ディープシークの登場
いやー、なかなか盛り上がってますよ、世の中は。
何がですか?
変な盛り上がり方をしてて、超気持ち悪いなーっていう話をしながら、もういきなり本編入っていこうかなと思うんですけど。
はい。
ディープシークっていう新しいAIが、生成AIが出てきましたよ、という紹介からです。
ギガジンさん含め、いろんなところからニュース記事が出ていて、ギガジンさんのところで、ディープシークはなぜこんな大騒ぎになっていて、一体何がそんなにすごいのかっていう、一番ニュース記事として刺さりそうな下手になってる記事が出ていたので、それをベースに紹介しようかなと思います。
はい。
2025年1月20日、ディープシークが、推論モデルのディープシークR10とディープシークR1をMITライセンスのもとでオープンソースとして公開しました。
MITライセンスっていうのは、もう好き勝手使っていいよっていうくらい、著作権くらいしか守られない、一番ラフなライセンスです。
R1のトレーニングコストは、オープンAIの推論モデルO1の約3%程度だと伝えられたために、AIの開発に対する業界の見方を大きく変えたこのモデルについて、Apple、Microsoft、Automaticでの勤務経験があるアナリストのベン・トンプソン氏が解説しました。
R1はMixture of Expert、アーキテクチャを採用したAIモデル、ディープシークV3ベースに基づいてトレーニングされており、総パラメータは6710億、コンテキスト帳は128キロです。
推論能力を持ち、特にコーディング、数学、ロジックといった分野では、より質の高い結果を見出すことが分かっています。
ディープシークはApp Storeのアプリランキングで1位に踊り出るなど、登場以来瞬く間に倫理を集めました。
ディープシークの優れている点の一つは、オープンソースで公開されているというところです。
ライバルでクローズドモデルのOpenAI-01とは違い、提供をもとにお金を払わなくとも好きなサーバーやローカル上で実行することができます。
ディープシークをオープンソースで公開したことについて、CEOのライアン氏は、オープンソースは人材を引き付ける鍵です。
時代を変えるテクノロジーにおいて、クローズドソースによって作られた平和は一時的なものであり、
オープンAIのクローズドソースのアプローチでさえ他者の追い上げを防ぐことはできませんでした。
私たちはディープシークを通じてノウハウを蓄積し、イノベーションを起こせる組織と文化を形成します。
オープンソースは商業的なものというよりは文化的な行動であり、それに貢献することで私たちは尊敬を集められます。
将来の展望
今後、クローズドソースに変更することはありませんし、まず強力な技術的エコシステムを持つことがより重要だと考えています。
ディープシークのもう一つ優れた点は、AI開発におけるブレイクスルーを達成した点です。
これまでの一般的な大規模言語モデルは、人間の価値観に沿うように人間がモデルのトレーニングを繰り返す、
人間のフィードバックによる強化学習という手法でトレーニングされ、出力内容に有害なものが生じないよう調整されてきました。
ところが、ディープシークのR10の方は人間によるフィードバックを削除し、ほとんどの過程で強化学習のみに基づいたアプローチでトレーニングを行っています。
ディープシークの開発者らによると、正解と思考プロセスを利用して適切な形式の2つに対して報酬関数を設定し、段階的に評価しようとしたり、
可能性のある全ての答えを探索したりするのではなく、一度に複数の異なる答えを出してから報酬関数に基づく評価を行うようモデルに指示した、とのこと。
トムフソン氏は、「つまり、推論の仕方を人間が教えずとも十分な計算量とデータを与えれば、AIが勝手に推論してくれるという状態を実現したのです。」と解説しています。
このアプローチにより、モデルは思考時間により多くの時間を割り当てることが可能になり、予期せぬ能力が開花しました。
これは従来、データセットを使い果たすことで学習のスケーリングが限界に近づくという既存モデルの問題を解決する可能性があります。
ということで、なかなかと喋ってきて、専門的なことも多くて、なかなかこの記事ですらついていくのが難しいだろうとは思うんですけれども、
まず、ブレイクスルーしたポイントですね。一番何がすごいのかというのを私なりに改めて説明して、ちょっとそれでもわからないところは質問ベースで回答していければなと思うんですけど、
今までの生成AIのモデルというのは、ある答えにたどり着くために、こういうふうに考えていくんだよというプロセスと、こういうふうに考えられたらOKだよという
その最後の結果、この2つを両方示してあげないとですね、延々に発散し続けてなかなかゴールにたどり着かない。
最初、最後のゴールの直前までいけばもちろん、ゴールの報酬関数だけで全然良くなっていけるんですけど、
そのあまりにも多岐に渡りすぎて、ゴールにたどり着くところ、ロードマップに入りきれないということが起き得るので、ある程度人間がガイドラインしてあげないとうまく最後の良い結果を得るところに至れませんでした。
イメージとしてはですね、よくゴッホの絵を描くにはあらゆる点を打つのを延々と無限に繰り返せばゴッホの絵はできるみたいな、そんなことを昔暴論で言われていたんですけど、
