CSBA MOSAIC WARFARE : 戦略予算評価センター「モザイク戦」（日本語訳）

2024年9月5日 11:55

本文書は、2020年に米国CSBA （戦略予算評価センター）が発刊した「MOSAIC WAREFEARE」（モザイク戦）を、i-J Solutions が翻訳したものです。原本に記載のある脚注(番号)は巻末に原文のまま記載しています。

戦略予算評価センター
モザイク戦

意思決定中心戦を実行するための
人工知能と自律システムの探究

ブライアン・クラーク
ダン・パット
ハリソン・シュラム

戦略・予算評価センター（CSBA）について

戦略予算評価センターは、国家安全保障戦略と投資オプションに関する革新的な思考と議論を促進するために設立された、独立した超党派の政策研究機関である。CSBAの分析は、米国の国家安全保障に対する既存の脅威と新たな脅威に関連する重要な問題に焦点を当てており、その目的は、政策立案者が戦略、安全保障政策、資源配分の問題について十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにすることである。

著者について

ブライアン・クラーク：戦略予算評価センターのシニアフェロー。CSBAでは、海戦、電磁戦、精密打撃、防空に関する研究を主導。2016年国防授権法に対応し、海軍の将来のニーズと新技術が艦隊設計に与える影響を評価する3つの海軍艦隊設計研究のうちの1つを主導。CSBA入社以前は、海軍作戦部長（CNO）特別補佐官兼司令官行動グループ・ディレクターとして、海軍戦略の策定を主導し、電磁スペクトル作戦、海中戦、遠征作戦、人員・即応性管理における新たなイニシアチブを実施した。クラーク氏は下士官および将校の潜水艦乗組員であり、海軍の原子力訓練部隊で機関長および作戦士官を務めるなど、海上および陸上で潜水艦の作戦および訓練任務に就いた。海軍より優秀功労勲章とレジオン・ド・メリットを授与されている。

ダン・パット：国防高等研究計画局（DARPA）戦略技術部副部長を経て、戦略予算評価センターに非駐在シニアフェローとして参加。国防総省の新たな近代化イニシアチブを定義する取り組みを主導する国防副長官をサポートした。この役割において、2017年国家防衛戦略起草グループに助言。また、民間ロボット・人工知能技術企業の最高経営責任者でもある。

ハリソン・シュラム：データ、モデル、政策という3つの分野を横断するオペレーションズ・リサーチのプロフェッショナルである（CAP, PStat）。
データ、モデル、政策の分野で活躍するオペレーションズ・リサーチの専門家。CSBAのシニアフェローとしての役割に加え、INFORMSのアクティブメンバーでもあり、2020年INFORMS Conference on Securityの総合議長、Franz Edelman Prize Committeeのメンバーでもある。ヘリコプターのパイロットおよび作戦調査専門家として、ノーフォーク、グアム、バーレーンを拠点とする飛行隊に勤務。過去には、海軍ヘリコプター協会の年間最優秀飛行士賞、リチャード・H・バルキ賞、オペレーションズ・リサーチ分野への貢献に対するクレイトン・トーマス賞などを受賞している。

謝辞

この研究は国防高等研究製品局（DARPA）の後援を受け、DARPAのジョン・パシュケヴィッツとサミュエル・アープの指導なくしては不可能であった。著者はまた、ウォーゲームやワークショップを通じてモザイク戦のコンセプトを発展させたカイル・リビー、ピーター・クーレトス、ルーカス・オーテンリード、アダム・レモン、グレース・キムの素晴らしい仕事ぶりにも感謝したい。最も重要なことは、カミラ・ガンジンガーの優れた編集・制作作業に感謝することである。

CSBAは、民間財団、政府機関、企業など、幅広く多様な団体から資金提供を受けている。これらの団体の全リストは、当協会のウェブサイトwww.csbaonline.org/about/contributorsに掲載している。

表紙：ハリソン・シュラムとカミラ・ガンジンガーによるモザイクデザイン

図一覧

（ページ番号・リンク略）
図１：典型的な文脈中心のC3アプローチ
図２：意思決定中心戦の理論的根拠：作戦上および制度上の意味
図３：連邦政府の裁量的・義務的財源と赤字国債の対GDP比
図４：米軍の軍人1人当たりの運用・保守（O&M）支出
図５：米国の最大兵力の動向
図６：F22開発とロシアの6世代防衛力の比較
図７：持続的・破壊的技術と進化的・革命的な新しい作戦概念との組み合わせから生まれる軍事的イノベーション
図８：近代軍事史における革新
図９：情報環境の概念の相違
図１０：戦争への意思決定中心アプローチを用いたジレンマの押しつけ
図１１：モザイク戦がOODAループに与える影響
図１２：単体の戦力ユニットと構成可能な戦力パッケージの比較
図１３：キルチェーンの進化
図１４：第二次世界大戦の競争における有用な進歩の寿命
図１５：想定されるC2アプローチ
図１６：個別部隊の複合化で可能となる文脈中心型C3アーキテクチャ
図１７：CSBAが主導した3つのモザイク・ウォーゲームに使用された方法
図１８：チーム別ウォーゲーム3の複雑度スコア
図１９：ウォーゲーム2と3でモザイクチームと従来型チームが実施した独立行動
図２０：プラニング・セルの時間遅延（従来型チームとモザイクチームの比較）
図２１：モザイク戦力と従来型戦力がレッドに対して達成した優位性
図２２：従来型戦力とモザイク戦力の展開・配備
図２３：従来型戦力とモザイク戦力の消耗
図２４：従来型戦力とモザイク戦力の複雑さとスピード
図２５：意思決定中心戦力の要件開発アプローチ
図２６：領域ベースの構成戦力司令官から相互依存の JTF 司令官へ

エグゼクティブ・サマリー

米国は、中華人民共和国やロシア連邦との長期的な競争に巻き込まれる様相が顕著となっている。この競争において、米国の国防指導者や専門家は、米軍は技術的にも作戦的にも後れを取っていると主張している(1)。優位性を取り戻すため、国防総省（DoD）は、防衛態勢を再編成し、空、陸、海、宇宙、サイバースペースの各領域間の行動をより良く統合することで、米軍の能力を向上させることを目的とした新たな防衛戦略や作戦コンセプトを追求している(2)。こうした新しいアプローチの実施により、米国政府は国防総省の研究開発支出を、インフレを考慮した上で、第二次世界大戦以来の水準まで増加させた(3)。

こうした努力にもかかわらず、米軍は、現在の戦力を改良したものを使って既存の戦術のささやかな変更を行うだけでは、大国の競争相手に対する優位性を獲得し、維持することはできないかもしれない。ステルス機、精密兵器、長距離通信ネットワークなど、冷戦の勝利に貢献するために国防総省が開発した能力は、他の軍隊にも普及している。潜在的な敵対国も同様に、冷戦後のコソボ、イラク、アフガニスタンにおける米国の作戦を観察し、それに応じて作戦コンセプトを適応させている(4)。その結果、米軍の指導者たちは、このような状況下で米軍が将来得る優位は、狭く、束の間のものかもしれないと認識している(5)。更に、現在の能力と戦術の改良版だけを使用して優位性を維持することは、一層のコストが必要となる。

新しい戦争遂行アプローチの必要性

米軍は、既に敵対勢力に拡散した能力や作戦概念を用いて他の大国と競争するのではなく、長期的な優位につながる可能性のある戦争への新たなアプローチを検討すべきである。例えば、冷戦時代、米国は著名な新技術と新しい作戦コンセプトを組み合わせることで、最初は核兵器で、後には精密兵器とステルスで、ソ連軍の数的優位に打ち勝つことができた(6)。

今日、米軍が直面する最も重大な作戦上の課題には、中国軍とロシア軍が展開する長距離センサーと精密兵器のネットワークがある。中国人民解放軍（PLA）は、米軍や同盟軍の脆弱性を攻撃するために設計された包括的なシステム（SoS）の一部として、これらの能力を採用している。中国人民解放軍とロシア軍は、長距離精密兵器とセンサーを代理軍や準軍事部隊で補完し、紛争地域を争奪したり、近隣諸国を不安定化させたりして領土と影響力を獲得する「グレーゾーン」戦術を駆使している(7)。

中国やロシアの作戦アプローチに対抗するには、米軍や同盟国の軍隊が、さまざまなエスカレーション・レベルで生き残り、目的を追求する能力を向上させる必要がある。今日、最も効果的な米軍の部隊編成は、陸軍の旅団戦闘団（BCT）、海兵隊の遠征部隊（MEU）、海軍の空母打撃群（CSG）のような比較的大規模な編成に、複数の任務を担うユニットやプラットフォームを組み合わせたものである。これらの部隊は、その大きさと集合性から脆弱であり、作戦の柔軟性を制限し、探知可能性を高めている。さらに、これらの部隊の規模は、対立を過度にエスカレートさせる危険性があり、米国の配備兵力態勢を財政的に維持できなくなる可能性がある(8) 。

分散海上作戦（DMO）、領域横断作戦（MDO）、機動展開前進基地作戦（EABO）などの国防総省の新しいコンセプトは、より分散した編隊を重視しているが、国防総省の投資は依然として分散作戦を可能にする数や意思決定支援ツールを欠いており、比較的少数の多任務プラットフォームや部隊編隊を優先している(9) 。また、米軍の兵力パッケージは、相互に支援し合う防御を提供し、大量の攻撃砲火を調整し、維持・管理効率を高めることができるように、複数の任務部隊を集約する傾向がある。

米軍の部隊設計は、敵がもはや戦えなくなるほど十分に破壊することで勝利を得るという、消耗戦中心の戦争観を反映している。例えば、過去20年間の米軍の作戦は、敵の侵略の利益を否定することよりも、テロリストや反乱分子の殺害や捕獲に依存するようになっている(10)。大国の競争相手から提示される作戦上の難題によりよく対処するために、この研究は、国防総省が、消耗よりもむしろ、敵よりも迅速かつ優れた決断を下すことに焦点を当てた、新しい勝利理論と作戦コンセプトを受け入れることを提案する。

敵が戦えなくなるまで、あるいは成功しなくなるまで、敵の戦力を破壊するのではなく、意思決定中心戦アプローチは、敵に複数のジレンマを課し、敵の目的達成を阻止する。例えば、古典的な機動戦は、遅延や劣化によって敵の攻撃作戦を混乱させ、持続力や指揮統制（C2）などの敵の重心を混乱させるように設計されている(11)。これは、敵の戦闘ネットワークの結束を攻撃することと見なすことができる(12)。

現在の米軍は、意思決定中心の機動戦を遂行する能力に制約を受けることになる。マルチミッションプラットフォームはコストがかかるため、大国の敵に複数の作戦上のジレンマを押し付けるのに十分な配備や多様な提示を実現できるほど数が多くない。また、このコストと希少性から、マルチミッションプラットフォームと部隊編成を保護する必要があり、米国の戦力パッケージの柔軟性をさらに低下させる。

ジレンマの数と米軍がジレンマを解決する速度は、米軍司令官が戦域全体のC2構造に依存していることによっても制約されている。戦域レベルの環境と状況は多岐にわたるため、指揮官が自動化された意思決定支援ツールを使用する能力は制限され、意思決定は指揮官の計画スタッフのスピードに遅れる。さらに、戦域での通信は競合する可能性が高く、機動戦を実施するために戦域指揮官が戦力を動的に管理する能力を低下させる。

冷戦時代と同様、国防総省は新世代のテクノロジーを活用することで、米軍が新たな作戦コンセプトを導入する際に直面する課題を克服することができた。冷戦後期には、ステルス、誘導兵器、通信ネットワークが、貫通型精密打撃作戦への移行を可能にした技術であった。今日、最も顕著な新興技術は人工知能（AI）と自律システムであり、国防総省はこれらの技術を、すでに人間が行っている作戦の迅速化や自動化のために利用しているにすぎない(13)。これらの技術は、むしろ戦争に対する意思決定中心のアプローチの基盤となりうる。例えば、自律システムは、米軍のユニットとプラットフォームをより多数にし、再構成可能にする、より細分化された部隊設計を可能にするかもしれない；AIは、指揮官が迅速かつ複雑な作戦を管理できるようにする意思決定支援ツールを強化することができる。

意思決定中心戦へのシフト

意思決定中心戦は、敵の意思決定の質と速度を低下させると同時に、米軍指揮官によるより迅速で効果的な意思決定を可能にすることを意図している。米軍の意思決定と敵の意思決定の両方に焦点を当てることで、意思決定中心戦は、意思決定そのものを中心に据え得ることで、ネットワーク中心戦争などの先行する概念と区別される(14)。

ネットワーク中心戦争は、広域の状況把握と、指揮下の全軍との通信能力を持つ戦域指揮官に依存している。しかし、中央集権的な意思決定は、非常に紛争が多い環境における将来の紛争においては、おそらく不可能であろうし、望ましいものでもないだろう。敵の電子戦（EW）やその他の対C2・情報・監視・偵察（C2ISR）能力の向上は、米軍司令官が戦域を越えて状況を把握したり、意思疎通を図ったりする能力を低下させる。これらの行動は、米軍司令官が米軍の大集団を把握したり、統制したりする能力を制約することになる。

ネットワーク中心戦争が高度な明瞭性と統制を前提としているのに対し、意思決定中心戦争は軍事衝突に付きものの霧と摩擦を受け入れる。意思決定中心戦は、敵が米軍の作戦に関して認識する複雑さと不確実性を増大させ、相手指揮官の意思決定を低下させるために、分散編隊、動的な編成と再構成、電子放射の削減、および対 C2ISR 行動を活用することによって、米軍の適応性と生存性を向上させる(15) 。

意思決定中心戦で生じる2つの最も重大な作戦上の課題は、米軍の配置と意図を分散させ、曖昧にすることと、米軍指揮官が迅速で効果的な意思決定を行い、実行する能力を維持することである。自律システムとAIは、これらの課題を解決するのに役立つ可能性がある。

分散と任務指揮を可能にする自律システム

無人車両や通信ネットワーク管理システムなどの自律型システムは、米軍がより分散した作戦を実施するのに役立つ可能性がある。無人ビークルは、従来の多機能プラットフォームやユニットの能力を、より多機能で安価な多数のシステムに分解することで、より分散した編隊を可能にする。

意思決定中心戦では、軍事衝突の際に通信が争われ、しばしば拒否されることを想定している。したがって、ネットワーク中心戦争のように、望ましいC2構造をサポートする通信アーキテクチャを構築しようとするのではなく、C2関係は通信の可用性に従うことになる。おそらく、国防総省の通信ネットワーク構築の努力は、まさにユビキタスで弾力性のあるネットワークを通じて望ましいC2構造を押し付けようとしたために、部分的には失敗してきた。

意思決定中心戦で使用されるC2と通信（C3）によるアプローチは「文脈中心型C3」とも呼ばれ、指揮官は部隊を通信によりコントロールする。自律的なネットワーク制御は、指揮官が任務を達成するために必要とする部隊と通信を接続し、指揮官の制御範囲が管理不能になるのを防ぐために、帯域幅、到達距離、遅延の間のトレードオフを管理する。到達が困難な部隊や、求められるタスクに不必要な部隊は、指揮官の部隊から外されることになる。

AIによる意思決定支援

米軍では、上級リーダーとの通信が途絶えた場合を含め、独立した作戦行動中に部下のリーダーがイニシアチブを取るというコンセプトを "ミッション・コマンド "と表現している。しかし、現在実践されているように、ミッション・コマンドは敵に対して意思決定の優位性を獲得する努力を損なうことになる。下級指揮官は、指揮下の部隊の管理や運用を支援する計画スタッフを持たない。その結果、彼らは誤った決定を下したり、敵に予測されやすい慣習的な戦術や教義的な戦術に陥ったりする可能性がある。

意思決定中心戦は、人間による指揮とAIによる機械制御を組み合わせた新しいC2構造によって、ミッション・コマンドの限界に対処する。AI対応の意思決定支援ツールは、下級指揮官が分散した部隊を統制し、環境や敵の行動に適応し、敵の意思決定に複雑さを課すことを可能にする。このようにして、指揮官は文脈中心型C3を実行できるようになる。

人間による指揮と機械による制御は、人間と機械のそれぞれの長所を活用する。人間は柔軟性を提供し、創造的な洞察力を適用し、機械はスピードとスケールを提供することで、米軍が敵対勢力に複数のジレンマを課す能力を向上させる。このアプローチは、AIを活用した意思決定支援システムの導入がおおよそ困難であることを考慮したものである。人間の指揮官は、命令を下す前にまず機械制御システムからの勧告を精査・評価し、作戦計画を調整・修正できるようにする。時間の経過とともに、意思決定支援ツールが改善され、効果的なパフォーマンスの歴史が確立されるにつれて、指揮官は機械の推奨を受け入れることをより厭わなくなるかもしれない。

モザイク戦

DARPAのモザイク戦のコンセプトは、意思決定中心戦を実施するための一つのアプローチを提示している(16)。モザイク戦の中心的な考え方は、人間による指揮と機械による制御を用いて、より細分化された米軍部隊を迅速に編成・再構成することで、米軍に適応性を、敵に複雑性や不確実性をもたらすことである。モザイク戦や他の形式の意思決定中心戦を実施するには、米軍の部隊設計とC2プロセスを大幅に変更する必要がある。

戦力設計

今日、米軍は、航空機、艦船、部隊編隊などの有人マルチ・ミッション・ユニットで構成されており、これらは自己完結型、つまり一枚岩（モノリシック）で、独自のセンサー、C2能力、兵器や電子戦闘システムを組み込んでいる。この一枚岩なマルチ・ミッション・ユニットの構成は比較的柔軟性に欠け、また異なるユニット間の通信相互運用性にも制約があるため、ある戦力パッケージは少しの種類のエフェクト・チェーンしか実行できない。このため、米軍の能力は制限され、部隊の適応性が低下し、敵側からは作戦が予測しやすくなり、米軍による意思決定の優位を得ることに重点を置いた作戦構想の一環として敵を混乱させるという目的は達成されない。

国防総省は、今日のモノリシックなマルチ・ミッション・ユニットのいくつかを、より多くの機能を持つより小さな要素に分解することで、意思決定中心戦をより追求することができる。例えば、フリゲートと数隻の無人水上艦艇は、3隻の駆逐艦からなる水上行動グループに取って代わることができる。打撃戦闘機のセクションは、スタンドオフ・ミサイルとセンサーおよびEWを装備した無人航空機（UAV）のグループのC2ISRプラットフォームとして機能する打撃戦闘機に置き換えることができる。地上部隊では、大規模な部隊編成に依存するのではなく、小規模な部隊や小部隊を小型・中型の無人地上車両（UGV）やUAVで増強し、自衛、ISR、兵站能力を向上させることができる。

より細分化された部隊を配備するためには、従来の米軍を全面的に置き換える必要はない。より小型で多機能ではない戦力を大量に調達し、実戦配備できるようにするためには、ごく一部の一枚岩の部隊を退役させるか、中止させる必要があるだけである。迅速に部隊を編成し、再編成できるようになれば、米軍にはいくつかの利点がもたらされる：

新しい技術や戦術の導入が容易に - 機能の少ないモザイク戦力は、マルチミッション部隊ほど高度に統合されていない。その結果、新しい能力を組み込むために必要なプラットフォームや部隊編成の変更が少なくて済む。

米軍司令官の適応性が高まる - 従来の一枚岩のプラットフォームや部隊編成に比べ、分解された部隊は、より多様な方法で効果を発揮するために組み合わせることができる。

敵の複雑さが増す - 敵は、米国の意図や効果連鎖を判断するために、分散・分断された戦力を評価することがより困難になる。

効率性の向上 - 指揮官は、作戦に必要な能力と能力、そして望ましいリスクレベルに合わせて、分散した部隊で構成される部隊パッケージをより細かく調整できるようになる。

