ティアフォー（TIER IV）ってどんな会社？事業内容・強み・年収・就職・転職難易度を徹底解説

ティアフォー（TIER IV）は、自動運転技術を「特定企業の独占資産」ではなく「社会インフラとしてのオープンソース」にするという哲学を掲げ、2015年に名古屋大学の加藤真平准教授（当時）によって創業されました。社名の「TIER IV」は自動運転レベルの最高水準を意識したもので、同社が自律走行技術の最前線を目指す意志を端的に表しています。

中核プロダクトであるオープンソースの自動運転ソフトウェア「Autoware」は、学術研究・スタートアップ・大企業・政府機関など世界中の多様なプレイヤーが利用する生態系を形成しています。ティアフォーはAutowareのコア開発を主導しつつ、企業向けのエンタープライズサポート・車両統合・実証実験支援を事業として展開します。

自動運転はロボティクス・AI・機能安全・通信・法規制が複雑に絡み合うため、単独企業のクローズドソースでは限界があります。OSSエコシステムを通じた「集合知の活用」という戦略は、業界内でも高く評価されており、GoogleのAndroid戦略とも比較されることがあります。

転職市場においては、「自動運転の最前線で世界規模の技術課題に向き合いたい」という意欲の高いシニアエンジニアにとって、ほとんど唯一無二の国内環境を提供する会社です。

企業概要

項目	内容
正式社名	株式会社ティアフォー（TIER IV, Inc.）
設立	2015年12月
代表取締役CEO	加藤 真平（名古屋大学特任准教授・Autoware創始者）
本社所在地	愛知県名古屋市中村区名駅4-7-1 ミッドランドスクエア内（東京オフィスあり）
資本金	非公開
従業員数	推計200〜350名程度（2024年時点・正確な数値は非公開）
上場区分	非上場（未上場）
売上高	非公開
平均年収	非公開（推計600〜900万円台・スキル・職位により変動大）
平均年齢	推計30代前半（研究者・高度技術者が多いため実態はやや高め）
平均勤続年数	非公開（創業10年未満のスタートアップ）
事業内容	自動運転OSS「Autoware」の開発・商業展開、自動運転システムの設計・受託開発、自動運転EV「Milee」等の車両ハード開発

ティアフォーは愛知県名古屋市に本社を構えますが、東京にもオフィスがあり、リモートワーク併用のエンジニア採用が行われています。トヨタ自動車・パナソニック・TDK・ソフトバンク・MUFGなどの大企業が株主に名を連ねており、資本面でも手厚い支援を受けています。財務詳細は非公開のため、本記事の数値は公開情報をもとにした推計です。

主な事業内容

ティアフォーの事業はAutowareを軸としたソフトウェア開発・車両統合・エコシステム運営という三層構造で成り立っています。純粋なソフトウェア会社でも純粋なハードウェア会社でもなく、「システムとしての自動運転」を社会実装することに特化しています。

自動運転OSS「Autoware」の開発・維持

Autowareは2015年にティアフォーが公開した世界初の自動運転向けOSSで、ROS（Robot Operating System）をベースにしたモジュラーアーキテクチャが特徴です。認識・予測・計画・制御の各レイヤーが分離されており、研究者が特定モジュールの改良を試しやすい構造です。2022年にAutoware財団（Linux Foundation傘下）へ管理が移譲され、ガバナンスのオープン化が進みました。

世界80カ国超、600以上のプロジェクトで利用されており、ロボタクシー・自動配送・バス・空港内モビリティなど多様なユースケースで実績を積んでいます。ティアフォーはAutoware財団の主要スポンサーとして引き続きコア開発を主導しています。

エンタープライズ向け自動運転システム開発

自動車メーカー・物流会社・インフラ会社向けに、Autowareをベースとしたカスタム自動運転システムの設計・実装・検証・量産支援を提供します。国内外の実証実験プロジェクトを多数受注しており、公道走行の経験値が蓄積されています。

機能安全規格（ISO 26262）・情報セキュリティ（ISO/SAE 21434）への対応も手がけており、量産車両への組み込みを視野に入れた品質レベルの実装が求められます。

