターを一式にした自動運転キットを販売する。車両販売の平均単価は8,000万円だった。運用の段階では、保守やソフトウェアの更新の対価とライセンス料を継続して受け取る。保守・運用の平均単価は、運用中の車両1台あたり700万円だった。ソースコードは無償で公開している。対価を得るのは、商用化に必要な設計、品質の確保、車両への組み込み、運用の支援に対してである。

👤 経営者履歴

CEO — 加藤真平

加藤真平氏は1982年生まれ。米カーネギーメロン大学、米カリフォルニア大学での研究を経て、2012年に名古屋大学大学院の講師、2013年に准教授となり、2015年8月にオートウェアを公開した。同年12月にティアフォーを設立した際は取締役CTO (最高技術責任者) で、2023年4月に代表取締役CEO (最高経営責任者) 兼CTO、2025年4月から代表取締役CEOを務める。オートウェアを管理する国際業界団体 The Autoware Foundation では、2018年12月に代表理事に就き、現在はフェロー。東京大学大学院工学系研究科の特任准教授を兼ねる。

CTO / 主席科学者 — 高島芳仁

高島芳仁氏は米ペンシルベニア大学でコンピューターサイエンスの修士課程を修了した。米マイクロソフトと米アマゾン・ドット・コムで大規模なソフトウェア開発を指揮し、2022年にティアフォーへ入社した。執行役員CTO (最高技術責任者) として研究開発部門を統括する。

🇯🇵 日本企業との取引・関係

株主であり協業先でもある上場企業が多い。SOMPOホールディングス (8630) は筆頭株主で、上場後の議決権の割合は17.49%。ヤマハ発動機 (7272) とは、合弁会社のイヴ・オートノミー (eve autonomy) で工場内の搬送車を商用化した。いすゞ自動車 (7202) とは大型路線バス、スズキ (7269) とは小型車の自動運転を開発している。トヨタ自動車 (7203) とは次世代電気自動車 e-Palette、コマツ (6301) とはダンプトラックの自動運転システムを開発している。KDDI (9433) とは、2030年までに累計1,000台規模の商用導入を目指す。アイサンテクノロジー (4667) は2025年9月期の最大の販売先で、売上高の19.9%を占めた。JR東海 (東海旅客鉄道、9022) とは2025年12月に資本業務提携を結んだ。ルネサスエレクトロニクス (6723) とは、ルネサスの車載半導体でオートウェアを動かすための開発基盤を共同でつくる。

🚗 モデルラインナップ

自社で販売する車両は、自動運転の小型電気バス「Minibus」である。中国の比亜迪 (BYD) の小型電気バスを自動運転向けに改造したもので、2026年3月までに自治体やバス会社へ26台を販売した。現行の Minibus 2.0 は1回の充電で約200キロメートル (参考値) を走る。協業先の車両に載せる自動運転システムも手がける。ヤマハ発動機の電動カートを基にした工場内の搬送車は商用化した。いすゞ自動車の大型路線バス、トヨタ自動車の e-Palette、スズキの小型車ソリオ、コマツのダンプトラック向けは開発中である。

🛡️ 安全機能

Minibus 2.0 は、異常や故障が起きても安全に止まれるよう、ステアリングとブレーキを二重化している。車内と車外の全方位をカメラで映し、運行の担当者が遠隔で監視する。安全性の検証には、想定した走行場面 (シナリオ)、走行データ、評価用ツール、検証の手順をまとめた「L4 V&V」を使う。V&Vは検証と妥当性確認を指す。同社は、公道での人身事故が創業から2026年5月まで1件も無かったと公表している。

🤝 主要パートナーシップ

資本業務提携: ヤマハ発動機 (2017年8月)、KDDI (2018年2月)、いすゞ自動車 (2024年3月)、スズキ (2024年5月)、JR東海 (2025年12月)。
開発の協業: トヨタ自動車、コマツ、アステモ、ルネサスエレクトロニクス、エヌビディア、日本交通、日本製鉄、松尾研究所。
研究の連携: 東京大学、米カーネギーメロン大学、独ミュンヘン工科大学。
海外: 英国のホリバMIRA、台湾のチューリング・ドライブ (2025年12月に出資)。

🌏 輸出先・市場

売上高の9割超が国内向け。海外では、モビリティサービスとソリューションサービスをオーストラリアや英国など10カ国以上に展開した実績がある。米ピッツバーグと独ミュンヘンで試験走行を進めている。サウジアラビアでの自動運転バスの実証事業は、2026年9月に経済産業省の補助事業に採択された。

