PalantirとAndurilの連携で、ドローンの競争軸が機体からシステムへ移ることを示すイメージ

Palantir・Anduril日本参入が意味するもの──ドローンの競争軸は「機体」から「システム」へ

調査基準日:2026年9月6日。このブログは、ABEMA Primeの放送をきっかけに、公開されている一次情報をたどって書いた考察です。番組内の個別の発言は引用・要約していません。事実として記載しているのは、企業の公式発表・政府資料・報道で確認できる内容に限っています。

番組を見て残ったのは、市場参入とは別の話だった

ABEMA Primeで、Palantir TechnologiesとAnduril Industriesの幹部が日本参入について語る回を見ました。

見始めたときは、「米国のDefense Tech企業が2社、日本市場に来た」という話だと思っていました。見終わって残ったのは、少し違う感想です。

起きているのは市場参入の話というより、競争している対象そのものが変わりつつあるという話ではないか。機体の性能を競う段階から、AI・通信・センサー・自律システムをどう束ねるかを競う段階へ。番組はその変化の入口を映していたように思います。

このブログは番組の要約ではありません。2社の日本での動きが、日本のドローン産業にとって何を意味するのかを整理したものです。

まず、事実関係を整理する

考察に入る前に、確認できている事実を並べます。

Andurilは2025年12月3日に日本法人と東京オフィスの開設を発表しました。日本責任者にはPatrick Hollen氏(米海軍出身、レイセオンで米ミサイル防衛庁のシニアアドバイザーを務めた人物)が就いています。同社にとって韓国・台湾に続くアジア太平洋3拠点目です。

その後、2026年6月25日にロイターが独占報道として、Andurilが日産自動車の追浜工場(神奈川県横須賀市、約170万平方メートル、2028年に閉鎖予定)でのドローン生産について協議していると伝えました。協議段階であり、決定した事実ではありません。

出典:Anduril「Anduril Expands to Japan」(2025年12月3日)/ The Defense Post(2025年12月4日)/ Reuters独占報道(Japan Today転載)(2026年6月25日)

Palantirはもう少し前から日本にいます。日本法人パランティア・テクノロジーズ・ジャパンは2019年11月にSOMPOホールディングスとの共同出資で設立され、2020年6月には富士通が5,000万ドルを出資し、日本における唯一のFlagship Technology Partnerになっています。ただしこれは民間DX領域の話です。

防衛領域については、2026年8月に日本経済新聞が、防衛省が自衛隊の指揮統制にPalantirの「Maven Smart System」とAndurilの「Lattice」を組み込む案を検討していると報じました。同報道では、国産の指揮統制系を中枢に置く構想も併記されています。こちらも検討段階の報道であり、導入が決まったものではありません。

出典:富士通プレスリリース(Palantir Japanとの提携)(2020年6月10日)/ 日本経済新聞(2026年8月)、ビジネス+IT(2026年7月1日)

ここまでが事実です。ここから先が、このブログの本題になります。

図1:競争軸は「機体単体」から「システム全体」へ

Palantirが売っているのは「AI」ではなく、意思決定の土台

Palantirを「AI企業」と一言で片づけると、何をしている会社なのか分からなくなります。

同社は自社の防衛向けプラットフォームGothamを「The Operating System for Defense Decision Making(防衛の意思決定のためのOS)」と位置づけています。民間向けのFoundryは、企業のデータ・業務・組織構造を「オントロジー」というモデルに落とし込み、その上で業務を動かすための基盤です。AIPは、大規模言語モデルなどを自社ネットワーク内で制御下に置いて動かすための層。Apolloがそれらを継続的に配信・運用します。

やっていることを乱暴にまとめると、ドローン・衛星・レーダー・地上の部隊・兵站システム・人が入力した報告といったバラバラの場所にあるデータを一つの意味構造の上に載せ、「いま何が起きているか」「どれを優先すべきか」を判断できる形にして、その結果をまた現場のシステムへ戻す、ということになります。

