往時宇宙飛翔物体 システム機械設計屋の彼是

往時宇宙飛翔物体 システム機械設計屋はのたもうた

人工衛星の設計・製造・管理をしていた宇宙のシステム・機械設計者が人工衛星の機械システムや宇宙ブログ的なこと、そして、横道に反れたことを覚え書き程度に残していく設計技術者や管理者、営業向けブログ

宇宙状況把握（SSA）の最新動向（2025年）：技術・制度・国際連携

1. 導入

1.1 宇宙空間の混雑という現実

スマートフォンの通信、災害時の位置情報、気象予測、海洋監視。これらの機能は、地球の周囲を飛ぶ人工衛星によって支えられている。 しかし、宇宙空間は無限ではない。特に人工衛星が集中する軌道領域では、交通渋滞のような「混雑」が深刻化している。秒速7km以上で移動する物体同士が衝突すれば、破片が連鎖的に発生し、他の衛星や宇宙機器に深刻な影響を及ぼす。 このリスクを管理する技術が「SSA（Space Situational Awareness：宇宙状況把握）」である。

1.2 軌道混雑の現状とSSAの定義

2024年の世界全体の打上げ数は254件に達し、2019年比で2.5倍以上となった。特にLEO（低軌道）におけるメガコンステレーションの展開が加速しており、Starlink（SpaceX）やGuowang（中国）などの計画により、今後数万機規模の衛星が軌道上に存在することが予測されている。

欧州宇宙機関（ESA）の報告によれば、現在軌道上には約40,000の追跡可能な物体が存在し、うち約11,000が稼働中である。さらに、1cm以上の破片は推定120万個、10cm以上は50,000個以上とされている。これらの破片は、稼働中の衛星や宇宙ステーションに対して衝突リスクをもたらす。

SSAは、こうした軌道上の物体の位置・速度・挙動を把握し、衝突リスクを予測・回避するための技術群である。近年は、地上レーダーや光学観測に加え、AIによる軌道予測、クラウドベースのリアルタイム警告、国際的なデータ共有など、構成要素が多様化している。 SSAは単なる監視技術ではなく、宇宙空間の安全性・持続可能性・国際協調の基盤として再定義されつつある。

1.3 メガコンステレーションの急増と衝突リスク

軌道混雑の主因の一つが、メガコンステレーションの急増である。Starlinkは2025年時点で5,000機以上を運用しており、最終的には42,000機の展開を計画している。中国のGuowangは13,000機規模のLEO通信網を構想しており、AmazonのKuiperも3,000機以上の打上げを予定している。

これらの衛星群は、軌道高度や軌道面が重複することが多く、衝突リスクの増加に直結する。特に、非協力的な衛星やデブリとの接近遭遇（conjunction event）は日常的に発生しており、運用者は衝突回避マヌーバの判断を迫られている。

SSAは、こうした状況下での意思決定を支える基盤技術であり、設計・運用・政策の各段階での実装が求められている。

1.4 用語説明

  • SSA（Space Situational Awareness） 宇宙空間における物体の位置・軌道・挙動を把握し、衝突リスクや運用安全性を管理するための技術・制度の総称。レーダー観測、光学追跡、AIによる軌道予測、国際データ共有などを含む。

  • メガコンステレーション（Mega-Constellation） 数百〜数万機規模の人工衛星群を同一軌道に展開し、通信・観測・測位などのサービスを提供する構成。代表例はStarlink（SpaceX）、Kuiper（Amazon）、Guowang（中国）など。

  • LEO（Low Earth Orbit） 高度200〜2,000kmの低軌道領域。通信遅延が少なく、衛星打上げコストも比較的低いため、近年の衛星展開の主戦場となっている。

  • 軌道デブリ（Orbital Debris） 使用済み衛星、ロケット部品、衝突によって発生した破片など、軌道上に存在する非稼働物体。衝突リスクの主要因。

  • Conjunction Event（接近遭遇） 衛星やデブリ同士が一定距離内に接近する事象。衝突確率が高い場合、運用者は回避マヌーバを検討する。

2. 技術的背景と課題

2.1 SSA技術の構成要素

SSAの技術的基盤とその多層性

宇宙空間における物体の位置・軌道・挙動を把握するSSAは、複数の技術要素によって構成されている。設計者や運用者がSSAの信頼性を評価する際には、観測手段の精度、予測モデルの妥当性、処理系の即応性、そして国際的なデータ連携の有無を確認する必要がある。

