大規模なAIモデルとセンシング機能を組み合わせれば、機械はリアルタイムで世界をより深く理解する助けとなる可能性がある。
「惑星知能」と呼ばれるこの技術は、気候変動への適応、経済、安全保障など、さまざまな世界的リスクに大きな影響をもたらす可能性がある。
2026年の世界経済フォーラム年次総会では、AIを倫理的に活用し、現実世界の課題に対する解決策を生み出す方法を参加者が探る。
過去10年間、人工知能（AI）は主にインターネットから収集したテキストを使って学習してきた。マルチモーダル化が進むにつれて、写真や動画なども含むようになったが、それらは私たちがアップロードしたものに限られる。こうしたデータを入力として、これらのシステムは、私たちがどのように書き、話し、議論し、冗談を言い、想像するかを学んできた。
この驚くべき能力は誰もが目にしてきたが、こうしたシステムは依然として、どこか物理世界から切り離されている。地球が変化する様子を見ているわけではない。次に何が起こるべきかを予測せず、現実が予想から外れても驚きを示さない。
それがまもなく変わろうとしている。「惑星知能」という新たなパラダイムは、AIと人類の地球との関係の双方に真の変化をもたらす可能性がある。大規模なAIモデルを、センシング衛星とコンピューティング衛星からなる世界的ネットワークと連携させることで、機械を世界の描写にとどまらず、リアルタイムで世界を理解し、予測し、推論できるシステムへと発展させる構想だ。
宇宙空間にコンピューティング能力を構築する
これがなぜ重要なのかを理解するには、生物学のたとえが役立つ。近年まで、地球観測衛星は身体から切り離された目のように機能していた。広域を観測する衛星群は、周辺視野のように地球を絶えずスキャンしていた。高解像度衛星は、人間の目と同じように特定の場所を拡大して見ることができた。あらゆる場所のあらゆるものを見ていたが、見るだけでは知能とは言えない。
AIを支えるために必要な膨大な計算能力は、目のない脳に似ている。しかし今、コンピューティング能力とセンシング衛星が組み合わされつつある。動物の進化と同じように、センサーと脳が連携して豊富な情報をより効率的に処理し、より強力な成果を生み出すようになる。
宇宙空間に大規模なコンピューティング能力を加えることで、AIにこの飛躍が生まれている。衛星に高度なプロセッサーを搭載すれば、生の画像を解釈のために地球へ送る必要がなくなる。代わりに、軌道上でデータを処理、分析し、それに基づいて行動できる。衛星は依然として感覚器官だが、そこに脳のようなものが加わった。
現在、AI分野では、物理世界の状態に関する過去および最新のデータを取り込む「現実世界」モデルへの拡張が広く目指されている。これにより、AIの現実世界での応用範囲は大きく広がる。こうしたモデルは、災害対応、農業、安全保障、エネルギー、自然保護など、現実世界のさまざまな課題に対処できる。
しかし、現実世界のモデルには現実世界のデータも必要だ。そこで宇宙が重要になる。
宇宙から地球のデータを取得する
衛星は数十年にわたり、地球の画像、つまりデータを収集してきた。NASAのランドサット計画は、50年以上にわたって宇宙から地球の変化を記録してきた。近年では、地球観測企業のプラネットが地球全体の日々の画像を収集し、陸地の各地点について約3,500枚の画像を蓄積している。
衛星が宇宙からこうしたデータをすべて収集してきた一方で、これまで政府や企業はそれを活用できなかった。数百ペタバイトのデータ処理は容易ではない。従来は、専門知識とスーパーコンピューターへのアクセスを持つ大規模なチームに加え、新しい分析手法を開発するために数年、場合によっては数十年もの作業が必要だった。
AIによって、こうした状況は一変した。今では、この膨大なデータセットをAIの学習に活用し、農業、海運、都市開発から生態系の健全性、気候などに至るまで、私たちの物理世界をより深く理解できる。
惑星知能の仕組み
しかし真の飛躍は、この宇宙空間のコンピューティング能力を使い、新しい種類のAI、惑星知能モデル（PIM）を稼働させるときに起こる。衛星が目で、プロセッサーが脳だとすれば、PIMは心や意識に近い。世界がどのように機能するかを示す内部モデルを保ち、そのモデルを現実と絶えず照合するシステムだ。
これは、神経科学で予測符号化として知られる原理に似ている。人間の脳は感覚入力をただ受け取るのではなく、次に何が見えるかを絶えず予測し、現実が予測と食い違ったときにのみ理解を更新する。シャツが肌に触れる感覚に気づかないのは、脳の予測と一致しているからだ。しかし、突然の痛みや平衡感覚の乱れには注意が向く。
これを地球に応用すれば、大きな変革がもたらされる。生態系科学、物理学、気候の動態、商取引や都市インフラなどの人間社会のシステムを学習したPIMは、地球とそこに暮らす人々の振る舞いについて、基準となる感覚を身につけられる可能性がある。米国中西部の作物の季節ごとの生育状況、スペインのシエラネバダ山脈の標準的な積雪量、中東のホルムズ海峡を通る通常の海運交通などを「予測」するだろう。その後、衛星観測が継続的に現実との照合を行う。
予測と観測が一致すれば、何もする必要はない。しかし両者が食い違えば、健全な作物が予測されていた場所に煙が現れたり、水位が水文学モデルの想定より速く低下したり、予測されていなかった場所で部隊の移動が見られたりした場合、システムは予測誤差を生み出す。その誤差はノイズではなく、洞察である。
連鎖する世界的リスクへの対処
惑星知能は、衛星画像を受動的な記録庫から能動的な診断ツールへと捉え直すことができる。最も価値あるシグナルは、正常に見えるものではなく、世界の仕組みに関する最善の理解に反するものだ。実質的に、地球と人類は、固有受容感覚のようなもの、つまり自らの状態を認識する能力を得ることになる。
推論能力を重ねることで、惑星知能は実行機能に似た段階へ進む。システムは山火事を検知するだけでなく、風、地形、燃料となる可燃物を踏まえて推論し、次にどの地域社会が脅威にさらされるかを予測する。洪水を観測するだけでなく、下流のインフラや食料供給への影響を予測できる。軍事資産を見つけるだけでなく、緊張の高まりや紛争の切迫を示唆するパターンを認識できる。
その影響は計り知れない。災害対応では、より早い警告と、より精密な避難につながる可能性がある。気候変動への適応では、数か月後に公表される静的な報告書の代わりに、変化し続ける地球システムの生きたモデルを提供する。経済や安全保障においては、物理的現実を共有し、継続的に更新する全体像をもたらす。連鎖するリスクによって特徴づけられる度合いが高まる世界で、不確実性の低減に役立つ可能性がある。
AI開発の新たな段階
惑星知能の開発は、AIそのものにとっても転換点となる。大規模言語モデルは、機械が人間のコミュニケーションを扱う方法を学ばせた。惑星知能は、その能力を、私たちが共に暮らす生命と物理の世界へ広げる。言葉や画像を超えて、川や道路、作物や雲、船や列車、氷床や都市をAIの基盤に据える。
惑星知能は、実質的に、人類にまったく新しい能力をもたらす可能性がある。すなわち、私たちと共に監視し、予測し、学習する、地球規模の知性だ。賢明に活用すれば、危機が起きてから対応するのではなく、危機を生み出す状況を理解し、形作ることへと私たちを導く。AIの漸進的な改善にとどまらず、私たちが唯一の地球を認識し、関わる方法における段階的な変化である。