自動運転EV「Milee（マイリー）」等の車両開発

ティアフォーは自動運転ソフトウェアだけでなく、Autowareを走らせるための専用電気自動車「Milee」の開発・量産も手がけています。オープンプラットフォームとしての設計思想を持ち、サードパーティがMileeをベースに独自のモビリティサービスを構築できることを意識した仕様です。

ソフトとハードを垂直統合して提供できる点は、ソフトウェアのみを提供する競合との差別化要因になっています。

Autowareエコシステムの運営・支援

世界各地のAutowareユーザーコミュニティへの技術支援・トレーニング・コンサルティングも収益源のひとつです。Autoware Conferenceの開催やAutoware財団を通じたグローバルパートナーシップの維持・拡大により、自動運転OSSエコシステムの中心的ハブとしての地位を強化しています。

ティアフォーの強み

強み1. 世界標準の自動運転OSSを握る技術的優位

Autowareは自動運転ソフトウェアのデファクトOSSとして確立されており、世界のアカデミア・スタートアップ・大企業が蓄積した知見が還流し続けます。ティアフォーはこの生態系の中心に位置しているため、世界中の最先端研究成果をいち早くキャッチアップしながら自社の技術力を強化できる構造にあります。転職者にとっては、世界水準の自動運転技術の最前線に身を置けるという希少な経験価値があります。

強み2. 名古屋大学・産学連携による研究知見の蓄積

創業者の加藤CEOが現役の研究者でもある点は、技術戦略の根拠となる学術知見がダイレクトに事業に反映されることを意味します。トヨタ自動車・パナソニック・TDKといった大企業との共同研究・資本連携は、資金力だけでなく実車データ・製造ノウハウ・量産ネットワークへのアクセスをもたらします。

強み3. OSSビジネスモデルによる参入障壁と信頼性

Autowareをオープンにすることで、競合が「Autowareよりも良いOSS」を独力で作ることを極めて困難にしています。OSSのエコシステムが成熟するほど乗り換えコストが上がるため、長期的な競争優位が維持されます。また、国・公共機関が採用しやすいオープンな技術スタックであることも、ガバメントモビリティ案件での強みになっています。

強み4. グローバルな開発環境とダイバーシティ

Autowareのユーザーコミュニティが世界規模であるため、海外との共同開発・技術議論・コードレビューが日常的に発生します。外国籍エンジニアの採用も積極的で、英語が業務言語として機能する場面が多い国内スタートアップとして珍しい部類に入ります。国際的なキャリアを構築したいエンジニアにとって魅力的な環境です。

強み5. ソフト・ハード・システムの垂直統合

Autowareというソフトウェアだけでなく、専用車両Mileeの開発・量産まで手がける垂直統合モデルは、「ソフトと車両の最適化」を競合より深くやりきれる強みを生みます。組み込みソフト・センサー統合・通信スタック・車両制御を一気通貫で学べる環境は、自動運転エンジニアとしての市場価値を急速に高めます。

強み6. 大企業連携による量産・社会実装への射程

トヨタ・パナソニックといった量産インフラを持つ大企業との資本・業務連携は、研究試作どまりにならず実際の社会インフラとして自動運転を展開できる現実的な射程を与えます。社会実装の実績が蓄積されるほど、次の大型案件・調達・M&A・IPOの可能性が高まります。

ティアフォーの年収事情

ティアフォーの給与水準は公開情報が限られており、正式な平均年収は非公開です。高度専門職（自動運転エンジニア・機能安全スペシャリスト・機械学習エンジニア）については、国内スタートアップの中でも競争力ある水準を設定していると業界では認識されています。一方でディープテック系スタートアップとして短期的な報酬よりも技術的チャレンジ・ミッション・株式アップサイドを重視する文化があります。

職種別の想定年収レンジ

職種	想定年収レンジ（推計）
自動運転ソフトウェアエンジニア（シニア）	750〜1,100万円
機械学習エンジニア / AIリサーチャー	700〜1,000万円
組み込みソフトウェアエンジニア	600〜900万円
機能安全エンジニア（ISO 26262）	700〜950万円
ROSエンジニア / ロボティクスエンジニア	600〜850万円
システムアーキテクト	800〜1,100万円
ビジネスデベロップメント / アライアンス	550〜800万円
プロジェクトマネージャー（車両開発）	600〜850万円

