西側諸国軍の学習能力についての批判的検討

――ジョン・ボイドはいつ常識たり得るか――

要旨

本稿は、軍事的な適応原理が常識となる過程を、三段階に分けて検討する。第一は、ボイドを知らずにOODAに似た議論へ到達する段階である。第二は、ボイドを共有された理論として参照し、一般原理の説明を圧縮する段階である。第三は、その原理が共有前提となり、ボイドを持ち出すまでもなく具体的な問題から議論を始められる段階である。原理は、発見される結論から、説明を省くための参照先を経て、議論の出発点へ移る。

この三段階は、専門的な言説における知識の共有を表す。ボイドへの言及がないという事実だけでは、第一段階と第三段階を区別できない。また、説明を省略できるほど原理が共有されていても、その含意が組織の人事、調達、教育、指揮統制へ実装されているとは限らない。

そこで本稿は、共有された原理から議論を始める能力と、その原理に沿って組織を変える能力との関係を問う。米陸軍のCombined Resolveに関する当事者記録と、自衛隊の教育訓練研究、統合指揮、装備取得、AI・データ基盤に関する公開資料を用い、局所的適応と、必要な範囲で再生産される組織能力を区別する。

分析の補助として、階層別の学習遅延、普及範囲、Cumulative Simulated Bodies per Learn（CSBpL）、Cumulative Bodies per Learn（CBpL）を提示する。両損失指標は、十分な証拠が利用可能になってから、指定した組織範囲で制度化が成立するまでの仮想・実戦損失を表す。観測損失と回避可能な損失の因果推定は区別する。

ボイドが常識になるとは、毎回その正しさを説明せずに、今回の条件で何を変えるかを論じられることである。軍事組織におけるその実質は、既に得た知識を次の部隊へ渡し、同じ原理や失敗を再発見するための説明と損失を、繰り返し要求しないことにある。

キーワード： ジョン・ボイド、OODA、独立再発見、説明の圧縮、共有前提、組織学習、構造的適応、自衛隊、CSBpL、CBpL

1. 問題設定――いつまで一般原理を発見し続けるのか

近年の軍事論には、奇妙な既視感がある。

Sulaのウクライナ戦争論は、戦争の変化速度、量の再評価、継続的適応、無人システムを支える基盤、電子戦、AIによる意思決定時間の圧縮、海上戦の変容を扱う。個々の対象は異なるが、固定された装備性能だけでは優位を維持できないという問題意識が通底している（Sula 2026a–g。特に2026c、2026d）。

また、Vicenteのポルトガル防衛AI研究は、個別のアルゴリズムだけでなく、実験、制度、産業、教育、国際協力を通じた能力形成を論じる（Vicente 2026）。

これらを一段抽象化すれば、次の命題が現れる。

優位とは、優れた装備を所有することだけではなく、敵との相互作用の中で、認識・意思決定・行動・能力の組合せを再構成できることである。

これはボイドの問題設定から遠くない。米海兵隊における機動戦思想の形成とボイドの影響は、既に制度史研究の対象となっている（Brown 2018）。

ここから生じる問いは、著者がボイドを読んだかどうかだけではない。

なぜ、既に使える一般原理が、なお文章の終点として提示されるのか。それを出発点にすれば、何をさらに論じられるのか。

この問いには二つの水準がある。一つは、専門的な議論が過去の知識を引き継ぎ、その説明をどこまで省略できるかである。もう一つは、共有された知識が、組織の実際の行動と制度へどこまで反映されているかである。本稿は前者を三段階で整理し、後者を組織学習の問題として検討する。

本稿でいう「西側」は、日本を含む米国の同盟国・パートナーの軍事組織を主な検討対象とするための便宜的名称である。米軍と自衛隊の公開資料を用いるが、個別の論考から著者の無知を推定したり、一部隊の事例から全軍を順位づけしたりすることを目的としない。

2. ボイドが常識になる三段階

2.1 第一段階――ボイドを知らずに、ボイドのような話をする

第一段階では、ボイドという参照先を持たず、観察した事例から、環境の変化を捉え、認識を修正し、行動し、その結果から再び学ぶ必要性へ到達する。一般原理は、長い説明を経て得られる結論となる。

例えば、ドローン、電子戦、指揮統制の事例を順に述べ、最後に「重要なのは、相手との相互作用の中で認識と行動を継続的に変えることだ」と結ぶ。この結論は有意味であり、独立に到達することにも価値はある。しかし、それだけでは既存の知識を使った先へ議論が進んだことにはならない。

本稿では、この状態を独立再発見と呼ぶ。これは三段階を説明するための類型である。実際の文章にボイドの名前がないことだけを根拠に、著者がボイドを知らないと断定することはできない。

2.2 第二段階――ボイドを使って、文章量を削る

第二段階では、書き手と読み手の間でボイドが共有された参照先となる。「ボイド的なorientationの更新という問題として捉える」と置くことで、その都度一から説明していた一般原理を短くできる。

このときボイドは、議論の正しさを保証する権威としてではなく、既に共有された説明を呼び出すための参照先として働く。

例えば、「継続的適応の必要性はボイドの議論を踏まえる。本稿が扱うのは、その更新を妨げる契約と教育の時間差である」と書けば、何が既知で、何を今回新たに検討するのかが明確になる。

削れるのは、一般原理を毎回導き直すための文章である。今回の技術条件、適用範囲、証拠、制度上の制約まで省略できるわけではない。「ボイドが言っていた」で個別の設計判断が済むなら、理論を使ったことにはならない。

また、圧縮は読み手にも同じ理解がある場合に成立する。名前だけが通じ、意味が共有されていなければ、それは説明の省略ではなく説明の欠落となる。

2.3 第三段階――ボイドを使うまでもない前提にする

第三段階では、一般原理が共有前提となり、それを呼び出すためにボイドの名前を挙げる必要も薄れる。

議論は、「なぜ適応が必要か」から始まらなくなる。どの観測が前提を崩したか、誰が変更を決めるか、どの範囲で検証するか、どの資源を移すか、結果をどう次の変更へ返すかから始まる。

