AIは人間に代わって戦争を決めるのか

――ウクライナ戦争から考える「人とAIの役割」

はじめに――戦場にAIが入るということ

AIは戦場から人間を追い出すのだろうか。

自律型ドローン、画像認識、衛星情報の解析、標的候補の抽出、行動予測、サイバー防御、情報戦――。ウクライナ戦争をめぐる報道には、AIが戦争のあり方を根底から変えつつあることを示す言葉が並ぶ。

しかし、現在起きている変化を「人間の仕事をAIが代行する」とだけ捉えると、本質を見誤る。

ウクライナで進んでいるのは、単なる兵器の自動化ではない。戦場で生じる大量の情報を収集し、結び付け、意味のある形に変換し、行動へつなげるという、意思決定の連鎖全体の変化である。

そこで問われているのは、AIを使うべきか否かではない。

AIが分析し、予測し、選択肢を提示する時代に、人間は何を考え、何を決め、何に責任を負うのか。

この問いは、軍事組織だけのものではない。企業経営、行政、危機管理、研究開発など、AIを意思決定に組み込もうとするあらゆる組織に共通する。

本稿では、ウクライナ戦争を一つの手掛かりとして、AI時代における人間と機械の役割を考える。

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1　「AI戦争」という言葉が覆い隠すもの

「AI戦争」という言葉からは、AIが自ら戦況を判断し、兵器を動かし、攻撃目標を決める姿が想像されやすい。

だが、実際の戦場におけるAIの利用は、より広範であり、同時に限定的でもある。

ウクライナでは、複数のセンサー、無人機、衛星画像、映像、位置情報などを統合する戦闘管理システムDELTAが運用されている。そこには、映像から車両や装備を検出するAI機能も組み込まれている。（注1）

一方、こうした技術が戦争全体を自律的に統制しているわけではない。AIの利用は、情報解析、目標識別、航法支援、無人機運用など、特定の機能を中心としており、その多くは実験、改良、運用上の適応を繰り返している段階にある。（注2）

したがって、ウクライナ戦争を「AIが人間に代わって戦う戦争」と理解するのは正確ではない。

より本質的な変化は、

人間が従来担ってきた認知的作業の一部をAIが引き受け、人間の判断の位置と意味が変わり始めていること

にある。

AIは、人間よりも大量のデータを、高速かつ継続的に処理できる。人間が見落とす微細な変化や相関関係を検出し、複数の可能性を短時間で比較することもできる。

しかし、データから何を読み取るべきか、どの目的を優先するか、どのリスクを受け入れるかは、単なる情報処理では決まらない。

ここに、人間とAIの役割を考える出発点がある。

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2　問題は「人間かAIか」ではない

人間とAIの関係は、しばしば対立的に語られる。

• 人間が判断するのか、AIが判断するのか
• AIを信頼するのか、疑うのか
• 人間をループ内に残すのか、外すのか

しかし、実際の意思決定は、このような二者択一では捉えられない。

人間とAIは、それぞれ異なる強みと弱みを持つ。

AIは、速度、処理量、反復性、パターン認識に優れる。一方で人間は、目的の理解、文脈の解釈、価値判断、責任、他者との信頼形成を担う。

重要なのは、どちらが優れているかを決めることではない。

意思決定を構成するどの部分をAIに委ね、どの部分を人間が保持し、どの部分を協働領域として設計するか。

それこそがAI時代の中心的な課題である。

表1　人間とAIの基本的な役割

意思決定の領域	AIが得意とする役割	人間が担うべき役割
情報収集・整理	大量データの収集、分類、照合	必要な情報の定義
状況認識	変化、相関、異常の検出	状況の意味付け
予測	複数シナリオと確率の提示	重要な可能性の選択
選択肢の形成	多数の案の生成と比較	目的、制約、優先順位の設定
リスク評価	定量的な影響の推定	受容できるリスクの判断
決心	推奨案の提示	決定と権限行使
実行	自動化、監視、異常検出	例外への対応と統率
結果への対応	記録、再分析、学習支援	説明、責任、教訓化