本節では、SSAを構成する主要技術要素として、①地上レーダー、②光学観測、③軌道力学モデル、④AIによる予測支援の4点を取り上げる。

2.1.1 地上レーダーによる軌道監視

地上設置型レーダーは、LEO領域の物体を高頻度かつ高精度で追跡するための中核技術である。XバンドやSバンドを用いた広域監視が主流であり、複数の観測拠点を組み合わせることで、地球全体をカバーするネットワークが構築されている。

代表的なシステムとして、米空軍のSpace Fence、LeoLabsの商業レーダー網、豪州のDARC（Deep-space Advanced Radar Capability）などがある。これらは、1〜10cm級の物体を数分単位で追跡可能であり、衝突予測の初期精度を左右する。

2.1.2. 光学観測による高軌道物体の追跡

中軌道（MEO）や静止軌道（GEO）では、光学望遠鏡による観測が有効である。星背景との相対位置を解析することで、物体の軌道を推定する。 光学観測は、レーダーでは捉えにくい高軌道の物体や、反射率の高いデブリの追跡に適しており、ESAやJAXAは光学・レーダーのハイブリッドSSAを推進している。

ただし、天候や昼夜条件に左右されるため、設計上は補完的手段として位置づける必要がある。

2.1.3 軌道力学モデルによる予測精度の確保

観測データをもとに、物体の軌道を数値的に予測するには、摂動要因（地球重力場、太陽放射圧、大気抵抗など）を考慮した軌道力学モデルが必要となる。

NASAのGMAT（General Mission Analysis Tool）やESAのPROOF、LeoLabsの独自モデルなどが活用されており、軌道予測の精度はSSAの信頼性を左右する。 設計者は、対象物体のサイズ、軌道高度、姿勢制御の有無に応じて、適切なモデルを選定する必要がある。

2.1.4 AIによる軌道予測と衝突回避支援

近年は、機械学習を用いた軌道予測と衝突リスク評価が注目されている。LeoLabsは、観測データをクラウド上で処理し、AIによるリアルタイム警告を提供している。 AIは、従来の力学モデルでは捉えきれない軌道変化や非協力物体の挙動を補完する役割を担い、SSAの即応性と自律性を高める技術として導入が進んでいる。

設計現場では、AI予測の出力を軌道設計や衝突回避マヌーバの判断材料として活用するケースが増えている。

2.2 衝突予測とリアルタイム警告

衝突予測の技術的要件と運用上の課題

軌道上の物体同士が一定距離内に接近する事象は「接近遭遇（conjunction event）」と呼ばれ、SSAの運用において最も重要な判断ポイントの一つである。 設計者や運用者は、衝突確率の算出、回避マヌーバの要否判断、通信・観測への影響評価など、複数の技術的・運用的要素を同時に検討する必要がある。

本節では、衝突予測の技術的構成と、リアルタイム警告の運用事例を整理する。

2.2.1. 衝突予測の基本構造

衝突予測は、軌道力学モデルに基づく数値シミュレーションと、観測データの逐次更新によって構成される。 予測精度は、以下の要素に依存する：

  • 物体の位置・速度の初期誤差（TLE vs 高精度軌道）

  • 大気抵抗や太陽放射圧などの摂動モデルの精度

  • 追跡頻度と観測手段（レーダー・光学・無線）

予測結果は、衝突確率（Pc）として定量化され、一般に10⁻⁴（0.01%）以上であれば運用者は回避マヌーバを検討する。

2.2.2 リアルタイム警告の仕組みと事例

LeoLabsは、商業レーダー網とクラウドベースの処理系を組み合わせ、接近遭遇のリアルタイム警告を提供している。 同社の「Conjunction Alerts」サービスは、1日あたり数千件の接近イベントを検出し、対象物体の識別、衝突確率の算出、推奨マヌーバの提示までを自動化している。

