[人工知能時代の国際政治] ⑦ AI軍事革新の展開様相展望：革新速度に対する二つの視点と米中事例

⑩ AIと国際政治経済、宋智妍 [ワーキングペーパーを読む]

Ⅰ. 序論

人工知能（AI）技術が急速に発展、拡散している。この技術は人間のほぼ全ての領域を変えていくと予想され、軍事分野も例外ではない。特に産業革命レベルの技術変化は、例外なく戦争遂行様相全般を革新的に変化させてきた。[1] いわゆる軍事革新（Revolution in Military Affairs, RMA）を触発してきたのである。

しかし、人工知能基盤の軍事革新の展開速度と様相については、二つの相反する視点が存在する。一方では、人工知能技術の汎用性（general-purpose enabling technology）と革新性により、兵器体系だけでなく軍事力運用のほぼ全ての部分を迅速かつ革新的に変化させていくだろうと見る。[2] 反対に、他方では過去のほとんどの軍事革新事例で見られたように、技術の潜在力を完全に実現する革新には相当な時間がかかるため、その展開様相も漸進的かつ不均等にならざるを得ないだろうと見る。[3]

今後の人工知能軍事革新の変化速度と様相を予測することは、理論的にも現実的にも非常に重要である。短くて5年、長くて10年から15年以上を見なければならない軍事計画および軍事力建設政策決定において、未来の戦場の様相を展望することは必ず必要だからである。もしAI基盤の軍事革新が急速に展開され、既存の作戦様式が非効率的なものとなるならば、伝統的プラットフォームへの持続的投資は機会費用となるだろう。一方、変化が漸進的に行われるならば、既存の能力に基づいた段階的な転換が戦略的に合理的であり得る。

これに伴い、本研究は革新速度に対する相反する理論的視点をまず整理し、続いてそれに基づいて米国と中国の軍事革新および国防改革の動向を分析する。これは広範な研究および非公開資料へのアクセスを要求するものであり、限られた紙面および本研究の性格上、明確な限界が存在せざるを得ない。それにもかかわらず、本研究は理論的論拠と現在までアクセス可能な公開資料に基づき、今後の軍事力建設および戦略計画に必要な有意義な洞察と政策的含意を提示しようとするものである。

Ⅱ. 理論的議論：AI軍事革新に対する二つの視点

1. 急進的革新論：AIによる戦争の急速な変革

急進的革新論は、基本的に人工知能（AI）が戦争様相を根本的に変える潜在力を持っていると主張する。この視点からAIは、長弓や戦車のような特定の兵器一つを意味するのではなく、電気や内燃機関に匹敵する汎用基盤技術とみなされる。[4] 様々な軍事分野にAIが浸透し、兵器体系と教理全般を再構成するだろうという展望であり、AIの登場は戦争の性格と速度自体を急激に変化させる新しい革新の原動力であるということである。[5]実際に米国と中国の両国は、AIが未来戦争の様式を変える戦略技術として浮上したという認識の下、競争的にAI軍事技術開発に拍車をかけている。特にAIの汎用性と革新性により、既存の兵器体系と作戦概念は急速に時代遅れになり得る。急進的革新論者は、軍事力のAI統合が単純な性能改善にとどまらず、全体作戦概念の再編につながるべきだと強調する。AIを既存方式に部分適用するにとどまった軍隊は、根本的革新を追求する軍隊に遅れをとるほかなく、未来の戦場で優位を占めるためには、組織構造と教理を破格に変える決断が必要であるということである。[6]

一方、このような技術革新の適用速度は、米中戦略競争という地政学的環境によってさらに加速されている。中国人民解放軍は2035年までに軍近代化を完成し、AI中心の「知能化戦争」を実現するために大規模な投資を進めており、自律無人兵器、知能型センサー、ネットワーク化指揮統制など新世代AI戦力の開発を加速している。[7] 中国軍のこのような急速なAI戦力化の努力は、台湾海峡や南シナ海などで見られる攻撃的な行動と相まって、周辺の安全保障環境に重大な波紋を広げている。このような中国の台頭に対応するため、米国国防部もAIを核心的な未来戦技術として選定し、民間の革新能力を軍事分野に迅速に導入する方策を最優先課題としている。両国の競争構図の中で、AI軍事技術開発競争は加速しており、AIによって誰が先に未来戦の主導権を握るかが米中覇権競争の核心的争点として浮上している。