行動範囲の拡大 - バラバラに編成された部隊を、作戦に合わせてより細かく調整できるようになれば、不必要な過剰マッチを減らし、より多くの任務に分散させることができる。

作戦戦略の実行力の向上 - 同時任務数の増加、能力の改善及び調整、並びにシステムの割合の増加により、部隊は牽制行動や攻防同時行動、あるいはハイリスクだがより効果の高い任務を実施しやすくなる。その結果、指揮官は戦略を追求しやすくなる。

モザイク戦に必要な戦力設計には、多数の分散ユニットを構成・再構成できるC2への新たなアプローチが必要となる。C2プロセスはまた、敵のセンサーとC2プロセスに複雑さを課す一方で、より迅速で効果的な決定を可能にする必要がある。

C2プロセス（C2 : Command and Control - 指揮統制）

おそらく意思決定中心戦の最も破壊的な要素は、それが米軍のC2プロセスをどのように変えるかである。バラバラになっているが、構成が可能なな戦力の価値を十分に引き出すために、モザイク戦は人間の指揮と機械の制御の組み合わせに頼ることになる。関連するC2プロセスを変更することなく部隊設計を実施した場合、指揮官とその幕僚は、従来の部隊と比較して、分解された部隊の多数の要素を管理することが困難になる。自動化された制御システムがなければ、指揮官はまた、敵に複雑さを与えたり、敵の防御や対抗措置に対応して再構成したりする際に、意思決定中心の部隊の複合性を活用することがはるかに難しくなる。

図1に示すように、モザイク戦のC2プロセスでは、人間の指揮官が、指揮官の戦略や上官から与えられた意図を反映した作戦の全体的なアプローチを策定する。司令官は、コンピューター・インターフェースを介して機械化されたコントロール・システムに指示を与え、完了すべきタスクを割り当て、相手部隊の規模や効果の見積もりを入力する。機械化された統制システムは、指揮官の統制範囲を管理可能な規模に維持しながら、任務付与が可能な通信中の部隊を特定することで、文脈中心型C3を実施する。そして指揮官は、通信中の部隊の中から、任務付与に利用できる部隊を選択する。

文脈中心型C3のアプローチでは、時間が重要な考慮事項となる。指揮官がどの部隊を任務に使えるようにするかを決定し、推奨される COA を検討する間に、指揮官が作戦に必要とする部隊が所定の位置から移動したり、通信手段を失ったり、破壊されたりする可能性がある。しかし、この遅れは、従来の計画プロセスを使用するよりもはるかに少ないと思われる。また、この潜在的なデメリットは、相手に複雑さを強いることで米軍にもたらされる利益によって相殺される可能性もある。

ウォーゲームからの洞察

意思決定中心戦の背後にある理論の妥当性とモザイク戦の実用性を評価するため、CSBAは3つのウォーゲームを実施し、もっともらしい将来の大国と地域の紛争シナリオにおいて、従来の米軍戦力及びC2プロセスに対する、米国の新たなモザイク戦力及びC2プロセスの性能とを比較した(17)。ウォーゲームは、モザイク戦のコンセプトの実現可能性と作戦上の利点に関する5つの仮説を検証するために構築された：

１．指揮官とプランナーは、機械化された制御システムに対する信頼を得ることができる；

２．モザイク戦は米軍の戦力パッケージの複雑性を高め、敵の意思決定を劣化させる；

３．モザイク戦は、指揮官がより多くの同時行動を可能にし、敵にさらなる複雑さをもたらし、敵の意思決定を圧倒する；

４．モザイクの部隊設計とC2プロセスは、米軍の意思決定の速度を高め、指揮官がテンポよく行動できるようにする。

５．モザイク戦法は、従来の戦力による作戦よりも、米軍司令官の戦略実行を可能にする。

ワークショップとウォーゲームの結果、モザイク戦の潜在的な利点の多くについて、注意点はあるものの、その証拠が見つかった。ロジスティクス、通信、AIと自律システムについての仮定に加え、ゲーム版の機械化された制御システムには、実際の制御システムのモデリングとシミュレーションの能力が欠けていた。制御システムで使用されるモザイク戦力要素の特性も極端に単純化されていた。その結果、参加者はコントロールシステムが提案したCOAに含まれる戦力パッケージや暗示された戦術を、大きな疑問や分析を持つことなく受け入れてしまう傾向があった。

意思決定中心戦の導入

意思決定中心戦を実施するためには、現在の米軍を置き換える必要はないが、国防総省は、分断された部隊を実戦投入するために、軍事能力を開発するのに使用しているプロセスの多くを変更する必要がある。例えば、高度に構成可能な部隊の要素に対する要件は、ギャップという形で現れることはないだろう。というのも、機械化された制御システムは、特定の状況に対して可能な限り忠実に司令官の任務を遂行するために、オーダーメイドの部隊パッケージを組み立てるからである。国防総省は、特定の定義された能力ギャップを埋めるソリューションを技術者に求めるのではなく、幅広い潜在的な状況や部隊構成において性能向上を可能にする新たな能力を追求する必要がある。

意思決定中心戦を実施することには難しさがあるが、米軍は侵略を抑止し、将来の紛争で成功するために新しいアプローチを採用する必要がある。米軍が以前の競争で引き出した優位の源泉は、今やアメリカの競争相手が容易に利用できるようになり、戦争の趨勢は、大規模な精密打撃戦における米軍の能力と経験の価値を低下させている。米軍はAIや自律システムの新技術を活用することで、この分野で長期的な優位性を確立できるだろう。

米軍が新技術の可能性を十分に活用するためには、新たな作戦コンセプトが不可欠となる。もし国防総省がAIや自律システムを、現在の作戦アプローチを改善するための手段としてしか捉え続けないのであれば、米軍はアメリカの競争相手にそれを押し付けるどころか、むしろ破壊の犠牲者になってしまうかもしれない。

第１章　戦争への新しいアプローチの必要性

米国は、中華人民共和国やロシア連邦との長期的な競争にますます巻き込まれている。この競争において、米国の国防指導者や専門家は、米軍は技術的にも作戦的にも後れを取っていると主張している(18)。その優位性を取り戻すため、国防総省は、防衛態勢を再編成し、空、陸、海、宇宙、サイバースペースの各領域間の行動をより良く統合することで、米軍の能力を向上させることを目的とした新たな防衛戦略と作戦コンセプトを追求している(19)。こうした新しいアプローチの実施により、米国政府は国防総省の研究開発費を、インフレを考慮した上で、冷戦期以来の水準にまで引き上げることになった(20)。

こうした努力にもかかわらず、米軍は、現在の戦力を改良したものを使って既存の戦術のささやかなバリエーションを行うだけでは、大国の競争相手に対する優位性を獲得し、維持することはできないかもしれない。ステルス機、精密兵器、長距離通信ネットワークなど、冷戦の勝利に貢献するために国防総省が開発した能力は、他の軍隊にも普及している。潜在的な敵対国も同様に、冷戦後のコソボ、イラク、アフガニスタンにおける米国の作戦を観察し、それに応じて作戦コンセプトを適応させてきた(21)。その結果、米軍の指導者たちは、このような状況下で米軍が将来得る優位は、狭くてつかの間のものになるかもしれないと認識している(22)。さらに、現在の能力と戦術の改良版だけを使用して優位性を維持することは、経済的に不可能になる可能性がある。

米軍は、既に敵対勢力に拡散している能力や作戦コンセプトを用いて他の大国と競争するのではなく、長期的な優位につながる可能性のある戦争への新たなアプローチを採用することを検討すべきである。例えば、冷戦時代、米国は著名な新技術と新しい作戦コンセプトを組み合わせることで、最初は核兵器で、後には精密兵器とステルスで、ソ連軍の数的優位に打ち勝つことができた(23) 。

今日、米軍が直面している最も重大な作戦上の課題には、中国軍とロシア軍が展開する長距離センサーと精密兵器のネットワークが含まれる。PLA は、米軍や同盟軍の脆弱性を攻撃するために設計された包括的なSoSの一部として、これらの能力を使用している。PLAとロシア軍はまた、その長距離兵器を、近海におけるグレーゾーンの準軍事活動の保護に役立てている。
中国やロシアの作戦アプローチに対抗するには、米軍や同盟国の軍隊が、長期的に持続可能なさまざまなエスカレーション・レベルで生き残り、戦う能力を向上させる必要がある。

米軍は過去30年間、増大する精密兵器の脅威に対応するため、陸軍BCT（Brigade Combat Team：旅団戦闘部隊）やMEU（Marine Expeditionary Unit：海兵遠征部隊）、海軍CSG（Carrier Strike Group：空母打撃群）といった比較的大規模な編隊に、マルチミッション・ユニットやプラットフォームを組み合わせた部隊パッケージを配備してきた。これらの編隊は、相互に支援し合う防御を提供し、大量の攻撃射撃を調整し、維持と管理の効率を得るために戦力を集約する。これらの部隊は、その強固な防衛力にもかかわらず、まさにその規模と統合性によって脆弱性を増しており、作戦の柔軟性が制限され、発見されやすくなっている。さらに、こうした部隊の存在は、対立を過度にエスカレートさせる危険性があり、米国の展開部隊の態勢を財政的に持続不可能なものにしかねない(24)。

現在の米軍編隊における火力と効率の優先順位付けは、敵がもはや戦えなくなるほど十分に破壊することを目的とする消耗戦中心のアプローチを反映している。また、分散海上作戦、マルチドメイン作戦、遠征前進基地作戦など、国防総省が新たに打ち出したコンセプトは、分散と欺瞞の利用を強調しているものの、依然として敵の破壊を主な目的とする勝利を目指している(25)。したがって、国防総省の最新予算は、分散作戦を可能にする数や意思決定支援ツールを欠く、比較的少数のマルチミッションプラットフォームや部隊編成に、依然として支出を集中させている(26)。さらに、過去20年間の米軍の作戦は、敵の侵略による利益を否定することよりも、テロリストや反乱分子の殺害や捕獲に依存する傾向が強まっている(27)。

大国の競争相手から課されている作戦上の難題により良く対処するために、この研究は、国防総省が、消耗よりもむしろ、敵よりも迅速かつ優れた決断を下すことに焦点を当てた新しい勝利の為の理論と作戦コンセプトを提案するものである。敵がもはや戦えなくなるまで、あるいは成功しなくなるまで、敵の戦力を破壊するのではなく、戦争への意思決定中心のアプローチは、敵に複数のジレンマを課し、敵の目的達成を阻止するものである(28)。

また、機動戦のような意思決定に重点を置いた作戦コンセプトは、消耗戦に頼るコンセプトよりも抑止効果が高いかもしれない。相手は、消耗戦中心の作戦アプローチに対抗するためにより優れた能力を持つ戦力を投入し、攻勢をかける自信を得ることができる。ジレンマを課し、複雑な作戦状況を作り出す米軍の能力を克服するために必要な対抗措置は、それほど単純ではない。その結果、意思決定中心の軍事力に直面する潜在的侵略者は、消耗中心の軍事力に直面する侵略者よりも容易に抑止される可能性がある。

現在の米軍は、意思決定中心の機動戦を遂行する能力に制約を受けることになる。マルチミッション・プラットフォームはコストがかかるため、大国の敵に複数の作戦上のジレンマを押し付けるのに十分な配備や多様な戦力の配分を実現できるほど数が多くない。このコストと希少性はまた、マルチミッションプラットフォームと部隊編成を保護することを必要とし、部隊のグループ、または部隊パッケージを編成する際に可能な柔軟性をさらに低下させる。

ジレンマの数と米軍がジレンマを解決するスピードは、米軍司令官が戦域全体のC2構造に依存していることによっても制限される。戦域レベルの環境と状況は多岐にわたるため、指揮官が自動化された意思決定支援ツールを使用する能力は制限され、意思決定は指揮官の計画スタッフのスピードに遅れる。さらに、戦域での通信は競合する可能性が高く、機動戦を実施するために戦域指揮官が戦力を動的に管理する能力を低下させる。

国防総省は、意思決定中心戦を十分に活用するために、戦力設計とC2プロセスを変更する必要がある。図 2 は、報告書がこの新しい戦いのアプローチとその意味をどのように説明するかを図式化したものである。第1章では、国防総省が現在の戦争コンセプト、戦力構造、戦術を用いて他の大国と競争し続けようとする場合に直面する課題を浮き彫りにしている。第2章は、軍事作戦の遂行において、機動戦への新たなシフトがあり、意思決定の優位性を提供するために自動化やAIの技術を活用することで、部隊がより迅速に相手に多くのジレンマを押し付け、成功を否定し、効果的に反撃する能力を低下させることが可能になると論じている。このような機動戦のバリエーションは、敵に相対する意思決定の速度と質を向上させることに重点が置かれているため、意思決定中心型と特徴付けられ、機動戦をより効果的に実施できるようになる。

第3章では、意思決定中心戦へのアプローチの戦力設計とC2の原則について述べている。その中心的な考え方は、人間による指揮と機械による制御を用いて、より細分化され多様化した米軍を迅速に編成・再構成することで、米軍には適応性を、敵には複雑性や不確実性を生み出すことである。意思決定中心戦は、敵よりも迅速に意思決定を行い、実行することで、相手が対処すべき複数の作戦上のジレンマを同時に作り出そうとするものである。第4章では、CSBAが一連のウォーゲームを通じて実施したモザイク戦の評価を行い、今後の研究で必要とされる分野を明らかにする。第5章は、モザイク戦が国防総省の意思決定と計画プロセスに与える影響を探り、報告書を終える。

この研究は、戦争に対する意思決定中心のアプローチの背後にある論理を説明し、その潜在的な有効性に関するいくつかの証拠を提供する。この報告書とそれを裏付ける研究は、モザイク戦やその他の意思決定中心のコンセプトが、米軍が永続的な優位性を獲得し、維持することを可能にすることを決定的に証明することを意図したものではない。将来の軍事作戦におけるその価値について結論を出すには、さらなる研究が必要である。

しかし、明らかなことは、国防総省が現在の戦力開発路線にとどまり、予想される財政制約の中で、他の大国に対する米軍の優位性を維持することはできないということである。軍事的成功を達成するためには、新たなアプローチが必要となる。情報を収集し、操作し、分析するための新たな技術は、抑止力を向上させ、大国のライバルに対して米軍が優位に立てるような意思決定中心戦アプローチを可能にするかもしれない。

今日の持続不可能な道

米国の国防予算は、2011年の予算統制法（BCA）によって国防総省の支出が2013年に削減されて以来、増加している(29) 。しかし、米国が軍事的優位性を取り戻すために支出することは、いくつかの理由から困難であろう；
米国の軍事研究開発や軍事調達に利用できる資金が将来的に制約されること、技術的な競争条件が平準化されること、短期間の決定的な対決では解決しそうにない長期的な競争に参加する必要があること、などである。このような傾向は、現在の米国の計画を持続不可能にする可能性が高い。

以下の章では、米軍が直面するこれらの課題を説明し、戦争に対する意思決定中心のアプローチがどのようにそれらに対処するのに役立つかを強調する。国防総省が直面する戦略的、財政的、技術的な主要課題を軽減することは、米軍が他の大国と長期的により効果的に競争できるようにするために不可欠である。

地政学的不利

米国が直面する基本的な戦略的課題は、中国にとっての台湾やロシアにとってのバルト三国といった潜在的な軍事目標に近接しているために、米国の敵対する大国が享受している「ホームフィールド」での優位性である。中国とロシアの政府は、この近接性を利用して、それぞれの地域における領土と影響力の拡大に焦点を当てた戦略を追求している。中国やロシアは、軍事的展開を地域に集中させ、センサーや精密兵器のネットワークを自国内に構築し、最大数百マイル離れた米軍や同盟軍を脅かすことができる。地域の軍事的優位を確立し、米軍や同盟軍の介入を遅らせようとすることで、こうした大国の敵対勢力は迅速な侵略や掌握を脅し、国際社会に既成事実を提示することができる。中国やロシア政府は、この潜在的な脅威を利用し、近隣諸国（その一部は米国の同盟国）との関係において、さらなる影響力を行使する可能性がある(30)。

中国とロシアが享受している地政学的優位は、米軍に抑止と戦争遂行のための新たな戦略を採用することを要求している。冷戦終結後、米国は事実上、侵略の結果を覆し、侵略者の政府を転覆させる可能性があると脅すことで、イラク、イラン、北朝鮮のような地域大国を抑止してきた。このアプローチは、イラクに対する「砂漠の嵐」作戦や「イラクの自由」作戦、アフガニスタンに対する「不朽の自由」作戦で採用された(31)。

今日、限定的な目的が達成された後にのみ米軍が対応するという脅しでは、中国やロシアの侵略を抑止することはできないだろう。ロシアや中国の急速な侵攻や掌握が成功した場合、その結果を覆そうとすれば、米軍は砂漠の嵐作戦の準備のために米軍や同盟軍が行ったように隣接国に安全に動員されるのではなく、敵の精密兵器の脅威の下に展開する必要がある。米軍は、敵のセンサー、ネットワーク、兵器発射装置を制圧するために大規模な作戦を実施し、その後、戦域内の米軍を防衛し、敵軍を消耗させるのに十分な規模の反攻作戦を実施する必要がある。その結果、大国間の紛争は経済的に破壊的なものとなり、多大な死傷者を出し、核衝突にまでエスカレートする可能性がある。このような要因により、米国の同盟国やパートナーの間で、この作戦に対する外交的または軍事的支持が低下する可能性が高い(32) 。

実行不可能な防衛戦略

このような地政学的な不利に対応するため、米軍はその作戦アプローチを、事後的な侵略への対応から、侵略が発生した際の拒否、遅延、劣化へとシフトさせた。侵略を拒否することに重点を置くことは、兵力態勢、能力、測定基準にとって重要な意味を持つ。例えば、同盟国や敵対国に最も近い場所で活動する米軍は、日常的に交戦を行い、敵の攻勢に速やかに対抗する。また、米国本土（CONUS）やその他の後方地域を拠点とする急派部隊を増援部隊として使用することもできる(33) 。

残念ながら、現在および今後予定されている米軍には、拒否による抑止を支援する能力がない可能性が高い。事後に対応するのではなく、進行を遅らせたり、食い止めたりするためには、潜在的な対立に即座に到達できる準備態勢にある部隊を維持するために複数の部隊が必要となるローテーション展開モデルを用いて、前方で活動する部隊を増やす必要がある。米本土を拠点とする部隊の場合、ローテーションにより、海外展開の合間に休息、修理、訓練を行うことができる。前方に拠点を置く部隊の場合、ローテーションは単に休息期間と警戒期間の間になるかもしれない。国防総省の指導者たちは、米軍が新しい態勢モデルの能力要件を満たすためには、今後10年間で最大15％の成長が必要だと主張している(34)。

計画されている米軍戦力は、能力面でも不足する可能性が高い。現在または計画中の米軍プラットフォームの設計は、それらを再構成することを困難にしており、異なる米軍要素の役割は容易に識別可能であり、それらの間の通信リンクは検出可能であるか、または推測可能である。その結果、敵対勢力は、比較的静的な米軍のSoSアーキテクチャーを迅速に崩壊させたり、自己完結型の米軍プラットフォームを打ち破ったりする能力を実戦配備してきた。例えば、中国共産党（PLA）は、システム破壊戦の作戦コンセプトと自国の SoS を、既知および予測される米国の能力の重要な構成要素と通信を攻撃するように設計した。システム破壊戦は、近隣諸国との将来の紛争において既成事実を作ろうとする PLA の全体的なアプローチの重要な要素である(35)。

