防衛省の「AI衛星」は何を計算するのか — 軌道上で目標を追い、飛翔中のミサイルへ送る仕組みと、52億円の試作が2,831億円の星座と結びつく構図

軌道上でAIが目標を追う仕組み — 5段階の処理と遅延の計算

衛星に載るAIの仕事は5つの段階に分けられる。第1段階は受信と復元で、合成開口レーダー (SAR) 衛星や光学衛星からの生データを受け取る。SARの生データは1シーンで数百メガバイトから数ギガバイトあり、電波の往復時間と衛星の移動から像を再構成する演算 (フーリエ変換) に計算の大半を使う。第2段階は検出で、軽量化した畳み込みニューラルネットワークが艦船や航空機を画像上で見つける。三菱重工は2026年5月11日、JAXAの小型実証衛星4号機 (RAISE-4、2025年12月14日打ち上げ) に載せたAI物体検知機AIRISが、軌道上で撮った画像から船舶を検知したと公表した。第3段階は追尾で、複数の観測を同じ目標に対応づけ、カルマンフィルタと呼ぶ推定法で位置と速度を求める。観測の間隔が空くほど推定の誤差楕円は広がる。第4段階は予測で、速度と針路と海域の制約から数十分先の位置の確率分布を出す。第5段階は圧縮と送信で、画像そのものではなく目標番号・位置・速度・誤差の範囲だけを、1件1キロバイト未満の目標情報として指揮所と飛翔中のミサイルへ双方向に送る(本稿の図3)。

図3 — 左は衛星上の5段階の処理、中は地上処理との遅延の差、右は宇宙で計算機を動かす条件

遅延の差は計算で示せる。低軌道の衛星は地上局の上空を1回10分前後しか通らず、次の通過まで90〜100分空く。中継衛星がなければ画像の地上への伝送は数十分から数時間待ちになり、受信後に地上で像を再構成して判読し、指揮所へ届ける。学術報告はこの遅れを「数十分から数時間」と記す。目標が30ノットで動く艦船なら1時間で約55キロ移動し、判読している間に発射時の目標位置は意味を失う。衛星上で第2段階から第5段階までを秒単位に収め、目標情報を衛星間光通信や戦術通信で直接送れば、地上局の通過を待たなくてよい。米宇宙開発庁は光衛星間通信の規格 (OISL v2.1.2) を公開して各社の衛星に搭載を義務づけ、追跡層は軌道上処理で射撃管制に使える品質の航跡を作る。業界資料は意思決定に要する時間が約90%短縮するとし、送るデータは画像の1万分の1以下になる。防衛省の予算の項目名が「情報収集衛星」ではなく「戦術AI衛星」である理由は、この衛星が撮らずに処理と配信を担う点にある。

宇宙で計算機を動かす条件 — 放射線、電力、再学習の循環

地上のAIをそのまま衛星に載せられない理由は3つある。第1は放射線で、宇宙線が半導体のメモリのビットを反転させる (シングルイベントアップセット)。民生のGPUであるNVIDIA Jetson Orinを陽子で照射した試験では、低軌道でも1〜2年に1度は動作が止まると試算され、誤り訂正符号、三重化して多数決を取る回路、途中経過の定期保存と再起動の3層で備える。富士通と山口大学は小型衛星向けにソフトエラー耐性を持たせる開発環境を2026年2月から国内で提供した。三菱重工のAIRISは、JAXAと共同開発した耐放射線の国産プロセッサSOISOC4の上で動く。民生のJetson Orinを使う米Planet Labsとは設計思想が異なり、同社は2026年3月25日にPelican-4衛星の上で航空機を検知したと公表している。

第2は電力と熱で、小型衛星の電力は数十から数百ワットにとどまり、推論用の計算機は10〜30ワットに収めなければならない。地上のGPU1基の1,000分の1であり、モデルは量子化と枝刈りで軽くする前提になる。第3は再学習で、軌道上で撮った画像を地上へ送り、再学習したパラメーターを衛星へ送り返す周期が要る。AIRISは2026年にこの周期の実験を行う。防衛省が国産AIを想定する理由は、このパラメーターの管理と再学習を国内で完結させるためであり、学習データが自衛隊の目標画像である以上、外部のモデルに送れない。防衛科学技術委員会が2026年4月にまとめたAIの報告は、米国が2026年1月の「AI加速戦略」で軍の業務の流れをAI前提に組み直す方針を出したことを踏まえ、指揮統制支援と無人アセットへのAI活用を最優先に挙げている。