例えば、「今回の演習結果を受け、変更権限、更新周期、再評価の条件を検討する」と書けばよい。その前に、戦争ではフィードバックが重要であるという一般論を一章かけて正当化する必要はない。

ここで原理は消えたのではない。説明すべき結論から、議論を成立させる前提へ移ったのである。

2.4 名前が出ない二つの状態を区別する

第一段階と第三段階では、どちらもボイドの名前が出ない場合がある。違いは、名前の有無ではなく、何を説明し直す必要があるかにある。

第一段階では、原理をまだ共有していないため説明する。第三段階では、共有しているから説明を省ける。したがって、引用件数を増やすこと自体は、この三段階の到達目標にならない。

同じ書き手でも、初学者への解説では原理を丁寧に説明し、専門家向けの検討では省略できる。長い入門文を未成熟とみなすことも、短い専門文を成熟の証拠とみなすこともできない。問うべきなのは、対象となる読者共同体の中で、どこから先を共有知識として扱えるかである。

三段階は、すべての個人や組織が同じ順序で通過する発達法則ではない。理論への明示的参照を経ずに、実践や教育から同じ原理を共有する場合もある。また、共有前提は反証されれば更新されなければならない。常識化を、批判できない教義の固定化にしてはならない。

3. 説明を省いた先に、何が残るのか

3.1 一般原理を圧縮し、実装問題を具体化する

本稿でいうorientationとは、観測された事実に意味を与え、何を重要とみなし、どの行動が可能かを判断する認識の枠組みである。

同じ前提のまま判断処理を高速化しても、前提が環境に適合していなければ、誤った行動を効率よく反復し得る。ボイドを参照して共有するのは、相互作用の中でこの枠組み自体を再構成するという問題意識である。

その共通部分を短く置けば、現代に固有の課題を詳しく論じられる。

これは概念的な対応であり、すべての議論がボイドに由来するという系譜上の主張ではない。

Sulaが電子戦やAIについて扱うように、観測・通信・航法の信頼性と、情報処理の速度・負荷は、具体的な技術条件のもとで再検討する必要がある（Sula 2026e、2026f）。

したがって、「ボイドにGPU、API、MLOps、FPVドローンを取り付けた」という評だけでは、論考の価値を判断できない。一般原理を再説明する部分と、新しい実装条件を明らかにする部分を分けて読む必要がある。

第二段階から第三段階へ進む意義は、後者に議論の余地を渡すことにある。

3.2 一般原理が毎回「新発見」になる費用

新概念は、見過ごされていた問題を可視化し、資源を集める場合がある。Abrahamsonの管理思想の流行に関する研究も、流行と無意味さを同一視するものではない（Abrahamson 1996）。

しかし、前の議論で既に合意された原理を、新しい名称で再び導き直すだけなら、検討はその先へ進まない。適応が必要であることを繰り返し論証しながら、変更権限や予算配分の問題は次の論考へ残される。

本稿では、このような反復を「概念的チャーン」と呼ぶ。

その診断には、語彙が似ていること以上の確認が必要である。以前の議論から何が継承され、何が新たに検証され、どの未解決課題が残ったかを比較しなければならない。

理論を共有する利点は、同じ結論へ短く到達できることに加え、その結論の先から仕事を始められることにある。

4. 共有前提は、組織の行動にもなっているか

4.1 言説上の常識化と制度上の実装

三段階は、議論の中で一般原理が占める位置を表す。軍事組織の学習能力を評価するには、これに制度上の実装という別の軸を加える必要がある。

例えば、会議の参加者全員が継続的適応を当然と考え、説明を省略できたとしても、契約、予算、教育課程、権限配分が変更を許さなければ、実際の行動は変わらない。

Meyer and Rowanが論じた公式構造と実務の脱結合は、この断絶を理解する手掛かりになる（Meyer and Rowan 1977）。

\text{教義上の採用}\neq\text{実務上の実装}

反対に、ボイドを参照しない部隊でも、検証、変更、普及を日常的に実行している場合がある。原典の読書歴や引用頻度だけで、実装の有無を判定することはできない。

三段階のどこに位置する議論でも、制度上の実装は別途確かめなければならない。本稿が問うのは、原理の共有と実際の変更がどこで接続し、どこで途切れるかである。

4.2 誰の共有知識であり、誰の能力なのか

Crossan, Lane and Whiteは、直観、解釈、統合、制度化という過程を、個人・集団・組織をまたぐ学習として捉えた。Cohen and Levinthalも、外部知識を認識し、吸収し、利用する能力を組織の課題として論じている（Crossan, Lane and White 1999; Cohen and Levinthal 1990）。

この区別を適用すると、誰にとって常識なのかを明示する必要がある。

研究者の間で説明不要になったことが、契約担当者や通常部隊にも同じ意味で共有されているとは限らない。実験部隊の成功も、通常の予算・人員・訓練時間で再現できるかを確かめなければならない。

4.3 戦術的適応と構造的適応を区別する

戦術的変化と構造的変化は、局所と全体という組織階層の区分とは別である。全軍共通の戦術手順もあれば、一個中隊の内部で役割や権限を組み替える構造的変更もある。

本稿の中心的な問題は、一部の現場が迅速に適応しても、それを支える権限・編制・資源・教育が必要な範囲へ行き渡らない場合があることである。

ある教訓について、部隊と軍種の制度化状態が、

L_{i,\mathrm{unit}}=1,\qquad L_{i,\mathrm{service}}=0

となることはあり得る。ただし、演習中の一度の行動変更だけでは、部隊レベルの持続的な制度化まで確認したことにはならない。

全軍的制度化も、全員へ同じ装備を同じ数だけ配ることを意味しない。異なる任務には異なる解が必要である。共有すべきなのは、必要な対象へ能力を供給し、検証結果に応じて変更し、維持する仕組みである。

