2026年9月10日、国産ドローンメーカーのACSLとAI開発大手のPreferred Networksは、NEDOの国家プログラムにおいて、AIを活用したドローンの飛行経路を自動生成する技術の実証段階に到達したと発表した。
AIによる航路の自動生成に成功 複雑なドローン運航の手間を大幅削減
産業用ドローンの専業メーカーであるACSLと、独自AI技術に強みを持つPreferred Networks（PFN）の両社は、経済安全保障重要技術育成プログラム（※）の一環として2025年10月より共同研究開発を推進してきた。この取り組みは、未知で複雑な環境下において複数の小型無人機が自律的に連携し、ミッションを完遂する技術の確立を目指すものである。今回実証可能となった自動生成機能は、任務内容や飛行条件、周辺環境などの情報をもとに、AIが最適な飛行プラン案を策定する仕組みだ。
従来のドローン運用では、熟練したオペレーターが手動で複雑な航路を設定する必要があり、高度な技能や多大な設定時間が要求されていた。これが多数のドローンを同時航行させる際の大きなボトルネックとなっていた経緯がある。新技術によって航路設計の一部が自動化されれば、迅速な判断と効率的な運用が求められる場面での活用が期待される。
本デモは開発段階における技術検証の一環として実施されたものであり、今後は実機への実装や実環境での検証、複数機連携を前提とした制御技術との統合が推進される。平時および有事（大規模災害時など）における状況調査、点検、警備、捜索、測量、通信という6つのミッションカテゴリすべてに対応する自律制御・分散制御の初期型機体開発が進められる見通しである。
※ 経済安全保障重要技術育成プログラム（K Program）：日本の経済安全保障上のニーズに基づき、民生利用および公的利用に繋がる先端技術開発を迅速かつ柔軟に推進する国家プロジェクト。
自律運用のメリットと実用化への課題 国産ドローンが拓く将来展望
AIによる航路の自動生成技術が実用化されれば、人手不足に悩む様々なインフラ分野や防災現場において劇的な効率化をもたらすメリットが期待できる。災害発生時の緊急調査や危険領域の点検業務において、事前の複雑なプログラミングなしで迅速に機体を投入できる利点は大きいとみられる。熟練オペレーターへの依存度を低減させることで、運用コストやトレーニング期間の大幅な圧縮につながる可能性もある。
一方で、実環境への導入に向けた懸念やデメリットも指摘される。気象の急変や予期せぬ障害物の出現といった動的な環境変化に対し、AIがどこまで高い安全性と正確性を保持できるかが今後の課題となる。誤作動や通信トラブル時のリスク管理、万が一の事故に対する社会的な合意形成が進まなければ、全面的な社会実装には至らない可能性がある。
今後は複数機による高密度な自律連携制御の確立が焦点となるだろう。日本の最先端AIと機体製造技術を垂直統合させた本事業が結実すれば、国産ドローンの国際競合力は飛躍的に高まると考えられる。インフラ維持管理や災害対応をはじめとする内外の社会課題解決を強力に推進し、次世代の空のインフラとして定着することが期待される。
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