投稿者 global-ai-media 
米陸軍指揮幕僚大学校（CGSC）が、12万8000件以上のドクトリンや作戦データを学習させたカスタムAIエージェントを教育プログラムに導入しました。この事例は、生成AIの活用フェーズが「汎用的なチャットボット」から、組織固有の知識体系を組み込んだ「専門特化型エージェント」へと移行していることを示唆しています。本記事では、この動向を日本企業の視点で読み解き、社内データの整備やAIガバナンスへの取り組み方を解説します。
「バズワード」を超えた実務への統合
生成AIは、もはや目新しい技術トレンド（バズワード）ではなく、実務の中核プロセスへと組み込まれつつあります。米国防総省が配信するニュースサイトDVIDSの記事によると、米陸軍指揮幕僚大学校（CGSC）は、統合任務部隊の作戦遂行に関する12万8000件ものデータポイントと、関連するすべてのドクトリン（教義・基本原則）を学習させたカスタムAIエージェントを開発し、専門軍事教育（PME）に統合しました。
ここで注目すべきは、単に市販のLLM（大規模言語モデル）をそのまま使うのではなく、組織が持つ「正解」や「手順」である膨大な内部データを紐づけ、特定のドメイン（領域）に特化させている点です。これは技術的にはRAG（検索拡張生成）などの手法を用い、AIの回答を組織の内部知識にグラウンディング（根拠付け）させるアプローチといえます。
日本企業における「ドクトリン」とは何か
米陸軍における「ドクトリン」は、日本企業においては「社内規定」「業務マニュアル」「過去のプロジェクト記録」、そしてベテラン社員が持つ「暗黙知」に相当します。
多くの日本企業では、少子高齢化に伴う労働力不足や、熟練技術者の引退による技能継承（技術伝承）が深刻な課題となっています。米陸軍がAIを使って、複雑な作戦立案や意思決定の訓練を効率化しようとしているのと同様に、日本企業においても、自社固有のデータに基づいたAIエージェントを構築することは、若手社員の教育や業務の標準化において極めて有効な手段となります。
例えば、製造業における過去のトラブル対応ログや、金融機関におけるコンプライアンス規定などをAIに読み込ませることで、「一般的な回答」ではなく、「自社のルールに則った正確な回答」を即座に引き出せるようになります。これは業務効率化だけでなく、組織のガバナンス強化にも直結します。
データ品質と「Human-in-the-Loop」の重要性
しかし、特化型AIの構築にはリスクも伴います。元記事の事例で12万8000件ものデータポイントが用意されたことからも分かるように、AIの回答精度は「学習・参照させるデータの質」に依存します。整理されていない、あるいは誤った情報が含まれるデータをAIに与えれば、AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力したり、誤った判断を支援したりするリスクがあります。
特に日本の商習慣では、正確性と責任の所在が厳しく問われます。AIが出力した回答を鵜呑みにせず、最終的には人間が確認し判断を下す「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の維持が不可欠です。AIはあくまで参謀や副操縦士（Copilot）であり、最終的な指揮官は人間であることを、組織文化として定着させる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
米陸軍の事例は、AI活用が「導入すること」自体から「いかに自社の文脈に適合させるか」というフェーズに入ったことを示しています。日本の実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 社内データの「資産化」と整備
AIに自社のことを語らせるためには、まず自社のデータが整理されている必要があります。紙ベースのマニュアルのデジタル化や、属人化しているノウハウの言語化など、地道なデータ整備がAI活用の成否を分けます。
2. 汎用モデルと特化型モデルの使い分け
メールの下書きや一般的なアイデア出しには汎用的なChatGPT等を利用し、業務上の意思決定や顧客対応の支援には、社内データを参照させたセキュアな特化型環境（RAG等）を構築する、といった使い分けが重要です。
3. 教育・訓練ツールとしての活用
AIを単なる「作業代行者」としてではなく、社員のスキルアップを支援する「教育者」や「壁打ち相手」として活用する視点が有効です。ベテランのノウハウを学習したAIが若手の疑問に答える仕組みは、日本の組織課題にマッチした解決策となり得ます。