MILTERMでは、軍事分野における人工知能などの新しい技術の利用に関する記事をいくつか紹介してきている。ここで紹介するのは、米海兵隊機関誌に掲載されている米海兵隊の兵站における人工知能などの新しい技術の活用の提言である。記事中にある遠征前進基地作戦（EABO）をイメージしたドローンの活用例はすぐにでも適用できそうな話であろう。（軍治）

人工知能、ロボット工学、プロセスの自動化

新興技術は海兵隊の兵站のあり方を変えることができるのか？

AI, Robotics, and Process Automation

Can emergent technologies change the way we look at Marine Corps logistics?

by MGySgt Jose J. Sanchez

Marine Corps Gazette • March 2023

米海兵隊上級曹長ホセ・J・サンチェス（Jose J. Sanchez）は現在、海兵隊立法府連絡官室（Office of Legislative Affairs）の事業計画と資源担当の議会予算調整連絡官を務めている。

あなたは現在、軍事作戦を支援するために前方展開された兵站部隊の一員であると想像されたい。支援先の海兵隊は、航空機が確実に稼働できるよう、航空機用の2つの重要な構成品を必要としている。あなたはその要求を受け取り、予測分析（predictive analytics）や遠隔測定法（telemetry）によってすでに入力されているため、システムでそれを追跡する。

するとすぐに、半径10マイル以内の複数の場所にある部品が見つかった。そして、その部品の1日あたりの使用量が少ない区間から、他の作戦に支障をきたさないように分析レポートを作成し、部品を回収する。これらのアクションが完了すると、部品がある場所に信号が送られ、ロボットが部品を回収し、梱包して移動する準備をする海兵隊員に引き渡される。

これらのステップと同時に、自律型ドローン（autonomous drone）が部品を回収し、最終目的地に届けるために離陸する。2つ目の部品は、システムによってキャンプ・レジューンの補給管理部隊（Supply Management Unit）にあることが確認される。すぐにロボットが部品を回収し、海兵隊員に引き渡す。海兵隊員はその部品をスキャンし、最終目的地までの道中で耐えられるかどうかによって、必要な輸送手段を選択する。

例えば、この部品はキャンプ・レジューンからバージニア州ノーフォークまでトラックで移動し、その後、飛行機で別の目的地に送られることが分かっている場合である。この情報をもとに、トラックと飛行機での移動を考慮し、必要な梱包だけを行うことで、無駄な梱包を避け、飛行機のスペースと燃料消費を最大化することができる。また、通関、危険物、マーキングの必要書類もすべて印刷することができ、輸送中に貨物が挫折するのを防ぐことができる。

戦術的な兵站における自律型ドローンの運用。(写真は筆者提供)

部品が最初の輸送を終え、その情報を確認すると、その部品はこれから水上輸送され、最終目的地までドローンに拾われることが判明する。水上輸送中に部品が破損しないようにするために必要な梱包は、現在飛行機で輸送している梱包とは異なることを理解する。さらに、ドローンでの輸送には、その後の梱包が必要であることも理解している。

海兵隊員はフレキシブル包装の実装を行い、船でアイテムを送る。短い目的地に到着すると、別の海兵隊員が外装を取り外し、ドローンによる輸送に必要な梱包だけを残す。自律型ドローンはそれを拾い上げ、目的地まで配達する。これらはすべて、部品から送られた故障を示すメッセージによって開始され、海兵隊員がシステムを管理し、プロセスが円滑に進むようにした。

「我々の知性こそが人間らしさであり、AIはその延長線上にあるものである。」

－ヤン・ルクン（Yann LeCun）

人工知能の初期の使用：Early Uses of AI

人工知能（AI）やロボティクスは、決して新しいコンセプトではない。実際、これらの技術は過去20年間、我々の日常生活の一部となっている。これらの技術は、古くは1970年代半ばから軍事用途に利用されてきた。特に兵站の分野で、最初にAIが広く使われたのは、砂漠の嵐作戦（Operation DESERT STORM）のときだった。

米国防総省（DOD）は民間企業と共同で、湾岸戦争（Gulf War）で直面した兵站の障害を管理し、物資と人員のスケジュールを最適化するために設計されたAIプログラム「動的分析と再計画作成ツール（Dynamic Analysis and Replanning Tool ：DART）」を発表した。米国輸送コマンドは「動的分析と再計画作成ツール（Dynamic Analysis and Replanning Tool ：DART）」を導入し、その開始後、「動的分析と再計画作成ツール（Dynamic Analysis and Replanning Tool ：DART）」は数百万ドルの節約につながる好結果をもたらした。

