チューリング株式会社は2026年7月6日、シリーズAのエクステンションラウンドとして合計126.2億円の資金調達を実施したと発表した。
内訳は、AMD Ventures、三菱商事、三菱UFJ銀行、SUPERMICROなどを引受先とする68.2億円の株式調達と、三菱UFJ銀行との58.0億円の融資契約である。これにより、2025年11月に公表した1st Closeの152.7億円と合わせ、シリーズAラウンド全体で278.9億円の調達を完了した。
チューリングは東京都大田区に所在し、代表取締役は山本一成が務める。同社は完全自動運転の実現を目指し、E2E（End-to-End）自動運転システムおよびフィジカル基盤モデルを開発している。今回の資金は、計算基盤の拡充、社会実装に向けた事業体制の強化、人材採用に充てる。
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チューリング、シリーズAラウンド全体で278.9億円の資金調達を完了、エクステンションラウンドで126.2億円の資金調達を実施
【編集部解説】
今回のニュースで注目すべきは、金額そのものよりも誰が資金の出し手になったのか、という点にあります。
引受先に名を連ねたのは、AMD Ventures（半導体）、スーパーマイクロ（サーバー）、DataDirect Networks（ストレージ）、東京エレクトロン デバイス（半導体商社）といった顔ぶれです。これは自動車業界の常連投資家というより、AIの計算基盤（コンピューティング・スタック）を構成する企業群です。もちろん引受先には三菱商事やGMOインターネットといった事業会社も名を連ねていますが、それでも計算基盤の担い手がこれだけ出資に加わった点は、従来の自動運転投資とは異なる色合いを帯びています。つまりチューリングは、完全自動運転を「センサーやメカの問題」ではなく「大規模な計算とAIモデルの問題」として捉え直す姿勢を、資本構成の面からもにじませていると言えそうです。
ここで鍵となるのが、同社が開発する「E2E（End-to-End）自動運転」という設計思想です。従来の自動運転は、認識・予測・経路計画・制御といった処理をモジュールに分け、ルールやHDマップ（高精度地図）を組み合わせて構築する方式が中心でした。これに対しE2Eは、カメラ映像の入力から走行経路や操作判断までを、学習した一つのモデルが直接導き出すアプローチです。人間が事前に想定しきれない複雑な場面にも、学習を通じて柔軟に対応しうる点が特長とされています。
さらにチューリングは、その先の「フィジカル基盤モデル」も見据えています。これは、歩行者や信号を言語的に理解する大規模モデルを実世界の物理的動作へと接続する技術で、いわば生成AIに「身体」を与える試みと言えるでしょう。同社が掲げる射程は自動運転にとどまらず、AIロボット全般に応用可能な「フィジカルAI」の確立にまで及びます。
この技術が実装されれば、社会に与える影響は交通の枠を超えます。運転者不足に悩む物流や公共交通の担い手が変わり、移動そのものの経済構造が塗り替わる可能性があります。日本にとっては、少子高齢化という固有の課題に対する現実的な打ち手の一つになりうる、という意味合いも帯びてきます。
一方で、楽観だけでは済みません。E2E型のAIは判断の根拠が外から見えにくい「ブラックボックス性」を抱えており、事故が起きた際の責任の所在や説明可能性は、技術と制度の双方で未解決のままです。膨大な計算資源を前提とする開発競争は、資本力の格差がそのまま技術格差に直結しやすい構図も生みます。
規制の面でも論点は多く残されています。日本では2023年4月に施行された改正道路交通法で自動運転「レベル4」に相当する特定自動運行の許可制度が始まりましたが、あらゆる条件下で人間に代わるレベル5は、法整備も社会的合意もこれからです。実証を積み重ねる企業の動きと制度づくりとが、互いに影響し合いながら進む段階にあると言えるでしょう。
長期的な視点で見れば、この調達は「日本発のフィジカルAI」がグローバル競争の土俵に立てるかどうかを占う一つの試金石と受け止められます。テスラや中国勢が存在感を強めるE2Eの領域で、チューリングがどこまで独自性を築けるか。その挑戦の行方は、私たち日本の産業が次の10年でどのポジションを取るのかという、より大きな問いにつながっています。
【用語解説】
シリーズA（1st Close／エクステンションラウンド）