分かりやすい実例が、NATOによるMaven Smart System(MSS NATO)の取得です。NATOは2025年3月25日にこれを発表し、intelligence fusion and targeting(情報の統合と目標選定)、battlespace awareness and planning(戦場認識と計画)、意思決定の加速に使うと説明しています。要求定義から取得までおよそ6か月というスピードで、NATOの調達としては異例の速さでした。

出典:Palantir「Gotham」Palantir Docs「AIP, Foundry, and Apollo」NATO SHAPE「NATO acquires AI-enabled Warfighting System」(2025年3月25日)

POINT

Palantirが扱っているのは、センサーそのものでも機体でもありません。センサーと機体が出力した大量のデータを、人間が判断できる形に変換する層です。ドローンの文脈で言えば、「飛ばした後に何が起きるか」を担当している会社だと考えると理解しやすくなります。

Andurilを「ドローンメーカー」と呼ぶと、本質を外す

Andurilは無人機や迎撃システムを作っていますが、同社を機体メーカーとして理解すると、この会社が何を狙っているのかが見えません。

中心にあるのはLatticeというソフトウェア基盤です。Anduril自身の説明では、Latticeは分散して設置された多数のセンサーやシステムからデータを取り込み、一つの統合レイヤーに集約し、AI/機械学習でフィルタしたうえで、オペレーターがそのまま別のセンサーや車両、機体をタスキング(指示)できるようにするものです。オープンアーキテクチャで、他社のハードウェア・ソフトウェアも取り込めると説明されています。

同社が米陸軍の実証イベントで示したのは、1人のオペレーターが、異なるセンサーとミッションシステムを積んだ複数の無人機を同時に指揮するという運用でした。片方の機体で攻撃を行い、ソフトウェアが自動的にもう一方のISR機に被害評価を再指示する、という流れも公開されています。

出典:Anduril Blog「Anduril's Lattice: a trusted dual use platform」Anduril Blog「Lattice for Mission Autonomy at EDGE23」

つまり、Andurilが売っているものを構造で書くとこうなります。

Detect(探知)

センサーが何かを見つける

Identify(識別)

それが何なのかを判定する

Track(追随)

動きを継続的に追い続ける

Decide(判断)

対応するか、しないか、何で対応するか

Act(実行)

ドローン・ロボット・迎撃装置が動く

機体はこの5段階のうち、最後の「Act」の一部でしかありません。Andurilは、この縦のつながり全体を製品として設計しています。ドローンメーカーというより、AIを中核に、センサー・無人機・ロボット・カウンターUASを統合するAutonomous Systems企業と理解したほうが実態に近いはずです。

補足|カウンターUASとは

不審なドローンを検知・識別・無力化するための仕組みの総称です。探知(レーダー・RFセンサー・光学)と対処(電波妨害、捕獲、迎撃機など)がセットになっており、これ自体が「Detect から Act まで」の縮図になっています。

PalantirとAndurilは、何が違うのか

2社は2024年に国家安全保障領域でのAI連携を発表しており、競合というより役割が異なります。

横にスクロールして表全体を確認できます。

観点PalantirAnduril
主な担当領域Data / AI / DecisionSensor / Autonomy / Drone / Robot
主力製品Gotham、Foundry、AIP、ApolloLattice、各種UAV・UUV・カウンターUAS
扱う対象集まってきたデータと、
その上での判断
現場に置くセンサーと、
実際に動く機体
ハードウェア原則として持たない自社で設計・製造する
収益の中心ソフトウェアのライセンス・導入ソフトウェアとハードウェアの一体提供
日本での焦点意思決定基盤としての採用可否開発・製造拠点の構築

出典:Palantir IR「Anduril and Palantir to Accelerate AI Capabilities for National Security」(2024年)ほか、各社公式サイト

比喩を使うなら、Palantirが「頭脳」、Andurilが「神経系と、実際に動く手足」という整理になります。ただしこれは単純化した表現で、実際にはPalantirも現場側の機能を持ち、Andurilも高度なデータ処理を自前で行っています。役割分担を理解するための補助線として受け取ってください。

