コビー・アドコック率いる Scout AI が戦争用モデル訓練に 1 億ドル調達、そのトレーニングキャンプを訪問

カリフォルニア州中部の米軍基地では、4 人乗りオールテレーンビークルが丘陵のトレイルを走り回っています。これは訓練演習ですが、乗っている人間のためではありません。紛争地域に投入するための AI モデルを訓練する取り組みなのです。

自律型軍事用 ATV を運用しているのは、2024 年にコビー・アドコックとコリン・オティスによって設立されたスタートアップ「Scout AI」です。同社は自らを「防衛のためのフロンティアラボ」と称しています。同社は水曜日、2025 年 1 月の 1,500 万ドルのシードラウンドに続き、Align Ventures と Draper Associates が主導するシリーズ A ラウンドで 1 億ドルを調達したと発表しました。

Scout は TechCrunch を招き、社名を明かすことを望まないある軍事基地での訓練オペレーションの特別ツアーを行いました。

同社は「Fury」と呼ぶ AI モデルを開発中であり、これは軍事資産を運用・指揮するためのものです。まずは物流支援から始め、間もなく自律型兵器にも対応する予定です。CTO のコリン・オティスは、既存の大規模言語モデル（LLM）を基盤としたこの取り組みを兵士の訓練に例えています。

「兵士たちは 18 歳で訓練を開始し、場合によっては大学卒業後から始めることもあります。そのため、その基礎的な知能レベルから始めたいのです」とオティスは TechCrunch に語りました。「すでに投資を行った存在から始めて、『このものを広範な知能を持つ AGI ではなく、驚異的な軍事用 AGI として教えるには何をすべきか』と問うのは有用です」

Scout は、DARPA や陸軍応用研究所、その他の国防総省の顧客などから、軍事技術開発契約として合計 1,100 万ドルを確保しました。同社は、テキサス州フォートフッドで米陸軍第1騎兵師団が定期訓練サイクル中にその技術を運用している自律化企業 20 社のうちの一つです。この部隊は、2027 年の次回の展開時に実証された製品を持ち帰ることを期待されています。

Scout の社内テストでは、同社元兵士らが率いる運営チームが、基地の起伏に富んだ地形で車両を実戦シミュレーションミッションを通じて試しています。ここでこそ、理論と現実がぶつかり合います。

Techcrunch イベント

サンフランシスコ、カリフォルニア州

2026 年 10 月 13 日〜15 日

自律走行車は世界中のより多くの都市で見られるようになってきましたが、それらはルールのある構造化された環境で稼働しています。標識のないトレイルやオフロードでの自律走行は、全く別の課題です。以前は自律走行トラック会社の Kodiak で勤務していた Otis は、そこで構築したシステムが予測不能な戦場環境で運用するには知能が十分ではないと気づいたとき、Scout を立ち上げる動機を得たと語っています。

image Scout AI の Fury モデルによって制御される自律走行地上車両。画像クレジット: Scout Ai / Scout AI

自律化への新たなアプローチ

Scout は、LLM を基盤としロボットを制御するために用いられる新しい自律技術である「ビジョン・ランゲージ・アクションモデル（Vision Language Action models、略称：VLA）」へと注目を集めています。この技術は 2023 年に Google DeepMind によって初めて発表され、Physical Intelligence や、Adcock 氏の兄である Brett が率いるヒューマノイドロボット企業 Figure.AI など、ロボティクス分野のスタートアップに技術的基盤を提供しました。

Coby Adcock は Figure の取締役会に名を連ねており、その経験が、自律走行車両の増え続ける軍事用艦隊に対してより広範な知能をもたらす機会であると確信させたと言います。兄によって Otis と紹介された彼は、Otis が Figure にアドバイザーとして関わっていたこともあり、最新の AI 技術を軍事ソリューションに応用する取り組みを開始しました。

「もし今、ドローンのコントローラーをあなたに渡し、ヘッドセットを装着させたら、あなたは数分でその機体を操縦できるようになるでしょう」と Otis は語ります。「実際には、過去の知識をこれらの小さなジョイスティックにどう接続するかを学んでいるだけのことです。それは大きな飛躍ではありません。VLA を理解し、なぜそれが大きな突破口となるのかを考える上で、このように捉えるべきなのです」