飛翔中のミサイルへ — 12式能力向上型とトマホーク、55キロの差を埋める通信

AI衛星の最後の受け手は飛翔中の長射程ミサイルである。2026年3月31日に健軍駐屯地へ配備された25式地対艦誘導弾 (12式地対艦誘導弾能力向上型の地上発射型) は、亜音速で1,000キロ級を1時間以上かけて飛ぶ。防衛省の政策評価の資料は、目標が移動する艦船であるため見失う可能性があり、飛翔中に衛星中継で最新の目標位置を受け取る設計にしたと記す。海上自衛隊のイージス艦「ちょうかい」は2026年9月にトマホークの運用改修と訓練を米国で終える予定で、トマホークは双方向の衛星データリンクで飛翔中に別の目標へ振り向けたり、移動する海上目標の情報を受け取ったりできる。AI衛星が第4段階で出す予測位置は、この通信を通じてミサイルの探知器 (シーカー) が終末で捉えられる範囲に目標を収めるための入力になる。

概算要求には12式能力向上型 (艦発型) の取得562億円、トマホーク発射機能の艦艇への付加11億円と事項要求、F-2への12式能力向上型 (空発型) 搭載改修10機128億円、新地対艦・地対地精密誘導弾の開発219億円と事項要求が並び、AI衛星はこれらの「射手」と衛星コンステレーションという「目」の間に置かれる。指揮統制は統合作戦司令部の意思決定支援システムが担い、米国製AIとの併用が前提である。衛星が出す目標情報が米国製の判断支援システムに流れる時、国産AIで完結した領域は衛星の上だけになる。

米国は先を行く — SDAの追跡層3段階、ゴールデンドーム、Maven

米宇宙開発庁 (SDA) は「衛星上で航跡を作り、光通信で配る」構成を2022年の第0段階から要求仕様に盛り込み、発注を積み上げてきた。第1段階は輸送層128機と追跡層26機の154機で、2025年9月から打ち上げが始まり2026年7月時点で63機が軌道上にある。追跡層の第2段階は54機25億ドルをL3Harris、ロッキード・マーチン、Sierra Spaceが各18機で分け、2027年4月までに打ち上げる。第3段階は2025年12月19日に72機35億ドルが発注され、ロッキード11億ドル、L3Harris 8億4,300万ドル、Rocket Lab 8億500万ドル、ノースロップ・グラマン7億6,400万ドルで、2029年度に打ち上げる。ゴールデンドームの宇宙配備迎撃体では米宇宙軍が12社に20件、上限32億ドルの契約を出し、2028年までに統合実証を求める。目標選定のAIでは、パランティアのMaven Smart Systemの契約上限が2029年までで13億ドルに増え、利用者は2万人を超え、国家地理空間情報局は「AIで目標選定の速度が5倍、画像認識で10倍」と述べている(本稿の図4)。

図4 — 上段は米宇宙開発庁の3段階、中段はゴールデンドームとMaven、下段は米国4社の直近四半期と国防支出

受注企業の決算は米証券取引委員会の提出書類に残る。ロッキード・マーチンの2026年4〜6月期は売上200億6,300万ドル、営業利益24億7,900万ドル、L3Harrisは売上58億8,100万ドル、営業利益6億5,400万ドルである。Rocket Labは売上2億3,410万ドルで前年同期の1.6倍、営業損失5,750万ドル、受注残は23億6,000万ドルと2.4倍になり、追跡層の8億500万ドルに加えて日本のSynspectiveとQPS研究所のSAR衛星の打ち上げも担う。Planet Labsの2026年5〜7月期は売上1億1,610万ドルで前年同期の1.8倍、防衛・情報部門は前年比65%超の伸びで、スカパーJSATはPelican衛星に2億3,000万ドルを発注している。米連邦準備銀行のFREDにある米国の国防の消費・投資支出 (年率換算) は2023年第1四半期の7,665億ドルから2026年第2四半期の9,490億ドルへ24%増え、連邦の国防支出は1兆1,980億ドルに達した。日本の戦術AI衛星が2030年度に1機を宇宙で試す時、米国の追跡層は280機が発注済みであり、機数の差は100倍を超える。日本が独自に持つ意味は、米国の追跡層が主眼とする赤外線で捉えるミサイルではなく、SAR画像から艦船を追う処理を国産AIで完結させる点にある。