このような状況下では、前方に展開する米軍には、激しい電子戦やサイバー戦、大量の敵精密兵器から身を守りながら戦える艦船、航空機、部隊編成が必要となる。計画されている米海軍部隊、地上部隊、前方の陸上基地は、おそらく、敵対する軍隊が海外に近いところで持ち込む可能性のある精密兵器に対抗するための十分な防御能力を欠いている。また、米軍が生き延びたとしても、敵軍を消耗させ、侵略行為を否定できるだけの攻撃能力が残っているとは考えにくい(36)。

機動戦における好機

拒否による抑止は、敵の心に成功の可能性に関する不確実性を作り出すことに依存する。米軍は、機動戦のような意思決定中心のアプローチを採用することで、この不確実性をより効果的に生み出し、侵略を抑止することができる。機動戦の2つの基本的な応用は、敵が意図した時間に目的地に到達するのを阻止する「転位」と、敵の重心を攻撃する「混乱」である(37) 。これは敵のバトルネットワークの結束を攻撃することと見なすことができる(38)。

より細分化され、複合化可能な軍隊は、今日の米軍よりも混乱を引き起こす能力が高いだろう。識別しやすいノードが少なく、敵の感知を混乱させたり、部隊要素の損失など敵の行動を補うために部隊を再編成する能力が高い。より複雑で再構成可能な態勢がもたらす不確実性は、敵の兵器射程内で活動する米軍の重要な構成要素や通信リンクを特定して攻撃する敵の能力を低下させる可能性もある。敵は米軍の大部分または全部を攻撃するか、米軍の体勢や戦術を理解するのに時間をかける必要も出てくる。いずれの方法でも、敵は不利な立場に置かれ、米軍は従来の戦力や消耗中心の作戦概念で必要とされるよりも小規模な戦力で、侵略を拒否したり遅らせたりすることが可能になる。

構成可能な部隊は、機動戦を用いて敵の作戦を混乱させる米軍の能力も向上させる可能性がある。本研究の第4章と第5章でさらに論じるように、より構成可能な部隊の能力とキャパシティを調整する機能は、米軍が今日の米軍に比べて、より計算されたリスクを取り、より独立した任務を遂行するために、より効率的に部隊を使用し、より効果的に作戦におけるテンポを活用することを可能にするだろう。

資金調達における制約

米国政府は、米国の戦力設計を変更しない限り、防衛戦力と能力の向上に資金を提供することは難しいだろう。米国防予算はBCAによって2021年まで上限が定められているが、一時的な免除と海外有事作戦（OCO：Overseas Contingency Operations）資金の補填を組み合わせると、米軍が主要な戦闘作戦に参加していないにもかかわらず、インフレ調整後の国防総省の支出は過去最高水準に達している(39)。議会指導者の中には、これ以上の国防予算の増加に反対する者もいるが、その理由の一つは、図3に示すように、米国の連邦債務の返済や、非裁量的な医療ケアや社会保障給付のための費用の増加を懸念してのことである(40)。

国防予算のうち、運用・維持費（O&M）は、図4に示すように、1990年代以降急激に増加している。これらの増加は、高度化する戦闘システムの導入と、より高度に統合されたマルチ・ミッション・プラットフォームへの組み込みが一因となっている(41)。新しい戦闘システムやプラットフォームの交換部品は、以前のものよりも高価であり、修理には、レガシー能力と比較して、より広範な干渉除去、再配線、再プログラミングが必要となる(42)。

2000年以降、年俸の大幅な引き上げや、Tricare For LifeやPost 9/11 GI Billといった新たな手当の導入に伴い、米軍兵士一人一人の報酬コストも劇的に増加した(43) 。各プラットフォームや部隊の購入、運用、維持、乗員にかかるコストの増加もあり、国防予算は大規模かつ着実に増加しているにもかかわらず、図5に示すよう米軍は過去20年間で縮小した(44) 。

今後10年間、大国の敵対勢力からの挑戦が激化するにつれ、より強固な防衛と攻撃能力の向上が必要となり、現在よりもさらに大きな能力を持つプラットフォームやシステムが必要となる可能性が高い。また、大国間競争が激化すれば、より高度な技術を持つオペレーターも必要となる。そのような労働者を採用するためには、報酬のさらなる引き上げが必要となる可能性があり、特に、兵役に就くことのできる若者の数が減少する中、雇用競争が激化する環境ではなおさらである(45)。

艦船、航空機、車両、部隊編成の維持・乗員にかかるコストの増大は、次世代の軍事能力の開発・調達に必要な資源を制約する。過去10年間、維持費や人件費の増加を補ってきた国防予算全体の増額は、今後10年間は、社会プログラムや債務返済のための義務的支出の連邦支出に占める割合が高まるため、これほど大規模になることも、一般的になることもないだろう。

軍事作戦への新たなアプローチは、国防総省がコスト増と米軍の効果向上の関係を断ち切るのに役立つだろう。消耗に頼らず、優れた意思決定を達成することに重きを置くコンセプトは、敵の制圧が困難な、より複雑で適応力のある兵力を作り出すことで紛争を抑止し、また敵の作戦重心を攻撃することで敵軍をより効果的に撃破することができる。現在の米軍戦力が多機能である一方、意思決定中心の作戦概念に必要な構成可能な軍事力はより個々の部隊要素を必要とするもので、長期的に維持するための費用が少なくて済む可能性が高い、より安価な部隊につながる。

より公平な競争条件

米軍は冷戦以来、ライバルに対して技術的優位を享受してきた。高性能化する艦船、航空機、衛星、無人システム、戦闘システムは、ソ連に対する長期的な成功と、過去数十年間におけるいくつかの地域的または国境を越えた大国の敗北に貢献した。この優位性は今、失われつつある。中国とロシアの両軍は、ステルス航空機、情報ネットワーク、衛星センサーと通信コンステレーション、包括的な防空システムを実戦配備している。これらの能力は、場合によっては米国と同等かそれ以上かもしれない(46) 。今後も、世界の技術基盤に対する商業投資は、米国政府の支出を上回る可能性が高く、次世代の技術がより広く利用できるようになるだろう。

戦闘システムと兵器。統合によって、改造に必要な計画や、新システムを組み込む前に必要な調整が増える。その結果、統合プラットフォームは、既製の新システムを採用しにくくなる。適応プロセスをさらに複雑にするのは、請負業者がプラットフォームや戦闘システムの改造を所有する場合があることである。これにより、政府への初期調達コストは削減できるが、戦闘システムの更新時に追加コストが発生する(47)。

統合されたマルチ任務型の艦船や航空機のハードウェアやソフトウェア構成を迅速に変更することは困難であるため、米軍の技術革新のペースは低下する。例えば、図6はF-22戦闘機の開発サイクルを、F-22が想定していたソ連およびロシアの防空システムと比較したものである。国防総省がF-22を開発・調達した期間に、ソ連軍とロシア軍は6世代の防空システムを実戦配備した(48)。

これは必ずしも驚くべき結果ではない。マルチミッション戦闘機は、1つか2つの機能しか果たせないモジュール式防空システムよりも、製造コストと時間がかかる可能性が高い。機能が少ないシステムは、統合の必要性が低く、各世代に新しいコンポーネントをより簡単に組み込むことができるだろう。ロシア軍と中国軍は、米軍よりもモジュール式の機能限定システムに依存している度合いが高く、新技術の導入という点では有利かもしれない(49 )。新技術や新戦術を導入する能力を向上させるために、国防総省は、限られた機能のシステムとプラットフォームを組み合わせて効果を生み出すことに依存する作戦アプローチを採用することもできる。

長期的競争のための誤ったアプローチ

2017年の米国の国家安全保障戦略と2018年の国防戦略は、米国、ロシア、中国の間で勃興しつつある大国間競争は長期的に持続するとしている(50)。このような競争における目標は、軍事、経済、情報、外交を組み合わせた行動を通じて政治的目標を達成することであるが、競争相手は必ずしも相手による速やかな屈服や、現状が急速に覆されることを期待しているわけではない(51)。

消耗戦中心の高強度戦闘に最適化された戦力は、維持にコストがかかりすぎ、長期的な競争には不釣り合いである可能性がある。消耗戦は、紛争が次第に激化して戦争に発展し、戦闘員が消耗の度合いによって作戦の持続が不可能になるまで戦闘を続けることを暗黙の前提としている。米国のライバルがグレーゾーン戦術を使用するようになっていることから明らかなように、米国の大国の敵対勢力は、小規模で伝統的な戦争遂行と情報作戦を組み合わせ、長期的に段階的な成果を達成することに満足しているように見える；侵略行為が遅滞したり劣化したりした場合、敵対勢力は出口を模索するか、あるいは単に作戦を一時停止して、敗北の風評リスクを避けるかもしれない(52) 。グレーゾーン戦術の使用は、消耗戦における米軍と同盟軍の通常戦力の優位に対応するためでもあろうが、消耗戦のために設計された戦力を維持することは長期的にコストがかかる。中国とロシアのグレーゾーン行動の成功は、消耗戦中心の戦力への投資が米国の競争相手の目的達成を妨げていないことを示唆している。

おそらく、消耗戦中心の戦力は、予備役や低い即応態勢のレベルにとどめておいて経費を節約し、大国間の戦争の脅威が生じたときに出動させることができるだろう。しかし、そのようなやり方は、稼働していないプラットフォームやシステムの整備不良を招き、オペレーターや部隊の熟練度を低下させる。また、中国、ロシア、イラン、北朝鮮との対決に至るまでには、相手が紛争地域に近いため、実行可能な時間よりも出動に時間がかかる(53)。一方、機動戦のコンセプトは、より小型で安価なユニットに依存し、スピードや火力よりも、複数のジレンマと複雑性で敵の意思決定を圧倒するような方法でユニットを使用するものである。

前進への道

米軍が現在直面している、そして計画されている地理的、財政的、兵力設計上の課題は、大国や地域的な大国との長期的な競争において、米軍が持続的な優位性を獲得することを阻む可能性が高い。しかし、米国の軍事指導者たちは、過去の世代においても同様の課題を克服してきた。第二次世界大戦や冷戦時代、米軍は新たな技術を新しい作戦コンセプトと組み合わせ、地理的・数的優位に立つ敵対国に対して米軍の優位を維持する破壊的戦略を生み出した(54)。将来の財政・作戦環境において侵略を抑止するためには、同様のアプローチが必要になるかもしれない。

新しいテクノロジーは、相手よりも意思決定で優位に立つことを中心とした戦争コンセプトを可能にするのに役立つだろう。AI を活用した意思決定支援、自律型無人システム、改良されたパッシブ・センサー、小型兵器、電子戦・サイバー戦能力は、相手に複雑さと混乱を与え、重要な目標に焦点を絞った攻撃を実行することができる(55) 。意思決定と作戦行動を中心とした新たな戦闘パラダイムの出現については、次章で取り上げる。第3章では、意思決定中心の軍事作戦の具体的な形態としてのモザイク戦について説明し、第4章では、ウォーゲームと定量分析を通じて、CSBAがモザイク戦について評価した結果を紹介する。

第２章　意思決定を中心とする軍事作戦へのアプローチ

米軍は、冷戦終結に貢献した誘導兵器革命で築き上げた技術的優位性を失いつつある。ステルス能力、精密航法、ネットワーク化されたセンサーや兵器は、アメリカの大国の競争相手や地域のライバルに普及し、米軍が現在の作戦コンセプトを小幅に調整することでリードを維持する能力は制限されている。同時に、調達コストと維持コストの上昇により、国防総省は現行のシステムやプラットフォームをより改良したものを購入するだけでは済まなくなる可能性が高い。中国とロシアは地理的な優位性から、最も能力の高い兵力を紛争が起きそうな地域に集中させることができるため、コスト上昇が米国の敵対勢力に与える影響は少ない。

コンセプトとテクノロジーの融合

国防総省の指導者たちは、米軍が優位な地位を維持するためには変わらなければならないと認識している。オバマ政権の「第3次オフセット戦略」は、国防総省を新たな方向に向かわせる取り組みのひとつであり、学習型マシンやネットワーク対応の自律型兵器などの新興テクノロジーに主眼を置いたものであった(56) 。この重点は、テクノロジーと軍事的優位性が歴史的に密接に結びついていることを考えれば、論理的なものであった。しかし、CSBAのバトルネットワーク競争に関する研究が示唆するように、技術だけでは永続的な軍事的優位を確立することは難しい(57)。現在の作戦コンセプトで新技術を使用すると、その技術は昨日の軍事思想家の想像力の範囲にとどまり、すぐに拡散するため、敵対国も同様の進歩を追求できるようになる。レーダーと電子戦、潜水艦と対潜水艦戦、核戦力の競争において、このような移動と対抗のサイクルが、第二次世界大戦中と冷戦中に何度か繰り返された(58)。

現在の戦い方を改善するだけでなく、新しい作戦コンセプトと組み合わせることで、新技術をより十分に活用することができる。例えば、米海軍は、冷戦初期に、第二次世界大戦時の主要な潜水艦探知センサーであったアクティブ・ソナーとレーダーを用いた防御的アプローチから、パッシブ・ソナーを用いた攻撃的アプローチに移行することで、対潜水艦戦（ASW）においてソ連艦隊に対して優位に立つことができた。防御的なASWに比べ、攻撃的なコンセプトは、冷戦中に最も重要な海底脅威となった原子力潜水艦に対して、パッシブソナーで可能な長距離探知をより有効に活用するものであった(59)。

商業的イノベーションの研究でも、新技術のユースケースが、小幅な改良にとどまるか、市場を再定義するような進化した新製品になるかの分かれ目になることが多いことがわかっている。例えば、初期のミニコンピュータに使われていた小型ハードディスク・ドライブは、メインフレームコンピュータに適用されていたエラー率や速度という指標では、性能が低かった。しかし、これらの小型ドライブは、サイズや耐久性といった指標では十分な性能を発揮し、iPodのような携帯音楽プレーヤーの開発を可能にした(60)。

テクノロジーと作戦概念の関係を図7に示す。このモデルでは、維持型テクノロジーは現行システムを漸進的に改善し、同様のメカニズムを使用して戦争効果を達成する。破壊的技術は、新たなメカニズムを用いて軍事的価値を提供するものであり、先行技術とは異なる測定基準を用いて測定される。例えば、新しいレーダー・ジャマーは、先行技術と同様に、ターゲット・レーダーをどれだけ見えなくするか、あるいは欺くかで評価することができる。一方、ステルス・プラットフォームの性能は、レーダーに探知されたり標的にされたりすることをどれだけ回避できるかによって評価される。新たな維持技術や破壊的技術は、今日の戦術に小さな変化をもたらす進化的な作戦コンセプト（例えば、航行補助装置を見つけるために視覚の代わりにレーダーを使用するような）と組み合わせることができる。

図７：持続的・破壊的技術と進化的・革命的な新しい作戦概念との組み合わせから生まれる軍事的イノベーション

破壊的技術と革命的な作戦概念の組み合わせの中には、成功のための新たな評価基準を確立し、新たな競争体制をもたらす重要なイノベーションを生み出したものもある。例えば、国防総省のアサルト・ブレーカー・プログラムにおける、ステルス技術と精密打撃技術と第三者照準の作戦概念の組み合わせがそうである。新たな測定基準の出現は事後的にしか認識できないため、こうした革新の一部は、軍事における革命と遡及的に特徴付けられてきた(61) 。

図 7 が示すように、破壊的技術と革命的コンセプトの組み合わせは、アサルト・ブレーカー・コンセプトのように一度に実施することができる(62) 。また新技術は、ステルス機を前任者と同様の攻撃戦闘機として使用するように、当初は既存のコンセプトを支援する形で配備されることもある。後に、ステルス戦闘機をC2ISRプラットフォームとして採用するように、新技術が劇的に異なる運用方法を可能にすることもある。

これまでの競争体制

第二次世界大戦と冷戦の間、米国の指導者たちは新技術、作戦コンセプト、戦略を組み合わせて使用し、新たな競争体制を確立することで優位に立った。例えば、第二次世界大戦における米国の勝利は、工業化と大量生産のための技術とプロセスの出現を利用したことに一因がある。これは、フォード・モーター・カンパニーが運営するウィロー・ラン爆撃機工場における、63分ごとにB-24爆撃機を生産することができた、1マイルに及ぶ組立ラインに象徴される。しかし、兵器システムが高度化し、高価になったため、アメリカの工業能力の拡大は戦争末期に限界に達した。さらに、財政赤字と国内投資の必要性から、米軍は競争相手を単純に凌駕する生産を続けることができなくなった(63)。

米国の国防費を削減する必要性から、第二次世界大戦後の米軍は縮小した。冷戦の当初、米軍は唯一の完全な核兵器運搬システムを持っていたため、核兵器の優位性を利用して、兵力と通常兵器で数的優位を拡大するソ連軍を相殺することができた。しかし、その後の数十年間でソ連が均衡し、両超大国が弾道ミサイル潜水艦に生存可能な第2次攻撃核戦力を保有するようになると、米国の核の優位性は低下した(64)。そこで米国の指導者たちは、中央ヨーロッパにおけるソ連軍とワルシャワ条約機構軍を発見し攻撃するコンセプトを強化するため、精密な監視と照準、ステルス航空機、誘導兵器の技術を利用する新たなアプローチを追求した。アサルト・ブレーカー・プログラムはこのアプローチの一例である。精密攻撃の効率性は、理論的には、米軍とNATO軍がより大規模な敵の編隊を阻止することを可能にする。この精密攻撃競争は、基礎となる技術が普及し、作戦コンセプトが米国の敵対勢力に広く理解されるようになるにつれて、成熟の域に達しようとしている(65)。

商業的に成功したイノベーション、または新製品とユースケースの組み合わせの成熟は、しばしば「S字カーブ」を使って描かれる(66)。S字カーブモデルは、図8に示すように、上述の競争体制を表すためにも使用できる。一般的に、新体制の軍事イノベーションは、胎動期と呼ばれる時期に最初はゆっくりと改善し、未成熟期にはその技術と運用コンセプトが発展するにつれて加速し、最終的には、その技術が特定のユースケースや運用コンセプトのために十分に活用されるようになった成熟期に、改善が逓減するポイントに到達する(67)。

意思決定中心戦という新たな時代

ステルス、誘導兵器、精密打撃のコンセプトを中心とした現在の競争体制は終焉を迎えつつある。PLAやロシア軍との相対的な地位を向上させるためには、国防総省はテクノロジーと軍事作戦の新たなトレンドを反映し、それを活用する新たな優位性の源泉を確立する必要がある。

今日の最も重要な新興技術はAIと自律システムであり、意思決定を支援し、人間の操作の範囲と耐久性を拡大するために、軍用および商業用アプリケーションで採用されつつある(68)。今日の国際安全保障における最も顕著な傾向は、競争と紛争における情報の重要性の増大である。中国、ロシア、米国の軍事戦略やドクトリンはいずれも、図9に示すような情報環境を将来の対立の中心であると説明している(69)。こうした傾向から、軍事における次の大変革は、敵の情報を劣化させながら、自らの情報と意思決定を管理する能力に集中する可能性がある。

国防総省のAIや自律システムの実用化に関する最近の取り組みは、新しい戦闘コンセプトを開発することよりも、現在の運用方法を改善することに重点を置いている。例えば、国防総省の初期のAI対応プログラムであるプロジェクト・メイブンは、AIを使用して、人間の分析官と比較して画像解釈の速度と精度を向上させている。これらの画像の多くは、自律衛星やUAVベースのセンサーによって収集され、有人航空機と同じ機能を果たすが、より長い時間、より広い範囲でそれを行うことができる。このアプローチは、国防総省の情報収集や利用方法を根本的に変えるものではない。図9（訳者注：図8の誤りと思料）のS字カーブを参照すると、プロジェクト・メイブンと自律型センサーは、国防総省を精密兵器とネットワーク化されたセンサーを組み合わせた現在の競争体制のカーブの平坦な部分に沿ってより遠くに移動させる。プロジェクト・メイブンは、国防総省が意思決定の実質的な優位性を得るために情報を収集し、異なる方法で管理する新しいカーブを開始するものではない(70)。