図2:PalantirとAndurilの役割と連携

なぜ、いま日本なのか

ここが、このブログでいちばん考えたかった部分です。

「米国企業が日本市場を取りに来た」という説明は、事実の一部ではあっても、動きの説明としては足りません。

地理と、意思決定速度の問題

インド太平洋は、距離が長く、島嶼が多く、海と空と電磁波が複雑に絡む領域です。センサーは分散して置かざるを得ず、そこから上がってくる情報量は膨大になります。人間が地図を見て判断する速度では追いつかない、という前提が先にある。前掲の日経報道が「日米の意思決定速度の差を縮める」という文脈で書かれているのは、この構造を反映しています。

日本側の予算と方針

日本の国家防衛戦略は、防衛力強化にあたって重視する7分野の中に「無人アセット防衛能力」と「指揮統制・情報関連機能」を挙げています。

2026年8月31日に公表された令和9年度概算要求では、無人機関連として海上自衛隊の滞空型UAV「MQ-9B」17機分で2,922億円、小型攻撃用UAV 363億円、迎撃UAV 76億円、汎用小型UGVの開発95億円などが並びます。同時に、統合作戦司令部の意思決定支援システム構築、次世代AIプラットフォーム「AIオーケストレーター」、防衛情報通信基盤(DII)の強靱化478億円といった、機体ではなく「つなぐ側」の項目が明確に立っています。

ドローン対処器材の導入38億円、近距離対空システム(CRADS)の開発なども含まれており、カウンターUASが独立した予算項目になっている点も見逃せません。

出典:内閣官房「国家防衛戦略(概要)」防衛省「防衛力の変革に向けた予算 令和9年度概算要求の概要」(2026年8月31日)

サプライチェーンと、日本の製造能力

もう一つの理由が、作る力です。

政府はドローンを経済安全保障推進法の特定重要物資に指定し、2030年に年間8万台の国内量産体制を整備する方針を示しています(令和7年度補正予算で139億円規模の支援)。機体だけでなくモーターやバッテリーなどの重要部品も対象です。

Andurilは日本ローンチの場で、日本製部品のみで構成した「Kizuna」というドローンを公開したと報じられています。日産追浜工場の話と合わせて読むと、同社が日本を「販売先」ではなく「作れる場所」として見ていることが分かります。

その具体例が、秋田県横手市の株式会社アスターです。日本経済新聞は2026年8月23日、Andurilが手がけるドローンに、アスターが開発した軽量モーターが採用されていると報じました。実業之日本フォーラムの取材では、Kizunaの中核にも同社のモーターが配置されたことが紹介されています。Anduril Japanも2025年12月、国内での製品組立・製造、希少アース磁石の調達、アスター製モーターの活用などを共同検討する覚書の締結を発表しました。これは、日本の部品メーカーが世界の防衛テック企業のサプライチェーンに入る余地が、すでに具体化している例です。

日本には、精密モーター、CMOSイメージセンサー、炭素繊維といった、無人機に不可欠な部品の強い供給者がいます。

出典:経済産業省 無人機産業基盤強化検討会 中間取りまとめ(2025年12月24日)/ 日本経済新聞「米防衛アンドゥリルが頼る秋田のアスター、ドローン部品の中核担う」(2026年8月23日)/ 実業之日本フォーラム「米防衛テック・アンドゥリルは、なぜ秋田の未上場モーター会社を選んだのか」(2026年1月26日)/ Anduril Japan「Anduril、アスターと協業に関する覚書を締結」(2025年12月4日)/ Coral Capital「Accelerating Japan, With Anduril」(2026年6月10日)/ DroneXL(2026年6月25日)

POINT

日本は、この文脈では2つの意味を持っています。ひとつは意思決定基盤を必要としている顧客。もうひとつは、機体と部品を量産できる製造拠点。後者は日本企業にとって、参入の余地がある側です。「米国企業に市場を取られる」という構図だけで見ると、この部分が視野から落ちます。

ウクライナが変えたのは「機体」ではなく、ループの速さ

ウクライナでの戦闘について「ドローンが活躍した」という説明をよく見ますが、産業構造の観点で重要なのはそこではありません。変わったのは回転の速さです。

ウクライナの状況認識システム「Delta」について、CSISが2024年12月にまとめた分析があります。Deltaは2016年にボランティア組織Aerorozvidkaが開発し、2023年に国防省へ移管、2024年8月に正式採用されました。クラウド基盤の上で複数のアプリケーションが動いています。