5. 原理を共有していても、なぜ変更が遅れるのか

5.1 局所的適応と制度化の時間差

失敗モード i について、当該課題を扱う組織が、現行のやり方を再検討すべき十分な証拠を合理的に利用できるようになった時点を t_i^E とする。

この時点は完成した解が判明した時点とは限らない。従来の想定を無検証で維持してよい状態ではなくなった時点である。

局所的適応と対象組織での制度化の時点を、それぞれ t_i^{A,\mathrm{local}}、t_i^{L,\mathrm{enterprise}} とすれば、

\tau_i^{\mathrm{local}}=t_i^{A,\mathrm{local}}-t_i^E,\qquad \tau_i^{\mathrm{enterprise}}=t_i^{L,\mathrm{enterprise}}-t_i^E

と表せる。同じ証拠を起点として比較する場合、問題となる仮説は、

\boxed{\tau_i^{\mathrm{local}}\ll\tau_i^{\mathrm{enterprise}}}

である。これはあらゆる軍に成立する法則ではなく、検証すべき経験的関係である。

5.2 説明の合意から実装までの工程

証拠から制度化までの仕事は、意味づけ（I）、実験・検証（X）、変更の承認（A）、資源配分（R）、普及（D）、定着（H）に分けられる。完全な直列過程なら、

\tau_i^L=\tau_i^I+\tau_i^X+\tau_i^A+\tau_i^R+\tau_i^D+\tau_i^H

となる。現実には並行処理や手戻りがあるため、工程間の依存関係と待ち時間を調べる必要がある。証拠が利用可能になる以前の観測・発見の遅れは別に記録する。

共有理論は意味づけや意思疎通を助ける。しかし、予算、契約、認証、教育、他部隊への普及が詰まっていれば、原理の説明を省けても総遅延は残る。

Ryanは、西側軍事組織の学習不足を、情報の不足よりも、組織文化や人事、教義・調達の時間尺度と戦場の変化との不整合として論じている（Ryan 2026）。本稿では、この問題を階層別・工程別の遅延へ分解する。

情報が組織内で利用可能になった時点と、担当部署が実際に認識した時点も分けるべきである。担当部署が遅く知ったことを理由に起算日を後ろへずらせば、情報共有の失敗そのものが測定から消える。

5.3 平時のインセンティブ

Marchのいう探索と深化の区別は、平時の軍事組織にも適用できる。既知の手順を改善する成果は測定しやすいが、新しい可能性を試す活動は不確実である（March 1991）。

計画どおりの調達、既定の訓練基準、事故防止、予算執行には、それぞれ正当な意味がある。しかし、それらのみを成功として扱えば、想定の誤りを発見する実験は不利になる。

新戦術は演習で敗北し得る。新しい編制や装備体系は、既存組織の権限、予算区分、昇進経路に触れる。軍事イノベーションが技術の優劣だけでは決まらないことは、PosenやRosenの研究が示す問題でもある（Posen 1984; Rosen 1991）。

適応の必要性に全員が同意していても、個人の評価と資源配分が既存活動の継続を報いるなら、行動は変わりにくい。三段階の第二や第三に位置する議論ができても、このインセンティブの問題は残る。

5.4 優秀な現場が欠陥を補償する

必要な仕組みがなくても、経験豊かな指揮官が他部署へ直接交渉し、隊員が余分な作業を引き受け、限られた資源で任務を成立させる場合がある。成功だけが上位組織へ報告されれば、非公式な調整費用や属人的負担は見えなくなる。

これは本稿が提示する機構仮説であり、特定部隊の実態を断定するものではない。

評価する際には、次を問う必要がある。

この指揮官が異動し、増援がなく、通常の人員と予算しかなくても、次の部隊はできるか。

個人にとって当然の行動が、組織の通常能力として再生産されるか。この問いが、共有前提と構造的適応を接続する。

6. 米陸軍の事例――適応を理解することと、次の部隊へ渡すこと

2026年4月、ドイツのHohenfelsで実施されたCombined Resolveについて、Blackhawk Companyの中隊長Allan W. Watsonは、ウクライナ無人システム軍第412連隊「Nemesis」が敵役部隊を増強したと記している。同中隊には指揮官が望む水準の対UAS能力がなく、所属旅団もTransformation in Contactの対象ではなかった。一方、中隊は数時間以内に分散、偽装、移動方法を変更したという（Watson 2026）。

これは、局所的適応が働いたことを示す当事者証言である。独立した演習評価報告ではなく、全軍的な配備状況や学習速度の測定でもない。演習後半にはウクライナ側が米側と協働しており、演習全体を一貫した対抗戦の勝敗として扱うことにも注意が必要である。

他方、米陸軍欧州・アフリカの公開資料は、2025年に既に、ウクライナの前線フィードバック、生産、システム改良の循環を取り上げている。JMRCでは、無人機と電子戦を訓練へ組み込むEerie Companyも運用されている（U.S. Army Europe and Africa 2025; Wharton 2026）。

したがって、米陸軍が問題を全く知らず、訓練制度も変えていなかったという解釈は成立しない。

本稿がここから導くのは、より限定された推論である。脅威を理解して訓練に再現する能力と、それに対処する能力を必要な部隊へ供給する能力は、別々に評価しなければならない。

Eerie Companyの存在は訓練制度の変更を示すが、他のすべての部隊が対処能力を獲得したことは示さない。反対に、一部隊の装備不足だけでは、全軍の配備優先順位や制度改革が不合理だったとも証明できない。必要なのは、任務上の要求、利用可能な対策、配備計画、予算、実装結果を追うことである。

演習で損失を出したことは、それ自体では学習失敗ではない。次年度の別部隊が同じ条件で同じ問題に直面した場合に、何が継承され、何が継承されなかったかが問題になる。

同じ演習場へ次の部隊を送ることと、前の部隊の学習成果を次の部隊へ送ることは違う。

三段階の観点からは、継続的適応の必要性を再び説明するだけでは、この差を埋められない。必要なのは、共有された原理の先にある、能力の供給と継承の条件を調べることである。

