企業AIは軍のユーザー視点から学べ―軍事AIから学ぶ経営会議の意思決定 #1
AIエージェントに仕事を任せるほど、人間の判断力が静かに衰える可能性があります。米陸軍戦略大学校の研究から、AIエージェント時代のリーダーシップ、Human-in-the-loopの限界、AIガバナンスと判断主権を読み解きます。
ウクライナ戦争では、AIが標的候補を探し、作戦を提案して、人間が決断しています。最も厳しい環境でAIを利用しているのは、軍です。
しかし、国内の一般企業では、AIエージェントの事例が乏しいため、ベンダーによるAIエージェントの事例づくりが盛んではあるものの、最も手本になるのは軍の事例であることは間違いありません。
「しかし、軍の詳細は機密が多いため詳しい情報は限定的である」
本当だろうか？
徹底的に調べて見たら、軍の視点（つまりユーザー視点）で「実戦におけるAI活用」の論文や記事が数多くあることが解りました。
そこで、調べまくったら、世界各国で、軍事AIの利用について論文や記事が数多く書かれている。
特に層があついのは米・陸軍戦略大学校です。
その他に、ウクライナ、EU各国、中国、、日本では防衛省もありました。
しかし、軍の常識や背景は、民間企業とは違います。
だから、その意図を読み解かねば理解できません。
そこで、それらをひとつひとつ読み解いて、一般企業にとって何を意味するのか？
軍事AIを、企業AIエージェントの文脈に落とし込んでみました。
結論から言うと、
企業のAIエージェントにおけるコンテキストレイヤーは、軍から学ぶと良い。ということです。
つまり
「パランティアのAIシステムを調べる」より、
「ユーザーである軍のAI利用の研究」を
丁寧に読み解いた方が良いことが解りました。
しかし、この事に気がついている人はまだ少ないのか、参考になる記事がありません（超ニッチだし）私が調べた限り「企業のAIエージェントについて、軍事AIから体系的に学ぶ」記事は、ほぼ存在しませんでした。
そこで、今回のnoteを書くことにしました。
なるべく解りやすく書こうと思います。
経営者、経営企画部の方、AI責任者の方に役立てば幸いです。
このnote記事の５つのポイント
①：会社でAIを使う本当の目的は「現場の便利ツール」なのか？
②：軍のAIは、作戦判断を速くするために使われている
③：多くの会社は、AIをDXの延長で考えている
④：AIには、その会社だけの“ものさし”が必要
⑤：“会社のものさし”をAIに教えると、経営会議が変わる
▼つまり▼
・AIとドローンで戦争は変わった。
・企業でも、AIによって小さい会社が大きな会社と戦える時代になる。
・だから、会社の判断の仕組みそのものをアップデートする必要がある。
池松潤／Jun Ikematsu
AIナレッジ・エンジニア/文筆家。慶応義塾大学卒／博報堂を経て、スタートアップCEOの壁打ち相手、婦人公論.jp 動画YouTube・AIなど新規事業開発担当。ときどき婦人公論.jpにコラムも。言語処理学会総会（NLP2026）にて論文発表 ⇒https://lit.link/junikematsu
※本記事は筆者個人の見解であり、所属組織の公式見解を代表するものではありません
◆サクッと🎬️動画はこちら
1. 米軍（ユーザー）はAIを「現場タスク対応」起点で使うのではなく、司令部の「決断」起点を重視して使っている。
パランティアのMaven Smart System（メイブン・スマートシステム）というAIがあります
（以下、略してMSS）
MSSとは、
衛星やドローンや各種センサーの情報をAIが統合し、標的候補を提示し、最後は人間が作戦の決断をするAIシステムのことです。
※この利用の背景や意図を読み解くと、企業のAIエージェント活用の参考になります。
戦場の意思決定を加速する
─米国家地理空間情報局が語るパランティアMSSの実像
MSSから学べるポイントは、
AIに現場のタスク作業をさせることではありません。
米軍・司令部のMSS利用は、
例えるなら「AI活用による経営判断」
つまり「決断（Decision）」のサポート役として捉えてます。
その理由は、
経営判断のサイクルがいかに速くなったか？
（キル・チェーンの高速化）
で評価しているからです。
ここが重要なポイントです。
※キルチェーン（Kill Chain）とは、
「発見→判断→攻撃→評価」のことです。
これを、ビジネスに置き換えると
競合やリスクに対して、
「早く変化を察知して、早く決めて、早く動く」
仕組みとして捉えることができます。
もうひとつ。
ウクライナ軍には、DELTAという戦術AIがあります。
上から情報を統合する視点から作られているMSSとは違い、下から情報を統合します。まぁ例えるなら「山の登り方」が逆の発想でして、如何にロシア軍より素早く察知して素早く作戦に反映させるかに焦点を当てています。
このウクライナのDELTAが評価されている理由は、陸・海・空・ドローン・市民からの通報（クマの発見情報アプリに仕組みが似ている）まで、縦割りだった情報を一枚の地図に統合している点です。