  • Mission Control:月あたり約106,000件のUAVミッションを計画
  • Vezha:偵察映像をリアルタイム解析し、1日あたり4,000件超の対象を識別
  • Avengers:AIによる検出で、週あたり約12,000件の敵装備を検知
  • NATOの演習REPMUS 24では、50機以上の無人機を協調運用

出典:CSIS「Does Ukraine Already Have Functional CJADC2 Technology?」(2024年12月11日)

ここで起きているのは、センサーが取り、通信が運び、データが整理され、AIが候補を出し、人が判断し、機体が動く。そしてその結果がまたセンサーに戻る——というループが、高速で回り続けている状態です。

従来、この流れはKill Chainと呼ばれ、探知から実行までが一本の鎖として直列につながっていました。鎖は、どこか一箇所が切れると全体が止まります。

いま起きているのは、Kill Webへの移行です。一本の鎖ではなく網。どのセンサーがどの判断ノードにつながり、どの実行手段に結びつくかが固定されていない。あるセンサーが使えなくなっても、別の経路が代わりに機能する。この網を成立させているのがソフトウェアであり、だからこそソフトウェア企業が防衛の中心に来ている、という順序です。

米国防総省のReplicator構想も同じ文脈にあります。2023年8月に発表され、18〜24か月で数千規模の自律システムを配備するという目標が置かれました。2024年9月には対小型UAS(無人航空機)を対象とするReplicator 2が続いています。注目したいのは参加企業の顔ぶれで、800社超が参加し、契約に至った企業のうち約75%が非伝統的な防衛企業でした。産業の担い手そのものが入れ替わりつつあります。

出典:Defense Innovation Unit「Replicator」

これは、防衛だけの話で終わるのか

ここが実務的にはいちばん重要な論点です。

Anduril自身が、Latticeをデュアルユースのプラットフォームとして説明しています。同社が挙げている軍事以外の用途は、たとえば次のようなものです。

  • 国境警備(人や車両の自律的な検知・識別・追跡)
  • 港湾、発電所、太陽光・風力発電所などの重要インフラ監視
  • 山火事の自動検知(赤外線カメラとコンピュータビジョン)
  • 捜索救助におけるタスク計画とリソース配分
  • 洋上風力の海底送電インフラを、AUV(自律型潜水機)で点検

並べてみると、日本の消防・警察・自治体・インフラ事業者が抱えている課題とほぼ重なります。

図3:現場で機能するAutonomous Systemの5層と循環

河川氾濫の現場を想像してみてください。上空にドローンが複数飛び、地上に固定カメラがあり、衛星画像もある。通信は現場によってLTE、5G、衛星と切り替わる。映像から浸水範囲や要救助者候補をAIが抽出し、指揮所が優先順位を決め、次にどのドローンをどこへ向かわせるかを指示する。ドローンポート(Drone-in-a-Box)から自動で機体が上がる——。

個々の要素はすでに国内でも実用化されています。つながっていないだけです。

注意

防衛領域で成立している技術が、そのまま国内の公共安全用途に持ち込めるわけではありません。航空法上の飛行許可、電波法上の周波数と技適、自治体の調達要件、通信インフラの実効性、運用者の教育——いずれも国内固有の条件です。技術構造は共通でも、実装は別物として設計する必要があります。この差を軽く見た提案が、現場で止まる原因になります。

SkyLink Japanとして、いま考えていること

ここからは当社の考察です。

当社はこれまで、UAV、LiDAR、EO/IRカメラ、ドローンポート、通信機器、自律飛行ソフトウェアといった技術を、測量・点検・公共安全の現場に紹介してきました。その過程で、お客様から最も多く受けてきた質問は一貫していました。

「どの機体を選べばいいのか」

飛行時間、耐風性、ペイロード、整備性、調達要件への適合——現場では全部が効きますし、これからも効き続けます。

ただ、ここ数年で質問の性質が変わってきた実感があります。「機体を選んだあと」に相談が発生するようになった。取得したデータをどこに置くのか。複数現場のデータをどう横断して見るのか。通信が届かない場所でどう運ぶのか。解析結果を誰がどう判断に使うのか。機体の選定では解けない領域に、負担が移っているということです。