さらに、最近の地域紛争はAI軍事革新の実戦検証と拡散を促進する触媒となっている。ロシアのウクライナ侵攻は、ウクライナ軍とロシア軍双方によってAI新技術が多数適用された最初の戦争と呼ばれており、これはAI基盤のドローン戦力と自律兵器システムが国際規範や制度の速度より先に戦場に投入された事例と評価される。[8] ウクライナ戦争で即興的に使用されていたツールが最先端システムへと発展していく様子を通じて、一部の低いレベルのAI技術でさえ戦争の様相をどれほど急速に変え得るかが、全世界にリアルタイムで共有された。例えば、ウクライナ軍はAIで標的識別を行う自律ドローンを活用して機動戦を展開し、ロシア軍もこれに対応したドローン群戦術やAI誘導弾の使用を徐々に増やした。

このような新しい戦術と技術は、ウクライナという実験場で効果が実証された後、すぐに他の地域紛争に伝播するという展望も可能である。言い換えれば、地域紛争の切迫した安全保障状況は、平時には検討段階にとどまっていたAI革新技術の早期実戦投入を強制し、その成功事例をグローバルな軍隊が急速に模倣させる役割を果たしているのである。結果的に、技術的革新性と地政学的圧力が組み合わさり、AI軍事革新は必然的かつ不可逆的な流れとして固まりつつあるというのが急進的革新論の立場である。AI技術の飛躍的な発展傾向と覇権競争の安全保障ジレンマが重なり、どちらの側もAI導入競争から退くことができない環境が 조성され、軍事的なAI活用は選択ではなく生存の必須条件として認識されている。

2. 漸進的革新論：AI革新の遅延と緩やかな変化

漸進的革新論は、人工知能（AI）が軍事力の重要な促進要因であることを認めつつも、それが短期間で戦争遂行の「根幹」を変える急進的変革に直結するのではなく、制度・組織・教理・人材・獲得体系の制約の中で、緩慢かつ不均等な方式で拡散する可能性が大きいと見る。[9]すなわち、技術自体の潜在力は大きいとしても、その潜在力が戦争遂行方式の構造的転換として「完全に実現」されるためには、軍隊が長期間にわたって学習・実験・組織再設計・戦力構造調整を行う必要があるという前提から出発する。

第一に、軍事革新は技術を「保有」するだけでは成立せず、それを運用する組織・教理・作戦概念・人材構成・訓練・評価体系が伴って再編されなければならない。[10] 特にAIはソフトウェア・データパイプライン・ネットワーク・セキュリティ・認証・試験評価など複合インフラに依存するため、既存の兵器システムのように「導入・配備」の線形的拡散よりも、データアクセス性、品質、更新周期、運用環境の変動性によって性能と信頼度が大きく左右される。これらの条件は平時の官僚制と獲得制度の慣性の中で迅速に満たされることは難しく、結果的に革新の速度は技術発展の速度より遅く現れる可能性がある。[11]

第二に、新しい技術が提供する非対称的な優位性は短期間で削減されうる。特にAIは汎用基盤技術であるため、一方的な攻撃優位を迅速に保証するだけでなく、それを無力化・相殺する対応（防御）技法や体系も迅速に登場させる可能性が大きい。ウクライナ戦場でドローンの運用が急増したにもかかわらず、電子戦（EW）・ジャミング・スプーフィングなどの対応が急速に強化され、相当数の無人機が目標を喪失したり任務失敗を経験したりした。これに対応して光ファイバーケーブル基盤運用、通信喪失状況でのAI航法・標的機能など、「対応・再対応」の革新競争が戦場レベルで加速する様相が確認される。[12]このような相互適応は、「新技術の決定的な優位性が長期間持続することは難しい」という漸進的革新論の核心論拠を強化する。

第三に、初期技術は概して完成度が低く信頼性が限定的であり、既存の兵器システムを即座に代替することは難しい。AIは特定のタスクで強みを示すことができるが、戦場環境ではデータの分布変化、敵の欺瞞・妨害、センサー/通信の制約、実際の戦闘データの不足などが性能を急激に低下させる可能性がある。またAIは戦術的最適化で強みを示しても、戦争の不確実性や戦略的文脈判断を自動的に解決するレベルにはまだ距離がある点も指摘される。その結果、短期的には「既存兵器システムの代替」よりも「既存システムの補完・改良（augmentation）」が優勢であり、戦争遂行方式の根幹が一気に転換されるよりも、「部分自動化–選別的導入–運用教義の漸進的調整」として展開される可能性が大きい。