この表は、人間とAIの境界を固定するものではない。

技術、任務、環境、時間的余裕、法的制約によって、役割分担は変化する。だからこそ、役割分担はAIの性能だけで決めるのではなく、組織の目的や指揮統制のあり方と合わせて考えなければならない。（注3）

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3　AIは「答え」ではなく、判断材料をつくる

AIの導入によって期待される最大の効果の一つは、意思決定の迅速化である。

人間だけでは処理できない量の情報を整理し、複数の行動方針を比較し、変化を早期に検出する。RANDの研究も、機械学習は大量データを扱う効率を大きく向上させる一方、その結果を有用な軍事的知見へ変えるには、問題の背景を理解する人間の分析者が不可欠だと指摘している。（注4）

つまり、AIが直接「正解」を生み出すのではない。

AIが生み出すのは、

• 観測された事実の整理
• 通常とは異なる兆候
• 複数の仮説
• 起こり得る将来
• 比較可能な選択肢
• 判断に伴う不確実性

である。

AIの出力は、判断そのものではなく、判断可能な状態をつくるための材料と考えるべきである。

この違いは重要である。

AIが示した推奨案を人間が承認しただけでは、人間が十分に判断したことにはならない。出力の前提や限界を理解せず、時間に追われて追認するだけであれば、人間は形式上ループ内にいても、実質的な判断者とはいえない。

人間がAIの提案を理解し、疑い、拒否し、修正できること。それが人間の統制を実質的なものにする。

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4　人間の役割は小さくなるのではなく、重くなる

AIが情報処理や分析を引き受けるようになれば、人間の役割は減少するように見える。

しかし、実際には逆である。

AIによって、人間は細かな情報処理から解放される一方、より根源的な問題を引き受けなければならなくなる。

目的を定める

AIは、与えられた目的に沿って最適な方法を探すことができる。

だが、何を最適化すべきかはAI自身には決められない。

作戦の速度を優先するのか、自軍の損害を抑えるのか、民間被害を避けるのか、同盟関係や戦後の政治秩序を重視するのか。これらの価値は、しばしば相互に両立しない。

何を守り、何を諦め、何を優先するかは、人間の判断である。

問いを立てる

AIは、問いに答えることはできる。

しかし、何を問うべきかを自動的に決められるとは限らない。

目の前で起きている事象のうち、何が本当の問題なのか。与えられた課題設定そのものが正しいのか。見落としている別の問題はないか。

AI時代には、答えを出す能力だけでなく、問うべき問題を見定める能力が一層重要になる。

文脈を理解する

戦場の行動は、軍事的合理性だけで決まるものではない。

歴史、文化、政治、社会、指導者の性格、国民感情、同盟関係などが複雑に作用する。

ある行動が戦術的には有利でも、戦略的・政治的には不利になることがある。局所的な最適解を、全体としての妥当性に結び付ける役割は人間に残る。

責任を引き受ける

AIは、選択肢を提示できる。予測を誤ることもある。

しかし、結果について説明し、責任を負う主体にはなれない。

「AIがそう判断した」という説明は、組織としての責任を消すものではない。何を根拠として決定したのか、どの不確実性を認識していたのか、なぜそのリスクを受け入れたのかを説明するのは、人間である。

AIの能力が高まるほど、人間にはより明確な責任が求められる。

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5　AIは「異質な幕僚」である

軍事組織におけるAIを理解するためには、AIを一種の幕僚として考えると分かりやすい。

ただし、人間の幕僚と同じではない。

AIは、

• 極めて大量の情報を処理する
• 疲労せず、継続的に監視する
• 多数の選択肢を短時間で生成する
• 人間とは異なる観点から関連性を発見する

という点で、非常に有能である。

その一方で、

• 戦争の意味を自ら理解しない
• 組織の価値観を当然には共有しない
• 暗黙の文脈を常に把握できるとは限らない
• 誤りに対して責任を感じない
• 結果について説明責任を負わない