機械やロボット、AIは我々の生活の一部となっているが、我々はロボットが映画のように、話したり、考えたり、場合によっては世界を征服するようなものを想像しているため、その普及を認めないことが多い。しかし、キッチンを思い浮かべてみて欲しい。我々の多くは、食器洗い機、電子レンジ、オーブン、冷蔵庫を持っている。これらのアイテムは初期のロボットの例であり、簡単で便利に見せかけながら、多くの手間のかかる作業を容易にし、省いてくれる。

また、道路の交通状況を測定し、管理する信号機もその一つである。信号機は、歩行者とドライバーの安全レベルを維持しながら、交通量に応じて調節することができる。では、このような技術が我々の日常生活の一部であり、何年も前から存在しているのに、なぜ多くの人々、特に軍人はいまだに懐疑的なのだろうか？

「人工知能は未来であり、未来はここにある。」

－デイブ・ウォーターズ（Dave Waters）

ロボティクス、ロボティクス・プロセス・オートメーション、AIとは何か？：What are Robotics, Robotics Process Automation, and AI?

ロボット工学（Robotics）はロボットの研究であり、ロボットは特定のタスクやプロセスを行うために設計された機械である。これらの仕事は、機械によって達成されるか、人間の助けや相互作用によって達成されるかのどちらかである。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、データの抽出、フォームへの記入、ファイルの移動など、個人のバックオフィスのタスクを模倣する自動化を利用したソフトウェア・ロボティクスである。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、多くの仕事の実行を自律的に完了させることができる。

AI（機械学習）とロボットの工程増強。(画像は著者提供)

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、あなたのコンピュータの中に住み、あなたの嫌がることをやってくれるソフトウェア・ロボットだと考えてください。AIは人間の知能を模倣することができるコンピュータ・サイエンスの一分野だが、「人間の知能（human intelligence）」というのは足切り言葉の一つである。知能の定義には議論があり、答えは変わる可能性が高い。しかし、この記事では、AIは推論、学習、問題解決、さらには迅速な意思決定のような機能を提供する。

海兵隊の兵站の軍隊職業専門分野（MOS）は、技術を最大限に活用せずに、未来の敵に対して競争力を維持することができるのか？AIをめぐるあらゆる誇大広告の中で、多くの産業は、コンピュータができるあらゆることを指して、AI技術で運用すると主張している。これには、統計データベースや会計のような伝統的なプログラムも含まれる。

残念ながら、我々の軍隊職業専門分野（MOS）の多くは、AI、ロボティクス、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）について、これらの技術が我々の現在の仕事にもたらす多くの利点を含めて、同じように誤解している。その点、我々がよく理解していないものをどのように実装すればよいのだろうか。しかし、海兵隊や大規模な倉庫では、すでにロボティクスを活用している。

補給部隊、特に補給管理部隊には、「カルーセル（carrousel）」と呼ばれるセクションがあるそうだ。このセクションは、ロボット工学の初期の実装であり、操作する海兵隊員が注文を見つけ、分配や処理のために補給品を持ってくることを支援する。「カルーセル（carrousel）」がフル稼働すると、ヒューマン・エラーをなくし、スピードを維持したまま精度を高め、時間的制約を減らすなど、多くのメリットをもたらす。

その他、フォークリフトやパレット・ジャッキ、カー・リフトなどもロボットの用途である。では、なぜAIやロボットに対して、我々はいまだに懐疑的なのだろうか。私は、海兵隊が懐疑的な主な理由は、過去に開発されたグローバル戦闘支援システム－海兵隊（GCSS-MC）のような、性能と信頼性が不十分なシステムであると主張する。私は海兵隊に21年以上在籍しているが、私が若い海兵隊員だった頃にグローバル戦闘支援システム－海兵隊（GCSS-MC）で確認された問題は、現在も問題であり続けている。

「グローバル戦闘支援システム－海兵隊（GCSS-MC）の時代遅れの技術は、ほぼ同業他社のペースを維持することができない。また、将来の戦力目標を達成するために必要な創意工夫にも欠けている。具体的には、遠征前進基地作戦（Expeditionary Advanced Base Operations :EABO）と海兵隊兵站を連携させることである。つまり、海兵隊には将来の戦いを支えるための兵站・システムがないのだ。」

