富士通、防衛装備庁から「AI幕僚」開発を受託──マルチAIエージェントで指揮官の意思決定を支援

2026年3月10日、富士通は防衛装備庁 防衛イノベーション科学技術研究所（ATLA）から、AIを活用した指揮官支援システム「AI幕僚」の研究開発を受託したことを発表した。正式名称は「令和7年度 意思決定迅速化実験装置の研究試作に基づく防衛用マルチAIエージェントによるAI幕僚能力獲得の研究」であり、複数のAIエージェントが連携して戦略立案から作戦シミュレーションまでを支援する、次世代の防衛テクノロジーとして注目を集めている。

AI幕僚が目指す3つの目標

本研究の目的は、以下の3点に集約される。

• 意思決定の迅速化：複雑な戦況下でも指揮官が迅速かつ的確に判断できるよう、AIが複数の作戦案を提示する
• 情報収集・分析能力の優位性確保：膨大な情報をリアルタイムで処理・分析し、情報優位を実現する
• 隊員の負担軽減・省人化：定型的な分析・立案作業をAIが代替し、人的リソースをより重要な任務に振り向ける

2つの研究テーマ

研究テーマ1：マルチAIエージェントによる戦略立案

複数のAIエージェントがそれぞれ異なる視点から戦況を分析し、複数の作戦オプションを生成する。指揮官にはこれらの選択肢が提示され、最終的な意思決定は人間が行う仕組みだ。AIが「幕僚」として機能し、指揮官の判断を多角的に支援することが狙いである。

研究テーマ2：シミュレーション言語変換

指揮官が自然言語で記述した作戦計画を、AIが自動的にシミュレーション用コードに変換する。これにより、専門的なプログラミング知識がなくても、作戦のシミュレーションを即座に実行・検証できるようになる。作戦立案からシミュレーションまでのサイクルを大幅に短縮することが期待されている。

基盤技術：富士通独自LLM「Takane」と1ビット量子化

AI幕僚の中核を担うのは、富士通が独自開発した大規模言語モデル（LLM）「Takane」である。特筆すべきは、1ビット量子化技術により、メモリ使用量を約94%削減している点だ。

1ビット量子化により、低スペックGPUでも動作可能となり、クラウドに依存しない運用が実現する。これは前線での利用を想定した、防衛用途に不可欠な要件である。

通信環境が限定される前線や艦艇上など、クラウド接続が困難な環境でもAI幕僚を利用できることは、実運用上の大きな強みとなる。

防衛テック・オープンイノベーションの始動

富士通は本研究と並行して、日本初の防衛テック分野におけるオープンイノベーションプログラム「Fujitsu Accelerator Program for Defense Tech」を立ち上げた。パートナー企業の募集期間は2026年3月10日から4月10日まで、ピッチイベントは2026年5月に開催予定である。スタートアップや中小企業が持つ先端技術を防衛分野に取り込む狙いがある。

日米中のAI軍事活用を比較する

AI幕僚の開発は、世界的な軍事AI競争の文脈でも重要な動きである。以下に主要国の取り組みを整理する。

米国ではDARPAが「CLARA」プログラムを通じてAIの知識統合を研究しており、「Agent Network」プロジェクトは2026年7月にデモンストレーションが予定されている。中国は「指揮頭脳」と呼ばれるAI指揮統制システムの開発を進めており、三大国がいずれもAIによる意思決定支援に注力している構図が浮かび上がる。

防衛省のAI関連予算

防衛省のAI関連予算は約118億円に達し、このうちサイバー作戦における意思決定支援には約41億円が計上されている。AI幕僚の研究開発は、こうした大規模な予算措置に裏打ちされた国家プロジェクトの一環である。

課題と展望

AI幕僚の実用化に向けては、いくつかの重要な課題が残されている。

• AIの推論透明性：AIがどのような根拠で作戦案を提示したのか、指揮官が理解・検証できる仕組みが不可欠である
• 情報セキュリティ：軍事機密を扱うシステムである以上、最高レベルのセキュリティが求められる
• 人間の指揮命令系統との統合：AIはあくまで「幕僚」であり、最終判断は人間が下す原則をシステム設計に組み込む必要がある

富士通のAI幕僚は、防衛分野におけるAI活用の新たな一歩である。マルチAIエージェント技術と軽量LLMの組み合わせにより、前線レベルでのAI運用という実用的なアプローチを示した点は評価に値する。日米中のAI軍事競争が激化するなか、日本がどこまで独自の技術基盤を構築できるかが問われている。

参考リンク：

• 富士通公式サイト
• 防衛装備庁
• DARPA