戦争に対する意思決定中心のアプローチは、AIと自律システムを新しい作戦コンセプトと組み合わせることで、米軍が敵対勢力と比較して、より迅速で効果的な意思決定を可能にする。このアプローチの核となる指標は、機動戦と同様、敵に提示される明確なジレンマの数と、それらが課されるスピードである。理想的には、米軍が複数のジレンマを提示することで、敵が別のジレンマに対抗するために、その他のあるジレンマに対してより脆弱にならざるを得ないようにすることである。この難題をさらに複雑なものにするため、米軍は敵の再編成や集中を許さない速度で戦うことを目指す。その結果、敵は効果的な行動に適応し、実行することができなくなる。

軍事理論家のジョン・ボイドは、その著作やプレゼンテーションの中で、軍事作戦に対する意思決定中心のアプローチを提唱した。ボイドは軍事的意思決定プロセスを、敵味方部隊の観察、敵の行動とその理由を評価する方向づけ、行動方針（COA）の策定と選択の決定、そしてCOAの実行に分解した。彼はこれを「観察」-「方向付け」-「決心」-「行動」（OODA）ループと呼んだ。ボイドは、軍事作戦は、敵の意思決定サイクルを遅らせ、最終的には崩壊させるために、敵の指向性を打ち負かすことに焦点を当てるべきだと提唱した(71)。

ボイドの提案に従えば、意思決定中心戦は方向づけの段階を混乱させることに重点を置く。意思決定中心戦が指向性に重点を置くことで、軍用および商業用の空中センサー、衛星センサー、サードパーティーセンサーが増殖・改良されることによる影響を回避することができ、「観察」を防ぐことはほとんど不可能になる。その代わりに、意思決定中心戦は、米軍が攻撃すべき最も有利な目標、米軍の意図する目的、およびそれらを達成するために取るアプローチに関して敵を混乱させることを可能にする。

情報と意思決定を中心とした作戦コンセプトを完全に取り入れるには、米軍の構造とC2プロセスを変える必要があるだろう。航空機、艦船、部隊のような今日のマルチミッション・ユニットは、自己完結型のエフェクト・チェーンを実行するか、特定のセンサー、兵器、C2要素を特定の順序で組み合わせた静的アーキテクチャに参加する傾向がある。

意思決定中心戦コンセプトをよりよく実現するために、米軍のプラットフォームと部隊編成は、センサー、兵器、C2エレメントのさまざまな組み合わせが同じ任務を遂行できる「エフェクト・ウェブ」を形成する、1つか2つの機能しか持たないエレメントに分解することができる。エフェクト・ウェブの性能は、予期せぬ能力や従来とは異なる能力の組み合わせを含め、その要素を動的に構成・再構成することによって、さらに向上させることができる。バラバラに編成された部隊の大規模な集合の構成と運用を管理するには、おそらく人間の指揮と機械の制御の組み合わせに依存する必要があろう(72)。

米軍は、分配を重視する新しい概念や、情報環境における作戦戦略の確立により、意思決定中心戦への転換を始めている。しかし、国防総省は、意思決定の優位性を獲得または利用するように設計された作戦コンセプトをまだ実施していない(73)。DARPA のモザイク戦コンセプトは、そのための一つのアプローチを提示している(74)。

第３章　モザイク戦による決定優位の追求

モザイク戦のコンセプトの中心的な考え方は、人間の指揮と機械の制御を用いて、より細分化された米軍を迅速に編成・再編成することで、米軍には適応性と柔軟性を、敵には複雑性や不確実性を生み出すことである。このアプローチにより、展開された部隊は、米国の防衛戦略を支援する拒否による抑止をより良く達成することができる。

以下に述べる米軍の部隊設計とC2プロセスに必要な大幅な変更は、早急な実施は困難である。そのため、米軍は当初、意思決定中心の作戦コンセプトを実行する実験部隊を創設し、その実用性と有効性を評価するだけにとどめる可能性がある。例えば、米陸軍によるエアランドバトルの開発、米空軍によるステルスと精密打撃能力の実戦配備などである(75) 。

より組み立て可能な戦力設計

今日、米軍は、航空機、艦船、部隊編隊などの有人マルチミッション・ユニットで構成され、独自のセンサー、C2能力、武器や電子戦闘システムを組み込んだ自己完結型、つまりモノリシック（一枚岩）なユニットが主流である。自己完結型のマルチミッション・ユニットでない米軍要素は、国防総省の要件と取得方針に従って、事前に設計された SoS の一部であることが要求される(76) 。モノリシックなマルチ・ミッション・ユニットや SoS の構成は比較的柔軟性に欠けるため、ある戦力パッケージの構成方法の多様性が制限される。このことは、部隊の適応性を低下させ、作戦を予測可能なものにし、意思決定上の優位を得ることに重点を置いた作戦構想の一環として、敵を混乱させる米軍の能力を低下させる。

国防総省は、今日の一枚岩のマルチミッションユニットのいくつかを、より多くの機能を持つより小さな要素に分解することで、より優れた意思決定と情報の優位性を追求することができる。例えば、フリゲート艦1隻と無人水上艦艇数隻で、駆逐艦3隻からなる水上行動部隊を置き換えたり、打撃戦闘機部隊を、スタンドオフミサイルやセンサー・EW搭載UAVのC4ISRプラットフォームとして機能する打撃戦闘機に置き換えたりすることができる。地上部隊では、大規模な編隊に頼るのではなく、小規模なユニットやサブユニットを中小型のUGVやUAVで増強して、自衛、ISR、兵站能力を向上させることができる。

あらかじめ定義されたキル・チェーンの代わりに、このようなより細分化された戦力は、キル・ウェブまたはエフェクト・ウェブとして考えることができる。エフェクト・ウェブでは、独立したセンサー、対抗手段、武器、意思決定要素のいくつかの異なる構成を、作戦開始前に組み合わせて、所定の効果を生み出すことができる。さらに一歩進んで、エフェクト・ウェブ内の戦力要素は、戦力の一部の要素の役割を変更することを含め、作戦前および作戦中に動的に構成および再構成することができる。図12の例では、分解された戦力パッケージに描かれている限られた機能のUAVでさえ、センサー、おとり、または通信ノードになることができ、作戦中に役割を変えることができる。

図13に示すように、モザイク戦は、米軍やその他の軍隊が採用している、より細分化され複雑化した戦争へのアプローチの次の段階と考えることができる。特筆すべきは、中国の PLA が SoS デザインを採用し、米軍の脆弱性を攻撃することを意図した包括的な能力セットを実戦配備していることである(77)。モザイク戦で可能となる適応性と複雑性は、PLA のような比較的柔軟性に欠ける SoS ベースの軍隊を打ち負かす軍隊の能力を向上させる可能性がある。

進化の過程

分解された部隊を配備するまでの道のりは、進化的なものであり、分解された部隊は時間とともに成長するが、マルチミッションの艦船、航空機、車両、地上部隊に完全に取って代わることはないだろう。これは、意思決定中心戦をサポートするために必要な技術が成熟するのに時間がかかるためでもある。また、自己完結型のマルチ・ミッション・ユニットは、許容環境下での効率性、耐久力、能力、米国の同盟国や敵対国に対する親近感から、今後も必要とされ続けるだろう。

分断された部隊は、その規模が小さく機能が限定されているため、指揮官や幕僚の活動に必要な通信、センサー、居住機能、長距離を移動するための耐久力、長期間駐留する能力を必ずしも備えていない。紛争が少ない地域では、従来のマルチミッション・ユニットやプラットフォームが必要となる可能性はあり、それらは指揮ノードとして、あるいは分離されたユニットに対する輸送や後方支援を提供するものとなる；紛争地域や広範囲に分散した作戦では、無人車両のような分離されたプラットフォームやユニットが、より効果的な解決策となり得る。

セキュリティや対反乱作戦のように、予測可能性が必要で、人間のオペレーターを頻繁に使用しなければならない状況には、分断された部隊要素とは対照的に、従来の有人マルチミッション部隊が適しているかもしれない。例えば、ある地域大国が近隣の領土や重要なシーレーンへのアクセスを脅かしている場合、米国の指導者は、より大型の有人マルチミッション駆逐艦や武装哨戒機をその地域に配備することができる。これらのプラットフォームは、比較的長い耐久性を持ち、乗組員は、戦争に至らない範囲で起こりうるさまざまな状況に対処するために、長期にわたって配備を維持することができる。また、こうした伝統的なマルチミッションユニットの予測可能な性質と TTP （tactics, techniques, and procedures；戦術、技術、手順）は、状況によっては、より複雑な分断された部隊よりも、同盟国を安心させ、敵対国を抑止するのに適している(78) 。テロ攻撃から基地を守るなど、不確実性が高く、広範囲をカバーし、作戦員のリスクが低いことが求められるセキュリティ活動では、従来の部隊よりも、分解されたモザイク戦力の方が適しているかもしれない。

従来の部隊を総入れ替えしても、分断された部隊のための資金を確保する必要はない。従来の一枚岩の部隊のごく一部を退役させるか、中止させるだけで、より小型で多機能でない部隊の多くを調達し、実戦配備できるようになる。例えば、第4章で説明するモザイク戦ウォーゲーム・シリーズで使用される部隊を創設するため、CSBAは将来の国防総省調達資金の10％を、より細分化された部隊にシフトさせた。その結果、1,000 億ドル以上の投資により、作戦上重要なモザイク戦力の一覧表を作成することができた(79)。

分断された部隊の要素の中には、作戦から遠く離れた場所にあるものもある。例えば、サイバー部隊、商業画像、ソーシャルメディア分析などは、プラットフォーム、武器、戦闘システムとともに、分解された部隊のパッケージとして構成することができる。分断された部隊は、確実な情報共有のレベルを必要とするが、他のすべての米軍との継続的な通信や接続は必要としない。機械化された制御システムは、部隊を自動的に指揮官と連携させ、部隊は指揮官と通信を行い、任務を受けたり、結果を報告したりすることができる。これらの部隊は、一度任務が与えられれば自律的に行動し、一時的な通信途絶の間、AI対応モデルを使って他の部隊要素が行っている行動を予測する。このアプローチは、今日、ライドシェアリング・アプリケーションで使用されている(80)。

分断された部隊では、通信はエピソード的で局地的なものになるかもしれないが、相互運用性は重要な課題となる。国防総省には多様な通信規格が存在し、それらを相互変換するシステムも不足しているため、部隊を構成したり再編成したりする能力は制約を受けることになる。国防総省は、戦場空中通信ネットワーク（BACN：Battlefield Airborne Communications
Network）ノードを含む通信規格間のゲートウェイとして機能したり、アドホック相互運用性のための DARPA の異種電子システム用システム技術統合ツールチェーン（STITCHES：System of Systems
Technology Integration Tool Chain for Heterogeneous Electronic Systems）技術のような通信規格間の翻訳を行うことができるいくつかのプログラムを進めている(81) 。

持久力も重要な考慮事項である。分断された部隊要素は、従来の部隊よりも小型化されることが多く、大量の燃料を搭載する能力が低下する可能性がある。大型や超大型の無人ビークルなど、耐久性の長い部隊要素は、実質的な冗長性を持たない可能性があり、また、長時間のミッション中に修理を行うための人間の整備員が同行しない可能性もある。そのため部隊要素は、耐久力の不足をより多くの数で補い、消耗可能、回収可能、または自律補給が可能である必要がある。

分断された部隊のための兵站作戦の実施は、米軍が追求している、より分散した作戦や、モザイク戦力が実施している適応と再構成によって、困難になる可能性がある。支援する部隊と同様に、兵站能力も、今日の従来の幹線・支線補給システムよりも、より細分化されたものにする必要がありそうである。前置されたストック品、予測的で適時な補給、食糧調達、付加製造などを取り入れる必要があるだろう。この分野ではさらなる研究が必要である。

国防総省はまた、軍事能力を開発するために使用しているプロセスの多くを、分割された部隊を実戦配備するために変更する必要がある。例えば、第 5 章で述べるように、高度に構成可能な兵力の要件を、システム展開よりも充分前に確立することは難しい。なぜなら、作戦のためのシステムの正確な構成は、その時点で利用可能な能力、特定の脅威、司令官の任務によって異なるからである。したがって、国防総省は、予想される能力格差という観点から構成可能部隊の要件を定義するのではなく、シミュレーションや実験を通じて、潜在的な新システムを評価し、関連する任務において分割された部隊の全体的な有効性をどのように向上させるかという観点から、生起し得る様々な状況に対して評価する必要がある。モザイク戦が国防総省の戦略とプロセスに与える影響については、第5章に詳述しており、今後さらに検討を重ねる必要がある。

構成可能な戦力設計の制度的メリット

構成可能な戦力を採用する部隊の設計は、それを採用する軍にいくつかの長期的な利益をもたらす可能性がある。第2章で述べたロシアの防空システムの進歩のように、高度なマルチミッション・プラットフォームや部隊編成を、より小型で多機能ではないユニットに分解することで、新技術やシステムをより容易に採用できるようになる可能性がある。機能の少ない部隊は、マルチ・ミッション・ユニットよりも高度に統合されていない可能性がある。その結果、新しい能力を取り入れるために必要なプラットフォームや部隊編成の修正が少なくて済む。

また、より再構成可能な部隊は、マルチ・ミッション部隊からなる従来の部隊に比べて、新しいTTPを試し、導入するのに適しているかもしれない。今日の米軍では、消耗品として、あるいは単一の機能に使用できるほどのマルチ・ミッション・ユニットが存在しないため、指揮官はそれらを複数の機能に同時に使用し、自衛システムや他のプラットフォームや編隊で保護せざるを得ない。これは、コンセプト開発者が利用できる柔軟性の程度を制限する。これとは対照的に、1 つか 2 つの機能だけを果たす部隊エレメントは、より安価で数が多く、防護を必要としない。その結果、ユニットをより多様なTTPに組み込むことができる。

新しい技術やTTPを取り入れる部隊の能力は、米軍と主要な敵対国との間の過去の戦時中の競争で成功するのに不可欠であった。例えば、第二次世界大戦中、連合国軍の爆撃機とドイツ軍の防空、枢軸国軍の潜水艦と連合国軍の ASW 戦力の競争は、どちらが電磁スペクトル（EMS）をよりよく制御できるかに懸かっていた(82) 。このような競争では、EMS 能力をより早く適応させることができた側が一時的に優位に立つことができた。図 14 に示すように、それぞれの技術革新の寿命は先行技術よりも短く、各競合相手は新技術や新戦術を導入する能力を持っていたが、ドイツ軍は連合国軍に比べて、部隊全体に幅広くそれらを導入することができなかった。

爆撃とASW競争における連合軍の最終的な成功は、戦争に対する意思決定中心のアプローチからもたらされた。連合軍は、欺瞞、混乱、制圧を組み合わせることによって、ドイツ軍の戦闘機や潜水艦が目標を発見したり、時間内に到達したりするのを阻止し、ドイツ軍に「事実上の消耗」を課す戦略を採用した。これらの戦闘における実際のドイツ軍の消耗は、作戦の継続を妨げるほど大きなものではなかったが、連合国による爆撃攻撃や輸送船団の通過の成功が戦略的に与える影響は、戦争を連合国側に有利に転じさせるのに役立った(83)。

戦時中の競争において、各陣営が適応する能力は、戦闘におけるそれぞれの技術革新の有効性を迅速に評価する能力によって強化された。中国やロシアとの新たな長期的競争では、戦時中よりも実戦的なやり取りが減り、モデリングやシミュレーションによるフィードバックが増えるだろうが、それでも時間をかけて適応していく能力は、米軍が優位性を確立し、維持するのに役立つだろう。米国の敵対勢力は強固な技術研究・戦術開発組織を持っており、彼らが開始を選択する可能性のあるシナリオにおいて、米軍を打ち負かす方法を編み出すことに努力を傾けることができる。米軍が新技術や新概念をより容易に取り入れることができれば、敵の技術革新に単に対応するだけでなく、競争相手に対応せざるを得ないような米国の新たな戦争アプローチを率先して導入することができるようになるかもしれない。

分解された戦力設計がもたらす作戦上のメリット

現在の米軍部隊を分解することは、国防総省が分散型作戦のために追求している新たな概念と一致するように、あらかじめ構成されたエフェクト・チェーンを適応可能なエフェクト・ウェブへと転換するのに役立つだろう(84)。分散と迅速な構成・再構成能力により、米軍は現在の米軍と比較して、いくつかの作戦上の利点を得ることができる：

米軍司令官の適応性の向上 - より多様な組み合わせで編成・再編成が可能な分解された戦力は、米軍司令官にとって、攻撃を回避したり、防御を克服したり、あるいは敵の対抗策を回避したりするための、より多くの方法を提供することになる。例えば、敵が対艦弾道ミサイル（ASBM）を使って空母を攻撃し、空母艦載機による攻撃を阻止しようと計画している場合、米軍をより細分化すれば、代わりに無人水上艦艇や潜水艦から発射されるUAVとスタンドオフ・ミサイルを組み合わせて攻撃を行うことで、敵の計画を回避することができる。

敵の複雑さが増す - 理論的には、モノリシックなマルチ・ミッション・ユニットは、すべてのユニットが交換可能であるため、敵に複雑さをもたらす可能性がある。実際には、従来の部隊で可能な複雑さは、モノリシック・マルチミッション・ユニットのコストに制約され、その数は限られている。さらに、すべてのキルチェーン要素が単一のプラットフォームやフォーメーションに併設されているため、戦力パッケージで可能な独立した経路やノードの数が制限される。また、マルチミッション・ユニットの価値が高いため、それらを保護する必要があり、関連部隊の構成において可能な柔軟性が制限される。

従来のユニットを構成可能な戦力・エレメントに分解することで、戦力パッケージのユニットが特定のタスクを遂行するために組み合わせたり、新たなタスクを遂行するために再構成したりする方法が多様化し、敵対者が評価する図式がより複雑になる。このような部隊を打ち負かすためには、敵はより多様な対抗手段を開発し、実戦投入する必要がある。あるいは、敵対国は、バラバラに編成された部隊が、自国が構築する意思と能力のある防衛策を回避できるエフェクト・チェーンを構成するリスクを受け入れなければならない。

効率の向上 - 細分化された部隊は、小規模でコストの低い要素が多く、指揮官は、任務と指揮官のリスク許容度に合わせて、部隊パッケージの能力と容量をより細かく調整することができる。戦力をより効率的に活用できるようになれば、指揮官はより計算されたリスクを取り、より多くの同時任務に戦力を割り当てることができるようになる。

より広い行動範囲 - コンポーザブル部隊がより多くのミッションに割り振られることで、現在の部隊に比べてより多くの目的を同時に追求することが可能になり、敵に課される複雑さが増し、敵の意思決定プロセスを圧倒する可能性がある。

作戦テンポの迅速化 - 分断された部隊の構成可能性が高まれば、指揮官は、与えられた任務のための部隊パッケージの構成に関して、より柔軟な対応ができるようになり、より迅速な意思決定ができるようになる。C2プロセスは、人間による指揮と機械による制御を統合することで、指揮官による COA の策定と意思決定をさらに迅速化する。より迅速な意思決定と、より多くの同時行動が可能になることで、指揮官は従来の部隊に比べて、作戦テンポをより良くコントロールできるようになる。

作戦戦略の改善された実施 - 部隊を任務に対してより精密に調整し、部隊をより多くの任務に分散させ、テンポをより良く管理し、より計画的なリスクを取る能力は、指揮官が消耗戦ではなく機動戦を中心に据えた作戦戦略を追求することを可能にするかも知れない。

