指揮統制システムは、戦場の情報を集め、指揮官が状況を判断し命令を下す軍の神経網である。ここにAIが導入されることで、情報を分析し判断した後の命令伝達のプロセス全体が変わることは避けられない。AIシステムの導入は、新たな戦闘装備を導入することとは次元が異なる。部隊の訓練方法や教義、誰が何を承認するかも再定義する必要があり、軍の運営全般を変える改革である。
軍事大国であるアメリカと中国は、すでにそれぞれの方法でこの問題に取り組んでいる。まず、アメリカ国防総省は、6月25日に「エージェントネットワーク」を発足させた。このシステムは、国防情報・作戦システムに入力されるデータを継続的に分析し、重要な状況を整理し、指揮官が数秒以内に複数の対応策を検討できるよう支援する。戦闘管理や意思決定支援だけでなく、攻撃対象を見つけ確認する標的処理にも活用できる。しかし、標的を選び攻撃を決定する権限は指揮官に残されており、開発と配備の過程で試験と運用評価、監督を受けることになっている。
米陸軍は次世代指揮統制システム（NGC2）を開発する際、前線部隊が直接参加するようにした。昨年9月から第4歩兵師団と第25歩兵師団の兵士と指揮官が訓練で試作品を運用し、見つけた問題点や改善意見を開発チームに伝え、開発チームはそれを次の試作品に反映させた。開発事業には60社以上が参加しており、必要に応じて企業を追加したり交代させたりすることができる。米陸軍は7月末に大規模訓練を終えた後、NGC2を全軍に拡大する準備が整ったと発表し、第4歩兵師団は今後1年間、このシステムを活用した戦闘方法を洗練させ、そのノウハウを陸軍全体と共有することにした。
中国の場合、今年8月に国営CCTVが空軍の「知能型攻撃計画システム」を公開した。このシステムは、数百の標的と数十の編隊が同時に動く状況で、標的を選び火力を配分して攻撃順序を決定するプロセスをAIが支援するものである。中国軍は100以上の戦術単位が参加した大規模訓練にこのシステムを投入し、空軍のさまざまな任務で既に使用していると明らかにした。実際の性能は別として、中国軍がAIを作戦計画段階で活用していることは明らかである。
このようにAIが作戦計画を策定し始めると、誰が何を承認し責任を持つのかという新たな問題が浮上する。9月30日、中国中央軍事委員会の機関紙『解放軍報』には「規範がアルゴリズムより先である」という寄稿が掲載された。AIを既存の指揮や訓練手続きに部分的に組み込むだけでは効率を高める道具に過ぎないとし、編成や指揮権、訓練体系、データ管理、倫理・法規を一緒に改める必要があると主張した。射撃権限は人間が持つべきだが、権限を細分化し、開発者やデータ提供者、指揮官、運用者の責任の境界を明確にすることを提案している。個人の寄稿であるため、中国軍の公式方針とは見なせないが、最終的な射撃権限を人間が持つべきだという考えは、アメリカがエージェントネットワークで標的決定を指揮官に残したことと共通している。
両国の事例から見ると、AIを指揮体系に組み込むことは技術開発の領域にとどまらない。米陸軍は部隊が試作品を使用しながら見つけた問題を次の開発に反映させる循環構造を作り、米国防総省はAIに任せる範囲と人が承認するポイントを事前に定めている。これらの措置は、技術開発と部隊運用、権限・規範の整備が共に動かなければ体系が適切に機能するという判断から出たものである。李大統領が述べた「国防態勢全般の再設計」も、技術を作った後に我が軍がそれをどのように使用し、その過程で浮かび上がった問題をどのように制度と技術に還元するかにかかっている。
我が軍もこのような新しいシステム導入の出発点に立っている。10月12日、京畿道のパンギョにある陸軍拠点が全国5か所の国防人工知能転換（AX: AI Transformation）拠点の中で初めて開設された。パンギョ拠点は、ロボットやドローンのように現実空間で動く装置に入るフィジカルAIに集中している。仮想戦場環境を作り、ロボットとAIモデルを学習させ、実際の環境で試験・検証を行う実証も担当する。認可された民間企業がセキュリティ管理の下で軍データを活用する安心ゾーンとGPUなどの研究インフラも整備されている。指揮統制と直接関わる課題は、今後開設されるソウル・龍山の合同参謀本部拠点が担当する。合同参謀本部は、ここでAI基盤の戦略的意思決定支援モデルと、陸・海・空・宇宙・サイバー戦力を一体にまとめて指揮する合同戦域指揮統制（JADC2: Joint All-Domain Command and Control）実証課題を実施する計画である。
合同参謀本部の実証が拠点内の研究課題で終わると、米陸軍のように部隊経験が再び開発に戻る循環システムは生まれにくい。米陸軍は2つの師団が10か月近く実際の訓練で試作品を運用した結果を基に全軍に拡大することを決定した。合同参謀本部も合同訓練に試作品を正式に投入するスケジュールを最初から実証計画に反映させる必要がある。武器の購入方法も障害となる可能性がある。要件を確定し業者を決定した後、数年にわたって開発する現在の調達手続きでは、訓練から出た要求を次の開発に反映させることが難しいからである。米陸軍が60社以上の企業を必要に応じて入れ替えるのも、このような問題意識から来ているのだろう。2027年に推進する合同指揮統制システム（KCCS: Korea Command and Control System）事業からは、ソフトウェアを継続的に修正する契約方式と業者交代基準を整備する必要がある。権限と責任も試作品が訓練場に入る前に定めるべきである。誤りが生じた際に開発者、運用者、指揮官がそれぞれどのような責任を負うのかが明確でなければ、これを試験する部隊はAIの提案を使用しないだろうし、これは循環を始めることすら難しくする。
AI指揮体系は、前線部隊で運用しながら明らかになった問題がソフトウェア改善や教義・指揮手続きの改訂につながるとき、初めて戦力の礎となることができる。特に兵力が減少する問題に直面している状況では、この体系を安定的に運用できる熟練した人材を確保し、その経験を積むことが何より重要である。AI時代の強軍育成は、実際の訓練場で確認した問題をどれだけ早く修正し全軍に適用するかで決まるだろう。長い平和の中で実戦経験が不足している軍にとって、最先端のシステムを導入することよりも、実戦に近い訓練を通じてシステムを習得することがより切実である。
筆者の主な経歴
▲ 京畿研究院 AI研究室 研究員 ▲ 漢陽大学 戦略情報学科 兼任教授 ▲ 大統領直属 基本社会委員会 地方政府特委員 ▲ 経済人文社会研究会 海外機関評価委員
* この記事はAIによって翻訳されました。
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