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(lineofdeparture.army.mil)人工知能を活用した戦術レベルでの標的指定の強化
(訳者前書き)この記事は米陸軍の学術研究情報などを紹介しているLine of Departureに掲載された軍によるAI利用を積極的に推進する立場から書かれたもの。私の立場とは正反対だが、米軍がAIをどのようなものとして利用しようとしているのかを端的に知ることのできる記事として紹介する。機械翻訳(DeepL)を下訳として校正をほどこした。(としまる)
ジョン・A・ロビンソン・イーグル・ライティング賞受賞作
著者：クリフォード・A・バクスター一等准尉（WO1）、WOBC第004-23期生
記事掲載日： 2024年3月1日、『Field Artillery』2024年第1号
読了時間：7分未満
図版はAIソフトウェアで作成された。
絶えず変化し続ける現代戦の状況において、人工知能（AI）は軍事作戦、とりわけ戦術レベルでの標的指定の強化において、ゲームチェンジャーとなる理論として台頭してきた。人間主導の戦術レベルでの標的指定における問題は、認知処理の制約や、急速に変化する敵戦闘員の複雑さ、そして敵の迅速な移動能力のために、迅速な捕捉、精密な標的指定、最適な意思決定を達成する上で本質的な限界がある点にある。AI駆動の標的指定システムは、精度、正確性、およびセンサーから射手への能力に革命をもたらし、軍事作戦の有効性と効率を前例のない高みへと引き上げることができる。AIアルゴリズムと高度なデータ処理の力を活用することで、指揮官は包括的かつインテリジェントな意思決定フレームワークに依拠できるようになる。これにより、優れた標的識別が保証され、付随的被害が最小限に抑えられ、戦場での決定的な優位性が得られる。本記事では、戦術レベルの標的指定を強化するAIの驚くべき影響について掘り下げ、現代戦争の様相を一新するであろう、精度、正確性、およびセンサーから射手への連携能力における目覚ましい向上に焦点を当てる。
AI駆動型システムは、戦術的標的指定における精度と正確性を大幅に向上させることができる。従来の標的指定手法は、多くの場合、疲労やストレス、人為的ミスに陥りやすい人間のオペレーターに依存している。一方、AIアルゴリズムは膨大な量のデータを迅速かつ正確に分析できるため、標的の識別と追跡の精度向上につながる。コリンズ・エアロスペースCollins Aerospaceの研究者たちは、精密標的指定におけるAIの利点を実証した。彼らは、戦場上の潜在的な脅威を識別・追跡するAIベースのシステムを開発した。このシステムは標的認識精度を向上させ、人間のオペレーターを迅速に支援し、交戦時の精度を高めた（Tactical et al. (TITAN), n.d.）。リアルタイムの分析と意思決定支援を提供するAI駆動型システムは、急速に変化する戦場の状況において極めて重要である。AI駆動型システムは、センサー、無人航空機（UAV）、衛星など、複数の情報源からのデータを処理し、指揮官に最新の情報と洞察を提供することで、より的確かつ迅速な意思決定を可能にする。軍事作戦へのAI統合に関するRANDコーポレーションの研究では、AI駆動型システムが膨大なデータを分析し、人間のオペレーターよりも迅速かつ効果的に攻撃を検知・分析・対応できることが強調された（RAND Corporation, 2020）。この能力は状況認識を向上させ、軍関係者が新たな脅威に迅速に対応するのを助ける。
戦術的標的選定において、環境要因を考慮して最適な弾道を算出するAIアルゴリズムは、兵器の弾道決定において重要な役割を果たす。風速、湿度、地形、その他の変数は、標的捕捉の精度に影響を及ぼし得る（Sentient et al., 2023）。人工知能アルゴリズムは、弾道計算の際にこれらの要因を考慮に入れることができ、より正確な着弾点を実現する。このシステムは、特に厳しい気象条件下において、従来の弾道計算手法よりも優れた精度を提供し得る。
付随的損害や意図しない被害を最小限に抑えることは、大規模な戦闘作戦における極めて重要な評価項目である。人工知能は、環境を分析し、民間人への潜在的なリスクを特定し、代替の交戦戦略を提案することで、こうしたリスクの軽減を支援できる。国際赤十字委員会（ICRC）は、AI駆動型の標的選定システムに倫理的配慮を組み込むことの重要性を強調している（ICRC, 2022）。AIを用いて潜在的な付随的被害を予測することで、軍は民間人の安全を優先した、より情報に基づいた意思決定を行うことができる。
人工知能は、標的の優先順位付けや兵器運用を大幅に改善し、最も重大な脅威に対して適切な弾薬を用いて対処することを保証できる。機械学習アルゴリズムは、過去の交戦データから学習し、標的指定の有効性を最適化するために戦略を適応させることができる。米国防総省は、AIベースの標的優先順位付けシステムが従来の方法よりも優れた性能を発揮したことを確認した。AI駆動型システムは、資源の消費を最小限に抑えつつ、重要標的を無力化する成功率が高いことを実証した（Vergun, 2022）。
