プロジェクト・メーブンが軍にAI愛を学ばせた理由

イランへの攻撃開始から最初の24時間で、米軍は1,000以上の目標を攻撃し、20年以上前にイラクに対して行われた「ショック・アンド・アウェー」作戦の規模のほぼ2倍となった。この加速は、標的特定プロセスを高速化するAIシステムによって可能になった。その中でも最も重要なのが「Mavenスマートシステム」である。 ジャーナリストのカトリーナ・マンソンの新著『Project Maven: A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI Warfare』（https://wwnorton.com/books/project-maven）は、2017年にドローン映像へのコンピュータビジョン適用という実験として始まったMavenの開発過程を調査している。このプロジェクトは、当初の軍事契約会社であったGoogleでの従業員による抗議活動（https://www.theverge.com/2018/4/4/17199818/google-pentagon-project-maven-pull-out-letter-ceo-sundar-pichai）を招き、同社は撤退に追い込まれた。『Project Maven』の核となる物語を持つ、ドリュー・クカーという名の大佐（海兵隊）の情報将校の後押しにより、このシステムは最終的にPalantirによって構築され、Microsoft、Amazon、Anthropicなどが開発した技術を組み込んでいる。現在、米軍全体で使用され、最近ではNATO（https://defensescoop.com/2025/04/14/nato-palantir-maven-smart-system-contract/）によって導入されたMavenは、衛星画像、レーダー、ソーシャルメディア、その他数十種類のデータソースを統合して、戦場における対象の特定と標的化を行う。また、「キルチェーン」と呼ばれるプロセスも高速化する。 メーヴンは、標的を検出し、武器と組み合わせ、ユーザーが標的化サイクルの他のステップを素早くクリックして進められるようなワークフロー管理システムと、コンピュータビジョンを組み合わせています。かつて数時間かかっていたプロセスが、今では数秒で完了できるようになりました。ある関係者はマンソンに、この技術により米国が1日あたりの攻撃対象を100未満から1,000に増やし、さらに大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の追加により1日あたり5,000の標的まで処理可能になったと語っています。 イラン戦争初日に攻撃された1,000の標的の一つは女子学校であり、主に子供を含む150人以上が死亡しました。この学校は以前イラン海軍基地の一部でしたが、オンラインでは学校として登録されており、衛星画像には遊園地も確認できました。攻撃後の報道の多くはClaudeによるハルシネーション（幻覚）の可能性に焦点を当てていましたが、技術史家のケビン・ベイカーは『ガーディアン』紙で、メーヴンとそれが可能にした加速こそがより重要な考察対象であると記しました。「チャットボットが子供たちを殺したわけではありません」と彼は書いています。「人々がデータベースを更新しなかったため、そして他の人々がその失敗を致命的なものにするほど高速なシステムを構築したのです。」 戦争のペースはさらに加速する見込みです。マンソン氏は、爆発物を積んだドローン・ジェットスキーを含む、自律的に目標を特定し破壊できる完全自律型兵器の開発を目指す軍事プログラムを明らかにしました。 私はマンソン氏に、マベン・プロジェクトとAIが戦争のあり方をどのように変えているかについてインタビューを行いました。 ※このインタビューは、明確さを期すため要約および編集されています。 **クコル大佐はAIの初期かつ熱心な支持者でした。彼について、そして当初の動機について少し教えてください。** 彼はプロジェクト・マベンの責任者であり、日常の実務とリーダーシップを担当していましたが、同時に非常に長期的なビジョンも持っていました。このビジョンは、アフガニスタンで活動する米軍作戦員が極めて貧弱な情報ツールしか装備されていないことへの彼の不満から生まれました。米軍は、部隊の交代時に情報が引き継がれなかったため、事実上6ヶ月ごとにその戦争を40回も繰り返していたという見方があります。彼はデータがExcelやPowerPointに格納されていることに不満を抱き、前線の軍事作戦員にインテリジェンス（情報）を提供する分析ツールの必要性を痛感していました。しかし同時に、彼には「ホワイトドット」と呼ばれるビジョンもありました。それは、座標や存在するもの、標高、既知の情報などインテリジェンス情報が組み込まれた地図上に、白い点が表示される未来像です。これが彼がプロジェクト・マベンを通じて創出しようとしたものの原動力の一つとなりました。 **当初、軍事機関においてマベンはどのように構想されていましたか？それは単なるインターフェースや情報管理システムとしてでしたか？** これは 2017 年に始まった「プロジェクト・メーベン」と呼ばれるプロジェクトから生まれました。実際のプロジェクトは既に存在し、資金調達も確立されていました。当初の目的は人工知能（AI）を用いて衛星画像を分析することでしたが、その後ドローン映像の解析に用途が変更されました。