人間の指揮と機械の制御

意思決定中心戦に関連する最も劇的な変化の一つは、米軍の指揮統制（C2）プロセスに見られるでしょう。分散化され、より組み替え可能な部隊の価値を最大限に引き出すためには、指揮統制が人間の指揮と機械の制御の組み合わせに依存する必要があります。自動化された制御システムがなければ、指揮官は部隊の柔軟性を十分に活用し、敵にジレンマを強いることや敵の防御や対策に応じて部隊を再編成することができません。機械による制御の導入は、指揮官が戦闘技術により多くの注意を向け、部隊の運用メカニズムに関する手間を減らすのにも役立ちます。

図15に示されたC2プロセスの中で、人間の指揮官は、戦略を反映し、戦闘技術を適用し、上級指揮官から提供された意図に従った作戦全体のアプローチを策定します。指揮官は、コンピュータインターフェースを通じて機械支援制御システムに完了すべきタスクを特定し、敵の規模と効果についての見積もりを選択します。機械支援制御システムは、文脈中心のC3（Command, Control and Communication）を実装することで、タスクを指示できる通信中の部隊を特定し、指揮官がタスクに利用可能な部隊を選択できるようにします。

機械支援制御システムは、各参加部隊や力の要素に対して、指揮官のタスクに対応できる能力について問い合わせます。部隊は、作戦への近接度、タスクに関連する能力、物理的特徴などのデータで応答します。機械支援制御システムは、潜在的なCONOPs（概念作戦計画）のモデリングとシミュレーションを使用して、指揮官に対して1つまたは複数のCOA（行動方針）を提案します。このアプローチは、今日のライドシェアアプリケーション（例えばUber）で採用されているものと似ています(85)。COAには、同時に実行すべき各タスクについて、使用する部隊パッケージ、タスクを実施する際の戦術、および関連する移動と機動が含まれます。指揮官とその幕僚は、提案されたCOAが戦略および上位の指針と整合しているかを確認し、これが指揮官が管理できるタスク数と指揮範囲に自然な上限を設けます。

人間の幕僚とは異なり、機械支援制御システムは、指揮官の命令を支援できる部隊要素と戦術の組み合わせを徹底的に評価することができます。その結果得られる行動方針（COA）には、通常人間の幕僚が考慮しないような新しいアプローチが含まれる可能性があります。これらの非教義的なCOAの中には、従来の戦術よりも成功の確率が低い場合もありますが、敵が予期しないために実際にはより効果的である可能性があります。

提案されるCOAのいくつかが馴染みのないものである可能性があるため、文脈中心のC3を実装する上での主要な課題の一つは、機械支援制御システムが物流、C3ISRや対C3ISR能力、敵の反応など多様な要因を考慮して成功するCOAを作成できるという信頼を指揮官に確立することです。この信頼は、機械支援制御システムがCOAの説明を提供することで促進される可能性があります。また、制御システムは最初に意思決定支援の役割で導入され、ユーザーが提供される結果に対する信頼を深めるにつれて、タスクの実行管理に移行することも考えられます。

制御システムが提案する行動方針（COA）が指揮官の意図と一致しない場合や指揮官の作戦アプローチを反映しない場合、指揮官はタスク命令を変更し、システムを再実行して異なるCOAを生成することができます。例えば、指揮官が最初に敵の力やタスクに利用可能な能力を考慮すると実行不可能な計画を追求しようとする場合などです。このようなCOAの開発における反復プロセスは、指揮官が戦闘技術を適用することに集中できるようにします。これは、現在の軍事作戦では特定の目標を攻撃するために多くの時間を費やすことが多いからです。ただし、COA開発の反復的アプローチの欠点は、モザイク戦で可能となる一部のOPTEMPO（作戦テンポ）の利点が失われる可能性があることです。

指揮官が行動方針（COA）を選択すると、命令は人間の幕僚または後に機械支援制御システム自体によって参加部隊要素に与えられます。通信が競争的な状況にある場合、部隊は有機的なセンサーと予測分析を組み合わせて、他の部隊の位置や行動を予測し、行動の重複を避けて統合することができます。部隊は、自分たちのタスクの一部を完了し、その結果（戦闘損害評価を含む場合がある）を指揮官や他の部隊に報告します。また、部隊は、タスク命令で設定された基準を満たした場合、タスクの達成が困難な条件が発生した場合、または指揮官が指示した新しい条件（予期しない敵部隊や能力の出現など）が現れた場合にも、指揮官に報告することができます。

AIの役割

AIや他のアルゴリズムによる高度な自動化アプローチは、上記のビジョンを達成するために不可欠だ。C2プロセスは、機械支援型制御システムによって、狭義のAIを使ってモデリングやCOA（行動方針）開発を行うことを想定している。個々の無人ユニットは、目標認識や脅威回避などの能力を向上させるために、機械学習（ML）アルゴリズムなどの狭義のAI技術を取り入れることがある。しかし、命令を受け取ったり、エピソード更新を放送したり、タスクを実行したりするのにAIは必要ない。

機械支援型制御システムは、モデリングツール・セットにMLを組み込むことで、特定のシナリオで指揮官の命令を成功裏に実行する可能性のあるCOAをより迅速に予測できる。従来の物理モデルや統計モデルはCOAの実現可能性や効果を評価できるが、モデル構築者はスピードやランタイムと忠実性のバランスを取る必要がある。数分で動作する高忠実度のモデルは、数秒で決定する意思決定には役立たない。ML対応のモデルは、潜在的なCOAを過去の行動や同じ部隊の他の友軍部隊と特定の敵部隊に対して迅速に比較することで、COA分析を加速させる(86)。

伝統的な物理モデルや統計モデルを構築するために必要な友軍と敵の能力の特定の特性とは異なり、MLアルゴリズムは、代表的な環境で動作する友軍の軍事システムから得られる利用可能なデータを使用して、異なるが分類上類似する米軍と敵の能力による新しい状況での作戦結果を予測するモデルを訓練できる。このAIの適用は狭義のもので、特定の機能をサポートするように設計される：この場合、指揮官の指示に基づく作戦結果を予測することがその範囲に含まれる。対照的に、一般的なAIの例は、何をすべきかを決定し、自らタスク指示を生成し、そのタスクを実行するためのCOAを承認する機械支援型制御システムとなる(87)。

モデルを構築するために使用するML技術の種類は、利用可能なトレーニングデータの量と関連性に応じて変わる。Deep Neural Network (DNN) 学習アルゴリズムは高忠実度のモデルを作成できるが、実際に受け取るデータと非常に似た大規模なデータセットを必要とする。Bayesian推論、正則化、サポートベクターマシン、またはモデル平均を使用するML技術は、一般的に機械支援型制御システムに提供されるデータと類似した小規模なデータセットでモデル開発を可能にする(88)。例えば、DNNアルゴリズムは、さまざまな写真データベースにある大量のラベル付き画像データを使用して顔認識モデルを開発するのに適している。一方、電子戦（EW）作戦のモデルを構築するためには、推論アルゴリズムが必要になることがある。これは、利用可能なトレーニングデータが比較的小さく、そのデータがエミュレートまたはシミュレーションされたレーダーに対するEW作戦から得られる可能性があるためだ。

AI対応モデルの使用は、機械対応制御システムの信頼確立の難易度を高める可能性がある。従来の技術とは異なり、MLアルゴリズムを使用して開発されたモデルは、入力データに容易に遡ることができない予測を生成する。したがって、機械が可能にする制御システムモデルの出力の本質的な特徴は、提案された COA の操作スキーム、キルチェーン要素、および通信要件のグラフィカルな描写のような、モデルがその結果を生成した理由の説明である(89)。

文脈中心型C3

今日の米軍における指揮関係は、一般に、通信の可用性や指揮官の任務を支援するために必要な兵力を考慮することなく、指揮官が望む支配範囲を支援するために確立されている。このアプローチでは、通信ネットワークの接続性や帯域幅に達成不可能な要件が生じる可能性がある。これとは対照的に、モザイク戦力の構成可能性と機械対応制御システムの使用は、図16に示すように、文脈中心型C3の採用を可能にする。文脈中心型C3では、希望するC2構造のネットワークを構築しようとするのではなく、通信の可用性に基づいて指揮関係が確立される。

通信については、構成可能部隊は分散型ワイヤレス・ネットワークに頼ることになるだろう。このような将来のワイヤレス・アドホック・ネットワーク（WANET）は、既存のモバイル・アドホック・ネットワーク（MANET）とは異なり、さまざまな戦闘ネットワーク・ノード間で異なる通信やネットワーク・プロトコルを使用する異種ネットワークとなる可能性が高い。

弾力性のある分散型通信アーキテクチャーと、構成可能な部隊の各要素に分散された機械対応制御システムがあっても、人間の指揮官は、相互運用性の欠如、敵の妨害、または環境干渉のために、作戦区域の一部でしか部隊と確実に通信できないかもしれない。さらに、指揮官間の通信は信頼性に欠ける可能性があり、別々の指揮官が相互に関連する任務の優先順位やアプローチを競合させたり、矛盾させたりする可能性があるため、相互に関連する任務一式を指揮官間で分割すべきではない。このような課題に対処するため、機械化された制御システムは、大規模な部隊を個別のセルに分割し、それぞれを指揮官の下に置き、セル内の部隊間の通信を維持できるようにする。さまざまなセルの機械化された制御システムは、セル間で作戦の矛盾を解消できるときはいつでもデータを共有し、有機的センサーとAI対応モデリングの組み合わせを使って、更新の合間に他の友軍の行動を予測する。

将来の意思決定中心の紛争では、通信と認知の制限により、一人の指揮官の下に大規模な階層的組織を置くことができなくなる可能性が高いため、文脈中心型C3を使用したタスク編成は重要である。機械化された制御システムは、最小限のスタッフで指揮下の部隊を管理する非常に若いリーダーに力を与えるだろう。文脈中心型C3を可能にすることに加え、部隊全体にコマンドノードを拡散させることで、部隊の適応性を向上させ、敵が評価するためのより複雑な作戦画像を作成することができる。

まとめ

構成可能な部隊設計と文脈中心型C3は、敵よりも迅速で効果的な意思決定を実現することを中心とした、戦争への新たなアプローチを可能にする。作戦前と作戦中に、エフェクト・ウェブの中で戦力を動的に構成・再構成することで、米軍の適応性を高めると同時に、敵対者により大きな複雑性と不確実性を課すことができる。

しかし、今のところ、このアプローチの潜在的な利点は、ほとんど理論的なものである。CSBAは、モザイク戦の原則が実際に米軍に長期的な利点をもたらすかどうかの評価を開始するため、モザイク戦に関する一連の仮説を検証・評価する一連のウォーゲームを実施した。この努力の結果は次章で述べる。モザイク戦の実施による国防総省への影響については、第5章で述べる。

第４章　モザイク戦の価値評価

米国、中国、ロシアの最近の軍事戦略や、米国の通信と意思決定を打ち負かすために設計されたコンセプトと能力に対する競争相手の優先順位が高まっていることからも明らかなように、意思決定中心の戦いへのシフトが進行中であることは間違いない(90)。第 3 章で述べたように、モザイク戦は、情報と意思決定を中心とした新たな競争体制において、国防総省が長期的な優位性を獲得するのに役立つ可能性がある。CSBA は、一連のワークショップとウォーゲームを通じて、モザイク戦の実現可能性と利点を調査し、コンセプトの構成要素を開発し、米軍の現在の戦力設計と作戦アプローチと比較して、その潜在的な有用性を評価した。

ウォーゲームは、モザイク戦のコンセプトの実現可能性と作戦上の利点に関する5つの仮説を検証するために構築された：

司令官とプランナーは、機械が可能にした制御システムによって提案されたCOAを信頼することができる；
モザイク戦は、米軍の戦力パッケージの複雑性を高め、敵の意思決定を低下させる；
モザイク戦は、指揮官がより多くの同時行動を取ることを可能にし、敵にさらなる複雑さをもたらし、敵の意思決定を圧倒する；
モザイクの戦力設計とC2プロセスは、米軍の意思決定のスピードを高め、指揮官がテンポよく行動できるようにする。
モザイク戦は、従来の戦力による作戦よりも、米軍司令官の戦略実行を可能にする。

方法論

図17は、ウォーゲームの方法を示している。ウォーゲームのシナリオは2035年頃に設定され、大規模な戦争にエスカレートする可能性の低い、比較的抑制された紛争を想定した状況で、米軍は能力が高まる相手（またはレッド）と対戦する：

ウォーゲーム 1：青の統合任務部隊の任務は、非戦闘員の避難を実施し、コンゴ民主共和国政府を支援することである。コンゴ民主共和国政府を転覆させようとする赤の海上部隊と地上部隊は、大国の競合部隊と能力によって支援されている。
ウォーゲーム2：青の統合任務部隊は、人質救出、石油・ガス施設の保護、核物質の探知・回収などに必要な分析を含め、米国の近隣同盟国を攻撃している地域大国に立ち向かう任務を負う。
ウォーゲーム3：青の統合任務部隊は、インド洋全域における赤に対する大規模な紛争の一環として、タンザニアとケニアを拠点とする赤のセンサーと兵器の複合体を破壊する任務を負う。この複合的なセンサー群には、長距離レーダー、重複する能動的・受動的な防空・ミサイル防衛、高度な戦闘機、弾道ミサイルや巡航ミサイルが含まれ、これらすべては西インド洋に展開する赤海軍の艦船や潜水艦によって補完されている。

図 17 に示すように、2 つのブルー・チーム（1 つはモザイク、もう 1 つは従来型）が、モザイク戦力と C2 プロセスを使用した場合の影響を評価するために、ウォーゲームで使用された。モザイク戦力と従来型部隊は、全体として、ほぼ同等の能力と能力を有していた。

従来型チームは、国防総省の現在の計画を未来に投影した戦力と、指揮官がシナリオの全体戦略を策定し、プランナーがその戦略を追求するための戦力パッケージと戦術を開発するという、現在の米軍と同様のC2プロセスを使用した。従来型チームは、参加者の好きなように編成することができた。

モザイクチームは司令塔セルと3つの計画セルに分かれていた。コマンド・セルは、全体的な戦略を策定し、3つのプランニング・セル間でミッションや地域を分割し、マルチミッションの艦船や航空機といった従来のユニットのプランニング・セルへの配属を管理する役割を担った。プランニング・セルはそれぞれ、ブルー部隊のモザイク・ユニットの3分の1を提供され、コンピュータを使った機械化されたコントロール・システムのシミュレーションを使って、タスク・オーダーの作成、COAの検討、結果の評価を行った。

プロジェクトがモザイク戦のコンセプトの開発と評価に集中できるよう、ウォーゲームでは敵（レッド）チームの実戦は行わず、レッド部隊の行動を文書化した。ウォーゲームを実行するコントロール・セル（またはホワイト・セル）は、ブルー・チームの行動に応じてレッドチームの文書化された行動を変更すべきかどうかを評価した。

ウォーゲームはそれぞれ3つのフェーズで構成され、フェーズ間でシナリオを更新できるようにし、チームに定期的に計画と結果を説明する機会を提供した。各フェーズの中で、従来型チームとモザイク・プランニングセルは、それぞれのペースで複数のターンを実行した。ターンは、チームまたはプランニングセルが同時に実行したいすべての行動で構成され、ウォーゲームのシナリオにもよるが、ゲーム時間は2時間から6時間と予測された。地上作戦を多く含むウォーゲームでは、ターンはより長くなると想定された。

各チームまたはプランニング・セルがターンのための行動を策定した後、ホワイト・セルは決定論的モデリング・ツールセットを使用してレッド・スクリプトに対する結果を判定し、その結果をブルー・チームに提示した。決定論的モデルは、ウォーゲームの後にターンを再実行し、進まなかった経路や、戦力編成に関する青の選択に対する結果の感度を評価するために使用された。

想定

モザイク戦に必要な基盤となるシステムや能力はまだ存在しないため、ウォーゲーム・シリーズは、将来のソリューションがモザイク戦を実装するための4つの主要な技術的課題（ロジスティクス、通信、AI対応機会制御、自律システム）を克服していることを前提とした。これらの課題が解決されたと仮定することで、ウォーゲームは仮説の検証を進め、モザイク戦の潜在的な有用性と実現可能性を評価することができた。将来の米軍が4つの分野の技術を開発する能力は、今後のモザイク戦関連の研究で評価されるべきである。

ロジスティクス

分断化された部隊の提唱者の中には、将来の戦争はほとんど小型機械の分散型群によってのみ行われるようになると説明する者もいるが、こうした提案は、小型で耐久性の短い車両や地上ユニットを、与えられた任務のために所定の位置に移動させたり、燃料、食糧、弾薬、保守・修理などの支援を行ったりする際の課題には対処していない(91)。モザイク戦は、作戦地域全体にシステムを分散させることで、こうした課題をさらに深刻化させる(92)。

小型プラットフォームと部隊編成を作戦地域に輸送するために、ウォーゲームのモザイク戦力は、DARPA のグレムリン・プログラムのように、小型ユニットを前方に輸送する従来のユニットを使用したり、作戦地域の近くに小型システムを前置した(93) 。小規模なモザイク戦力の要素は、いったん配備されれば消耗品であると想定された。

ウォーゲームでは、従来の部隊の維持要件はほぼ有機的に満たされると想定した。この仮定は、シナリオの期間が1ヶ月未満であり、300海里を超えないため、従来のプラットフォームや編隊が、走行中の維持や飛行中の補給なしに作戦を実施できることから、有効であると評価された。例えば、MEU（Marine Expeditionary Unit：海兵遠征部隊）は 15 日間、陸軍は旅団戦闘チーム（BCT）について 7 日間の有機的持続を目標としている(94)。これらの制限を超える燃料と物資は、作戦地域内まで揚陸輸送され、ウォーゲーム部隊に所属する兵站部隊によって各部隊に輸送されると想定された。

モザイク戦力は、予測モデリング、弾力性のあるマルチパス配給、分散インベントリなどを通じて、在庫や補給時間を削減する、商業部門で追求されているアルゴリズムやアーキテクチャのアプローチを活用することで、より長期にわたる、またはより紛争が多い作戦の持続性に対処することができる(95)。モザイク戦力はまた、燃料、水、食糧などの現地の資源を必要な品質基準に適合させる新たな技術を利用することもできる(96)。

通信

ウォーゲームでは、モザイク戦力の少なくとも1つの部隊が、指揮官から定期的に指示を受けるだけでなく、提案されたCOAや作戦結果を指揮官に提供できることを想定した。各モザイク戦力は他のすべてのモザイク戦力と直接通信する必要はなく、隣接する部隊と通信し、その部隊がメッシュネットワークを通じて情報を中継する。ネットワークに異質性があることで、1つの波形が妨害された場合、別の経路で通信を流すことができる(97)。

モザイク戦のウォーゲームは、敵の通信妨害の影響を組み込んでいたが、モザイク戦力に参加する部隊は、STITCHES（Systems of Systems Technology Integration Tool Chain for Heterogenous Electronic Systems：異種電子システム用システム技術統合ツールチェーン）のような翻訳システムやBACN（Battlefield Airborne Communications Network：戦場空中通信ネットワーク）のようなゲートウェイを介して相互に運用可能であることを前提としていた。

AIによる機械制御と自律システム

モザイク戦のウォーゲームは、機械対応の制御システムが可能であることを前提とし、ゲームプレイを容易にするために、システムの簡略化されたプロキシ版を使用した。この代理制御システムは、新興の分散型市場資源管理技法を模倣したもので、一般的なライドシェアリング・アプリケーションに大まかに似ていた(98)。ウォーゲームの C2 構造では、計画セルにいる司令官が、テキストベースのユーザーインターフェースを介して、機械対応の制御システムにタスク命令を出した。指揮官の命令は、部隊が実施すべきタスクの性質、状況、優先順位、タイミング、リスク許容度、および場所を規定する。タスク命令を使って、機械化されたコントロールシステムは、通信の可用性に基づいて部隊を指揮官に合わせ、統制範囲を管理し、相互に関連するタスクを個別の指揮官に合わせることによって、文脈中心型C3アーキテクチャを確立した。

