NECは18日、防衛装備庁の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」で、自己教師あり学習による水中音響基盤モデルの研究を受注し、研究を開始したと発表した。膨大な水中音響データをAI（人工知能）に学習させ、大規模言語モデル（LLM）のような汎用的な生成AIを水中音響分野で実現することを目指す。2027年度までに構築する計画だ。

　海中では光や電波がほとんど届かないため、音波を使った観測や認識が有効とされる。ソーナーやハイドロホンで取得した水中音響データは、熟練した専門家が信号処理技術や知見を生かして解析してきた。一方、膨大なデータの解析には時間と集中力が必要で、精度にも限界があることが課題となっている。

　水中音響分野では、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モデルの開発が中心となっている。従来のAIモデルは大量の正解データを必要とするが、水中音響分野では正解データの収集が難しく、大規模なAIモデルの構築が困難だった。

　NECは90年以上にわたるソーナー技術の開発実績に加え、AIコア技術「cotomi（コトミ）」で培った大規模学習技術のノウハウを活用する。正解データがない大量のデータから学習できる自己教師あり学習のAI技術を組み合わせ、汎用的な水中音響基盤モデルを開発する。学習に使う大規模な水中音響データは官民連携で収集する。

　基盤モデルを活用し、これまで把握が難しかった海中の事象を高精度かつ迅速に捉え、海のデジタルツイン構築につなげる。防衛用途に加え、海洋生物や資源の探査、環境モニタリング、高精度な地震予測などへの応用も見込む。社会実装を進め、防衛力強化と海洋産業の発展につなげるなど、デュアルユースを加速する。