https://youtu.be/IDq7VLoItfk?si=yI36aqsKKRpYOHlS&t=285
というわけで、ウクライナ戦争では、28種類以上の軍事AIが使われています。MSSも、DELTAも補い合ってます。
つまり領域を横断して、階層化して使っています。
これを、企業活動に翻訳すると、
営業・財務・製造・CSサポートのデータが部門ごとにタコツボ化してる状態をAIによって飛び越えている。
と捉えることができます。
つまり、
社員にただAIを使わせるだけでは、
部門間を、容易には、飛び越えられません。
超手短に言うと、
企業のAIが実験（PoC）レベルで止まるのは、
軍と逆のことをやっているからと言えます。
※企業は、軍のようにAIの良さを活かしてないと言うのが的確ですね。
この責任は、AIインテグレーターの顧客である経営者とAI担当者のAIリテラシーの低さから生じてます。その状況を乗り越えられない「AIインテグレーター」の解決能力と説得能力の低さに起因しているとも言えるでしょう。前例のないAIの世界で「失われた30年」系の弱さとも言える「ZEROリスク症候群」という社会構造が、背景にあると思います。
現場タスクの周りにAIを使って、
・「議事録が速くなった」
・「メールの下書きが楽になった」
で終わっているのです。
つまり、経営判断につながってません。
これでは、ビジネスインパクトが小さいのは当然です。
AIの導入で社員の生産性が高まる一方で、
新規事業への人材シフトが進まないのは何故でしょう？
下記記事では、「流動性の高い組織づくり」と記事には書かれていますが、それは（それだからとも言える）読み解きが浅い。
つまり、AIの本質的な「良さ」や「強さ」が腹落ちしてる人材が少ないことにあるのではないでしょうか。
※全社員が、立体的に、横断的に、AIリテラシーを高める必要があります。
もし、あなたの会社が、AIエージェントを活用すると良いのは解っているのであれば、
1️⃣経営者の意思決定の高速化に役立てること
2️⃣企業のAIネイティブ化が進むこと
3️⃣それによって、あたらしい事業が拡大する
このようなステップをふむことで、
ビジネスインパクト（経済効果）が大きくなります。
これを、一気にやろうとしても上手くいきません。
「鳥の目」で取り組むのではなく、「虫の目」で始めるのです。
2.経営会議は、 御前会議から「リアルタイム作戦会議」へ
では、経営会議はどう変わるのでしょう？
経営判断は、月一のご報告を奏上する「御前会議」状態から、
スピードアップして、週一化、日報化していきます。
経営判断サイクルの高速化が起こります。
順番はこんな感じに変わります。
１：AIに会社のものさしを渡す
（判断基準・優先順位・例外など）
※これをAI正本化と呼んでいます）
２：経営会議の前に、AIが変化を検知し、仮説と行動案を出しておく
３：報告をだだ聞くのではなく、決断と例外判断に焦点をあてる
４：AIの提案を却下したら、その理由を記録し、次のAIの判断材料に教える
そうすると、
経営会議の「議題」も変わります。
１：「先月の売上報告」ではなく、「AIが察知した変化と、それぞれの仮説・行動案」を確認する。
２：経営企画部は、それを確認。自社の文脈に照らしあわせて判断する。
３：「承認するか、しないか」を経営者はしっかり判断する。
「いやいや。そんなことにはならないだろう」
と感じている方に、
軍におけるPDCAがどうなってるか？
解説します。
MSSによる、意思決定の高速化とは、
「OODAループ」の高速化です。
「OODAループ」とは、
雑に例えるなら、企業の「PDCAサイクル」と似た事をやってます。
だから、イラン攻撃で、米軍は（イスラエルとの共同作戦）初動で、一気に1,000ヶ所超も、同時攻撃できたのです。
これを企業向けに翻訳すると、
1000のプロジェクトを
経営会議で、的確でタイムリーな指示を、
全部のプロジェクトに高速に出せるようになります。
どう考えても、人間でこれは無理です。
※「1,000もプロジェクトは無い」と感じた方
自販機や、工場のセンサー、社員の数に、置き換えてみてくださいね。
そして、軍の活動指標を、企業活動のプロセスに落とし込む必要があります。司令官のKPIを経営者が確認すべきチェック項目に落とし込むと下記の表になります。
参考例として挙げますが、
経営管理SaaSのログラスがMIXIと取り組んでます。
この場合のプロジェクト数は１００です。
▼
MIXIでは、100を超えるプロジェクトの予算管理を目的に、2023年よりクラウド経営管理システム「Loglass」を全社導入。経営管理部⾨におけるAI活⽤は、企業価値向上を⽀えるうえで特に重要な取り組みとして本格的に強化。（ログラスのリリースより）
ここで未来の戦争がどうなるか？
パランティアの「戦争の未来ビジョン」イメージ動画があるので見てください。
あなたの会社に「AI利用の未来ビジョン」はありますか？
つまり
経営会議は、
御前会議から、作戦会議へ。