その点を打つのにも、今までだったらある程度ゴッホってこんな感じの点の打ち方するんだよって言ってあげて、ゴッホっぽい絵ができたら、あ、それって正解ですよっていうのを言ってあげるみたいなことをやってたんですけれども、
今回ブレイクスルーしたのは、そのゴッホの最後の絵はこれですっていう正解だけを教えてあげて、で、それってこういうふうに考えたらいけますよっていう、そのゴッホのゴールに近しいところだけ報酬関数を与えてあげたら意外とできちゃいましたというのが、
今回大きなブレイクスルーポイントです。で、この辺はもともと機械学習っていうのはそういう点を打ちまくってゴールに導ければいいよねっていうところだったんですけれども、そのやり方ではやっぱりうまくゴールにたどり着かないからっていって、さっきのようなガイドラインが開発してきたっていう歴史があるので、歴史的にはなんかもともとやろうとしてたことできないから今こうなってたのに、
もともとやろうとしてたことを改めてチャレンジしたらできちゃいましたみたいな感じの歴史の流れではあります。もちろんちょっとやり方とか工夫とか、当時とはアルゴリズムとかいろんなものが変わっているという状況変化はあるんですけれども、今までそういう歴史の経緯的に常識的にはガイドラインがいるでしょうと言ってたのをあえてやらなかったという形になっています。
それにチャレンジした背景っていうのがですね、すごい皮肉なところなんですけど、中国とアメリカの貿易摩擦の問題がありまして、なかなか中国ではこういうAIを開発するためのハイスペックなGPUとかそういうものを手に入れることが難しかったですと。
このDeepSeek、中国のオープンソースコントリビューター群なんですけど、そこで安いGPUでもなんとかできないかという工夫によって今回のものが出てきています。
さっき言ったガイドっていうのをやろうとするとなかなかマシンスペックが必要で大変なので、改めて今のやつでこの安いスペックでできることやってみたらいいんじゃねって言って、さっき言った通りゴールの報酬関数だけでやってみたところ意外といけたじゃんみたいになっちゃったというところです。
この結果めちゃくちゃ盛り上がっている理由は、オープンAIの開発の3%デートでできてしまったといったところがポイントになっていて、私もラジオの中で何回かそういう喋り方をしてたと思うんですけど、
AIの進化はパラメータを増やせば増やすほど進化していく。それには大量の計算リソースとデータ量が必要です。そういったものを確保できるのはGARFAMのような大手企業群だったりとか、投資でお金を集めまくったところが勝てるという世界観になっていますというような話し方をしてきたと思うんですけど、
今回はそれを打ち破ったというか、そこまでお金をかけなくてもできちゃったんですよといったところがポイントになっていて、AIを開発するためには大量の電力が必要だと言われていたが、ために立ち上がった電力系のベンチャーだとか、データセンターの追加増設だとか、そういったところで株価や投資家の動きがすごく流れていたんですけれども、それがひっくり返ってしまったということになって、
すごい株価が乱高下したりとか、投資熱の移りが起きたりとかいうことで市場がざわざわできるというのが一番大きなところかなと思います。
最後にこのセセイAIの性能として、ディープシーク自体がどこまで優秀なのかという話になるんですけど、これはオープンAIのスーローモデルO1と比べてといったところで、めちゃくちゃ賢いというわけではないです。
今の時点で最先端のモデルほど賢いというわけではないんですけれども、ほぼほぼ最先端に近しいトップランキング5本の指くらいには入るくらいのモデルにはなってきているので、それがこれくらいのお金で新興企業がオープンソースに作れてしまったというのが大きな変化点になっています。
類似の競合としてはですね、元Facebookのメタ社がオープンソース戦略で同じくセセイAIのモデルっていうのを開発してきて、ラマーというモデルを出してきてたんですけれども、そのモデルもオープンAI社と同じくらいの大量のお金を継ぎ込んで、かつオープンソースにするという、お金はかかるけど何とかオープンソースにして人を集めようというようなものになっています。
というポリシーだったので、お金を少なくオープンソースでやれてしまったディープシークっていうのが登場しちゃうと、なかなか苦しいなという立ち位置に立たされているというのがあります。
で、ちょっと気持ち悪いなって冒頭に言ってたのはですね、この盛り上がりっていうのがあまりにも急速かつ過激的に広まったっていったところがポイントになっていて、
先ほどの投資家とか株価のところの乱高下があったんで、そういった意味で市場の反応が大きくてすごくピックアップされたっていうのはあるもののですね、
市場の反応と期待
基本的に中国配下にあるモデルということで、このモデル自体がどう扱われているのか、どういう中身になっていて、このモデルを使っていくと何が起きるのかっていうのがあんまりはっきりしない中、
中国とはいろんな政治的な絡みとかで、なかなか日本やアメリカでも導入が難しいものっていうのがいろいろ増えている中、それをぶっ壊すほどに、これはすごい大きなことで今すぐ触らなければならないみたいな形で盛り上がっていること自体がすごく気持ち悪いところになっていて、