※すべて公開情報をもとにした推計値。実際のオファーはスキル・経験・交渉により変動します。

給与制度の特徴

スタートアップとして成果・スキルベースの評価体系を採用しています。高度専門職においては、市場の希少性を考慮したオファーが行われる傾向があります。株式報酬（ストックオプション等）については、非公開のため詳細は選考プロセスで直接確認する必要があります。

年収を見る際の注意点

• 平均年収は非公開。口コミサイトの数値はサンプル数が少ないため参考値に留まる
• 職種の希少性（機能安全エンジニア等）によって年収レンジの幅が大きい
• ディープテック系の特性として、報酬の一部をSO（ストックオプション）で補完する場合があることを理解したうえで比較する
• 愛知（名古屋）勤務と東京勤務では生活コスト・住宅手当の有無に差が出る可能性がある
• キャリアアップのスピードが速いため、入社後2〜3年での給与改定も交渉の余地がある

ティアフォーの働き方・福利厚生

勤務時間・休日

フレックスタイム制または裁量労働制（職種により異なる）を採用しており、研究・開発職は高い自律度で時間管理が行われます。土日祝休みが基本で、年間休日はスタートアップ水準の120日前後と推計されます。

リモートワーク

名古屋本社・東京オフィスの両拠点を活用しつつ、リモートワークを積極的に許容しています。Autowareコミュニティが世界規模であるため、時差を跨いだオンラインコラボレーションが日常的に発生し、非同期コミュニケーション能力が自然と鍛えられます。

主な福利厚生

• 各種社会保険完備
• 書籍購入・学会参加・論文投稿費用の会社負担（研究開発職）
• 技術カンファレンス参加支援（国内外含む）
• フレックスタイム制 / 裁量労働制
• 副業・兼業の可否は個別確認が必要
• 産育休取得実績あり（詳細は非公開）
• 英語学習支援（グローバル環境のため）
• 拠点間勤務・転居サポート（条件付き）

注意点

ディープテックスタートアップとして、プロジェクトの性質上、実証実験・車両テストが伴う業務では現場出張が発生します。リモートのみで完結する環境ではなく、フィールドワークを含む業務特性を事前に理解したうえで応募することを推奨します。

ティアフォーの社風・カルチャー

一言で表すなら「研究者気質の実装集団」

アカデミアの知的探求心と、実際に公道を走らせるという強いアウトカム志向が共存しています。「論文で終わらせず、走らせる」という実証主義が文化の核にあります。英語・日本語が混在するグローバルな環境で、職位よりも技術の深さで尊重される雰囲気です。

評価される人物像

• 自動運転・ロボティクス・組み込みの深い専門知識を持ち、さらに探求し続ける意欲がある人
• コードを書くだけでなく、システム全体のアーキテクチャを考えられる人
• 英語での技術議論・コードレビュー・ドキュメント作成に抵抗がない人
• OSSコントリビューションの経験があり、オープンな開発文化に共感できる人
• 不確実性の高いパイオニア領域で試行錯誤を楽しめる人

表面的なイメージと実態の差

「自動運転というワクワクする技術」への興味だけで入社すると、機能安全規格（ISO 26262）・AUTOSAR・SOC制約・リアルタイムOS等、地道で難易度の高い組み込み知識が膨大に求められることにギャップを感じるケースがあります。また、ディープテック特有の長いR&Dサイクルにより、短期的な製品リリースの達成感より長期的な研究的達成感でモチベーションを維持できる人に向いた環境です。

ティアフォーの転職難易度

難易度：S級（国内最高水準の技術専門性が必要）

ティアフォーの採用ターゲットは、自動運転・ロボティクス・機能安全・機械学習などの高度専門分野において、国内外でトップクラスの知識と実装経験を持つエンジニアです。未経験からの転職や異業種からの参入は、ほぼすべてのポジションで非常に困難です。