この仕組みは、以下の技術要素で構成される：

  • レーダー観測による軌道更新（複数拠点）

  • AIによる軌道予測と衝突確率の推定

  • クラウド上での即時通知とAPI連携

設計現場では、これらの警告情報をもとに、衛星の姿勢制御計画や通信スケジュールの再調整が行われる。

2.2.3 衝突回避マヌーバの設計要件

衝突回避マヌーバ（Collision Avoidance Maneuver）は、軌道変更によって接近リスクを低減する操作である。 設計上の留意点は以下の通り：

  • ΔV（速度変更量）の最小化：燃料消費と軌道維持の両立

  • タイミングの最適化：予測誤差の拡大を防ぐ

  • 通信・観測への影響評価：サービス中断の最小化

特にLEO衛星では、頻繁なマヌーバが運用コストに直結するため、予測精度と警告の信頼性が設計判断に大きく影響する。

2.4. 警告の制度的位置づけと課題

現時点では、衝突警告の発信・受信は各国・各企業の自主運用に委ねられており、国際的な義務化や標準化は進んでいない。 米宇宙軍（USSPACECOM）やLeoLabsなどが提供する警告情報は、運用者間で共有されることもあるが、データ形式・通知基準・対応責任などにばらつきがある。

制度設計上は、以下の課題が残る：

  • 警告の信頼性と検証手段の確立

  • 警告受信後の対応責任の明確化

  • 警告発信の国際的な標準化と義務化

 

2.3 SSAと軌道デブリ除去技術

軌道デブリ除去とSSAの技術的接点

軌道上の衝突リスクは、稼働中の衛星同士だけでなく、非稼働物体（軌道デブリ）との接近によっても生じる。SSAは、こうしたデブリの位置・挙動を把握するための基盤技術であり、除去ミッションの計画・実行に不可欠な役割を果たす。

