米海兵隊における人工知能と機会学習の統合（一体化）（War on the Rocks）
日本政府の人工知能（AI）の取組みについて、令和6年5月22日（水）の第9回AI戦略会議の内容を見ても世界に大きく後れを取っているのが分かる。日本においては、防衛分野の人工知能（AI）の適用について広く議論することすらはばかられるというのが実態であろう。そんな中にあって防衛省が人工知能（AI）導入に充当できる予算は防衛省のHPによると令和5年度で0.7億円、令和6年度で約1億円である。確かに防衛装備庁等では人工知能（AI）導入のための調査研究の経費はこれ以外に計上されてはいるが、まだまだ人工知能（AI）の本格的な実装には至らないということであろう。
MILTERMではこれまでも人工知能（AI）について、海外の状況をお伝えしてきたところであるが、War on the Rocksに掲載されていた米海兵隊の人工知能（AI）に関するお家事情を垣間見ることのできる記事を紹介する。米海兵隊の上層部の取組みと現場部隊の実態とのギャップを取り上げたものである。この際、米陸軍の第18空挺師団の取組みを参考モデルとしていることから米陸軍の兵士が新たな技術への対応力を身に付けさせようと自主的な取組みを推奨しているのは刺激的である。
この記事の米海兵隊の現状を嘆く内容は、防衛省自衛隊においても、防衛省の取組みの進み方と、隊員レベルで人工知能について自学研鑽し資格を取得し、人工知能のためのプログラミングに取り組んでいる現状とのギャップと重なり合うものがあると感じてしまう。しかし、一方で米海兵隊の上層部の取組みが米海兵隊命令（Marine Corps Order 5231.4）として明示されていることが確認できるのは大きな相違であろう。（軍治）
米海兵隊における人工知能と機会学習の統合（一体化）
INTEGRATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN THE MARINE CORPS
JUNE 28, 2024
ウィル・マギー（Will McGee）は米海兵隊予備役将校で、現在は米海兵隊イノベーション・ユニットに所属している。本記事の見解は筆者のものであり、米海兵隊イノベーション・ユニット、米海兵隊、国防総省、あるいは米国政府のいかなる部分も代表するものではない。
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毎日、何千人もの海兵隊員が日常的なデータ収集作業を行い、何百ものデータに基づく決心を行っている。彼らはホワイト・ボードに人員配置のデータをまとめ、部隊の人員配置を決定し、天気予報をスクリーンショットし、毎週の指揮官の近況報告に貼り付け、訓練のエントリーを手書きで提出する。しかし、過去2年間にChatGPTやその他の大規模なデータ分析サービスを利用したことのある人なら誰でも、これらのプロセスを合理化し、新鮮で包括的なデータに基づいてこれらの決心の質を向上させる、生成AIの計り知れない力を知っている。
米海兵隊がついに風穴を開けた。米海兵隊総司令官エリック・スミス（Eric Smith）大将の新しいメッセージは、海兵隊が「技術は現代の戦場における情報の効果を飛躍的に増大させ、データを活用する必要性をこれまで以上に重要なものにしている」ことを認識するよう求めている。米海兵隊のスタンド・イン・フォースの作戦コンセプトは、海洋作戦部隊がセンサーのネットワークに統合（一体化）し、自動化と機械学習を使って決心プロセスとキル・チェーンを簡素化することに依拠している。沿岸環境で前方に展開する部隊は、予測整備のためにデータ分析を使用し、部隊が必要とする修理部品を事前に特定する供給システムによって維持される。
しかし、こうした予測が現実のものとなるまでには長い道のりがある。米海兵隊の作戦部隊と支援体制（supporting establishment）、他の軍種、戦闘軍の要人との過去6カ月にわたる一連のインタビューから、米海兵隊がAIと機械学習を使ってこの作戦コンセプトを実行する意図があれば、もっと迅速に動く必要があることが明らかになった。AIと機械学習の統合（一体化）に向けて米海兵隊を後押しする上級指導者の取組みにもかかわらず、漸進的な進展しか見られない。