「センサー・トゥ・シューター」の機能強化は、火力支援における重要な課題の一つである。「センサー・トゥ・シューター」とは、センサーデータを効率的かつ適時に活用して、潜在的な脅威を特定し、攻撃を行うことを指す。人工知能アルゴリズムは、レーダーシステム、無人航空機（UAV）、監視カメラなど、様々なセンサーからのデータを分析することで、このプロセスに革命をもたらすことができる。機械学習技術を活用することで、AIは人間のオペレーターよりも正確にパターンを識別し、異常を検知し、潜在的な標的を認識することができる。Albon（2022）による研究では、AIを活用したセンサー・トゥ・シューターシステムが、従来の方法と比較して標的識別精度の向上を達成したことが実証された。この向上は、AIが複数のデータソースを同時に処理できる能力に起因しており、これにより標的の認識が高速化され、誤検知率が低減された。処理時間の短縮は、標的への攻撃の迅速化に寄与し、標的を攻撃する機会を逃すリスクを低減する。戦術的標的指定における課題の一つは、潜在的な標的を特定してから攻撃を実行するまでに要する時間である。従来のワークフローでは手動によるデータ分析や調整が必要であり、時間的制約のある状況では致命的な遅延を招く恐れがある。人工知能は、データ処理、標的選定、兵器割り当てを自動化することで、このプロセスを効率化する可能性を秘めている（Grand-Clément, 2023）。こうした技術的進歩を踏まえると、AI駆動型の戦術的標的選定システムは、処理時間を最大70％短縮する能力を有している。AIアルゴリズムは、受信したセンサーデータを分析し、あらかじめ定義された基準に基づいて標的の優先順位を付け、攻撃に最適な兵器を提案することができる。AIが提案した攻撃基準を承認し、兵器システムの責任ある倫理的な運用を確保する上で、人間の介入は不可欠である。この処理時間の短縮により、新たな脅威への迅速な対応が可能となり、戦術作戦の全体的な有効性が向上する。
AIシステムの統合を成功させるためには、軍関係者にAIの能力と限界について教育する訓練プログラムを設計しなければならない。人工知能は、戦場における意思決定プロセス、データ分析、状況認識を大幅に強化する可能性がある（Sentient et al., 2023）。しかし、兵士や指揮官はAIの能力の限界を理解し、自動化システムへの過度な依存を避ける必要がある。AIの潜在的な強みと弱みについて包括的な教育を行うことで、軍関係者は十分な情報に基づいた意思決定を行い、任務目標を達成するためにAI技術を効果的に活用できる。
軍事作戦において最適な成果を上げるためには、人間とAIシステムとの効果的な連携が不可欠だ。人間と機械の連携に関するベストプラクティスを確立するには、AIの機能と人間の専門知識に対する深い理解が必要である。訓練プログラムでは、兵士や指揮官に対し、AIシステムと効果的にコミュニケーションをとる方法、AIが生成した知見を解釈する方法、そして状況に応じた適切な意思決定を行う方法を教えるべきだ。協働は、単なる技術の統合としてではなく、人間の判断とAIの知見が互いに補完し合い、作戦全体の有効性を高める相乗的なパートナーシップとして捉えるべきである。
「イン・ザ・ループ」と「オン・ザ・ループ」は、人工知能の分野における2つの重要な概念であり、AIシステム内での人間の関与と制御の異なるモードを強調している。「イン・ザ・ループ」とは、人間が積極的に関与し続け、AIの意思決定に直接影響を与えるシナリオを指す。この関与により、AIは人間の監督下で動作し、あらかじめ定義された倫理的・規制上のガイドラインを遵守することが保証される（Mazzolin, 2020）。一方、「オン・ザ・ループ」は、より高レベルの監督アプローチを指し、人間がAIシステムのパフォーマンスを監視・管理し、必要な場合にのみ介入することで、AIがより独立して機能できるようにするものである（Model Artificial Intelligence Governance Framework, 2020）。これら2つのモードの適切なバランスを見出すことは、AIシステムの能力を最適化しつつ、責任ある説明可能な導入を確保するために極めて重要である。
結論として、人間主導の戦術レベルでの標的選定における課題は、主に認知処理の限界や刻々と変化するシナリオの複雑さによって引き起こされる、迅速な目標捕捉、精密な標的選定、および最適な意思決定に対する固有の制約に起因する。AIの統合により、AI主導の標的選定システムを通じて達成された、精度、正確性、およびセンサーから射手への能力における著しい向上が際立つことになる。この進展は、軍事作戦において比類のない有効性と効率性を備えた時代を切り開くものである。さらに、技術の絶え間ない進化とAIアルゴリズムの高度化により、戦術的標的指定においてさらなる革新が期待される。この統合的アプローチは、現代の紛争を乗り切るための、より安全で戦略的な道筋を提供する。
