本研究では、複数物体追跡問題を解決するための単純ながら効率的なスキームであるTransTrackを提案します。TransTrackは、アテンションベースのクエリ-キー機構であるトランスフォーマー構造を活用しています。前フレームから得られた物体特徴を現在フレームのクエリとして使用し、新規出現する物体の検出を可能にする一連の学習済み物体クエリを導入しています。これにより、物体検出と物体関連付けを一回で達成する新しい検出と追跡の統合パラダイムが構築されます。これによって、追跡による検出方法における複雑な多段階設定が簡素化されます。MOT17およびMOT20ベンチマークにおいて、TransTrackはそれぞれ74.5％および64.5％のMOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）を達成しており、最先端手法と競争力のある結果となっています。私たちはTransTrackが複数物体追跡に対して新たな視点を提供することを期待しています。コードは以下のURLで公開されています: \url{https://github.com/PeizeSun/TransTrack}。