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溶接音が響くデベンスの建屋で、完成予想図のSPARCが壁面に浮かぶ。2025年10月16日、Google DeepMindがCommonwealth Fusion Systems（CFS）との研究提携を公表した。核融合の難所である超高温プラズマの制御にAIを据え、実証機から発電所までの距離を一気に縮める構えである。6月の電力購入契約、9月の日本勢の出資と呼応し、核融合を「電力市場の現実」へ引き寄せる一手と映る。
AIが持ち込む現場感とスピード
核融合は、100万度を優に超えるプラズマを装置の限界内で安定させる物理と工学の総合格闘技である。DeepMindは、トカマクの磁場を学習で操り、複雑なプラズマ形状を保つ研究で突破口を示してきた。今回の提携はその延長線上にあり、CFSの実証機SPARCにAIを重ねることで、初日から最良の運転に近づく設計思想が貫かれるとみられる。
現場では、磁気コイル電流、燃料噴射、加熱出力といった膨大な「つまみ」を同時に調律する必要がある。手探りでは膨大な時間が溶けるが、AIは仮想空間で無数の運転案を試し、限界を踏まえた最適経路を抽出できる。人間の勘と経験に、探索の脚力を与える補助操縦士のような存在である。
SPARCが全力で走ると、熱はダイバータ周辺に集中し、壁材の保護が要となる。DeepMindは熱排気を壁面上で掃引し分散させる戦略も視野に入れ、複数の制約を同時にさばく方策を探る。安全余裕と性能の綱引きに、AIがきめ細かな舵を当てる光景が広がっている。
TORAXが描く「仮想の炉心」と強化学習
今回の土台にあるのが、DeepMindが公開するプラズマシミュレータ「TORAX」である。高速かつ微分可能な数値計算をJAX上で実装し、AIモデルと物理モデルを滑らかに結合する。SPARC稼働前から数百万通りの仮想パルスを回し、どの設定が最も頑健かを事前に選び込む仕組みだ。
運転最適化では、強化学習や進化探索が多腕バンディットのように選択肢を広げ、損傷リスクや装置限界といった制約も併せて学ぶ。単なる一点最適ではなく、ノイズや不確かさに耐える軌道を優先する発想が中核にある。これにより、立ち上げ期の試行錯誤を圧縮し、安定運転への立ち上がりを加速させる狙いが透ける。
制御の現場では、従来アルゴリズムのゲイン調整にも時間がかかる。AIはパルスごとに最適化をやり直す適応層として働き、必要に応じて従来制御を素早くチューニングする。人の設計とAIの探索が重なり合うことで、炉心に近い領域でも細やかな操作が可能になると映る。
需要の先取りと日本勢の参画が映す現実味
市場側の動きも速い。2025年6月、CFSはGoogleと200メガワット（約20万キロワット）の電力購入契約を結んだ。初号機ARCの出力の半分に相当し、2030年代初頭の送電を見据えた「需要の先出し」である。技術実証と並行して系統への接続イメージが具体化しつつあることが伝わる。
資本面では、9月2日に三井物産や三菱商事を含む日本企業12社のコンソーシアムがCFSへ出資を発表した。政策・規制、建設、運転・保守に関する知見を米国の実案件から獲得し、日本での商用化に橋を架ける狙いである。日米の連携が制度と供給網の両面で厚みを増しつつある。
技術のマイルストーンとして、CFSはSPARCでのQ>1達成を2027年に掲げ、バージニア州のARCで2030年代前半の送電開始を目指す構図だ。AIは運転最適化の補助に留まらず、将来の発電所の中核で適応的に振る舞う基盤へと育つ可能性がある。研究の速度と市場の期待が同じ方向を向き始めた。