本節では、SSAと軌道デブリ除去技術の連携構造、代表的な除去ミッションの技術構成、設計上の留意点を整理する。

2.3.1. 軌道デブリの分類と追跡要件

軌道デブリは、サイズ・形状・軌道特性によって分類される。設計・除去対象としては、以下の3区分がある：

  • 大型デブリ（10cm以上）：使用済み衛星、ロケット上段など。衝突エネルギーが大きく、優先除去対象。

  • 中型デブリ（1〜10cm）：破片、分離部品など。追跡可能だが除去は困難。

  • 微小デブリ（1cm未満）：塗料片、断熱材など。追跡不能で防護設計が必要。

SSAは、主に大型・中型デブリの追跡に対応しており、除去対象の選定、接近経路の設計、捕獲タイミングの判断に活用される。

 
2.3.2. 除去ミッションの技術構成と事例

近年の軌道デブリ除去ミッションは、以下の技術要素で構成される：

  • 軌道接近誘導（Rendezvous Navigation）：SSAデータを用いた軌道同調と接近制御

  • 捕獲機構（Capture Mechanism）：ロボットアーム、ハープーン、ネットなど

  • 軌道変更（Deorbit Maneuver）：推進系による再突入誘導または軌道移送

代表的な事例として、以下が挙げられる：

  • ClearSpace-1（ESA）：2026年打上げ予定。大型デブリをロボットアームで捕獲し、再突入させる。

  • ELSA-d（Astroscale）：2021年に軌道実証。磁気ドッキングによる除去技術を検証。

  • ADRAS-J（JAXA/Astroscale）：非協力物体への接近・観測を実施中。

これらのミッションでは、SSAによる軌道予測と姿勢推定が、接近誘導の精度と安全性を左右する。

 
2.3.3. 設計上の留意点とSSA連携

除去ミッションの設計においては、以下の技術的留意点がある：

  • 非協力物体の挙動不確実性：回転、姿勢変化、質量分布の不明確さ

  • SSAデータの更新頻度と精度：接近誘導の制御則に直結

  • 国際的な責任分担：除去対象の所有権、衝突リスクの評価基準

SSAは、これらの不確実性を低減するための情報基盤として機能する。特に、除去対象の軌道履歴、接近予測、姿勢推定などは、設計段階でのリスク評価に不可欠である。

 
2.3.4. SSAと除去技術の制度的接続

現在、軌道デブリ除去は各国・各企業の自主的取り組みに依存しており、国際的な義務化や標準化は進んでいない。SSAと除去技術の制度的接続には、以下の課題がある：

  • 除去対象の優先順位と選定基準の共有

  • SSAデータの信頼性と検証手段の整備

  • 除去ミッションの責任主体と費用負担の明確化

3. 制度的課題と国際動向

3.1 国際調整の現状

3.1.1 宇宙状況認識（SSA）と制度的空白

SSAは、技術的には急速に進展している一方で、制度的な整備は依然として不十分である。軌道上の物体に関する情報の取得・共有・活用に関して、国際的な義務や標準は存在せず、各国・各事業者が独自に運用しているのが現状である。

この制度的空白は、以下のような実務上の課題を引き起こしている：

  • 衝突警告の信頼性と責任の所在が不明確

  • SSAデータの精度・更新頻度にばらつきがある

  • 軌道上の行動規範が不統一で、信頼醸成が困難

こうした状況を受け、国際連合宇宙部（UNOOSA）を中心に、SSAの制度的枠組み整備に向けた議論が進められている。

3.1.2 UNOOSAによる制度整備の動き

国連宇宙空間平和利用委員会（COPUOS）の『宇宙活動の長期持続可能性（LTS）ガイドライン』の実装議論において、SSAデータの共有枠組みが検討されている。：

  1. 情報共有の枠組み構築 各国が保有するSSAデータ（観測結果、衝突警告、軌道履歴など）を、共通フォーマットで共有するための技術的・制度的基盤を整備する。

  2. 行動規範の策定 衝突回避マヌーバの通知、デブリ発生時の報告義務、非協力物体への接近制限など、SSAに基づく行動規範を国際的に合意する。

  3. 能力格差の是正支援 SSAインフラを持たない国に対して、観測ネットワークや解析ツールの提供を通じて能力構築を支援する。

この提案は、SSAを単なる技術ではなく、宇宙空間の安全保障・信頼醸成・持続可能性の基盤と位置づけている点に特徴がある。

3.1.3 制度設計上の論点と実務的影響

SSAの国際制度化に向けた議論では、以下の論点が繰り返し指摘されている：

  • 主権と透明性のバランス SSAデータの共有は、国家安全保障や商業機密と衝突する可能性がある。制度設計では、公開範囲と機密保護の線引きが重要となる。

  • 責任の所在と対応義務 衝突警告を受けた際の対応義務、警告の誤報に対する責任、除去対象の選定基準など、制度的責任の明確化が求められる。

  • 標準化と相互運用性 各国・各事業者が異なるデータ形式・予測モデルを使用している現状では、SSAの相互運用性が確保されていない。標準化は制度整備の前提条件である。

これらの論点は、設計・運用現場においても無視できない。たとえば、国際的なSSAデータの信頼性が確保されなければ、設計時の衝突リスク評価や運用時のマヌーバ判断に影響を及ぼす。

3.1.4 制度整備の進展と今後の展望

2025年時点では、SSAの制度化はまだ初期段階にあるが、以下のような進展が見られる：

  • UNOOSAによるSSA調整提案（CRP.20）の採択に向けた議論が継続中

  • 欧州宇宙機関（ESA）や米宇宙軍（USSPACECOM）によるSSAデータ共有の試行的枠組みが拡大

  • 民間事業者（LeoLabs、Privateerなど）による透明性重視のSSA運用が国際的に注目されている

制度整備の進展は、SSAを活用する設計・運用判断の信頼性を高めると同時に、国際的な責任分担と行動規範の形成にもつながる。

3.2 地域連携の事例：DARCレーダー導入とインド太平洋地域の協力

3.2.1 地域連携によるSSA強化の背景

SSAの制度整備が国際的に進展する一方で、地域単位での実務的な連携も加速している。特にインド太平洋地域では、宇宙活動の急増と軌道混雑の深刻化を背景に、SSA能力の強化と情報共有体制の構築が進められている。

この地域では、米・英・豪の3カ国連携によるDARC（Deep-space Advanced Radar Capability）レーダーの導入が象徴的な取り組みとして注目されている。DARCは、SSAの観測能力を拡張するだけでなく、地域連携の技術的・制度的基盤として機能している。