理由1. 技術的なドメイン知識の壁が極めて高い

Autowareへのコントリビューション経験・ROS/ROS2の実践的スキル・センサーフュージョン（LiDAR/カメラ/GNSS）・MPC/PID制御・カルマンフィルタなど、自動運転固有の技術スタックへの習熟が前提とされます。一般的なWebエンジニアやAIエンジニアのスキルセットとは大きく異なります。

理由2. 機能安全・規格対応の専門性

量産車両への組み込みを目指すポジションでは、ISO 26262（機能安全）・SOTIF（意図された機能の安全）・サイバーセキュリティ規格（ISO/SAE 21434）への理解・実装経験が問われます。これらの資格・経験を持つ人材は国内でも非常に希少です。

理由3. グローバルコミュニケーションへの対応

Autowareコミュニティは世界規模であり、英語での技術ディスカッション・ドキュメント作成・コードレビューが日常業務に含まれます。英語での深い技術議論ができることが採用の前提条件となるポジションも少なくありません。

ティアフォーに向いている人

タイプ1. 自動運転・ロボティクスを深掘りしたいシニアエンジニア

Webサービス・スマホアプリなどの上位レイヤーから離れ、ハードウェアに近いシステムソフトウェア・組み込み・センサー処理の領域で世界規模のプロジェクトに貢献したいエンジニアに最適です。

タイプ2. OSSコミュニティで世界と戦いたいソフトウェアエンジニア

Autowareのコア開発に関わることで、GitHubを通じた世界規模のコードレビュー・議論・共同開発に参加できます。OSSへの貢献を通じた国際的な技術的評価の確立を目指す人にとって、これ以上ない舞台です。

タイプ3. 産学連携のディープテック環境で研究を実装したい人

学術研究の最前線と実ビジネスの接点に立ちたい人。論文で終わるのではなく、公道を走る実システムとして研究成果を社会実装することにやりがいを感じる人に向いています。

タイプ4. グローバルに活躍するエンジニアキャリアを構築したい人

英語・グローバルコラボレーションが日常の環境で、国際的な自動運転技術開発に携わりたい人。Autowareの知名度が世界規模であるため、在職中に得た経験・スキルは海外転職にも直結します。

タイプ5. 社会インフラとなる技術に関わりたい人

自動運転は交通事故削減・高齢者移動支援・物流効率化など、社会的意義が非常に大きいテーマです。技術が実際に人の命や生活を守ることへの強いモチベーションがある人は、長期にわたって高いコミットメントを維持できるでしょう。

ティアフォーに向いていない人

批判ではなく、ミスマッチを防ぐための情報として記載します。

• タイプ：短期間での製品リリースサイクルを好む人 — 自動運転はV&V（検証・妥当性確認）に長い時間がかかり、短期的な「リリース→フィードバック」サイクルを回す環境とは異なる
• タイプ：専門外の汎用エンジニアリング経験で参入したい人 — 一般的なWebアプリ・モバイル開発の経験では、自動運転固有のドメイン知識の壁を超えることが難しい
• タイプ：英語でのコミュニケーションを避けたい人 — グローバルコミュニティが基盤であるため、英語での技術議論を回避し続けることは現実的に難しい
• タイプ：安定した大企業の処遇・安定感を求める人 — スタートアップとして組織・プロセスが発展途上であり、大企業の整備された制度・リソース感とは大きく異なる
• タイプ：成果が短期で可視化されることを強く求める人 — 自動運転の社会実装は規制・安全検証・インフラ整備が必要で、数年単位の時間軸で物事を考えられない人には窮屈

ティアフォーの選考対策

対策1. Autowareへのコントリビューション実績を作る

GitHubでAutowareリポジトリにコントリビューション（バグ修正・ドキュメント改善・モジュール開発）を実施しておくことが、最も強力な選考アピールになります。コントリビューション履歴はポートフォリオとして機能し、技術的な真剣度を証明します。

対策2. ROS/ROS2の実践的スキルを示す

自動運転を支えるROSエコシステムへの習熟は、ティアフォーの選考において中核的に問われます。個人・趣味プロジェクトで実際にROS2を使ったロボット・自律移動体の開発経験をアピールできると、書類選考の突破確率が高まります。

