主従関係 -ドイツにおける防衛AIの状況- （Defense AI Observatory）
人工知能に関する話題が様々に報道され、ロシア・ウクライナ戦争に関する報道でも、米国の人工知能のサービス企業がウクライナ軍にインテリジェンスの分野で貢献していると取り上げられたりしているとして、2024年3月に防衛AI監視所（DAIO）に掲載の論文の中にある、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科教授の土屋大洋（つちやもとひろ）氏も投稿しており、MILTERMで過去の長い影を乗り越えて -日本の防衛AI- （Defense AI Observatory）（https://milterm.com/archives/3563）を紹介した。ここで取り上げるドイツにおける防衛AIの現状に関する論文は、2023年3月に掲載された土屋氏の投稿以前のものである。
ドイツでは第2次世界大戦のトラウマから来るところの構造的平和主義が国家安全保障の特徴をなしているとの認識に立った論考である。ドイツにおける防衛AIの潜在的な開発能力は高く、ドイツがかかわっている防衛AIのプロジェクトはウクライナでもその能力の高さを示しているといえる。しかしながら、人工知能（AI）をどのように軍事（防衛）に活用していくかは、今後の国家の防衛力を大きく左右することにつながるという一般的な流れの中で、ドイツ特有の官僚主義がブレーキになり、防衛AI開発の選択肢を狭めることになっていないかという懸念を示した内容になっている。論文を通してドイツの防衛AIの取組みを（軍治）
主従関係
ドイツにおける防衛AIの状況
Master and Servant
Defense AI in Germany
Heiko Borchert, Torben Schutz, Joseph Verbovszky
著者について
ハイコ・ボルヒャート博士（Heiko Borchert）は、防衛AI監視所（DAIO：Defense AI Observatory）の共同ディレクター。先進安全保障戦略統合研究センター（CASSIS、ボン）アソシエート・フェロー、ハーグ戦略研究センター専門家、戦略コンサルティング・ブティック経営。ザンクトガレン大学で国際関係学、経営学、経済学、法学を学び、博士号を取得。
ヘルムート・シュミット（Torben Schutz）は、大学博士課程在籍、ドイツ外交問題評議会（DGAP）アソシエート・フェロー。防衛AI監視所（DAIO）リサーチフェローとして、紛争写真と紛争力学に関するチームの研究を監督している。ドイツ外交問題評議会、ドイツ国際安全保障研究所（Stiftung Wissenschaft und Politik）に勤務。ライプニッツ大学ハノーファー校で政治学の修士号を取得。
ジョセフ・ヴェルボフスキー（Joseph Verbovszky）は、防衛AI監視所（DAIO）研究員（防衛技術・産業担当）。防衛AI監視所（DAIO）入社以前は、さまざまな防衛関連企業で国際調整と戦略分析の分野に携わる。ジョンズ・ホプキンス大学高等国際問題研究大学院（SAIS）で国際関係と経済学の修士号を取得。ミュンヘン連邦大学でドイツ構造平和主義に関する博士号を取得。
1. まとめ
ドイツ国防省（MoD）、ドイツ連邦軍、防衛技術・産業基盤は、将来の戦略環境と軍事力行使の輪郭を形成する上での人工知能（AI）の重要性を理解している。1990年代後半以来、この防衛エコシステムは、地政学的状況の変化を反映し、技術進歩の影響を受け、社会政治的要件によって形成される継続的な変革の過程にある。しかし、ドイツ連邦軍は変わらなければならないと主張することは、どのように変わる必要があるのか、また、どのような到達目標を達成するために変わるのかを定義することよりも容易であることが多い。
これが、防衛AIに対するドイツのアプローチを形作っている背景である。数多くのプロジェクトが立ち上げられ、構造やプロセスが再編成され、資金が確保され、訓練が進行中または再調整されている。しかし、全体的に見れば、前途は依然として不透明である。全体的な変革プロセスに着手する他の組織と同様、ドイツの防衛組織も、思い描く将来と現状を結びつけるのに苦労しており、その結果、克服するのに骨の折れる「主従関係（master and servant）」の論理にとらわれている。
第一に、この比喩は、ヨーロッパでの戦争の中でドイツの戦略文化を再調整する苦闘を描写している。ドイツの戦略文化はインプット主導である。軍事力の社会政治的受容がすべてに優先する。この一般的な態度は、あるインタビュー相手が言うように、防衛AIが「人道的精度（humanitarian precision）」を提供するという考え方に最もよく表れている。国防の意思決定を加速させることは、価値観に敏感な「軍服を着た市民」の目的を果たすことであり、そうでなければ、ドイツ連邦軍は意思決定者に政治的選択肢を提供する権力の正当な手段とは見なされないだろう。
第二に、防御は攻撃よりも優先され、現在の防衛AIの研究、コンセプト、プロジェクトの大半は、ドイツ連邦軍の致死性（lethality）よりもむしろ残存性（survivability）の増強を目指している。この点で、武力行使は「デジタル化の尖兵」として再包装される一方、防衛行政全体は欧州における武力行使の復活ではなく、依然として平時の任務に向けられている。そのため、ドイツ連邦軍は二分化した世界で活動している。軍隊は将来の防衛環境を構想する一方で、将来のコンセプトやプロジェクトを今日の手続きやプロセス（主人（master））に先延ばしして、漸進的な変化を誘導する必要がある。
第三に、30年にわたる政治的怠慢は、イノベーションに関しては特に「残酷な支配者（cruel master）」としての役割を果たしてきた。軍事的というよりむしろ政治的に、生き残る必要性にとらわれていたドイツ軍には、基本的な軍事機能を確保するという第一の到達目標を超えて、技術の付加価値を考慮する戦略的帯域幅がなかったのだ。「現状維持の専制（tyranny of the status quo）」は、社会技術的な想像力を、今ここで重要なことに固定した。部隊の計画担当者は、自分たちが知らないことを要求することはできなかった（だろう）。このことが一種の技術盲を引き起こし、能力開発に対する技術にとらわれないアプローチによって、能力要件を一般的な用語で説明することが、意図せずとも強化されてしまったのである。このように、コンセプトと技術開発を同期させることで、能力開発における飛躍的な進歩にどの程度火をつけることができるかは、まだ未開発のままである。
このような背景から、防衛AIは人間の意思決定や意志決定に従属する道具、つまり「謙虚な召使い（humble servant）」とみなされている。人間は常に輪の中にいなければならないという信念が政治的言説を支配し、倫理と防衛AIに関する議論を構造化している。その結果、ドイツは大規模な防衛開発・調達プロジェクトにAI要素を段階的に追加する「非侵入型」オンボーディング・プロセスを採用している。このため、防衛AIがどのようなものなのか、また期待される成果をもたらすものなのかを評価することが難しくなっている。
同時に、ドイツの防衛AIの考え方は米国の考え方に大きな影響を受けている。AIが「超戦争環境（hyperwar environment）」で成功する必要性、マルチドメイン作戦への言及の増加、異なる戦闘クラウド・コンセプトの採用は、NATOの思考に影響を与える米国のコンセプトに遡ることができる。しかし、ドイツの「管理上の金メッキ（administrative gold-plating）」は、性能と致死性（lethality）を重視する米国が、リスクを嫌うドイツの防衛聴衆のために手なずけられ、受け入れられやすくなっていることを示唆している。その結果、防衛AIは主に既存の軍事プロセスの効率と有効性を向上させる能力乗数として理解されている。
これは、防衛AIの利点とリスクを探求する数多くのプロジェクトの枠組みとなっている。指揮・統制・コンピュータ・通信（C4）、情報・監視・偵察（ISR）（Aufklärung）、精密効果（Wirkung）、支援（Unterstützung）からなるドイツの能力バリュー・チェーンに沿って、現在の防衛AIプロジェクトのほとんどは指揮・統制・コンピュータ・通信（C4）とISRに焦点を当てている。統合および各軍種レベルで認識された作戦図（operational pictures）を提供することに焦点を当てたプロジェクトは、精密効果のための防衛AIの利点を探求するよりも（政治的に）好都合である。人間とAIの間の明確な階層を考えると、焦点は意思決定支援と、AIの助けを借りて既存技術を段階的に改善することである。
この文脈では、ガバナンスが大きな役割を果たす。国防総省と軍部は異なるレベルの野心と乖離したスピードで活動しており、今日の構造をデジタル世界に適応させることに多くの注意が払われている。このことは、ドイツ連邦軍の統合にとってリスクとなる。というのも、同期のための既存のメカニズムが脆弱であったり、適切な戦略指針を実装するためにまだ十分に活用されていなかったりするからだ。2023年末までに予定されている新たな防衛AI導入戦略が、この状況を緩和できるかどうかはまだわからない。
主要な防衛研究・技術（R&T）機関に基本的な資金を提供しているほかは、ドイツの防衛研究・技術（R&T）プロジェクトのほとんどは、進行中の調達プロジェクトと結びついている。したがって、防衛AI関連の資金水準を評価することは非常に難しい。新5カ年計画の特別基金（Sondervermögen）が研究・技術（R&T）とAIのために計上した4億ユーロ以上という金額は相当なものに思えるかもしれないが、この金額には関連するデジタル・インフラへの投資も含まれている。現在のさまざまな開発プロジェクトの非公開予算の分析に基づき、ドイツは現在、AI関連のソフトウェア開発に年間約5000万ユーロを費やしていると我々は主張する。
ドイツ連邦軍による防衛AIの実戦配備と運用の実態は把握しにくい。データ分析と予測分析にAIを活用した危機早期警戒のためのオープン・ソースのインテリジェンス・システムは、現在の最も顕著な例のひとつである。その他にも、ドイツ連邦軍ヘリコプターを防護するためのAIベースのレーダー警告受信機、ミサイルのインテリジェント画像処理、倉庫管理や医療サービスの分野における事業体全体向けアプリケーションなどがある。
防衛環境におけるAIの活用は、軍事教育や訓練にも影響を及ぼす。ドイツ連邦軍指揮参謀大学（Führungsakademie der Bundeswehr）は、2024年時点でAIの要素を取り入れることを到達目標に、カリキュラムを見直そうとしている。さらに、ドイツ連邦大学ハンブルク校は、AIの学士号と修士号を取得できるコースを新設する。また、個々の各軍種でも、AIを強化したシミュレーション・ベースの訓練の機会を模索している。さらに、防衛AIアルゴリズムを訓練するためのさまざまな取組みも始まっている。
まとめると、ドイツは防衛AIの旅に出たということだ。個々のプロジェクトは始まっているが、かなりの宿題が残っている。これには第一に、将来の能力向上を達成するためにAIが期待される貢献について、より正確に説明する必要がある。第二に、現在存在しないドイツの国防産業政策を、防衛AIに関して更新する必要がある。第三に、ドイツ国防総省は、国際的な防衛AIの野心についてより率直である必要がある。最後に、将来の防衛AIソリューションを認証、認定、承認するための枠組みをどのように構築するかについて、さらに検討する必要がある。
2. 防衛AIについて考える
ドイツ政府の2018年人工知能（AI）戦略は、ドイツが国家と欧州の競争力を高めるためにAIをどのように活用したいかを説明している。技術の進歩とグローバルな変化、AIを「重要な実現技術」として理解する必要性、そして「倫理的、法的、文化的、制度的な文脈の中で、このような遠大な技術を（中略）固定化したいという民主的な願望」が、連邦政府のAI政策を推進する柱となっている[1]。
この戦略では、「強い（strong）」AIと「弱い（weak）」AIを区別し、後者を「数学とコンピュータ・サイエンスの手法を使用して特定の問題を解決し、開発されたシステムが自己最適化できるもの」と解釈し、演繹システム、知識ベースのシステム、パターン分析とパターン認識、ロボット工学と自律システム、スマートなマルチモーダルな人間と機械の相互作用におけるこのタイプのAIの使用に重点を置いている[2]。ドイツのAI戦略の2020年の更新は、人的能力の構築、研究体制の確立、研究・移転体制の促進、適切な規制枠組みの構築、ネットワーク化の支援に関するこれまでの取組み目標（lines of effort）を拡張するものである[3]。
ドイツのAI戦略とその更新版は、防衛と安全保障へのAIの利用について沈黙したままだ。2018年のドイツ連邦軍コンセプト[4]、2021年のクランプ・カレンバウアー（Kramp-Karrenbauer）国防相（当時）の戦略指針、2021年の連立条約も同様だ。唯一、2019年の「国防省の責任領域で使用するAI」に関するコンセプト文書だけが、その空白を埋めている。この事実は幻滅させられるが、驚くべきことではない。
この国の戦略文化は、ドイツ連邦軍の技術意欲を抑制する。これが緊張を生んでいる。ドイツ連邦軍は技術が将来の戦場を変えつつあることを認識している。また、パートナーとの協力に積極的であることを示すため、同盟国のコンセプトも取り入れている。しかし、文化、現在の組織体制、強固な技術リーダーシップの欠如が、ドイツ連邦軍を現状維持に縛り付けている。このような状況では、防衛AIはなかなか開花しない。むしろ、防衛AIをより広範な機能の一部として適用する大規模な調達プロジェクトと結びついた、漸進的な進化に焦点が当てられていることがほとんどである。このため、ドイツの防衛AIの全体的な野心や、AIがドイツ連邦軍にもたらすと期待される付加価値を理解することは難しい。
2.1 構造的平和主義が防衛技術の想像力を形作る
ドイツの安全保障政策は構造的平和主義[5]を特徴としており、戦後ドイツの安全保障アイデンティティの相反する要素を複雑な政策プロセスと調和させる必要性から、安全保障政策の有効性（パフォーマンス）よりも適合性が優先される。
第二次世界大戦のトラウマから、誕生したばかりの西ドイツ連邦共和国は、権威主義的な過去に対抗して「自己を再発明」した[6]。戦後ドイツのアイデンティティの形成は、ファンタジー[7]－完全なアイデンティティの不可能な成就を約束するナラティブのシナリオ－に大きく依存し、さらに重要なのは、否定的な偶発性－回避されることを意味する将来への破局の投影－に依存していた。フランク・ビエス（Frank Biess）は連邦共和国史に関する代表的な著作の中で、ドイツ的アングストという形の否定的偶発性が、その脆弱性を強調することによってドイツの民主主義を安定させる役割を果たしたことを実証している[8]。
国内的な安定をもたらす一方で、負の偶発性はドイツの安全保障政策を遅らせる。それは主に、「二度と戦争をしない」、「二度と孤独にならない」、「二度とアウシュビッツを繰り返さない」といった「歴史の教訓」という形で現れ、ドイツの権威主義の復活を防ぎ、戦後ドイツの非交戦的アイデンティティを維持するための行動様式を規定している。残念なことに、「歴史の教訓」はしばしば矛盾し、解釈の余地があるため、最善の道筋を見失うことになる。そのため、これらの問題を解決することが、安全保障政策における「正しい方法」、すなわちドイツのアイデンティティに最も合致した方法であるかのように見えてしまうのである[9]。