これは、米国が中国との潜在的な紛争における技術開発のために AI をどのように活用するかを検討しているためです。彼らには、将来的な戦争は人間の思考速度よりも速く進行するという考えがあり、そのため AI をこのプロセスに組み込む必要がありました。クコル大佐が提案した初期のアイデアは、ドローン映像に AI を適用することでした。彼らは時として収集データのわずか 4% しか分析できておらず、そのため AI を本質的に人間の目の代わりとして、そこに何があるかを分析する役割を果たさせることを望んでいました。しかし、対象となるデータ量は常に膨大でした。 **2018 年、Google の抗議活動**（https://www.theverge.com/2018/4/4/17199818/google-pentagon-project-maven-pull-out-letter-ceo-sundar-pichai）を通じて、マベンは一般に知られるようになりました。当時 Google は、この技術が人を殺すために使われることはないと言っていました。しかし、標的特定（ターゲティング）が当初から意図されていたように見えますか？ 当時の Google spokesperson は、AI の支援を受けてドローン映像の画像をレビュー用にフラグ付けすることは、人命を救うためであり、非攻撃的な用途のみを意図したものであると述べていました。しかし、私の取材結果はそうではありません。私の取材によれば、米軍の作戦担当者の多くは、米国人の命を救い、民間人の被害を減らすことを目的として動いていました。その意味では、「非攻撃的」です。なぜなら、これは情報分析を行っているからです。しかし、より広義かつ非常に現実的な意味において、AI による標的選択は、標的特定を意図したものでした。 私は本書の登場人物に、攻撃的な武器発射の標的特定がプロジェクト・マベンの一部として意図されていたかどうかを尋ねました。彼は「ああ、もちろんだ。遊びでやっているわけではない。情報（インテリジェンス）の目的は、高価値目標を排除することだ」と答えました。 Google との契約が破綻した際、パランティア・テクノロジーズ（Palantir）が参入しました。プロジェクトにおけるパランティアの役割について教えてください。** 二つのことが起こる。MicrosoftとAWS（Amazon Web Services）は、アルゴリズムの生成だけでなく、計算リソース面でもより大きな役割を果たすようになる。その一方で、クッカーはパランティアに赴き、「手伝ってくれないか？」と持ちかける。彼は画面の白い点々というアイデアを売り込むのだ。米軍がどのように再構築されるかという10年後のビジョンを持っていた彼は、当時まだ識別能力が低く、目的に適さないシステムに組み込まねばならないアルゴリズムを試していた。ユーザーがAIを信用せず、ディスプレイ表示に非常に気を取られてしまうという問題も多かった。そこで彼は、ユーザーを満足させるユーザーインターフェースが必要だと考えていた。 そこでクッカーはパランティアにユーザーインターフェースの作成を提案するが、実際にはパランティアはそれを望んでいなかった。彼らはAIが普及すると信じておらず、派手なユーザーインターフェースを作る気もなかったのだ。彼らはデータを処理したかった。しかし、当初クッカーが提案していたのはそのことでなく、彼は非常に説得力があった。また、彼らは傲慢さを抑えるよう求められ、国防総省内での評判再構築と契約獲得の方法について助言を受けることになった。当初、これらの契約はそれほど大きな金額ではないと考えていたが、現在、ほぼ10年後の報告によれば、Maven Smart Systemは9月末までに「記録上のプログラム（program of record）」となり、パランティアが主要請負業者となる見込みだ。つまり、最終的には彼らにとって収益性の高いものになるのである。 **ウクライナはこれらのシステムの開発において大きな転換点のように聞こえました。そこで何が起こったのでしょうか？** これは、砲兵射撃チームが AI が作戦の迅速化と目標特定を支援できることを理解する、非常に重要な瞬間となります。インテリジェンス（情報）が作戦にフィードバックされるという点が、はるかに明確になります。ロシアの侵攻以前から米国がウクライナを支援している際、第 18 空挺軍団はドイツのヴィースバーデンに駐留しており、非常に速やかに「Maven Smart System」におけるコンピュータビジョンを活用して、ロシア軍の位置や戦車の所在、および現在の状況把握を試みました。しかし、アルゴリズムはすぐに失敗しました。これらのアルゴリズムは中東の砂漠やアフガニスタンの環境に最適化されていたため、雪の中の戦車やその他の特徴を認識できませんでした。彼らはロシアの戦車やその他の装備に関する新しい衛星画像を収集し、米国へ送ってアルゴリズムを再学習させました。これにより、戦車の発見能力が大幅に向上しました。 米国は、最終的に「関心対象（points of interest）」と呼ぶ情報をウクライナ側に提供し始め、ウクライナ側はそれを用いてロシア軍の装備や要員を特定する。この「関心対象」という表現は興味深いもので、米国はロシアから見て自らが戦争の直接の参戦国と見なされないよう、ウクライナへの支援を行うという微妙な立場を維持しようとしているからだ。