第四に、国防予算と獲得システム（調達システム）の観点からも、「代替」よりも「改良」の選択が長期間維持される誘因が強い。大型兵器システムは企画・開発・試験・量産・戦力化までに長い時間が必要であり、このような長周期構造は新しい技術が登場しても既存戦力に対する持続的な投資（アップグレード・寿命延長・改良）を誘導する。さらに獲得プロセスが長くなるほど、戦力化時点ですでに技術が旧式になるリスクが大きくなり、「何に代替するか」よりも「何をどのように漸進的に統合するか」が現実的な意思決定の中心となる。[13]

第五に、戦争は高度なリスクを伴う事態であるため、検証されていない方式の全面適用には構造的な制約が存在する。漸進的革新論は、軍が「失敗コスト」の大きい領域で新しい概念を無理に全面採用するよりも、限定的な範囲で実験・検証・教義化を経て拡散させる傾向が強いと見る。実際にウクライナ戦場で無人・自動化技術の活用が急激に拡散したにもかかわらず、電子戦と対空防御の圧力の中で無人機の損失が大規模に発生し、その結果、無人システムは「全面代替」というよりも「高損失・高回転の消耗的運用」と結びつく傾向が現れている。[14]

第六に、ウクライナ戦の実際は、「革新が戦場を変える速度」と「革新が戦争遂行の構造を変える速度」が異なる可能性があることを示している。戦術レベルではドローン・センサー・AI補助機能が戦場の可視性と打撃手順を変化させているが、同時に強力な防御・妨害手段の拡散、高い消耗率、人間の統制・判断・補給体系の重要性は依然として戦争遂行の中心に残っている。特に無人戦力中心の「技術的幻想」は平時には強化されるが、技術的対等性と相互拡散の条件では、むしろ人間・組織・産業動員の比重が再浮上する可能性があるという警告も提起される。

総合すると、漸進的革新論はAIが軍事領域に広範に浸透するものの、その効果は（1）組織・教義・人材・獲得システムの変化速度、（2）対応技術の急速な登場と優位性の削減、（3）データ・信頼性・検証の限界、（4）長周期の戦力構造と予算制約、（5）戦争のリスク回避傾向によって制約されると見る。したがって、短期（今後5年内外）には「AIによる戦争の全面的な変革」よりも「既存戦力の性能・効率を高める選択的統合」が優勢であり、中期（10～15年）にも革新は国家・軍種・任務領域別に異なる速度で非対称的かつ漸進的に展開される可能性が大きいと展望できるだろう。

Ⅲ. 事例分析：米国と中国の軍事AI適用現況

本章では、上記で検討した理論的観点を基礎に、米国と中国の軍事AI適用現況を分析する。前述の通り、このような作業は本質的に非常に広範な研究を要求する。現時点でAI軍事革新の実体と範囲を規定することさえ容易ではない。[15]本研究は、このような限界を考慮し、過去10年余りにわたる米中両国の主要な人工知能、自動化、ドローンおよびロボット化に関連する政策イニシアチブに関する最近までの研究および評価結果を総合しようとするものである。

1. 米国の軍事AI革新現況評価

米国は中国との競争が加速していた2010年代半ば、先端技術に基づく新たな質的優位の創出を宣言する「第三次相殺戦略」の概念に基づいた「国防革新構想（DII）」を発表し、第4次産業革命の新技術を軍事分野に適用する努力を本格化させた。[16]2015年当時、国防副長官であったロバート・ワーク（Robert Work）によって発表された革新計画の核心は、「自動化」および「ロボット導入（robotics）」であった。過去10年間、米国は国防総省および統合参謀本部だけでなく、各軍のレベルで多様な政策イニシアチブを通じて人工知能基盤の自動化とロボット導入のために努力してきた。本研究では、このうちプロジェクト・メーヴン（Project Maven）と統合戦域指揮統制（JADC2）を中心に、これまでの成果と限界を評価しようとするものである。

「プロジェクト・メーヴン」は2017年に米国防総省が開始した「アルゴリズム戦争（AWCFT）」プロジェクトであり、ドローン映像などの情報処理にAI機械学習を導入し、軍事情報分析の速度と正確性を高めようとした試みである。プロジェクト・メーヴンは当初、中東地域での対テロ作戦において、無人機偵察映像の中から敵目標を識別する任務に導入され、人間の分析官を補助するいわゆる「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human in the loop）」の形で運用された。[17]2018年のグーグルによる参加撤回など紆余曲折があったが、その後、パランティア（Palantir）などの民間企業が参加し発展を遂げた。