現に今、日本やアメリカの国防省とかそのレベルのところでは利用禁止の話がもうちゃんと発表されていたりとか、そういった形で市場の盛り上がりと現実的なところのギャップが大きくなっているような、そんな感じの状況にあります。
はい。
その回答結果をもとに教師データとして使ったっていう話なんですっていう話が別の話であって、
それが正解なんであれば全然わかる話かなと思いました。
もともとある特定の分野に対して教師頑張って学習させたモデルを別の分野に横手にしても少ない学習量で良い成績が出るみたいな話は昔からあったと思いますから、
そうですね。
それを丸々丸ごとやったっていう話かなと思っていて、
デッドコピーというわけではないけれど、きれいにまとめられた本を1から10まで社協して作りましたみたいな、そういう感じなのかなと思います。
そうなった時に元祖を超えることはないんじゃないかなと思っていて、多少超えることはあったとしても劇的にブレイク数が起こるほどのスペックの増加はないんじゃないかなと思います。
なので、今結構衝撃的な話となったのは上手くいったからっていう話で、その規模のモデルを参照することが上手くいったからという話で、
だからといって次に出てくるものがこれより良いものになるかと言われるとそうではないんじゃないかなと。
やはりもう一段ステップアップするには莫大な電力とコストが必要なんじゃないかなと思うので、ちょっと市場会計反応しすぎなんじゃないかなというのが私の見解なんですけどどうなんでしょうっていう気がしてますね。
オープンAI社のものを使っていたというのは別のニュースになっていて、そこはまだはっきりしてないので今回触れてなかったんですけど、
オープンAI社のものを使ったというニュースに対して使われ方っていうのは2段階あります。
おっしゃるようにモデルの中身、こういうアルゴリズムになっているだろうというファックと、そこで使ったデータ、入力データや結果っていうのを元にして、
合ってるかどうかを見ていって、それを真似っこしていって同じようなものが作れましたという、そういう中身まで込み込みのものっていうのが一つの目のパターンで、
もう一つのパターンは入出力の結果だけですね。こんな入力に対してオープンAIのモデルではこう出しましたっていうその結果を使って学習データとして別のモデルに適応していくっていう。
この2つがあります。2つ目のやつをAI業界の人たちは上流とか呼んだりするらしいですけど、ちょっと何で上流というのか私も全然ピントは来てないんですが、そんな形で呼ばれています。
オープンAI社の利用規約、ライセンスとしてはその上流も禁止されています。
別のモデルにオープンAI社のモデルを使った結果を採用することは明確に禁止されているので、もし事実であればこれは利用規約違反によって作られたものであるという形になります。
その上でオープンAI社のモデルより良くなることがないのかどうかという話なんですけれども、今回作られたモデルっていうのがオープンAI社の出しているような理論モデル、モデルの作られ方や考え方、アーキテクチャと同じようなものを作ったのであればイエスだと思うんですが、
今回は根本的なところが変わっていて、先ほど言ったプロセスをガイドラインするっていう人間がやってたところですね。
ここを排除してもできたといったところが結構大きな差になっているので、元より良くなる可能性も全然あります。
1個すでにこういう事例で元より良くなっているなというのが出てきているのが、ゴールしか教えてないので考え方を途中で変えるという挙動が生まれています。
今までのモデルというのは、例えば数学でA式解いてB式解いて結論C式を出すみたいなそういう事だった場合は、AやってBやってAとBを見比べてCを出すっていうそのプロセス自体が人間の手によって指導されていたので、
そのプロセス以外のことは基本的にやらなくて、それで途中で間違ってようが最後のCはこれですって言い切るみたいな動きをするのがこれまでのモデルだったんですけれども。
今回のDeepSeqではA式を出してB式を出して見比べた結果、あれこれB式のやってること間違ってねって言ってB式を修正してBダッシュ式に変えてからA式とBダッシュ式でC式を出すみたいなことをやったりします。
この辺の動きっていうのがこれまでのモデルと少なくとも変わっているところになっていて、この振る舞いを持っているモデルを作れたということは、次出てくるモデルっていうのもそういったポテンシャルを秘めたモデルになっていく可能性があるので、同じ比較評価っていうのは難しいですけれども、オープンAI社とはまた別の違った要素の持つモデルになっていく可能性があります。
それは結構すごい面白いですね。
上流した結果をもって新しいモデルを組んだ結果として性能が出ているというのであればまだ伸びしろがあるかなという気はしますかね。
そうですね。
そういう意味ではもしかしたら次の段階に行ったっていう段階なのかもしれないかなと思う。
今までうまくいかなかったのが、並列施工をした上でいいものを選ぶという段階に、もしかしたら先ほど明言をされていないかもしれないですけど、他のモデルの大量の結果が必要だって。