そこで米国は、「標的」とは一定のプロセスを経たものを指すと定義し、そのプロセスの直前までの情報をウクライナに提供するという考え方を発展させた。私によれば、2022年のある日のピーク時、米国はウクライナに対して267件の「関心対象」を提供したという。 **そのような加速をもたらす、ターゲティングプロセスのどの部分が自動化されているのか？** 米国軍は、攻撃対象を決定する法的判断という極めて重要な追加段階が存在するため、現時点では何も自動化されていないと主張する。キルチェーン（殺傷連鎖）が高速化している理由について、私が伝えられたところでは、標的への攻撃許可を得るための多くのプロセスは、従来から電話や回転椅子を用いたアナログな手法で非常に低速だったという。したがって、このプロセスをデジタルプラットフォームに移行し、最終的に自動化することが、この高速化の一因となっているのである。 第18空挺軍団では、6つの重要なステップに人間が関与していました。つまり、人間が標的に対していつ、どのように射撃するかを決定します。彼らは「運用アプローチ」と呼ばれるものを評価し、収集されたデータを評価し、行動するかどうかを決定し、その意思を伝達し、射撃を実行し、その後、何が起こったかを報告します。そして、MavenのAIが導入されることで、人間が関与する箇所は「行動するかどうかの決定」と「その行動自体」の2カ所にまで削減されました。自動化された収集プロセスにおいて機械が意思決定を行う様子を監督することは可能ですが、その間の評価はすべてAIによって行われます。NGA（国家地理空間情報局）でさえ、人間の目や手が触れたことのない、完全にAIによって生成された情報報告書を作成しています。つまり、データとシステムを真に支配者とするような大きな転換があったのです。 彼らが1日に多くの標的を処理できるもう一つの理由は、Maven Smart Systemが大規模言語モデルを使用していることです。私はAnthropicのClaudeを使っていると報じてきましたが、そのプロセスを加速するのに役立っているとの情報も得ています。さらに米中央軍（Centcom）自身も、AIの助けにより、以前は数日や数時間かかっていたプロセスをわずか数秒に短縮できたと述べています。米軍側は司令官が最終的な決定を下すと主張していますが、私は米国の軍事倫理学者とも話しており、戦争のゲーム化というリスクが存在し、人々が画面に表示される標的を完全に支持するデータを理解せずに信頼してしまう可能性があるとの見解も得ています。 一方、反論として提出されているのは、このデータは過去にないほど適切にタグ付けされており、本質的にデータベースシステムであるこのAIベースのシステムにより、データを監査して詳細に検証できること、そしてこれまでになく高い透明性と説明責任をもって、エッジにある軍事作業者が何を行っているかを本部が追跡する方法を提供できるという点です。米国が行ったイランにおけるこの巨大な作戦は、最終的にその好例となるでしょう。そして私たちは、米国が最終的にこのプラットフォームをどのように使用したかについてのデータと説明責任を探求していくことになります。 **ある技術学者、ケビン・ベイカーは、イランでの学校襲撃に対してClaudeが当初多くの非難を浴びたことについての記事を書いています。しかし、彼はより長期的な加速を指摘し、これらの措置が熟考や誤りの発見、あるいは矛盾する情報への注意のための時間を残した可能性があると言っています。軍事側で、事態があまりにも急速に進んでいることへの懸念はあったのでしょうか？** 米軍内部には、これにどの程度踏み込むべきかについて、非常に重要な議論があります。ある立場からはこれは不可避であるとする一方、他の立場からは最後の瞬間における人間の判断が命を救うものであると強く警告しています。議論が決着したわけではありませんが、進む方向性は明確です。Maven Smart Systemは「記録上のプログラム（program of record）」として確立されつつあります。中央軍の司令官は、これらの作戦から時間を割いてX（旧Twitter）にアクセスし、AIを使用しており、それが有用であると述べています。さらに、ジム・マティス元国防長官のような人物は、「標的設定（targeting）は戦略の代わりにはならない」と述べており、本質的には、多くのものを攻撃することだけでは勝利に至らないと指摘しています。 私の頭から離れない事例の一つがあります。1999年、米国がベオグラードの中国大使館を爆撃した際の話です。その後の米国の公的な分析では、大使館が地図上で誤って表示されていたと説明されています。大使館は最近移転していたのですが、地図が更新されていなかったのです。一部の地図は更新されていたものの、他の地図はそうではありませんでした。誰かが不安になり確認の電話をかけようとしたこともあったようですが、間に合う人に見つかりませんでした。 このような事例において、システムが問題をフラグ付けし、デジタル接続されている場合、一方では異常や問題、誤りのリスクを指摘することが容易になる可能性があります。他方では、誤った照準データベースからの目標選択が、そのような確認プロセスを経ずにさらに迅速に行われる可能性もあります。したがって、米軍が照準サイクルにおいてAIの活用を進めるという判断は、それを支えるデータの質にのみ依存します。 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