運用組織の側面から見ると、プロジェクト・メーヴンは2022年に米国防総省統合人工知能センター（JAIC）と統合され、国家地理情報局（NGA）傘下の公式プログラムに格上げされ、2024会計年度から安定的な予算を確保した。米NGA局長は2023年のメーヴン移管後、「短期間で主要な技術的飛躍を遂げ、すでに米国の最も重要な作戦に貢献している」と評価した。[18]実際に2024年2月、米中央軍は「メーヴンAIアルゴリズムが当月、中東地域で行われた85回以上の空襲の標的選定に貢献した」と公式に確認しており、AIがイラク・シリアの空襲標的識別とイエメンの敵ロケット発射台探知、紅海の 수상 위험물（水上危険物）識別などに活用され、その後の実際の攻撃につながったと明らかにしている。[19]

このようにメーヴンは実戦で情報分析速度の向上に実質的な成果を上げ、2025年にはNATOがメーヴン基盤のAI戦場システムを導入する契約を締結するなど、国際的な拡散事例も登場しており、[20]成功事例が蓄積されるにつれて、その活用範囲はさらに広がる見通しである。総合すると、プロジェクト・メーヴンは技術的成熟と組織への吸収に成功し、一部はすでに米軍の情報資産として戦力化されており、実戦でも有意義な成果を証明しつつあると評価できるだろう。

米国防総省が推進中のJADC2は、全てのセンサーと全ての射撃システムを一つのネットワークに接続し、AIとデータ融合を通じて迅速な軍事意思決定を支援しようとする次世代指揮統制概念である。2022年、国防総省はJADC2戦略と実行計画を策定し、2024年初頭には最低限の運用能力（Minimum Viable Capability）が確保され、米中央軍（CENTCOM）に実戦配備されたと発表された。[21]実際に2023年、イエメンとシリアでのドローン群による攻撃、ミサイル脅威への対応作戦にJADC2の初期バージョンが活用され、複数のセンサー情報が統合された「共通交戦状況図（Common Operational Picture）」を通じて、艦艇と戦闘機がリアルタイムで標的撃破決定を下すことに貢献したと伝えられている。

このようにJADC2概念は一部の戦区で試験運用段階に入ったものの、完全な統合実現には依然として課題が残っていると評価される。[22]米会計監査院（GAO）は2025年の報告書で、「JADC2実装のための明確なカテゴリー定義と成果測定体系の不在」を指摘し、各軍が独自に投資したシステムがJADC2のビジョンに合致するか総合的に管理されていないと指摘した。GAOによると、「全てのセンサーを全ての火力に接続する」という当初の構想は非現実的と見なされ調整され、DOD（国防総省）レベルで投資ガイドラインと成果指標が不足しているため、JADC2推進状況を客観的に把握することが困難な状態だと評価している。要約すると、JADC2は一部の作戦環境で試験的に活用され始めたものの、全軍的な実戦運用レベルの統合には至っていない段階と評価できるだろう。

レプリケーター（Replicator）イニシアチブは、2023年に米国防総省副長官キャスリーン・ヒックス（Kathleen Hicks）が発表した革新構想および実行計画であり、今後2年以内に数千台の自律無人システムを画期的に増強することで、中国に対する抑止力を確保しようとする戦略である。この構想は、空中、海上、地上など多領域で低コストで消耗可能な（attritable）ドローンを「複製」するように大量配備し、有事の際に中国軍の防御網を飽和攻撃で無力化するか、任務遂行能力を麻痺させるという概念に基づいている。

レプリケーター計画は、発表当時、追加予算なしで既存予算の転用と画期的な調達簡素化を通じて2025年までに初期成果を出すという大胆な目標を掲げた。革新実行の側面から見ると、2024年半ばまでに米国防総省は、レプリケーターの第1段階として、自爆ドローン「Switchblade 600」（空軍）、小型「Ghost-Xドローン」（陸軍）、そして「無人水上艇」など複数のプラットフォームを選定し、インド太平洋軍に試験配備したと発表した。[23]2024年5月には、すでに一部のレプリケータードローンがインド太平洋地域のアメリカ軍に引き渡されており、ヒックス副長官は「戦場中心の革新が可視的な成果を上げている」と評価した。[24]