7. 自衛隊の事例――学習機構は存在する。問うべきは接続と効果である

7.1 教育訓練研究本部は、断絶を埋めるための組織である

陸上自衛隊は、2018年の教育訓練研究本部新編に際し、各部隊の訓練成果を集約し、教育・訓練・研究へ迅速に反映し、新たな戦い方を部隊・学校へ普及する目的を示している。現在の組織紹介にも、知見の集約、戦い方の確立、普及、訓練評価支援が掲げられている（陸上自衛隊 2018; 陸上自衛隊教育訓練研究本部 年不詳）。

したがって、「自衛隊には現場の知見を組織へ返す発想がない」と評することはできない。むしろ、知識の集約と普及を接続する必要性は明確に認識され、それを担う組織も設けられている。

しかし、任務として普及を掲げていることと、必要な範囲へ必要な速度で普及できたことは別である。

評価するなら、研究命題の件数だけでなく、教訓がどの教育課程を変え、どの部隊へ届き、装備・編制・予算の変更へどう接続され、次の訓練で何が改善したかを追う必要がある。

これは教育訓練研究本部の失敗を推定することではない。その設置目的に即して成果を評価することである。

7.2 内部の研究者は、構造上の問題を既に論じている

教育訓練研究本部所属の宮下英之・山田芳樹は、2022年の論文で、防衛装備開発における組織間の成果引継ぎ、決定後の修正困難、担当者交代、完成後の実用試験へのリスク集中を指摘し、アジャイル開発の適用を検討した（宮下・山田 2022, pp. 2–5）。

これは著者らによる当時の分析であって、防衛省の公式見解でも、2026年現在の全案件にそのまま当てはまる実態調査でもない。しかし、問題認識が組織内部に存在していた証拠にはなる。

ここから導かれる本稿の論点は明確である。課題を理解する研究者がいても、要求を修正する権限、開発を継続する予算、担当交代後の責任が別々の場所にあれば、理解だけでは変更は成立しない。

要求を定める人、実際に使用する人、試験する人、契約する人が異なること自体は不合理ではない。分業は専門性と統制を支える。問題は、その境界を越えて新しい証拠を反映する仕組みである。

各部署が自分の工程を完了したことと、全体として必要な能力を獲得したことは同一ではない。

これは「アジャイル」という名称だけで解決する問題でもない。反復的開発を採用しても、要求変更の裁定や資源再配分が従来のままなら、局所的な開発速度と制度全体の応答速度は乖離する。

7.3 統合作戦司令部の新設は、実際の構造改革である

2025年3月24日の統合作戦司令部新設は、単なる標語の変更ではない。2025年版防衛白書は、従来の臨時的な統合任務部隊の方式では、平素から領域横断作戦に必要な態勢を整え、状況に応じて迅速に構成することに課題があったと説明している。新設は、その指揮機能を常設化する変更である（防衛省 2025）。

本稿の枠組みは、このような変更を構造的学習の候補として正当に評価しなければならない。「自衛隊は組織構造を変えられない」という全面的な命題は、少なくともこの事実と整合しない。

ただし、司令部の新設と、あらゆる統合運用上の問題の解消は同じではない。新たな責任分担が日常の訓練や事態対応で機能するか、そこで得た教訓が各自衛隊の教育・装備・人員配置へ接続されるかは、別途検証する必要がある。

中央の調整機能を強化することと、現場へ実行上の裁量を与えることも両立し得る。ボイド的な適応を、中央組織の縮小だけに還元してはならない。

7.4 早期装備化――「早い」の比較対象は何か

防衛省は、民生先端技術等を取り込む早期装備化の枠組みを設け、実証・評価・改善の反復や手続・契約の見直しを掲げている。公開説明では、2022年の防衛力整備計画に基づく目標として、5年以内の装備化、おおむね10年以内の本格運用を示している（防衛省 2026）。

これは改革がないという証拠ではなく、取得制度を変更する取組である。また、この年数は対象事業の枠組み上の目標であって、あらゆる装備購入やソフトウェア修正に必要な最短期間を示すものではない。

それでも、評価上の問いは残る。

従来より早いことと、対象となる脅威の変化に間に合うことは違う。

新しい能力体系を構築する時間と、既存能力の小規模な改修時間は分けるべきである。大規模な開発に適した管理単位を、短周期の設定変更やソフトウェア更新にまで適用すれば、部分の更新を全体の再開発へ変えてしまう。

自衛隊について必要なのは、制度の名称から速度を推定することではなく、実証開始、採否決定、初回配備、対象部隊への普及、その後の更新を別々に測ることである。

7.5 AI・データ基盤――方針自体が個人努力の限界を認めている

2024年の「防衛省AI活用推進基本方針」は、従来のデータ活用態勢が十分でなかったことを認め、組織横断のデータ形式、アクセスの規則、継続的なデータ管理を課題としている。また、方針に記載するだけでは個々の隊員の自発的努力によって実現しないとして、組織横断の推進体制を位置づけている（防衛省 2024, pp. 16–19）。

これは、知識と制度の断絶についての認識が、公式文書にも存在する例である。

したがって、AI研修の受講者数や実証件数だけでは、この方針の成功は測れない。評価すべきなのは、必要な者が適法かつ安全にデータを利用できるか、運用結果を改善へ返せるか、改善したものを継続配布できるかである。

ここでも公開資料から確認できるのは、課題認識と制度設計の方向性である。個々の基盤の完成度や全組織での運用成果まで確認できたと扱ってはならない。

7.6 自衛隊への批判をどこに置くか

以上を踏まえると、自衛隊への有効な批判は「研究も実験も改革もしていない」ではない。

研究、教育、実験、指揮、調達、データの各改革が、同じ能力課題を解決する一つの循環として接続されているか。

である。

本稿で確認した資料だけから、自衛隊全体の制度化遅延やCSBpLを数値化することはできない。しかし、成果が公表されていないことを、そのまま成果が存在しないことの証拠にしてもならない。

