A New Wargaming Article（ウォーゲーミング論文紹介）："Rethinking Wargame Design and Analysis in the Modern Age: Lessons Learned from Global 21"

A New Wargaming Article

（ウォーゲーミング論文紹介）

"Rethinking Wargame Design and Analysis in the Modern Age: Lessons Learned from Global 21"

論文紹介です。

　米海軍大学（Naval War College）のJonathan Compton、 David Sampson、そしてJoseph Mroszczyk の3人の研究者による、"RethinkingWargame Design and Analysis in the Modern Age: Lessons Learned from Global21" です。

 

要旨

• 米海軍大学の大規模ウォーゲーム「Global 21」（参加者700人超、9日間）で、シミュレーション群Virtual Wizardと、SIシステムMAGEを初めて本格的に試した。著者たちはこれを単なる技術の追加ではなく、ゲーム・デザイン、人員、裁定、分析、予算のあり方そのものを見直す変化と位置づける。
• M&Sは従来のMove制に馴染まず、裁定が連続的な「実時間」運用に近づく。モデルの処理時間に合わせてターンを組むなど、技術がゲーム設計を左右する危険があるため、人間の意思決定と研究課題を軸にすべきである。
• M&Sは位置、速度、斉射数など戦術レベルの詳細を要求するが、多くのゲームは作戦・戦略レベルの判断を扱う。Global 21では戦術レベルの裁定担当と信頼できるプレイヤーを組ませて対応したが、本来の研究課題から注意がそれる恐れが残る。
• 超知能（Super Intelligence: SI）ツールは、ゲームの描写は得意でも、分析は不安定であった。重要事象とノイズの区別、資料や表計算など複数形式にまたがるデータの統合、重要度の判断が弱点である。但し、結果は使用したツールと閉域ネットワークという条件下に限られる。
• 対策としては、記録の時点でデータを構造化することである。共通の部隊識別子、判断の理由と裁定結果を結ぶ時刻付き記録、記録者の役割情報などを残す。人間の分析を今すぐ助け、将来のSI活用の土台にもなる。
• 結論としては、計算資源、安全なネットワーク、物理的な空間、技術と運用の両面がわかる人材が必要になり、コストは大幅に増大する。センサー探知のように物理的に決まる領域に絞って投資し、必要な資源を予算化した上で、研究課題からツールを選ぶべきである。

English Summary

• At the U.S. Naval War College’s Global 21 wargame (700+ participants over nine days), the team used the Virtual Wizard simulation suite and the MAGE super intelligence (SI) system at this scale for the first time. The authors argue that such tools change how a wargame is designed, staffed, adjudicated, analyzed and funded, rather than simply upgrading it.
• Simulation tools strain the traditional move-step format and push adjudication toward continuous, running-time operation. Designers may be tempted to build turns around model processing times, so the authors warn that technology should never dictate game design.
• M&S needs tactical details such as location, speed and salvo size, while most games target operational or strategic decisions. Global 21 paired tactical adjudicators with trusted agent players, but this approach risks pulling attention away from the game’s research questions.
• SI tools were better at describing the game than analyzing it. They struggled to separate signal from noise, to connect data spread across slides, spreadsheets and documents, and to judge relative importance. The authors stress that these findings apply only to the tools and secure network they used.
• The proposed remedy is structuring data at the point of capture, with common unit identifiers, time-stamped decision records linked to rationale and outcomes, and metadata on who recorded what. This helps human analysts now and gives future SI tools a fair test.
• Model-enabled games demand more computing power, secure infrastructure, physical space and experts who can both run models and judge their outputs. The authors recommend concentrating fidelity where outcomes are driven by physics, such as sensor detection, funding it properly, and letting research questions drive tool choice.

 

　　ご参考迄

 

（了）