しかし、戦力化の成功可否はまだ不透明である。議会調査局（CRS）は2025年の報告書で、「当初2025年夏までに数千台の無人機を戦力化しようとしたが、その時点までに数百台程度の配備にとどまった」という元国防当局者の評価を引用し、初期目標に対する遅延を示唆した。[25]また、レプリケーター推進過程で機密性維持のため情報公開が制限され、議会の監督が困難であり、既存戦力との予算競合問題も提起された。技術的にも、多領域ドローン群の統合指揮、AIの自律性、通信網のセキュリティなど難題が残っており、専門家は米軍の軍需獲得システムの官僚的な障壁を考慮すると、目標達成は楽観的ではないと指摘する。[26]それにもかかわらず、レプリケーターイニシアチブは既存事業とは異なり、超短期間の成果を重視した「パスファインダー（pathfinder）」アプローチで米軍組織に衝撃を与え、変化を模索していると評価されている。[27]今後1～2年以内に小規模であっても実戦配備に成功すれば、革新の触媒となりうるだろうが、現時点では部分的な試験段階と評価するのが妥当だろう。

2. 中国の軍事AI適用とドローン/無人システム運用事例

中国人民解放軍（PLA）は、習近平執権期に入り「知能化戦争（智能化战争）」戦略を標榜し、AIを中心に据えた軍事革新を国家的な重点として推進してきた。これは情報化を超え、AI、ビッグデータ、自律無人システムなどの先端技術を戦争遂行全般に活用し、未来戦の主導権を確保しようとする概念である。[28]具体的には、PLAはAI基盤の指揮統制システム、ドローン群（swarm）戦術、自律無人プラットフォームなどの知能型兵器開発を核心分野に設定し、過去10年間、研究開発と実証実験に邁進してきた。以下では、こうした中国の代表的な革新努力に対する米国内の評価に基づき、その技術的進捗と戦力化レベルを評価する。

中国軍の知能化戦争概念は、2017年の党中央軍事委員会業務報告や2019年の国防白書などに登場して以来、PLAの現代化路線の核心基調となっている。知能化とは、AI技術を全ての戦争領域に拡大適用し、「アルゴリズム優位」で敵を圧倒するという構想と定義される。中国は第14次5カ年計画（2021～2025年）に知能化兵器および装備の発展を明記し、「世界軍事強国への飛躍」のための戦略的機会としてAIを活用することを示している。[29]技術開発の側面では、機械学習、自律制御、人間-機械チーム構成（Human-Machine Teaming）などの分野に軍民融合を通じて投資を拡大し、人工知能研究を主導する国防科学技術大学（NUDT）および民間のビッグテック企業との協力を積極的に奨励した。組織的には、統合参謀本部傘下に知能化推進機構を置き、陸海空軍およびミサイル軍、戦略支援軍それぞれでAI活用実証プロジェクトを運営している。[30]

例えば、2020年に中央軍事委員会装備発展部が主管して開催された「連合指揮アルゴリズム競技」では、AIを用いて仮想の島嶼上陸戦シナリオにおける偵察・電子戦・火力打撃計画を立案する競争が行われたが、これは台湾攻撃シナリオを念頭に置いたものと評価される。[31]このような模擬戦闘を通じて、PLAはAIアルゴリズムの戦術的意思決定能力を試験し、人間の指揮官との協同方法を模索してきたものと見られる。知能化戦略の推進により、理論・概念面では相当な進展が見られた。米国防総省の報告書は、「PLAの戦略家たちは、AIなどの新技術が膨大な情報処理と機械速度の意思決定を可能にし、未来戦において認知優位を提供すると見ている」と評価している。[32]また、中国軍は「知能化された作戦概念」として、知能クラスター消耗戦、AI基盤宇宙戦、認知制御作戦などを研究しており、有・無人複合システムと分散型ISRを通じた戦場ネットワーク化を構想中である。[33]

しかし、実質的な履行レベルにおいては、まだ初期段階と評価される。中国軍内部の文献でも、「米軍に比してAI技術の軍事的活用における格差」、データ品質とネットワークセキュリティの不備、AIの信頼性不足などが懸念事項として指摘されている。[34]すなわち、概念的には知能化戦略が定着し、広範な実験が進行中であるが、これを現実の戦力に完全に反映するには相当な課題が残されているというのが専門家たちの評価である。例えば、中国メディアによると、現代戦に応用するAIアルゴリズムが数百万回のシミュレーションを通じて戦術案を導き出し、一部AI決定支援機能が指揮所訓練に適用されたという。しかし、実戦配備されたAI指揮統制システムが存在するかについては、公開情報はほとんどない。中国軍関係者もAIの信頼性に対する懸念を表明し、「信頼できないAIに生死を委ねることはできない」、「AIの誤作動が味方への被害や予期せぬエスカレーションのリスクをもたらしうる」と指摘していると伝えられる。[35]

