Claude AI は火星で何をしたのか？

2025 年 12 月 8 日と 10 日、Claude AI は NASA の Perseverance ローバーが火星の岩石地帯を通る 400 メートルの経路をナビゲートするルートを計画しました。AI が他の惑星で走行を計画したのはこれが初めてです。JPL のエンジニアは Claude Code を通じて Claude に長年のローバー走行データを提供し、Claude は視覚能力を使って軌道画像を分析し、Rover Markup Language でコマンドを記述しました。

Claude はどのように火星ローバーの走行を計画するのか？

JPL のエンジニアは長年のローバー走行データと経験を Claude Code に読み込みました。Claude は視覚能力を使って上空からの軌道画像を分析し、10 メートル区間でウェイポイントを設定し、火星ローバー向けに開発された XML ベースの言語 Rover Markup Language でナビゲーションコマンドを記述しました。モデルは自己批評を通じて自身の作業を反復改善し、計画は人間のエンジニアが確認・承認する前に 50 万以上の変数によるシミュレーションモデリングで検証されました。

AI が計画した火星ローバーのルートは安全だったか？

はい。Claude のウェイポイントは 50 万以上の変数によるシミュレーションモデリングで検証され、ローバーの予測位置の確認と危険の予測が行われました。JPL のエンジニアが計画を確認したところ、わずかな調整のみが必要でした。例えば、軌道からは見えなかった砂紋が地上カメラの画像で確認され、狭い通路でのルート分岐をより精密にする必要がありました。ローバーは計画された 400 メートルの経路を無事に走破しました。

AI ルート計画は火星ローバーにどれだけの時間を節約するか？

JPL のエンジニアは、Claude を使用することで従来の人間のみによる計画と比較してルート計画時間が半分に短縮されると見積もっています。より高速な計画は、ミッションあたりの走行回数の増加、より多くの科学データの収集、火星表面のさらなる分析を意味します。この効率向上は、信号遅延が分単位ではなく時間単位で測定される将来の深宇宙ミッションにおいてさらに重要になります。

Claude AI が NASA 初の AI 計画による火星ローバー走行を実現

別の惑星での初の AI 計画走行

2025 年 12 月 8 日と 10 日、NASA の Perseverance ローバーに送信されたコマンドが初めて AI によって書かれました。Anthropic の Claude がこの走行を計画しました。

NASA ジェット推進研究所 (JPL) のエンジニアは、Claude を使って Perseverance が火星表面の岩石地帯を通る 400 メートルのルートを計画しました。400 メートルはトラック一周分ですが、宇宙探査における AI の歴史的な第一歩を記しています。

火星での走行という課題

火星の探査は常に過去の情報で操作することを意味します。地球からローバーに信号が届くまで約 20 分かかります。新しい指示が届く頃には、ローバーはすでに前の指示に従って行動しています。

ローバーの走行は毎回、機体の滑り、転倒、空転、座礁を避けるために慎重に計画する必要があります。人間のオペレーターは従来、宇宙から撮影した画像とローバーの搭載カメラを使ってウェイポイントを設定してきました。そして計画はディープスペースネットワークを通じて 3 億 6,200 万キロメートル先に送信されます。

これは極めてリスクの高い作業です。2009 年、Spirit ローバーは砂のトラップに入り込み、二度と動くことはありませんでした。

Claude が火星ローバーのルートを計画した方法

JPL のエンジニアは、Claude が人間のオペレーターと同等の精度で Perseverance のルート計画を支援できるかテストしました。プロセスは Claude Code 内で設定され、タスクのためのエージェント型コーディング環境を提供しました：

ステップ	説明
コンテキスト読み込み	長年のローバー走行データと経験を Claude Code に提供
画像分析	Claude の視覚能力が上空の軌道画像を分析
ルート計画	経路に沿って 10 メートル区間でウェイポイントを設定
コード生成	Rover Markup Language（XML ベース）でコマンドを記述
自己批評	Claude が自身の作業を反復し、修正を提案
検証	50 万以上の変数をシミュレーションでモデリングし安全性を確認
人間の確認	JPL エンジニアが確認し、わずかな調整のみ実施

JPL のエンジニアは長年の走行データと経験を集め、Claude Code に読み込みました。このコンテキストを基に、Claude は Rover Markup Language でナビゲーションコマンドを記述しました。これは Mars Exploration Rover ミッション向けに開発された XML ベースの言語です。

検証と結果

JPL のエンジニアが Claude の計画を確認したところ、わずかな変更のみが必要でした。例えば、地上カメラの画像は Claude が見ることができなかった砂紋をより明確に示しており、狭い通路での一つのルート分岐をより精密にする必要がありました。それ以外はルートは問題ありませんでした。

計画は火星に送信され、ローバーは計画された経路を無事に走破しました。エンジニアは Claude の使用によりルート計画時間が半分に短縮されると見込んでいます。

AI 火星ナビゲーションが未来に意味するもの

Perseverance ミッションでの Claude の役割は、今後のためのテストランです。新しい状況を理解し、複雑な機器のためのコードを書き、常に人間の入力を必要とせずに意思決定を行うという重要な能力は、より長期的で野心的なミッションに直接応用できます。

今後の AI 宇宙応用

アルテミス計画：NASA は人類を月に送り返し、月の南極に基地を建設する計画
月面運用：AI は地質マッピングや生命維持システムの監視を支援
深宇宙探査機：自律 AI は信号遅延が数時間に及ぶ太陽系の遠方探査を支援
海洋世界：将来の探査機はエウロパやタイタンなどの衛星を訪れ、氷殻を通過して地下海洋の航路を描く可能性

開発者がコードを書くために、そして脆弱性をスキャンするために使っている同じ AI モデルが、今や人類の他の世界の探査を支援しています。