それをやるほどの結果は人間が良い出来ていなかった。先ほどのゴッホの絵でいうなら全部の評価点を評価するぐらいのことをやらないといけなかったんだけど、それがAI to AIにすることによってできるようになった。
それであれば非常に面白いかなと思いますね。
そうですね。
で、結果として開発コストが減ったっていうのはあるんですけども、これはどうなんでしょう。ローカルで動かすときにやはりスペックの良いマシンが必要なのかどうかっていうのも結構あるのかなと思っていて。
学習コストが減ったからモデル1にできるのもあると思うんですけど、1に使うようになったときには、結局動作デバイス側の電力がかぶり捨てたら使いもいいのではないかと思うんですけども、そこら辺は何かあるんでしょうか。
はい、その辺も今回のブレイクスルーって言われているポイントで、先ほど言った人間が移動しなきゃいけないのとゴールを決めなきゃいけない、これらっていうのはモデルごとにチューニングされたパラメータという形で呼ばれたりします。
よくモデルでは賢さのレベルに合わせて、総パラメータ数何億ですとか何兆ですみたいなことを言ったりするんですけれども、このパラメータ数をどれだけ複雑に多く設定できるかがイコール必要なマシンスペック数になると言っても過言ではないのがこのパラメータ数という数字なんですね。
で、今回パラメータ数は大幅に減っています。理由は先ほどのガイドラインに関する部分のパラメータがごっそりいらなくなったからです。そのため今回のモデルというのは一般のご家庭にあるGPUスペックのマシンでも動かせるレベルのものまで小さくなっています。
一般のご家庭っていうのは一致する方ね。本当に一般ではないです。
これぐらいに市販されている、コンシューマーが手に入るレベルで一番いいGPUを買えば動くレベルみたいな。
そうそうそうそう。
レベルですね。
Macでも動いた?みたいなことは言ってたから、それくらいですね。
なるほど。
一つ大きなブレイクするポイントですね。
であればだいぶオープンソースということもあって、非常に使いやすいんじゃないのっていう感じはありますけど、問題となっているのが中国製というところで。
さっき言ってた、政府が使うなという話をしているというのがあって、真実はどうかわからないですけど何か押し込まれてても不思議ではないと。
他の検索エンジンとか見てても思いますけど、それを言ってしまうと西側のアプリケーションだって同じようなことをされているわけで。
そうですね。
まあどちらに属したいかというだけの話っていう感じもありますけど。
そうです。
まあそれを言ってしまうと、例えばその開発国であるアメリカとしてはそれを使うわけにはいかないということになったときに、
なんていうんですかね、そのAI戦争で負けが込む可能性がある。
そうですね。
そうなるとちょっと大変だねということになってしまう。
うん。
というのは結構インパクトがでかい話なんじゃないかなと思いますけど。
はい、そうだと思います。
うん。
この問題はいろいろ品質の話になっていくんで、あんまり深く突っ込むと問題ではあるんですが、
おっしゃる通り中国として作られている以上は、今ディープシークとしてはこういうポリシーだとなってても、
政府の意向で容易にポリシーは変更される可能性もありますし、そもそも今の開発戦で何か仕込まれている可能性も全然ある。
今後、国対国の関係性という政治的なところでの圧力によって障害ポイントになってしまう可能性もあるということで、
様々な状況によりディープシークというのが使えなくなる可能性があります。
その上でディープシークは素晴らしいものだから使うべきだと、やはり使うべきでない。
いろんな国防とかそういう理由でも使うべきでないというこの対立構造において、
クラウドベンダーですとか、IT業界の動きがちょっと気持ち悪くなっていて、
このディープシークは既にマイクロソフトが提供するクラウド環境では提供されています。
クラウドとしてこのディープシークを利用できるように提供されている状態です。
なので少なくともマイクロソフトでは国対国の関係性はこの論文やオープンソースの姿勢からすると問題にはなり得ない。
なったとしても、すみません使えなくなりますくらいで済むだろうというようなレベル感で見ているといったところが一つ政治的なところで参考にするべき事実になっているのと、
オープンAI社が今回公開されたディープシークの内容とかディープシーク論文も全部公開しているんですけれども、
そういった論文を見て同じようなものが作っていけるのかどうかというのがまた悩ましいところで、
先ほど言っていた通りオープンAIとしてはどんどんモデルを賢くしていってそれにどんどんお金が必要になっていっていましたと。
なので直近の動きはいかに投資家や政府等々からお金を引き出してアメリカとして強いAIモデルの開発というスタンスにしていけるか、
お金をちゃんと回収してどんどん投資できる状態にしていけるかといったところで立ち回っていたところがあったので、
お金がいらないですって言われてしまうと立ち回りでどうこうする話じゃなくなってくるのと同じような投資の仕方では置いていかれるだけになってしまうので、