優先順位に従って行動する制御システムは、オークションのようなプロセスを使って、司令官によって任務付与が可能になったユニットからタスクに割り当てる。オークションでは、モザイク戦力の個々のユニットがタスクに「入札」し、その入札の質は、タスクオーダーに記述された制約の中でタスクを成功裏に完了可能な能力に基づいていた。ライドシェアの例えを続けると、これは、ドライバーが適切な車両を持ち、適切でない車両を持つ他のドライバーよりも速くライダーに到達できる立場にあるため、ドライバーがライドを割り当てられるのと似ている。その結果、C3アーキテクチャ、ユニット、およびTTPがCOAを構成した。プロキシ・コントロール・システムは、そのターンのために指揮官が指示したすべてのタスクを実行するように設計された3つのCOAをチームに提供し、その中から選択できるようにした。

機械化された制御システムに必要な精度の高さは、下位のユニットやシステムの自律性を高めることで軽減できる。例えば、小さな有人ユニットや無人システムにAIを組み込んだ意思決定支援装置を組み込むことで、指揮官と機械対応制御システムからの比較的単純な指示で、指揮官のタスクを達成するための複雑なアプローチを提案できるようになる。これは、ライドシェアリング会社の運転手が、ライドシェアリングアプリの詳細な道案内に頼ることなく、地元の知識を活用して渋滞を避けるルートを即興で作成するのに似ている。

ウォーゲーム結果

ワークショップとウォーゲームでは、以下に述べるように、モザイク戦の潜在的な利点の多くについて、重要な注意点とともに、その証拠を発見した。上述のロジスティクス、通信、AIと自律システムについての仮定に加え、ゲーム版の機械対応制御システムには実際の制御システムのモデリングとシミュレーション能力がなく、制御システムで使用されるモザイク戦力要素の特性は極端に単純化されていた。その結果、参加者はコントロールシステムが提案するCOAに含まれる戦力パッケージや暗示された戦術を、大きな疑問や分析を持つことなく受け入れる傾向があった。

ゲームの構成も結果に影響を与えた可能性がある。モザイクの3つのプランニング・セルには、従来型チームよりも多くの人員が含まれていた。これは、より多くのウォーゲーム参加者がモザイクC2プロセスを体験できるようにするためであったが、より大規模なモザイクチームが従来のチームよりも多くのタスクを検討することができた可能性がある。あるいは、従来型のプランニング・セルの方が、より少ない人数で調整を行い、コンセンサスを得ることができたため、より効率的であった可能性もある。このような人為的な要因の影響については、ウォーゲームで検証された仮説を軸に、以下の考察で述べる。

１．司令官とプランナーは、機械化された制御システムによって提案されたCOAを信頼することができる。

ウォーゲームの参加者は、機械化されたコントロールシステムの使用と、それが提案するCOAのほとんどをすぐに受け入れた。おそらく最も重要なことは、斬新な戦力パッケージを含むCOAや型破りな戦術を暗示するCOAを、常に承認するわけではないが、喜んで検討したことである。指揮官がCOAを承認しなかった場合、彼らはその後、独自のプランを組み立てることはできなかった。指揮官がCOAを承認しなかった場合、指揮官自身のプランを組み立てることはできず、タスクオーダーを調整し、新しいCOAを得るためにコントロールシステムを再実行する必要があった。これは、指揮官が独自の部隊パッケージや戦術を作るのを防ぐのに役立ち、予測可能な教義や習慣的なプランニングに戻ってしまうのを防いだ。

参加者の信頼は、機械化された制御システムと対話する能力によって強化された。タスク・オーダーの変更に加え、コントロール・システムによって、チームは敵の兵力規模と有効性の見積もり、タスクの相対的な優先順位、有人兵力と無人兵力の好み、兵力パッケージに組み込むISR能力と能力の量を変更することができた。これらの変更が提案されたCOAにどのような影響を与えたかを評価することで、チームはコントロールシステムがどのように結果を導き出したかを理解することができた。

参加者から、COA で提案された戦力パッケージがどのように運用されるかの詳細な説明を求められたが、これはウォーゲームで使用された代理制御システムの能力を超えていた。説明は包括的である必要はないが、コントロールシステムの提案を説明する上で特に有用と思われる情報がある：

提案されている戦力パッケージの要素間で予想されるコミュニケーション。上述したように、モザイク戦では、C2 アーキテクチャーと指揮官の統制範囲は、望ましい C2 構成をサポートするために通信アーキテクチャーを確立しようとするのではなく、通信の可用性によって決定される。したがって、指揮官が提案された COA を評価するためには、その COA に必要な通信と、どのような通信が利用可能かについての統制システムの見積もりを理解する必要がある。
意図された効果連鎖、センサーの使用法、C2アーキテクチャー、エフェクターを含む戦力パッケージの全体的な作戦スキームのグラフィカルな描写。ウォーゲームの参加者は、斬新な戦力パッケージを含むCOAや、型破りな戦術を暗示するCOAの有用性にしばしば疑問を呈した。
キルチェーンの全体的な有効性に対する各戦力要素の重要性。斬新な部隊パッケージと戦術は、ウォーゲーム参加者に部隊パッケージの特定のユニットの必要性を疑問視させる可能性が高かった。COA の全体的な CONOP と、COA の成功確率に対する各ユニットの相対的な重要性を理解することで、指揮官が部隊パッケージを分割して戦力を再配分しようとする傾向を抑えることができる。

参加者が提案されたCOAの相対的な有用性を迅速に評価できるように、評価指標（FoM ：figure of merit）が設定された。この単位のない数値は、敵対勢力に対するモザイク戦力の有効性と、部隊パッケージが任務命令で指揮官が設定した基準をどの程度満たしているかの組み合わせから導き出された。FoMは部隊の能力を測る真の尺度ではなかったが、チームは統制システムが提供する3つの選択肢のうち、どのCOAを選択すべきかを評価する方法として、FoMに注目した。

２．モザイク戦は、米国の戦力パッケージの複雑さを増し、敵の意思決定を低下させる。

モザイク戦は、敵の戦力を方向付ける能力を低下させ、敵の意思決定の速度と効果を低下させるために、米国の戦力パッケージの複雑性を高めることを意図している。エフェクト・ウェブから複数のエフェクト・チェーンを形成できることに加え、モザイク戦力・統制システムは、作戦が開始されると、戦力パッケージ内のエフェクト・チェーンを再構成できる。その結果、敵はモザイク戦力パッケージの各要素が最終的に交戦で使用する戦術や機能について、不確実性を抱く可能性がある。

戦力パッケージが課す複雑さは、戦力パッケージ内のユニットをキルチェーンやエフェクトチェーンに構成される、さまざまな方法の数によって測ることができる。より複雑な戦力パッケージ、あるいは、より多くの潜在的な構成を持つ戦力パッケージは、部隊の真の目的と意図された戦術に関して、敵対者を欺くことができるはずである。このことは、敵がモザイク戦力の可能性のあるすべての構成と戦術に対する対抗策を開発し、実戦配備するために必要なコストと労力を増加させるはずである。そうでなければ、敵対者はモザイク戦力が防御を回避するCOAを実行するリスクを受け入れる必要がある。

ウォーゲームでは、Mosaic マシン対応コントロールシステムによって提案された、または従来型のプランニング・セルによって開発された各戦力パッケージは、戦力パッケージ内のユニットを使用して可能なセンサー、C2 ノード、エフェクターの異なる組み合わせの数に基づいて、複雑度スコアが割り当てられた。図18に示すように、Mosaicの部隊パッケージの複雑さは、従来の部隊の複雑さよりも著しく高かった。

しかし、このウォーゲーム・シリーズでは、モザイク戦力の複雑さが敵の意思決定を低下させるかどうかは判断されなかった。レッドチームの代表であるホワイトセルは、モザイクチームのいくつかの行動に対して分岐計画を採用したが、これらの調整は必ずしもモザイク戦力の複雑さの結果ではなかった。将来のウォーゲーム・シリーズでは、この仮説をより完全に検証するために、実戦のレッドチームを参加させるべきである。

３．モザイク戦争は、指揮官がより多くの同時行動を取ることを可能にし、敵にさらなる複雑さをもたらし、彼らの意思決定を圧倒する。

モザイク戦力は、個々のユニットが小さく、合成可能であるため、機械化された制御システムによって特定の任務や環境に対応した部隊パッケージの能力を調整することができるはずである。戦力パッケージは、交戦やタスクにおけるレッドフォースに対するブルーフォースの致死性と能力の比率によって測定されるように、敵対者に対する望ましいレベルの優位性を達成するように設計することができる。戦力パッケージの能力をより細かく調整できるようになれば、モザイク戦力をより多くの個別の任務や行動に割り当てることができるようになる。同時進行するタスクの数が多ければ多いほど、敵の評価と対抗はより複雑になり、敵の意思決定プロセスを圧倒する可能性がある。

図19に示すように、ウォーゲームはこの仮説が正しい可能性を示唆した。しかし、上述したように、モザイク戦力の生産性を高めた要因として、モザイクチームは全体として、従来型チームよりも参加者が多く、より多くの同時タスクを計画できた可能性がある。

第3回ウォーゲームでは、モザイク・チームとトラディショナル・チームの行動回数の差が縮まった。その理由の大部分は、従来型チームの復帰参加者が、任務指揮を指揮する有人部隊による自律的な作戦をより多く想定していたためである。これにより、従来型チームは、自軍が追求する全体的なCONOPに集中することができ、戦術を詳細に計画する時間を減らすことができた。シナリオが激しさを増し、従来型部隊が損害を被るにつれて、戦術を検討することがより重要になり、従来型チームの計画作業を遅らせた。その結果、ウォーゲーム#3の第5ターンのプランニングに非常に時間がかかり、トラディショナルチームは第6ターンのプランニングをする時間が残されていなかった。

４．モザイク戦力の設計とC2プロセスは、米軍の意思決定のスピードを向上させ、指揮官がテンポをよりよく使えるようにする。

モザイク戦は、戦力の柔軟性を高め、C2プロセスに機械制御を取り入れることで、意思決定と行動のスピードを向上させることを目的としている。また、モザイク戦力は従来の部隊よりも再構成可能であるため、作戦開始後にタスクや部隊パッケージの構成をより容易に変更できるため、指揮官はCOAを迅速に承認することができる。

ウォーゲーム中、図20に示すように、モザイク・チームは従来のチームよりも短く、一貫したプランニング時間を達成した。モザイク戦力の順応性がプランニングのスピードアップに貢献したとはいえ、モザイクチームの意思決定のスピードと一貫性は、参加者が「85パーセントの解決策」と考えたCOAを開発する機械化されたコントロールシステムの機能でもあった。その結果、チームは、従来のチームのように部隊をタスクに割り当てたり、CONOPを作成したりする代わりに、ほぼ完全な戦術と部隊パッケージの微調整に労力を費やした。

迅速な意思決定を可能にする機械化された統制システムの重要性は、おそらく、潜在的な戦力パッケージの性能を予測するモデリングとシミュレーションに基づくツールが提供されれば、従来のチームがより迅速に作戦を計画できることを示唆している。しかし、計画ツールが改善されたとしても、トラディショナル・チームは、戦力パッケージを構築し、戦術を手作業で展開する必要があるのに対し、モザイク・チームは、これらの機能を自動的に実行する機械対応制御システムに頼ることができる。

５．モザイク戦は、従来の戦力とC2プロセスによる作戦よりも、米軍の指揮官が戦略を実行することを可能にする。

ウォーゲームの間、モザイク・チームは指揮官のリスク許容度に合わせて部隊の規模、効果、構成を調整し、望ましいレベルの優位性を達成することができた。これにより、モザイク・チームは計算されたリスクを採用し、損失が大きくても意図した目的を達成できるような捜索、偽装・欺瞞、探知に係る作戦を実施することができた。上記のような迅速な意思決定とあいまって、戦力パッケージを調整する能力により、モザイク・チームは従来の戦力では不可能だった、より多くの同時行動を開始することができた。指揮官は、作戦術を通じて戦略をよりよく実行するために、これらの特性を活用することができた。

ウォーゲームのシナリオは、米軍と、次第に能力を増していく相手国との戦いであった。以下では、3つのウォーゲームの中で最も難しく、大国の競争相手による脅威と課題を最も反映した3つ目のウォーゲームに焦点を当てる。その最後のウォーゲームでは、ブルー・チームは、インド洋全域におけるレッドとの大規模な紛争の一環として、タンザニアとケニアを拠点とするレッドのセンサーと兵器の複合体を劣化させる任務を負った。このセンサー群には、長距離レーダー、重複する能動的・受動的な防空・ミサイル防衛、最新鋭の戦闘機、弾道ミサイルや巡航ミサイルが含まれ、西インド洋に配備された赤の海軍の艦船や潜水艦によって補完されていた。

赤の脅威に対処するため、モザイクとトラディショナルの両チームは、西インド洋全域で赤の部隊に対する一連の迅速かつ並行的な攻撃を行い、赤の意思決定を圧倒し、友軍の行動の自由を回復させ、赤の指導者に紛争からの離脱を求めるよう圧力をかけることにした。この目的を成功裏に達成できたのはモザイクチームだけであった。

モザイクチームは、戦略実行のために必要なことに応じて、リスクの高いタスクを大量にこなし、リスクの低いタスクを少数こなすことで、戦力パッケージの能力とキャパシティをより正確に管理する能力を活用した。図21に示すように、モザイクチームは当初、敵の努力を薄め、長距離センサーとミサイルの破壊を即座に開始するため、戦闘シアター全域でいくつかのタスクを並行して実施した。より多くのタスクに兵力を分散させることで、モザイク戦力はレッドに対して優位性が低下するのを受け入れ、その結果損失が大きくなった。モザイクチームはその後、赤の主要ミサイル・サイトに攻撃を集中させ、より高い成功確率を確保するため、意図的に優位性を追求した。赤のミサイル・サイトが破壊されると、モザイク・チームは赤の再構成を防ぐため、戦域全域で成功確率の低い作戦を幅広く展開することに戻した。

従来型チームは当初、戦域全域のレッドの戦力や東アフリカのレッドの戦力の長距離兵器やセンサーに対する同時攻撃も試みた。従来型の部隊は、モザイク戦力に比べ、個々に洗練され、コストのかかる少ないユニットで構成されていたため、損失が大きく、その規模と効果に大きな影響を与えた。そこで従来型チームは、より高度な優位性と成功確率を達成できる連続作戦に移行した。

モザイクチームは、従来の部隊よりも迅速、直接的、並行的な行動をとることができ、図 22 に示すように、2 段階の作戦を経て目標に到達することができた。ウォーゲームの最終フェーズでは、地上部隊を使って残存するレッド・センサーと兵器発射装置を捜索し、破壊した。これに対し、従来型チームは、防衛力を低下させるための連続行動を行った後、長距離の脅威を排除しようとしたため、目的を達成することができなかった。ウォーゲームの第3フェイズまで、従来型チームは、地上部隊が可能にしたターゲティングと航空攻撃を組み合わせて、長距離兵器ランチャーの劣化をまだ試みていた。

図23に示すように、モザイク戦力は、その全体的な規模と有効性に影響を与えることなく、より大きな損失を吸収することができた。例えば、第3回ウォーゲームでモザイク戦力が失ったプラットフォームの総費用は、従来のチームの損失の3分の1以下であった。

まとめ

図24に示すように、より複雑で、より多くの行動をとることができる組み合わせは、モザイク戦力の意思決定サイクルやOODAループを圧倒することができる。これは、戦術レベル、作戦レベルで大きな利益を生む可能性が高い。また、敵の侵略行為を抑止したり、作戦開始後に敵に撤退路を模索させることもできるかもしれない。

このプロジェクトでは、実際のレッド・チームが採用されなかったため、モザイク戦力のスピードと複雑さが敵の指揮官や作戦に与える影響に取り組むことはできなかったが、モザイク戦力の設計とC2プロセスの改良に集中することができた。将来のウォーゲーム・シリーズでは、モザイク戦が敵の意思決定や行動に与える影響や、敵がモザイク戦を独自に開発した場合の影響について検討する必要がある。

第５章　意思決定中心戦の実施

国防総省は、意思決定に焦点を当てた戦争遂行コンセプトを導入するために、単に兵力構成の一部を入れ替えたり、新しい意思決定支援ツールを購入したりするだけでは済まない。米軍は、新しい能力を開発するためのプロセスを変更し、より再構成可能で細分化されたシステムを実戦配備するための資源を配分する必要もある。さらに、より細分化された部隊を運用し、意思決定の優位性を追求するために必要なC2プロセスを可能にするために、国防総省はその教義と訓練を改訂する必要がある。

今日の国防総省の投資と戦略は、戦争への新しいアプローチの物的・作戦的側面に焦点が当てられているが、中国やロシアとの長期的な競争において米国が成功するためには、制度改革がより重要であることは間違いない。以下の議論では、国防総省の制度的機能に対する意思決定中心戦コンセプトの最も重要な影響のいくつかに焦点を当てる。意思決定中心のアプローチを実施するために、国防総省のプロセスと構造がどのように変化すべきかを評価するためには、さらなる研究が必要であろう。

態勢と抑止力に関する新戦略の採用

2018年の米国家防衛戦略は、ダイナミック・フォース・エンプロイメント（動的戦力投入）を用いて米軍の展開の予測可能性を低下させ、敵対国に対してより複雑な戦力提示を行うことで、国防総省の意思決定重視の姿勢を強めた。しかし、この戦略の予測不可能な配備は、依然としてDMO（Distributed Maritime Operations：分散型海洋作戦）やMDO（Multi-domain Operations：マルチドメイン作戦）のような作戦概念と、敵の侵略を主に消耗によって阻止するように設計された全体的な戦力態勢のために行われている。

前章で述べたように、モザイク戦争のような意思決定中心の作戦概念は、敵の侵略に対抗する米軍の能力を向上させる可能性がある。意思決定中心戦は、米軍の適応性を高め、敵に複雑性と不確実性を課し、米軍がより多くの同時作戦を展開できるようにし、従来の部隊やC2プロセスと比較して米軍の作戦テンポを向上させる可能性がある。また、意思決定中心の部隊設計は、今日の米軍を支配している一枚岩のマルチミッション・プラットフォームや部隊編成に比べ、より低コストで、長期的な競争においてより持続可能な部隊を可能にする。

しかし、第3章で述べたように、分散型部隊や構成可能部隊は、すべての状況に適しているとは限らない。訓練、治安維持、対反乱戦、災害対応などのミッションで有用な耐久力、機動力、人的運用力が不足している可能性もある。さらに、意思決定中心戦がもたらす不確実性や複雑性は、敵対勢力を抑止したり、同盟国を安心させたりする上で、必ずしも有用とは限らない。米国の同盟国も敵対国も、米軍がCSG（Carrier Strike Group：空母打撃群）、BCT（Brigade Combat Team：旅団戦闘団）、MEU（Marine Expeditionary Unit：海兵遠征部隊）のようなマルチミッション部隊の大規模な部隊パッケージで展開することに慣れてしまっている。敵対国の指導者は、複雑で不確実な米軍の部隊配置を攻撃の前兆、あるいは弱さの表れとして認識し、敵対国に先制的、日和見的な攻撃を仕掛ける可能性がある。同盟国の指導者も同様に、米軍の複雑さを決意の欠如とみなし、単独行動を選ぶかもしれない。