戦後ドイツのアイデンティティをめぐる対立する解釈を調整することは、ドイツの安全保障政策決定の論理が錯綜しているために、より困難になっている。意思決定プロセスには無数の行為主体が関与しており、その全員がそれぞれの国内政治的利害を背負っている。最も関連性が高いのは、首相府、外務省、国防省、経済省、財務省、開発省の利害、連立政党の利害、そして最後に、ある問題について少数派を形成するのに十分な支持を集めることができる政党内の小さな議会グループや個人の利害である[10]。武力行使、特に派兵と年間国防予算に関する決定は、まったく別の決定プロセスによって管理されており、派兵は主に外務省が、予算は財務省と財務委員会が主導している[11]。さらに、国防予算は憲法で年間予算から配分されることになっており、国内の政治的利害にさらされる[12]。その結果、政治レベルでの部隊計画策定（予算）は、作戦やその必要性に比べて遅れている[13]。
戦後ドイツの非交戦国としてのアイデンティティに適合する形で、無数の国内政治的利害を解決する必要性から、安全保障政策はインプットによって支配されることになる。安全保障政策の決定は、「逆コンセンサス」によって行われる。つまり、各委員会の審議に入る前であっても、最終的な投票ではコンセンサスが得られるようにデザインされているのである[14]。このような「正しい方法」を優先させることで、安全保障政策は非常に適合主義的なものとなり、その効果はせいぜい一貫性のないものとなってしまう。
安全保障政策の範囲を超えて、構造的平和主義に似た要素は、ドイツ社会の他の側面、特に技術的変化に向けてのドイツの懐疑主義にも観察される。文化的・政治的要因の影響を測定するための強力なツールのひとつに、社会技術的イマジナリー、すなわち「集団的に保持され、制度的に安定化され、公的に実行される、望ましい将来像であり、科学・技術の進歩を通じて達成可能であり、それを支持する社会生活と社会秩序の形態についての共有された理解によって活気づけられるもの」の利用がある[15]。それらは、「最先端技術の開発、評価、規制において重要な役割を果たす」[16]。このアプローチは、ナノテクノロジー[17]や宇宙技術[18]の発展に対するドイツの姿勢を示すためにすでに適用されている。
ナノテクノロジーとAIはともに、競争力のある経済的優位性を維持し、ドイツの富[19]を守るために不可欠な技術とみなされており、ナノテクノロジーと宇宙技術はともに、環境を分析し改善するために有利な技術とみなされている[20]。3つの技術分野のいずれにおいても、軍事的応用は特に注目されていない。さらに、スペースデブリ[21]から、食品や化粧品[22]に含まれるナノテクノロジーのリスク、そしてドイツの言説に常に存在する防衛AIに関する警告まで[23]、それぞれの技術分野におけるリスクは大きく取り上げられ、先制的な規制が政治的行動の最前線にある。最後に、少なくともナノテクノロジーとAIの場合、政府はより広範な国民との言説の確立を望んでいる。しかし、この言説が当初から否定的な偶発性の観点から枠付けされる必要があるという事実は、既存のナラティブから一歩踏み出したり、新たな地平を切り開いたりする機会を著しく制限している。
2.2将来の紛争図
戦略文化は、ドイツ連邦軍が将来についてどのように考えるかを形作る。「2035年将来作戦環境（Future Operating Environment 2035）」という基本文書（capstone document）では、将来起こりうる戦場について論じている[24]。速いペースの敵対行為と、複雑で混沌とした環境の中で展開するさまざまな形態の紛争の融合が、重要な特徴であると考えられている。技術の進歩、国際的なパワーシフト、新しい形態の分散型組織、気候変動が戦場にもたらす長期的な影響などが、将来の戦場を形成する重要な原動力となっている。
これらの進展を考慮すると、将来の軍事行動は、データ収集、分析、応用の迅速化に重点を置く必要があり、包括的な認識された作戦図（operational picture）を必要とし、センサーからシューターまでのサイクルの短縮に依存し、より柔軟で部分的に自動化された対応策が求められる。戦略的深化と、より遠距離で効果を発揮することがより重要になり、接近阻止／領域拒否（A2AD）能力と能力の開発と密接に連携すべきである。
このようなトレンドを形成し、効果的な戦場での解決策を実施する上で大きな役割を果たすのが技術である[25]。デジタル化と自動化が重要であると、この文書は論じている。AIと無人システムは、プロセスを自動化し、危険の多い地域で活動するという観点から、より重要になってきている。優れたセンシング能力、新たな兵器システム、そして主に防御を目的とした指向性エネルギー兵器をより重視する必要がある。敵対的な極超音速兵器に対抗するためには、新しい抑止のコンセプトが必要となる。
国防長官（CHOD）による2022年軍隊の作戦指針文書は、こうした考察を裏付けるものである[26]。この基本文書（capstone document）は、「会戦の即応性（battle ready）」のための新しい革新的なソリューションの必要性を強調し、敵対的な妨害電波に対抗するために「エッジで（on the edge）」センサー・データを評価することが急務であることを強調している[27]。特に、この指針は次のように述べている。
最新のセンサーに加え、指揮・統制（C2）や精密効果に加え、ネットワーク・インフラストラクチャー、つまりデータを伝送し、保存し、あらゆる種類の計画策定や意思決定プロセスで利用・使用できるようにする能力が、将来的には決定的な意味を持つことになる。データ・クラウドの相互運用性は、将来のシステムの必須条件である。AIはますます重要な役割を果たすようになり、あらゆる技術分野を結びつけることで、軍事的な関連性も持つようになる。司令官とその補佐官のためにデータ相関とデータ処理をサポートするAIアプリケーションは、ますます重要性を増すだろう。敵対者がこうした技術的能力を悪用する可能性が高いため、こうした開発に参加することが不可欠である[28]。
この文脈において、作戦指針はまた、マルチドメイン作戦（MDO）の考え方を全面的に受け入れ、NATOの現在の作業定義を採用している[29]。さらに、この基本文書（capstone document）は、マルチドメイン作戦（MDO）を推進する核となる考え方は新しいものではないと主張している。しかし、今日の焦点は、ドメインを超えて能力を連携させ、作戦テンポを向上させ、正確な直接・間接効果によって敵対者にジレンマを課す機会を提供する[30]。そのため、国防総省の計画総局は、2022年末にドイツ連邦軍計画局に対し、2024年半ばまでに国防長官（CHOD）にそれぞれの文書を提出することを到達目標に、国家的なマルチドメイン作戦（MDO）の実施を開始するよう命じている[31]。
2.3 デジタル化とソフトウェア定義の防衛
国防長官（CHOD）の戦略指針文書が提唱する軍隊のデジタル化の必要性は新しいものではない。実際、2000年代初頭の最先端の軍事コンセプトであったネットワーク中心戦（Network-Centric Warfare）やネットワーク対応作戦（Network-Enabled Operations）は、事業体全体プロセスのデジタル化における民間企業の成功を軍事ドメインに転用するというアイデアに努めていた。アントワーヌ・ブスク（Antoine Bousque）が論じているように、国際的な危機管理と反乱に焦点を当てたことで、このアプローチは厳しい現実の試練にさらされ、最悪の結末を迎え、一時的に終焉を迎えた[32]。軍事的なピアツーピア紛争の復活、マルチドメイン作戦（MDO）の重視の高まり、有人・無人のプラットフォーム間で軍事能力を分散させ、デジタル・ライフラインを介してそれらを結合させる試みが、防衛のデジタル化を活性化させている。
ドイツ国防総省が現在発表している「デジタル化に関する戦略指針」は、ドイツ連邦軍独自の売りは軍隊の準備と活用にあると主張している。そのためには、ネットワーク対応作戦（Network-Enabled Operations）とマルチドメイン作戦（MDO）への貢献が鍵となる。だからこそ、シームレスで強力なICTフェデレーションが不可欠なのだ[33]。したがって、国防のデジタル化は、軍隊の自己主張を強め、デジタル化された戦場におけるドイツ連邦軍全体の作戦能力を高め、行政活動を支援する[34]。
最近になって、デジタル化が重視されるようになり、ソフトウェア定義防衛（software-defined defense）が新しいコンセプトとして注目されるようになった。このコンセプトは、軍事能力のハードウェア的側面をソフトウェア的側面から切り離し、後者を「データ中心、マルチモーダル、マルチドメイン、適応型会戦ネットワーク」で接続することを到達目標としている[35]。国防総省の最高情報責任者であるマイケル・ヴェッター（Michael Vetter）将軍は、レガシー・システムを「デジタル・アップグレード」することで、将来の能力向上を確実にする新しい方法として、ソフトウェア定義防衛（software-defined defense）を支持している。例えば、彼は、ウクライナがPanzerhaubitze 2000のターゲット割り当てプロセスを強化するために自社開発アプリを使用した代表的なユース・ケースとして、デジタル・ソリューションによって、ウクライナ人が敵対者にターゲットにされることなく、敵対者に素早く交戦し、射撃後に位置を変えることができることを説明している[36]。
この理解は、国防総省の2021年データ戦略も支えている[37]。ドイツ連邦軍は、EU/NATO諸国[38]の他の多くの軍隊の合唱に加わり、情報および効果の優位性を可能にするデータを「重要な価値を持つアセット」と呼んでいる[39]。そのため、データ戦略は、ITと兵器システムの任務即応性と復元性を強化し、ITと兵器システムのライフ・サイクル・コストを削減し、ドイツ連邦軍全体のデータ利用を促進し、データの利用を増やし、データ分析を可能にするために、高品質でアクセスしやすいデータを提供することを目的としている[40]。
しかし、課題は、現実とドイツ連邦軍のデジタルへの野心を同調させることにある。今日、ドイツ連邦軍は事実上、古い世界と新しい世界という2つの世界で活動しており、兵士には将来を思い描くことを要求する一方で、将来のコンセプトやプロジェクトをレガシーな手続きやプロセスに先延ばしにすることが、漸進的な変化を引き起こす唯一の手段となっている。このことは、技術に精通し、したがって魅力的な雇用主というイメージを伝えるために運営される「気分のいい」デジタル化と、ドイツ連邦軍の作戦遂行上の要件を満たすための防衛デジタル化との間に、明らかな緊張関係を生み出している[41]。
2.4防衛AI
統合思考
防衛デジタル化は防衛AIの傘を提供する。前述した「国防省の責任領域で使用するAI」に関する2019年のコンセプト文書は、ドイツの現在の防衛AIの基本文書（capstone document）である。他のコンセプト文書も防衛AIに言及しているが、本稿では防衛AI利用の一般的な到達目標、ドイツ連邦軍での運用、満たすべき要件（組織、人材、法的側面、ITハード／ソフト面など）について詳細に論じている。例えば、冒頭で「ドイツ連邦軍によるAI活用の成功は、学習効果を高めるために使用されるデータの量と質にかかっている」と論じている[42]。この文書では、非常に一般的な定義を適用している。
AIとは、洗練されたアルゴリズムを持つ機械が、ある種の知性を必要とするタスクを引き受けることで、従来は主に、あるいは専ら人間の意思決定や行動を必要としていたタスクを達成する技術である[43]。
このコンセプト文書は、国家AI戦略における弱いAIと強いAIの区別に基づいており、強いAIは「個別に行動の到達目標を設定し、最大限の機動の自由（freedom of maneuver）をもって行動する自律型兵器システムの開発につながる可能性がある」と主張している[44]。しかしドイツは、致死性の自律型兵器システムの使用を否定している（2.5節参照）。
弱いAIと強いAIの区別を取り上げることは、防衛AIの考え方を国家AI戦略と整合させるのに役立つかもしれないが、国防の文脈で付加価値を生むかどうかは疑問が残る。第一に、この理解は、防衛AIの性能や影響よりも、社会的・政治的受容性に重点を置いている。第二に、この二項対立は、豊富で、ほぼ無制限で、容易に入手可能なデータをもとに努力する商業的慣行に基づいている。このようなデータ中心のアプローチは、ドイツ国防総省や国際的な防衛組織全体に普及しているものの、防衛関連データの不足を考えると問題がある。また、データを処理するために必要なハードウェア・インフラに主眼を置いた、IT中心の防衛AIの理解も強化されている。これとは対照的に、米国国防高等研究計画局（DARPA）は、AIの3つの波（ボックス1）に基づく、より微妙なアプローチを提唱している[45]。
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ボックス1：AIの三つの波 |
| 「AIの初期の研究では、手作業による知識が重視され、計算「科学者たちは、専門家の専門知識をルールとして取り込み、システムが関心のある状況に適用できる、いわゆるエキスパート・システムを構築した。このような「第一波（first wave）」のAI技術はかなり成功した。税務申告ソフトはエキスパート・システムの良い例だが、ルールを手作りする必要性はコストと時間がかかるため、ルールベースのAIの適用可能性を制限している。
ここ数年、機械学習と呼ばれるAIのサブ分野への関心が爆発的に高まっている。機械学習とは、大規模なデータ・セットに統計的・確率的手法を適用し、将来のサンプルに適用できる一般化された表現を作成するものである。このようなアプローチの最たるものが、ディープ・ラーニング（人工）ニューラル・ネットワークであり、十分な過去のデータがあれば、様々な分類や予測タスクを実行するように学習させることができる。しかし、このような「第二の波」AI技術を訓練するためのデータを収集し、ラベル付けし、吟味する作業は、法外なコストと時間がかかるという問題がある。 米国国防高等研究計画局（DARPA）が描く将来は、機械が人間がプログラムしたルールを実行したり、人間がキュレーションしたデータ・セットから汎化したりするだけのツールではなくなる。むしろ、米国国防高等研究計画局（DARPA）が思い描く機械は、道具としてよりも同僚として機能するようになるだろう。この最終目的に向けて、米国国防高等研究計画局（DARPA）の人間と機械の共生に関する研究開発は、機械とパートナーを組むという到達目標を設定している。センサー、情報、および通信システムは、人間が同化、理解、および行動できる速度を超えてデータを生成するため、この方法でコンピューティング・システムを利用可能にすることは極めて重要である。戦闘員と協力する軍事システムにこれらの技術を組み込むことで、複雑で一刻を争う戦場環境におけるより良い意思決定が促進され、膨大で不完全、かつ矛盾した情報の共有理解が可能になり、無人システムが高度な自律性をもって重要な任務を安全に遂行できるようになる。米国国防高等研究計画局（DARPA）は、文脈を理解し推論するマシンを生み出すAIの第3の波に投資を集中している。 Source: https://www.darpa.mil/work-with-us/ai-next-campaign (emphasis added, last accessed 27 March 2023). |