今いるオープンAI社の中にこのブレイクスルーに追従して立ち回れるだけのエンジニアたちを揃えていないとすぐにはキャッチアップが難しいと思うんですが、
以前よりオープンAI社はちょっとエンジニアがいなくなったりといったところもあるので、今までとは違うやり方でAIを賢くしていけるだけのポテンシャルあるエンジニア層が育っているかどうかがすごくポイントになってきてしまって、
ちょっと一歩遅れてくる可能性はあるかなと思いますが、一応サムアルトマントップのCEOはこのリープシークとは比べ物にならないくらい賢いモデルをオープンAIは2月に発表予定だということでSNSでは言っているので、
ちょっとその辺がどうなるかというのは様子見しつつな感じの状況になっています。
はい、最後のほんまかという感じはありますけど、でも難しいですね。難しいけれど、現状アメリカでトップ、アメリカというか、そうですね、アメリカでトップ走っている企業ですので、ぜひそこは食らい継いでいってほしいなという希望的観測しかないですね。
うーん、って感じで、一番良くないというか負けが込むのが、真面目に本当にオープンAIを教師データとして使っていた場合、他の会社はちゃんとしようとすればするほどそういうことはできないわけで、自前で持っているところをベースに作るしかないわけで、
サルマネしたとしてもスペックの低いものしかできないってなったときに、オープンAIはお金が、お金というか人材がなくてできませんでした。他の会社は人材は入れたけど、もともと持っているモデルが低くてできませんでしたってなってしまうと、全体的に負けが込むので、
確実に勝とうと思ったら、国内で戦ってずに、オープンAI社のモデルはアメリカ国内ではフリーとして使えるようにするとか、そういう対応が必要そうな気がしますけど、
そうですね。
それはそれで資金調達の面でいろいろな角が立ちますので、難しいですね。
難しいです。今回オープンAI上流されたのは利用規約違反だって声を上げてると思うんですけど、声を上げて法律とかでガチガチにもうちょっと厳しくしたり訴えたりっていうことをして、裁判になるとまた数年がかりでかかると思うんですけど、正直そうやってる間にディープシークとしては十分優位を稼ぎきれちゃうと思うんですよね。
そうですね。
で、仮にそれを抑制していった結果、今東田さんがおっしゃった通り、お金のあるガファムがやっぱり勝つじゃんっていうような、そういう法律や状況に追い込んでしまうと、むしろAI競争では負けていく可能性があるので、オープンAI社はライセンス違反だということをこわだかに言いつつも身動きが取れないという可能性がありますね。
うーん、ってなると結構厳しい気がするんで、難しいですね。
ということで、本当にこのままオープンソースで活発化するんであれば、中国がAI開発における競争のトップになってくる可能性は全然あるかなというのが、今年始まって最初のAIの大きな変化点ですね。
劇的すぎて本当はひどいですけどね、世界。
そうですね、劇的すぎますね。
確かにでも今まで中国系なんかあんまりパッとしなかったというか、あんまりニュースに上がってこなかった感じがしてましたけど。
そうですね、一応事実だけ伝えるとですね、中国政府の意向によってチャットGPTと同等レベル、オープンAI社と同等レベルのモデルの開発っていうのは進んでいて、
中国語のみに絞れば3番手、4番手くらいにはつけるようなモデルの開発っていうのが政府主導で行われてきていて、実際に普及もしてます。
中国内で使えるチャットGPTみたいな。
そういうのがちゃんと提供されてきていました。
ただそのモデルは当然さんが言ってた通りオープンAI社のサルマネのような形で実装されたもので、
従来のAIモデルの作り方の論文を見ながら中国政府が投資して頑張って一から作ったものになっているので、
世の中的にはあえて中国のものを選ぶ理由がないということで、日本やアメリカでは話題になってこなかったというのが背景ですね。
そんなことをしてたらMITライセンスで横から生えてきたと。
だからその事実だけ見るともしかしたら本当に政府の意向があんまり入っていない中国のエンジニア集団がやってやったみたいな可能性もゼロじゃないんですけど、
ちょっとマジで読めないです、そこらへんは。
マジで読めないですけど、話題になった後付けで何かされる可能性もあるので、
そこはアメリカもそうなんですけど、出た時にすごくいいものだからずっと使い続けられてるわけではない。
どこぞに買収されてどうのこうのとか、アメリカでもよく話したので。
だから一番この人たちにとって不幸な世界は中国政府のツルの一声で、
中国政府肝入りのエンジニアたちがこのオープンソースのコントリビューターとか開発者にどんどんどんどん放り込まれて、
結果元々のポリシーをどんどんどんどん覆さざるを得なくなっていく、みたいな状態にさせられるのが多分一番不幸な世界ですね。
確かにそうですね。MITライセンスで出してたってことはオープンに使ってほしいという意思ありでの話だと思いますので。
そうです。
なるほど。
ちょっと読めないですね。
本当状況は読めない。
日本企業としてはおそらく採用できる未来はそう来ないですね。
よほど日本と中国の関係が改善されない限りはないと思うので。
基本的にはこのディープシークが公開した論文等々を見て真面目にやるオープンAIとかアンソロピックとか日本の魚AIとかでもいいですけど、