報告を聞く場から、決断する場へ。
重心がシフトしていきます。
※これは、社内・政治力学が変化することに繋がります。あしからず。
大事なのは、
人間の役割が減るのではなく、
むしろ重くなることです。
この事例が、すでに戦場で起きています。
戦場では、AIが脅威度87%と判定した対象を、指揮官（人間という意味）が、現地の文化的な文脈を理由に、攻撃命令にSTOPをかけた例が、秋元さんのYouTube動画で紹介されています。
つまり「AIは空気が読めない」
だから、最後の決断は人間がやる必要があるのです。
決定・決断の理由の言語化は、人間の仕事として残ります。
下記は、元NHKで、英国王立防衛安全保障研究所（RUSI）日本特別代表の秋元千明氏が、日本記者クラブで解説した動画です。
※軍事AIの全体像が解りやすく解説されているので、オススメです。
3. 実証実験（PoC）で止まってる会社に足りないもの
企業のAI利用はPoC止まり。という問題があります。
このような記事は、他にも数多く見られますが、どれもイマイチでAIの核心に迫っていません。どの記事も、企業のペイン（課題）に終始しています。
足りないのは、「AI技術」と「経営視点でのAI活用」の両方から立体的に考えることなのです。
※多くの場合「AI技術」の一次情報（技術論文）を読んでないことから、AIリテラシー不足が生じています。
それは、つまりあなたの会社固有の判断文脈（米国でContext Layerと呼ばれる話題の領域）で考えることです。
会社の業務プロセスの「意味」をAIに教えてやる必要があるのです。
これを、時短するために超短文化にすると、
AIに対して、
何を「正」とするか。
どの例外を認めるか。
誰がどこまで決めていいか。
これをAIに教えてないから、
AIは一般論しか返せず、経営の決断につながらない。
となるのです。
で。AI担当者の方にありがちな事ですが・・・
役員会で
「それで？何が変わるの？」
と聞かれたことはありませんか？
※よく聞かれてます（泣）
そんな時は、AIをもっともシビアに使っている「軍事AI」の利用事例を引用すると効果的です。動画もありますから。
▼こんな感じに伝えましょう▼
「リーダーの仕事は、単にAIを使わせることではなく、AIが働ける経営判断の環境を作ること」です。
AI導入の本質は、DXの延長としての課題解決ではなく、経営判断サイクルの高速化であり、再設計することです。
最後に
念のため誤読しないように言っとくと、
軍（ユーザー）から学ぶのは、作戦技術の話ではありません。
軍（ユーザー）から学ぶべきは
▼
正解がわからない時代
不確実性の中で、
判断プロセスを、
どのように高速化させて、
責任をどう設計するか。
という経営の運用デザインをすること。
なのです。
ウクライナ戦争を見れば感じると思うのですが、
AIを素早く導入して
（最初は失敗しても、必死に使いこなせば）
「小さい会社（国）」でも「大きな会社（国）」に負けない競争（戦争）ができるようになります。
ここで深く理解できる本が、
パランティアのCEOであるアレクサンザー・カープ達が書いた
書籍『The Technological Republic』です。
本書は、AI時代のIT技術は、
消費者向けの便利機能ではなく、
国家や産業の判断能力に活かすべきだという話し。
つまり、Xやインスタじゃなくて、
もっと大事なことをやってるんだ。って話しなのですが
The Technological Republic:
Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West
Alexander C. Karp (著), Nicholas W.Zamiska (著)
この本でカープらが訴えていることは、
経営会議に、そのまま当てはまります。
AIを使わせるだけでは、会社は変わらない。
AIが参照する判断基準、優先順位、例外処理、権限、責任を設計しなければ、AIは経営の意思決定に役立たない。
残念ながら、現時点でまだ英語版しかありません。
この本は、「パランティアの思想書」として解説される事が多いのですが、本質的には「AIに、その企業にしか解らない固有の情報を教えるべきだ」という事が書かれています。
なぜパランティアが、いまのような事業展開をしているか理解できます。
AI担当責任者の方、経営者の方にお薦めします。
そんな時間はない。という方へ
米国防省のAI担当者のYouTubeが参考になります。
ユーザー側のMSSの解説動画です。
※いろいろYouTubeにはあるのですが、コチラがおすすめです。
「領域横断AIが変える、軍の指揮統制の未来」
2026/03/14
Multi-Domain AI: The Future of Command and Control | CDAO at AIPCon 9
陸・海・空・宇宙・サイバーをつなぐAI
―指揮統制はどう変わるのか？
※字幕は出ませんが、設定で音声トラックを日本語にできます。
ビジネスマンに役立つ参考資料