さらに同文書は、社会的言説や政治的嗜好、防衛能力のニーズやプロセスの改善、多国間の能力のニーズや相互運用性、防衛デジタル化の進展、防衛研究・技術ネットワークの能力、さらには技術開発における民間や商業の進展を考慮した、総合的な防衛AIのアプローチを描いている[46]。最後の側面は、国防総省をAI開発の後塵を拝することになるため、特に重要である。
AIは明確な軍事能力ではなく、ドイツ連邦軍はAI関連のイノベーションの推進役ではない。経済的な関連性を考えると、民間企業が技術開発を形成している。その結果、ドイツ連邦軍によるAIの将来的な利用は、民間および商業的な開発および応用を適応させることによって大きく形作られる[47]。
このような背景から、コンセプト文書では、防衛AIを使用する到達目標を説明する際、主に効率性、有効性、プロセスの改善における利益を重要なイメージとして言及している。
AIは、ネットワークを活用した新たな能力を可能にする。極端な例では、AIはセンサーからシューターまでのチェーンの精度を向上させ、スピードを加速させることで、将来の武力行使の中核的側面に革命をもたらす可能性がある。また、より柔軟な方法で連鎖を再編成し、新たな自動化、データ伝送、データ管理を強化する新たな選択肢を提供することもできる。最後に、AIは、人間のオペレーターとAIのサポートからなるハイブリッド・チームにおいて、精密な効果を提供する新たな方法を提供する可能性もある。このように、AIは軍事主体の戦場での残存性（survivability）を確保する上で決定的な存在となる可能性がある[48]。
同文書はまた、防衛AIの潜在的な応用分野についても論じているが、防衛AIが具体的にどのようにドイツ連邦軍の主要能力を強化するのか、AIによって強化された初期および完全な作戦能力（IOC、FOC）が実際にどのようになるのかについては記述していない。むしろこの文書は、防衛AIの助けを借りてどのような能力向上を達成するためにどの能力分野を使用すべきかを特定することなく、ドイツ連邦軍を防衛AIに迅速にさらすことができる広範に定義されたパイロット・プロジェクトの助けを借りてAIを導入すべきであると主張している[49]。数多くの構想があるにもかかわらず、ドイツの防衛AIの全体像は曖昧なままだ。防衛AIを支える戦略的根拠はあいまいで、今後数十年にわたって防衛AIがどのように能力向上を補強するのかは不明確である。その結果、高レベルの指針文書と進行中のプロジェクトとの間にギャップがあるため、現在の取組みは「細部で迷っている」ように見える。このギャップは、軍デジタル化センターが2023年末までに提出する予定の新たな防衛AI導入戦略によって解消されることになっている[50]。
軍種の思考
このような文脈の中、ドイツの軍部は、防衛AIの活用に関して異なるレベルの野心を表明している。すでに2017年から18年にかけて、ドイツ陸軍は将来のデジタル戦場とAIの役割について概説した一連のコンセプト・ノートを発表している[51]。2019年には、ドイツ陸軍コンセプト・能力開発局が本格的な防衛AIポジション・ペーパーを発表した。その中で、防衛AIは基本的なサービスをより効率的にし、戦闘可能な能力を向上させ、既存の能力ギャップを克服するのに役立つと主張した[52]。そうすることで、この文書はデジタルで加速する戦場（hyperwar）に関する米国とNATOの言説を反映し、マシン・スピードで動作し、エッジで決定を下し、AIを使って増え続けるセンサーとエフェクターを調整し同期させることについて述べている[53]。さらに、この論文は防衛AIを活用して人的資源や物的管理のための防衛AIをさらに改善し、訓練や教育を強化するための4つの取組み目標（lines of effort）について概説している[54]。
ドイツ空軍は、AIなしでは今日の指揮・統制の手段が今後15年以内に航空戦力を運用するには不十分であると確信しているようだ。ドイツ空軍は、防衛AIが認識された航空写真（RAP）の情報を同期させ、飛行ルート、任務計画策定、任務管理を最適化し、ターゲット捕捉を調整し、攻撃計画のデザインと実施方法に関する提案を提出することを期待している。ドイツ空軍は、防衛AIの利用においてベビー・ステップを踏んでいるが、その考え方は、AIを利用して高度戦闘管理システム（ABMS）を構築し、統合全ドメイン作戦（JADO）の実施を可能にするという米空軍のビジョンと非常に一致している[55]。
対照的に、ドイツ海軍は遅れをとっている。これまでのところ、防衛AIは従属的な役割しか果たしていない。ドイツ海軍は、ドイツ空軍と同様に技術主導型であると考えているが、悲惨な節約計画によって、海軍の能力開発の優先順位は、海軍の存続を確保するために絶対に必要なものに限定されている。過去には、そのために海軍はコスト削減のために艦船から最先端技術のアプリケーションを切り離すことさえあった。現在の海軍指導部は、海軍指導部チーム（4.2節を参照）にそれぞれのイノベーション・セルを設置することで、イノベーションと変化にももっと余裕を持たせるよう、コンセプト上の転換を導こうとしている。このような状況の中で、海軍は、昨年の時点で牽引役となっている防衛AIを温かく見守っている。より多くの防衛AIの使用例が知られるようになるにつれて、水兵は防衛AIが艦船でどのような付加価値を提供できるかをより意識するようになったようだ[56]。
サイバー・ドメインと情報ドメインの軍種は、その中核業務（4.2節参照）に直接関係する防衛AIについて、道具的な理解を持っている。この軍種は、共通作戦図（common operational picture）（3.1節参照）を提供する上で重要な役割を果たしているため、分析支援を提供し、デジタル・プロセスをより効率的かつ効果的にする上でAIの役割を強調している。このようにAIは、パターン認識、意思決定支援、機械学習、シミュレーションなどのさまざまな手法を組み合わせた、いわゆる「分析とシミュレーション」クラスターの一部である[57]。
2.5倫理と防衛AI
確立された、規範に裏打ちされた、ルールに基づく枠組みにおいてのみ軍事力を行使することを重視するドイツの姿勢は、2.1節で述べた戦略文化の直接的な帰結である。2021年連合条約が強調しているように、防衛AIの開発と使用には倫理が形成的な役割を果たし、AIやその他の新興技術の使用を形成するために軍備管理に重点を置くことを示唆している[58]。さらに、国防総省の2019年版防衛AIコンセプト文書は、国防総省が「AIの軍事利用ははるかに広範なトピックのごく一部にすぎないため、単独ではAIのリスクと利益だけでなく、AIに関する社会的議論を主導することも形成することもできない」と提起している点で、紛れもない。というのも、AIの軍事利用は、より広範なトピックのほんの一部に過ぎないからである[59]。むしろ国防総省は、AIに関する国境を越えた公論を形成するために、マルチステークホルダー・プロセスに関与する必要がある。
この点に関して、指導的な将校たちは、彼らの見解では、防衛AIは常に人間の意思決定者に従属する役割を果たすべきだということを明確にしている。しかし、この立場はほとんどの場合、致死性の自律型兵器システムの役割と結びつけられており、防衛AIがこの極めて特殊な用途に集中するという、やや不安定な事態を招いている[60]。例えば、ドイツ空軍の副長官であるアンスガー・リークス（Ansgar Rieks）元博士は、「戦争の自動指揮は望んでいない」と述べている。（もはや統制できないような自律的な兵器システムは望んでいない」と述べている[61]。ドイツ陸軍士官学校の教育部長クリスチャン・ボック少将（RADM）は、共著論文の中で、「AIは人間のイノベーション、驚き、人間の価値観、個人的な経験、信頼と感情、仲間意識に取って代わることはできないため、人間が意思決定の主導権を握り続けなければならない」と主張している[62]。このような発言は、ドイツ連邦軍指導部が集団的なビジョンを持っていることを示し、防衛AIに関する制度的思考[63]を安定させ、ドイツの防衛AIへの対応を形作る社会技術的想像力を公に伝える役割を果たしている。
ドイツは技術に関する倫理を強く重視していることも、防衛AIの使用を正当化するために使われるナラティブに影響を与えている。防衛AIを使用する戦略的目的についての我々の質問に対して、あるインタビューパートナーは、それはすべて「人道的精度（humanitarian precision）」のためだと主張した。「人道的精度（humanitarian precision）」とは、ポスト英雄主義的でリスク回避的な社会の現実と、戦場におけるスピードの必要性を結びつけるものだ。「人道的精度（humanitarian precision）」は、政治的な意思決定者の目にドイツ連邦軍に正当性を与え、軍隊を政治的な道具として受け入れることにつながるからだ[64]。「デジタル化の急先鋒（the sharp end of digitalization）」は、ドイツ連邦軍関係者[65]が精密効果を高めるためのデジタル化の付加価値を説明する際に用いる、同じようなレトリックである。
しかし、技術開発において倫理原則や規範的指針の尊重を求めることと、そのための適切なアプローチを実施することは別のことである。これまでのところ、国防総省の倫理指針の実施に関する指針は曖昧なままであり、実際にはさまざまな取組みが行われている。
- 国際レベルでは、新しいISO/IEC/IEEE 24787-7000:2022規格が、防衛にも適用可能なバリュー・ベース・エンジニアリングのプロセスを定義している[66]。NATOデータと人工知能研究委員会（DARB：Data and Artificial Intelligence Review Board）のメンバーもこの規格の使用に共感しており、現在GhostPlay※1コンソーシアムもこの規格を検討している（1節参照）[67]。
※1 GhostPlayは、複雑な軍事的交戦のためのAIベースの戦術をマシン・スピードで訓練、視覚化、分析するための戦場のバーチャル・ツインである。「”Ghost”は現実の高性能バーチャル・ツインである。”Play “は、このようなバーチャル・ツインにおいて、AIが制御する赤と青のフォース・プラットフォーム・アバターの挙動を実証する。（参考：https://www.ghostplay.ai/）
- 国家レベルでは、ドイツ電気・電子・情報技術協会（VDE）が、AI信頼ラベルにつながるAIの信頼性を保証する基準を提出した。この規格は、すべての産業分野で使用可能であり、値、測定可能な基準、指標、および観察可能なものの指定に基づいている[68]。
- 企業レベルでは、各企業がプロジェクト特有の解決策に取り組んでいる。ドイツの例としては、将来戦闘航空システム（FCAS：Future Combat Air Systems）の文脈における新技術の責任ある使用に関する独立専門家パネルがある[69]。特に、このアプローチは、倫理的ジレンマとそれを解決するための可能な選択肢を示すことができるシナリオベースのシミュレーション環境を提供することを想定した、いわゆる将来戦闘航空システム（FCAS）倫理的AIデモンストレーターの作成につながるものである[70]。
3. 防衛AIの開発
ドイツ国防総省とドイツ連邦軍は、防衛AIの可能性の追求に乗り出している。数多くのプロジェクトが始動しているが、個々のプロジェクトが将来の能力向上にどのように貢献するのかを理解するのはまだ難しい。加えて、構造的平和主義が、統合されたアプローチではなく、知識の縦割りを好む二分化された国家エコシステムにつながっている。
3.1 開発の優先順位と開発プロジェクト
本調査の執筆時点では、防衛AI能力のロードマップは公表されていない。国防総省の主要な総局（4.1節参照）は、現在進行中の防衛AI開発活動が何を達成するためのものかを明確に理解しているかもしれないが、そのような視点は公には伝えられていない。したがって、ドイツ国防総省の防衛AI開発の優先順位は不透明なままである。そのため、本節では、現在の活動の多様性を示すために選ばれた十数件の進行中のプロジェクトについて、我々の評価を示す[71]。我々はこれらのプロジェクトをドイツ連邦軍の能力バリュー・チェーンに沿って構成し（いくつかのプロジェクトは複数の能力分野にまたがっている）、それぞれのプロジェクトが焦点を当てている主要なドメインを強調している。
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指揮・統制・コンピュータ・通信・サイバー（C4/5）
AIの助けを借りて新しい共通作戦図（COP）を生成し、既存の共通作戦図（COP）をサポートすることは、主要な重点分野である。この優先順位は、2000年代初頭に開始された、ネットワーク対応作戦（Network-Enabled Operations）への取組みがドイツ連邦軍の変革を形作った以前の活動をさらに発展させたものである[72]。これまでと同様、共通作戦図（COP）は迅速かつ的確に行動するための中心的存在と考えられている[73]。AIは大量データの評価、パターン認識、行動方針の提案の計算に関して新しい機能を提供することが期待されている[74]。共通作戦図（COP）を支援する防衛AIが重要なのは、この応用分野が目立たず、支配的な社会技術的想像に沿うものと見なされるため、ドイツ連邦軍にAIの長所と短所を探る自由を与えるからである[75]。また、共通作戦図（COP）は現在進行中の能力ギャップでもあり[76]、マルチドメイン作戦（MDO）の必要性を強調するドイツ連邦軍にとって、このギャップを埋めることはさらに重要になる。
有用ではあるが、共通作戦図（COP）の焦点には問題もある。そのひとつは、基礎となるデータ・セットが異なる分類レベルに分類されているため、管理データと軍事関連データを融合させて全体像を描くことが難しいことである。さらに、現在の作戦図（operational picture）アプリケーションは、ドイツ連邦軍がすでに使用している危機早期警戒システム（第6章参照）とまだシームレスにリンクしていない[77]。最後に、共通作戦図（COP）に重点を置くと、指揮とデータ管理の集中化と階層化の理解が強化される傾向があり、敵対者が電磁ドメインを支配しようとする試みを考慮すると、軍事的意思決定が脆弱になる可能性がある。ドイツ連邦軍の各軍種には特定の共通作戦図（COP）のニーズがある。たとえば海軍は、さまざまな軍事センサーからのデータを、地理情報や主要なオフショアおよび地下インフラに関する情報と融合させることで、海底状況画像を作成したいと考えている。AIは、物体認識、モデリング、新しいデータ視覚化のために使用されることを意図している[78]。宇宙状況認識は、BWIとドイツ連邦軍サイバー・イノベーション・ハブ（CIHBw）が防衛AIを使用して宇宙天気を予測し、宇宙衝突を回避するための物体の軌道運動を予測することを検討している、異なるドメインにおける同様のニーズを満たしている[79]。
ドイツ空軍（Luftwaffe）は、指揮・統制プロセスにおけるAIの役割を評価する研究を開始した。プロジェクト「AirC2」は、指揮・統制（C2）の効率とテンポを向上させる上でのAIの貢献を評価し、航空指揮・統制（C2）教育と訓練を強化する上でのAIの付加価値を検討する。さらに、航空戦闘管理システム（ACMS）プロジェクトは、敵対者の行動を予測し、認識された航空写真を作成し、将来の行動方針を推奨するためのAIの使用を評価する[80]。