3.2.2 DARCレーダーの技術構成と運用目的

DARCは、米空軍と豪州国防省が共同開発するSSA用高性能レーダーであり、以下の特徴を持つ：

  • 高感度・広視野のXバンドレーダー

  • GEO領域まで対応可能な深宇宙監視能力

  • 自動追尾・軌道推定・データ共有機能を統合

このシステムは、豪州北部に設置される予定であり、インド太平洋地域のSSA観測網の中核を担う。運用目的は以下の通り：

  • 軌道上の非協力物体（デブリ、軍事衛星など）の監視

  • 衝突予測の精度向上と警告の即時化

  • 地域内のSSAデータ共有と信頼醸成

設計者・運用者にとっては、DARCの導入によって軌道設計時の初期条件精度が向上し、運用中の衝突回避判断にも寄与する。

3.2.3 インド太平洋地域におけるSSA協力体制

DARCの導入を契機として、インド太平洋地域では以下のようなSSA協力体制が構築されつつある：

  • 米豪間のSSAデータ共有協定（2024年締結）

  • ASEAN諸国とのSSA能力構築支援（観測機材・解析ツールの提供）

  • 日豪・日米間のSSA連携強化（JAXA・USSPACECOM・LeoLabs Japanなど）

これらの取り組みは、地域内のSSA能力格差を是正し、軌道上の行動規範形成に向けた信頼醸成の基盤となっている。

制度設計上の特徴は、以下の通り：

  • 国際条約に依存せず、実務ベースの協定で運用されている

  • 軍民連携型のSSA運用が前提となっている

  • データ共有は相互性と透明性を重視している

設計現場では、これらの地域協定に基づくSSAデータを活用することで、軌道設計・衝突回避・除去ミッションの精度と信頼性を高めることが可能となる。

3.2.4 制度的課題と今後の論点

地域連携によるSSA強化は実務的に有効である一方、制度的には以下の課題が残る：

  • 協定の法的拘束力が限定的であり、長期的な安定性に課題がある

  • 軍事目的との境界が曖昧であり、民間利用との整合性が求められる

  • 地域外とのデータ連携が不十分であり、国際標準との接続性が課題となる

3.3 民間SSAデータの制度的活用：NASAとLeoLabsのSpace Act Agreement

3.3.1 民間SSAの台頭と制度的課題

軌道上の物体数が急増する中、SSAの観測・解析能力は国家機関だけでなく、民間事業者によっても急速に拡張されている。特にLeoLabs、Privateer、COMSPOCなどの企業は、商業レーダー網やクラウドベースの軌道解析プラットフォームを提供し、リアルタイム警告や衝突予測を民間衛星運用者に対して展開している。

こうした民間SSAの活用は、設計・運用現場にとって即応性と柔軟性をもたらす一方で、制度的には以下の課題が浮上している：

  • データの信頼性と検証手段の整備

  • 公的機関との責任分担と運用基準の調整

  • 商業サービスと公共安全の境界設定

これらの課題に対し、NASAとLeoLabsが2020年に締結したSpace Act Agreementは、民間SSAデータの制度的活用に向けた先行事例として注目されている。

3.3.2 NASA–LeoLabs協定の概要と目的

Space Act Agreementは、NASAが民間事業者と技術・データ連携を行うための法的枠組みであり、2025年にLeoLabsとの間でSSA分野に関する協定が締結された。主な目的は以下の通り：

  • LeoLabsが提供する軌道追跡・衝突予測データのNASAミッションへの適用性評価

  • SSAデータの精度・更新頻度・形式の標準化に向けた共同検証

  • 商業SSAサービスの公共利用に向けた制度的課題の抽出

この協定は、NASAのLSP（Launch Services Program）やSMD（Science Mission Directorate）における衛星運用支援に活用されており、設計段階での衝突リスク評価や運用中のマヌーバ判断に民間データが組み込まれている。