という性質を持つ。

したがってAIは、人間の友人でも、指揮官でも、神託を与える存在でもない。

AIは、極めて有能である一方、前提を誤ることがあり、結果に責任を負わない「異質な幕僚」である。

この認識は、AIを過小評価することでも、過大評価することでもない。

人間とは異なる知的能力を持つ存在として適切な距離を保ち、その能力を意思決定に組み込むということである。（注5）

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6　人とAIの協働を誤らせる三つの錯覚

AIを意思決定に導入する際には、少なくとも三つの錯覚に注意する必要がある。

第一の錯覚――AIは客観的である

AIの出力は、数値や確率として表示されるため、客観的に見える。

しかし、AIの判断は、学習データ、モデルの設計、入力情報、分類基準などに依存する。戦場では、情報の欠落、欺瞞、センサーの誤り、通信断、意図的なデータ汚染も起こり得る。

精緻な表示は、正しさを保証しない。

AIが出力すべきなのは、単一の断定だけではなく、信頼度、情報の欠落、競合する仮説、判断が変わる条件などを含む不確実性である。

第二の錯覚――人間が承認すれば統制できている

人間が最終承認ボタンを押す仕組みがあっても、AIの出力を理解せず追認するだけなら、実質的な統制とはいえない。

必要なのは、人間が形式的にループ内にいることではなく、AIの提案を評価し、変更し、拒否する能力と権限を持つことである。

NATOや米国防総省が、責任、説明可能性、追跡可能性、信頼性、統御可能性などを重視する理由もここにある。（注6）（注7）

第三の錯覚――速い判断は常に良い判断である

AIは意思決定を高速化する。

だが、戦争において速度はそれ自体が目的ではない。

誤った前提に基づく判断を高速化すれば、誤りもまた高速で拡大する。AIによる分析速度が、人間の熟慮、政治的調整、法的確認を圧迫する可能性もある。

求められるのは単なる高速化ではなく、

必要な時に、必要な質の判断を、相手よりも有利な条件で行うこと

である。

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7　指揮官と組織に残るもの

AIが高度化しても、指揮官の役割は消えない。

指揮官が担うのは、情報を最も多く知ることではない。

• 任務に意味を与えること
• 組織が向かう方向を示すこと
• 優先順位を定めること
• 不確実性の中でリスクを引き受けること
• 部下の信頼と主体性を維持すること
• 結果について責任を負うこと

である。

また、AIによって上級司令部が現場の状況を詳細に把握できるようになると、細部まで直接統制したいという誘惑が強まる。

しかし、情報が見えることと、現場を適切に指揮できることは同じではない。

AIがMission Commandを支えるのか、それとも上級司令部による過剰統制を強めるのかは、AIの性能だけでは決まらない。権限、情報共有、指揮官意図、組織文化をどのように設計するかによって決まる。

人とAIの問題は、技術導入の問題であると同時に、指揮統制と組織設計の問題なのである。

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8　C5 Decision Designという視点

C5は、Command、Control、Communications、Computers、Cyberを表す。

これらは、単なる機器やネットワークの集合ではない。情報を集め、共有し、解釈し、判断し、組織を動かすための基盤である。

AIがこの基盤に組み込まれるとき、考えるべきことは「どのAIを導入するか」だけではない。

• 誰が何を判断するのか
• AIはどこまで支援するのか
• どの情報を誰に届けるのか
• どの程度の不確実性を許容するのか
• 人間はいつAIの提案を拒否するのか
• 判断の結果に誰が責任を負うのか

