世界経済フォーラムは2026年1月18日、AIの次なる発展段階として「惑星的知能」の概念を公表した。プラネット・ラボの経営陣が執筆したこの論考は、ダボスで開催される年次総会2026での議論に先立ち発表されたものであり、衛星コンステレーションとAIの融合が地球観測に革命をもたらすと提示している。
プラネット・ラボのウィル・マーシャルCEO、ロビー・シングラー共同創業者兼チーフ・ストラテジー・オフィサー、アンドリュー・ゾッリチーフ・インパクト・オフィサーは、大規模AIモデルと衛星センシングネットワークを組み合わせた「惑星的知能」という新パラダイムを提唱した。
衛星搭載プロセッサにより軌道上でデータ処理が可能となり、重要なデータのみを地球に送信することが可能になる。NASAのランドサット・プログラムは50年以上地球を観測してきたが、プラネットは地球全体の毎日の画像を収集し、各場所約3,500枚を蓄積している。
惑星的知能モデル（PIM）は神経科学の予測符号化原理を応用し、世界の動作モデルを維持して現実と照合する。このシステムは災害対応、農業、安全保障、エネルギー、保全に応用され、世界経済フォーラム年次総会2026で議論される予定である。
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How ‘planetary intelligence’ could be the next phase of AI
【編集部解説】
この記事が示す「惑星的知能」は、AI開発における本質的な転換点を表しています。これまでのAIは、人類がデジタル世界に残した痕跡、つまりテキストや画像、動画といった「過去のデータ」から学習してきました。しかし現実世界は刻一刻と変化しており、その変化を捉えられないAIは、どれほど賢くても「時代遅れの知識で判断する専門家」に過ぎません。
プラネット・ラボが提唱する惑星的知能モデル（PIM）の革新性は、神経科学の「予測符号化」理論を地球規模で実装しようとする点にあります。予測符号化とは、脳が常に「次に起こること」を予測し、実際の感覚入力との誤差だけに注目するという理論です。私たちが着ているシャツの感触を普段意識しないのは、脳がその存在を正確に予測しているからであり、予測と異なる刺激（痛みや熱さ）だけが意識に上ります。
PIMはこの原理を惑星レベルで応用します。米国中西部の農地は春にこう見えるはず、ホルムズ海峡の船舶交通は通常この程度、といった「正常な状態」のモデルを持ち、衛星からのリアルタイムデータと照合します。そして予測と観測が乖離したとき、つまり異常が検知されたときにのみ警告を発する仕組みです。
技術的な鍵は衛星搭載プロセッサの進化にあります。これまで衛星は「目」でしかなく、撮影した膨大なデータを地上に送信して処理していました。しかし現在、衛星に高性能なAIチップが搭載され始めています。軌道上で直接データを解析し、重要な情報だけを地上に送信できるようになったのです。これにより通信帯域を大幅に削減しながら、応答時間を劇的に短縮できます。
プラネット・ラボは地球全体の陸地を毎日撮影する衛星コンステレーションを運用しており、各地点につき約3,500枚の画像を蓄積しています。この膨大なアーカイブは、PIMが「正常な状態」を学習するための教師データとなります。NASAのランドサット・プログラムが50年以上蓄積してきた長期的な変化のデータと組み合わせることで、さらに精度の高い予測が可能になります。
この技術がもたらす可能性は多岐にわたります。山火事の早期発見では、煙が視認される前に植生の温度変化から出火を予測できる可能性があります。洪水予測では、上流の降雨パターンから数時間後の下流域への影響を推定し、避難を促せます。農業分野では、作物の生育異常を数日早く検知し、病害の拡大を防げるでしょう。
経済分野への応用も注目されます。港湾の船舶数、工場の稼働状況、建設現場の進捗などをリアルタイムで把握できれば、従来の経済統計が発表される数週間前に市場動向を予測できます。安全保障面では、軍事施設の異常な動きを早期に察知し、紛争のエスカレーションを予防できる可能性があります。
ただし、この技術には重大な倫理的課題も伴います。地球全体を継続的に監視するシステムは、プライバシーの侵害や権威主義的な監視社会を生む危険性があります。誰がこのシステムを管理し、どのような目的で使用するのか。異常検知のアルゴリズムは誰が設計し、どのようなバイアスを含むのか。これらの問いに対する国際的な合意が不可欠です。
世界経済フォーラム2026でこのテーマが議論されることは、時宜を得ています。技術的実現可能性と倫理的ガバナンスを同時に構築する必要があるからです。惑星的知能は、気候変動や自然災害といった人類共通の課題に対処する強力なツールとなり得ます。同時に、適切な制約がなければ、新たな格差や対立の源泉にもなりかねません。
長期的には、この技術は人類と地球の関係を根本的に変える可能性があります。これまで私たちは、惑星の変化を事後的に知るしかありませんでした。しかし惑星的知能により、地球の「現在」をリアルタイムで把握し、近未来を予測できるようになります。それは人類が初めて「地球の今」を本当に理解する時代の到来を意味するのです。
【用語解説】
惑星的知能モデル（PIM: Planetary Intelligence Model）
大規模AIモデルと衛星センシングネットワークを統合したシステムである。地球がどのように機能するかの内部モデルを維持し、衛星からのリアルタイム観測データと継続的に照合する。予測と観測が乖離した際に生成される「予測誤差」が、異常検知や洞察の源泉となる。
予測符号化（Predictive Coding）
神経科学の理論で、脳が感覚入力を受動的に処理するのではなく、常に「次に起こること」を予測し、実際の入力との誤差のみに注目するという仕組みである。予測と一致する刺激は意識に上らず、乖離した場合のみ注意が向けられる。惑星的知能はこの原理を地球規模で応用している。
軌道上データ処理（On-Orbit Data Processing）
衛星に搭載された高性能プロセッサにより、撮影した画像やセンサーデータを地上に送信する前に軌道上で直接解析する技術である。通信帯域の制約を大幅に緩和し、リアルタイム性を向上させる。生データではなく解析結果のみを地上に送信することで、より迅速な意思決定が可能となる。
【参考リンク】
プラネット・ラボ（Planet Labs）（外部）
元NASA科学者が創業した地球観測企業。大規模な衛星コンステレーションで地球全体を毎日撮影している。
世界経済フォーラム（World Economic Forum）（外部）
毎年ダボスで開催される年次総会で知られる国際的な非政府組織。グローバル課題を議論する場を提供。
NASAランドサット・プログラム（Landsat Program）（外部）
1972年から50年以上続く世界最長の地球観測衛星プログラム。NASAとUSGSが共同管理している。
【参考記事】
Space-Based Data Centres: The Future of AI Computing in 2025（外部）
宇宙ベースのデータセンターとAIコンピューティングについて。衛星搭載プロセッサの進化を解説。
Predictive Coding and the Neural Response to Predictable Stimuli（外部）
神経科学における予測符号化理論の学術論文。惑星的知能の理論的基盤を理解するための重要文献。
【編集部後記】
私たちは今、地球を「見る」だけでなく「理解する」時代の入り口に立っています。衛星が捉える膨大なデータは、これまで専門家だけのものでしたが、AIとの融合により、誰もが地球の変化をリアルタイムで感じられる未来が近づいています。一方で、この技術が監視社会を加速させる可能性も否定できません。
みなさんは、惑星的知能が実現する世界に、どんな期待と不安を感じますか？この技術を人類全体の利益のために使うには、どのようなルールが必要だと思われますか？ぜひご意見をお聞かせください。
