投稿者 global-ai-media 
米ロッキード・マーティン社が、ステルス戦闘機F-35にAIを搭載し、未知の接触対象を識別する飛行試験を実施しました。このニュースは、単なる軍事技術の進歩にとどまらず、通信環境が制限された極限状況における「エッジAI」の実用性と、AIと人間が協調する意思決定プロセスの在り方について、多くの示唆を含んでいます。
ニュースの背景：F-35におけるAI活用「Project Overwatch」
ロッキード・マーティン社が進める「Project Overwatch」において、F-35に搭載されたAIが未知の信号（エミッション）を分析し、自律的に接触対象を識別する飛行試験が行われました。これは、従来の事前にプログラムされたデータベース照合だけでなく、機械学習モデルを用いて電波の波形やパターンをリアルタイムに解析し、対象が何であるかを特定する技術です。
昨今、AIと言えばChatGPTに代表される生成AIや大規模言語モデル（LLM）が注目されがちですが、この事例は、センサーから得られる物理データや信号データを、クラウドを介さずにデバイス（機体）側で処理する「エッジAI」の最先端事例と言えます。コンマ数秒が生死を分ける環境下では、通信遅延や通信遮断のリスクがあるクラウド処理は不向きであり、現場（エッジ）での高度な推論能力が求められるのです。
製造業・インフラ産業への応用可能性
この「信号解析による異常検知・対象識別」という技術スキームは、日本の得意とする製造業や社会インフラの領域と極めて高い親和性を持っています。
例えば、工場の製造ラインにおいて、熟練工がモーター音や振動の違和感から故障を予知するように、AIがセンサーデータをエッジ側で解析し、未知の異常パターンを即座に検出するシナリオです。また、サイバーセキュリティの領域においても、既知のウイルス定義ファイルに頼るだけでなく、ネットワークトラフィックの微細な「振る舞い（エミッション）」をAIが監視し、未知の攻撃（ゼロデイ攻撃）をリアルタイムで遮断するアプローチに応用可能です。
F-35の事例が示すのは、AIが「テキストを生成する」だけでなく、「物理世界の信号を解釈し、状況認識を支援する」という実務的なフェーズに入っているという事実です。
「Human-in-the-loop」：AIは判断を支援し、人が決断する
この技術のもう一つの重要な点は、AIが完全に人間に取って代わるのではなく、パイロット（人間）の認知負荷を下げるための「サポーター」として機能している点です。
戦闘機のコクピットと同様、ビジネスの現場も情報の洪水にさらされています。AIの役割は、膨大なノイズの中から重要なシグナルを特定（ID）し、人間に提示することです。最終的な攻撃判断（ビジネスにおいては経営判断やシステム停止などの重大な決定）は、依然として人間が担う「Human-in-the-loop（人間がループの中にいる）」の概念が、リスク管理の観点からも重要視されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の企業・組織がAI戦略を検討する上で考慮すべきポイントを整理します。
1. 生成AI一辺倒からの脱却と「エッジAI」の再評価
現在、多くの日本企業が生成AIの導入に躍起になっていますが、現場業務（製造、物流、建設など）の効率化には、通信環境に依存せず、低遅延で動作するエッジAIの方が適しているケースが多々あります。日本の強みであるハードウェアとAIを融合させる戦略は、グローバル市場での競争優位性につながります。
2. 「未知の事象」への対応力強化
従来のルールベースのシステムでは、想定外の事態（未知の信号や異常）に対応できませんでした。機械学習を用いることで、過去のデータにないパターンにもある程度の推論を働かせることが可能になります。これは、災害対応や複雑化するサプライチェーンのリスク検知において強力な武器となります。
3. ガバナンスと説明責任の設計
防衛分野と同様、企業のミッションクリティカルな領域（医療、金融、インフラ制御など）でAIを活用する場合、「なぜAIがそう判断したのか」という説明可能性（XAI）と、最終的な責任の所在を明確にするガバナンス体制が不可欠です。AIを「魔法の杖」として丸投げするのではなく、あくまで「高度なセンサー兼分析官」として位置づけ、人間が最終判断を下すプロセスを業務フローに組み込むことが、日本企業の信頼性を維持する鍵となるでしょう。