三段階の枠組みに即せば、これらの資料をボイドへの言及の有無で採点する必要はない。検討を進めるには、一般原理への同意から、具体的な課題の変更決定、資源措置、対象部隊への実装、効果確認へ議論を移すべきである。

自衛隊は、共有された適応原理が、別の制度環境でどう実装されるかを検証する対象なのである。

8. 証拠の価格――共有された原理から実装まで

三段階が扱うのは、一般原理について何を説明せずに済むかである。一方、組織学習の評価では、どのような証拠が実際の変更を成立させるかを問う。

説明を省けることと、実装に要する証拠の価格が低いことは、同じ変数ではない。前者が成立している組織でも、変更のために何度も失敗を提示しなければならない場合がある。

さらに問うべきなのは、

その組織は、制度を変えるために、どれほど高価な証拠を要求するのか。

ということである。

理論的な反証、他国の経験、シミュレーション、自軍の演習、実戦損失は、異なる方法で証拠を提供する。人的損失という観点では、実戦以前に問題を発見し、対策を検証することに明白な価値がある。

ただし、これは証拠の信頼性を一列に順位づけするものではない。高価な演習でもモデルが不適切なら誤る。他国の戦訓も、地理、任務、敵、補給条件が違えば、そのまま移植できない。安価な証拠を使えることは、弱い証拠を無批判に信じることではない。

優れた組織は、小さな疑いから低コストの検証を開始し、検証結果に応じて変更の範囲を拡大できる。

ここでは、実験を始める証拠閾値と、広範な配備を認める証拠閾値を区別すべきである。両者を同じ高さに設定すれば、十分な証拠を得るための実験が、十分な証拠がないという理由で始まらなくなる。

一方、高価な証拠が積み重なっても行動が変わらない理由は、認識の硬直だけではない。理解も合意も成立した後に、予算や権限、供給能力が不足して止まる場合がある。

したがって、後述する損失指標を単純に「頭の固さ」やorientationの更新閾値と同一視してはならない。測るのは、認識から制度化までの経路全体に伴う損失である。証拠が受け入れられなかったのか、受け入れられても実装できなかったのかは、別途説明する必要がある。

9. CSBpLとCBpL――定義と適用単位

三段階を引用頻度で採点する代わりに、実装側では具体的な学習事例を追う。CSBpLとCBpLは、その過程で累積する損失を可視化する補助指標であり、三段階の位置を直接測る尺度ではない。

9.1 「Learn」の成立条件

本稿は、組織的学習の制度化を、次のように操作的に定義する。

証拠に基づく変更が、指定した組織範囲において、将来の行動を持続的に変える仕組みとして実装されること。

対象となる変更には、教義、戦術・技法・手順（TTP）、教育訓練、指揮統制（C2）、調達、編制、人事、データ管理が含まれる。すべてを同時に変える必要はないが、当該課題に必要な変更の組合せが実装されなければならない。

具体的には、少なくとも次を確かめる。

1. 誰の、どの行動を変えるかが明確である。
2. その変更に必要な権限、資源、技能が利用可能である。
3. 担当者の個人的努力だけに依存せず、教育・手順・組織記憶として保持される。
4. 対象範囲で実際に使用され、維持されていることが確認できる。

報告書、委員会、方針、予算要求は重要な中間成果である。しかし、それだけで当該能力が制度化されたとは扱わない。他方、実際に権限や通常手順を変更する文書を「文書だから」と無価値扱いするのも誤りである。

認識は学習の一部である。ただし、本稿の制度化指標の終点ではない。

組織範囲 g と失敗モード i を指定して、

L_{i,g}(t)\in\{0,1\}

とする。確認できない場合は、0と推定するのではなく未確認として扱う。制度化された対策がどれほど有効かも別途評価し、変更の存在と変更の成功を混同しない。

9.2 仮想損失――CSBpL

**Cumulative Simulated Bodies per Learn（CSBpL）**は、制度化された一つの学びに至るまでに反復された仮想人的損失を問う指標である。

失敗モード i、組織範囲 g について、累積仮想死亡者数を S_{i,g}(t)、十分な証拠が合理的に利用可能になった時点を t_{i,g}^E、制度化時点を t_{i,g}^L とする。制度化が観測された一事例の値を、

\boxed{ \mathrm{CSBpL}_{i,g} = S_{i,g}(t_{i,g}^L)-S_{i,g}(t_{i,g}^E) }

と定義する。

ウォーゲームや演習で「戦闘不能」のみを判定している場合は、死亡と同一視せず、別の損失系列として表示する。車両の撃破判定から搭乗員全員の死亡を機械的に算出してはならない。

十分な証拠を得る以前の探索損失は、この定義では含まない。ただし、証拠が得られた後にも、対策の開発や再検証には時間が必要である。したがって、CSBpLが正であるだけで不合理な学習遅延があったとはいえない。

演習は、失敗を発見し、安全に対策を試すためにも存在する。問題は損失そのものではなく、何度失敗しても次の試行の前提も対象部隊の条件も変わらないことである。

9.3 実戦損失――CBpL

対応する実戦指標を、**Cumulative Bodies per Learn（CBpL）**と呼ぶ。

同じ失敗モード・組織範囲の累積実戦死亡者数を D_{i,g}(t) とし、

\boxed{ \mathrm{CBpL}_{i,g} = D_{i,g}(t_{i,g}^L)-D_{i,g}(t_{i,g}^E) }

と定義する。

直観的には、「このやり方を再検討すべき証拠が得られてから、対象組織が持続的に行動を変えるまでに、同じ失敗モードで何人死亡したか」である。

重要なのは、起点が開戦後とは限らないことである。他国の戦訓や自軍の演習から十分な証拠が得られていたなら、実戦以前まで遡る。戦争が始まった日に組織の知識をゼロへ戻してはならない。

