──今年7月2日に、防衛省は「防衛省AI活用推進基本方針」と「防衛省サイバー人材総合戦略の策定について」という2つの文書を公表しました。どんな内容なのでしょうか？

井上： 「日本の国の護りを実現するためにAIを活用していきますよ。そのために、こういう取り組みをしていきますよ」という話をまとめたものです。
　今回はニュース解説ということで、AI活用の背景事情や実現のための課題、そのために必要な人材の確保、といったことについてお話ししたいと思います。

そもそもAIとはどんなものなのか

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日本語では「人工知能」と呼ばれる「AI」。その特徴は「学習に基づいて推論する機能」であり、様々な機器に搭載することで「推論」を行動に移すことができる。

井上： 「AI」とは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。ただし、人間の頭脳とまったく同じことができるわけではありません。また、一般的なコンピューター・プログラムとも異なります。

──AIと一般的なコンピュータ・プログラムは違うのですね。

井上： コンピュータ・プログラムでは、最初に「こういう流れで、こういう処理をする。条件に合わせて処理を使い分ける」といった動作を決めて、その通りに動作するように指示（プログラム）を記述します。だから、コンピュータは記述したプログラム通りの処理を忠実に実行します。
　それに対してAIの特徴は、「学習に基づく推論」にあります。まず、大量の「学習データ」を用意して、AIに学習させる（トレーニング）。するとAIは、その学習結果に基づいて、さまざまな推論を働かせる。
　動作しながら次々に新しいデータを取り込んで、動作を変えていくこともあります。

──「学習に基づく推論」ですか。

井上： たとえば、クルマを運転するときを考えてみてください。ドライバーは、実際に路上に出て、さまざまな状況、さまざまな場面を経験することで経験を蓄積していきます。すると「こういう場面は要注意だな」「こういう場面では、こうする方がいいな」という判断ができるようになります。これがまさに「学習に基づく推論」の典型といえます。

──それならば、AIでなく、人間でも同じ仕事ができるのではないでしょうか。

井上： まさにその通りで、人間は学習したり、経験を積み上げたりすることで、さまざまな仕事をできるようになります。ただし、そのプロセスには時間がかかる上に、個人の能力や努力に依存する部分も少なくないんです。
　そこで、「これまで、人間が手間と時間をかけて学習した上で行っていた仕事を、AIに肩代わりしてもらうことはできないか」というのが、目下の趨勢となっている考え方であり、さらに「少子高齢化や募集難に起因する人材確保の困難を、AIで補完できないか」という話になわけです。
　また、AIが人間より速く処理を行えるのであれば、人間による判断や意思決定をAIに支援させる使い方も期待できます。

AIは防衛のどんな分野で使えそうか

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AI活用の具体例。空港の衛星写真を見せると、AIが地上の大型旅客機を次々に検出する。衛星画像の解析は手間のかかる作業のひとつ。　出典：ロッキード マーティン

──防衛省は具体的に、どんな分野でAIを使ってみようとしているのでしょうか？

井上： 現時点で挙げられているのは、
「目標の探知・識別」
「情報の収集・分析」
「指揮統制」
「後方支援業務」
「無人アセット」
「サイバーセキュリティ」
「事務処理作業の効率化」
　の7分野です。
　ひとつづつ説明していきしょう。

AIを活用する際の課題とは

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AIの判断を人間が把握し、AIには任せられない仕事を人間が受け持つことは、防衛分野においては特に重要になる。出典：防衛装備庁「戦闘支援無人機を目指して」

──これから防衛省がAIを活用していこうとした際、考えられる課題にはどのようなものがありますか？

井上： AIは「学習に基づく推論」を行うものなので、学習に使うデータの良し悪しが問題になります。データの量が少なかったり、内容に偏りがあったりすると、AIは間違った学習をしてしまうのです。
　間違った学習から適切な判断は生まれません。質の良いデータ・セットを揃える努力が求められます。
　また、もしも領域横断的な意思決定にAIを関わらせることになれば、陸・海・空にまたがる学習や判断が必要になります。そこで問題になるのが「データフォーマットの標準化」です。学習に使用するデータの形式がバラバラでは仕事にならないので、すべての戦闘空間に関わる学習データを統一した書式で用意する必要があります。

──AIを使う側にも求められることはあるのでしょうか？

井上： AIは完全無欠ではないという前提の下、AIに意図した通りの仕事をさせるためのノウハウを身につける必要があります。
　昨今話題の生成AIでも、AIに対する指示（プロンプト）のちょっとした違いで、出力結果が大きく変化してしまい、なかなか意図した通りにならないという話が聞かれます。すると、AIにどんな指示を出せば意図した通りの結果を得られるかを、使う側は模索していかなければならない。これは、生成AI以外の分野にもいえることなのです。

──小説や映画では、AIが “暴走” する場面が描かれることがあります。実際にも起こり得るのでしょうか。

井上： その可能性は否定しがたいです。だから、人間が最後のストッパーとして機能する必要があります。
　また、AIが行う仕事に対して、誰が責任を負うのかを明確にしなければなりません。そして、「AIに任せても良い仕事」「AIには任せられない仕事」の使い分けを明確にする必要もあります。

──防衛省では、自衛官の年齢制限を緩和したり、処遇改善をアピールして人材確保により一層力を入れています。今後、AIを活用するための人材は確保していけるでしょうか？

井上： 実はそれが、重要かつ厄介な課題です。ことにIT分野は民間でも多くの仕事があるので、そうした中で優秀な人材を集めるのは容易ではないと考えられます。
　防衛省・自衛隊は「公務員」なので、待遇面で「公務員の待遇規定」に縛られて、柔軟に対応するのは難しくなりがちですね。むしろ、外部の企業や研究機関などと連携・協力しながら問題解決を図る方が現実的なのではないかと思います。

　なお、今回公表された文書は「基本方針」であり、「こういう考え方の下でAIの導入・活用を図っていく」という方向性を示したものです。そのため、「いついつまでに、この分野でAIを導入します」「AIを活用する、こんな装備品を配備します」といった、分かりやすい具体的な話は含まれていません。
　しかし、最初にこうした基本方針を定めることは重要です。野放図に、無軌道にAIの導入や活用を進めてしまうと、収拾がつかない結果になる事態も懸念されるからです。