スタートアップが事業拡大のために行う資金調達の段階のうち、初期の本格ラウンドを指す。「1st Close」は同一ラウンドの一次締結、「エクステンション（延長）ラウンド」はその後に同条件で追加調達する枠を意味する。チューリングは両者を合わせて1つのシリーズAとしている。
E2E（End-to-End）自動運転
カメラ映像などの入力から、走行経路や操作判断までを、学習した一つのモデルが直接導き出す設計思想。認識・判断・制御をモジュールに分ける従来型と対比される。テスラが採用したことで注目され、近年開発の関心が高まっている。
フィジカル基盤モデル
歩行者・信号・道路状況などを言語的に理解する大規模AIモデルを、実世界の物理的な動作（運転操作など）へと接続する技術。生成AIに「身体」を与える試みと位置づけられる。
自動運転レベル4／レベル5
自動運転の技術段階を示す区分。レベル4は特定の条件下でシステムが運転を完全に担う段階、レベル5はあらゆる条件下で人間の運転を不要とする最終段階を指す。チューリングが目指すのは後者の「完全自動運転」である。
【参考リンク】
Turing株式会社（公式サイト）（外部）
完全自動運転の実現を目指す2021年設立のスタートアップ。ミッションや技術情報、最新ニュース、採用情報を掲載している。
AMD（AMD Ventures）（外部）
株式調達を引き受けた半導体大手。AI計算基盤を支えるCPU・GPUを手掛け、CVC部門としてAMD Venturesを持つ。
Super Micro Computer（スーパーマイクロ）（外部）
引受先の一社である米サーバーメーカー。AI・データセンター向けの高性能サーバーシステムを設計・製造している。
DataDirect Networks（DDN）（外部）
引受先の一社である米ストレージ企業。大規模AI学習を支える高速データストレージ基盤を手掛けている。
東京エレクトロン デバイス（外部）
引受先の一社である半導体商社兼技術ソリューション企業。半導体やAI関連の製品・技術を幅広く扱っている。
三菱商事（外部）
株式調達の引受先である総合商社。エネルギーから消費財まで幅広い産業領域で事業投資を展開している。
三菱UFJ銀行（外部）
株式調達の引受先であると同時に、58.0億円の融資契約の相手方となったメガバンクの公式サイト。
Tesla（テスラ）（外部）
E2E方式の自動運転を先行導入した米EVメーカー。チューリングが「We Overtake Tesla」で比較対象に掲げる。
【参考記事】
Turing｜STARTUP DB（外部）
増資68.2億円、三菱UFJ銀行の融資58億円、総額278.9億円の内訳を引受先8社とともに整理している。
チューリング、278.9億円の資金調達を達成｜VOIX（外部）
エクステンションの68.2億円と融資58.0億円を合わせ、総額278.9億円到達を簡潔に報じている。
シリーズA 1st closeとして153億円調達｜TOMORUBA（外部）
起点となった2025年11月の1st Close 152.7億円の内訳（優先株97.7億＋融資55億）を報じている。
E2E自動運転「現実味が増してきた」青木氏｜日経クロステック（外部）
共同創業者・青木俊介氏への取材。E2Eの考え方と、テスラや中国勢が追随する競争構図を解説している。
「Turing AI Day 2025」現地レポート｜EVsmartブログ（外部）
「Tokyo30」達成、計算能力を5〜10倍に高める方針、2030年の実用化ロードマップを現地取材で伝えている。
自動運転とVLAの関係性解説｜自動運転ラボ（外部）
VLAモデルやフィジカルAIの用語を整理し、E2E開発との関係を解説。国内ではTuringが先行と指摘している。
【関連記事】
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本記事で触れた国内レベル4の制度・実装状況を、政府目標と実数で具体的に把握できる関連データ記事。
【編集部後記】
完全自動運転という言葉には、どこか「いつか来る未来」の響きがあります。しかし今回の資金調達を丁寧に読み解くと、その未来を「計算とAI」という現在進行形の産業競争として捉える視点が浮かび上がってきました。
私たちがこの記事を今お届けするのは、金額の大きさを伝えたいからではありません。日本発の技術が世界とどう向き合おうとしているのか、その岐路を読者のみなさんと共有したいからです。数年後、街を走る無人の車を見上げたとき、この2026年夏の一歩を思い出していただけたら嬉しく思います。