機材を増やす前に、運用で解ける部分がある

念のため書いておくと、この種の課題は全部がツールで解決するわけではありません。撮影ルールと命名規則を標準化するだけで、後工程の手戻りが大きく減る現場は珍しくありません。飛行前の確認項目を紙一枚に固定するだけで、当日の中止判断が速くなることもあります。費用ゼロで効く工夫を先に潰したほうが、投資の判断も正確になります。

運用の工夫では埋めにくいのは、次のような部分です。

横にスクロールして表全体を確認できます。

課題まず試せる運用の工夫運用では埋めにくい部分
撮影の抜け漏れ・
再飛行
撮影ルールと命名規則の標準化、
飛行前チェックの様式化
—(運用の工夫で解けることが多い)
複数センサーの
データ統合
取得時刻・座標系の記録ルール化可視・熱・LiDARを同じ座標系と
時間軸で扱う仕組み
現場と本部の
情報共有
報告フォーマットの統一、
共有フォルダの構造化
条件の悪い通信環境でも
つなぎ続ける通信構成
大量データの
確認負荷
確認対象の優先順位づけルール画像・点群から見るべき箇所を
絞り込む解析
複数拠点・複数機体の
把握
台帳と点検周期の一元管理一つの画面から状態を把握する
統合基盤

下4行は、機材とソフトウェアの組み合わせでしか解けない領域です。そして組み合わせは、現場ごとに変わります。

Distributorから、Integratorへ

そこで当社が自分たちの役割をどう定義し直すか、という話になります。

世界には優れた技術が次々に出てきます。ただ、そのまま日本に持ってきても動きません。航空法、電波法と技適、セキュリティ要件、補助金の適合条件、自治体の調達様式、現場の作業手順、日本語での保守体制。この翻訳作業こそが、国内の販売代理店が本来担うべき仕事だと考えています。

当社の理念は「ドローンと社会を正しくつなぐ」です。この「正しくつなぐ」は、機体と社会を直接つなぐという意味ではありません。間に必要なものを全部入れて、はじめて成立するつなぎ方を指しています。PalantirとAndurilの動きを見て改めて感じたのは、その「間にあるもの」の比重が、想像より速く増えているということでした。

注意

このブログは公開情報に基づく考察であり、SkyLink JapanがPalantirまたはAnduril Industriesと提携している、あるいは協議しているという事実はありません。両社の製品は当社の取扱製品ではありません。

これからのドローン選定で、何を見るべきか

最後に、読者への問いを残します。

これからのドローン導入で考えるべきなのは、「どのドローンを買うか」だけなのでしょうか。

それとも、

  • どのセンサーから情報を取得し
  • どの通信網で送り
  • どのAIが解析し
  • 誰が、何を基準に意思決定し
  • その結果、どのドローンやロボットが動くのか

まで含めて設計すべきなのでしょうか。

PalantirとAndurilの日本での動きは、まだ検討段階のものを含みます。導入が決まったわけでも、成果が出たわけでもありません。それでも、ドローン産業が次のフェーズに入り始めた兆候として読む価値はあると考えています。

機体の性能競争が終わるわけではありません。ただ、それだけを見ていると、判断を誤る場面が増えていく。番組を見終えて残ったのは、その感覚でした。

「どの工程に負担があるのか分からない」段階からご相談ください

SkyLink Japanでは、機体の選定だけでなく、センサー構成、通信手段、データの保管と解析、現場の運用手順までを含めて整理したうえでご提案しています。運用ルールの見直しで解決できる部分と、機材・ソフトウェアが必要な部分を切り分けます。測量、インフラ点検、災害対応、警備など、用途を問わずお問い合わせください。

運用と機材の切り分けについて相談する

出典一覧

出典・参考資料を表示(25リンク)

参照日はいずれも2026年9月6日です。

企業公式

政府・国際機関

報道・調査機関

関連ブログ:官公庁・重要インフラ向けドローンの情報セキュリティ要件【2026年版】

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