そういったところが同じようなものができましたといったらそれを採用して、こういう方式で作ったモデルにはこんな特性があるから採用しようという動きを取る。
ミーハーについていくものではないというのが多分一般的な日本の企業の捉え方になってくるかなと思います。
はい。なので使うとしたら個人でAzure実装して使うとか。
もう本当に個人PCに入れてる人も多くいるし。
難しいですね。
本当難しいですね。
はい。
ということで以上です。ありがとうございました。
はい。
みちびき6号機の打ち上げ成功
じゃあ後半戦ですね。ロケットの話です。
日本版GPS衛星導きH3ロケット5号機で打ち上げ成功という。
NHKさんの記事から持ってきます。
スマートフォンなどの情報の精度を高める日本版GPS衛星導きが2日後、鹿児島県の種ヶ島宇宙センターからH3ロケット5号機で打ち上げられ予定の軌道に投入されて打ち上げは成功しました。
日本版GPS衛星導きを乗せたH3ロケット5号機はメインエンジンなので点火され、2日後午後5時、午後とともに種ヶ島宇宙センターの発射台を離れました。
およそ29分後に衛星を予定の軌道に投入して打ち上げは成功しました。
ロケットに搭載された導きはGPSのような位置を特定する機能を持つ人工衛星で、現在は日本付近の上空で4機体制で運用されています。
スマートフォンなどの位置情報の精度を高めるために使われているほか、電波が通じない場所での緊急地震速報の配置などにも役立てられています。
政府は今回の衛星を含む3機を新たに打ち上げ、現在の4機体制を7機体制に拡充して運用する計画で、実現すれば海外の衛星に依存せず、日本の衛星だけで位置情報を提供することが可能になるとしています。
H3ロケットについては4機連続で打ち上げ成功したとのことで、1号機の失敗の後を4連続成功ということで、今後国際的な衛星打ち上げのビジネス分野で市場に食い込んでいくためにロケットの信頼性を高めていく必要があり、今回の連続成功が信頼性の向上につながることは期待されています。
さらに国際市場でビジネスを展開していくには信頼性に加えて価格総力を求められることから、来年度には補助ロケットを支配しないことで、買い当たりの費用を抑える形態での打ち上げも計画されています。
H3ロケットはまずは成功おめでとうございますというのがありまして、あと乗っけていた道引きですね。これに関しても予定の軌道に投入された、これもありがたいことです。
信頼性と市場での展開
道引きさんも結構前から頑張っていて、現在の運用だと道引き日本の衛星単体では補助能力しか発揮できていなかったところをバリバリジャンジャン増やして、とても充実的ですけど、
日本とその周辺で独立運用できるようになるということを頑張っているというところでの打ち上げ、成功になります。
あとちょっと面白いのが、今回打ち上げた道引きの6号機にアメリカ軍のセンサーが入っているらしいですね。
これが宇宙空間を把握するというか、スペースデブリの監視に役立てようとされているらしいです。
具体的にどういうセンサーが入っているかちょっと分からないんですけども、道引きの9号機、静止軌道上に投入されるので、そこから地球を見て日本近辺を通る宇宙ゴミを監視するということになるのかな?ちょっと分からないですけど。
というところでの期待です。
まずは連続成功おめでとうございます。
まずはそこですね。
4連続成功はエンジニア的な考え方で言うと、正規分布的な指揮地を超えていて、だいぶ信頼度は高くなっていますね。
信頼性は8割くらいは感じる成功数だと思うので、これが5、6って続いていけば、もうほぼほぼロケット自体には問題がなくて、何か特別な事情があったんじゃないかくらいに疑いだすレベルが5、6回目の成功だと思うので、
あと2回くらいは成功を続けてもらえると嬉しいなと思うし、まずは4機連続めちゃくちゃおめでとうございますって感じですね。
はい。
打ち上がった道引きについてもすごく価値高いなと思っていて、最終的には7機体制で精度が1mくらいになるといったところも非常に魅力的かなと思っていて、
GPSの精度がさえあれば、GPSだけでこういう業務や搬送ロボットの運転とかそういったこともできるのにっていうのは、昔からずっと言われていたことであって、それが改善されるっていうのも大きいですし、
東山さんみたいな道に迷う人が1人でも減るんじゃないかなということでも期待が膨らみますね。
そうですね。
まずロケットの信頼性に関しては、H2時代の昔の話ですけど、95%ないと試乗機を揃える可能性がないという話もあるので。
おお、マジ?
それで言うと、1回失敗した時に25機まで打ち上げないとって感じが、ちょっと目先が遠くなる感じはあるんですけど。
ちょっと頑張っていってほしいなというところ。
あと、他のロケット込み込みで、スペースXが桁が違うぐらい打ち上げてはいますけど、それでも乗り切れないみたいな需要はあるので、そこを拾っていけたら、市場での展開というのも乗せれるようになってくれれば嬉しいかなという次第でありますね。
あと、そうですね。後半については、どうなんでしょうね。実際でもGPSだけで十分じゃんというのは、それはそれであるかなというのも。
アメリカ軍センサーの搭載
従来のってこと?
