デュアルユースの現実:軍民両用技術が社会実装を加速し、難しさも増やす理由

デュアルユースとは何か、なぜ増えているのか

デュアルユースとは、同じ技術や製品が民生にも防衛にも利用され得る状態を指す。言い換えれば、用途が一つに固定されず、状況や運用次第で社会的な意味合いが変わる技術のことだ。昔から「軍事から民生へ」「民生から軍事へ」という転用はあったが、近年デュアルユースが急速に存在感を増した背景には、技術の性質そのものの変化がある。

第一に、ソフトウェア化が進んだ。かつての軍事技術は専用ハードウェアに閉じていたが、いまや多くの価値はアルゴリズム、データ、システム統合に宿る。ソフトウェアは複製と展開が容易で、目的に応じた機能の付け替えも速い。第二に、汎用インフラが高度化した。クラウド、GPU、衛星通信、スマートセンサー、5G以降のネットワークなど、民間が整備した基盤がそのまま防衛用途の土台になり得る。第三に、グローバル化とサプライチェーンの分業が進み、技術が国境や産業の境界を軽々と越えるようになった。ある企業が「民生目的」で作った部品やソフトが、別の企業の手を経て別用途に組み込まれることも珍しくない。

このように、デュアルユースは倫理的な議論以前に、技術進化の必然として起きている。だからこそ単純な賛否で片付けにくい。否定しようとしても境界は曖昧になり、肯定しようとしても責任や管理の論点が膨らむ。重要なのは、デュアルユースを「例外」ではなく「標準状態」と捉え、最初から設計と運用に織り込む発想へ切り替えることだ。

研究開発が加速する“往復運動”

デュアルユースがイノベーションを加速させる最大の理由は、研究開発が一方向ではなく“往復運動”になる点にある。防衛から民生へ、民生から防衛へという単純な矢印ではなく、双方の要求と市場の力学が互いに押し合い、技術を成熟させていく。

防衛側が押す力は「性能要求」と「過酷な条件」だ。通信が妨害される前提、情報が漏れてはならない前提、極端な温度や振動、限られた電力と重量。こうした条件は、技術を鍛え、信頼性や安全性の水準を引き上げる。一方で民生側が押す力は「量産」と「コスト」と「ユーザー体験」だ。市場が大きいほど製品は洗練され、部品は安くなり、供給網は厚くなる。使いやすさが磨かれ、運用や保守の仕組みも標準化される。

この二つが交互に効くことで、技術の発展は加速する。防衛の厳しさが技術の天井を押し上げ、民生の規模が技術を普及させる。たとえば、センサーや画像認識の性能は、防衛の厳しい要求で限界が押し上げられ、同時にスマートフォンや自動車などの民生市場が大量需要を生み、計算資源や部品のコストを押し下げる。すると防衛側は、民生由来の安価で高性能な部品を活用できるようになり、さらに運用要件に合わせて強化する。その成果が民生へ戻れば、より安全で堅牢な仕組みとして社会実装される可能性が高まる。

この往復運動の肝は「成熟の速度」だ。防衛は慎重で遅い、民生は速いが粗い、と一般化されがちだが、往復運動が成立すると両者の弱点が補われる。民生の速さが試行回数を増やし、防衛の慎重さが信頼性を底上げする。結果として、イノベーションは“最先端の発明”ではなく“社会実装される技術”として結実しやすくなる。

規制と輸出管理がイノベーション設計を変える

デュアルユースが難しいのは、技術の可能性が広いほど、管理の論点が増えるからだ。特に企業活動に直結するのが規制と輸出管理である。多くの国は、安全保障や国際合意に基づき、特定技術の移転、輸出、提供を制限する枠組みを持っている。デュアルユース技術は、民生用途としては一般流通していても、特定の性能や用途に到達した瞬間に規制対象に入ることがある。この「境界を跨いだ瞬間にルールが変わる」性質が、製品開発や事業展開の設計を根本から変える。