日本の受け手 — 2,831億円の内訳、三菱電機とスカパーJSAT、年商数十億円の3社

AI衛星が処理する画像を撮る衛星コンステレーションは、2025年12月24日に三菱電機、スカパーJSAT、三井物産、Synspective、QPS研究所、アクセルスペース、三井物産エアロスペースの7社連合が落札し、2026年1月に特別目的会社トライサット・コンステレーション (三菱電機45%、スカパーJSAT 45%、三井物産10%、資本金4億9,000万円) が設立され、2月19日に防衛省と税込2,831億円、2031年3月31日までの契約を結んだ。事業方式は民間が衛星と地上設備を保有して運用するPFIで、SAR衛星を中心に光学衛星を組み合わせ、2028年ごろの本格運用を目指す。再委託の金額は3社が公表しており、SynspectiveがSAR画像で税込1,056億円 (税抜960.7億円)、QPS研究所がSAR画像で約697億円 (税抜)、アクセルスペースが光学画像の唯一の供給者として税込480億円 (税抜436億円) である。QPSを税込に換算すると3社で約2,303億円と契約の81%を占め、残りが三菱電機の地上システムとSPCの運用費にあたる。衛星の機数は防衛省も各社も公表していない。

3社の規模は契約に比べて小さい。QPSホールディングスの2026年5月期の売上予想は40億円で、697億円は17年分に相当する。Synspectiveの受注残高は2026年3月末に1,243億9,000万円と、前期末から994億3,000万円増えた。Synspectiveは2026年9月2日に11機目のStriXを、QPS研究所は8月21日にQPS-SAR-18を、いずれもRocket LabのElectronで打ち上げた。年商数十億円の3社が5年で約2,300億円分の画像を納めるには打ち上げの回数を年10回台へ増やす必要があり、その打ち上げの多くを米国の1社が担う。三菱電機 (6503) は2026年3月期に売上5兆8,947億円、営業利益4,330億円で4期連続の最高益となり、防衛事業の営業利益率10%を目標に掲げる。スカパーJSAT (9412) の宇宙事業は営業収益698億円、セグメント利益161億円で、安全保障領域の売上を2024年度の100億円から2030年度に500億円以上へ、投資額を2025年度の635億円から2027年度の850億円へ増やす。NTTデータは戦術AI衛星の試作に加え、2025年2月にMarble Visionsへ60%を出資して40センチ級の光学衛星8機を2028年までに打ち上げる計画を持ち、2026年3月13日には防衛省のリアルタイムデジタルツイン環境の構築も受注した(本稿の図5)。

図5 — 左は有報本文の語数、中は各社の数字、右は鉱工業指数と受注の時間軸

有価証券報告書の本文を数えると、2026年3月期の有報で「宇宙」はIHI 102回、川崎重工67回、三菱重工 (7011) 55回、三菱電機16回、「衛星」は三菱電機7回、IHI 6回、三菱重工と川崎重工が各1回で、「コンステレーション」はIHIの1回だけ、「防衛省」は川崎重工7回、IHI 3回、三菱重工3回、三菱電機0回であった。2,831億円の契約の中核企業である三菱電機の有報に衛星コンステレーションの語がないのは、契約が決算期末後の2月19日に結ばれたためである。経済産業省の鉱工業指数には衛星や宇宙機を独立に扱う品目がなく、近い品目の航空機用機体部品 (2020年=100) は民間機の減産で2021年度に55.0まで落ち、2025年度に102.9、2026年1〜3月期に123.6へ戻った。宇宙機器の生産は統計に表れないまま、契約だけが先に積み上がっている。

確かめる3つの指標 — 事項要求の金額、機数、再学習の周期

戦術AI衛星について数字が確定していない箇所は3つある。1つ目は2027年度の予算で、事項要求として出された研究費が年末の政府案でいくらになるかで、2025年度の52億円が試作 (その1) の規模を示す唯一の手がかりである。2つ目は衛星コンステレーションの機数で、2,831億円のうち3社への再委託が81%を占めながら、SAR衛星と光学衛星が何機で運用されるかは公表されておらず、AI衛星が受け取る情報の量と更新の間隔はこの機数で決まる。3つ目は再学習の周期で、軌道上のAIを地上で学び直させて上げ直す仕組みをAIRISが2026年に試し、防衛省の実証機が2030年度に同じ周期を国産AIで回せるかどうかが、この衛星が「送る」だけでなく「学ぶ」衛星になれるかを分ける。

防衛省の宇宙関連予算は12年で19倍の5,403億円になり、そのうち衛星の上でAIを動かす試作費は52億円である。米宇宙開発庁が280機を発注した追跡層に対し、日本は2030年度に1機を試す。その1機が受け持つのは、2,831億円で買う画像を目標情報に変え、1時間飛ぶミサイルに55キロの差を埋める位置を送る計算である。