米海兵隊は、データを自動分析システムで読みやすくし、データに基づいた決心を可能にする技術的スキルを持つ米海兵隊員に依存している。米海兵隊の遠征部隊またはその隷下のメジャー・コマンドの1つを、データ分析と読み書きの主導者に指定することは、ボトムアップの創造性を可能にするエコシステムを構築することで、米海兵隊の2本立てのアプローチを統一し、部隊全体の革新を拡大し、これらの技術の艦隊と支援体制（supporting establishment）への統合（一体化）を加速する。
作戦、兵站、教育を変革する新しい技術の可能性
AI、機械学習、データ分析は、軍事教育、計画策定、作戦を変革させる可能性がある。米海兵隊大学の実験では、複雑な問題の新たな次元を探り、敵対者のシステムを理解することで、学生が教育現場で作戦術を磨くことができる可能性が示されている。敵のドクトリン文書や部隊運用に関する公開情報を基に訓練されたAIモデルは、確率論的推論を用いて敵の反応を予測することができる。この能力は、敵対者の選択肢を独自に分析することでインテリジェンス・レッド・チームを補完したり、作戦計画策定のための参謀の能力容量を改善させたり、あるいは単に学生に貴重な分析経験を与えたりすることができる。また、米空軍の新しいプロジェクトであるNIPRGPTは、安全な環境で文書や電子メールを生成することで、平凡な参謀の仕事を一新することを約束している。
教育や計画策定だけでなく、AIと機械学習は米海兵隊の闘い方を変えることができる。作戦中、AIは有人・無人システムをネットワーク化された集成として採用し、敵対者の偵察や攻撃を行うことができる。また、センサー・ネットワークからのデータを人間の分析者よりも素早く合成して表示したり、何千枚もの画像をふるいにかけて特定のシーンや関心のある場所を特定したりすることもできる。アルゴリズムが自ら決めることもできるし、指揮官がこれまで考えられなかったような方法でデータに基づいた決心を行うこともできる。AI対応の意思決定から状況認識の強化まで、この技術は軍事作戦に革命をもたらす可能性を秘めている。シンク・タンクの研究者チームは最近、AIを使って統一指揮計画を再考した。
しかし、このような将来的なビジョンを達成するためには、米海兵隊がこの技術を導入する前に、技法的な技能を開発し、この技術に精通する必要がある。データ・リテラシーを開発することは、先進的なシステムを効果的に運用するための前提条件であり、この技能は米海兵隊が米海兵隊員に期待する他の何よりも重要である。米海兵隊がAI対応のドローンのスウォームで橋頭堡を奪取したり、予測整備を活用して補給活動を効率化したりする前に、その労働力はデータ分析ツールの扱い方を知り、日常的な仕事の場面でそれらを適用することに慣れる必要がある。
日々の米海兵隊の状況
米海兵隊が戦闘に機械学習やAIを採用したいのであれば、安定した予測可能な駐屯地での業務でそれらを使用する方法を米海兵隊員に教えるべきである。そうすることで、米海兵隊は年間数万時間を節約することができ、同時に艦隊海兵隊が依存している時代遅れのプロセスやシステムを置き換えることで、戦闘の有効性と即応性を高めることができる。
作戦部隊には、分析に使える読みやすいデータがあふれている。すべての部隊は、シリアル化された装備品、兵器、機密情報の記録を持っている。これらの記録のほとんどは、時代遅れのコンピューターを基盤とする記録プログラムやエクセルのスプレッドシートで管理されているため、最適化の機会は明らかである。
さらに、艦隊のすべての米海兵隊員は、割り当てられた機能の技量を証明するために、毎年訓練と即応態勢のタスクをこなしている。米海兵隊の訓練情報管理システムに一旦提出されたこのデータには、司令官視察の際に時折ざっと目を通すだけで、米海兵隊員が向上しているかどうかを確認するために、長期にわたって実績を追跡する司令部将校はいない。このシステムは手間がかかり、各訓練イベントと各米海兵隊員の成績を手作業で入力する必要がある。