あるんじゃないかなと思ってはいますけど。
どちらかっていうと国防面。
でもGPSが日本が使えなくなっている状況ってもうやばいんですけど。
国防面よりはどちらかというと緊急地震速報とかがあるのかなという気はしますけどね。
そうですね。
日本独自でそういうものを乗せられる、自由度の高い運用ができるというのはあると思っています。
あと道引さんは軌道の関係上、結局7機体制になって初めて独立運用ができる。
11機体制になったら1機が故障しても必ず運用が続けられるようになる。
やりたしの人からすると11機まで打ち上げること全体みたいなことになってるんですよね。
なので11機打ち上げて確実に精度が劇的に上がるかというと、上がりはするでしょうけど電波得られる。
衛星が増えるから。
目標とする1メートル単位に対しては全部打ち上げてやっとかみたいな感じもありそうな気もしますね。
実運用上って話ですよね。
そうですね。
このすげえ条件いい時だけ1メートルで行けますとか言われたってそんなシステムに組み込みようがないんで。
実運用はいつでも1メートルの精度を必要とするようなシステムを組もうと思えるかどうかのポイントがそれくらいの台数ってことだと思うんで。
それはそうでしょうね。
っていう感じなので、まあそれもだから11機全部打ち上がって助長運力が確保されてるのがいつですかっていうと、なかなかそこも遠い目になる感じではないですけど。
いいと思いますね。
まあなんだろうな、こういうやりたいことがいつできそうかなっていう議論に移れていることが本当に素晴らしいことだと思ってて。
A3ロケットがまだ不安定とかだったらこういう議論にまで至れなくて、まずはコンスタントに上げられるようになってからなんぼでしょみたいな議論しかできないので。
導きだったら確かにこういう計画で11台まで上がったら世界観ではこういうことができますねとか。
それってどれくらい重要あるの?みたいなのを市場に聞きながら優先度決めたりとか、そういう前向きな議論ができる状態になっていると思うので。
今回の連続成功の本当に成果だと思いますね。
そうですね。
本当おめでとうございます。
おめでとうございますという感じで。
JL中文トップのセンサーの話はなんかいろいろごまかしてこういうふうに言ってるだけな気がするので、あんまり深く突っ込まんかなと思ってますけど。
まあ何かに使えるみたいなのは結構ありますからね。
第1産後でも載ってましたけど。
いや、週目的に絶対喋らないでしょっていうのがあるんで。
何かの機能は載ってるかもしれないけれども、一応、例えばアメリカのコアな機能が載っていて、それを目的には万が一妨害とかされてしまうと困るので、載ってたとしてもそこそこだと思うんですよね。
まあなんで、あんまり心配はいらないかなとは思いますけど。
うーん、まあ全然心配はしてないけど。
うーん、まあ宇宙軍という観点で防衛だとあれだよね、導きとかの軌道ラインに他の衛星の打ち上げを妨げるようなものがないか、それを意図的に置かれていないかの検出っていうのが目的だと思うんで、スペースウェブリーというよりはそういうものがないかっていうのがメインだったりするのかなと思って聞いてました。
うーん、まああり得なくはないかな。
そうですね。
まあ、こんなんはもうインボローみたいな話なんで。
とりあえず置いておいてって感じですね。
いいと思います、すいません。
いいと思いますというところです。
次行きましょう。
はい。
はい。
次最後ですけども、ギガジンさんの記事です。
発見された小惑星がイーロンマスクのテストラ・ロードサウルだったことが判明して登録と歴史に取り立てるようになります。
なんだそれ。
2025年1月2日にマサチューセッツ研修・ケンブリッジにあるハーバード・スミソニアン天文物理学センターの小惑星センターが新たに小惑星を発見し、2018年CN41と名付けたことを発表しました。
この小惑星は地球から15万マイル以内に、マイルやめてほしい、約24万キロメートル以内に軌道を持つ地球近傍天体であるとされていましたが、
発表後に小惑星ではなく車だったことが判明し、登録が取り消されたことが分かりました。
今回発表された小惑星は、トルコのアマチュア天文科が自前で開発したソフトウェアを使って特定されたもので、
世界中の天文台が公開している天体観測情報から小惑星や小天体を探す作業の中で発見されました。
天文科は観測結果に合う軌道を計算した結果、この天体の地球からの最小軌道交差距離が非常に小さいことが判明。
これはつまり、地球の軌道に接近し、地球近傍天体になる可能性があることを示します。
天文科は予想外の発見に喜んでこの天体をMPCに報告。
その結果、この報告内容が受け入れられ、小惑星とされて認められることとなりました。
しかし、天文科はMPCの公式サイトで3Dで描かれた軌道を見て疑問を抱き始めたとのこと。
天文科によれば、発見された天体の軌道は、本満星軌道を通って火星に向かう宇宙星の軌道に似ていることに気づいたそうで、
地球に最も接近する人を火星に最も接近する調べ、それが基地の惑星間ミッションと関連付けられるかどうかを確認したとのこと。