確かに、Scout の ATV の一台を運転する機会があり、その道は悪路で、地形も過酷でした。急な坂、カーブでの緩い砂、消えかけたトレイル、複雑な交差点などです。私は経験豊富な ATV 運転手ではありませんが、初めての試みである程度はこなせました（自分自身で言うのもなんですが）。これが同社がそのモデルに求める汎用的知能の一種であり、同社はこれら ATV を用いてわずか 6 週間という短期間でトレーニングを行ってきました。当初は民間用の ATV を使用していました。

また、自律制御下の ATV に乗車しましたが、その違いを肌で感じることができました。人間の運転手が乗客の快適さを考えながら加速するよりも、ATV の方が速く加速します。運用チームは、広めのトレイルでは右側に沿って走行し、狭い道では中央を走るなど、訓練された運転手と同じ挙動を示す点を指摘しました。また、混乱した際には、次の行動を検討するために突然速度を落とすこともありました。ATV が基地に戻る前に 6.5km のループを走行する間に、そのような場面が数回ありました。

VLAs（Vision-Language-Action models）は比較的新しい技術であり、まだどの企業も運用環境で導入していませんが、「この技術はすでに現場で兵士と実験を行うのに十分良く、米軍にとって最も効果的な方法を模索できるレベルにある」と語るのは、地上車両の自律化に取り組んだ元 DARPA プログラムマネージャーのスチュアート・ヤング氏です。他の自律化企業と同様に、Scout のフルスタックには決定論的システムやその他の種類の AI も含まれており、エージェントの能力を補完しています。

ヤングは先月、DARPA を離れ、Field 社へ移籍しました。同氏は以前、RACER というプログラムを管理しており、これは企業に対して高速度・自律型のオフロード車両の作成を求めたもので、組織の「グランドチャレンジ」が自動運転車の発展に寄与したのと同様に、この分野の芽生えを後押しするものとなりました。この分野における 2 つの競合他社である Field AI と Overland AI は同プログラムからスピンアウトし、Scout も後に参加しました。

Scout の経営陣や軍事技術者によると、地上自律システムの最初の応用分野は自動化された補給です。遠隔地の観測所へ水や弾薬を運搬したり、乗員が運転するトラックの後ろに 6 台から 10 台の自律型車両が続くコンボイを組んだりすることで、貴重な人的労働力をより重要な任務のために温存します。

Scout で軍事フェローとして勤務している現役歩兵将校のブライアン・マスイッチは、最近アラスカで行われた演習を振り返り、完全な暗闇の中で補給コンボイを指揮した際、自律型車両による支援を切実に望んだと語りました。

image画像クレジット: Scout AI / Scout AI

陸軍の車両隊への知能の付与

Scout は主に、軍事用機械のためのインテリジェンス層を構築するソフトウェア会社と位置付けています。自律走行車両そのものを作るつもりはなく、それらの上に構築することを目指しています。

Adcock 氏は、スタートアップの最初の製品で広く採用されることになるのは「Ox」と呼ばれるコマンド＆コントロールソフトウェアであると予想しています。これは、GPU や通信機器、カメラなどの強化されたコンピュータハードウェアとバンドルされています。このシステムは、兵士個人が「このウェイポイントへ行き、敵部隊を監視せよ」のようなプロンプトを使用して、複数のドローンや自律走行地上車両を指揮・統制することを可能にするものです。

しかし、そのソフトウェアを動作させるためには実機でのトレーニングが必要であり、それが同社が軍事基地内に訓練場「Foundry」を設置した理由です。ここでは運転手が 8 時間のシフトで ATV（全地形車）を実際に走行させ、強化学習システムを通じて自分が操作を代行する必要があった場所を記録します。このデータはモデルの改善に活用されます。基地司令官は、同社の ATV を警備パトロールの一環として使用することさえ要請しています。

Scout が検証している仮説の一つは、VLAs（Vision-Language-Action models：視覚・言語・行動モデル）が、この比較的限定的なデータセットとシミュレーション内のトレーニングデータを組み合わせることで、完全な機能を備えた運転エージェントを実現できるというものです。例えば車両はトレイル上では快適に動作しているようですが、完全にオフロードでの運用にはまだ準備が整っていません。

Scout はまた、偵察および防衛のためのドローンでも訓練を行っており、ビジョン・ランゲージ・モデル（Vision-Language Models）を通じてドローンにインテリジェンスを提供しています。