このようなイベントから技量基準を確立し、分析することで、どの部隊が最も効果的な訓練処方を持っているかを特定することができる。優秀な指導者には報酬が与えられ、米海兵隊遠征部隊は、戦闘即応性を向上させるためのベスト・プラクティスを隷下部隊全体で確立することができる。AIは明確なパラメーターを持つ反復したタスクを得意とするため、データ入力と分析を自動化または合理化することは簡単である。そうすることで、作戦部隊の戦闘能力を高めながら、時間を節約することができる。
作戦部隊の米海兵隊員は、簡単に自動化できるルーティンのタスクを無数にこなしている。例えば、参謀部の米海兵隊員は、毎週データを取り寄せ、それを形式をそろえて司令部や参謀のブリーフィングを作成する。インテリジェンス将校は、上級司令部から天気予報データを取り寄せる。補給将校は、情報補給レベルをブリーフに挿入する。医師と歯科医の準備状況は、通常、緑／黄／赤のストップライト・チャートで表示される。これらのデータは、手作業でパワーポイントのスライドにまとめられる。こうした単純作業を自動化すれば、米海兵隊の遠征部隊全体で数千時間を節約できる。指揮官は、数時間前に取得した古いデータに頼るのではなく、最新の情報に基づいて意思決定を行うことで、利益を得ることができる。
米海兵隊は、訓練や即応態勢に使える貴重な時間を浪費する時代遅れのプロセスやシステムを使用している。自動化、機械学習、AIを使用してルーチンのタスクを合理化し、指揮官が最新のデータに基づいて意思決定できるようにすることで、米海兵隊は戦闘効果を高めながら効率化を達成できる。米海兵隊総司令官スミス大将の言葉を借りれば、「人間の才能と先進的なプロセスを組み合わせることで、米海兵隊は統合部隊や同盟国・パートナー国を支援する上で、さらに致死性を高めることができる」。
現状の米海兵隊のアプローチ
米海兵隊が到達目標に向けて遅々として進まないのは、事実上、2本立ての開発戦略をとることを決定しているからだ。組織の最上層部に取組みと資源を集中させる一方、最下層部では専門知識と個人の主導性の稀有な合流に頼っている。この二分されたアプローチは一貫性を欠き、前進を妨げている。
米海兵隊命令5231.4は、AIに対する米海兵隊のアプローチを概説している。この命令は、作戦部隊を取組みの焦点とするのではなく、支援体制（supporting establishment）における取組みに重きを置いている。支援体制（supporting establishment）は、米海兵隊全体のプログラムを管理するための専門知識、資源、権限を持っている。しかし、AI、機械学習、自動化されたデータ分析で解決できるかもしれない、個人が直面する具体的な問題に対する可視性が欠けている。
米海兵隊の戦術レベルでは、個人がワークフローにこれらのツールを組み込んでいる。しかし、より広範なスポンサーシップがなければ、これは主に、自動化されたデータ・ソリューションを開発する技法的技能を持ち、不足を認識し、率先してそれを実装する一人の人間の、幸福な偶然の結果として発生する。部隊のためにプロジェクトを作成し、維持し、カスタマイズするのに必要な技能は一般的でないため、導入の規模拡大やプロジェクトの拡張は難しい。その結果、ほとんどの個別プロジェクトは枯れ、機械学習、AI、データ分析は散発的かつ一時的にしか作戦部隊に浸透していない。
この2本立てのアプローチは、資源と問題を分離している。これは、米海兵隊の最高レベルが戦術レベルでの成功に直接関与していないことを意味する。戦術の指揮階層は、これらの一連の技能を独自に開発し体系化する時間、資源、タスクを有していない。必要なのは、フラットで協力的なボトムアップ・アプローチと中央の調整である。
米陸軍第18空挺団