防衛AIは、将来戦闘航空システム（FCAS）と次世代兵器システム（NGWS）にとっても大きな課題である。将来戦闘航空システム（FCAS）は防衛AIのユース・ケースとして合計8つを挙げている。状況認識は、「戦術ディスプレイを使用する人間のオペレーター、または（中略）デジタル・データを直接評価する自動化された機能のいずれに対しても、方向付け、意思決定、および計画策定をサポートする」[81]ために、AIを使用して共通の関連する作戦図（operational picture）を確立するよう努めている。
インテリジェンス・監視・偵察（ISR）
戦術レベルの偵察に防衛AIを使用することが、プロジェクト「戦術偵察のための軍事用IoT（MITA）」の中核を成す[82]。このプロジェクトは、AIによって拡張されたセンサーグリッドと自動化されたデータ融合の助けを借りて、広域監視に焦点を当てている。この到達目標は、敵対する部隊の動きを3Dで図示し、敵対する侵入者をリアルタイムで識別する共通作戦図（COP）を作成することである。BWIとヘルシング（Helsing）社はこのプロジェクトに取り組んでおり、2022年末に実動実験で実証された[83]。
ISRのための防衛AIは、ドイツ海軍にとっても興味深いものだ。ドイツ連邦大学（ハンブルク）と協力して、海軍はセンサー・データの評価と水中音響シグネチャの分類のためのAI拡張ソリューションを開発している[84]。
精密効果
ワイルド・ホーネッツ（Wild Hornets）※2は、既存のコンセプト・アイデアを評価するために、攻撃側と防御側のAI戦術を使用・開発する。この目的のために、プロジェクトは敵対的な高価値アセットをターゲットとする空中発射エフェクター・スウォームの戦術を開発し、次世代地上防空ソリューションに対して空中発射エフェクターを使用する実現可能性をテストする。ワイルド・ホーネッツ（Wild Hornets）は、ドイツ陸軍コンセプト・能力開発局とチームGhostPlay（下記参照）が参加する協力プロジェクトである。
※2 ワイルド・ホーネッツ（Wild Hornets）は野生のスズメバチの意。ここでは「CO CF Wild Hornets」を指し、ウクライナの非営利慈善団体で、ロシアのウクライナ侵攻と戦うウクライナ軍のために戦闘および支援用ドローンを製造することを目的としている。2023年春、分離大統領旅団の対戦車部隊に所属するエンジニアによって創設されたWild Hornetsのドローンは、ウクライナ軍と情報総局（ウクライナ）の複数の部隊で使用されている。同グループは、FPV重爆撃機「クイーン・ホーネット」、対空FPVドローン「スティング」、「ワイルド・ドラゴン」（そのコンセプトは同じ名前のスチール・ホーネッツ社によって開発された）の製造など、ウクライナ側のためにいくつかの革新的なドローンシステムを開発したことで脚光を浴びるようになった。同グループはまた、自動武器やロケットランチャーを取り付けた実験的なドローンを撮影しており、人工知能機能を備えたFPVドローンをすでに実戦投入していると主張している。他のウクライナのメーカーとは異なり、ワイルド・ホーネッツは企業ではなく非営利団体であり、国からの資金援助ではなく民間からの寄付に頼っている。
支援
将来戦闘航空システム（FCAS）のいくつかのユース・ケースは、防衛AIを支援機能に使用することを検討している。AIは、無人プラットフォームをナビゲートするための複雑な誘導と飛行制御動作を可能にする。異常や敵対的活動の検知を改善することで、サイバー・セキュリティと復元性を向上させる。システム・オペレーターの訓練はAIによって強化され、AIベースのビッグ・データ解析は生産、保守整備、兵站を改善し、ライフ・サイクル・コストを削減する[85]。
デジタル化・技術研究センター（dtec.bw）（3.2節参照）の中で、ドイツ連邦共和国/ハンブルク大学のESASは、AI、シミュレーション、数値モデリングを駆使し、無人システムの耐電磁波性を向上させるために、既存の試験・検証方法を進化させている[86]。ミュンヘン連邦大学のMissionLabは、任務計画策定・管理システム、インテリジェント・センサ・システム、適応支援システムなどの任務技術（mission technologies）を、実験的シミュレーションと飛行試験によりテストする能力センターを創設し、AIも活用している[87]。
機能横断のプロジェクト
防衛AIは、指揮・統制－インテリジェンス・監視・偵察（C2-ISR）リンクを改善することで、状況認識と状況理解を向上させることができる。例えば、これはセンサー・データ・フュージョン、センサー・リソース管理、両要素の統合に焦点を当てた次世代兵器システム（NGWS）の重要な国家研究・技術（national R&T）優先事項である。このプロジェクトはまた、さまざまなタスクをサポートする「単一のアルゴリズム・セット」を提供し、防衛AIの包括的利用を促進するオープンで統一的な枠組みを確立する、いわゆるAIバックボーンのオプションも探求する。AIバックボーンのワークストリームには、ヘルシング（Helsing）社、シェーンホーファー・セールス＆エンジニアリング、IBMなどさまざまな企業が参加している[88]。
さらに、ErzUntGlas[89]は、既存の陸上システムと無人航空機システム（UAS）およびAIとの相互作用を改善し、加速する方法の選択肢を探った。複数のUASがセンサーキャリアとして使用され、SitaWare Frontlineを介して陸軍の指揮・統制（C2）システムに統合された認識された作戦図（operational picture）を生成した。このプロジェクトは2019年から2021年まで実施され、ドイツ・フランコ主力地上戦闘システム（MGCS）をサポートするためのものだった。調達オフィスBAAINBwは、アトス、クラウス・マッファイ・ウェグマン、RAFAEL、アエロノーティクスと連携した[90]。同様の到達目標で、AuGe[91]は、地形の特徴を戦術的な優位性のために利用することを狙いとして、地形の特徴を自動的に評価し、作戦計画策定に組み込むAIの役割に注目している[92]。
さまざまなイニシアチブが、いわゆる「キル・チェーン」[93]における防衛AIの役割に焦点を当てている。例えば、「イースタン・フランク（Eastern Flank）」は、新ゾンダーベルモーゲン（Sondervermögen）から資金提供を受けた戦術偵察のための軍事用IoT（MITA）の後続プロジェクトである。これは、モジュール式エフェクター・システムとUASベースの監視システムに防衛AIを組み合わせるものだ。異なるエフェクターへの照準データの引き渡しを自動化することは、開発される能力のひとつである[94]。より効果的な「キル・チェーン」を開発することも、将来戦闘航空システム（FCAS）と将来戦闘ミッション・システム（FCMS）の中核的要素を構成する。AIは、潜在的な標的の検出と識別をサポートし、脅威分析と武器照準の改善を図り、プラットフォームにとらわれないセンサーからシューターへの管理を促進することが期待されている[95]。主要地上戦闘システム（MGCS）も同様で、将来の陸上戦力を提供するための連合型マルチアセット・アプローチを構築することになっている。AIは、状況認識、有人-無人チーミング、マルチセンサー・データ融合、センサー・エフェクター・リソース管理に貢献すると期待されている[96]。
GhostPlayも機能横断的だが、焦点は異なる。このプロジェクトは、防衛AIを活用して戦術を開発する。強力なシミュレーション環境（Ghost）を使って、防衛側と攻撃側の戦術を決定するアルゴリズム（Play）を開発する。GhostPlayの当初の焦点は、地上ベースの防空によって防護された高価値のアセットを標的とする無人航空機システムのスウォームによる敵防空（SEAD）の制圧シナリオを想定している。双方はAIが開発した戦術を駆使して、互いを出し抜く。他の機械や人間と協力して戦術行動を学習する能力」が、プロジェクトのAI研究の焦点を構成している[97]。GhostPlayはデジタル化・技術研究センター（dtec.bw）の一部で、ハンブルク連邦大学が主導し、Hensoldt、21strategies社、Borchert Consulting & Researchを含むコンソーシアムが参加している。
3.2ドイツの防衛AIエコシステム
ドイツ政府が発表した安全保障・防衛産業支援に関する2020年の基本文書（capstone document）では、AIが国家基幹技術として位置づけられている[98]。しかし問題は、この分類の意味が不明確であることだ。加えて、ドイツの技術産業エコシステムは二分化しており、防衛関連の行為主体は残りのエコシステムからほとんど隔離されている。ドイツの主要な政策文書はこの分裂を反映しており、明らかにデュアルユースの可能性がある応用分野であっても、民軍のドメインを人為的に分離している[99]。そのためドイツ連邦軍は、国の技術経済力の限られた範囲しか利用できない。全体として、防衛AIエコシステムは、国家エコシステムのサブ要素として、4つのビルディング・ブロック（次ページの表2を参照）の上に成り立っている。
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ドイツ連邦軍（Bundeswehr）
ドイツ連邦軍は最終的なエンド・ユーザーであり、その要求が防衛製品を形成する。各パートナーの活動を最適に同期させるためには、防衛AIエコシステムの残りのパートナーとのシームレスな交流が必要である。しかし、これは、知識と技術の縦割りを維持する民間と軍事の二項対立によって損なわれており、それを突き破ることは困難である。第4節で詳述するように、ドイツ連邦軍は、防衛のデジタル化を推進するために、いわゆるシステム・センター（Systemzentren）のような新しい組織を設立した。また、ドイツ連邦軍デジタル化センターのように、機能横断的な任務を担う機関もある。このセンターはドイツのサイバー・情報軍種（CIR）能力を開発する上で重要な役割を担っており、ドイツ連邦軍にソフトウェア開発とIT統合能力を提供し、ドイツ連邦軍の軍事情報、電子戦、地理情報の能力開発を担当している[100]。
さらに、ドイツ連邦軍のサイバー・イノベーション・ハブは、ドイツ連邦軍内部から生まれるデジタル・ソリューションを加速させ、外部のデジタル・イノベーションをスピンインさせるための伝達メカニズムとして機能している[101]。BWIは、インフラ提供、アプリケーション開発、戦略的アドバイスの分野でデジタル化を支援するドイツ連邦軍独自のシステム・ハウスである[102]。最後に、ドイツ陸軍は、迅速な技術導入と実験、およびコンセプトと技術開発の同期のためのテストベッドとして、試験・実験ユニットも使用している[103]。
研究・技術組織（RTO）
研究・技術組織（RTO）は防衛AIエコシステムの第2の柱を構成する。ここでの二分化は最も明白である。70以上の大学や応用科学大学が、「防衛研究に従事したり防衛産業と協力したりすることを禁じる」自主的な民事条項を遵守している[104]。これはまた、ドイツ政府がAIに関する6つの能力センター[105]を設置し、「ドイツの大学にAI分野の教授職を100人新設するための資金を提供する」[106]という決定を下しても、ドイツ連邦軍が直接恩恵を受けないことを意味する。さらに、1980年代後半からAI研究の先駆者であるドイツAI研究センター（DFKI）も、防衛には関与しない[107]。
ドイツ連邦軍は、ハンブルクとミュンヘンの大学で行われている研究や技術に頼ることで、このギャップをある程度埋めることができる。この2つの拠点での活動は、国防のデジタル化を推進するためのデジタル化・技術研究センター（dtec.bw）設立のための5億ユーロの予算のおかげで後押しされている[108]。デジタル化・技術研究センター（dtec.bw）以外にも、ドイツの防衛研究の大部分はフラウンホーファー協会とドイツ航空宇宙センターが担っている[109]。いわゆるフラウンホーファー・セグメント・フォー・ディフェンス・アンド・セキュリティーは、レーダー技術、通信・情報処理、高速ダイナミクス、オプトロニクス、応用光学など、中核となる専門分野を挙げるときりがないほど、12の研究・技術組織（RTO）の専門的なノウハウを結集している[110]。ドイツ航空宇宙センターは、これらの専門分野の一部を反映し、AIの安全性とセキュリティの分野、および航空宇宙に関する詳細な研究活動において、さらなる能力を提供している[111]。
防衛産業プレーヤー： 新旧
防衛産業は、防衛AIエコシステムの第3の柱を形成している。ドイツの主要な防衛企業のほとんどが、何らかの形で防衛目的のAIの開発や採用に携わっている。さらに最近では、AIや防衛AIに特化した新たなプレーヤーが市場に参入している。その中には、商業界から生まれ、既存の防衛関連企業と手を組む企業もある。
- 21strategies社は、国家安全保障、資本市場、サプライ・チェーンなどの文脈における不確実性の下で最適な意思決定戦略を計算するための大規模マルチエージェント強化学習の開発を専門としている。同社は金融業界出身で、トレーディングやリスクヘッジにその技術を展開している。21strategies社はGhostPlay、ワイルド・ホーネッツ（Wild Hornets）、将来戦闘航空システム（FCAS）、次世代兵器システム（NGWS）に取り組んでいる。ヘンソルト（Hensoldt）社は21strategies社に協力している[112]。
- アレフ・アルファ（Aleph Alpha）社は大規模な言語モデルの開発に取り組んでおり、公共および民間セクターのアプリケーションをサポートする生成AIソリューションを開発している。特に、アレフ・アルファ（Aleph Alpha）社は将来戦闘航空システム（FCAS）のための防衛AIソリューションに取り組んでいる[113]。
- データ・マシン・インテリジェンス・ソリューションズ（Data Machine Intelligence Solutions）は、特に任務計画策定と管理のためのソリューションやシミュレーション技術を中心に、データ・モデリングと可視化ソリューションを開発している。データ・マシン・インテリジェンス・ソリューションズ（Data Machine Intelligence Solutions）は、将来戦闘航空システム（FCAS）の防衛AIワークストリームにも貢献している[114]。
- tec社は、自動化された推論、計画策定、意思決定を中心に、人間とオートノミーのチーミングをサポートする技術の開発に重点を置いている。HAT.tec社はまた、将来戦闘航空システム（FCAS）のための防衛AIソリューションにも取り組んでいる[115]。
- ヘルシング（Helsing）社は、リアルタイムの情報処理のためのAIを開発し、非構造化センサー・データを共通作戦図（common operational picture）に変換する。同社はドイツに本社を置き、フランスとイギリスに子会社がある。ヘルシング（Helsing）社は将来戦闘航空システム（FCAS）、次世代兵器システム（NGWS）、戦術偵察のための軍事用IoT（MITA）向けの防衛AIに取り組んでいる。ヘルシング（Helsing）社はラインメタル・ディフェンス・エレクトロニクス（Rheinmetall Defense Electronics）社、サーブ（Saab）社、MBDAと協力している[116]。
