防衛はAIを自らの壁の内側に求める

2025年7月、米国防総省の最高デジタル・AI局は、Anthropic、Google、OpenAI、xAIの各社と、それぞれ上限2億ドルの契約を結びました。各任務領域にわたってエージェント型のワークフローを構築するためです。12月にはGenAI.milを開設し、最初のモデルとしてGoogleのGemini for Governmentを、約300万人の文民職員と軍人に提供しました。Googleは、そこでの国防総省のデータが同社の一般向けモデルの学習に使われることはないと表明しています。

1年のうちに、防衛分野は実験から調達へと移りました。より難しい問いは、どのモデルが最も優れているかではなく、モデルが任務の内側に入ったあと誰のルールが適用されるのか、という点にあることがわかりました。

誰が決めるのかをめぐる対立

Anthropicは、自社モデルを国内での大規模な監視や完全自律型の兵器に使わせることを拒んでいました。国防総省は、あらゆる合法的な目的での利用を求めていました。2026年2月27日、合意のないまま期限が過ぎました。トランプ大統領は連邦機関に対し、6か月の移行期間を設けてAnthropicのプロダクトの使用をやめるよう命じ、Pete Hegseth国防長官は、米軍と取引のある請負業者、供給業者、パートナーはAnthropicといかなる商業活動も行ってはならないと書きました。

3月、国防総省はAnthropicを正式にサプライチェーン上のリスクに指定しました。これにより、国防総省と取引する企業は、Anthropicのモデルを使用していないことを証明しなければなりません。TechCrunchは、こうした指定は通常、敵対する外国に対して用いられるものだと指摘しました。期限が過ぎたその日、OpenAIは、独自の安全策を設けたうえで国防総省の機密ネットワーク上で自社モデルを運用する契約を発表しました。Axiosによれば、モデルはクラウドでのみ運用され、エッジでは運用されないといいます。

裁判所の判断は分かれています。8月、カリフォルニア州の連邦判事はこの指定を違法な報復と判断しました。9月25日、ワシントンの控訴裁判所は、別の法律に基づく同様の指定を2対1で支持しました。ここで是非を論じるつもりはありません。それ以外のすべての企業にとっての教訓は、もっと単純です。他者の建物で動くモデルには他者の条件がついてくる、そして、ある首都での1つの決定が、すべての供給業者に一度に及びうる、ということです。

欧州は自らの壁の内側に築く

欧州の省庁は、別の形を選んでいます。1月、フランス軍事省は、同省の防衛AI機関AMIADが運営するMistral AIとの枠組み合意を正式なものとし、Mistralのモデルとソリューションを省自身のインフラ上に展開することにしました。同省によれば、そのツールは軍自身の言葉で学習されています。

フランス陸軍はさらに踏み込んでいます。6月、陸軍副参謀長のPatrick Justel将軍は、Mistral AI、Safran.AI、Thales、Airbusとともに構築した戦場指揮システムArcadiaを、PalantirのMaven Smart Systemに対するフランスの答えとして発表しました。Maven Smart Systemは、NATOが2025年に6か月の調達手続きを経て購入したものです。Arcadiaは分散型として設計されています。指揮所は現場に配備されたサーバーに接続し、通信が途絶えても、残った部分はそれぞれ独立して動き続けます。

ドイツでは、連邦軍のIT企業であるBWIが2026年4月から独自のAIプラットフォームを運用しています。Europäische Sicherheit und Technikが9月に報じたところでは、3つのデータセンターにある27基のGPU上で9つのモデルが動いています。理由として挙げられたのは、データ保護、外国のクラウド事業者からの独立、そしてネットワークのない現場での運用でした。

スイスは行政から始める

スイスの動きはもっと静かです。9月18日、連邦参事会は、連邦行政におけるAIの優先順位を見直した計画を了承しました。8つの施策のうち6つが継続され、そのなかには全連邦職員向けの自前の生成AIシステムも含まれます。行政全体では各省にまたがって116件のAIプロジェクトがあり、その一例として機密文書のための文章作成支援が挙げられています。

防衛の分野では、調達機関armasuisseとETHドメインが2025年10月、安全保障と防衛のための研究プログラムを立ち上げました。AIはその主要技術の1つです。

モデルが内側に入らなければならない理由

これらの例では、同じ理由が繰り返し現れます。機密データはパブリッククラウドへ持ち出せません。インターネットにまったく接続しないネットワークもあります。現場の部隊は、まさに答えが必要なときに接続を失います。そして、開発元が変更、制限、撤回できるモデルは、何年も続けなければならない任務にとってリスクです。

ベンダーもこれに気づいています。2025年8月、Googleは、顧客自身のデータセンター内に置くエアギャップ型のDistributed CloudでGeminiの一般提供を始めました。方向はどこでも同じです。データがモデルのもとへ行くのではなく、モデルがデータのもとへ移るのです。

移らないのは責任です。責任あるAI利用のためのNATOの原則は、合法性、責任、説明責任から始まり、改訂されたAI戦略は、質の高いデータを安全で信頼できるシステムの前提条件としています。モデルは1時間で千件の報告を仕分けられます。それでも、どれが重要かを決め、その後に起きることに署名するのは人です。

供給業者にとっての意味

同じ論理は、防衛、航空宇宙、重要インフラに供給する企業にも及びます。米国では、サイバーセキュリティ成熟度モデル認証に関する契約規則が2025年11月10日に発効しました。契約で求められている場合、国防総省は必要なレベルを満たさない企業と契約を結ぶことができず、元請け企業は下請け企業についても同じことを確保しなければなりません。対象は管理対象情報を扱うシステムで、3年かけて段階的に導入されます。

スイスにも独自の仕組みがあります。情報セキュリティ法は2024年1月1日から施行されており、安全保障上の機微に触れる連邦の契約を引き受ける企業は、事業所のセキュリティ手続きを経ます。供給業者Xplainでのデータ流出の後、連邦行政は、監査や、供給業者が保有する連邦データの削除を記録に残すことを含む、供給業者向けの追加措置を定めました。

エンジニアリング会社にとって、これはAIについての問いを変えます。その図面、試験報告書、仕様書は他者のセキュリティの一部であり、Anthropicの事例は、供給業者によるモデルの選択が一夜にして契約上の問題になりうることを示しました。それらを借り物のアシスタントに貼り付けることは、多くの場合、そもそも選択肢になりません。

企業にできること

まず、仕事を仕分けることです。エンタープライズ契約のもとで借り物のモデルに渡してよいもの、社内にとどめるべきもの、閉じたネットワークから決して出してはならないもの。すべてを作り直さずにモデルを切り替えられる権利を確保しておくこと。新しいバージョンはすべて、公開前に自社のタスクでテストすること。そして、その責任を負う人を決めておくことです。

Eignaは、まさにこの仕事のために作られました。パートナーのEigna Labsが開発したEignaは、企業に独自のプライベートモデルをもたらします。自社のファイル、ルール、言葉で学習し、自社のクラウドやサーバー上で動き、閉じたネットワークの中で完全にオフラインで動くよう設計されています。段階的に再学習し、テスト結果が上回った場合にのみ公開されます。crueはそれを最初に試した企業の1つであり、自社の仕事にも使っています。そして会社のAIの頭脳であるTwinは、仕事が機密に関わるものになるとEignaの上で動きます。Eignaは現在、先行アクセスの段階です。業務が重要であるなら、アーキテクチャは壁の内側から始めるべきです。