◆Maven Smart System / Project Maven関連
・CSIS：What Is Maven Smart System, and What Does It Do?
https://www.csis.org/analysis/what-maven-smart-system-and-what-does-it-do
MSSの定義・用途・機能を説明する主力資料。
CSISは、MSSをProject Mavenから始まった米国防省のAIソフトウェア基盤として整理していて、GUI、CJADC2機能、ISRデータ統合、ターゲティング支援、ワークフローの統合まで解説。
・CSET：Building the Tech Coalition — How Project Maven and the U.S. 18th Airborne Corps Operationalized Software and Artificial Intelligence for the Department of Defense
https://cset.georgetown.edu/publication/building-the-tech-coalition/
MSSを「軍のユーザー／現場起点」で読むための重要資料。技術そのものより、ユーザー主導の開発を理解するのに良い。
・U.S. Department of Defense：
Project Maven to Deploy Computer Algorithms to War Zone by Year’s End
https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/1254719/project-maven-to-deploy-computer-algorithms-to-war-zone-by-years-end/
Project Maven開始期の一次資料。Drew Cukorによる「人間とコンピュータが共生し、物体検出能力を高める」という文脈が役に立ちます。
・Reuters記事：
Palantir wins $480 million U.S. Army deal for Maven prototype
https://www.reuters.com/technology/palantir-wins-480-million-us-army-deal-maven-prototype-2024-05-29/
◆C2 / JADC2 / 統合指揮統制・関連
・DoD国防総省：
Summary of the Joint All-Domain Command and Control Strategy
https://media.defense.gov/2022/Mar/17/2002958406/-1/-1/1/SUMMARY-OF-THE-JOINT-ALL-DOMAIN-COMMAND-AND-CONTROL-STRATEGY.PDF
AIの自動化・データ活用で敵の意思決定サイクル内で動く
・arXiv論文：
Re-Envisioning Command and Control
https://arxiv.org/abs/2402.07946
C2を、線形・時間消費型から、人間とAIの協働による意思決定プロセスへ再設計する論文。
◆ウクライナ DELTA / GIS Arta 関連
・DELTA 公式
https://delta.mil.gov.ua/
・GIS ARTA 公式
https://gisarta.org/en/index.html
2014年からウクライナ軍で使われている、複数の砲兵の発射管制を自動化した指揮統制システム。敵に発射地点を分析させないために、複数の砲兵部隊へ同時弾着を逆算して、的確に指示する。タクシー配車システムの仕組みを応用。
・Delta situational awareness system 概要
https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_(situational_awareness_system)
・GIS Arta 概要／Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/GIS_Arta
◆ Context Layer / Ontology関連
・Palantir：The Ontology system
https://www.palantir.com/docs/foundry/architecture-center/ontology-system/
パランティアによるオントロジーについて。
単なるデータではなく、企業の複雑に接続された意思決定を表現する中核システムの説明。「AIに会社のものさしを渡す」のを技術面から解説。
・Palantir：Ontology overview
https://www.palantir.com/docs/foundry/ontology/overview/