抑止と安心に必要な予測可能性と持久力を提供するため、米国の戦略は、同盟国や敵対国に日々対峙する前方部隊に、伝統的な部隊と分断された部隊の組み合わせを採用すべきである。分散型部隊は、監視、対ISR、グレーゾーンへの介入といった平時の機能に拡張性のある選択肢を提供し、従来のプラットフォームや編隊は輸送や支援を提供することができる。対立が紛争にエスカレートした場合、「接触」レイヤーの分散型部隊は迅速に敵と交戦し、従来の部隊の撤退を可能にする。

構成可能な部隊は、防衛戦略の防壁的な層の大部分を形成し、紛争時には敵と接触する層の部隊を増強することを意図している。防壁的な層ーの分散型ユニットは、敵の侵略に対抗する接触層の部隊を支援するため、複数の同時かつ高度に適応的な作戦を迅速に実施することができる。接触層と防壁層の部隊は、人間による指揮と機械制御を採用することで、適応性を向上させ、従来の分散型部隊との統合を支援する。

接触層と防壁層における従来の戦力に対する構成可能な戦力のバランスは、時間経過とともに、また地域や競合相手によって変化する可能性がある。例えば、大国に対して接触層は、地域大国に対する場合よりも、より多くの分割された戦力を含むことが多いかもしれない。これにより、米国の戦力提示の複雑さが増し、指揮官が侵略に対応する際に使用する、より多くのリスクに見合う選択肢が可能になる。地域の接触層に、より細分化され構成可能な部隊を加えることは、米国の防壁層と緊急の増援部隊が他の場所で紛争に関与しているときに、日和見的な侵略を抑止する方法にもなりうる。例えば、東シナ海で中国と日本が軍事的に対立している場合、ペルシャ湾で接触層の一部として活動する米軍は、米軍の大部分が他の地域に集中している間でも、イランの指導者が軍事的目標を成功裏に追求できる可能性について不確実性を高めるために、より構成可能な部隊要素を組み込み始め、文脈中心型 C3 プロセスを採用する可能性がある。

構成性を可能にする要件の開発

今日の米軍は、高度に設計されたシステムとプラットフォームで構成され、特定の性能要件を満たすSoSとしてのアーキテクチャに設計されている。このアーキテクチャの新システムは、これらのSoSが予測される脅威に対処する能力のギャップを埋めることを目的としている。このアプローチは、敵の将来の能力、想定される紛争シナリオ、および米軍の戦術と構成に関する一連の仮定に基づいて要件を決定する。これらの仮定が正しくない場合、要件は当初評価されたよりも不確実であったり、重要性が低くなったりする可能性がある(99)。

今日のトップダウン型要件開発プロセスで求められる点的解決策とは対照的に、分散型または構成可能な部隊の様々なパターンに対応するべきである。意思決定中心戦力のボトムアップ要件策定プロセスでは、潜在的な新システムまたはプラットフォームが、想定されるさまざまなシナリオにおいて、想定される部隊パッケージの任務遂行能力に与える影響を評価することによって、能力ニーズが特定される。新システムは、モデリングとシミュレーション、または実験に基づいて、関連するミッションと状況において総合的能力の向上をもたらすものを追求すべきである。

構成可能性は、特定のシステムを、それが使用される度に異なる方法で使用することを可能にするため、個々のシステムの要件は、潜在的な戦力パッケージにおける他の能力の貢献を反映するように緩和することができる。その結果、個々の要素やシステムは、包括的な任務の枠内でコスト、スケジュール、性能を取引する、それほど厳密でないアプローチを用いて取得することができる。海軍は、最近のMQ-25スティングレイUAVの開発において、空母航空団による長距離攻撃という任務のコンセプトの要素として、このアプローチを採用した (100)。

アイデアに基づくイノベーションの実施

意思決定中心戦力による複雑性と適応性を可能にするには、現在あるいは計画されているSoSや戦術のギャップを単に埋めるのではなく、部隊パッケージにおいて有用な創発的行動を引き起こすシステムが必要となる。戦力を改善する方法を特定するために、技術革新の努力は、その代わりに、まずモデリングとシミュレーションを通じて新しいシステムを導入し、次に、その変更が関連する測定基準において戦力のパフォーマンスをどのように改善するかを評価すべきである。

特定された能力格差に対応しない新能力の開発には、国防研究開発の新たなプロセスが必要となる。そのようなアプローチのひとつが、アイデア・ベース、あるいは学習ベースのイノベーションである。この研究開発プロセスでは、新しい能力やコンセプトのアイデアは、今日の広域公募（BAA：Broad Area Announcements）と同様に、オープンエンドの提案要請によって募集される。ただし、現在の BAA のように、すでに定義されたプログラム・ニーズを対象とするのではなく、将来の提案要請は、包括的なミッションやコンセプトを支援するものとなる(101) 。

このモデルでは、アイデアはイノベーターによって提案され続ける。しかし、プログラム・マネジャーは、特定のアイデアの開発を実証や成果物へと導く代わりに、実りのないアイデアを迅速に排除し、有望なアイデアを保持するチャレンジを通じて、新しいアイデアを評価することに重点を置く。重要な開発作業が開始される前に、チャレンジ・プロセスは、実験やシミュレーションを通じて、新しいアイデアが部隊に有用な創発能力を生み出すことができるかどうかを判断する。全体として、このアプローチは、アイデアが有用である可能性があると評価されるまで、高価な技術開発の多くをシフトすることになる。

従来の要件主導型の研究開発アプローチに比べ、アイデアや学習ベースの研究開発アプローチは、国防総省が大国の敵対勢力に対抗する能力を向上させる可能性がある。大国の敵対勢力は、国防総省の予算を調査し、現在の国防総省の研究開発努力の優先順位を特定し、潜在的な成果を評価し、対抗策を追求している可能性が高い。学習ベースのイノベーションは、破壊的な可能性を秘めた新しい技術や革命的なコンセプトが、米軍の活動方法をどのように変えうるかを探り、成功のための新たな評価基準を確立するものである。これによって米軍は、敵対国に比べて新しい能力で先行者利益を得ることができるかもしれない。

中間層の獲得を可能にする

国防総省の取得マニュアルは、柔軟性、即応性、革新性、規律、効果的な管理を求めているが、従来の取得プロセス（Tailored Traditional Acquisition Process）は、比較的厳格な要件とエンジニアリング・プロセスに縛られている(102)。意思決定中心戦で可能な多種多様な部隊構成と戦術は、固定、定義された要件をもたらさない。

戦力がより細分化され、個々のシステムの完成から効果的な戦闘ネットワークの開発へと重点が移行するにつれて、個々の戦力要素はより複雑でなくなり、開発・取得が容易になるはずであり、従来の取得プロセスに内在する管理ステップの必要性のいくつかが軽減される。能力をより小さな要素に分割することで、部隊の各単位は、現在の米国の能力に比べて、依存関係が少なく、失敗のリスクが少なく、開発の複雑さが軽減されるはずである。ひいては、技術開発者にとっては、より迅速なペースと広範なフロントが可能になり、研究開発の対象も、現在の国防関連のプライム・コントラクター以外にも、より多くの中小メーカーや民間メーカーに拡大されるはずである。

国防総省の新しい中間層取得プロセスは、意思決定中心戦に必要な、複雑で多機能でない能力を開発するのに適している。このプロセスは、迅速なプロトタイピングと迅速な実戦配備を通じて、既存の要件に基づくのではなく、新たな能力を提供したり、新たなニーズに対応したりする新システムの開発を可能にする。国防総省は、中間階層取得の利用を拡大し、モデリングとシミュレーション、または実験を通じて、新能力の有効性を評価する、より構造化された方法を提供できるだろう(103) 。

無人車両のような小型の分解されたシステムの取得は、今日ソフトウェア・システムで使用されているものと似ているかもしれない。開発業務（DevOps）、ソフトウェア・メンテナンス部隊、サイバー・ユニットなどの現在進行中の実験が、より速い時間スケールでのソフトウェア取得のスキームを構築している。このような取り組みから生まれる新しいコンセプトの一つは、構成可能戦力の要素の中には、「取得」する必要がまったくないものもあるが、開発と実装は、メンテナンスや運用レベルで直接行うことができる、というものである(104)。

ミッションに基づく予算編成の実施

今日の国防総省の計画・予算編成システムは、1960年代に初めて開発されたもので、新しい兵器システムを高い効率で開発・調達するために設計された製品中心のビジネスプロセスである(105)。現在の計画・予算編成システムでは、プラットフォーム、戦闘システム、センサー、兵器のポートフォリオを調和された方法で開発・実戦配備するように支出を編成することはできない。

意思決定中心戦を可能にするためには、防衛予算の一部を、防空、打撃、ASW の撃破など、重要なミッションを中心に調整すべきである(106) 。これらのミッション分野に関連する能力と実験は、適切なポートフォリオの下にまとめて配置することによって、調整することができる。このミッション中心の予算は、相互運用性を向上させるための通信リンクとシステム・インターフェースの開発にも資金を提供することができる。現在では、通信とその他のミッション・システムは異なるプログラム・カテゴリの下で資金提供されているため、ミッションのための C3 アーキテクチャのリソースを確保することは時として困難である。

ドクトリンとトレーニングの見直し

意思決定中心戦は、国防総省のドクトリンに重大な変更をもたらす可能性があり、より詳細に検討されるべきである。例えば、文脈中心型 C3 は、通信の制限に対応し、努力の統一を促進し、管理可能な統制範囲を確保するために、部隊全体に必要な指揮官を配置する。各部隊の指揮官は、指揮官の割り当てられた任務と通信の可用性に基づく、本質的にマルチドメインな部隊を監督する。これとは対照的に、今日の統合任務部隊（JTF）司令官は、作戦を管理するために、領域中心の構成司令官を階層的に配置する。

統合C2手順の変更は、ドクトリン上の変更点のひとつにすぎない。新しい戦力設計と統合性の必要性は、おそらく全軍のTTPとドクトリンの変更を促進するであろう。指揮官やオペレーターが自律型システムに慣れ、機械化された制御システムがどのように機能するかをよりよく理解するためには、追加的で強化された訓練が必要となる。訓練はまた、オペレーターや指揮官が人間の創造性や運用技術によって制御システムの運用をより効果的に補完するのに役立つだろう。今日の訓練法の多くは、紛争が始まると調和のとれた取り組みを確保しようと、画一性とプロセスを重視している。将来的には、指揮官のための訓練は、任務命令を作成する際の創造性や、ストレスや斬新な状況下での指揮官の適応性を向上させることに重点を置くようになるかもしれない。

新兵が意思決定中心戦を効果的に実施するために必要な基礎的能力は、入隊兵にさらなる負担を強いることになる。競争の激しい労働市場では、兵役に就くことのできる人口の割合が減少しているため、軍に入隊し、軍にとどまるよう兵士に動機付けするためのコストは増大する可能性が高い。人材の募集、訓練、育成、維持をめぐる問題は、コストへの影響の評価を含め、さらなる研究が必要である。

第６章　結言

米軍が将来の対立や紛争で成功するためには、新しい作戦アプローチが必要である。これまでの競争において米軍が活用してきた優位性の源泉は、今や対戦相手が容易に利用できるようになっており、財政上の制約から、大規模な精密打撃戦という現在のアプローチを改善するために、より多くの優れたシステムを購入するだけでは、米軍が支配的地位を回復することはできないだろう。

軍事競争の次の主要な場は、情報と意思決定である可能性が高く、米軍はAIと自律システムの破壊的技術を活用することで、この分野で長期的な優位性を確立できるだろう。米軍がこれらの技術の可能性を十分に活用するためには、新たな作戦コンセプトが不可欠となる。もし国防総省がAIや自律システムを、現在の作戦アプローチを改善するための手段としてしか捉え続けていないのであれば、米軍は自らが破壊の犠牲になりかねない。逆に、アメリカの競争相手にそれを押し付けることにもなりかねない。

モザイク戦争のような意思決定中心戦コンセプトは、AIや自律システムの利点を活用する一方で、潜在的な欠点の影響を軽減することができる。例えば、今日の有人の単独プラットフォームや部隊編成を、より小さく、より多機能でないユニットに分解することで、意思決定中心の戦力設計は、個々の自律システムがマルチミッション・プラットフォーム全体を置き換えるプレッシャーを軽減するだろう。同時に、分散化は自律システムが提供できるリーチと永続性を活用することになる。人間の指揮と機械の制御を組み合わせることで、意思決定中心のコンセプトのC2プロセスは、作戦の一部として、タスクを作り、戦力を配分し、ミッションを編成する際に、人間の創造性を活用する。

意思決定中心の作戦コンセプトの導入は、おそらく進化的なものになるだろう。レガシー・システムが置き換えられ、新しい訓練や教義が採用されるにつれて、米軍の各部隊は今後10年間で意思決定中心の部隊設計やC2プロセスを採用する可能性がある。さらに、モザイク戦のような意思決定中心のコンセプトは、米軍全体にとって適切とは限らない。安全保障、訓練、抑止、再確認など、一部の作戦は、従来のマルチミッション・プラットフォームや部隊編成で実施するのが最善であろう。ただし、これらの部隊は、その効率性や創造性を向上させるため、人間の指揮と機械制御を利用する可能性がある。

国防総省は、現在の要求、研究開発、取得、予算編成のプロセスを使って、モザイク戦争のようなコンセプトを導入することができる。しかし、そうするには時間がかかり、非効率的である。今日の能力開発プロセスは、基本的に、新しい能力が最終的に実戦配備されるときに有効である可能性が最も高いシナリオ、脅威、戦術、SoS構成に関する無数の仮定に基づいて、将来のSoSアーキテクチャのシステムエンジニアリングを実施するように設計されている。このトップダウンのアプローチは、実際に直面する状況を反映する可能性の低いポイント・ソリューションをもたらし、意思決定中心戦の総合性と柔軟性を活用しない。モザイク戦争のようなコンセプトのメリットを実現するためには、国防総省は次世代の防衛能力を開発する方法を進化させる必要がある。

米軍は岐路に立たされている。大規模なマルチミッション・プラットフォームと部隊編成という、ますます持続不可能になる戦力を投入し続けることもできるが、それは結局、米国の国益と同盟関係を制約することになる。あるいは、国防総省は、開発と使用はより複雑で困難だが、潜在的な敵対者に対して長期的な優位をもたらす可能性のある新しい戦争アプローチを採用することもできる。意思決定中心の戦争を実施するには、新しい技術と戦術が必要となるが、国防総省が大国の競争相手に持続的に対抗するための最良の機会である。

略語リスト

AI artificial intelligence
ASBM anti-ship ballistic missile
ASW　　anti-submarine warfare
BAA　　Broad Area Announcement
BACN　 Battlefield Airborne Communications Network
BCT　　 Brigade Combat Team
C2 command and control
C2ISR command, control, intelligence, surveillance, and reconnaissance
C3 command, control, and communications
C4ISR command, control, communications, computers, intelligence, surveillance, and reconnaissance
CBO Congressional Budget Office
COA course of action
CONOPs concept of operations
CONUS continental United States
CSG Carrier Strike Group
DARPA Defense Advanced Research Projects Agency
DMO Distributed Maritime Operations
DNN Deep Neural Network
DoD Department of Defense
EABO Expeditionary Advanced Base Operations
EMS electromagnetic spectrum
EW electronic warfare
FoM figure of merit
ISR intelligence, surveillance, and reconnaissance
JTF Joint Task Force
MANET mobile ad-hoc network
MDO Multi-domain Operations
MEU Marine Expeditionary Unit
ML machine learning
O&M operations and maintenance
OCO Overseas Contingency Operations
OODA oberve-orient-decide-act
OPTEMPO operational tempo
PLA People's Liberation Army
PRC People's Republic of China
R&D research and development
SoS system of systems
STITCHES Systems of Systems Technology Integration Tool Chain for Heterogenous Electronic Systems
TTPs tactics, techniques, and procedures
U.S. United States
UAV Unmanned Aerial Vehicle
UGV Unmanned Ground Vehicle

