テクノロジー

「GPSが途絶えても飛行する」…KAI、AI搭載ドローンの航法技術を開発

[第5回コナン国防AIサミット]④KAIのイム・ソンシン室長 コナンテックとAIパイロット「カイルット」を共同開発 脅威の評価・任務の割り当てなど、搭載型AI技術の高度化 AIの安全対策を確保…多数の無人機による協働戦闘システムの構築を推進

Yun Junghoon
2026-11-13 13:59:18
[イーデイリーYun Junghoon 記者]KOREA AEROSPACE INDUSTRIES(047810) (KAI)は、AIパイロット技術に基づき、無人機の自律飛行能力を高め、複数の無人機が有人戦闘機と共に作戦を遂行する未来の空中戦闘システムの構築を推進します。さらに、敵の電子戦攻撃により衛星航法システム(GPS)が妨害される状況でも、自ら位置を把握し任務を遂行する人工知能(AI)搭載無人機の開発にも着手しました。

KAI AI開発室のイム・ソンシン室長は13日、ソウル龍山(ヨンサン)のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」で発表を行っています(写真=Yun Junghoon 記者)


KAIのイム・ソンシンAI開発室長は13日、ソウル龍山(ヨンサン)のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」で、「GPSが遮断された環境下で航法を行う技術についても、独自の飛行試験を進めている」と明らかにしました。

将来の空中戦において、無人機の自律飛行能力は中核的な競争力として挙げられています。敵の電子戦攻撃によりGPSや通信網が妨害されると、既存の航法システムだけでは安定した任務遂行が困難になる可能性があるためです。KAIは、このような戦場環境に対応するため、AIに基づく状況認識および飛行自律化技術を開発しています。

KAIは、AIパイロット「KAiLOT」の開発に向け、韓国のAI企業であるKONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030)と様々な課題に取り組んでいます。

イム室長は、「脅威度の評価や意思決定、任務の割り当てだけでなく、資源管理や遂行状況のモニタリング、任務の自律化などにも技術確保に向けた努力を注いでいます」とし、「これらの課題を通じて、単なるAIの適用にとどまらず、世界水準の技術へと引き上げる作業を進めています」と説明しました。

KAI AI開発室のイム・ソンシン室長は13日、ソウル龍山(ヨンサン)のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」で発表を行っています(写真=Yun Junghoon 記者)


KAIが構想する未来の戦闘体系は、無人機1機が任務を遂行するレベルを超え、多種多様な無人機が役割を分担して作戦を遂行する形態です。まず、消耗型の無人機が敵の防空網に潜入し、偵察や電子戦、欺瞞、打撃任務を遂行し、その後、無人戦闘機が空対空任務や防空網の制圧に乗り出す方式です。 後方では、FA-50などの有人戦闘機が無人機と連携して作戦を遂行します。

これに先立ち、KAIは国産軽攻撃機FA-50と、独自に開発した多目的無人機AAP(Adaptable Aerial Platform)の編隊飛行に初めて成功しました。 去る10月8日、全羅南道高興の上空で行われた試験において、FA-50とAAPは高度約2.1kmの上空で9~30mの間隔を保ちながら、20分間飛行しました。KAIは、今回の試験で得られたデータをもとに、AIベースの有人・無人複合システム(MUM-T)技術を高度化し、無人戦闘機の開発を加速させる計画です。

イム室長は、「有人・無人協働システムを構築するには、まず無人機の自律化レベルを高めなければならない」とし、「有人機と無人機が共に飛行する際、責任は有人機の操縦士にあるため、無人機の自律性が低ければ、操縦士の業務負担が大きくなってしまうのは避けられない」と説明しました。

KAI AI開発室のイム・ソンシン室長は13日、ソウル龍山(ヨンサン)のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」で発表を行っています(写真=Yun Junghoon 記者)


多目的輸送機を活用して多数の低価格無人機を投入する案も提示しました。これに加え、6Gや低軌道衛星通信を活用すれば、陸・海・空を超え、戦場全体をひとつのネットワークでつなぐ作戦環境を実現できるという構想です。イム室長は、このような多領域ネットワークに基づく作戦概念が、2030年代には現実のものになると見通しました。

AIの安全性を確保するための技術も開発しています。特に、強化学習ベースのAIエージェントが異常な動作を示した場合、既存のルールベースの制御方式に切り替えるバックアップ体制を整えています。

航空分野において、AIの安全性を検証・認証する基準がまだ十分に整備されていないことから、AIの自律性だけでなく、異常動作に対応する安全装置も重要であるという判断です。

AIモデルを継続的に改善できるデータ管理体制も課題として挙げられました。実際の軍運用データを活用してAIを再学習させ、性能を高める機械学習運用管理(MLOps)体制と、実際の戦場に近いか高忠実度のシミュレーターが必要だという説明です。

イム室長は、「一回限りの開発で終わらせるのではなく、継続的に発展する形で開発しなければならない」とし、「究極的には、人間とAIが協業する体制において、自律化のレベルを高めることが目標だ」と述べました。

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