2024年11月19日、テキサス州ブラウンズビルで行われたスペースXスターシップロケット6回目の試験飛行の打ち上げ見学会に出席するイーロン・マスクに挨拶するドナルド・トランプ次期米大統領。 GETTY IMAGES / BRANDON BELL
国防総省に疑問を呈するのは良いこととはいえ、問題の多くは、深刻な理由から存在している
ドナルド・トランプ次期大統領は選挙公約を実行に移し、イーロン・マスクとヴィヴェック・ラマスワミを「政府効率化省」（DOGE）と呼ぶ取り組みの共同リーダーに任命した。
実際には政府の部局ではないが、少なくとも当初は、トランプ政権と共和党主導の議会で影響力を発揮しそうだ。 その任務は連邦政府の支出を削減することであり、マスクとラマスワミは国防総省がその対象であることを明らかにしている。「国防総省は最近、7年連続で監査に不合格となった」と両名は最近のウォール・ストリート・ジャーナルの論説で書いている。
これまでの国防総省の効率化計画は、支出を削減しようとして、ほとんど失敗してきた。 今回はイーロン・マスクが関与しているため、これまでとは違ったものになるかもしれない。 彼は産業界で、宇宙打ち上げや電気自動車に革命を起こすなど、多くの人が不可能だと思っていたことを成し遂げてきた。 このようなありえない偉業を達成するために、マスクは"アルゴリズム"と呼ぶ冷酷なアプローチを開発した。ウォルター・アイザックソンの伝記で語られているように、アルゴリズムは5つの連続したステップで構成されている： 1）あらゆる要件に疑問を投げかける、2）可能な限りあらゆる部品や工程を削除する、3）単純化して最適化する、4）サイクルタイムを短縮する、5）自動化する。 マスクは公共政策に挑戦しているが、このアプローチでうまくいくのだろうか？
マスクのアルゴリズムは、主に、そしておそらく独占的に、ハイテクや製造集約型の産業分野に適用されてきた。 国防総省の兵器開発・調達部門はこの型に当てはまるが、国防予算の3分の1を占めるにすぎない。 予算の残りの3分の2は、労働（軍人と文民従業員）と作戦（訓練、軍事演習、平時の日常作戦、住宅、軍事建設）に使われている。
このアルゴリズムの最初のステップである「すべての要件を問う」ことは、取得する兵器から昇進のための人事評価プロセスまで、軍のあらゆる部分で役立つだろう。 軍隊の要件は、なぜそのように物事が行われるのかという前提を再検討することなく、世代から世代へと受け継がれることがあまりにも多い。 マスクのトレードマークのひとつは、すべての要件に、グループや部署（「法務」など）ではなく、その背後にある特定の個人に名前を割り当てることだ。DODの場合、その要件が合同要件監督評議会を通じて承認されたものであれば、JROCの議長または委任された代表者がその要件を守るべきである。 もしその要件が戦闘司令部や軍部からのものであれば、代表者を出して擁護すべきである。 DODの課題の一つは、その要件の多くが外部的なもの、つまり議会や人事管理局のような政府の他部門により指示されるものであることである。このような要件については、その要件が国防総省にどのように適用されるか解釈する責任を負う弁護士またはその他個人が、その要件を守るべきである。
第二段階は、不必要な要件に関連する部分やプロセスを削除することである。 これは、多くの人にとって不快であるが、最終的には生産的となる、やや敵対的な環境を設定してみよう。 マーク・エスパー元陸軍長官（後に国防長官）は、陸軍内で "夜間法廷 "として知られるようになった、この線に沿った取り組みを使用した。 国防総省における非効率は、簡単に特定し排除できるような大規模なプログラムや大きな資金ポットとは限らないため、このステップは大規模事業となる。(本当の非効率は、広大な官僚機構全体に薄く広く広がっており、何を削除し、何を残すかという厳しい判断を下すには、次期国防長官の積極的な関与が必要となる。 決断を定着させたいのであれば、下層部に委ねらてよいものではない）。
ステップ2の主なリスクは、要件削除の影響が複雑で不透明（特に古い要件の場合）かつ非線形になる可能性があることである。 時代遅れや無駄と思われる要件が、ある状況下では大きな結果をもたらすことがある。 マスク・アルゴリズムの実践者は、軍事における非効率の一部は設計によるものであることを理解すべきである。それは、可能性は低いが非常に重大なシナリオにおいて選択肢を維持するための戦略的選択である。 マスクは、「少なくとも10％の要件を追加しなければ、削除が足りなかったということだ」と主張し、削除しすぎる側に回ることを認めている。 失敗という選択肢がないときに、何を追加する必要があるのか、どうやって知ることができるのか？ 軍隊では、すべての削除が人命を危険にさらす可能性がある。