- トラバーサル（Traversals）社は、オープン・ソースインテリジェンスのためのAIを使用して、世界的な出来事を分析・評価し、潜在的な脅威を特定し、多言語情報を評価する。例えば、トラバーサル（Traversals）社のAIダイナミック・フロントライン・モニタリングは、ウクライナとロシアの前線における24時間365日のほぼリアルタイムの作戦図（operational picture）を提供するために、AIで強化された技術を使用している[117]。
経済・気候行動省による最近の市場調査によると、1995年以降、ドイツでは6,600以上のAI新興企業が設立され、149,000人が働いている[118]。このうち約400のAI企業がドイツAI協会に加盟している。しかし今のところ、この協会もドイツ国防総省やドイツ連邦軍との協力を制限する民事条項を遵守している。しかし、噂によれば、自主的な自己拘束ルールの遵守は間もなく期限切れとなるようだ[119]。
ITとコンサルティング企業
IT企業とコンサルティング企業は、ドイツの防衛AIエコシステムの最後の第4の柱を形成している。これらの企業は、コンセプト開発を支援し、ハードウェア・インフラとコンピュータ処理能力を提供し、デジタル化と組織変革の同期化を支援する上で役立っている。
4.防衛AIを組織する
ドイツ連邦軍は、将来の防衛AI要件に組織的適合性を調整する初期段階にある。2019年の基本文書（capstone document）では、重複、並列構造、クラウディングアウト効果、断片化のリスクに対抗するために、能力開発の共同責任を持つ強力なドイツ連邦軍共通のアプローチが必要であることを認めている[120]。しかし、これまでのところ、トップダウン型のアプローチと分散型の軍種別アプローチとの間には緊張関係が存在している。
4.1統合のアプローチ
閣僚レベルでは、防衛AIを推進する2つの力の源泉がある。一方では、防衛AIは、サイバー/IT総局がそれぞれのアジェンダを形成することで、ドイツ連邦軍のデジタル化アプローチの一部となっている。特にサイバー/IT総局（CIT） I 2はサイバー/ITに関連する研究・技術およびイノベーション管理を担当し、サイバー/IT総局（CIT） II 8はドイツ連邦軍のITシステムおよび分析・シミュレーションを担当している。2019年、ドイツ国防総省はデジタル評議会（Digitalrat）も設立し、国防大臣に助言を与え、国防のデジタル化を進めるための推進力を提供している[121]。一方、計画総局はドイツ連邦軍の統合計画策定を実施している。この点で、防衛AIはドイツ連邦軍の将来の発展に必要なツールボックスの一部である。そのため、防衛AI担当の主要なデスクであり、防衛AI活動に関連する情報共有を促進するために設立された半公式化されたネットワークである、ドイツ連邦軍防衛AIコミュニティの議長も務めるPlg I 2（計画策定担当）が重要な役割を果たしている。
この緊張は、ドイツ連邦軍の各軍務機関がそれぞれ異なるデジタル野心レベルに従い、それぞれのデジタルアジェンダの実施に大きな自由裁量を享受している一方で、サイバー／IT総局が大まかな指針とドイツ連邦軍共通のAIバックボーン（3.1節参照）の構想を策定しているという事実から生じている。
これにより、各軍種は、自らの課題を遂行することと統合の課題を支援することの間でバランスを取る必要があり、「様子見（wait and see）」の雰囲気が生まれる。これにより、統合タスクのために軍固有のリソースを犠牲にしなければならない可能性がある。統合と軍種固有の利害を尊重するクラスター・アプローチはうまくいく可能性があるが、関係者の意欲と余分な資源の有無に大きく左右される、とオブザーバーは言う。このような状況は空白を生み、軍種間の情報交換や調整が不十分なまま、自らの責任範囲内で活動を進めようとする「地方王国（local kingdoms）」の台頭を助長する[122]。
この文脈では、ドイツ連邦軍マルチドメイン作戦（MDO）を可能にする重要なデジタル機器として、ドイツ連邦軍マルチドメイン・コンバット・クラウド（MDCC）を立ち上げようという野心によって、緊張が強まる可能性がある（2.2節参照）[123]。要するに、クラウド・ベースのアプローチは、軍種固有の作戦図（operational picture）を同期させるための鍵と考えられている[124]。そのため、マルチドメイン・コンバット・クラウド（MDCC）は、将来の航空戦力（FCAS）および陸上戦力（主要地上戦闘システム（MGCS））ソリューションのためのドメイン固有のクラウド・コンセプトと並行して登場することになる。さらに、将来戦闘航空システム（FCAS）の戦闘クラウドは、F-35のクラウド・コンセプトと競合する可能性が高い。これまでのところ、これらすべてのクラウド・コンセプトがどのように整合されるのか、また、国家と多国籍のクラウド・アプローチの二重性がクラウド・ベースの防衛AIサービスにどのような影響を与えるのかは不明である。
4.2単一軍種のアプローチ
このような背景から、ドイツ連邦軍の各軍種は、組織を防衛AIの要件に合致させるために、さまざまなレベルで活動している。
陸軍
陸軍の陸上作戦のデジタル化に関するプログラム（D-LBO）は、将来の作戦のための軍種全体のデジタル・フェデレーションを構築するための陸軍の基本プログラム（capstone program）である[125]。この文脈の中で、陸軍の2019年AIコンセプト文書は、陸軍コンセプト・能力開発室のいわゆる陸軍AIワークベンチの作業を監督する陸軍司令部のAI運営グループを設置するというビジョンを提示している。このワークベンチは、陸軍のすべてのAI活動の全体的な調整メカニズムとして機能し、産業界や学界との連携を図ることを意図している。さらに陸軍は、主に防衛アルゴリズムの訓練と主要データモデルの開発に焦点を当てた開発センターと、陸軍のデータを管理し、データの専門知識とデータ科学者を提供するAIデータセンターを設立する[126]。
このビジョンの要素は、陸軍のデジタル化システム・センター（Systemzentrum Digitalisierung Dimension Land）で実現される。このセンターは、データセンターの要素と、ソフトウェア開発、テスト、検証、検証を組み合わせたものである。このセンターは、陸軍のデジタル化に関するあらゆるもののための強力な拠点となる予定であり、したがって、ドイツで開発された防衛ソフトウェアによってデジタル主権を強化することで、防衛産業として重要な役割を果たす可能性も高い[127]。
ドイツ空軍（Luftwaffe）
ドイツ空軍は、防衛AIが将来の航空戦力に与える影響を探っている。これまでのところ、ドイツ空軍司令部の1人のデスクがこのテーマを担当し、組織的なベビー・ステップを踏んでいる。ドイツ空軍はまた、防衛AIをより広範なデジタル化アジェンダの一部として、また航空戦力のイノベーションを進めるための重要なイネーブラーとして考えている。同軍には、デジタル化（副航空長）とイノベーション（中尉レベルのデスクオフィサー）の2人の責任者がいるため、ここでも緊張が存在する。両者は互いに情報を提供し合うことを誓約しているが、「責任の分担」を考えると、防衛AIに関する真のリーダーシップはまだ確立されていない[128]。
海軍
新海軍長官は海軍のイノベーションを重視している。彼は、海軍司令部にイノベーション、デジタル化、エンパワーメント、アジリティ（ID:EA）担当委員[129]という役職を設けた。この新しい役職は、デジタル化とイノベーションの溝を埋め、両方の課題を推進するものである。防衛AIはイノベーション、デジタル化、エンパワーメント、アジリティ（ID:EA）の任務の一部であり、拡大される海軍予備役の膨大なネットワークから恩恵を受けることになる。全体として、現在の焦点は、対処が煩雑すぎると考えられている既存の計画策定プロセスの外で、海軍の新しいデジタル・プロジェクトの機会を創出することによって、既存の構造を打破することである[130]。
サイバー・ドメインと情報ドメインの機関
2017年に設立されたサイバー・ドメインと情報ドメインの機関は、ドイツ連邦軍のITインフラを運用・防護し、電子戦に従事し、衛星ベースの画像偵察データを提供し、ドイツ連邦軍地理情報センターを運営している[131]。ドイツ連邦軍デジタル化およびサイバー・情報サービス能力開発センター（Zentrum Digitalisierung Bundeswehr und Fähigkeitsentwicklung Cyber- und Informationsraum）は、ソフトウェア分析とソフトウェア開発の専門知識をプールしている[132]。防衛AIに関しては、例えば電子戦大隊912が重要な役割を果たしており、そのAI研究所では飛行経路の計算や無線通信の分析にAIを使用することを模索している[133]。
5.防衛AIの資金調達
最近では、2020年にデジタル化・技術研究センター（dtec.bw）の設立に5億ユーロを支出することが決定され、2022年には新たな1000億ユーロの特別基金（Sondervermögen）[134]が決定されたことで、ドイツ連邦軍の財政的余裕がある程度拡大した。しかし、ドイツ連邦軍[135]が防衛AIにいくら費やしているかを測るのは難しい。防衛研究・技術（R&T）プロジェクトは、進行中および将来の調達プログラムに組み込まれており、プログラム全体のコストは個々の研究・技術（R&T）の金額を開示していないからだ。そこで、現在の資金調達の優先順位を基本的に理解するために、3つのレベルの分析を提案する。
デジタル・インフラストラクチャ
ドイツ連邦軍のデジタル・インフラへの投資は、上述のデジタル化の野望を実現するために不可欠である。その結果、特別基金のおよそ20％がこの重点分野に費やされようとしている[136]。2023年の特別基金（Sondervermögen）予算計画では、陸上作戦のデジタル化に関するプログラム（D-LBO）に85億ユーロ、衛星通信にほぼ45億ユーロ、装備品に35億ユーロ、ドイツ・ミッション・ネットワークに26億ユーロが計上されている[137]。
防衛研究と技術
ドイツの2023年予算法では、防衛研究・技術に約3億3000万ユーロが計上されている。この予算枠が2022年と比べて2億ユーロ近く削減されたことで、主要な研究・技術組織（RTO）や防衛産業団体から賛否両論が巻き起こっている。加えて、予算は防衛開発と実験に約5億1500万ユーロを見込んでおり、これには主要な兵器開発プロジェクトが含まれる。さらに国防総省は、コンセプト開発・実験、モデリング・シミュレーション、イノベーション・コンペティションなどの手法に約4,000万ユーロ、サイバー・セキュリティや主要技術における破壊的イノベーションに約2,500万ユーロを費やすことができる。さらに国防予算は、ドイツ・フランコ研究所セントルイス（2,400万ユーロ）、ドイツ航空宇宙センター（5,000万ユーロ）、フラウンホーファー協会（9,000万ユーロ）といった主要な研究・技術機関も支援している[138]。
防衛AI
防衛AI支出に関する具体的な数字を入手するのはさらに難しい。2つの情報源から大まかな指標を得ることができる。特別基金（Sondervermögen）法では、研究、開発、AIに総額4億2200万ユーロを計上し、AIは広域（東部側面）の調査と防衛に重点を置いている[139]。2023年の特別基金（Sondervermögen）予算法では、この重点分野を1,600万ユーロの増額に細分化し、AIの金額はさらに明記されていない[140]。我々は、それぞれの金額は一桁台前半ではないかと推測している。さらに、デジタル化・技術研究センター（dtec.bw）のいくつかのプロジェクトは、防衛AIの開発に焦点を当てている。ドイツ連邦大学/ハンブルク校の3つのAIプロジェクト[141]の4年間の総予算は約2000万〜3000万ユーロ、年間500万〜750万ユーロである。ミュンヘン連邦大学のMissionLabの総予算は約2000万ユーロ、年間約500万ユーロである。さらに、ドイツ国防総省は次世代兵器システム（NGWS）のためのAI開発に年間2桁万ユーロ弱を費やしていると推測される。これらの数字を考慮し、執筆時点では不明なプロジェクトのための予備費を加えると、ドイツ国防総省は現在、防衛AIソフトウェア開発に年間約5000万ユーロを費やしていると推測される[142]。
6. 防衛AIの実戦配備と運用
将来の主要な防衛システムについては、明確な防衛AIの機能と要件が定義されているが、それらはまだ開発されていない。現役の防衛システムはAIアプリケーションを使用しているが、ソフトウェアによる分析・自動化と適切なAIの明確な線引きは難しい。そのため、ドイツ連邦軍における防衛AIの実戦配備と運用の実態を把握することは難しい。全体として、以下に挙げるプロジェクトの概要は、3.1節で述べた開発の優先順位に沿ったものである。
指揮・統制・コンピュータ・通信・サイバー（C4/5）
ドイツ国防総省の危機早期警戒システムは、最も顕著な防衛AIの使用事例の1つである。戦略・作戦総局で現在使用されているアプリケーションは、危機早期警戒に関する連邦政府の活動に対するドイツ国防総省の貢献を構成している。ミュンヘン連邦大学の戦略・先見研究所（Metis Institute for strategy and foresight）[143]は、早期警戒のためのAIに関する分析と研究で、それぞれの活動を支援している。
いわゆるプレビュー・システム（Preview system）は、早期警戒のためにオープン・ソース・インテリジェンス（OSINT）を分析する。AIがデータ分析と予測分析を提供している。プレビュー・システム（Preview system）は現在、早期警戒のために60以上の指標を使用している。このシステムは透明性が高く、ユーザーは各指標の定量的評価を拡大したり、経時的な評価の変化を追跡したり、評価結果の根拠となる情報源にアクセスすることができる。プレビュー・システム（Preview system）は多言語対応のソリューションであり、2015年まで遡るデータベースで現在の評価の実現可能性を検証するバックキャストも提供している。プレビュー・システム（Preview system）はOSINTソリューションであるため、機密情報と公開情報はまだ融合されていない。さらに、危機早期警戒とドイツ連邦軍の共通作戦図（common operational picture）確立活動との関連はまだ確立されていない[144]。
インテリジェンス・監視・偵察（ISR）
2022年初頭、ドイツ連邦軍はすべてのNH90ヘリコプターにAIベースのコンポーネントも含む新しい防護スイートを装備することを決定した。ヘンソルトのソリューションには、同社のKalaetronレーダー警報レシーバーが使用されている。このレシーバーは、ビッグ・データ解析のためにAIを使用し、新しい脅威パターンを迅速に、かつ非常に低い誤警報率で検知する[145]。
2018年からBWIは、すでに建設現場で使われているレーダー技術とAIを組み合わせて壁を透視する実験を行っている。インテリジェントなアルゴリズムは、人間を個人またはグループとして検出し、現在の運動状態（歩いている、立っている、座っている）を識別する。このアプリケーションの実現可能性は実証されているが、ドイツ連邦軍による最終的な使用については未定である[146]。
精密効果