3.3.3 制度設計上の論点と実務的影響

NASA–LeoLabs協定は、民間SSAデータの制度的活用に向けた以下の論点を明らかにしている：

  • 精度と責任の分離 民間データの精度が公的判断に影響する場合、誤報や未検出に対する責任の所在を明確にする必要がある。

  • 標準化と相互運用性 民間SSAは独自フォーマットや解析モデルを使用しており、公的機関との相互運用には変換・検証手段が不可欠。

  • 商業契約と公共安全の両立 衝突警告や軌道履歴の提供が有料サービスである場合、公共安全との整合性を制度的に担保する必要がある。

設計現場では、こうした制度的枠組みが整備されることで、民間SSAデータを安心して設計判断に組み込むことが可能となる。

3.3.4 国際的な波及と今後の展望

NASA–LeoLabs協定は、他国の宇宙機関や民間事業者にも波及しつつある。以下のような動きが確認されている：

  • ESAがPrivateerとのSSAデータ連携を検討中（2025年下期）

  • JAXAがLeoLabs JapanとSSAデータの相互検証を開始

  • UNOOSAが民間SSAの制度的位置づけに関する作業部会を設置

これらの動きは、SSAの制度設計において、民間・公的・国際機関の連携モデルを構築する上での基盤となる。

3.4 SSAと軌道倫理：データ公開・透明性・市民科学の視点

3.4.1 SSAと倫理的課題の接点

SSAは技術的・制度的な枠組みとして発展してきたが、近年はその「倫理的側面」にも注目が集まっている。軌道上の安全性を確保するための情報が、誰に、どのように、どの程度公開されるべきか。 この問いは、設計者や運用者だけでなく、政策立案者、研究者、市民科学者にとっても重要な論点となっている。

軌道倫理とは、宇宙空間における行動の透明性、公平性、責任性を確保するための考え方であり、SSAはその実装手段の一つとして位置づけられる。

3.4.2 データ公開と透明性の課題

SSAに関するデータ（軌道履歴、衝突警告、除去対象など）は、国家安全保障や商業機密と密接に関係しており、全面的な公開には限界がある。 しかし、軌道上の安全性を確保するためには、最低限の情報公開と透明性が不可欠である。以下のような課題が指摘されている：

  • 衝突警告の発信元と根拠の明示が不十分

  • 軌道履歴の改ざんや非公開が技術的に可能

  • 除去対象の選定基準が不透明で、責任の所在が不明確

これらの課題は、設計判断や運用対応に直接影響するため、制度的な整備だけでなく倫理的な合意形成が求められる。

3.4.3 市民科学とSSAの接点

Planetary SocietyやSpace Safety Coalitionなどの団体は、SSAを市民科学の対象として捉え、以下のような活動を展開している：

  • 衝突警告の公開データベースの構築

  • 軌道追跡アプリケーションの開発と一般公開

  • 教育・啓発活動を通じたSSAの社会的理解促進

これらの取り組みは、SSAを専門技術から公共資源へと転換する動きであり、設計現場においても、外部からの検証や説明責任の一環として活用されている。

3.4.5 Privateerによる軌道倫理の提言

Privateer社は、Moriba Jahらの主導により、SSAと軌道倫理の接続を制度的に提言している。主な内容は以下の通り：

  • SSAデータの公開基準と検証手段の整備

  • 軌道上の行動履歴の透明化と追跡可能性の確保

  • 衝突回避・除去判断における倫理的責任の明示

この提言は、技術的な精度や制度的な整合性だけでなく、宇宙空間における「ふるまいの正当性」を問うものであり、設計者・運用者にとっても判断基準の一部となり得る。

3.4.6 制度設計への含意

SSAと軌道倫理の接続は、制度設計に以下のような含意をもたらす：

  • 技術的な信頼性だけでなく、説明可能性と検証可能性が求められる

  • 衝突警告や除去判断は、透明性のある手続きで運用されるべき

  • 市民科学や第三者検証の受け入れ体制が制度的に整備される必要がある

これらの要素は、SSAを単なる監視技術ではなく、宇宙空間の公共安全を支える倫理的基盤として位置づけるために不可欠である。

4 技術と制度の差分分析

4.1 技術進展と制度整備の非対称性

SSAは、観測技術・解析手法・警告システムの面で急速に進展している一方、制度整備は依然として断片的であり、国際的な標準や義務化には至っていない。 この非対称性は、設計・運用現場において以下のような判断困難を生じさせる：