具体的には、研究開発の初期から、どの国に販売できるのか、どの顧客が対象になるのか、共同研究の情報共有はどこまで許されるのかを見立てなければならない。後から対応しようとすると、仕様の変更が必要になったり、プロジェクトそのものが止まったりする。さらに、サプライチェーンの構成も重要になる。部品の原産国や設計情報の所在地、クラウドのデータ保存先、保守サポートの体制などが、規制上の論点になり得る。つまりデュアルユースでは、技術だけでなく「組み立て方」「流通の仕方」「運用の仕方」まで含めて、最初から設計対象になる。

ここで見落とされがちなのは、規制が単なる足枷ではなく、競争条件を再編する力も持つことだ。規制に耐える設計ができる企業は、参入障壁を築ける。逆に言えば、コンプライアンスを後付けにすると、競争優位を失いやすい。輸出管理や契約条件、監査対応を含めた“実装の設計”ができる企業ほど、長期的な信頼を獲得し、結果的に共同研究や大型案件を引き寄せる。

一方で、規制の存在は、研究開発のオープン性を下げる方向にも働く。情報共有が制限されれば、学術界やオープンソースとの連携が難しくなり、技術進化の速度が落ちることもある。このトレードオフをどう扱うかが、デュアルユース時代のイノベーション戦略の中心課題になる。

倫理とガバナンスが競争優位になる

デュアルユースを語ると、必ず倫理の問題に行き当たる。技術そのものが善悪を持つわけではないが、用途が人命に関わる領域へ及ぶとき、企業や研究者は「自分たちは何に加担するのか」という問いから逃げられない。ここで重要なのは、倫理を抽象的な議論で終わらせず、組織のガバナンスとして具体化することだ。

ガバナンスとは、単に禁止事項を並べることではない。どの用途を受け入れ、どの用途を拒否するのかを判断する手続きであり、判断の根拠を説明できる状態であり、判断が組織の中で一貫して運用される仕組みだ。デュアルユースでは、用途が複雑に分岐するため、場当たり的な判断は必ず破綻する。営業が受注してしまった案件を後から止めることは難しく、共同研究で共有した情報は取り戻せない。だからこそ、意思決定の前段階で判断できる仕組みが必要になる。

この仕組みを整えることは、結果として競争優位になり得る。理由は二つある。第一に、組織としてリスクを予見できるため、プロジェクトが途中で頓挫しにくくなる。規制違反や社会的批判で計画が止まることは、技術力以前に信頼を失う致命傷になる。第二に、パートナーが安心して連携できる。大学、企業、政府機関、投資家にとって、デュアルユースの案件は“炎上リスク”も含む。判断プロセスが明確で、説明責任を果たせる組織は、連携先として選ばれやすい。

倫理とガバナンスを競争優位に変えるには、透明性が鍵になる。すべての情報を公開するという意味ではない。機微情報は守りつつ、どのような価値観と手続きで判断するのかを外部に説明できる形にすることが、信頼の基盤になる。デュアルユースでは、技術の高度さよりも、技術を社会の中でどう扱うかの成熟度が問われる場面が増える。

“オープン”と“クローズ”の最適解

デュアルユース時代のイノベーション戦略で、最後に避けて通れないのが「オープン」と「クローズ」の設計である。オープンにすれば技術は進化しやすい。標準化や共同研究、オープンソースは、多様な知恵を集め、試行回数を増やし、社会実装の速度を上げる。しかしオープンは、機微情報の漏洩や悪用の可能性も増やす。クローズにすれば守れるが、技術は閉じた環境でしか育たず、コストも高止まりし、普及も遅れる。

最適解は、単純な二択ではない。むしろ、どこをオープンにし、どこをクローズにするかを階層的に設計することが重要になる。たとえば、基盤となるインターフェースやデータ形式はオープンにして相互運用性を確保し、運用ノウハウや特定用途に直結する設定はクローズにする、といった切り分けである。ソフトウェアでも、汎用ライブラリは共有しつつ、用途固有のモデルやデータは管理された環境に置く、という構造が考えられる。こうした分割は、技術の拡張性と安全性を両立させるための設計思想になる。