このスタートアップは、より多くの計算リソースを提供してドローンを指揮する大型の「クォーターバック」プラットフォームと連携してグループを形成する弾薬用ドローンを飛行させるシステムを開発しています。例えば、ドローンは地理的なエリア内で隠れた敵戦車を探し出し、攻撃を行うことが可能で、人間の介入なしに実行されることもあります。オティスは、このシナリオにおける代替手段として間接砲撃が挙げられますが、ドローンによる攻撃と比較して精度が劣ると主張しています。

自律型兵器は防衛技術の政治において火種となっていますが、専門家はこの概念自体は古くから存在すると指摘しています。赤外線誘導ミサイルや機雷は何十年も使用されてきたのです。技術者にとっての重要な問いは、これらの兵器をどのように制御するかですと、Scout の運用チームを率いる退役米陸軍大尉のジェイ・アダムズ氏は TechCrunch に語りました。

同氏の説明によると、同社の弾薬用ドローンは特定の地理的エリア内の脅威のみを攻撃するようにプログラムできるか、あるいは人間の確認を得てからしか発射しないように設定できるとのことです。また、自律型兵器プラットフォームが兵士のように恐怖心から発火することはないとも述べています。

VLAs もまた、より精密な標的特定への可能性を秘めています。Scout によれば、そのモデルは軍用データに特化して事前学習されており、例えば補給任務中に敵の戦車と遭遇した場合などに備えています。陸軍アプリケーション研究所で Scout の業務を監督するニック・リナルディ中佐は、自動標的特定は困難であり、近い将来は制約された環境以外では使用されない可能性が高いと指摘しつつも、VLAs が脅威について推論する能力を持つ点は、調査に値する有望な技術であると述べています。

アダムスは、自律的に自らの標的を識別できるドローンへの期待が、未来の戦争において鍵になると語っています。ロシアによるウクライナ侵攻はドローン戦への強い関心を生み出しましたが、彼はある国が多数の低コスト無人システムで米軍に脅威を与える事態に備える際、個々の無人航空機（UAV）を人間が操作する方式では規模が追いつかないと考えています。

反軍事ムードに対抗する使命

image画像クレジット: Scout AI / Scout AI

多くの防衛系スタートアップと同様に、Scout はその使命を胸に刻んでおり、経営陣は自社の技術を政府に引き渡すことをためらう企業に対して遠慮なく批判します。例えば Google は、自律型ドローン群の制御システムを開発するためのペンタゴンのコンテストから撤退したと報じられていますが、これは Scout も取り組んでいる能力です。

「AI の人々は軍と協力したがりません」とオティスは TechCrunch に語りました。これは Anthropic が利用規約を巡ってペンタゴンと対立した件を指しています。「彼らの誰も、片道攻撃ドローンでエージェントを実行したり、ミサイルシステム上でエージェントを実行したりすることにオープンではありません。」

それでもなお、Scout は既存の LLM（大規模言語モデル）をベースにエージェントを構築しており、どのモデルを使用するかについては言及を拒否しました。オティス氏は、Scout の基盤モデルに必要な事前学習済み知能を提供するために、「非常に有名なハイパースケイラー」と契約を結んでいると述べています。また、Anthropic や OpenAI などの最先端研究所から提供されるモデルと比較して低コストで運用できるため、多くの企業が依存している中国企業などが提供するオープンウェイトモデルの使用についてはコメントを拒否しました。

Scout は今後数年かけて自社のモデルを一から構築することでこの課題に対処する予定であり、創業者たちは資金の多くがこれらのトレーニングと計算コストに充てられると述べています。実際、オティス氏は、そのモデルが常に現実世界と相互作用するため、Scout が既存のリーダーを抜いて AGI（人工一般知能）を実現できるかどうか疑問を呈しています。

「AGI コミュニティ内には、『インターネットを読むだけではある程度の知性しか得られない。真の知性は世界との相互作用から生まれる』という議論があります」とオティスは語りました。

それが、アドコック氏が兄御のフィギュア社に所属するヒューマノイドロボット軍と競合していることを意味するのか？いいえ、オティス氏はそうは言いませんが、「顧客であるペンタゴンには資産があるため、我々ははるかに迅速にスケールできる」と述べました。

*当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、小規模な手数料をいただいております。これは当社の編集の独立性には影響しません。