9.4 観測された損失と回避可能な損失は違う

上の差分は、指定期間の観測損失であって、制度化の遅れが原因となった損失の因果推定ではない。

対策の開発には合理的な時間が必要かもしれない。利用可能な対策でも損失を完全には防げないかもしれない。別の対策によって、他の場所の危険が増えるかもしれない。

回避可能性を論じるには、当時の知識・技術・資源・権限のもとで実施可能だった変更経路を反実仮想として置く必要がある。概念的には、

B_{i,g}^{\mathrm{avoidable}} = \mathbb{E}\bigl[\Delta D_{i,g}^{\mathrm{actual}} - \Delta D_{i,g}^{\mathrm{feasible}}\bigr]

である。ここで両項は、実際に観測された証拠時点から制度化時点までの同じ期間について、実際の経路と、実行可能な代替経路で生じる死亡者数を表す。

CBpLはこの問いを立てる出発点であり、答えを自動的に与えるものではない。証拠の後に生じた死者を、すべて官僚制が殺したことにしてはならない。

9.5 「per Learn」と集計上の注意

一つの失敗モードへの一つの制度化エピソードを測る場合、成立した学びは一件なので、上の差分がそのまま一件当たりの値となる。

複数事例を集計するなら、同じ組織階層・比較可能な条件の集合 \mathcal{J} について、

\overline{\mathrm{CBpL}}_g = \frac{\sum_{i\in\mathcal{J}}\mathrm{CBpL}_{i,g}} {|\mathcal{J}|}

と表せる。CSBpLも同様である。しかし、制度化に至った事例だけを平均すれば、最も学習の遅い未完了事例が消える。そのため、完了例の平均だけを組織全体の評価値にしてはならない。

同じ教訓を十の報告書に記載しても、学びが十件成立したことにはならない。教訓を細分化して分母を増やす操作も避ける必要がある。

10. 組織が一般原理と失敗を再発見し続けるとき

10.1 各中隊は学ぶが、組織は毎回初見になる

次の架空の例を考える。

この例では、各中隊の指揮官が愚鈍である必要はない。接触後には全員が迅速に適応していてもよい。それでも上位組織としては、既に持っていた証拠を部隊間で継承できていない場合がある。

B中隊がその問題を初めて見たという事実は、組織全体にとっても初見だったことを意味しない。

「適応が重要である」という原理が全中隊に共有されていても、A中隊が何を学んだかが渡らなければ、B中隊とC中隊は具体的な失敗を再発見することになる。

CSBpLを部隊ごとに、その部隊が問題を認識した瞬間からしか数えなければ、こうした伝達不全を見落とす。誰の証拠、誰の学び、誰の損失なのかを一致させる必要がある。

10.2 制度化の範囲を連続量で表す

全軍的学習を0か1だけで表すと、普及途中の状態を捉えにくい。そこで、任務上その対策が必要な部隊集合を U_i とし、

q_i(t)= \frac{\sum_{u\in U_i}w_u\, \mathbf{1}\{\text{部隊 }u\text{ で必要な変更が実装・維持されている}\}} {\sum_{u\in U_i}w_u}

を補助的に用いることができる。w_u は任務や曝露に応じて事前に定める重みである。

これは同じ装備の配備率ではない。各部隊が、その役割に必要な対策を実行できる範囲を示す。

実験部隊での成功があっても q_i(t) が低い場合、発見より普及が課題となる。軍種内では高くても統合運用で接続できない場合、軍種間の制度が課題となる。普及率の基準は結果を見てから都合よく変更せず、重要部隊の未対応も平均値の中に埋めてはならない。

10.3 仮想死者による発見を、現実の死者で再認証しない

同一の失敗モードについて、演習時点で適用可能な証拠と実行可能な対策が存在したにもかかわらず、実戦損失の後に初めて制度化したなら、「実戦で初めて教訓を得た」という説明は不十分である。

より正確には、既に得ていた証拠に、現実の死者を加えて変更を成立させた可能性がある。

ただし、これを実際の組織に当てはめるには、演習と実戦の条件の対応、対策の実行可能性、変更できた時期を立証しなければならない。単に似た失敗に見えるだけでは足りない。

CSBpLとCBpLを併記する意義は、この連続性を問えることにある。

The purpose of simulated bodies is to prevent real bodies.

仮想死者を出す目的は、現実の死者を防ぐことである。この命題は評価原理であって、演習を実施すれば必ず損失を防げるという保証ではない。

11. 数理的関係と方法論上の制約

11.1 学習遅延、曝露、危険度

損失を計数過程として扱うなら、観測値について厳密なのは累積数の差分である。期待死亡発生率を \lambda_{i,g}(t) とし、固定した期間で考えると、

\mathbb{E}[D_{i,g}(b)-D_{i,g}(a)] = \int_a^b\lambda_{i,g}(t)\,dt

となる。死亡発生率を、曝露量の時間当たり増分 e_{i,g}(t) と、単位曝露当たり危険度 r_{i,g}(t) の積に分ければ、

\lambda_{i,g}(t)=e_{i,g}(t)\,r_{i,g}(t)

である。

したがって損失には、学習遅延だけでなく、曝露の大きさと失敗モードの危険度が影響する。激しい任務に長く従事する部隊ほど、学習が速くても損失が多くなり得る。

制度化時点そのものが損失に応じて変わる場合は、観測された終了時点を固定値のように扱わず、その依存関係も分析する必要がある。

11.2 未学習は右側打切りとして残す

観測終了時点 T までに制度化が成立しなければ、t_{i,g}^L は未観測である。その場合は、

B_{i,g}(T)=D_{i,g}(T)-D_{i,g}(t_{i,g}^E)

