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ダッソー・アビエーションは、ラファール戦闘機を用いて2種類の人工知能アルゴリズムの試験を行った。これは9月の飛行試験中に実施された。試験は9月22日に行われた。同社によると、その目的は教師ありAIを航空機に導入することにあるという。このAIは、航空機を自律的に操縦するためのものではない。むしろ、パイロットを支援することを目的としている。.
AIアルゴリズムのうちの1つは、ダッソー・アビエーションのエンジニアによって開発された。もう1つは、タレス社と共同で開発された。タレス社は自社のAIアクセラレータ「cortAIx」を提供した。両方のアルゴリズムは、飛行条件下で試験された。.
これらの試験は計画の一環だ。ダッソー社は、ラファールのコックピットに制御・監視下のAIを導入する取り組みを進めている。この技術はパイロットを支援するために設計されたものであり、パイロットに取って代わることを意図したものではない。.
ダッソー社は、これら2つのAI機能が現在、十分に成熟したと述べた。これらはラファールのアップグレード候補として検討できる段階にある。同社はこれを前進と捉えている。これは、より高性能な戦闘機に向けた進展を示している。.
AIが研究室から航空機へと進出する
この飛行試験は、軍事用AIが従来のエンタープライズソフトウェアとは大きく異なる条件下で動作しなければならないという点で重要だ。.
航空機の機内コンピューティング環境は、電力、重量、処理能力、そして過酷な条件下での信頼性の高い運用が求められるという制約に縛られている。また、AIシステムは、限られている、不完全である、あるいは再現が難しい運用データに対処しなければならない。.
ダッソーは、3つの主要な課題を特定した。それは、実運用データやシミュレーションデータの可用性と品質を確保すること、AIと専門知識を融合させること、そして厳しい制約のある組み込みプラットフォーム上でコンピューティングリソースを最適化することである。.
こうした要件により、組み込みAIは重要な技術的課題となっている。航空機で使用されるアルゴリズムは、遠隔地のクラウドコンピューティングに全面的に依存するのではなく、情報をローカルで処理し、運用環境内で結果を導き出す必要がある。.
「主権AI」が防衛上の優先課題となる
この動きは、防衛分野における自国主導のAI能力への関心の高まりも反映している。.
ダッソーの戦略では、戦闘システムにおいて、安全で主権が確保され、教師ありのAIを導入することが求められている。同社は、フランスの国防省AI庁、cortAIxイニシアチブを通じてタレス社、およびハーマタンAI社と提携し、教師あり自律技術の進展と航空システムへのAI統合を加速させている。.
軍事システムには機密データや専門的な運用知識、国家安全保障上の要件が関わるため、自国開発のAIと外部から提供されるAIとの区別は、防衛機関にとって重要な意味を持つ。.
国内で重要なAI機能を開発することで、防衛関連メーカーはソフトウェアの更新、システム統合、および基盤となる技術スタックに対する管理権限を強化できる。.
ラファールのAIロードマップ
これらの新たなAI試験は、ラファールの継続的な技術進化の一環である。ダッソー社は、同機の能力を拡大し、無人システムを駆使した協働戦闘を支援することを目的とした「F5」規格の開発を進めている。.
同社はすでに、この方向性のもう一つの要素を実証している。 7月、ダッソー・アビエーションとハーマタンAIは、ラファールF4と、電子戦ペイロード「NAMIB」を搭載した無人航空システムを用いた飛行試験を実施した。NAMIBは防空レーダーからの電磁波を検知し、その位置を特定し、試験中にその情報がラファールに送信された。.
こうした一連の進展は、AIが単なる独立したソフトウェア機能として扱われるのではなく、航空機やセンサー、周辺システムにますます統合されつつあることを示している。.
日本の防衛技術分野への影響
この動向が日本にとって重要であるのは、同国がAI、自律システム、センサー、そして最先端の防衛技術への投資を続けているからだ。.
日本の防衛技術エコシステムには、エレクトロニクス、通信、ロボット工学、産業技術関連の企業が名を連ねている。こうした技術力は、エッジコンピューティング、レーダー処理、画像認識、電子戦、自律システム、安全な通信といった分野で役立つ。.
組み込みAIは、コンピュータへの安定した接続が期待できない環境で稼働するプラットフォームにおいて、特に有用である可能性がある。航空機、船舶、無人車両、遠隔センサーなどは、データを読み取り、人間のオペレーターをリアルタイムで支援するための処理を必要とする場合がある。.
この技術は、高度なコンピューティングやAI分野における国内および同盟国のサプライチェーンを強化するという日本の目標とも結びついている。.
2026年7月、日本とインドは、AIガバナンス、安全性、サイバーセキュリティ、信頼性の高いAIサプライチェーンなどを含むAI分野での協力を深化させることで合意した。この合意は防衛プログラムではないものの、強靭で信頼性の高いAI能力に対する地域全体の関心の高さを示している。.
人的な監督は依然として必要だ
ダッソーがこの技術について述べた説明は、「制御され、監督されたAI」を強調している点で注目に値する。その目的は、システムから人間の関与を排除することではなく、乗組員を支援することにある。.
そのアプローチは、航空分野にとどまらず重要な意味を持つ。AIが安全が求められる分野へと進出するにつれ、開発者はモデルの純粋な性能に加え、信頼性、説明可能性、サイバーセキュリティ、テスト、そして人間の監督についても総合的に取り組まなければならない。.
テクノロジーサプライヤーにとっては、AIアクセラレータ、センサー、シミュレーション環境、サイバーセキュリティ、検証ツールといった分野において、新たな機会が生まれる。また、AIシステムを本番環境に導入する前に、困難なシナリオを想定したテストを行うことの重要性が高まっている。.
戦闘機から、より広範なAIエコシステムへ
ダッソーの「ラファール」の試験は、航空宇宙分野における変化を示している。その変化とは、ソフトウェアによって定義され、AIを活用するプラットフォームへの移行だ。将来の航空機には、オンボードコンピューティング、センサー、通信機能、そして自律能力が搭載されることが予想される。その際も、人間の制御は引き続き維持されるだろう。.
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日本のテクノロジー業界にとって、この進展は新たな可能性を浮き彫りにしている。組み込みAI、エッジコンピューティング、航空宇宙用電子機器、自律システムなどがすべて実現可能となる。この結果は、防衛分野におけるAIが単なるモデルの構築の問題ではない理由も示している。それは、エンジニアリングとデータに関する課題でもあるのだ。.
最新のラファールに関する試験結果からは、すべての機体でAI機能がすでに稼働しているとは言い切れない。. Dassault テストされた機能は、アップグレードの対象となる成熟度に達したと述べた。つまり、AIを実用化するには、今後さらに開発やテストが必要となるということだ。.
軍事プラットフォームがますますソフトウェア主導型になるにつれ、安全で信頼性が高く、現地で制御可能なAIを構築するスキルは、世界の航空宇宙技術業界においてますます重要になっていく可能性がある。.
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