－米海兵隊曹長ジェフ・ギブソン（Jeff Gibson）

グローバル戦闘支援システム－海兵隊（GCSS-MC）は、残念ながら、現役の士官や退役した多くの海兵隊員が、このプログラムのために擁護し続ける、大きすぎて失敗するプログラムの1つとなっている。このように、破綻したシステムを誤って支持し続けることで、多くの海兵隊員は、正当な理由なく技術革新に抵抗している。しかし、現在ではあらゆる技術が利用可能であるため、我々兵站分野の人間は、過去の経験に左右されることなく、前進していかなければならない。

「断然、人工知能の最大の危険性は、「自分は理解した」と早合点してしまうことである。」

－エリゼル・ユドコフスキー（Eliezer Yudkowsky）

海兵隊は現在の技術に付け入り、兵站のやり方を変えられるか？：Can the Marine Corps Take Advantage of Current Technology and Change How We Do Logistics?

我々が直面している課題の1つは、プロセスの改善や現在のプロセスの自動化が将来の課題に対する答えであると信じている誤りである。将来、ほぼ対等の敵対者と闘うためには、兵站の方法を完全に再構築する必要がある。「ハイブリッド」兵站という言葉は、ビジネスの「新しい」方法への扉を開いてくれる励みにはなるが、今では益よりも害の方が大きいため、我々の頭から追い出す必要がある。

その代わり、技術をフルに活用し、産業基盤を強化する必要がある。第二次世界大戦以来変わっていない古臭い手法に技術を合わせるのではなく、技術の能力に合わせてプロセスを再構築する必要がある。現在、我々のプロセスの2つは、ジャスト・イン・タイム、兵站、ハブ＆スポークである。

これらの方法は、戦域での貨物管理（輸送効率を上げるために設計されたいくつかのエリア間で貨物を移動させ、輸送中の可視性を高めて注文船時間を短縮する）を行うために開発された。これらは、受動的な半競合的環境において有効であることが証明されている。しかし、脆弱な配分プロセスや簡単にターゲットとなる兵站のサプライチェーンなど、まだ多くの課題を抱えている。

しかし、AIは我々のバイアスを排除し、より現実的な方法で物事を見ることで、ほぼ対等な敵対者の先を行くことができるようになる。旧来のプロセスは重要な役割を担っているが、後回しにして、我々の主要な取組み「AI」のための場所を確保すべきである。

AI、ロボット、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、職種を柔軟に組み合わせ、より効果的になることができる。例えば、多くの兵站の軍隊職業専門分野（MOS）の大部分を機械がこなせるようになった。私は軍隊職業専門分野（MOS）をなくすことを提唱しているのではなく、分野を融合し、その隙間をAIやロボット、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）で埋めることを提唱している。機械に機械の得意なことをさせ、海兵隊員に海兵隊の得意なことをさせる。その集合体が、個々の組み合わせよりも大きな意味を持つようにする。ビジネス用語で定義すると、1＋1が3にも4にもなるように！ということである。

「高度なAIを作ることは、ロケットの打ち上げと同じである。最初の課題は加速を最大化することだが、スピードが出始めたら、操舵（steering）にも注力する必要がある。」

－ジャーン・タリン（Jaan Tallinn）

駐屯地での運用と派遣先での運用の違いを考える時期に来ているのでは？：Is It Time to Start Thinking About the Differences Between How We Operate in Garrison And How We Will Operate While Deployed?

多くの海兵隊員は、配備されたときに技術の利便性がなかったらどうなるのだろう、と主張するだろう。「我々はどのように闘うかを訓練する」という格言は純粋なコンセプトだが、多くの人がその根底を誤解している。技術は新しい世界の一部であり、我々はそれを受け入れ、使いこなさなければならない。平時の日々のタスクを技術で支援することで、海兵隊は技術を利用できない環境での必然的な戦いに備えて訓練することができるかもしれない。

機械は休む必要がなく、整備だけが必要である。これらの機械は1日24時間、週7日稼働することができ、顧客の待ち時間を大幅に短縮することができるし、人間の介入を最小限に抑えることができる。駐屯地にいるときはある方法で業務を行い、展開するときは別の方法を訓練するという考え方に慣れるべきである。

