OODAループのための分散型・AIを活用した探索

2024年の防衛AIプレイブック²は、防衛が対処しなければならない6つの異なる「課題領域」を特定しています。これらの領域すべてにおいて、断片化されたデータ環境から関連情報を迅速にアクセスする能力が不可欠です。課題領域には以下が含まれます。

1. 認識（膨大なセンサーデータ内のパターン検出）

2. 理解（非構造化情報から洞察を導出）

3. 予測（履歴データに基づいて結果を予測）

4. シミュレーション（計画のためのシナリオ探索）

5. 生成（既存のデータパターンからコンテンツを作成）

6. 意思決定（目標達成のための行動を自動化）

統一されたデータレイヤー、またAIの基盤としてデータメッシュを導入することで、防衛組織はよりスマートな作業を実現し、システム間の相互運用性を確保し、OODAループを強化して作戦指揮官や意思決定者をよりよくサポートすることができます。AI機能と組み合わせることで、データメッシュアプローチは作戦上の優位性を新たなレベルに引き上げることができます。

防衛AIプレイブックの寄稿者であるレイチェル・シングルトン警部は、国防省がAIの能力強化、生産性向上、戦略的優位性の最大化に大きな可能性を認識していると強調しています。²

OODAループの観察フェーズでは、指揮官は膨大な量の生データ、センサーフィード、ネットワークログ、ドメインに散在する情報レポートから構築された状況認識に依存します。データはしばしば形式が異なり、異なるシステムに格納されています。その結果、サイロ化されたデータセットを手作業で相関させることになり、洞察までの時間が長くなり、可視性が制限され、盲点が増えます。

データメッシュアプローチにより、可視性が向上し、データサイロが排除されるため、データがどこにあっても、ミッションクリティカルなクエリにほぼリアルタイムで回答できるようになります。センサーやシステムからのデータを取り込み、正規化し、インデキシングすることで、情報に即座にアクセスでき、統合分析の準備が整います。

分散型検索機能を使用することで、防衛チームは分類境界、クラウド、コマンドを越えて複数のシステムを即座にクエリすることができ、セキュリティ環境からデータを移動することなくローカルセキュリティ制御を適用できます。つまり、情報は移動または複製されず、元の場所に残りますが、全体的に検出および使用できるようになります。

データメッシュアプローチでは、時間、空間、地理、コンプライアンスレベル、またはその他の属性を含む形式の違いを超えて、すべての関連データを数分でクエリおよび分析できます。従来は何時間もかかっていた作業が、大幅に短縮されます。

OODAループの状況判断フェーズでは、課題はもはやデータを収集することではなく、分析、解釈、コンテキストに関するものとなります。

防衛組織は、処理や分析が難しい膨大な量のデータを保有しています。手作業のプロセスは時間がかかりリスクも高いです。しかし、ミッションには機敏さと迅速な洞察時間が必要です。

AI機能は状況判断フェーズの鍵となり、次のことに役立ちます。

• フィルター

• 大量のデータを分析

• レポートと要約を自動化

• 文書の比較を実行

• 検索を強化

• 重要なミッションに必要なコンテキストを提供

サイバーセキュリティ分野では、AIは焦点を量から明瞭さへと移行させ、防御チームが脅威をより効果的に検出できるように支援します。大量のアラートを迅速に分析して、誤検知によるノイズを減らし、潜在的な攻撃のアラートをグループ化して調査時間を短縮できます。

国防組織は、限られた、あるいは全く接続できない環境で活動することがよくありますが、それでもデータを理解し、扱う必要があります。Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、通信が途絶した状況（DIL）およびエアギャップ環境であっても、組織所有のデータと選択された言語モデルに基づいた、安全で自然言語による操作を可能にします。

信頼できる内部ソースに基づいて出力を生成することで、RAGは状況判断フェーズを強化し、ハルシネーションのリスクを減らすことができます。軍の指導者とそのスタッフは、信頼できるデータセットから直接抽出された引用された回答を受け取ります。これは、リンクやダッシュボードではなく、過去のレポート、教義、センサー入力から抽出された実際のコンテキストインテリジェンスです。

OODAループの意思決定フェーズでは、利用可能な洞察に基づいて方向性を設定します。防衛組織の指導者にとって、これはしばしば最も重要かつ時間的制約の大きいステップです。任務を前進させる情報に基づいて決定を下し、行動を起こさなければならないからです。

Elastic AI Assistantは、このフェーズにおいて、複雑で断片化されたデータを明確なガイダンスとサポートに変える力の増幅役として機能します。複数のソースからデータをインテリジェントに照合し、意思決定者にレポート、ビジュアライゼーション、分析を提示できます。

AI Assistantを使用すると、防衛組織は、時間の投資や大規模な技術トレーニングのコストをかけずに、新たな状況に対してより機敏に対応できるようになります。これにより、特に一秒一秒が重要な動的な現場環境において、ユーザーの効率性が向上し、意思決定が支援されます。

OODAループの行動フェーズは、意思決定がアクションに変換される段階です。実行に焦点を当て、選択された行動方針を実行し、意図したとおりに実施されることを確保します。このフェーズでは、コラボレーションと調整が鍵となります。

複雑な作戦では、コラボレーションは共通の理解に依存します。データメッシュアプローチは、分散した情報へのリアルタイムで安全なアクセスを提供し、コラボレーションを促進することができます。防衛においては、異なる部隊、パートナー、連合、または部門間の行動を調整することが特に重要です。これにより、全員が最新の情報にアクセスし、同じ戦略に従い、同じデータを可視化することができます。

ロールベースのアクセス制御（RBAC）や属性ベースのアクセス制御（ABAC）のような堅牢なアクセス制御により、組織はオープン性とセキュリティのバランスをとることができます。これにより、適切な人に適切な情報が適切なタイミングで提供され、情報に基づいた調整された意思決定と行動が可能になります。

データの問題が直接ミッションの問題となる環境では、手動で行い、コストがかかり、時間がかかるプロセスを、安全なリアルタイムの分散検索に置き換えることが極めて重要です。AIはもはやオプションではなく、防衛意思決定者にとって重要な優位性をもたらします。

この変革をサポートするために、今では、データメッシュアーキテクチャ、分散型検索、RAG機能が利用可能になりました。現在のシステムに後付けすることも可能で、AIを活用した防衛の未来に備えつつ、現在のミッションを有利に進めることができます。

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データメッシュ、AIによる検索、洞察が防衛の意思決定をどのように変革しているかを探ります。防衛リーダーとの戦略的対話シリーズの一部迅速な意思決定 – 防衛リーダーがリアルタイムの洞察を得るためにデータを統合する方法をご覧ください。