「ドローン群（swarm）」は、中国が非対称戦力強化のために集中投資した分野であり、多数の無人機が自律協調して標的を包囲攻撃したり、かく乱したりする概念である。中国軍はドローン群を通じて、相手の防空網を圧倒し、有人戦力の危険を減らすと同時に、大量の消耗型機体で費用対効果を最大化しようとしている。[36]技術的進展の面では、中国は過去数年間、数々の記録的なデモンストレーションを披露してきた。2018年、中国電子科技集団（CETC）は固定翼ドローン200機による群集飛行に成功し、当時の世界記録を樹立した。2020年には、軽量戦術車両に48セル搭載のドローン発射機を装備し、小型自爆ドローン48機を一斉に発射するテスト映像を公開した。[37]当該小型自爆ドローン（loitering munition）は、カメラで標的を検知した後、目標に突入する形式であり、巡航ミサイルと無人攻撃機の中間的な戦力と評価される。

しかし、こうした群集ドローン技術の戦力化の有無は不明確である。中国の軍事専門家たちは、当該システムがPLAに実際に配備されているかは不透明であり、「AI反応速度の遅延」、「電波妨害への脆弱性」など、解決すべき技術的問題が残っていることを認めている。[38]例えば、2020年のチベット軍区訓練で小規模なドローン編隊を運用した事例があるが、これは偵察および補給用として知られているだけで、大規模な群集攻撃戦力化には至らなかったと見られる。[39]それにもかかわらず、中国が「軍産一体化」を通じて群集ドローン開発を加速させていることは明らかである。空軍工程大学が主催した「無人争鋒（无人争锋）」競技会では、大学・企業チームがドローン群集の航法アルゴリズムを競い、優秀作を選定したことがあり、CETC傘下の研究機関がスマート群集制御ソフトウェアを開発中であると伝えられる。[40]総合すると、中国のドローン群集技術はデモンストレーション段階で世界トップレベルの飛躍を遂げたが、それを安定的に運用できる戦力に転換したか否かは確認が難しく、今後数年かかるという見方が多い。将来、台湾海峡などでドローン群集が展開された兆候が見られた場合、中国の戦力化の成功を測ることができるだろうが、現時点では試験的運用段階と評価できるだろう。

IV. 比較評価：革新速度に関する理論的・現実的評価の交差

米国と中国はいずれも過去10年間、AI基盤の軍事革新を戦略的に推進してきたが、その履行様相と戦力化の成果には一定の差が見られるようだ。米国の場合は、プロジェクト・メーヴンのように具体的かつ限定的な任務にAIを適用した事例は、組織に吸収・戦力化され、実戦的な効果を上げていると評価される。しかし、JADC2のように広範な統合システム構築を要する革新は、技術・組織・予算の難局の中で部分的な進展に留まっていると見られる。[41]一方、中国は最高指導部主導で全軍的なAIビジョンを推進し、概念定着と技術実験で速度を上げている。特にドローン群集などの一部分野では、デモンストレーション能力において米国を凌駕する様子も見せている。しかし、実戦経験の欠如と技術的信頼性の限界から、AIシステムが戦争の勝敗を左右する中核戦力として位置づけられたと断言するには、まだ時期尚早であるという点で両国は共通している。

結局、革新の最終試験場は実戦であり、戦争が伴う高度な危険性と不確実性、いわゆる「戦争の霧」を考慮すると、「戦場で活用可能なレベルに達したか」という問いに対して、まだ米中両国とも自信を持って答えられるレベルには至っていないように見える。一部の事業では急進的革新論が予測した革新的な様相が見られ、米中競争と地域紛争の頻発がこれを加速させたのは事実だが、漸進的革新論が指摘する停滞と遅延の様相も広範に観察される。ウクライナ戦争など地域紛争は革新を試す場となっているが、伝統的な作戦様相の持続性と重要性を示す事例ともなっている。

