軍事交戦のシミュレーション、つまりウォーゲーミングは、軍人、特に将校の技術的および戦術的思考を訓練するための好ましいツールとなっています。しかし、コンピュータツールがますます強力になったおかげで、近年これらのシミュレーションの技術的な精度と没入感が大幅に向上した場合、軍事作戦の遂行において中心的な要素であるにもかかわらず、人間の要素は大幅に過小評価されています。この記事では、シミュレーション中のユーザー エクスペリエンスを運用現場で遭遇するユーザー エクスペリエンスに最も近づけるために、この要素をどのように導入できるかを検討します。
軍事行動における人的要因の影響のモデル化
今日、要員の訓練に使用される戦闘シミュレーションの大部分は、利用可能な装備、および一般に兵站フローに基づいて形成される部隊の能力と性能に対する直線的なアプローチで、使用される装備の性能のモデル化に基づいています。供給されるパワーをサポートします。しかし、このアプローチには多くの運用上の反例があり、高性能の機器を備え、物流フローが確立されている部隊のパフォーマンスは、達成可能なパフォーマンスよりもはるかに低いものでした。
したがって、2018 年 XNUMX 月、シリア北部でのオリヴィエ支線作戦の最初の数日間、トルコ軍は非常に効率的な戦車を装備していたにもかかわらず、 Leopard 2A4は、軽火器とRPGタイプの対戦車ロケットのみを備えた百戦錬磨のペシュメルガ部隊によって敗走した。いくつかの Leopard と M60 は、激しいが短期間の交戦の後、乗組員によって破壊または放棄されました。同様に、いくつかのイラクの T72 重戦車部隊も、塹壕を築き、数と火力において優れていたにもかかわらず、第一次湾岸戦争中に米陸軍ブラッドレー部隊によって敗走し、その後破壊されました。どちらの場合も、部隊の有効性は隊員の経験不足によって大きく損なわれました。
逆に、1992年の第一次チェチェン戦争では、チェチェン軍はT80とBMP-2を装備していたにもかかわらず、ロシア機甲部隊を壊滅させた。ロシア軍が苦戦しなかったとしても、主にソ連のアフガニスタン介入に参加した退役軍人で構成されたチェチェン軍は非常に熟練しており、地形の特徴、この場合はグロズヌイ市を最大限に利用して、ロシア機甲部隊を排除する。同様に、フォークランド戦争中にイギリス遠征軍がアルゼンチンの敵対者に対して優位に立ったのは、より効率的な装備のためではなく、主に徴兵で構成される部隊に対する専門部隊の献身のためであった。
これらの例では、重要な要素は戦力の強化、つまり戦闘経験と交戦前に受けた訓練の総合であるように思われる。しかし、強化だけでは、エンゲージメント中の人的要因に関連するすべての影響をモデル化するには十分ではありません。
したがって、2002年の第二次イラク戦争中、サダム・フセイン率いる共和国防衛隊の部隊は、1972年前に示した戦闘力とは関係なく、紛争の第一段階では非常に限られた戦闘力しか発揮しなかった。しかし、少なくとも均一な方法では、そして衝突の観察から推測できるような大規模な方法では、軍隊はタフネスで負けていませんでした。逆に、XNUMX年のヨム・キプール戦争では、経験豊富なエジプト軍と対峙したイスラエル軍が並外れた戦闘力のおかげで優位に立ったが、多くは戦闘員の心の中にショアを思い出すことでそれを事後的に説明した。実際、数では劣り、場合によっては技術でも劣っていますが、イスラエルの戦闘力と敗北の意志が最終的にこの紛争の決定を下します。
この行動を道徳的要素の形でモデル化することが可能であり、部隊の戦闘的意志を集約し、シミュレーション内のすべてのユニットに適用されます。
人的要因に対する外生的影響のモデル化
したがって、人的要因は 2 つのパラメータを介してモデル化できます。強化はシミュレーション内の各ユニットに固有であり、演習の全期間にわたって固定されますが、士気は交戦中のすべての同盟ユニットに均一に適用され、次のような外生的要因の影響で演習中に変化する可能性があります。リーダーの死、または多額の損失や急速な進歩などの内因性の死。