脚注

1 Paul Sonne and Shane Harris, “U.S. Military Edge Has Eroded to ‘A Dangerous Degree,’ Study for Congress Finds,” The Washington Post, November 14, 2018.
2 Sydney J. Freedberg Jr., “Services Debate Multi-Domain: ‘Battle’ Or ‘Operations’,” Breaking Defense, April 10, 2018.
3 David Vergun, “DOD Leaders Make Case to Congress for Budget Request,” DoD News Service, March 12, 2019, available at https://www.defense.gov/explore/story/Article/1782973/dod-leaders-make-case-to-congress-for-budget-request/.
4 David Ochmanek, RAND Corporation, “Restoring the Power Projection Capabilities of the U.S. Armed Forces,” testimony to the Senate Armed Services Committee, February 16, 2017, available at https://www.rand.org/pubs/testimonies/CT464.html.
5 John Richardson, A Design for Maintaining Maritime Superiority (Washington, DC: U.S. Navy, 2018), p. 17, available at
https://www.navy.mil/navydata/people/cno/Richardson/Resource/Design_2.0.pdf.
6 Robert Martinage, Toward a New Offset Strategy: Exploiting U.S. Long-Term Advantages to Restore U.S. Global Power Projection Capability (Washington, DC: Center for Strategic and Budgetary Assessments, 2014), pp. 5–16.
7 James Mattis, Summary of the 2018 National Defense Strategy of the United States of America (Washington, DC: DoD,2018), p. 7, available at https://dod.defense.gov/Portals/1/Documents/pubs/2018-National-Defense-Strategy-Summary.pdf.
8 The escalation and dynamics imposed by Chinese and Russian militaries’ combination of long-range precision weapons with gray zone tactics are described in more detail in Bryan Clark, Mark Gunzinger, and Jesse Sloman, Winning in the Gray Zone: Using Electromagnetic Warfare to Regain Escalation Dominance (Washington, DC: Center for Strategic and
Budgetary Assessments, 2017).
9 The FY 2020 DoD budget does not significantly increase the number of units.
10 Anthony Cordesman, Terrorism: U.S. Strategy and the Trends in Its “Wars” on Terrorism (Washington, DC: Center for Strategic and International Studies, 2018).
11 Robert Leonhard, The Art of Maneuver: Maneuver Warfare Theory and AirLand Battle (New York: Ballantine Books, 1991), pp. 66–74.
12 Tiago Cavalcanti, Chryssi Giannitsarou, and Charles R. Johnson, “Network Cohesion,” Economic Theory 64, no. 1, 2017.
13 “Gartner Identifies Top 10 Data and Analytics Technology Trends for 2019,” press release, Gartner, February 18, 2019.
14 Arthur K. Cebrowski and John H. Garstka, “Network-Centric Warfare: Its Origin and Future,” Proceedings, January 1998, p. 1139, available at https://www.usni.org/magazines/proceedings/1998/january/network-centric-warfare-its-origin-and-future.
15 These approaches are described in operational concepts under development by U.S. military services, including Distributed Maritime Operations, Electromagnetic Maneuver Warfare, Multi-Domain Operations, and Expeditionary Advanced Base Operations. See Sydney J. Freedberg Jr., “Navy Forges New EW Strategy: Electromagnetic Maneuver Warfare,” Breaking Defense, October 10, 2014; Navy Warfare Development Command, “CNO Visits Navy Warfare Development Command,” Navy News Service, April 13, 2017, available at https://www.navy.mil/submit/display.asp?story_id=99893; and Christopher H. Popa et al., Distributed Maritime Operations and Unmanned Systems Tactical Employment (Monterey, CA: Naval Postgraduate School, 2018), available at https://apps.dtic.mil/docs/
citations/AD1060065; U.S. Army Training and Doctrine Command (TRADOC), The Army in Multi-Domain Operations 2028 (Ft. Eustis, VA: U.S. Army, 2018), pp. 32–44, available at https://www.tradoc.army.mil/Portals/14/Documents/
MDO/TP525-3-1_30Nov2018.pdf; and “Expeditionary Advanced Base Operations,” Marine Concepts and Programs, U.S. Marine Corps, available at https://www.candp.marines.mil/Concepts/Subordinate-Operating-Concepts/
Expeditionary-Advanced-Base-Operations/.
16 “Strategic Technology Office Outlines Vision for Mosaic Warfare,” DARPA, August 4, 2017, available at https://www.darpa.mil/news-events/2017-08-04.
17 To increase the number of participants who gained experience with Mosaic force design and C2, the Mosaic force was divided between three Mosaic teams. The Traditional team was provided the whole traditional force.
18 Paul Sonne and Shane Harris, “U.S. Military Edge Has Eroded to ‘A Dangerous Degree,’ Study for Congress Finds,” The Washington Post, November 14, 2018.
19 Freedberg, “Services Debate Multi-Domain.”
20 David Vergun, “DOD Leaders Make Case to Congress for Budget Request,” DoD News Service, March 12, 2019.
21 Ochmanek, “Restoring the Power Projection Capabilities of the U.S. Armed Forces.”
22 John Richardson, A Design for Maintaining Maritime Superiority, version 2.0 (Washington, DC: U.S. Navy, 2018), p. 17,
available at https://www.navy.mil/navydata/people/cno/Richardson/Resource/Design_2.0.pdf.
23 Martinage, Toward a New Offset Strategy, pp. 5–16.
24 The escalation and dynamics imposed by Chinese and Russian militaries’ combination of long-range precision weapons with gray zone tactics are described in more detail in Clark, Gunzinger, and Sloman, Winning in the Gray Zone.
25 These approaches are described in operational concepts under development by U.S. military services, including Distributed Maritime Operations, Electromagnetic Maneuver Warfare, Multi-Domain Operations, and Expeditionary Advanced Base Operations. See Sydney J. Freedberg Jr., “Navy Forges New EW Strategy: Electromagnetic Maneuver Warfare,” Breaking Defense, October 10, 2014; Navy Warfare Development Command, “CNO Visits Navy Warfare Development Command,” Navy News Service, April 13, 2017; and Christopher H. Popa et al., Distributed Maritime Operations and Unmanned Systems Tactical Employment (Monterey, CA: Naval Postgraduate School, 2018), available at https://apps.dtic.mil/docs/citations/AD1060065; U.S. Army Training and Doctrine Command (TRADOC), The Army in Multi-Domain Operations 2028 (Ft. Eustis, VA: U.S. Army, 2018), pp. 32–44, available at https://www.
tradoc.army.mil/Portals/14/Documents/MDO/TP525-3-1_30Nov2018.pdf; and “Expeditionary Advanced Base Operations,” Marine Concepts and Programs, U.S. Marine Corps, available at https://www.candp.marines.mil/Concepts/
Subordinate-Operating-Concepts/Expeditionary-Advanced-Base-Operations/.
26 For example, the FY 2020 DoD budget invests more than $100 billion in procurement of multi-mission manned ships and aircraft, about 20 times more what it spends on all development and procurement of smaller, unmanned systems. See Office of the Undersecretary of Defense (Comptroller)/Chief Financial Officer (OUSD[C]/CFO), United States Department of Defense Fiscal Year 2020 Budget Request: Defense Budget Overview (Washington, DC: DoD, March 2020), available at https://comptroller.defense.gov/Portals/45/Documents/defbudget/fy2020/fy2020_Budget_Request_Overview_Book.pdf.
27 Cordesman, Terrorism.
28 By ‘dilemma’, we mean a circumstance which the adversary assesses all of their feasible choices as undesirable due to the potential for losses or because the option takes the adversary farther from it objective.
29 Jeff Stein and Aaron Gregg, “U.S. Military Spending Set to Increase for Fifth Consecutive Year, Nearing Levels during Height of Iraq War,” The Washington Post, April 18, 2019.
30 Defense Intelligence Agency (DIA), Russia Military Power: Building a Military to Support Great Power Aspirations (Washington, DC: DIA, 2017), p. 23..
31 Michael J. Mazarr et al., The Korean Peninsula: Three Dangerous Scenarios (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2018), p. 7.
32 Elbridge Colby, “Hearing on Implementation of the National Defense Strategy,” testimony before the Senate Armed Services Committee, January 29, 2019, available at https://www.armed-ervices.senate.gov/imo/media/doc/
Colby_01-29-19.pdf; and Eric Edelman and Gary Roughead, Providing for the Common Defense: The Assessment and Recommendations of the National Defense Strategy Commission (Washington, DC: U.S. Institute of Peace, 2018), available at https://www.usip.org/sites/default/files/2018-11/providing-for-the-common-defense.pdf.
33 This is the approach described in the 2018 U.S. National Defense Strategy. In the strategy, forward forces are categorized as a “Contact Layer” and regional forces are called a “Blunt Layer.” see Mattis, Summary of the 2018 National Defense Strategy of the United States of America, p. 7.
34 See Heather Wilson, “The Air Force We Need,” U.S. Air Force Public Affairs, September 17, 2018, available at https:// www.af.mil/News/Article-Display/Article/1635070/the-air-force-we-need-386-operational-squadrons/; Richard Spencer, “Secretary of the Navy Announces Need for 355-ship Navy,” Navy.mil, December 16, 2016, available at https:// www.navy.mil/submit/display.asp?story_id=98160; and Jen Judson, “Army Seeks $182 Billion in FY20 to Pave Way for Modernized Force,” Defense News, March 12, 2019.
35 Robert O. Work and Greg Grant, Beating the Americans at their Own Game: An Offset Strategy with Chinese Characteristics (Washington, DC: Center for a New American Security, 2019), p. 7.
36 David Ochmanek et al., U.S. Military Capabilities and Forces for a Dangerous World (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2017), pp. 8–19.
37 “Center of gravity” here refers to the critical vulnerability that is essential to the enemy’s conduct of the particular campaign or operation in question. See Robert Leonhard, The Art of Maneuver: Maneuver Warfare Theory and AirLand Battle (New York: Ballantine Books, 1991), pp. 66–74.
38 Cavalcanti, Giannitsarou, and Johnson, “Network Cohesion.”
39 John Donnelly, “After Bitter Fight, Defense Budget Will Stay High,” Roll Call, March 13, 2019.
40 Joe Gould, “Lawmakers Push and Pull over $750B Defense Policy Bill NDAA Top Line at HASC Markup,” Defense News, June 13, 2019.
41 David A. Arthur, “The Increasing Costs of the Department of Defense,” presentation, Congressional Budget Office, November 9, 2018, pp. 3–5, available at https://www.cbo.gov/system/files/2018-11/54688-presentation.pdf.
42 Robert Warren Button et al., Assessment of Surface Ship Maintenance Requirements (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2015), pp. 6–13; Bloomberg, “The Air Force Could Lose 590 F-35 Fighters Because It Can’t Afford to Maintain Them,” Fortune, March 28, 2018.
43 Mark Cancian, “The Impact of Rising Compensation Costs on Force Structure,” Joint Force Quarterly, October 1, 2015; and Harrison Schramm, “Three Postcards From the Changing Face of Military Manpower,” USNI Proceedings, January 2020.
44 Steve Kosiak, Is the U.S. Military Getting Smaller and Older? (Washington, DC: Center for a New American Security, 2017), p. 1.
45 Meghann Myers, “The Army is Supposed to be Growing, but This Year, It Didn’t At All,” Army Times, September 21, 2018; and Kim Strong, “71% of Young People are Ineligible for the Military—and Most Careers, Too,” USA Today, May 14, 2019.
46 Defense Intelligence Agency (DIA), Russia Military Power: Building a Military to Support Great Power Aspirations (Washington, DC: DIA, 2017), available at https://info.publicintelligence.net/DIA-ssiaMilitaryPower2017.pdf; andOSD, Military and Security Developments Involving the People’s Republic of China 2019, Annual Report to Congress (Washington, DC: DoD, 2019), available at https://media.defense.gov/2019/May/02/2002127082/-1/-1/1/2019_
CHINA_MILITARY_POWER_REPORT.pdf.
47 Oriana Pawlyk, “$10,000 Toilet Seats and Data Rights: The Air Force Faces New Challenges in Keeping Its Oldest Aircraft in Flight,” Business Insider, June 21, 2018; John Schank et al., Designing Adaptable Ships (Santa Monica, CA: RAND Corporation: 2016), pp. 101–133.
48 Dan Patt, “Observations in Aircraft Fielding Time,” DARPA STO, DARPA DISTAR, Case 20064, approved October 9, 2012. Based on Center for Strategic and International Studies, “Missile Threat: CSIS Missile Defense Project,” available at https://missilethreat.csis.org/system/russian-air-defense/.
49 Kevin McCauley, PLA System of Systems Operations Enabling Joint Operations (Washington, DC: Jamestown Foundation, 2017); and Jeff Engstrom, Systems Confrontation and System Destruction Warfare (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2018), p. 27; DIA, Russia Military Power, p. 82
50 Mattis, Summary of the 2018 National Defense Strategy of the United States of America, p. 2.
51 Hal Brands, “The Lost Art of Long-Term Competition,” The Washington Quarterly 41, no. 4.
52 Joseph L. Votel, Charles T. Cleveland, Charles T. Connett, and Will Irwin, “Unconventional Warfare in the Gray Zone,” Joint Force Quarterly, January 1, 2016, available at https://ndupress.ndu.edu/JFQ/Joint-Force-Quarterly-80/
Article/643108/unconventional-warfare-in-the-gray-zone/; and Frank Hoffman, “Examining Complex Forms of Conflict: Gray Zone and Hybrid Challenges,” PRISM, November 8, 2018, available at https://cco.ndu.edu/News/Article/1680696/
examining-complex-forms-of-conflict-gray-zone-and-hybrid-challenges/.
53 Joshua Klimas and Gian Gentile, Planning an Army for the 21st Century (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2018); and Walter L. Perry et al., eds., Operation Iraqi Freedom: Decisive War, Elusive Peace (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2015).
54 James R. FitzSimonds and Jan vanTol, “Revolutions in Military Affairs,” Joint Force Quarterly, Spring 1994, p. 24, available at https://ndupress.ndu.edu/portals/68/Documents/jfq/jfq-4.pdf.
55 In this document, AI is defined as computing systems that mimic the human brain and are used to perform tasks that, until recently, were considered the sole domain of humans.
56 Katie Lange, “3rd Offset Strategy 101: What It Is, What the Tech Focuses Are,” DoD Live, March 30, 2016, available at
http://www.dodlive.mil/2016/03/30/3rd-offset-strategy-101-what-it-is-what-the-tech-focuses-are/.
57 John Stillion and Bryan Clark, What it Takes to Win: Succeeding in 21st Century Battle Network Competitions (Washington, DC: Center for Strategic and Budgetary Assessments, 2015), p. 12.
58 Stillion and Clark, What it Takes to Win, pp. 34–46.
59 Owen Cote, The Third Battle: Innovation in the U.S. Navy’s Silent Cold War Struggle with Soviet Submarines (Newport, RI: U.S. Naval War College, 2000); and John Benedict, “The Unraveling and Revitalization of U.S. Navy Antisubmarine Warfare,” U.S. Naval War College Review 58, no. 2, Spring 2005.
60 Clayton Christensen, The Innovator’s Dilemma (Cambridge, MA: Harvard Business Review Press, 1997), pp. 3–29.
61 FitzSimonds and van Tol, “Revolutions in Military Affairs,” p. 31.
62 Lange, “3rd Offset Strategy 101.”
63 Kat Eshner, “How Detroit Went from Motor City to the Arsenal of Democracy,” Smithsonian Magazine, March 28, 2017.
64 The discussion of previous revolutions is derived from Martinage, Toward a New Offset Strategy, pp. 5–16.
65 Andrew Krepinevich, Maritime Competition in a Mature Precision-Strike Regime (Washington, DC: Center for Strategic and Budgetary Assessments, 2016), p. 82.
66 Frank Bass, “A Dynamic Model of Market Share and Sales Behavior,” Proceedings, Winter Conference American Marketing Association, Chicago, IL, 1963, p. 269.
67 Thomas G. Mahnken, “Weapons: The Growth & Spread of the Precision-Strike Regime,” Daedalus 140, no. 3, 2011..
68 “Gartner Identifies Top 10 Data and Analytics Technology Trends for 2019.”
69 Dmitry Adamsky, “םייתכרעמ םיחקלו תויגטרטסא תויועמשמ: הירוסב תיסורה תוברעתהה [Russian Intervention in Syria: Strategic Implications and Systemic Lessons],” תונותשע [Esh’tonot/Thoughts], November 2016, p. 61.; Ye Zheng, ed., Lectures on the Science of Information Operations (Chinese) (Beijing: Military Science Press, 2013), p. 31; and James Mattis, National
Defense Strategy of the United States (Washington, DC: DoD, 2017), available at https://www.defense.gov/Portals/1/
Documents/pubs/2018-National-Defense-Strategy-Summary.pdf.
70 Cheryl Pellerin, “Project Maven Industry Day Pursues Artificial Intelligence for DoD Challenges,” DoD Newsroom, October 27, 2017, available at https://www.defense.gov/Newsroom/News/Article/Article/1356172/
project-maven-industry-day-pursues-artificial-intelligence-for-dod-challenges/.
71 Frans Osinga, Science, Strategy, and War: The Strategic Theory of John Boyd, (New York, NY: 2007, Routledge).
72 Megan Eckstein, “Interview: Rear Adm. Mike Manazir on Weaving the Navy’s New Kill Webs,” USNI News, October 3, 2016, available at https://news.usni.org/2016/10/03/
interview-with-rear-adm-mike-manazir-weaving-the-navys-kill-web.
73 OSD, Strategy for Operations in the Information Environment (Washington, DC: DoD, 2016) available at https://dod.
defense.gov/Portals/1/Documents/pubs/DoD-Strategy-for-Operations-in-the-IE-Signed-20160613.pdf.
74 “Strategic Technology Office Outlines Vision for ‘Mosaic Warfare’,” DARPA, August 4, 2017, available at https://www.darpa.mil/news-events/2017-08-04.
75 Charles W. Sasser, “The F-117 Nighthawk’s Near-Perfect Combat Record,” Military Times, January 8, 2018; and David Johnson, “An Army Caught in the Middle Between Luddites, Luminaries, and the Occasional Looney,” War on the Rocks, December 19, 2018.
76 U.S. Joint Staff, “Charter of The Joint Requirements Oversight Council (JROC) and Implementation of The Joint Capabilities Integration and Development System (JCIDS),” CJCSI 5123.01H, 2018, pp. D-1–D-3, available at http://acqnotes.com/wp-content/uploads/2018/11/CJCSI-5123.01H-Charter-of-the-Joint-Requirements-Oversight-Council-JROC-and-Implementation-of-the-JCIDS-31-Aug-2018.pdf; and DoD, “The Defense Acquisition System,” DoDD 5000.01, 2018.
77 Jeff Engstrom, Systems Confrontation and System Destruction Warfare.
78 Samuel Huntington, “Conventional Deterrence and Conventional Retaliation in Europe,” International Security 8, no. 3, Winter, 1983–1984.
79 To develop this estimate, data from the PB19 Budget was projected out to 2035 (when the wargames took place), which gives a total procurement budget of about $2.3 trillion for the 2019–2035 timeframe. Taking 10 percent of that yields ~$200 billion in FY19 dollars. To account for procurement of support equipment and supplies, and constraints on how much existing programs could be truncated to pay for Mosaic capabilities, the Mosaic force for the wargames only uses ~$100 billion of that funding.
80 David Ferguson, Dmitri Dolgov, and Google, Inc., “Modifying Behavior of Autonomous Vehicle Based on Predicted Behavior of Other Vehicles,” U.S. Patent US 8,457,827 B1, 2013, available at http://scholar.google.com/scholar_
url?url=https://patentimages.storage.googleapis.com/pdfs/US8457827.pdf&hl=en&sa=X&scisig=AAGBfm0WTXIQLnG
MApv0cNEHPumJcsfsxg&nossl=1&oi=scholarr.
81 “Battlefield Airborne Communications Node (BACN),” Northrop Grumman, available at https://www.northropgrumman. com/Capabilities/BACN/Pages/default.aspx; Evan Fortunato, “System of Systems Technology Integration Tool Chain for Heterogeneous Electronic Systems,” NDIA, September, 9, 2016, available at https://ndiastorage.blob.core.usgovcloudapi.net/ndia/2016/systems/18869_Fortunato_SoSITE_STITCHES_Overview_Long_9Sep2016_.pdf; and Jimmy Jones, “Global Interoperability Without Global Consensus, A DARPA Solution via the STITCHES Toolchain (Conference Presentation),” Proc. SPIE 11015, Open Architecture/Open Business Model Net-Centric Systems and Defense
Transformation 2018, 110150F, May 14, 2019, available at https://doi.org/10.1117/12.2519443.
82 Allied bombers dropping unguided bombs depended on radio navigation to reach their targets, which German defenders attempted to jam and deceive using EW. Allied ASW forces relied on radar and radio direction-finding to detect and track German U-boats, against which submarines used radar warning receivers and burst transmissions.
83 Stillion and Clark, What it Takes to Win, p. 90.
84 Todd South, “The Army’s Updated Warfighting Concept Will Drive Its Formations, Planning and Experimentation,” Army Times, December 6, 2018.
85 Ryan Waliany et al., “How Trip Inferences and Machine Learning Optimize Delivery Times on Uber Eats,” Uber Engineering, June 15, 2018, available at https://eng.uber.com/uber-eats-trip-optimization/.
86 Thomas W. Lucas, “The Stochastic Versus Deterministic Argument for Combat Simulations: Tales of When the Average Won’t Do,” Military Operations Research 5, no. 3, 2000, available at http://www.jstor.org/stable/43940834.
87 Tannya D. Jayal, “Distinguishing between Narrow AI, General AI and Super AI,” Medium, May 21, 2018.
88 Ahmed El Deeb, “What to Do with “Small” Data?” Medium, October 6, 2015; and Parth Bhavsar et al., “Machine Learning in Transportation Data Analytics,” in Mashrur Chowdhury, Amy Apon, and Kakan Dey, eds., Data Analytics for Intelligent Transportation Systems, (Amsterdam: Elsevier, 2017), pp. 283–307.
89 C. Rudin and B. Ustun, “Optimized Scoring Systems: Towards Trust in Machine Learning for Healthcare and Criminal Justice,” INFORMS Journal on Applied Analytics, 2018.
90 Adamsky, “Russian Intervention in Syria,” p. 61.; Zheng, Lectures on the Science of Information Operations, p. 31; and Mattis, National Defense Strategy of the United States (2017).
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99 U.S. Joint Staff, CJCSI 5123.01H, pp. D-1–D-3.
100 Government Accountability Office (GAO), Navy Unmanned Aerial Refueling System (Washington, DC: GAO, 2017), p. 7.
101 This approach is described in more detail in John D. Evans and Ray O. Johnson, “Tools for Managing Early-Stage Business Model Innovation,” Research-Technology Management, September-October 2013, p. 52.
102 U.S. Department of Defense, “DoDD 5000.01: The Defense Acquisition System,” (Washington, DC: DoD, 2018), p. 2.
103 “Middle Tier of Acquisition,” Defense Acquisition University, available at https://aaf.dau.edu/aaf/mta/.
104 “What is DevOps?” Amazon Web Services, available at https://aws.amazon.com/devops/what-is-devops/.
105 Brendan McGarry and Heidi Peters, Defense Primer: Planning, Programming, Budgeting and Execution (PPBE) Process (Washington, DC: Congressional Research Service, November 30, 2018), available at https://fas.org/sgp/crs/natsec/IF10429.pdf.
106 Authorization for this budgeting approach was included in the 2017 National Defense Authorization Act, Section 855 on Mission Integration Management.

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