基本情報

上場・財務

本社: 東京都品川区北品川
創業: 2015
従業員: 連結418人 (2026年5月末)
上場: 東京証券取引所グロース市場
銘柄コード: 593A
上場ステータス: 上場済
売上高 (最新期): 64億1,000万円 (2025年9月期・連結、前期比65.6%増)
IPO 日: 2026-07-22

コンプライアンス

信用・米制裁

銀行信用: 健全
🇺🇸 米制裁: なし

グローバル

海外進出

資金流出: なし

出典・検証

📚 信頼性メタデータ

信頼度: 🅰 一次情報
最終確認: 2026-09-28 14:15:41
検証者: claude+primary-sources

海外子会社・拠点

会社	役割	所在地	出資比率
ティアフォー・ノースアメリカ (TierIV North America)	北米での協業先と事業の開拓。2020年12月設立	米国カリフォルニア州	100% (連結子会社)
チューリング・ドライブ	空港・工場・港湾などの閉鎖空間と、低速で走る車両の自動運転	台湾・新北市	非公表 (2025年12月に出資)

資金調達と資本提携の履歴

内容	時期	相手
資本業務提携	2017年8月	ヤマハ発動機
資本業務提携	2018年2月	KDDI
資本業務提携	2024年3月	いすゞ自動車
資本業務提携	2024年5月	スズキ
資本業務提携。第三者割当増資で資本金と資本剰余金が5億円ずつ増加	2025年12月	JR東海 (東海旅客鉄道)
20億円の融資契約 (当座貸越10億円と期間2年の長期借入10億円)	2026年2月	三菱UFJ銀行
1,744万9,600株を発行。会社は純資産が174億700万円増える見込みと説明	2026年7月	公募 (東証グロース上場)

出典 URL

https://www.jpx.co.jp/listing/stocks/new/t13vrt000001ihj9-att/07TIERIV-Outlinet.pdf
https://www.jpx.co.jp/listing/stocks/new/t13vrt000001ihj9-att/07TIERIV-1s.pdf
https://tier4.co.jp/updates/press-release/20260609
https://tier4.co.jp/updates
https://disclosure2.edinet-fsa.go.jp/WZEK0040.aspx?S100YQ9S,,
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/ef51e491/92a9/4bb1/88a2/563d4051502c/140120260813520083.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/9f1229b9/e588/454f/bf8f/c039e7df655b/140120260813519648.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/f267d7b5/e176/4b7e/94e6/e3305d645a19/140120260721596913.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/d826ea5d/fb30/4a0b/81cc/052bfc2cbacf/140120260721596916.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/fe573c22/1965/419e/adc9/ba243a95cc37/140120260721596915.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/7e39b1b6/d65d/47f5/bd0c/659c498f8884/140120260806513031.pdf
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS83940/2c376381/de47/45b6/9b5a/7b8abcddecc6/140120260904531985.pdf
https://tier4.co.jp/about-us
https://tier4.co.jp/products
https://tier4.co.jp/services
https://autoware.org/about/members/
https://github.com/autowarefoundation/autoware

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ティアフォー主導の自動運転ソフト、開発の輪は海外に広がるが売上高の9割超は国内向け

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ティアフォー

📦 製品・商品 (20)

🧪 技術・サービス (13)

🔭 構想 (1)

📊 開示データ (10)

連結業績の推移 単位: 百万円

サービス別の売上高 単位: 百万円

主な販売先 単位: 百万円

事業の指標

会社が示す収益の目安と目標

連結の財政状態 単位: 百万円

国の助成・委託事業

上場前の主な株主

レベル4の認可と運行の実績

主な協業先と計画

📋 詳細情報

技術・事業

業績・市場

経営陣・組織

業界別スペック

⭐ 強み・特徴

📝 現状分析

🧭 ビジョン・戦略

🔮 今後の展望

📊 詳細ビジネスデータ

⚙️ アルゴリズム・メカニズム

🏗️ システム基盤構成

💰 売上の見込み

💸 売上の出どころ

👤 経営者履歴

CEO — 加藤 真平

CTO / 主席科学者 — 高島芳仁

🇯🇵 日本企業との取引・関係

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🛡️ 安全機能

🤝 主要パートナーシップ

🌏 輸出先・市場

上場・財務

信用・米制裁

海外進出

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海外子会社・拠点

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