  • 衝突予測の精度は高まっているが、警告の対応責任が制度化されていない

  • 軌道デブリ除去技術は実証されつつあるが、除去対象の選定基準が不明確

  • 民間SSAデータは即応性に優れるが、制度的な信頼性担保が不足している

こうした技術と制度のギャップを整理することで、設計判断におけるリスク評価や制度設計への提言に繋げることが可能となる。

4.2 技術と制度の差分整理（表形式）

以下に、主要なSSA関連領域について、技術進展と制度整備の状況を対比形式で整理する。

領域 技術進展 制度整備 差分・課題
軌道監視 商業レーダー網の拡充 (LeoLabs, DARC) SSAデータ共有の国際標準未整備 データの信頼性と機密保護の両立
衝突予測 AIによる軌道予測とリアルタイム警告 回避マヌーバの責任分担が不明確 誤報・未対応時の責任所在の不透明さ
デブリ除去 ClearSpace-1, ADRAS-J 等による実証 除去対象の「所有権」と国際法上の壁 非協力物体の除去に関する法的正当性
 

4.3 国際格差と信頼醸成の課題

SSA能力には、国家間・地域間で顕著な格差が存在する。先進国は高性能レーダー網や解析能力を有する一方、途上国は観測インフラや人材が不足しており、SSAデータの受信・活用に制約がある。

この格差は、以下のような制度的課題に直結する：

  • 衝突警告の受信能力が不均等で、対応可能性に差がある

  • 除去対象の選定において、技術的能力の有無が判断に影響する

  • 国際協力の前提となる信頼醸成が、能力格差によって阻害される

UNOOSAやSecure World Foundationは、SSA能力格差の是正に向けた支援枠組みを提案しているが、制度的な義務化や資金調達の仕組みは未整備である。

4.4 設計現場への含意

技術と制度の差分は、設計判断において以下のような影響を及ぼす：

  • 衝突予測の精度が高くても、制度的対応が不確実であればマヌーバ判断が困難

  • 除去対象の選定が制度的に不透明であれば、設計時の衝突リスク評価が不安定

  • 民間SSAデータの活用が制度的に担保されていなければ、設計根拠としての信頼性が限定される

5. 今後の展望

5.1 国際標準化と行動規範の整備

SSAの技術的進展に対して、制度的整備は依然として断片的であり、国際的な標準化と行動規範の策定が急務となっている。 設計・運用現場における判断の一貫性と信頼性を確保するためには、以下の制度的枠組みが必要である：

  • SSAデータの形式・精度・更新頻度に関する国際標準の策定

  • 衝突警告の発信・受信・対応に関する行動規範の整備

  • 軌道履歴・除去対象・マヌーバ履歴の記録・公開義務の制度化

これらの標準と規範は、国連宇宙部（UNOOSA）や国際電気通信連合（ITU）、ISO TC20/SC14などの枠組みで整備が進められており、設計者・技術マネージャーはその動向を把握しておく必要がある。

5.2 民間・地域・国際機関の連携モデル

SSAの制度設計においては、単一の国際条約ではなく、複数の連携モデルを組み合わせることが現実的かつ実効的である。以下の3層構造が提案されている：

5.2.1. 民間連携モデル

LeoLabs、Privateer、COMSPOCなどの民間事業者が提供するSSAデータを、設計・運用判断に組み込むための契約・検証・責任分担の枠組み。NASAとのSpace Act Agreementはその先行事例。

5.2.2. 地域協定モデル

DARCレーダーを中心としたインド太平洋地域のSSA協力、欧州SSAネットワーク、日米豪の三国連携など、地域単位での観測・共有・対応体制の構築。

5.2.3. 国際調整モデル

UNOOSAによるSSA行動規範、ITUによる軌道登録制度、ISOによる技術標準など、国際的な制度整備と技術的相互運用性の確保。

この3層構造は、設計現場においてSSAデータの信頼性・即応性・制度的正当性を評価する際の基準となる。

 
出典

第1章：導入と背景

第2章：技術的背景と課題

第3章：制度的課題と国際動向

第4章：技術と制度の差分分析

第5章：今後の展望