NEC、水中音響基盤モデルの構築に向けた研究を開始。自己教師あり学習を用いたAI技術を利用

最終更新日:2026/08/28

NEC 水中音響基盤モデル研究開発

NECは、防衛装備庁防衛イノベーション科学技術研究所が実施する「革新型ブレークスルー研究」において、デュアルユースを視野に入れた「自己教師あり学習による水中音響基盤モデルに関わる研究委託（その1）」の研究を開始しました。2027年度までの基盤モデル構築を目指します。

このニュースのポイント

NEC、デュアルユースを視野に入れた「自己教師あり学習による水中音響基盤モデルに関わる研究委託（その1）」の研究を開始
正解データのない大量のデータを活用できる自己教師あり学習を用いたAI技術を利用し、汎用的な水中音響基盤モデルを開発。2027年度までの構築を目指す
本基盤モデルの活用により、従来は困難とされた海中の事象をより的確・迅速に把握可能

日本電気株式会社（NEC）は、防衛装備庁防衛イノベーション科学技術研究所が実施する「革新型ブレークスルー研究」において、デュアルユースを視野に入れた「自己教師あり学習による水中音響基盤モデルに関わる研究委託（その1）」を受注し、研究を開始しました。

地球表面の70%以上を占める海には多くの謎が残されており、海洋生物や資源の探査、海底で発生する事象の予測など、持続的な利活用に向けた取り組みが進んでいます。

海中では光や電波がほとんど届かないため、音波を用いた幅広い観測や認識が有効です。しかし、取得された水中音響データは専門家が高度な信号処理技術を用いて解析しており、膨大なデータの解析には長い時間と集中力を要することが課題となっています。

また、水中音響に関する汎用的な基盤モデルはほとんど実現しておらず、特定の用途や業務に特化したAIモデルの開発にとどまっています。従来のAIモデルは大量の「正解データ」を必要とするため、収集が難しい水中音響領域では、大規模なAIモデルの構築が困難です。

そこで、同社はソーナー技術の開発実績に加え、大規模学習技術のノウハウや、正解データの無い大量のデータを活用できる「自己教師あり学習」を用いたAI技術を利用し、汎用的な水中音響基盤モデルを開発します。なお、学習に使用する大規模な水中音響データは、官民連携により収集されます。

本研究では、水中音響データを活用し、水中音響に関する基盤モデルを構築します。これにより、大規模言語モデル（LLM）のような汎用的な生成AIの実現を、水中音響の領域で目指すとしています。

本基盤モデルを活用すれば、これまで困難だった海中の事象をより的確・迅速に把握できるようになり、海のデジタルツインの構築が可能になります。防衛用途にとどまらず、海洋生物・資源の探査や環境モニタリングといった既知の応用領域や、高精度な地震予測など、現時点での予想を超えるさまざまな活用が期待されています。

同社は、本基盤モデルに関して、防衛イノベーション科学技術研究所と開発を進めて有効性を実証し、2027年度までの構築を目指す方針です。

NECは今後も海中の高精度な可視化と理解促進に向けた研究開発を推進し、基盤モデルの社会実装を進める計画です。防衛力強化と海洋産業の両面に寄与するデュアルユースを加速し、安全・安心で持続可能な社会の実現に貢献するとしています。

出典：日本電気株式会社