こうした条件を一体として考える必要がある。

本サイトが掲げる「Decision Design」とは、AIに判断を委ねるための設計ではない。

人間がより適切に判断できるよう、情報、権限、組織、技術、人とAIの関係を構成することである。

AIの性能が向上しても、組織の目的、責任、信頼、指揮のあり方が曖昧であれば、意思決定は必ずしも改善しない。

むしろ、高性能なAIによって、組織が持つ曖昧さや矛盾が増幅されることさえある。

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おわりに――AI時代に人間は何を担うのか

ウクライナ戦争は、AIが人間を完全に代替する未来を示しているわけではない。

そこに見えるのは、センサー、通信、データ、AI、無人機、人間の判断が結び付き、戦場における意思決定の速度と構造が変化していく姿である。

AIは、人間より速く、大量の情報を扱い、多くの可能性を提示できる。

しかし、目的を定め、問いを立て、文脈を理解し、価値を選び、他者を統率し、結果に責任を負うのは人間である。

したがって、目指すべき姿は、

AIが人間に代わって決める組織ではなく、AIによって人間がよりよく決められる組織

である。

AI時代の本当の課題は、AIを導入することそのものではない。

人間が何を決めるべきかを改めて定義し、その判断を支えるように技術、情報、組織、指揮統制を設計し直すことにある。

それが、人とAIの役割を考える出発点であり、C5 Decision Designが取り組むべき中心的なテーマである。

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注

注1
ウクライナ国防省は、DELTAを各級の部隊で運用する戦闘システムと位置付け、AIによる敵装備の自動検出機能などを公表している。
Ministry of Defence of Ukraine, “The DELTA combat system has been deployed across all levels of Defence Forces of Ukraine”

注2
ウクライナにおける軍事AIの利用は拡大しているが、戦争全体にわたって人間の機能を体系的に代替しているというより、個別機能を中心とする実験的・漸進的な導入と評価されている。
CSIS, “Understanding the Military AI Ecosystem of Ukraine”

注3
英国国防省のHuman-Machine Teaming構想は、人間と機械の能力を単純に置き換えるのではなく、相互補完的なチームとして軍事的優位を形成する考え方を示している。
UK Ministry of Defence, “Human-Machine Teaming, Joint Concept Note 1/18”

注4
RANDの研究は、東部ウクライナ紛争に関する実データを用い、機械学習が大量データの分析を効率化できる一方、分析結果の意味を理解する人間の専門家が不可欠であると指摘している。
RAND, “Machine Learning for Operational Decisionmaking in Competition and Conflict”

注5
AIを軍事意思決定過程に組み込む際には、速度や選択肢生成の利点だけでなく、ブラックボックス性、定量化への過信、道徳的・文脈的要因の欠落を考慮する必要がある。
Marine Corps University Press, “Artificial Intelligence-Enabled Military Decision-Making Process”

注6
NATOは、防衛分野におけるAI利用について、適法性、責任と説明責任、説明可能性と追跡可能性、信頼性、統御可能性、バイアスの軽減を原則としている。
NATO, “Summary of NATO’s Revised Artificial Intelligence Strategy”

注7
米国防総省も、AIの開発・配備・使用において、国防総省職員が適切な判断と注意を払い、責任を維持することを原則としている。
U.S. Department of Defense, “DOD Adopts 5 Principles of Artificial Intelligence Ethics”

注8
自律型兵器をめぐっては、武力行使に対する人間の判断と統制が失われることへの法的・倫理的・人道的懸念が指摘されている。
International Committee of the Red Cross, “ICRC Position on Autonomous Weapon Systems”

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参考文献・資料

ウクライナ戦争とAI

• Ministry of Defence of Ukraine, “The DELTA combat system has been deployed across all levels of Defence Forces of Ukraine”
• Ministry of Defence of Ukraine, “Battle-tested: DELTA, Avengers, and UA DRONE ID”
• CSIS, “Understanding the Military AI Ecosystem of Ukraine”
• CSIS, “Ukraine’s Future Vision and Current Capabilities for Waging AI-Enabled Autonomous Warfare”

人間・AI協働と軍事意思決定

• RAND, “Machine Learning for Operational Decisionmaking in Competition and Conflict”
• RAND, “Insights on Human-Machine Integration for the U.S. Army”
• UK Ministry of Defence, “Human-Machine Teaming, Joint Concept Note 1/18”
• Marine Corps University Press, “Artificial Intelligence-Enabled Military Decision-Making Process”
• RUSI, “Human-Machine Teaming’s Shared Cognition Changes How War is Made”

責任ある軍事AIと人間の統制

• NATO, “Summary of NATO’s Revised Artificial Intelligence Strategy”
• U.S. Department of Defense, “DOD Adopts 5 Principles of Artificial Intelligence Ethics”
• International Committee of the Red Cross, “ICRC Position on Autonomous Weapon Systems”