しかし、人的要因は、人員や部隊に適用される外部要素によっても条件付けられます。したがって、戦闘経験の弱いユニットは、敵の攻撃を受けない限り陣地を維持できますが、損失が蓄積するとすぐに崩壊します。しかし、最も熟練した部隊であっても、長く激しい砲撃の下では限界点に達することがあります。実際、関連するモデリングを行うために、人的要因の影響の評価に張力パラメータを追加することが適切です。この設定は、シミュレーションで強化または士気の効果を評価するときに、効果を拡大または縮小するための修飾子として機能します。これらの緊張マーカーは、それを引き起こした原因によって条件付けられた限られた持続期間を持ち、互いに累積していきます。緊張スコアが高くなるほど、硬化と士気の評価への悪影響が大きくなります。逆に、緊張スコアが低いほど、または特定の場合にはマイナスになるほど、プラスの効果は大きくなります。
重み付けされていないヒューマンファクターシミュレーションモデル
したがって、提示されたモデルは、作戦の実行における人的要因を最もよく反映するために、シミュレーションのさまざまな時点で作用する 3 つのパラメーター、硬化、士気、および緊張調整子に基づいています。
士気の効果の評価
士気は戦略レベルで作用するグローバル データであり、その効果はすべてのユニットに対して定義されたサイクル (時間ごと、「ターン」ごとなど) に従って評価されます。これらの効果は、低振幅のランダムなジェットによって決定され、サイクルの継続期間にわたって均一に適用される電圧修飾子に対して補正された効果を伴います。このアプローチは士気にすぐに影響を与えるものではありませんが、交戦中の全体的な抵抗力と、命令に従い、方法と正確さで行動する能力に変化をもたらします。
硬化効果の評価
強化はユニットコミットメントのレベルで発生し、さまざまな結果を決定します。ユニットが敵の砲撃にさらされた場合、硬化の評価によって損失への影響を緩和することができますが、再帰的な基準としてそこに介入する張力修正値の変動も緩和できます。効果の 1 つとして、硬化の検証が挙げられます。電圧修飾子を補正したものとして評価され、新しい修飾子が生じる可能性があります。しかし、士気の評価とは異なり、強化の評価では、部隊の戦闘力をモデル化するプラスまたはマイナスの火力修正値を生成することもできます。戦闘力の完全な喪失（部隊の降伏）、部隊の撤退または逃走につながる「士気の低下」。火災に直面する力の経験をモデル化するための損失修飾子。
部隊が敵の砲撃を受けた場合、修正張力強化テストは、命令の遵守、支援射撃の実施、位置決め、通信の維持における人的ミスを統合することにより、人的要因のモデル化としても機能します。明らかに、重み付けグリッドはユニットの機器とそれらが動作する環境に依存します。 GPS を備えたユニットは、GPS 信号や通信が妨害されている環境で動作する場合よりも、道に迷ったり、不正確な戦術座標を与えたりする可能性が低くなります。
モデルの重み付け
このモデルの効果の重み付けは、何よりもシミュレーションの性質とその構成パラメータに依存します。ここでの目的は、既存のシミュレーションで簡単に実装できる、したがってこれらのシミュレーションで使用されるパラメーターに依存するモデルを提案することです。さらに、シミュレーションの規模やその目的によっては、影響を同じ方法でモデル化することはできません。人的要因の変動の影響を、SGTIA の規模と同様に戦闘グループの規模で判断することはできません。 、または戦闘艦や航空ユニットの規模で、形は異なりますが、それらもそこで公開されています。
まとめ
ウォーゲームや軍事訓練シミュレーションにおけるヒューマンファクターのモデル化は、問題に取り組むときに過剰に使用されることが多いランダム性への依存を限定しながら、シンプルかつ実用的な方法でアプローチすることで精度を大幅に拡張できます。戦略的士気と強化という 2 つの重み付け基準を介して、これらはシミュレーション作成時に非常に簡単に重み付け可能です。ユニットでアクティブな張力修正要素を表すスタック形式のパラメーター、および観察されたまたは予想される現象に応答するように設計されたいくつかの効果グリッドを通じて行われます。作戦上の現実とシミュレーションの構成パラメータに基づいて作用することで、人的要素がシミュレーションの軸になったり、それ自体が戦術的および戦略的アプローチになったりする可能性があり、非常に探索的な可能性が開かれ、士官の訓練にとって興味深いものです。