米国はウクライナ戦争を見て、ドローンと低コストの多数の戦力が重要であるという教訓を得て「リプリケーター」を推進したが、同時に「大規模通常戦の兵站と生産力が決定的」であるという点も認識した。中国はウクライナの経験を分析し、AI兵器が高強度地域戦で決定打とならなかったことを認識し、自らが構想する知能化戦においても人間の指揮、通常火力との調和を強調し始めたと見られる。これは急進的見通しが現実の摩擦に触れて修正される過程であり、漸進的革新論と合致する。すなわち、両国ともAIによる作戦革新を積極的に模索しつつも、現在の軍事的現実と教訓を反映して期待値を現実化する動きを見せているのである。このような両面性が現況の本質であり、未来の戦争様相が結局、相当期間「革新と持続の複合体」となることを示唆している。

本研究の現実的な限界にもかかわらず、一つだけ比較的明確なことがある。極めて厳しい軍事的競争状況下で、各国軍は人工知能基盤技術の潜在的効果をよく認識しており、相手がそれを十分に活用した場合、非常に大きなリスクが発生しうるという点もよく認識している。すなわち、未来戦への移行を怠る「余裕」はない。ただし、新しい技術で既存の戦争遂行システムを大幅に代替するには、まだ時期尚早と見ている。

したがって、努力は二つの方向で展開される。第一に、十分な信頼性を獲得するまで、完成度の高い新たな戦争遂行システムを構築していく努力を継続し、これには多くの時間が費やされるだろう。第二に、相手が使用する、完成度は低いが非対称的な方式の攻撃から被害を最小限に抑えることができる、やはり低いレベルの非対称的な対応策を準備しておくことである。要するに、未来戦的要素は、直ちに戦場の全般を変えるというよりは、それを非対称的に活用しようとする試みと、再び無力化しようとする試中に集中する可能性が高い。今後の国防および軍事企画は、このように現在と未来を連結し、複合する多重的な企画の枠組みを必ず考慮しなければならないだろう。■

[1]朴相燮、『テクノロジーと戦争の歴史』、ソウル、アカネット、2018年。

[2]Darrell M. West and John R. Allen, Turning Point: Policymaking in the Era of Artificial Intelligence, Washington, DC: Brookings Institution Press, 2020; Priyesh Mishra et al., Code, Command, and Conflict: Charting the Future of Military AI, Cambridge, MA: Belfer Center, Harvard University, 2025.

[3]Radha Iyengar Plumb and Michael C. Horowitz, “Is the Pentagon Slowing Artificial Intelligence Adoption?” Council on Foreign Relations, August 21, 2025.

[4]Zachary Burdette, Dwight Phillips, Jacob L. Heim, Edward Geist, David R. Frelinger, Chad Heitzenrater, and Karl P. Mueller, An AI Revolution in Military Affairs? How Artificial Intelligence Could Reshape Future Warfare, Santa Monica, CA: RAND Corporation, June 2025.

[5]Joshua Glonek, “The Coming Military AI Revolution,” Military Review, May–June 2024.

[6]Zachary Burdette et al., 2025, p. 2.

[7]Joshua Glonek, 2024, pp. 91-92.

[8]David Kirichenko, “How AI Is Eroding the Norms of War: An unchecked autonomous arms race is eroding rules that distinguish civilians from combatants.” AI Frontiers, May 27, 2025.

[9]Barry R. Posen, The Sources of Military Doctrine: France, Britain, and Germany Between the World Wars, Ithaca, NY: Cornell University Press, 1984; Stephen Peter Rosen, Winning the Next War: Innovation and the Modern Military, Ithaca, NY: Cornell University Press, 1991.

[10]Michael C. Horowitz, The Diffusion of Military Power: Causes and Consequences for International Politics, Princeton, NJ: Princeton University Press, 2010.

[11]Lance Menthe, Li Ang Zhang, Edward Geist, Joshua Steier, Aaron B. Frank, Erik Van Hegewald, Gary J. Briggs, Keller Scholl, Yusuf Ashpari, Anthony Jacques, Understanding the Limits of Artificial Intelligence for Warfighters, Volume 1, Summary, Santa Monica, CA: RAND Corporation, January 2024.

[12]UK Parliament Parliamentary Office of Science and Technology, Electromagnetic (Electronic) Warfare, London: POST, July 10, 2025.

[13]Mary E. Oakley, Weapon Systems: Key Aspects of DOD’s Capability Development and Acquisition Process, testimony before the Subcommittee on Seapower and Projection Forces, Committee on Armed Services, House of Representatives, GAO-25-107928, Washington, DC: U.S. Government Accountability Office, May 21, 2025.

