軍事産業とソフトウェアの悲劇：知識の失伝、未来に希望はあるのか？

皆さん、西側の製造業は徐々に衰退しつつあると聞いていますが、防衛産業とコンピュータ産業はまだ体面を保っていると言われていました。しかし、まさかこの二つの「体面を保つための隠れ蓑」までもが、もはやかつてのような輝きを失ってしまったとは思いもしませんでした。記事によると、根本的な問題は、引き継がれていない技術的ノウハウにあるとのことです。もはや誰もモノを作ることができず、知識をどのように伝承すべきかも分からなくなっているのです。過度な最適化が招いた悪果により、米国の軍需産業は笑いものとなってしまった。 冷戦後、米国はかつてないほどの平和の配当を得たため、軍需大手各社は人員削減に乗り出し、五大巨頭へと統合された。従業員数は320万人から110万人に激減し、精鋭化と組織のスリム化により、コストの最小化を図った。しかし、この過程で伝統的な技術が完全に破壊されてしまった。一旦戦争が勃発すれば、軍需企業は慌てて再編成せざるを得ず、ミサイルのノーズコーンでさえ、70歳を過ぎた熟練の職人が素手でねじり上げなければならないほどである。最も典型的な例がレイセオン社だ。4年前の受注品でさえ、6月30日まで納品できない。20年近く生産が停止していたため、工場も設計図も失われてしまい、40年前の設計図を手に、ベテラン職人を呼び戻して若手に手取り足取り教えるしかなかったのだ。これだけでも問題だが、対戦車ミサイル「ジャベリン」、155ミリ砲弾、TNT爆薬などは、いずれも戦場の消耗に耐えられない。ヨーロッパも同様で、ウクライナに年間100万発の砲弾を供給すると約束したものの、実際には半分しか期日通りに届かず、残りは9ヶ月かけてようやく揃った。このことから、欧米の軍需産業には規模が小さく、ボトルネックが多いという問題が存在することが見て取れる。システム全体で余裕が考慮されておらず、長期にわたる需要低迷により市場からの需要シグナルが欠如しているため、サプライチェーンの最適化の結果、最低限の生産能力しか維持されていないのだ。量産を再開するには、必然的に長い立ち上がり期間が必要となる。 これらはまだ最悪ではない。最も恐ろしいのは人的な問題――つまり、どうやって製造すればいいのか誰も分からなくなっていることだ。これはまさに「長年の弊害が蓄積し、兵法を知らぬ」状態である。米国がこの問題に気づいたのは今回が初めてではない。早くも2000年に核兵器庫の更新を行った際にも、同様のトラブルに見舞われている。2001年、米国は新たな研究結果を発表し、核弾頭の寿命を延ばすには「フォグバンク（Fogbank）」と呼ばれる秘密の材料を交換する必要があると明らかにした。この材料は1989年に生産が中止されており、その製造に携わっていたベテラン社員は全員退職してしまっていた。米国は5年をかけて再び試行錯誤を重ね、製造に成功し、一応は使用可能であることが判明した。しかし、どこか違和感を覚えた――それは、旧来の製造工程において、ある種の不純物が除去されていなかったためだった。そして、その不純物が一体何であるかについては、当時のベテランたちでさえも把握していなかった。人間は本来の製造工程に対して無意識のうちに依存しており、そのノウハウは知識として体系化されることさえなく、すでに失われてしまっていたのだ。しかし、これこそが最も致命的な問題ではない。米軍やソフトウェア業界は、過度な最適化が知識の喪失を招くことに気づいていた。ランド研究所の調査によると、防衛産業において、新入社員の見習い期間は2～4年、管理職レベルになるには5～8年を要する。潜水艦の設計には、博士号取得後に10年の経験が必要だ。ソフトウェア業界も同様で、初級プログラマーが「究極のソフトウェアエンジニア」になるには3～5年、上級エンジニアになるには5～8年かかり、チーフエンジニアやアーキテクトになるには10年以上を要する。企業には近道はなく、盲目的な最適化は人材枯渇を招く可能性が高い。Salesforceは昨年からソフトウェアエンジニアの採用を停止しており、米国の大学のコンピュータ科学科の入学者数は62％で減少傾向にある。多くのソフトウェア企業において、人間の役割は機械が書いたコードを審査することになっている。経営陣が提示する解決策は、「機械が機械を審査する」というもので、人間の痕跡は一切見当たらず、すべてが人工知能によるものとなっている。これにより、人間がAIへの依存度を急速に高め、機械が自信満々に示す誤りに対しても疑いを抱かなくなっている。METRが行った実験によると、経験豊富な開発者が実際のオープンソースタスクでAIツールを使用した場合、効率は逆に19％低下したことが判明した。一方、AIによる効率向上は24％と予想されていたため、その差は43ポイントにも及ぶ。人間はすでに自己欺瞞を身につけており、たとえ成果が期待通りでなくても、AIのおかげで20％効率が上がったと思い込んでしまうのだ。一度AIツールを使い始めると、それをやめるのは難しい。初級エンジニアはAIを誘導することしかできず、AIのコード修正能力に疑問を呈することさえできない。システムやコードベースを包括的に理解しておらず、目に見えない専門知識を蓄積することもできないため、10年後になっても上級エンジニアに成長することは不可能だ。 では、将来はAIにすべてを任せることになるのだろうか？そうかもしれない。しかし忘れてはならないのは、かつて軍需産業関係者たちも「平和的発展が永遠のテーマだ」と考えていたということだ。現実はそうではなかった。AIは絶えず進歩し、極めて賢くなるかもしれないが、知識の継承という問題はそう簡単に解決されるものではない。