[비즈한국] AIが戦争を変えつつある。これは無人ドローンや自爆ボートだけの話ではない。指揮統制から軍需支援、運用に至るまで、未来戦に必要なあらゆる要素において、生成型人工知能（LLM）の登場により、過去の戦争とは比較にならないほどの革新が迫っている。
人間が担うべき任務の中で、最も極限の状況において深い思考力が要求される航空機の運用、その中でも敵と空中戦を繰り広げる戦闘機も例外ではない。かつての映画『トップガン マーヴェリック』で、主人公マーヴェリック（トム・クルーズ）は、もう人間パイロットは不要になるというケイン提督の言葉に対し、「そうかもしれないが、今日じゃない（Maybe so, sir, but not today）」と言い放った。しかし現実は、未来の空中戦はAIと人間が融合した新しい戦闘機パイロットを求めている。
こうした中、全国約80の大学から290チーム・873人がエントリーした「第1回 韓国航空大学校総長杯 AIパイロット・トップガン・チャレンジ（2026 AI Pilot Top Gun Challenge）」は、単なる大学のコンテストを超え、「未来の空中戦の姿」を改めて考える機会を与えてくれる。この大会は、8月27～28日に予選を行って本選進出16チームを確定し、9月17日に韓国航空大学校大講堂で決勝戦が開催される。
YouTubeに公開された大会予選の映像を見ると、単なるフライトシミュレーションのように見えがちだが、大学生が挑む大会としては信じられないほどの緻密な技術的判断と、未来のAIベースの航空戦のヒントが示されている。
参加チームが実際に解決すべき課題を公式マニュアルから読み解くと、これが単なる「F-16シミュレーターゲーム」ではないという事実が明白になる。飛行力学（FDM）はJSBSimカーネルが担当し、学習フレームワークはRay RLlibベースのPPO・SACである。情報観測レベルは12次元から37次元まで5種のモードが提供され、アクション（Action）空間はロール・ピッチ・ラダー・スロットルの4軸に固定されている。カリキュラム学習ステージは計15段階で、生存・追撃・兵器交戦区域（WEZ）への進入を経て、ヘッドオン（head-on）角度スイープ、最終的な完全ドッグファイトまで、段階的に難易度が構成されている。
専門用語が多く理解しにくいかもしれないが、核心は単純だ。AIは多くの情報を受け取る。敵の位置と自分の位置が透明に公開された状態で開始される。この状況でAIは、複雑な戦闘機の操縦をすべて担うのではなく、ひたすら「いかにして敵に機関砲を撃ち込むか」という問題を解くために、戦闘機の方向と姿勢を決定しなければならない。つまり、近接空中戦を意味する英単語「ドッグファイト（Dog Fight）」において、犬が相手の首を噛み切ろうとするような行動をAIに決定させるのである。
競技は200秒間の1対1機関砲ドッグファイトで行われる。機関砲の射程圏内に入ると自動的に射撃判定を受ける。面白い点は、空中戦の達人が参加したことが明確な、機関砲のタイムライン別の能力だ。序盤の100秒は打撃角、すなわち自分と敵機が直線上で2度以内の角度に合わなければ射撃判定を受けられない。最後の50秒になると、この角度（射撃範囲）が6度に広がる。機関砲の射程も3,000フィートから4,000フィートに伸びる。序盤は精密な追跡なしでは射撃が不可能なためAIエージェントの制御能力が試され、後半は回避・消耗戦の期待値が下がるため決断が強要される。カリキュラム学習を規定の中に組み込んだ設計である。
出題者が指示していない問題はさらに重要だ。味方と敵の状態情報がすべて与えられるため、レーダー探知・追跡の問題は発生しない。武装は機関砲一つで、発射の決定自体がアクション空間には存在しない。相手は常に一人で、通信途絶や電子戦もない。この大会が訓練しているのは無人戦闘機の「脳」全体ではなく、近接戦闘の「幾何学」である。
こうした大会がこれまでなかったわけではない。DARPA（米国国防高等研究計画局）が2020年に開催した「アルファドッグファイト・トライアル」こそ、このようなAIパイロット大会の元祖といえる。当時の大会も今回のトップガン・チャレンジと同様、AIエージェントたちがシミュレーションでトーナメントを戦い、優勝チームであるヘロン・システムズ（Heron Systems）のF-16エージェントが、経験豊富な空軍パイロット「バンガー（Banger）」を5対0で破って優勝した。
今回の航空大学校のトップガン・チャレンジがアルファドッグと異なる決定的な点は「開放性」だ。アルファドッグファイトは8つの企業・研究機関の招待型であり、最終的な技術報告書は機密保持（FOUO）扱いとなった。一方、韓国航空大学校の大会は84チームが参加する公開型で、全試合をYouTubeでライブ配信し、受賞チームのアルゴリズム公開も推奨している。世界初の「オープン型AIパイロット空中戦大会」こそが、今回のトップガン・チャレンジなのである。
もちろん、アルファドッグファイトの場合は、競技結果から得られたAIエージェントを実際の航空機で操縦する「X-62A」を製作し、AIパイロットの能力を実証した点が、航空大学校の大会とは異なっていた。当時、X-62Aは単なるAI自律飛行を超え、人間が搭乗したF-16と実際の空中戦を繰り広げ、21回にわたる試験飛行の中で飛行制御ソフトウェアを10万行以上アップデートした。米国と異なり、我々が作ったAIエージェントで戦闘機を操縦することは、現時点ではまだ遠い未来の話である。
AI空中戦大会を学内大会から企画した韓国航空大学校のイム・サンミン兼任教授（防衛事業庁）は、本紙に対し「今回のトップガン・チャレンジでシミュレーション上にて展開される200秒の空中戦は、単なるシミュレーションではなく、やがて登場する『フィジカルAIパイロット』の第一歩であり、技術的な出発点だ」とし、「今回の大会を通じて、未来の大韓民国の航空宇宙および国防AI分野をリードする核心リーダーへと成長することを期待している」と語った。
イム・サンミン教授の言葉通り、今回のAIパイロット・トップガン・チャレンジは、単なる大学のコンテスト以上の意味を持つ。何よりも、国内で初めてAIエージェントが戦場に投入される兵器に応用可能なデータを取得した点、そしてこのデータで学習し挑戦した人材を育成したという点で、今回の大会は未来の第6世代戦闘機を構築する核心人材を育てる出発点と言っても過言ではない。
ただ、今後進むべき道が遠いのも事実だ。今回の大会では強化学習・模倣学習・指導学習・行動ツリー・ヒューリスティック・ハイブリッドのすべてを許可したが、これは我々に馴染みのある大規模言語モデル（LLM）ベースのAIでは行動の予測可能性を定義するのが難しく、学習と一貫性を持たせることに非常に高い難易度があるためだ。しかし、条件に合わせて行動を決定するビヘイビアツリー（Behavior Tree）方式のAIは、敵にアルゴリズムが露呈した瞬間に行動の予測が非常に容易になるという弱点を露呈する。信頼性と独創性が両立し、敵にはアルゴリズムを隠しながら、自分は敵にとって予測不能な行動をとるAIを完成させることが、未来の第6世代戦闘機の空中戦における勝利の鍵となるだろう。
今回の大会がAIパイロットの基本を確認し、「エージェント中心の空中戦」が韓国で花開く一つの兆しとなることを期待したい。