ディール（Diehl）社が開発し、ドイツ空軍で使用されているIRIS-T空対空ミサイルは、インテリジェントな画像処理を使用して、敵対する赤外線デコイを検知し、目標との交戦時に撃破する[147]。同じ技術が、ティッセンクルップ・マリン・システムズとの技術プロジェクトで、連邦監査院が支出の優先順位を批判したため、特別基金（Sondervermögen）の資金提供リストから外された潜水艦用対話型防御・攻撃システム（IDAS）にも使われると推測される[148]。その資金は現在、通常の国防予算から得られるかどうかにかかっている。
同様の技術は、ドイツ海軍がフリゲート艦やK130級コルベットを守るために使用しているローリング・エアフレーム・ミサイル（RAM）も支えているようだ[149]。もともとレイセオン（Raytheon）社がディール（Diehl）社やMBDAドイツと協力して開発したこのミサイルは、「自律的な（赤外線）全方向誘導を備えた新しい画像スキャンシーカー」を使用しており、「発射後の艦上支援は不要」である[150]。
支援
防衛AIのさまざまなユース・ケースは、支援カテゴリーに分類される。例えば、ドイツ連邦軍の統合支援サービス（Joint Support Service）は、国家の危機管理を支援する早期警戒システムにAIを使用する実験を行っている。また、倉庫機能のサポートにもAIアプリケーションを使用している[151]。衛生コマンドは、分析、診断、個別治療の分野で医師の意思決定をサポートするために民間AIアプリケーションを使用している[152]。さらにBWIは、個々の採寸を行い、最適な服のサイズを提案し、自宅や兵舎への配送のためのオンライン注文を提供するAI機能を備えたアプリ、BundesWEARを開発している。ドイツ連邦軍は、このアプリを将来利用するために評価している[153]。
7.防衛AIの訓練
「闘うように訓練する」というのは、軍隊の間ではよく知られたマントラだ。しかし、AIがどのように戦うかを知らなければ、そのための訓練は難しい。さらに、まだ知られていないAIの戦術と、ドイツの冷戦時代の負の遺産である「戦うために訓練すれば戦う必要はない」という不測の事態を両立させることは、ドイツ連邦軍特有のさらなる課題となるだろう。
防衛AIが訓練にもたらす結果は多岐にわたる。軍隊は、AIによって強化された訓練システムが生み出しうる力学に対処する必要がある。また、防衛AIが、敵対国や同盟国の余裕を拡大しうる既存の技術や能力をどの程度まで向上させているのかを理解する必要もある。さらに、防衛AIは、訓練によって取り入れる必要のある新たな（非従来型の）戦場行動を生み出す可能性がある。防衛AIはまた、協力の成功を支える信頼と信用という点で、さらに複雑なレイヤーを追加する。
これは、無人パートナーが人間の誘導に従うという伝統的な「主従関係（master and servant）」にある、いわゆる有人-無人チーミングだけに関連することではない。文脈と結果を認識した推論システムが自律的に動作する将来の環境では、さらに重要になる（ボックス1参照）。
現在、ドイツ連邦軍はこうした機会を探り、それぞれの結果に対処する非常に初期の段階にある。国防総省が2019年に発表した防衛AIに関する基本文書（capstone document）では、ドイツ連邦軍が数学・情報・自然科学・技術（MINT）課程[154]の教育にさらに重点を置き、採用の資格基準としてそれぞれのスキルを適用する必要があることに疑いの余地はないとしている。同文書はまた、防衛AIの活用が個々のキャリア・パスの差別化につながり、人材を惹きつけるために専門的なキャリア・トラックを提供する必要性を強めるという事実を認識している。他の専門分野の中でも、将来のドイツ連邦軍兵士には、広範かつ専門的なAIの専門知識、ソフトウェア開発のノウハウ、数学・情報・自然科学・技術（MINT）の知識の向上、人間と機械の相互作用に関するソリューションを開発するための学際的なノウハウが必要になる、と同文書は主張している[155]。
統合レベルでは、ドイツ連邦軍指揮参謀大学（Führungsakademie）がカリキュラムの適応を進めている。2024年秋にカリキュラムを更新・適応させることを視野に入れ、現在、防衛AIが訓練・教育の手段として、また将来の将校が理解する必要のある科目として、今後果たすべき役割を明確にするための棚卸しが行われている。2023年4月時点で、当校はデジタル・オープン・スペースの学習環境を確立し、開始する予定である。モジュール式のセットアップは、ウォーゲーム、シリアス・ゲーム、AI強化訓練ソリューションを統合するためのインターフェイスの作成にも使用できる[156]。
これと並行して、ドイツ連邦大学ハンブルク校は、新しいAI学士・修士課程に取り組んでいる。このプログラムは、数学と情報学の分野における技術的基礎と、センサー、音響学、情報技術などの隣接技術分野を教えることを目的としている。さらに、この新しいプログラムは、法律、倫理、社会学、政治学に焦点を当てたビルディングブロックを用いて、防衛に関連するAIをより広範な社会的文脈に埋め込むものである[157]。
このような背景から、さまざまな軍種レベルの活動も進められている。
- 陸軍の2019年版コンセプト文書は、実戦的・建設的訓練シミュレーションとAIによる学習分析における防衛AIの役割に重点を置いている[158]。その結果、陸軍はデータ分析を利用して個人の学習進捗を追跡し、個人の成果に見合った指導計画を調整するAIベースの学習管理システムを開発する選択肢を模索している[159]。
- AIは、防空やドッグファイト・シナリオに関連する新しい戦術、技術、手順のために使用され、コンピュータで生成された青部隊（blue force）と赤部隊（red force）と対戦することも視野に入れて研究されている[160]。さらに、ドイツ空軍の「AirC2」プロジェクト（1節参照）には、AIを使ってドイツ空軍のオペレーターを訓練し、計画策定サイクルを進歩・向上させるという訓練要素もある[161]。
- 今のところ、海軍は防衛AIを訓練に使用していない。しかし、海軍は海上でのシグナル・インテリジェンスにAIを使った訓練を用いることを検討している。このプロジェクトは、前述の陸軍の学習管理システムから得た知見を基に、艦隊船務船の自動化プロセスのニーズに適応させるものだ[162]。
防衛AIのアルゴリズムを訓練するために、統合活動や軍種レベルの取組み（initiatives）に加えて、さまざまな取組みが開始されている。
- たとえばドイツ空軍は、航空戦力の使い方を教えるために市販のソフトウェア製品を調達した。主な目的はそれぞれの計画策定や作戦手順を改善することだが、このソフトウェアを使用して生成されたデータは、将来の防衛AIアルゴリズムを訓練するための基礎としても使用される[163]。
- 陸軍は、戦場シナリオにおける無人システムの自律行動を強化する到達目標で、強化学習によるシミュレーション・ベースの訓練を使ってニューラル・ネットワークを訓練することに取り組んでいる。さらに陸軍は、戦場のユニットを指揮するニューラル・ネットワークを訓練するための強化学習にも注目している。陸軍のもうひとつの重点分野は、AIで強化された画像認識のための訓練データを生成する必要性から生まれている[164]。質の高いデータの必要性を満たすことは、陸軍のデジタル化システム・センターなどの新しい組織が達成しなければならない課題でもある[165]。
8.結論
現在、ドイツの防衛AIは草の根運動である。意欲的な人々が、ドイツ連邦軍に防衛AIを導入するためのプロジェクトを推進している。変化をもたらすための構造的・手続き的な規定も整っている。しかし、今現在の変化は、何よりもまず、過去30年間に生じた根本的な能力格差を解消することにある。ドイツ連邦軍は技術的な最先端で活動したいと考えているかもしれないが、既存の不足がそれを阻んでいる。新たな技術を活用する新しいコンセプトは、現状に固執するドイツ連邦軍官僚の抵抗に阻まれている。
これは驚くべきことではない。われわれが論じてきたように、ドイツの防衛関連技術全般と防衛AIの取り扱いは、この国の戦略文化と組織体制（構造的平和主義）に深く根ざした「主従関係（master and servant）」の論理に縛られている。その結果、ドイツは、戦後の非戦闘的アイデンティティに準拠した安全保障と技術政策の選択肢を優先する。武力行使の国内社会政治的正当化は、武力行使によって達成される影響よりも一貫して重要である。この選好が、防衛AIの将来の役割に関する政治的ビジョンと、軍事利用が許容されるとみなされる技術のパノラマを決定し続けることは間違いない。このことは、将来の開発オプションを狭め、防衛AIの影響を最初から進化の軌跡に限定することになる。厳しく規制された防衛市場におけるイノベーションは、ドイツ連邦軍による能力引き抜きに大きく依存しているため、その技術意欲の鈍さは防衛産業にとっても良い兆候とはならない。
その結果、防衛AIの草の根運動の裾野を広げ、影響力を強化するためには、ドイツ国防総省が重い腰を上げる必要がある。我々は、次の4つの主要な取組み目標（lines of effort）に沿って活動する必要があると考えている。すなわち、防衛AIが提供することが期待される付加価値に関する期待を鮮明にすること、ドイツの防衛産業政策における防衛AIの役割を明確にすること、ドイツの国際的な防衛AIの野心を具体化すること、防衛AIソリューションの認証、資格認定、承認の現行制度を調整することである。ドイツ連邦軍は、防衛AIがドイツ連邦軍の能力をどのように高めるのかについて、より正確に説明する必要がある。これまでのところ、今日の能力定義は技術にとらわれないものでなければならないため、この関連性はせいぜい漠然としている。しかし、これでは既存の技術や技術コンセプトに対する嗜好が固まってしまう。この不足を解消するためには、防衛AIがいつどのような成熟度に達し、どのような能力と任務に役立つのかについて、ドイツ連邦軍がより明確に説明する必要がある。
このロードマップを提供する1つの方法は、能力開発者が第1波、第2波、第3波のAIをドイツ連邦軍の4つの能力ドメインとリンクさせることである。この指針文書は、ドイツ連邦軍共通の防衛AI能力到達目標と、各軍固有の防衛AI能力目標を明確にするために利用できる。この概要に基づき、ドイツ連邦軍は現在の防衛AIの不足点を特定することができる。緩和策に優先順位をつけることで、国または多国間の研究・技術（R&T）プロジェクトや調達プログラムを通じて、これらの不足に対処するためのロードマップを作成することができる。
そうすることで、ドイツ連邦軍は、コンピュータで生成された戦力や高性能シミュレーション環境のためにAIを使用する現在進行中のプロジェクトを十分に活用することに重点を置くべきである。これにより、モデリングとシミュレーションに関するこれまでの取組みと防衛AIを組み合わせ、能力開発だけでなく研究・技術（R&T）や調達管理を支援する新たな手段を生み出すことができる。これらの環境は、コンセプト開発と技術投入を加速するために、ドイツ連邦軍の既存の試験・検証ユニットとリンクさせるべきである。この目的のために、陸軍の既存の試験部隊を、防衛AIと防衛デジタル化を推進するための常設のドイツ連邦軍共通の試験ラボにすべきである。
防衛AIは、ドイツの－存在しない－国防産業政策において適切な役割をまだ見いだせていない。議論されているように、安全保障・防衛産業支援に関する政府の基本文書（capstone document）では、AIを国家重要技術（national key technology）と呼んでいるが、ドイツ国防総省の防衛AIコンセプトでは、「ドイツ連邦軍はAI関連イノベーションの推進役ではない」と論じている。これらの記述は矛盾しており、AIを活用してドイツの競争力を向上させるという全体的な到達目標にとって有害である。
第一に、敵対者に電磁スペクトラムを支配する機会を与えないために、ほとんど「データ禁輸（data abstinent）」でありながら、文脈と結果を認識する防衛AIに対するドイツ連邦軍のニーズに合致する民間事業者はほとんどない。技術開発の陣頭指揮を執る主要部隊としての役割を自ら放棄することで、ドイツ連邦軍は、ドイツ製の最先端防衛AIソリューションの需要先として事実上脱落することになる。
第二に、革新的な防衛AIソリューションを生み出す能力を民間企業に委ねることは、ドイツのスタートアップAIコミュニティの大半が自主的な民事条項に拘束されると考えれば、完璧なキャッチ22を生み出す。加えて、現在の防衛ビジネスチャンスを掴もうとする営利企業の関心と、欧州の社会分類の両義性を考えると防衛企業に資金を提供することに消極的な民間投資家の間にはミスマッチがある[166]。第三に、ドイツの既存の輸出およびデュアルユース規制スキームが防衛AIアルゴリズムの輸出をどのように考慮するかが不明確なままであるため、それによって商業用途にも適合する技術スタックを使用して防衛AIに取り組む商業企業は、過度の国際事業開発リスクに直面する可能性がある。
最後に、ドイツ連邦軍と産業界は、将来の防衛データ・エコシステムが運用される「条件（terms and conditions）」を明示する必要がある。これには、データへの無制限なアクセスを求めるドイツ連邦軍と、データの収益化を求める産業界との間でバランスを取る必要があるほか、元のデータの生成に関与していない利害関係者も巻き込んだデータ共有のダイナミズムを奨励する一般的な必要性もある[167]。
ドイツ国防省は、国際的な防衛AIの野心を明確にする必要がある。これまでのところ、ドイツの国際的な防衛AIの野心は、せいぜい萌芽的なものである。これは、ドイツ連邦軍が防衛AIの最適な利用方法を模索しているに過ぎないという事実を反映しているのかもしれない。しかし、具体的な国際的ビジョンの欠如は、ショルツ首相が2022年のツァイテンヴェンデ演説以来強調してきた防衛指導者の役割や、NATOやEUが防衛AI活動を強化している事実とは対照的である。
では、国家の防衛AIのフレームワークとはどのようなものだろうか？3つの出発点が考えられる。第一に、ドイツ連邦軍は、新設されるデジタル化センターと高性能インフラへのアクセスを国際的パートナーに提供することで、多国間の防衛AIを推進するためのハードウェアに焦点を当てた活動に集中することができる。ドイツが戦場でそれぞれのハードウェア対応サービスを提供することに成功すれば、これらのインフラ・コンポーネントは多国間の貴重なアセットとなり得る。第二に、ソフトウェア定義のフレームワーク国家は、特定のアプリケーションに焦点を当てるだろう。例えば、ドイツ連邦軍はAIを活用した赤部隊（red force）訓練や、多国籍軍の能力開発を支援するためのAIを活用したレッド・チーミングを考えることができる。将来戦闘航空システム（FCAS）や主要地上戦闘システム（MGCS）のような分散型マルチエージェント・システムをサポートするAIベースの意思決定方針も選択肢のひとつとなりうる。第三に、ドイツ連邦軍は、価値観に基づくエンジニアリングとシミュレーションを組み合わせることで、防衛AIの責任ある使用のための新しいデジタル・テスト・ラボをパートナーに提供し、倫理への強い関心をアセットに変えることができる。
