ヴォロディミル・シルチェンコ氏は、国家安全保障のための自律性を推進するシリコンバレーの防衛テック企業OMNIA AIの創業者兼CEOである。
最近まで、自律航法は主に一つの目に見えない基盤に依存してきた：GPS（全地球測位システム）である。しかし、ドローン、ロボティクス、物流などの産業が予測不可能で干渉の多い環境へと拡大するにつれ、その依存性は脆弱であることが証明されている。高層ビル群、トンネル、あるいは単に衛星信号が劣化または妨害される地域など、次世代の知能システムがGPSを利用できない状況下での運用を学ぶべき理由は数多く存在する。
人工知能、特にセンサーフュージョンの分野は現在、自律性の常識を書き換えつつある。そして私は、それが現代のリーダーシップにおけるレジリエンスの強力な比喩としても機能していると考えている。
信号依存の課題
全地球測位システムは現代の自律性において電気と同じくらい基本的なものとなっている。しかしGPS信号は驚くほど微弱で、自然の障壁、意図的な妨害、または電子インフラからの干渉によって容易に中断される。この脆弱性は、自己位置の主要な感覚が消失したとき、「スマート」システムがいかに脆いものになりうるかを露呈している。
2025年の衛星航法誌のレビューでは、GPS信号が利用できない環境下でのUAV（無人航空機）航法に関する132の研究を調査し、これらの複雑な課題を克服するためにセンサーフュージョンが特に重要であることを強調している。この発見は、多くのロボティクスチームがすでに知っていることと一致している：自律性が単一のデータソースに依存している場合、それは自律性ではなく—単なる運転支援にすぎない。
センサーフュージョン：弱点をインテリジェンスに変える
様々な産業で登場している一つの解決策は、マルチモーダルセンシング—エンジニアがセンサーフュージョンと呼ぶものである。GPSのみに依存する代わりに、AIシステムはLiDAR、レーダー、カメラ、慣性計測ユニット（IMU）、RF（無線周波数）マッピングからの信号を融合して、自己完結型のナビゲーションモデルを構築できるようになった。
2025年の自動運転車に関する業界分析によると、AIベースのセンサーフュージョンを使用するシステムは、個々のセンサーの弱点によって引き起こされるエラーを最大90%削減し、全体的な信頼性を99%以上に向上させている。この堅牢性の飛躍的向上は、より優れたセンサーだけによるものではなく—AIがパターンを認識し、ノイズの多いデータをリアルタイムで融合する能力の結果である。 私自身、オンボードインテリジェンスが、ジャミングや干渉条件下で人間のパイロットよりも速く安定性と方向性を回復できることを目の当たりにしてきた。
これは問題解決に対するマインドセットの転換も表している。信号の喪失を失敗として扱うのではなく、自律システムはそれを学習の機会として解釈できるようになった。各中断はアルゴリズムに適応を強いる。この画期的な進歩は、ドローンだけでなく、自律型トラックから海洋調査ロボットまで、複雑な実世界の条件下で動作するあらゆる機械に影響を与える可能性がある。
エッジAIの役割
自律走行車にとって、反応時間はすべてである。エッジプロセッシングの現代的進歩—ニューラルプロセッシングユニットを直接機体に搭載すること—により、機械はクラウドに依存することなく瞬時にセンサーデータを分析できるようになった。エッジコンピューティングとニューラルプロセッシングユニットの登場により、AIモデルはセンサーデータをその場で処理し、自律運転に不可欠な瞬時の判断を可能にしている。コンピューティングパワーとエネルギー効率が収束するにつれ、私はエッジでのAIが業界全体の自律航法の標準になりつつあることを観察してきた。
この進歩はスケーラビリティも促進する。プラットフォームは、データセンターやリモートパイロットへの常時接続が必要な状態から、代わりに小型化されたインテリジェンスを自身のハードウェア内に搭載できるようになった—これは一部の企業が自律フリートやIoTエコシステムを設計する方法を再定義するアーキテクチャの転換である。
市場における商業的勢い
AIによる自律性へのシフトはすでに経済的影響を示している。Research and Marketsによる最近の業界調査によると、ドローン、車両、ロボットシステム向けのAI対応ナビゲーションプラットフォームは、2025年前半だけで327億ドルの新規インフラ取引を推進した。この傾向を補完するように、世界のドローンにおけるAI市場は2025年の202億ドルから2032年までに610億ドル以上に成長すると予測されており、他のほとんどのAI採用曲線を上回るペースである。
今日の多くの商業アプリケーションはまだ測量や検査に焦点を当てているが、私はますます多くの開発者がレジリエンスを念頭に設計していることを観察している。例えば、GPSなしで独立して飛行できる機体や、コンピュータビジョンと慣性予測に依存して遠隔の海を航行する自動船などである。これらの進歩は、技術的進歩と同様にビジネスの継続性にも関わるものである。
リーダーシップの教訓：レジリエンスのためのデザイン
私は創業者、投資家、技術者にとって、ここでの教訓はエンジニアリングを超えると考えている。単一の外部依存性—サプライチェーン、データフィード、エコシステム独占のいずれであれ—に基づいて運営されるすべてのビジネスは、独自のGPS問題に直面している。
AI航法は現代のリーダーシップの比喩として機能する：成功は多くの場合、冗長性、適応性、状況認識に依存している。今日レジリエントなシステムを構築することで、企業は自社のフリートを将来に備えるだけでなく、不確実性の下で運営できる文化も構築できる。
自律性が単一の信号に依存できないのと同様に、リーダーシップも単一の戦略や市場の前提に依存することはできない。混乱を予測し、完全な可視性なしで航行するようにシステムを訓練すれば、私たち全員に訪れるGPS信号が利用できない未来でも繁栄することができる。