我々は、敵にも投票権があることを忘れてはならない。敵が積極的にAIを採用していることは明らかである。上級の指導者は、我々が暮らす情報化社会の複雑さに対してオープン・マインドである必要がある。AIを理解できないからと言って、単に切り捨てるのは無責任である。AIはこれからもどんどん進化していくだろう。

「人工知能は、2029年頃には人間のレベルに到達すると言われている。それをさらに2045年まで続けると、我々の文明の知能、つまり人間生物機械知能は10億倍になっているだろう。」

－レイ・カーツワイル（Ray Kurzweil）

我々はここからどこへ向かうのか？：Where Do We Go from Here?

軍種としては、システム調達のあり方を転換する必要がある。なぜ、すべてを購入しなければならないのだろうか？技術とその絶え間ない変化を活用するために、技術をリースして代わりに適切な資金を使い、それらのシステムを好きなように廃棄してはどうだろうか。AIが兵站プロセスの触媒になることを恐れる必要はない。

本サービスでは、可能な限りのウィジェットから、ストリーミングの遠隔測定法（telemetry）という形でデータを収集する必要がある。遠隔測定法（telemetry）は、軍種にとって最も便利な方法で、柔軟かつ堅牢に定義することができる。例えば、部品を要求する場合、製造された日付、最後に使用された時期（もしあれば）、実行可能性を判断するための機能チェック、簡単に位置を特定するための座標などを知る必要がある。

この情報により、兵站プロセスが容易になるとともに、AIやロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を活用した予測分析（predictive analytics）が可能になる。すべてのウィジェットは、インターネット・プロトコル・バージョン6のアドレス、何らかの無線通信、遠隔測定ビーコン（telemetric beacons）を可能にするインテリジェンス、そして遠隔測定法（telemetry）を採取、保管し、最終的に分析を行うためのグローバル・ネットワーク・インフラへのアクセスを備えている必要がある。

また、燃料にそれほど依存せず、電気や水素に投資するまでの、燃料や水の戦域での分配や補給、あるいは前方の航空補給地点（forward air resupply point）など、現在行っている直線的なプロセスの複雑さを、AIが助けてくれることもあるだろう。このレベルの技術を導入することで、軍種の人達（service members）は、すでに機械でよりよく実行できる日常的なタスクに集中するのではなく、機敏な兵站・配分プロセスに集中することができるようになる。

「自律性、高度な製造、人工知能の技術革命を利用することで、海軍はリスクに見合う多くの新しい無人および最小限の有人プラットフォームを作り出し、同盟国および前方部隊を攻撃する際に敵対者が直面する戦術的ジレンマを作り出すために、スタンドイン戦闘で使用することができる。」

－第38代海兵隊司令官 デヴィッド・バーガー（David Berger）米海兵隊大将

冒頭で紹介した例は、アマゾンのような企業で既に起こっていることである。彼らの任務は異なるが、彼らの技術を活用し、軍種に有効なものを取り入れることは可能である。AIは、戦略的兵站を含む多くの分野で、軍の意思決定を強化することができる。AIは、それを受け入れる者に決定的な優位性を提供することで、モバイル兵站の性格を確実に変えるだろう。

AIは、空、宇宙、陸、海、サイバー部隊の間でデータがリアルタイムでシームレスに移動できるシステムを提供することができる。争われた環境における兵站空間では、情報が任務に不可欠である。我々は、民間企業のパートナーを含むすべてのシステム（統合兵站（Joint Logistics））の相互運用性の範囲と、あらゆる帯域幅の制約を考慮する必要がある。我々は過去にAIとロボティクスをさまざまな程度で利用し、その試みは砂漠の嵐作戦（Operation DESERT STORM）でのケースのように素晴らしい結果をもたらした。

今こそ、対等者に匹敵し、凌駕する技術の活用を視野に入れ、上から下までプロセスを再構築し、兵站分野に投資する時である。海兵隊は、軍種として、もはや機能しないシステムや今後機能しないかもしれないシステムを廃止する思い切った措置を取る必要がある。同時に、将校と下士官を問わず、海兵隊の将校を教育し、AIが、我々が作り出した国際的な供給網（supply-chain）の相互依存関係に多くの利益をもたらすことができるように、人的資本の投資を最大限に活用するための実質的取組みをする必要がある。