ドイツ連邦軍は、将来の防衛AIソリューションをどのように認証、認定、承認するかを検討する必要がある。というのも、今日のシステムは、既存の防衛製品の改変に抵抗できる効果的な門番として、いわゆる「相手先商標製品製造業者（OEM）」に利益をもたらしているからだ[168]。しかし、ソフトウェアに起因する修正が、ソフトウェア開発者では「相手先商標製品製造業者（OEM）」が最終的な責任を負う防衛ソリューションの全体的な特性を変更する場合、その強力な役割はソフトウェア定義防衛（software-defined defense）を弱体化させる可能性が高い。このジレンマから抜け出す簡単な方法はないが、AIを強化したシミュレーション環境は、将来の防衛AIソリューションの特性と性能をテストするための選択肢を提供することができる。こうして得られたデジタル・ツインは、例えば、国際的なドイツ連邦軍の作戦中に収集されたミッション・クリティカルなデータや、AIによって強化された赤部隊（red force）の要素で補強することができる。
ノート
[1] Artificial Intelligence Strategy, p. 4.
[2] Ibid., pp. 4–5
[3] Artificial Intelligence Strategy of the German Federal Government. 2020 Update.
[4] This document only refers to AI in relation to data mining and data analytics. See: Konzeption der Bundeswehr, footnote 48.
[5] Verbovszky, German Structural Pacifism.
[6] Stengel, The Politics of Military Force, p. 102.
[7] Eberle, Discourse and Affect in Foreign Policy, p. 46.
[8] Biess, Frank, Republik der Angst, p. 31.
[9] Verbovszky, Structural Pacifism, p. 29.
[10] Ibid., p. 35.
[11] Ibid., p. 30.
[13] Verbovszky, Structural Pacifism, p. 204.
[14] Ibid., p. 38.
[15] Jasanoff, “Future Imperfect,” p. 4.
[16] Burri, “Imaginaries of Science and Society,” p. 233.
[17] Ibid.
[18] Kober/Schütz, Den Weltraum ordnen – Zukunftsvorstellungen und (New) Space Governance.”
[19] Burri, “Imaginaries of Science and Society,” p. 237; Artificial Intelligence Strategy, p. 8
[20] Burri, “Imaginaries of Science and Society,” p. 237, Kober/Schütz, “Den Weltraum ordnen.”
[21] Kober/Schütz, “Den Weltraum ordnen.”
[22] Burri, “Imaginaries of Science and Society,” p. 239.
[23] See for example: Mehr Fortschritt wagen, p. 145.
[24] Future Operating Environment 2023, pp. 7–11.
[25] See also: Krieg der Zukunft.
[26] Operative Leitlinien für die Streitkräfte (OpLLSK).
[27] Ibid. Para. 297–298.
[28] “Neben modernen Sensoren sowie Führungs- und Wirkmitteln wird künftig die Netzwerkinfrastruktur, d.h. die Befähigung, Daten zu übertragen, sie zu speichern und für Planungs- und Entscheidungsprozesse aller Art verfüg- und nutzbar zu machen, entscheidend sein. Die Interoperabilität solcher Datenclouds ist Voraussetzung für künftige Systeme. KI wird dabei zunehmend eine, alle Technologiefelder verbindende Rolle spielen und damit auch militärisch relevant. KI-Anwendungen, die den (Truppenführer) und seine Führungsgehilfen bei der Korrelation und Verarbeitung der Massendaten unterstützen, werden zunehmend relevanter. Da anzunehmen ist, dass gegnerische Akteure ihre technologischen Möglichkeiten ausschöpfen werden, kommt es zwingend darauf an, an diesen Entwicklungen teilzuhaben.” See: Ibid, para. 295.
「最新のセンサーや指揮・統制システムに加え、ネットワーク・インフラストラクチャー、つまりデータを転送し、保存し、あらゆる種類の計画や意思決定プロセスで利用・使用できるようにする能力が、将来的に極めて重要になる。このようなデータ・クラウドの相互運用性は、将来のシステムの必須条件である。AIはあらゆる技術分野をつなぐ役割をますます果たすようになり、そのため軍事にも関係してくる。部隊）指揮官とその指揮スタッフを支援し、大量のデータの相関と処理を行うAIアプリケーションは、ますます関連性を増していくだろう。敵対する主体が技術的な可能性を最大限に活用することが想定されるため、こうした開発に参加することが不可欠である」前掲
[29] “Orchestration of military activities across all domain and environments, synchronized with non-military, to enable the Alliance to deliver converging effects at the speed of relevance.” See: Ibid, para. 286.
「あらゆる分野と環境にわたる軍事活動の調整と非軍事活動との同期により、同盟が適切な速度で収束効果を発揮できるようにする」前掲
[30] Ibid., para. 290.
[31] Interview, 28 February 2023.
[32] Bousquet, The Scientific Way of Warfare, pp. 199–219.
[33] Strategische Leitlinie Digitalisierung, p. 7.
[34] Färber, “Digitalisierung der Bundeswehr,” p. 225.
[35] Soare/Singh/Nouwens, Software-defined Defence, p. 2.
[36] Audio statement by Gen Michael Vetter, published via Welchering, “Von der Bundeswehr zur digitalen Verteidigungsarmee?”
[37] Datenstrategie GB BMVg.
[38] Layton, Evolution not Revolution, p. 10; Payne, Bright Prospects – Big Challenges, pp. 10–11; Kahn, Risky Incrementalism, pp. 13–15; Engen, When the Teeth Eat the Tail, pp. 14, 16.
[39] Datenstrategie GB BMVg, para. 106, 102.
[40] Ibid., para. 206.
[41] Interviews, 25 March 2022 and 6 February 2023.
[42] “Der Erfolg des Einsatzes von KI in der Bundeswehr steht dabei im direkten Zusammenhang mit der Quantität und Qualität der Daten, mit denen diese lernt bzw. umgeht.” See: Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich es Bundesministeriums der Verteidigung, p. 2.
「ドイツ連邦軍におけるAI活用の成否は、AIが学習し扱うデータの量と質に直結する。」参照：人工知能。連邦国防省のポートフォリオにおける使用、p. 2.
[43] “Technologie (…) bei der Maschinen mit hochentwickelten Algorithmen Aufgaben übernehmen, für deren Bewältigung eine – wie auch immer geartete – Intelligenz notwendig ist und die bisher vor allem oder ausschliesslich menschlicher Entscheidungsfindung oder Handlung bedurfte.” Ibid., p. 6.
「高度に発達したアルゴリズムを持つ機械が、知性を必要とする作業（その種類が何であれ）を担う技術で、これまでは主に、あるいは専ら人間による意思決定や行動が必要だった」前掲p.6
[44] Ibid., pp. 8–9.
[45] This notion is also gaining prominence in NATO with the most recent science and technology trends report making explicit reference to it. See: Science & Technology Trends 2023–2043. Volume 2, pp. 27–28.
[46] Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich des Bundesministeriums der Verteidigung, pp. 10–11.
[47] “KI ist keine explizite militärische Fähigkeit und die Bundeswehr ist im Bereich KI nicht der Treiber der Innovation. Der wirtschaftlichen Bedeutung von KI entsprechend sind hier Privatunternehmen Treiber der Technologieentwicklung. Der künftige Einsatz von KI in der Bundeswehr leitet sich damit zu einem grossen Anteil aus der Adaption von zivilen/kommerziellen Entwicklungen und Anwendungen ab.” See: Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich des Bundesministeriums der Verteidigung, p. 13.
「AIは明確な軍事能力ではなく、連邦軍はAI分野の技術革新の推進役ではない。AIの経済的重要性に伴い、民間企業が技術開発の推進役となっている。そのため、連邦軍におけるAIの将来的な利用は、民間／商業的な開発・応用の適応によるところが大きい。」参照：人工知能。連邦国防省のポートフォリオにおける使用、p. 13.
[48] “Mit KI kann in der Zukunft ein euer Grad vernetzter Operationsführung erreicht werden. Im Extremfall könnte KI sogar wesentliche Aspekte künftiger Kriegsführung revolutionieren, indem bspw. Die Funktionskette vom Sensor zum Effectors bzw. das Gefecht noch weitauspräzisere und schneller, aber auch weiträumiger und variabler gestaltet werden kann, neue Grade der Automatisierung und Datenübertragung sowie Verarbeitung erreicht oder völlig neue Wirkkonzepte in Mischformen (hybride Teams aus Mensch und KI-Unterstützung) ermöglicht werden. Damit könnte KI entscheidend für die Überlebensfähigkeit jedes Akteurs auf dem Gefechtsfeld der Zukunft werden.” See: Ibid., p. 17.
「AIを使えば、将来、より高度なネットワーク作戦を実現することが可能になる。極端な場合、AIは、例えば、センサーからエフェクターや戦闘までの機能的連鎖をより正確かつ高速にする一方で、より広範で可変的なものにしたり、新たなレベルの自動化やデータ伝送・処理を実現したり、混合形態（人間とAIの支援によるハイブリッド・チーム）によるまったく新しい行動概念を可能にしたりすることで、将来の戦争の重要な側面に革命をもたらす可能性さえある。こうしてAIは、未来の戦場におけるすべてのプレーヤーの生存率にとって決定的な存在となる可能性がある」前掲、p.17
[49] Ibid., p. 15.
[50] Interview, 6 February 2023.
[51] Wie kämpfen Landstreitkräfte künftig?; Digitalisierung von Landoperationen.
[52] Künstliche Intelligenz in den Landstreitkräften, p. 10.
[53] Ibid., pp. 5–7. See also: Brendecke/Doll/Kallfass, “Der Führungsprozess von morgen,” p. 71.
[54] Künstliche Intelligenz in den Landstreitkräften, p. 12.