米海兵隊のドクトリンと文化は、中央集権的な計画策定と分権的な実行とボトムアップ的な改良のバランスを注意深くとることを提唱している。上位の指揮階層は柔軟な指示を隷下部隊に伝え、各指揮階層レベルで具体性を高める。各指導者は、訓練の標準化、取組みの均一化、資源の効率的利用を確実にする。ボトムアップの実験は、新しい考え方を具体的な問題に適用する。
機械学習やデータ分析も同じはずだ。課題は、個々のイノベーションの事例を、組織全体に規模を拡大するために資源や影響力と結びつける方法を見つけることである。米陸軍が第18空挺団を利用して、軍種レベルのプログラムと個々の主導性の橋渡しをしていることは、その方法の明確な例を示している。
第18空挺団は、米海兵隊と同様に有事対応の役割を担っている。フォート・リバティに位置し、第101空挺師団と第82空挺師団、第10山岳師団と第3歩兵師団を擁する司令部である。より広範な近代化プログラムの一環として、第18空挺団は技術革新を促進する技術エコシステムの創出に重点を置いている。軍団全体の個々の兵士は、作業プロセスを合理化し、データに基づいた意思決定を可能にするカスタマイズ可能なダッシュボードで、情報を集約、分析、提示する個人用アプリケーションを構築することができる。
たとえば、第82空挺師団の兵士たちは、兵站タスクを監視し実行するための単一のアプリケーションを作成した。第18空挺軍団のデータ戦中隊（Data Warfare Company）は、特定のクラスの補給物資が不足した場合にアラートを出して、戦域内の補給レベルをリアルタイムで監視するツールを構築した。さらに、司令部は、戦闘機能を合理化するために、これらのプロジェクトや他のデータ・アプリケーションを統合（一体化）している。例えば、第18空挺団は「スカーレット・ドラゴン」のような統合演習を通じて、インテリジェンス分析、ターゲット捕捉、火力の統合（一体化）を実践している。
作戦上のワークフローを合理化するだけでなく、データ分析は訓練と即応性を向上させる。第18空挺部隊は、個々の兵士の技能を長期的に比較するためのベースラインを確立するためにデータを収集する戦士技能訓練プログラム（Warrior Skills training program）を開発した。最後に、フォート・リバティの一部の兵舎にはQRコードが埋め込まれており、兵士は勤務中にこれをスキャンしてチェックインする。
これらの例は、データ・リテラシーを持つ個人の単位が、いかにして最新の技術を活用して組織全体の能力容量を高めることができるかを示している。これらのプロジェクトの多くは、軍団レベルのスポンサーシップがなければ、組織の枠を超えて規模拡大することはできなかっただろう。さらに、第18空挺団は作戦レベルの司令部であるため、師団の兵士と陸軍の軍種レベルの利害関係者を結びつけることができる。
米科兵隊の先導役としてメジャー・コマンドを指定する
米海兵隊が第18空挺部隊のモデルに倣うなら、1つの作戦部隊をデータ分析と自動化の米海兵隊軍種の先導者として指定し、米海兵隊本部と戦術部隊を結びつけることになる。安全保障システムを制度化し、実験のための境界線を確立し、成功したプロジェクトを米海兵隊遠征部隊全体に拡大し、標準化された訓練プログラムを実装することで、米海兵隊の指導者が望む技術的進歩を育成するための生態系が構築される。
この提案部隊はまた、米海兵隊員と軍種間の交流を合理化し、データ・システムを開発する部隊の人員継続性を確保することで、個人が新しい任務にローテーションしても、取組みが空回りしないようにする。フォート・リバティに地理的に近く、第2海兵師団の砲兵部隊はすでに最近のスカーレット・ドラゴン演習に参加しているため、第18空挺団のプロジェクトにある程度精通していることから、第2海兵遠征軍は軍種の先導役として従事させることは論理的な選択である。