という、それまでの累積損失と、未制度化の状態を併記する。

未学習だからといって、有限の観測損失を数学的に無限大へ置き換えてはならない。長期にわたり学習せず損失が増え続けることと、観測期間内に学習を確認できないことは違う。

11.3 ゼロは必ずしも成功ではない

CBpLがゼロでも、実戦に曝露されていなければ、対処能力の高さは証明されない。自衛隊を含む平時の防衛組織の評価で、この区別は特に重要である。

CSBpLも同様である。仮想損失がゼロである理由は、十分に学習したことかもしれないが、脅威を演習に入れなかったこと、判定モデルが不適切だったこと、損失を記録しなかったことかもしれない。

演習で負けない組織と、演習から学ぶ組織は同じではない。

したがって、CSBpLを小さくすること自体を目標にすると、厳しい演習や率直な記録を避ける誘因が生じる。指標は処罰やランキングの単独基準ではなく、遅延の所在を調査する手掛かりとして使うべきである。

11.4 適用条件と二重計上

少なくとも次の条件を明記しなければ、比較には意味がない。

• 失敗モードの定義と、その同一性を判断する基準。
• 証拠の質、当時の利用可能性、任務への適用可能性。
• 比較対象の規模、曝露、演習モデル、損失判定方式。
• 対策の開発・検証・配備に合理的に必要だった時間。
• 制度化の対象範囲、維持期間、実装を確認する方法。
• 未完了事例、欠測、制度化後の効果と再発。

同じ死亡者を複数の失敗モードへ帰属させる場合は、その重複を示す。同様に、部隊・軍種・統合組織の指標は同じ損失を異なる範囲から評価し得るため、単純に加算してはならない。

演習と実戦の損失も、一対一の交換比率を持たない。仮想死者を千人減らしたから現実の千人を救った、とはいえない。

本稿が提案するのは、小数点付きで軍隊を格付けする指標ではない。

その教訓を実装するまでに、なぜこれだけの時間と損失を必要としたのか。

という問いを、対象と期間を明示して立てるための枠組みである。

12. 共有前提を通常業務へ接続する

12.1 原理を説明した後に残る仕事を明確にする

第一段階から第二段階への移行では、既存の理論を共有し、何を説明し直さずに済むかを明確にする。第二段階から第三段階への移行では、その理論を毎回呼び出さなくても、具体的な条件、証拠、変更案から議論を始められるようにする。

そのうえで制度上の実装を進めるには、原理に同意する会議から、変更を成立させる仕事へ接続しなければならない。

例えば、適応の必要性が共有されているなら、検討文書の中心は、今回崩れた前提、対策の候補、検証結果、変更権限、資源、対象部隊、再評価の条件となる。「継続的なフィードバックが重要である」という結論だけで、案件を完了扱いにしてはならない。

実験組織の設置にも同じ基準が当てはまる。例外的な人員、資金、権限によって成功した場合、その条件を必要な部隊へどう移せるかまで検討する。原理が共有された後にも、実装のための具体的な仕事は残る。

12.2 学習の責任を「報告完了」で終わらせない

制度設計上は、少なくとも四つの接続が必要となる。

第一に、課題の担当者と制度変更の責任者を接続する。問題を発見した部隊に、全軍の契約制度まで変更する責任を押し付けてはならない。逆に、研究機関の報告を受け取るだけで、採否や資源措置を決める主体が不明な状態も避けるべきである。

第二に、実験と普及の予算を接続する。実証だけを支援しても、通常部隊が使うための教育、維持、更新がなければ能力にならない。

第三に、責任を担当者の異動後まで接続する。制度化の進捗、採否の理由、未解決の制約が引き継がれなければ、組織の時計は人事異動のたびに戻る。

第四に、導入と再評価を接続する。制度化は、その解を永久に維持することではない。効果が失われれば変更・廃止できることまで含めて設計すべきである。

本稿の枠組みでは、原理の共有と並んで、局所適応までの時間、制度化までの時間、対象範囲への普及率、未完了課題の滞留、対策後の再発、累積損失を確かめる。これにより、説明が通じる範囲と、実際に変更できる範囲の違いを検討できる。

12.3 速ければよいわけではない

文民統制、公金支出の説明責任、安全性、合法性、同盟国との相互運用性は、除去すべき障害ではない。

目標は、あらゆる審査時間をゼロにすることではなく、必要な保証を維持しながら、不必要な待機や重複、責任の空白を減らすことである。

実験の開始、限定的な試行、広範な配備を別の判断として扱い、変更の影響と可逆性に応じて審査を設計すれば、慎重さと速度は両立し得る。

また、ウクライナの具体的な戦い方を日本へ機械的に移植することも学習ではない。陸上の大規模戦争と島嶼防衛では条件が異なる。共通原理を抽出し、自国の任務へ翻訳し、その適用可能性を検証する必要がある。

転用可能性の吟味を省くことは軽率である。しかし、「条件が違う」という説明だけで検証を終えることも、同じく不十分である。

13. 結論――ボイドの名前が消える日

ボイドを知らずに、OODAのような議論へ到達する。

次に、ボイドを使って、その説明を短くする。

最後に、ボイドを使うまでもない共有前提として、具体的な問題から議論を始める。

本稿が提示したのは、この三段階である。一般原理は、長い説明の末に得られる結論から、共有理論によって短く呼び出せる知識へ、さらに説明不要の出発点へ移る。

この意味で、ボイドが常識になることは、ボイドへの引用が増え続けることではない。専門的な議論が、過去に得た知識を引き継ぎ、その先に文章と検討時間を使えることである。

例えば、ドローンを教育、通信、電子戦、補給、データ、開発の循環へ組み込む必要性を共有できれば、次に問うべきは、その循環をどの条件で成立させ、どこで更新するかになる。黒海の戦いを複数の能力の組合せとして捉えるSulaの議論も、その具体化を考える材料となる（Sula 2026g）。