さらに重要なのは、オープンとクローズの境界を固定しないことだ。技術が成熟し、社会的な合意や規制の枠組みが変われば、境界は動く。初期はクローズで守り、成熟とともにオープンにして普及を狙う戦略もあるし、逆に普及後に悪用が顕在化してクローズ側の管理を強めるケースもあり得る。デュアルユースの戦略とは、境界を一度決めて終わりではなく、環境変化に応じて境界を再設計し続ける能力そのものだ。

デュアルユースは、イノベーションを速める。防衛の厳しい要求が技術の上限を押し上げ、民生の規模が技術を普及させ、両者の往復運動が成熟を加速する。しかし同時に、規制と輸出管理が事業設計を変え、倫理とガバナンスが組織の信頼を左右し、オープンとクローズの最適解を常に問い直す必要がある。だからデュアルユースは、技術のテーマであると同時に、経営と社会のテーマでもある。イノベーションを“起こす”だけでなく、“扱い切る”こと。そこに、これからの防衛産業と民生産業が共有する課題と可能性がある。


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Source: News

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ITで最も誤用されているバズワード12選

スマートフォン、クラウド、AR、メタバース、コンテナ化、ボット——この20年で数多くのテック用語が一般的な語彙に入り込んできた。明確に定義されたものもあれば、専門家の間でも定義が分かれるものも多い。

そうした状況の中で、ビジネスの現場では「置いてきぼりにされたくない」という不安から、意味を十分に理解しないまま最新用語を使う人が少なからずいる。その結果、言葉は本来の意味を失い、コミュニケーションや部門間の連携を妨げる。CIO.comが定期的に行うテックリーダーへの調査から割り出した「最も誤用されているバズワード」の最新版をお届けする。

  1. デジタルトランスフォーメーション(DX)

    毎回トップに挙がるのが「デジタルトランスフォーメーション」だ。BTE PartnersのCIO兼CISO、Sue Bergamo氏はこう言う。「この言葉はほぼすべてのベンダーがマーケティングに使ってきた。中身のない言葉で、マーケティングが売りたいものに何でも当てはめられる」

    FICOのCIO、Mike Trkay氏も同じ見解だ。「DXについて話す人の多くは、紙のプロセスをデジタル化しているだけで、ビジネスの根本的な変革——トランスフォーメーションの本質——に取り組んでいるのではない。テクノロジーの入れ替えと捉えてしまうと、プロセスそのものを見直し、効率化や価値創出につなげるチャンスを逃してしまう」

  2. AI・機械学習・インテリジェンスに関する用語全般

    2位はAI関連の用語群だ。「AI」という言葉が自動化や基本的なアルゴリズムまで広くカバーして使われており、本来のAIが持つ変革的な力を矮小化していると指摘する。

    「最近、私が最も気になっている誤用バズワードはAIだ」とBergamo氏は言う。「AIは長年にわたって存在してきたが、ようやく本来の実力を発揮し始めた。真のAIには、あらゆる人の仕事を改善できる力がある」。

  3. 責任あるAI(Responsible AI)

    Trkay氏は「責任あるAI」も誤用されがちな言葉だと指摘する。「データ保護の話だけに限定されてしまっているが、説明可能なAI、監査可能なAI、倫理的なAIなど、責任あるAIにはもっと多くの重要な要素がある。データ漏洩への対処は重要だが、バイアスやハルシネーション、説明可能性や監査可能性に取り組まなければ、リスクにさらされることになる」

  4. エージェンティックAIとAIエージェント

    SutherlandのCIO兼CDO、Doug Gilbert氏は、エージェンティックAIとAIエージェントが登場したことで、他のAI技術はもう不要だと思われている節があると指摘する。「『エージェンティックに移行するなら、生成AIに投資する意味はあるのか』と聞かれることが多い」とGilbert氏。

    米フェニックス大学でCIOを務めるJamie Smith氏も同意する。「『エージェント』や『エージェンティック』は、仮想チャットアシスタントや何らかのタスクを実行するAI全般と混同されがちだ。エージェンティックシステムの本質は、自律性と目標追求型の行動にある。信頼が高まるにつれて自律性が増し、最適化すべき目標を与えることで成果を改善する。こうした特性がなければ、それはエージェンティックではなく、単なるAIワーカーに過ぎない」。