第3段階は、単純化と最適化である。軍に適用する場合、アルゴリズムはここで破綻し始める。 最適化するには、目的関数が必要だ。異なる選択肢の相対的な価値を比較するための指標である。 産業界では、目的関数は、生産ラインで各アイテムを製造するのにかかる時間、アイテムの単価、総利益、総収益、または最適化が改善を意図する他の定量化可能な結果である可能性がある。 重要なのは、最適解の妥当性はテストの対象となることだ。 軍隊が異なるのは、その究極の目的である国家を守ることが、脅威、リスク、十分性についての価値判断に基づいているからである。 国家がどの程度安全でありたいか、またどのような脅威に対して安全でありたいかは、誰に尋ねるか、また彼らが何を重視するかによって決まる。 また、軍隊は作戦やプロセスの変更を小規模にテストすることはできても、代替戦略のような大きなイニシアチブを、不可逆的な変化を引き起こすことなくテストする能力はない。 例えば、同盟国との信頼関係を損なうことなく、NATOからの撤退が国家安全保障にとって何を意味するのかを「テスト」することはできない。 兵器システムを遅らせたり、平時の駐留任務を一時的に削減したりするような決定でさえ、敵に機会の窓を作ることになるため、不可逆的な影響を及ぼす可能性がある。
マスクのアルゴリズムの実践者は、国防総省における多くの非効率性が政府の浪費の最たるものとして、人々が価値を見出す別の何かを生み出すために、意図的にそこに存在することが多いことに改めて留意すべきである。 非効率は誰かの選挙区で雇用を維持するものであり、だからこそ存続し、排除するのが難しいのだ。 たとえ最もひどい非効率を削減するために利害関係者の間で解決策を交渉できたとしても、軍隊は敵対国や同盟国の行動、国内政治の気まぐれなど、数え切れないほどの外的要因に左右されるダイナミックなオープンシステムとして運用されているため、システムが最適化された状態を長く保つことはできない。
アルゴリズムのステップ4と5-サイクルタイムの加速と自動化-は、軍事に大いに関係するが、ステップ3で単純化し最適化した結果に依存している。 そうでなければ、非効率なままのプロセスを加速化し、自動化することになる。 それでも現状よりはわずかな効率改善にはなるかもしれないが、不必要なプロセスをさらに定着させ、正当化することになりかねず、将来的な改革はさらに難しくなる。
ステップ3が、競合する政治的利害を超えて交渉される価値判断を使って達成できる場合、ステップ4と5は、軍事的に重要な利点を生み出すことができる。 軍は、兵器プログラムの技術革新のペースと、政策、行政、作戦、戦術の意思決定にかかる時間を加速させることを切実に必要としている。 さらに、国防総省のバックオフィス機能（例えば、経費報告書のファイリングやレビュー）や戦術的エッジ（例えば、テラバイト級のセンサーデータをリアルタイムでソートする）におけるプロセス自動化の能力によって、人間は、人間が最も価値を発揮できる戦争遂行やプランニングの認知的・価値判断的要素に集中することができる。 自動化は人間や人間の判断に取って代わるものではなく、人間がより効果的かつ効率的に活動できるようにするためのツールなのだ。
ワシントンのほぼ全員が、国防総省を率いる、あるいは率いてきた多くの人々を含め、国防総省が切実な改革を必要としていることを認識している。国防改革は党派的な問題ではないし、そうあるべきでもないが、政治は社会における資源の配分、つまり誰が何を手に入れるかということに関わるものであるため、政治的な問題であることは避けられない。
予算は国防を改革するための重要な手段であるが、改革者は予算が究極的には政治的価値観の表現であることを忘れてはならない。 国家がどの程度の安全保障を望んでいるかは国民を代表する選挙で選ばれた指導者や任命された指導者が下す価値判断である。 もし国民が、強さによる平和や無駄や非効率の排除を口にしながら、それに反する行動をとる政治家を選んだとしたら、国民は本当はそのようなことに価値を置いていないに違いないと結論づけるしかない。 民主主義においては、国民は、いかに非効率で無駄なものであろうと、自らににふさわしい政府を手に入れるのである。■
Will Musk’s ‘Algorithm’ reduce military inefficiency—or increase risk?
It's good to question Pentagon requirements. But many exist for deadly serious reasons that may not be obvious in a hasty review.
SENIOR FELLOW, AEI
NOVEMBER 26, 2024
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