米Shield AI、評価額127億ドルで20億ドル調達　国防総省の戦闘試験環境を支えるシミュレーション企業Aechelonを買収

自律飛行ソフトHivemindと無人機V-BATを手がける米サンディエゴのShield AIは2026年3月26日、総額20億ドルの資金調達と、シミュレーションソフト企業Aechelon Technologyの買収を発表した。同社の発表によると、内訳は投資後評価額127億ドルでのシリーズG普通株15億ドルと、Blackstoneが運用するファンドからの固定リターン型優先株5億ドルである。

新たな評価額は、2025年3月に2億4000万ドルのF-1ラウンドで開示した53億ドルの2.4倍、2023年10月に2億ドルのシリーズFで示した27億ドルの4.7倍にあたる。Blackstoneは将来の成長資金として2億5000万ドルの遅延引き出し枠も別途約束しており、これは20億ドルに含まれない。シリーズGはAdvent Internationalが主導し、JPMorganChaseのSecurity and Resiliency Initiative傘下の戦略投資グループが共同主導した。既存投資家のSnowpoint Ventures、Innovation X Advisors、Riot Ventures、Disruptive、Apandionも参加した。

AdventのDavid Mussafer会長がShield AIの取締役会に加わり、JPMorganChaseのTodd Combs氏はオブザーバーに就く。Aechelonの買収額は両社とも明らかにしていない。売り手のプライベートエクイティ、Sagewind Capitalは別途の発表で、通常の規制当局の承認を経て取引が完了する見通しだとした。Shield AIの財務アドバイザーはMorgan Stanley、Aechelon側はJ.P. Morgan Securitiesが務めた。

Aechelonは実在の地形を再現したフライトシミュレーター、物理モデルに基づくセンサーシミュレーション、同社が合成現実と呼ぶ環境を開発し、パイロット訓練、航空機試験、自律システムの検証に提供している。米軍が次世代戦闘機や自律システムを、実際の空域では再現できない脅威と対峙させて試験する政府の統合シミュレーション環境（JSE）に、シミュレーション技術を供給しているのが同社である。買収完了後は独立して運営され、共同創業者で最高経営責任者のNacho Sanz-Pastor氏がShield AIのGary Steele最高経営責任者の下に入る。

Steele氏は、今回の買収でJSE支援を含むHivemindのシミュレーション作業が加速し、シミュレーションで学習し実運用データと組み合わせる防衛特化型の基盤モデル、Hivemind Foundation Model for Defenseの開発も進むと説明した。調達資金は買収代金、Hivemindのシミュレーション開発、自律戦闘機X-BATの次の開発段階に充てるという。

2015年設立のShield AIによると、HivemindはF-16戦闘機、ヘリコプター、無人艇、地上車両など26の機体クラスで稼働している。同社は2026年2月13日、米空軍が協調戦闘機（CCA）の試作機の一つであるAndurilのYFQ-44A Furyで、ミッション自律性のリスク低減作業にHivemindを選んだと発表した。同じ段階ではCollins AerospaceとRTXも自律ソフトを供給する。2月26日にはモハベ砂漠でYFQ-44Aに搭載したHivemindの初飛行試験を行い、所定の試験項目をすべて完了したとしている。2025年10月に公表したX-BATはHivemindが操縦する垂直離着陸型の戦闘機で、同社は任務搭載量を満載した状態で2000海里超を飛べると説明する。

日本の産業界にとって示唆的なのは、機体と切り離した自律ソフトを複数の機体に売るという事業モデルだ。日本の防衛産業は機体や装備を一体で納める重工系の体制が中心で、パイロットや整備要員の確保が難しくなるなか、無人機の自律化をどこが担うかは避けて通れない論点になる。Shield AIが競合Andurilの機体に自社ソフトを載せて飛ばしている事実は、自律性を機体とは別に調達できるかを占う試金石といえる。

資金調達の競争も激しい。Andurilは2024年8月にシリーズFで15億ドルを調達し、大規模工場Arsenal-1の建設に充てた。無人水上艇のSaronicは2025年2月に評価額40億ドルで6億ドルを調達した。欧州ではドイツ ミュンヘンのHelsingが2025年6月、Daniel Ek会長の投資会社Prima Materia主導で6億ユーロを集めた。

シミュレーションが核心となるのは、AIパイロットは実機の飛行時間だけでは訓練も認証もできないためだ。強化学習のエージェントには数百万回の模擬交戦が必要で、試験当局はレーダー、赤外線、地形を正確に再現した再現性のあるシナリオを求める。Aechelonのデータベースとセンサーモデルは、仮想空間で学んだ振る舞いを実機へ移すための土台になる。人型ロボットや物流ロボットをソフト上で先に訓練する民生ロボット各社が直面するシミュレーションと現実の差の問題と、構造は同じである。

リスクもある。固定リターン型優先株は普通株に先立って約定のリターンを受け取るため、通常の株式調達より資本コストが高い。Shield AIは売上高、利益、従業員数を開示していない。CCAの作業は量産契約ではなくリスク低減段階で、Collinsは同じ段階の競合として残り、X-BATは発表時点で未飛行だった。今後の焦点は、Aechelon買収の承認と完了、YFQ-44Aの追加飛行と空軍によるCCA量産向け自律ソフトの選定、X-BATの推進系と初飛行の進捗、Blackstone枠の引き出しの有無である。