ただし、原理が議論の前提になったことと、実際の組織行動を支えていることは、別に確かめなければならない。

米軍の事例は、局所的な適応や訓練制度の変更と、必要な部隊への能力供給を分けて評価する必要を示した。自衛隊の資料は、構造上の問題が内部でも認識され、実際の改革が進められている一方、その接続と効果を具体的な課題ごとに検証する必要を示した。

誰かにとって説明不要の原理が、別の部署では実行困難な要求であり得る。

この断絶を検討するために、本稿は階層別の学習遅延、制度化状態、普及範囲とともに、CSBpLとCBpLを提示した。両者は三段階を直接採点する尺度ではなく、知識を組織の行動へ変える過程で累積した損失を問うための試論である。

原理が共有されていても、次の部隊へ知識と条件が渡らなければ、同じ失敗は再発見される。演習で十分な証拠が得られていたなら、実戦の死者を加えて初めて変更を成立させた理由を問う必要がある。回避可能性は、当時実行できた変更経路との比較によって確かめなければならない。

仮想死者には葬儀がない。だからこそ、そこで得たものを現実の隊員へ返さなければならない。

演習で殺した兵士を、戦場でもう一度殺してはならない。

ボイドが常識たり得るのは、「ボイドもそう言っている」という説明を省いても、検証、変更、普及という具体的な仕事へ進めるときである。

そのとき、議論の中心は「適応が重要である」から、**「それを前提に、今回は何を変えるのか」**へ移る。

参考文献

本文の著者年表記に対応する。Sulaの年次枝番はシリーズ順とする。原著はLinkedIn掲載であり、Miltermは紹介・邦訳への参照先として併記した。公式文書に記載された制度の目的と、制度の効果に関する本稿の評価は区別している。

Abrahamson, Eric. 1996. “Management Fashion.” Academy of Management Review 21(1): 254–285. DOI: 10.5465/amr.1996.9602161572.

Brown, Ian T. 2018. A New Conception of War: John Boyd, the U.S. Marines, and Maneuver Warfare. Marine Corps University Press.

Cohen, Wesley M., and Daniel A. Levinthal. 1990. “Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation.” Administrative Science Quarterly 35(1): 128–152. DOI: 10.2307/2393553.

Crossan, Mary M., Henry W. Lane, and Roderick E. White. 1999. “An Organizational Learning Framework: From Intuition to Institution.” Academy of Management Review 24(3): 522–537. DOI: 10.5465/amr.1999.2202135.

March, James G. 1991. “Exploration and Exploitation in Organizational Learning.” Organization Science 2(1): 71–87. DOI: 10.1287/orsc.2.1.71.

Meyer, John W., and Brian Rowan. 1977. “Institutionalized Organizations: Formal Structure as Myth and Ceremony.” American Journal of Sociology 83(2): 340–363. DOI: 10.1086/226550.

Posen, Barry R. 1984. The Sources of Military Doctrine: France, Britain, and Germany Between the World Wars. Cornell University Press. 書誌・電子版.

Rosen, Stephen Peter. 1991. Winning the Next War: Innovation and the Modern Military. Cornell University Press. 書誌・電子版.

Ryan, Mick. 2026. “Modern War and the Systemic Learning Deficit in Western Military Institutions.” Lowy Institute, 1 June. 本文.

Sula, Eva. 2026a. “Lessons from Ukraine, Part 1: War Did Not Evolve. It Accelerated.” LinkedIn. 著者投稿; Milterm Part 1.

Sula, Eva. 2026b. “Lessons from Ukraine, Part 2: Mass Matters Again. But Mass Looks Different Now.” LinkedIn. 原文; Milterm Part 2.

Sula, Eva. 2026c. “Lessons from Ukraine, Part 3: The Side That Adapts Fastest Survives.” LinkedIn. 原文; Milterm Part 3.

Sula, Eva. 2026d. “Lessons from Ukraine, Part 4: Drones Are Not Platforms. They Are Infrastructure.” LinkedIn. 原文; Milterm Part 4.

Sula, Eva. 2026e. “Lessons from Ukraine, Part 5: Electronic Warfare Decides Life and Death.” LinkedIn. 原文; Milterm Part 5.

Sula, Eva. 2026f. “Lessons from Ukraine, Part 6: AI Is Not Replacing Humans. It Is Compressing Decision Time.” LinkedIn, 27 June. 原文; Milterm Part 6.

Sula, Eva. 2026g. “Lessons from Ukraine, Part 7: Maritime Warfare Has Been Fundamentally Rewritten.” LinkedIn. 原文; Milterm Part 7.

U.S. Army Europe and Africa. 2025. “Ukrainian Lessons in Rapid Adaptation.” LANDEURO panel description. 公式資料.

Vicente, João. 2026. Turning Experimentation into Military Advantage: Defense AI in Portugal. DAIO Study 26|36. Defense AI Observatory原著; Milterm紹介・邦訳.

Watson, Allan W. 2026. “My Unit Took on Ukraine’s ‘Nemesis’ Drone Hunters. Here’s What Really Happened.” Task & Purpose, 3 September. 当事者寄稿.

Wharton, Troy. 2026. “Eerie Company: A New Threat at the Joint Multinational Readiness Center.” U.S. Army, 4 May. 米陸軍公式記事.

宮下英之・山田芳樹. 2022. 「アジャイル開発の防衛装備品への適用と今後の課題」『情報処理学会研究報告』2022-IS-162(1): 1–6. 教育訓練研究本部掲載本文.

陸上自衛隊. 2018. 「教育訓練研究本部新編行事」3月31日. 公式記事.

陸上自衛隊教育訓練研究本部. 年不詳. 「組織紹介」2026年9月12日参照. 公式ページ.

防衛省. 2024. 『防衛省AI活用推進基本方針』7月. 本文.

防衛省. 2025. 『令和7年版防衛白書』第II部第4章第2節3「統合作戦司令部」. 本文.

防衛省. 2026. 「最先端技術の早期装備化に向けた取組」7月23日更新、9月12日参照. 公式ページ.