軍事 AIにおける意思決定主権の保持：モデル置換、人間権限、国家制御のための秘策漏洩安全な構造化フレームワーク

前線 AI 提供者和国家安全保障顧客の間の関係に関する最近の出来事は、構造的な問題が新たに顕在化したことを示している：民間で管理されるモデルが軍事工作流程に組み込まれると、供給者は技術的性能だけでなく、システムが使用される作業上の境界条件さえも影響を与えることができる。本稿は、中心的な戦略的課題が機能的なモデルへのアクセスだけではないことを論じ、それは意思決定主権の保持にあると主張する：即ち、分析モジュールが商業ベンダーからソースされる場合でも、国家が意思決定政策、バージョン制御、フェイルオーバー行動、監査可能性、および最終的な行動承認の権限を保持する能力である。公開されている 2026 年の Anthropic–ペンタゴン対立、Project Maven の広範な歴史、および最近の米国、NATO、英国、諜報コミュニティの指針を活用する動機付けとして、本稿は Energetic パラドガムの商業秘策漏洩安全な建築的記述を開発する。この記述において、供給者モデルは置換可能な分析コンポーネントとして機能し、ルーティング、制約、ロギング、エスカレーション、および行動承認は国家所有の機能であるままである。本稿の貢献は 3 つである：軍事 AI における意思決定主権の定義、供給者による境界制御の脅威モデル、そしてモデル置換性、人間権限、および主権的なオーケストレーションが戦略的依存を減少させながら秘密裏のインプリーメンテーションの詳細を明かさずに機能し得るよう示す公開的建築仕様である。この議論は実験的ではなく概念的であるが、調達、ガバナンス、同盟の相互運用性に具体的な影響をもたらす。

arXiv:2604.20867v1 Announce Type: cross Abstract: Recent events surrounding the relationship between frontier AI suppliers and national-security customers have made a structural problem newly visible: once a privately governed model becomes embedded in military workflows, the supplier can influence not only technical performance but also the operational boundary conditions under which the system may be used. This paper argues that the central strategic issue is not merely access to capable models, but preservation of decision sovereignty: the state's ability to retain authority over decision policy, version control, fallback behavior, auditability, and final action approval even when analytical modules are sourced from commercial vendors. Using the public Anthropic--Pentagon dispute of 2026, the broader history of Project Maven, and recent U.S., NATO, U.K., and intelligence-community guidance as a motivating context, the paper develops a trade-secret-safe architectural formulation of the Energetic Paradigm as a layered, model-agnostic command-support design. In this formulation, supplier models remain replaceable analytical components, while routing, constraints, logging, escalation, and action authorization remain state-owned functions. The paper contributes three things: a definition of decision sovereignty for military AI; a threat model for supplier-induced boundary control; and a public architectural specification showing how model replaceability, human authority, and sovereign orchestration can reduce strategic dependency without requiring disclosure of proprietary implementation details. The argument is conceptual rather than experimental, but it yields concrete implications for procurement, governance, and alliance interoperability.