その結果、天文科は自分が発見した天体が2018年2月にフロリダ州のケネディセンターから打ち上げられたファルコンヘビーの1弾目だったことに気がつきました。
ということで、もう6年前ですか、という感じなんですけども。
イーロン・マスク氏がファルコンヘビーの打ち上げ、第2回だったか第2回だかちょっと忘れちゃいましたけど。
自社の車を打ち上げるというすごい広告を打ったんですけれども、
それはもともと火星に持っていく予定だったんですけども、
最大スペックで運用した結果火星を通り過ぎる軌道になったということで、
それをまた良しという話になりました。
ただ結果として、かなり遠い軌道を通るということもあって、
このロードスターは最初は監視したんですけどもアーカイブ化されたらしいですね。
なので詳細に追跡する対象外となった。
ということで、これまで捕捉する機会もなく観測もされてこなかった。
ということで、今回ちょうどいいタイミングだったらしくで観測して、
なんだこれは、いいじゃないかという話になったんですけども、それは人工物でしたという。
SFみたいなことが発生しましたということでの紹介です。
ニュースネタとしては面白いですねで終わっちゃうんで、
いろいろ裏で調べてみたんですけど、
まず小惑星と判断されるには50m以上の大きさがないといけないみたいですね。
それ以下は流星体とみなされて、
今回50m以上だとされたのはファルコンヘビーの1段目のサイズがそれくらいだったからかなと思います。
人工物が初めてなのかっていうとそうでもなくて、
アプロ12号のサタンVロケットとか、ルナ23号とか、これまでも同じような事例はいろいろあったみたいです。
なので今回が初めてではないんですけれども、
今までのような国のやったミッションのロケットの一部というよりは、
本当にニュースネタにし合わせるロードスターの乗ってるようなものが天体として観測されたっていう事実がちょっとおもろいなという感じですかね。
はい、そうですね。
そうですね、そういう意味では、宇宙ごみの話になるんですけれども、
サタンとかは必要かられてそこに捨てていった、1段目とか2段目とかなんですけど、
準天頂衛星の打ち上げ
ロードスターはなるべくしてなったようなものなので、そういう意味であんまり、
宇宙活動的に良くはないと言えば良くはない。
そうですね。
ですね、という話には。
やむを得られずポイ捨ててたのと、
ポイ捨てになっちゃった後ヘイペローとはちょっと違いますよね。
ちょっと違うかなというのはありますけど、
まあでも、宇宙空間の広大な空間の中では微小な物体。
だけど、活動がこれから強化されていくと問題になる物体であることも事実みたいな。
ちょっと難しいラインなので、今のところ企業努力とかで、
なんて言うのかな、
なんとかしている段階なので、難しいですね。
結構、チャモランマに登る時のゴミとかも結構置かれてたり置かれてなかったみたいな話も一緒で、
唐突困難の場所に行くようで、今の技術力の限界でゴミが増えちゃうっていうのは、
まあ活動を進めていく上では必要だけど、あんまり良くないですねというお話ですね。
歴史が繰り返すというか、人類未踏の地にたどり着くのにゴミを作りまくって問題視されるっていろんなところであるじゃないですか。
エベレストとか南極とか、宇宙にあってもやってること変わらんのは何の学びもないなっていうのは若干ありますけど。
若干ありますけど、現状困難であることは事実なので、
それを唐突を優先した結果、他のことはあまり気にされていない。
まあそれこそ今スペースXが打ち上げすぎてて、
ロケットとゴミが問題になる、ロケット打ち上げ場の環境破壊がどうのこうのみたいなことが言われ始めた段階みたいなとこあるので。
そうですね。
まあ歴史は繰り返すんでしょうねという感じですかね、はい。
まあでもしょうがないと思います。
なんかベンチャー企業にCO2の排出量を考えろみたいに言ってるのと一緒ですか?
まあそこはそうですね。
最近は言われちゃいますけどみたいなのがあるから。
そう、だからスペースXも、いや言われるのは言われるんだと思うけど、
気にして人類としての到達が遅れることに何か価値があるんですかっていうくらいの強気な姿勢でないとたどり着けない世界だっていうのは間違いないと思うんで。
まあこの辺は難しいですね。なんか尺子定義にやれることじゃないと思うんで。
そうですね。
いやでもまあこういうニュースは増えてくるというか、
それこそ月旅行に行った残骸が月の観測中に見つかって、
100年前に旅行で乗ってきた船だねとかが見つかったりみたいな感じで、
過去の宇宙事業が再発見されたのがニュースになるっていうのは、
ここから20年30年くらいは割とエンタメニュースとして多く出てきても不思議ではない世界になってきたなって感じはしますけどね。
はい、そうですね。
まあ次の世代に来ましたかという感じ?
ちゃんと21世紀を感じますね。
はい、そんなもんですか?
はい、そんなもんですね。
はい、じゃあ今日はこんなところで。お疲れ様でした。
はい、お疲れ様でした。
