海軍、AI導入速度を優先し安全上のリスク受け入れ

海軍の新しい戦略は「Bits2Effects Cycle」と呼ばれる5段階フレームワークを中心としており、軍事データを自動収集から伝送、分類、分析を経て実際の戦術的決定および行動での使用まで追跡する。このフレームワークは学習教訓をサイクルにフィードバックして、システム、戦術、トレーニングの継続的な更新を可能にする。主要なパフォーマンス指標は「平均効果発現時間」（MTTE）であり、新しいデータが取得された時点から、それが具体的な軍事的対応または適応をもたらすまでの時間幅である。戦略文書によると、複数の学習サイクルを持つ長期紛争では、最も速く学習および適応する部隊が支配するだろうとのことである。海軍副長官Caoは、この戦略は国防総省海軍が「あらゆる敵軍より速く学習し、より速く戦える」ことを可能にし、データとAIの迅速な導入を通じて「AI優先」艦隊を構築し、情報を軍事的優位性に変え、より速く、より良い意思決定を可能にするためのロードマップとして説明した。

この戦略は6つの明確な目標を定めている。運用AI導入を加速化、データの可用性および有用性を改善、技術インフラストラクチャを拡張、承認プロセスを簡素化、要員のデータおよびAIリテラシーを強化、産業、学界、政府機関、同盟国との協力を深化させることである。主要な施策は会計年度2027年第1四半期（2026年12月末）までに実装される予定である。会計年度2029年末までに、適格なデータエンジニア、データサイエンティスト、AIおよび機械学習エンジニアの数は2倍になるはずである。特に重要な要素は、大規模言語モデルおよびエージェント型AIを軍艦およびMarine Corps遠征部隊で直接実行する計画であり、これらシステムは通信が妨害されたり遮断されたりした場合でも機能するように設計されている。兵役者は彼らの上にその独自のアプリケーションを構築することができるだろう。「AI War Council」は使用例に優先順位をつけ、リソースを調整し、戦時の変更をデータ共有、分類、導入ルールに事前承認するだろう。

この戦略は、より広範なペンタゴンのAI政策の中心に位置する明確なリスク上のトレードオフを作成している。つまり、対応が遅すぎるリスクが、これらのシステムにおける「不完全な整合」のリスクを上回るということである。この一節は「戦時アプローチ」という枠組みの中で描かれており、国防総省はリスク評価および組織的なハードルを国がすでに戦争中であるかのように処理し、スピードを優先する決定を下したいという考え方である。この哲学は既に使用されている軍事AI の観察可能な進歩を反映している。要員が生成AIを使用できる中央国防総省プラットフォームであるGenAI.milは、2025年12月のローンチ時の8万人から2026年6月には150万日次ユーザーに達した。用途は日常的なオフィスタスクから軍事計画および戦闘作戦まで多岐にわたる。陸軍は「次世代指揮統制」システムでAIをテストし、大量のデータをより速く処理し、兵士が状況認識を構築し、より迅速な決定をしたいことを支援している。海軍のAIプログラムは、潜水艦計画タスクを160時間から10分に短縮したと報告されている。

この緊急性は部分的には世界的な競争によって推進されている。中国は急速なペースで軍事AI導入を推進している。ジョージタウン大学の研究者は、中華人民解放軍の公開されているた調達リクエストを数千件分析し、北京が無人戦闘車両、サイバー防御、船舶追跡、陸海宇宙での目標捕捉、およびディープフェイク駆動の偽情報のためのAIシステムをテストしていることを発見した。NATOもAIを運用で既に使用している。NATO デジタル変革トップ将校フランス海軍提督Pierre Vandierは、同盟国がロシアのシャドータンカー船隊を追跡するためにAIを使用していると述べた。イスラエルはイラン戦争前に傍受された情報データをふるいにかけるためにAIを配置した。米軍は商用AIの統合に多大な投資をしており、AI企業が軍事固有のモデルバージョンを機密データで訓練することを許可する予定であり、これは機密情報をモデルに直接組み込むだろう。米軍はイラン紛争での目標分析および攻撃計画にAnthropicのClaudeを既に配置している。これは、Trump政権がAnthropicを政府システムから締め出した後の政治的に充電された導入である。同社は完全自律兵器および大規模国内監視の制限を主張したためである。その直後、OpenAIはペンタゴンと機密ネットワークでモデルを実行する契約を締結し、同様のレッドラインを引き合いに出しながら、強固な政策要求ではなく契約上および技術的なセーフガードに依存した。海軍戦略は、強力な言語モデルおよびAIエージェントへの軍事需要をさらに押し上げる可能性が高い。