・Anthropic：Contextual Retrieval
https://www.anthropic.com/engineering/contextual-retrieval
文書チャンクに文脈を付与して検索精度を上げる技術資料。
「AIに渡す文脈設計」の技術側からの解説資料。
◆AIガバナンス / リスク管理 関連
・NIST：AI Risk Management Framework
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
NISTでは、AI RMFを、AI製品・サービス・システムの設計・開発・利用・評価に信頼性観点を取り込むための任意利用フレームワークを解説。
※NIST（米国立標準技術研究所：National Institute of Standards and Technology）アメリカ商務省に属する政府機関。科学技術分野における測定基準や技術規格の研究・策定を行っている。
・NIST：AI RMF 1.0 PDF
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf
・OECD AI Principles
https://oecd.ai/en/ai-principles
・EU：Ethics Guidelines for Trustworthy AI
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
・米国防省 DoD Directive 3000.09：
Autonomy in Weapon Systems
https://www.esd.whs.mil/Portals/54/Documents/DD/issuances/dodd/300009p.PDF
・U.S. State Department：Political Declaration on Responsible Military Use of Artificial Intelligence and Autonomy
https://www.state.gov/political-declaration-on-responsible-military-use-of-artificial-intelligence-and-autonomy/
◆企業AIエージェントの現状に役立つ関連
・Reuters / Gartnerレポート：
Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027
https://www.reuters.com/business/over-40-agentic-ai-projects-will-be-scrapped-by-2027-gartner-says-2025-06-25/
「PoC止まり」「ビジネス価値が曖昧なAIエージェント案件」について知りたい方に。
・GLOBIS：
生成AIからエージェントへ。サプライチェーンと組織はどう変わるのか
https://globis.jp/article/768c68uog/
・You’re Not Behind (Yet):
Learn AI Agents in 13 Minutes
https://www.youtube.com/watch?v=P5sKKnWCvzk
そもそも、AIエージェントって何？を
今さら聞けない方に一番いい。
色々見た中で、一番わかりやすいYouTubeです。
※これを超えるのを作りたいです。
経営者で対談したい方を募集中。メッセください📩
このnoteの要約
１：会社でAIを使う本当の目的は「現場の便利ツール」なのか？
大事なのは、AIの本質的な良さを活かし、会社の判断を速くすること。
2：軍のAIは、作戦判断を速くするために使われている
AIが情報を集め、人間に判断材料を出す。
会社でも同じように、「ビジネスを決めるスピード」を上げる必要がある。
3：多くの会社は、AIをDXの延長で考えている
AIで会社がどう変わるのかというビジョンがない。
実証実験（PoC）で止まる。
4：AIには、その会社だけの“ものさし”が必要
判断基準、優先順位、例外、権限をAIに教える。
これがコンテキストレイヤー／AI正本化である。
5：“会社のものさし”をAIに教えると、経営会議が変わる
月1回の予実会議から、速く判断する作戦会議へ変わる。
AI時代に人間の役割は減らず、むしろ重くなる。
◆まとめ
AIとドローンで戦争は変わった。
企業でも、AIによって小さい会社が大きな会社と戦える時代になる。
だから、会社の判断の仕組みそのものをアップデートする必要がある。
今回は、経営者、経営企画部門、の方向けに書きました。
時間があれば、深堀り「＃２」を書こうと思います。
ではまたnoteでお会いしましょう
池松潤
https://lit.link/junikematsu
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