[55] Autorenteam Luftwaffe, “Der Einfluss künstlicher Intelligenz bei Führung von Luftoperationen der Zukunft”, pp. 65–68.
[56] Interviews, 23 February 2023 and 14 March 2023.
[57] “Von Big Data zu KI: Zweite Ausbaustufe des Gemeinsamen Lagezentrums CIR;” Färber, “Digitalisierung der Bundeswehr,” p. 231.
[58] Mehr Fortschritt wagen, p. 146.
[59] “Der gesellschaftliche Diskurs zum Gesamtthema KI und die mit deren Anwendung verbundenen Chancen und Risiken kann nicht alleine durch das BMVg gesteuert oder gestaltet werden, da die militärischen Anwendungsbereiche nur einen kleinen Teil des Gesamtthemas darstellen.” See: Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich des Bundesministeriums der Verteidigung, p. 10.
「AI の全体的なテーマとその応用に伴う機会とリスクに関する社会的議論は、軍事応用分野が全体的なテーマのほんの一部に過ぎないため、連邦国防省だけで制御したり形作ったりすることはできない」参照：人工知能。連邦国防省のポートフォリオにおける使用、p. 10.
[60] “The debate on responsible AI in a military context should not have a predominant focus on ethical issues regarding (lethal autonomous weapon systems.” See: Meerveld/Lindelauf/Postma/Postma, “The irresponsibility of not using AI in the military,” p. 4.
[61] Ehlke, “Interview mit Generalleutnant Dr. Ansgar Rieks,” S. 18
[62] “Der Mensch muss allein deshalb Teil der Entscheidungen bleiben, weil KI in keiner Phase den Menschen mit dessen Innovation, Überraschungsfähigkeit, Werten, persönlichen Erfahrungen, Vertrauen und Emotionalität, insbesondere der Kameradschaft ersetzen kann.” See: Bock/Schmarsow, “Gedanken zum Einsatz von KI beim militärischen Führen und Entscheiden”, p. 154.
「人間が意思決定プロセスの一部であり続けなければならないのは、AIが革新性、驚きを与える能力、価値観、個人的な経験、信頼感、感情性、特に仲間意識など、どの段階においても人間に取って代わることができないからにほかならない」参照：Bock/Schmarsow, 「軍事的リーダーシップと意思決定におけるAIの活用に関する考察」, p. 154.
[63] For more on the role of institutional thinking and tacit knowledge in facilitating or preventing military innovation, see: Jensen/Whyte/Cuomo, Information in War, pp. 35–36, 40–46.
[64] Interview, 22 February 2023.
[65] Interview, 22 February 2023. See also: Rieks, “Digitalisierung der Streitkräfte,” p. 104.
[66] For more on the standard, see: https://www.iso.org/standard/84893.html (last accessed 27 March 2023).
[67] Interview, 7 February 2023. See also: Hofstetter/Verbovszky, How AI Learns the Bundeswehr’s “Innere Führung.”
[68] “Kann Künstliche Intelligenz wertekonform sein?”
[69] https://www.fcas-forum.eu/en (last accessed 27 March 2023).
[70] Koch, “Elements of an Ethical AI Demonstrator for Responsibly Designing Defence Systems.”
[71] We respect information classification levels and thus remain generic in describing the relevant projects. Whenever possible, we provide references to public source for additional information.
[72] Borchert, “The Rocky Road to Networked and Effects-Based Expeditionary Forces,” pp. 83–107.
[73] Operative Leitllinien für die Streitkräfte, para. 271.
[74] Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich des Bundesministeriums der Verteidigung, pp. 17–18.
[75] Interview, 28 February 2023.
[76] Interview, 23 February 2023.
[77] Interview, 18 March 2022.
[78] Interview, 23 February 2023.
[79] “Wie KI bei der Vorhersage des Weltraumwetters hilft.”
[80] Interview, 25 March 2022.
[81] Azzano et al., “The responsible use of AI in FCAS.”
[82] MITA stands for “Military Internet of Things für taktische Aufklärung” or military internet of things for tactical reconnaissance.
[83] BWI, “Generalinspekteur lässt sich KI-gestützte Aufklärung vorführen.”
[84] Presentation at the University of the Bundeswehr/Hamburg, 15 March 2022; written communication, 22 July 2022.
[85] Azzano et al., “The responsible use of AI in FCAS.”
[86] ESAS stands for “elektromagnetische Störfestigkeit autonomer Systeme.” For more, see: https://dtecbw.de/home/forschung/hsu/projekt-esas/projekt-esas (last accessed 27 March 2023).
[87] For more, see: https://dtecbw.de/home/forschung/unibw-m/projekt-missionlab/projekt-missionlab (last accessed 27 March 2023).
[88] Interview, 2 March 2023.
[89] ErzUntGlas stands for “Erzeugung eines gläsernen Gefechtsfelds zur Unterstützung dynamischer Operationen” or producing a “glass battlefield” to support dynamic operations.
[90] Wiegold, “Studie fürs ‘gläserne Gefechtsfeld’ Drohnen und KI”; “Live-Demonstration Aufklärung im ‘Gläsernen Gefechtsfeld’.”
[91] AuGe stands for “Automatisierte Geländebeurteilung im militärischen Führungsprozess zur Beschleunigung der Entscheidungsfindung” or automated terrain evaluation as part of the military command process to accelerate decision-making.
[92] Interview, 14 November 2022.
[93] The “kill chain” is a popular military term to describe the link between C4/C5, ISR and precision effects.
[94] Interview, 14 November 2022.
[95] Azzano et al., “The responsible use of AI in FCAS;” https://fcms-germany.net/ (last accessed 27 March 2023).
[96] Dean, “Main Ground Combat System (MGCS): A Status Report.”
[97] Borchert/Brandlhuber/Brandstetter/Schaal, Free Jazz on the Battlefield, p. 11.
[98] Strategiepapier der Bundesregierung zur Stärkung der Sicherheits- und Verteidigungsindustrie, p. 3.
[99] Borchert/Schütz/Verboszky, “Unchain My Heart,” pp. 433, 437–438, 447; Hagebölling/Barker, Ethik und einsatzfähig, p. 6
[100] For more, see: https://www.bundeswehr.de/de/organisation/cyber-und-informationsraum/kommando-und-organisation-cir/kommando-cyber-und-informationsraum/zentrum-digitalisierung-der-bundeswehr (last accessed 27 March 2023).
[101] For more, see: https://www.cyberinnovationhub.de/en/ (last accessed 27 March 2023).
[102] For more, see: https://www.bwi.de/ (last accessed 27 March 2023).
[103] “Test- und Versuchskräfte in Munster aufgestellt.”
[104] Borchert/Schütz/Verbovszky, “Unchain My Heart”, p. 437.
[105] For more, see: https://www.bmbf.de/bmbf/de/forschung/digitale-wirtschaft-und-gesellschaft/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz_node.html (last accessed 27 March 2023).
[106] Artificial Intelligence Strategy of the German Federal Government. 2020 Update, p. 10.
[107] For more, see: https://www.dfki.de/web (last accessed 27 March 2023).
[108] For more, see: https://dtecbw.de/home (last accessed 27 March 2023).
[109] Together with France, Germany also maintains the German-Franco Research Institute Saint-Louis with a focus on energetic and advanced protective materials, flight techniques for projectiles, laser technologies as well as protection technologies, security, and situational awareness. For more on this institute, see: https://www.isl.eu/en/research (last accessed: 27 March 2023).
[110] For more, see: https://www.vvs.fraunhofer.de/en/members.html (last accessed: 27 March 2023).
[111] For more, see: https://www.dlr.de/EN/research/research.html (last accessed: 27 March 2023).
[112] For more, see: https://www.21strategies.com/ (last accessed 27 March 2023).
[113] For more, see: https://www.aleph-alpha.com/ (last accessed: 27 March 2023).
[114] For more, see: https://www.datamachineintelligence.eu/ (last accessed: 27 March 2023).
[115] For more, see: https://www.hattec.de/ (last accessed: 27 March 2023).
[116] For more, see: https://helsing.ai/ (last accessed: 27 March 2023).
[117] For more, see: https://traversals.com/ (last accessed: 27 March 2023).
[118] According to the survey around 58% of all startups work on software and IT services followed by consulting, advertising and financial services (approximately 19%) and engineering and research and development services (around 7%). See: KI-Startups in Deutschland, pp. 6, 12.
[119] Interview, 14 February 2023.
[120] Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich des Bundesministeriums der Verteidigung, p. 20.
[121] Erster Bericht zur Digitalen Transformation des Geschäftsbereichs des Bundesministeriums der Verteidigung, p. 16.
[122] Interviews, 25 March 2022 and 14 March 2023.
[123] Färber/Bibow, “Die Multi Domain Combat Cloud für die vernetzte Operationsführung,” pp. 55–58.
[124] Interview, 22 February 2023.
[125] For a general overview, see: https://www.bundeswehr.de/de/organisation/heer/organisation/faehigkeiten/digitalisierung (last accessed 27 March 2023).
[126] Künstliche Intelligenz in den Landstreitkräften, p. 14–15, 19–20.
[127] Interview, 22 February 2023. For more on the center, see: Systemzentrum Digitalisierung Dimension Land, para. 301–315.
[128] Interview, 25 March 2022.
[129] The Navy Chief announced his intention to create this position in April 2022. For more, see: Inspekteur der Marine – Absicht 2022, p. 5.
[130] Interviews, 23 February 2023 and 14 March 2023.
[131] For more, see: https://www.bundeswehr.de/en/organization/the-cyber-and-information-domain-service (last accessed 27 March 2023).
[132] Fleischmann, “Das Zentrum Digitalisierung der Bundeswehr und Fähigkeitsentwicklung Cyber- und Informationsraum,” p. 36.
[133] For more, see: https://www.bundeswehr.de/de/organisation/cyber-und-informationsraum/aktuelles/das-ki-labor-eine-explorative-lern-und-entwicklungsumgebung-5514392 (last accessed 27 March 2023).
[134] The five-year duration has been defined by the special law on the Sondervermögen. See: §1 Gesetz zur Finanzierung der Bundeswehr und zur Errichtung eines “Sondervermögens Bundeswehr” und zur Änderung der Bundeshaushaltsordnung.
[135] By contrast, the German government has pledged to spend €5bn until 2025 to implement the national AI strategy. See: https://www.bmbf.de/bmbf/de/forschung/digitale-wirtschaft-und-gesellschaft/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz_node.html (last accessed 27 March 2023).
[136] Gesetz zur Finanzierung der Bundeswehr und zur Errichtung eines “Sondervermögens Bundeswehr” und zur Änderung der Bundeshaushaltsordnung, p. 1034.
[137] Gesetz über die Feststellung des Bundeshaushaltsplans für das Haushaltsjahr 2023, Einzelplan 14, pp. 69–70.
[138] Ibid., pp. 45, 48–49.
[139] Gesetz zur Finanzierung der Bundeswehr und zur Errichtung eines “Sondervermögens Bundeswehr” und zur Änderung der Bundeshaushaltsordnung, p. 1033.
[140] The respective budget line includes spending on defense AI as well as land and sea-based navigation and mobile navigation in a Navigation Warfare (NAVWAR) environment.
[141] This includes projects GhostPlay and ESAS discussed in section 3.1 and the (K)ISS project that develops AI-based diagnosis solutions for the International Space Station.
[142] This is a rough estimate as most figures are not publicly available.
[143] https://metis.unibw.de/en/ (last accessed 27 March 2023).
[144] Interviews, 18 and 21 March 2022. For more, see: Schurad, “Mit künstlicher Intelligenz der Zukunft auf der Spur,” pp. 10–12.
[145] “Hensoldt präsentiert Radarwarner auf KI-Basis;” “Hensoldt equips Bundeswehr NH90 helicopter with state-of-the-art protection systems.”
[146] Ilg, “Militär-Projekt: Mit künstlicher Intelligenz durch Wände schauen.”
[147] Penney, “Short-range square off.”
[148] In particular, the Federal Audit Office warned of overspending and argued that development and procurement tasks should not be mixed. For more, see: Wiegold, “Nach Rechnungshof-Kritik: Weniger Projekte im Bundeswehr-Sondervermögen;” https://www.bundeswehr.de/de/organisation/ausruestung-baainbw/ruestungsprojekte/lfk-sys-see-luft-u212a-idas- (last accessed 27 March 2023).
[149] “Deutsche Marine: Vertrag für 600 RAM Block 2B unterzeichnet;” https://www.bundeswehr.de/de/ausruestung-technik-bundeswehr/seesysteme-bundeswehr/korvette-k130 (last accessed 27 March 2023).
[150] “SeaRAM Anti-Ship Missile Defence System;” https://www.diehl.com/defence/de/produkte/lenkflugkoerper/#ram (last accessed 27 March 2023).
[151] “Heimatschutz durch künstliche Intelligenz;” “BWI entwickelt innovative KI-Lösungen für die Bundeswehr.”
[152] Künstliche Intelligenz im Geschäftsbereich der Bundesregierung, p. 11.
[153] “BWI entwickelt innovative KI-Lösungen für die Bundeswehr.”
[154] MINT stands for mathematics, informatics, natural science, and technology.
[155] Künstliche Intelligenz. Nutzung im Geschäftsbereich des Bundesministeriums der Verteidigung, p. 21–22.
[156] Interviews, 22 February 2023.
[157] Interview, 25 February 2023.
[158] Künstliche Intelligenz in den Streitkräften, p. 12.
[159] Interview, 7 March 2023.
[160] Interview, 7 March 2023.
[161] Interview, 25 March 2022.
[162] Interviews, 22 February 2023 and 14 March 2023.
[163] Interview, 25 March 2022.
[164] Interview, 7 March 2023.
[165] Systemzentrum Digitalisierung Dimension Land, para. 335.
[166] Borchert/Schütz/Verbovzsky, “‘Unchain My Heart’,” p. 433, 434, 445, 446.
[167] For more on this aspect, see: Gutachten der Datenethikkommission der Bundesregierung, pp. 145–148.
[168] Interview, 14 March 2022.