一旦指定されれば、第2海兵遠征軍は、全部隊のデータ・リテラシーと自動化の取組みを担当する事務所、理事会、または中隊を設立すべきである。これは、第18空挺部隊のデータ戦中隊（data warfare company）を設立し、専門的な技法的技能を持つ兵士を収容するというモデルに倣うものである。この部隊は、米海兵遠征軍全体で実装される訓練プログラムを開発することができる。
この取組みの焦点は、米海兵隊遠征部隊のすべての米海兵隊員に、PowerBIや米陸軍のVantageシステムのような低コードまたは無コードのアプリケーションを使用して、データを読み、データで仕事し、コミュニケーションし、分析する方法を教える階級と職（rank-and-billet）に適した教育計画であり、重要な仕事（billet）は、これらのアプリケーションを構築し、維持する方法を学ぶことである。米海兵隊イノベーション・ユニット（私はそのメンバーである）は、訓練教育コマンドとともに取組んでいる作業と、メンバーの学術的・産業的専門知識を組み合わせて、第二海兵遠征軍が使用できる米陸軍のモデルに基づいた訓練計画を策定することができる。そして、提案された事務所とともに、この訓練計画を作成し、実装することになる。
この訓練計画は、すべての米海兵隊員に、簡単なソリューションを自ら実行するために必要な初歩的な技能を教える。調整事務所は、諸経費を一元化し、訓練を標準化し、米海兵隊遠征部隊全体にわたって価値あるプロジェクトを規模拡大する。それは、上位指揮階層の軍種の取組みと、データ・リテラシーと自動化が解決できる作戦部隊が直面する小規模な問題を結びつけるだろう。
インタビューに答えた全員が、データ自動化プロジェクトを成功させるには、熱心で協力的なリーダーシップが不可欠な前提条件であることに同意した。軍種レベルのタスクは、すべての部下指揮官が真剣に主導性を取ることを保証しなければならない。一旦、最も低い指揮階層の部隊が、自動化され、訓練や即応態勢に投資される可能性のある、暗記的で平凡なタスクに費やされる労働時間を見れば、官僚的な政治は消え去り、実装は後からついてくるはずである。重要なのは、指導者が部下にインセンティブを与える仕組みを作り、第一世代の導入者を後押しすることである。
配備されている部隊に別の訓練要件を強いることは、部隊に過度の負担をかけることになりかねない。しかし、この訓練を注意深く実装することで、管理可能なものとなる。米海兵隊遠征部隊とその隷下部隊の司令部は、展開ローテーションに参加していないため、追加訓練によって展開前の即応性プロセスが損なわれることはない。また、これらの技術を実装することで、大幅な時間短縮が可能となり、訓練や即応性のタスクに余分な時間と人員を割くことができる。
結論
米国防総省と米海兵隊の上級指導者たちは、AIと機械学習が将来の部隊の進むべき道であると述べている。米海兵隊の現在のアナログ的なプロセスと静的なデータによって生み出される効率性の損失は、（戦闘環境におけるこれらの時代遅れのプロセスに関連する任務へのリスクと部隊へのリスクは言うに及ばず）このアプローチを採用する十分な理由である。しかし、現在任務に就いている実務者たちとの話し合いから、米海兵隊はもっと迅速に動く必要があることが明らかになった。米海兵隊はこれまで、最下層の指揮階層の革新と、最上層の指揮階層の資源で、という2本立てのモデルを追求してきた。この並行する取組みのギャップの橋渡しをすることが、有意義な進歩には不可欠である。
米海兵隊がAIや機械学習を展開された作戦に取り入れるつもりなら、駐屯地での作戦中に労働力を訓練し、慣れ親しむことで基礎を築くべきである。一旦、米海兵隊員が安定した予測可能な環境でこれらのツールに慣れ、使用できるようになれば、敵対的な沿岸地帯に展開する際にも自然に使用するようになるだろう。1つのメジャー・コマンドを軍種の先導者として指定すれば、その到達目標の達成に大いに役に立つだろう。この提案されたコマンド案は、第18空挺団のモデルに倣い、部隊の戦略的指揮階層と戦術的指揮階層を繋ぎ、日常のタスクとデータ分析を自動化する新しい革新的な方法を実装するものである。そうすることで、駐屯地の作戦を合理化し、即応性を向上させることができる。