対策3. センサー・制御・認識の基礎知識を固める

LiDARやカメラを用いた点群処理・物体認識・軌道計画・フィードバック制御（PID・MPC）・カルマンフィルタなど、自動運転エンジニアリングの基礎体系を体系的に学んでおくことが選考対策の土台になります。Stanford・MIT・Udacityの自動運転オンラインコースも有効です。

対策4. 英語での技術ディスカッション能力を磨く

選考プロセスに英語での技術面接が含まれる場合があります。技術的な概念・設計の意思決定理由・トレードオフを英語で説明できるよう、日頃から英語での技術発信（ブログ・OSS活動・勉強会LT）を習慣化してください。

対策5. 機能安全・規格の基礎知識を押さえる

ISO 26262の基本的な概念（ASIL・ハザード分析・機能安全要件）を押さえておくことで、量産対応ポジションの選考で有利になります。専門資格（TÜV Rheinland等のISO 26262資格）があれば積極的にアピールしてください。

対策6. ミッションへの共感と技術の社会的意義を自分の言葉で語る

「なぜ自動運転が社会にとって重要か」「なぜティアフォーのアプローチ（OSS）が合理的か」を自分の経験・信念と結びつけて語れる準備をしてください。技術力に加えてミッション共感が選考の重要な軸になります。

ティアフォーへの転職で評価されやすい経験

• ROS/ROS2を使ったロボット・自律移動体の開発・実装経験
• LiDAR・カメラ・GNSS等のセンサーフュージョン実装経験
• 自動運転・ADAS系ソフトウェアの開発・検証経験（自動車OEM・Tier1サプライヤー等）
• 機能安全規格（ISO 26262）の実務経験・資格保有
• C++17/20を用いた組み込み・リアルタイムシステムの開発経験
• 機械学習（物体検出・セマンティックセグメンテーション・行動予測）の実装・研究経験
• Autowareへのコントリビューション実績（GitHubで確認可能）
• AUTOSAR Adaptive Platform の知識・実装経験
• 高精度地図（HD Map）の利用・生成・管理に関する知識
• シミュレーター（CARLA・LGSVL等）を用いたテスト自動化経験
• SOC（System on Chip）・FPGA等の組み込みプラットフォームでの実装経験
• 英語での技術ドキュメント作成・オープンソースプロジェクトへの参加実績
• 車両ダイナミクス・制御理論（MPC・LQR・状態空間モデル）の実践知識
• ロボティクス・宇宙・航空など安全性が最優先される組み込み開発の経験

特に評価されやすいのは、Autowareへの実コントリビューション実績と、ROS2を使った自律移動体の実装経験を両方持つエンジニアです。「理解している」より「実際にコードを書いて動かした」ことを示せる具体的な成果物（GitHubリポジトリ・論文・学会発表等）があると、選考プロセスを通じて大きなアドバンテージになります。

まとめ

ティアフォー（TIER IV）は、自動運転という21世紀最大の技術課題のひとつに、オープンソースというユニークな戦略で挑む国内随一のディープテックスタートアップです。Autowareという世界標準のOSSエコシステムの中心に位置し、トヨタ・パナソニックなど大企業の支援を背景に、研究から社会実装まで一気通貫で取り組んでいます。

採用難易度はS級と高く、自動運転・組み込み・機能安全のドメイン専門知識と英語コミュニケーション能力を同時に備えた人材が求められます。未経験からの転職は極めて困難ですが、該当スキルを持つエンジニアにとっては「世界最前線の自動運転開発を日本からリードする」という他にない環境が提供されます。

非上場企業であり財務詳細は非公開ですが、累計調達額は200億円超（推計）とされ、将来的なIPO・M&AのオプションやSOによる資産形成の可能性もあります。ただしこれは不確実であり、技術的チャレンジとミッションへの共感こそが転職理由の軸であるべきです。

自動運転を「仕事として社会実装したい」という強い意志と、それを裏付ける専門技術を持つエンジニアにとって、ティアフォーは日本でほぼ唯一無二の選択肢です。選考対策として、まずAutowareリポジトリへのコントリビューションから始めることを強く推奨します。