サイバーセキュリティが最大のリスク領域として説明されている。中国のサイバーセキュリティ企業Qihoo 360の創業者Zhou Hongyiは、核エスカレーションと明確に平行を描き、AnthropicのClaudeのMythos のようなAIモデルが脆弱性を自律的に発見し攻撃チェーンを構築する能力は「AI時代のサイバー核兵器」に相当すると主張した。英国のAIセキュリティ研究所は、AIサイバー能力が倍増する速度の推定値を、わずか数ヶ月間で2度上方修正した。米国政府は現在、これらのモデルを戦略的資産として扱い、当初AnthropicがFable 5 AIモデルを公開でローンチするのをブロックした。ZhouはFable 5を「Mythosのシビリアンで去勢されたバージョン」と呼び、米国がMythos レベルの機能に到達するためにシステムをジェイルブレイクすることを外国の行為者が恐れていると示唆し、「これは米国政府が最も耐えられないことである。それは単独でこの能力を所有していることを保証しなければならず、この戦略的資産に対する絶対独占を形成している。」と述べた。欧州連合は一方、同等の欧州製品が存在しないため、大規模な米国テクノロジー企業の善意に依存して傍観している。

海軍戦略はペンタゴンがいかに人工知能リスクを捉えるかについての根本的な転換を反映している。安全性および整合性の懸念を AI導入の主要な制約として扱うのではなく、この戦略は導入の遅さをより大きな戦略的危機として再構成している。この決定は単独で下されたものではなく、より広範な国防総省のAI戦略の中にあり、敵国がより速く動いているという観察現実によって推進されているようである。ジョージタウン大学の研究者による調達文書の分析によると、中国は無人戦闘車両、サイバー防御、船舶追跡、目標捕捉のためのAIシステムを陸、海、宇宙にわたってテストしている。NATO同盟国は既にAIを運用しており、フランスとイスラエルの部隊は情報分析およびロシア資産の追跡にAIを展開している。米軍にとって、AI導入スピードでの遅れは具体的な戦術上のリスクをもたらす。

実際の影響は既に明らかである。海軍は通信が妨害されている場合でも機能するように設計された大規模言語モデルを軍艦およびMarine Corps部隊で直接実行している。海軍のAIプログラムは潜水艦計画タスクを160時間から10分に短縮したと報告されている。米軍はAnthropicのClaudeを最近の紛争での目標分析および攻撃計画に配置している。GenAI.milが7ヶ月間で8万人から150万日次ユーザーに成長したことは、導入が理論的なものではなく、スケールで実際に起こっていることを示している。これはAI企業に莫大な需要圧力を生み出す。OpenAIは最近、ペンタゴンと機密ネットワークでモデルを運用する契約を獲得し、海軍戦略はその需要をさらに押し上げる可能性が高い。

サイバーセキュリティが最も高いリスク領域を表す。英国のAIセキュリティ研究所は、AIサイバー能力が倍増する速度に関する推定値を最近数ヶ月間で2度上方修正しており、技術的進歩の測定可能な加速を示唆している。中国のサイバーセキュリティ研究者Zhou Hongyiは、自律的なAI脆弱性発見および攻撃チェーン構築を「AI時代のサイバー核兵器」と明確に比較している。米国政府はAnthropicがFable 5モデルを公開でローンチするのを当初ブロックしており、外国の行為者がそれをジェイルブレイクして基礎となるMythos機能にアクセスする可能性があるという懸念からだと報告されている。これは、フロンティアAIを独占支配を通じて保護しなければならない戦略的資産として見る見方を反映している。一方、欧州連合は同等のAI機能を持たず、米国のテクノロジー企業の善意に依存している。

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