  5. AIハルシネーション

    Gilbert氏は「ハルシネーション」という言葉についても、同様の問題を指摘する。「AIのあらゆるエラーがハルシネーションに帰因されてしまう。データの問題、モデルの問題、プロンプトの不正確さ、バイアスのあるデータが原因であっても、すべてハルシネーションと呼ばれてしまう」。

  6. 大規模言語モデル(LLM)

    Wolters KluwerのCIO、Mark Sherwood氏は「large(大規模)」という形容詞に引っかかりを感じる。「誰もが大きいことはわかっている。毎年さらに大きくなっている。だから単に『言語モデル(LM)』と呼べばいい」と言う。

    「大規模」の定義が曖昧なままでは、自社のニーズに本当に必要なのは大規模モデルなのか、小規模モデルなのかという判断が難しくなる。言葉の定義はビジネス上の意思決定に影響するのだ。

  7. ゼロトラスト

    Sherwood氏はゼロトラストという言葉にも違和感を覚える。「何も信頼しないという印象を与えるが、実際は違う。信頼しないのではなく、信頼する対象を明確に絞り込んでいるだけだ」。

    Bergamo氏は別の観点から問題を指摘する。「ゼロトラストはコンセプトであって、アーキテクチャでも製品でもない。多要素認証などの製品を導入するたびにゼロトラストの一部が実装されるが、環境全体のセキュリティが保証されるわけではない。真のセキュリティは多層的なアプローチから始まる」。

  8. 技術的負債

    「技術的負債」という言葉の定義は、IT部門の内外で人によって異なる。

    後で修正することを前提に、品質より速度を優先して意図的に展開した不完全なコードを指す人もいれば人もいれば、レガシーシステムやその維持コストを指す人もいる。

    Cybellis ConsultingのファウンダーでPenske MediaのIT担当VPを務めた経験を持つKaren Swift氏はこう言う。「理論上は先送りされた保守やアーキテクチャの近道の積み重なったコストを意味するが、実際には基幹システムへの慢性的な投資不足を隠す言葉として使われていることが多い。システムが時代遅れで脆弱だと正直に言う代わりに、『技術的負債』という言葉でごまかしているケースが多い」。

  9. イノベーション

    長年使われてきた明確な意味を持つ言葉まで誤用されるようになった。「イノベーションは、説明責任やスケール、測定可能な成果への明確な道筋のない実験として語られることが多い」とSwift氏は言う。「特に『AIイノベーション』とすれば、AI関連のあらゆる活動を指す曖昧な言葉になっている」。

  10. 自動化(オートメーション)

    Swift氏は「自動化」も同様だと指摘する。「スクリプティングやRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)を指す言葉として使われることが多いが、業務プロセス全体の見直しや、組織の変化への対応、継続的な効率改善まで考慮せずに導入されることが多い。ビジネスプロセスを見直さない自動化は、既存の非効率を加速させるだけだ」。

  11. ポスト量子コンピューティング

    Sherwood氏は「post(ポスト、後の意味)」に引っかかりを感じるという。「『ポスト量子』という言葉は、まるでY2K(2000年問題)のように、ある日突然切り替わるイベントのように聞こえる。しかし実際には、量子コンピューティングの時代はじわじわと、気づかないうちにやってくる。いつ『ポスト量子』になったと言えるのか、誰にも定義できない」。

  12. 「ビジネス」(部門)

    最後はバズワードとは少し異なるが、ITの自己認識と他部門からの見られ方に関わる言葉だ。
    Smith氏はこう指摘する。「『ビジネス(部門)』という言葉を使って、テクノロジーとビジネスを別々の存在として扱う時代は終わった。ITをビジネス部門の『コンサルタント』と位置づける限り、本当のエンドユーザーへの貢献は遠のく。今やテクノロジーとビジネスは一体であり、切り離して考えることはリスクだ」。


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