[14]Dominika Kunertova, Tomorrow’s Drone Warfare, Today’s Innovation Challenge: Learning from the Ukrainian Battlefield, Zurich: Center for Security Studies, ETH Zurich, May 2024.

[15]汎用性と革新性を考慮すると、人工知能技術が戦争遂行方法や国家間の軍事力バランスをどのように変化させるかを予測することは容易ではない。しかし、米国をはじめとする主要な軍事大国は、予見される未来の戦争競争に備え、軍事革新および国防改革の方向性を政策レベルで具体化してきたものと見られる。人工知能は、核指揮統制など核兵器の運用方法も革新的に変化させ得るものであり、これは主要国間の核バランスおよび軍事力バランスを変化させる潜在力を持つ。ただし、本研究では戦略兵器に関するバランスは、その波及効果を考慮すると、全ての国が対応策を講じ、結果的に概ねバランスが維持されるという観点から、核を除いた通常兵器システムおよび戦場に分析を限定する。参照：ソル・インヒョ、 「未来戦とデータ基盤の知能型統合システム構築：米合同全領域指揮統制（JADC2）事例分析を中心に」、 『戦略研究』 31 (3)、 2024。

[16]ソル・インヒョ、パク・ウォンゴン、「米新政権の国防戦略展望と韓米同盟への示唆：『第3次相殺戦略』の受容および変容可能性を中心に」、 『国防政策研究』 115 (1)、 2017。

[17]ユン・デヨプ、「国防人工知能への転換とデジタル軍事革新：メイヴン・プロジェクトと露ウクライナ戦争の教訓」、 『韓国政治研究』 34 (2)、 2025。

[18]Jaspreet Gill、「NGA making ‘significant advances’ months into AI-focused Project Maven takeover」、 Breaking Defense, May 24, 2023.

[19]Mina Al-Oraibi、「US used AI to find targets for strikes on Syria and Yemen」、 The National (relying on Bloomberg report), February 26, 2024.

[20]Billy Mitchell、「NATO inks deal with Palantir for Maven AI system」、 DefenseScoop, April 14, 2025.

[21]Jon Harper、「US military deploys new JADC2 capability to Middle East」、 DefenseScoop, April 3, 2024.

[22]U.S. Government Accountability Office (GAO), Defense Command and Control: Further Progress Hinges on Establishing a Comprehensive Framework, GAO-25-106454, April 8, 2025, pp. 1–3.

[23]Congressional Research Service, DOD Replicator Initiative: Background and Issues for Congress, IF12611, updated November 2025, p. 2.

[24]Patrick Tucker、「First Replicator drones already in Indo-Pacific, DOD says」、 Defense One, May 23, 2024.

[25]Congressional Research Service, 2025.

[26]Congressional Research Service, 2025.

[27]Brandi Vincent, “In wake of Project Maven, Pentagon urged to launch new ‘pathfinder’ initiatives to accelerate AI,” DefenseScoop, July 18, 2023.

[28]Office of the Secretary of Defense, Military and Security Developments Involving the PRC 2023, Department of Defense report, October 2023, pp. 114–115.

[29]Sam Bresnick, China’s Military AI Roadblocks: PRC Perspectives on Technological Challenges to Intelligentized Warfare, CSET Reports, June 2024.

[30]Marcus Clay, “The PLA’s AI Competitions: Can the new design contests foster a culture of military innovation in China?” The Diplomat, November 5, 2020.

[31]Marcus Clay, 2020.

[32]Office of the Secretary of Defense, 2023, p. 97.

[33]Office of the Secretary of Defense, 2023, p. 97.

[34]Sam Bresnick, 2024, pp. 1-2.

[35]Sam Bresnick, 2024, pp. 29-30.

[36]John Harper, “US military deploys new JADC2 capability to Middle East,” DefenseScoop, April 3, 2024.

[37]Ryan Pickrell, “China is practicing unleashing swarms of suicide drones packed with explosives from the backs of trucks,” Business Insider, October 16, 2020.

[38]Ryan Pickrell, 2020.

[39]Antoine Bondaz & Simon Berthault, “China’s use of drones in the Sino-Indian border dispute: a concrete example of civil-military integration,” Foundation for Strategic Research Report, July 2023.

[40]Marcus Clay, 2020.

[41]U.S. Government Accountability Office (GAO), 2025, p. 11.

■著者：ソル・インヒョ_国防大学戦略学部教授。

■担当・編集：イム・ジェヒョン_EAI研究員

   問い合わせ：02 2277 1683 (ext. 209) | jhim@eai.or.kr