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軍事シミュレーション（非公式にはウォーゲームとも呼ばれる）は、実際の戦闘を必要とせずに戦争理論を検証し、改良できるシミュレーションである。軍事シミュレーションは、戦術的、戦略的、そして教義的な解決策を開発する上で有用な手段と見なされているが、批判者たちは、使用されるモデルが近似的な性質を持つため、こうしたモデルから導き出される結論には本質的に欠陥があると主張している。
シミュレーションには様々な形態があり、そのリアリティも様々である。近年、シミュレーションの対象範囲は軍事的要因だけでなく、現実的な戦争モデルにおいて不可分に絡み合う政治的・社会的要因にも拡大している。多くの政府が個別に、あるいは共同でシミュレーションを活用しているが、専門家以外の人々の間ではほとんど知られていない。しかし、モデリングは政府が軍事政策や政治政策を検証し、改善するための重要な手段となっていることが多い。
軍事シミュレーションという用語は、本格的な野外演習[ 2 ]から、ランド戦略評価センター（RSAC） [ 3 ]のように人間の関与がほとんどまたはまったくない抽象的なコンピュータモデルまで、幅広い活動を網羅することができます。
一般的な科学的原則として、最も信頼できるデータは実際の観察から得られ、最も信頼できる理論はそれに依存します。[ 4 ]これは軍事分析にも当てはまり、アナリストは実地演習や試験を、現実的（演習の現実性による）で検証可能（実際の観察によって収集された）なデータを提供するものとして注目します。たとえば、与えられた条件と人員でポンツーン橋を建設するのにどれくらいの時間がかかるかを容易に発見でき、このデータは将来同様の条件下で期待されるパフォーマンスの基準を生成したり、橋の建設プロセスを改良したりするのに役立ちます。
厳密な意味では、あらゆる形態の訓練は「シミュレーション」とみなすことができる（運用環境をシミュレートするという意味において）。しかし、多くの、あるいはほとんどの訓練は、新しいアイデアやモデルを検証するためではなく、参加者に既存のシステム内で運用するためのスキルを習得させるために行われる。
本格的な軍事演習、あるいは小規模な演習でさえ、常に実行可能であったり、望ましいとは限らない。資金を含む資源の入手可能性は重要な要素である。部隊と物資を既存の任務から解放し、適切な場所に輸送し、さらに石油、オイル、潤滑油（POL）の使用、装備のメンテナンス、物資や消耗品の補充、その他の項目などの追加費用を賄うには多額の費用がかかる。[ 5 ]さらに、特定の戦争モデルは、この現実的な方法を使用して検証するのに適していない。たとえば、自軍の兵士を殺害して消耗シナリオを正確にテストすることは、逆効果となる可能性がある。
実地演習から離れると、人員の関与を減らすことで理論を検証する方が都合が良い場合が多い。地図演習は、上級将校や計画担当者が参加して実施できるが、部隊を実際に移動させる必要はない。地図演習にはある程度の人的要素が残るため、戦争のモデル化を困難にしている人間の不確定要素をある程度反映できる。しかも、コスト削減とアクセス性の向上という利点もある。地図演習は、本格的な展開に比べて事前の計画がはるかに少ないため、より大規模な演習を行うほどではない小規模なシミュレーションや、コストや機密性が問題となる非常に大規模な作戦にとって魅力的な選択肢となる。（これは、オペレーションAIの計画において実際に当てはまった。）
抽象化のレベルをさらに高めると、シミュレーションは一般のウォーゲーマーにとって馴染みやすい環境へと移行する。この種のシミュレーションは、コンピュータの関与がまったくない（あるいはごくわずかである）手動式、コンピュータ支援式、または完全にコンピュータ化されたものとなる。
手動シミュレーションは、人類が初めて戦争を始めた頃から何らかの形で使われてきたと考えられます。チェスは軍事シミュレーションの一種とみなすことができます（ただし、その正確な起源については議論があります）。[ 6 ]より近世では、現代のシミュレーションの先駆けは、1811 年頃に登場し、普仏戦争でのプロイセンの勝利に貢献したとされることもあるプロイセンのゲームKriegsspielでした。[ 7 ]これは各プロイセン連隊に配布され、定期的にプレイするように命じられたため、1824 年に訪問したドイツ人将校は「これはゲームではない！戦争の訓練だ！」と宣言しました。[ 8 ]最終的に、各連隊が独自のバリエーションを即興で作ったため、非常に多くのルールが生まれ、2 つのバージョンが使用されるようになりました。1 つは「厳格なKriegsspiel」として知られ、長いルールブックに厳密に従ってプレイされました。もう一方の「自由型戦争ゲーム」は、人間の審判の判定によって運営されていた。[ 9 ]それぞれのバージョンには長所と短所があった。厳格な戦争ゲームにはほとんどの状況を網羅するルールがあり、そのルールは同様の状況が発生した歴史的な戦闘から導き出されたもので、シミュレーションは検証可能で観察可能なデータに基づいていたが、後のアメリカのモデルではそれが捨て去られた。しかし、その規範的な性質は、参加者の自由で創造的な思考への衝動を阻害した。逆に、自由型戦争ゲームは、ルールが審判の解釈に委ねられており、運用中に適応できるため、この種の思考を促すことができた。しかし、この解釈自体がシミュレーションの検証可能性を否定する傾向があった。なぜなら、特に歴史的な前例がない場合、異なる審判が同じ状況を異なる方法で裁定する可能性があるからである。さらに、審判が意識的または無意識的に結果に重み付けすることを可能にしていた。
上記の議論は、現代のコンピュータを多用する軍事シミュレーション環境においても依然として説得力がある。シミュレーションの仲裁者としての審判の役割は依然として認められており、そのため世界中の戦争大学で手動シミュレーションが継続されている。コンピュータ支援型シミュレーションと完全コンピュータ化型シミュレーションの両方が一般的であり、それぞれが状況に応じて必要とされる形で使用されている。ランド研究所は、米国政府および空軍向けの軍事シミュレーションの設計者として最もよく知られており、政治軍事シミュレーションの先駆者の1つである。[ 10 ]彼らのSAFE（Strategic And Force Evaluation）シミュレーションは手動シミュレーションの一例であり、最大10人の参加者からなる1つ以上のチームが別々の部屋に隔離され、独立したディレクターとそのスタッフによって彼らの動きが監督される。このようなシミュレーションは数日間にわたって実施される可能性があり（そのため参加者のコミットメントが必要となる）、適切な歴史的、政治的、軍事的背景情報とともに、初期シナリオ（例えば、ペルシャ湾で紛争が勃発する）がプレイヤーに提示される。その後、彼らは一定の時間内に話し合い、戦略を策定する。必要に応じて、ディレクター/審判員[ 11 ]（コントロールと呼ばれることが多い）からの意見も取り入れる。複数のチームが参加する場合、チームは党派に基づいて分けられることがある。伝統的に、青と赤が名称として使用され、青は「ホーム」国、赤は敵国を表す。この場合、チームは互いに競い合い、彼らの動きと反撃はコントロールによって相手に伝えられ、コントロールはそのような動きの結果についても裁定を下す。コントロールは一定の間隔で、通常は数日または数週間の期間でシナリオの変更を宣言し、チームの動きの結果としてどのように展開する可能性があるかの読み取りに基づいて、変化する状況をチームに提示する。たとえば、ブルーチームは湾岸紛争に対応するために、空母打撃群をその地域に移動させると同時に、外交ルートを使用して敵対行為を回避することを決定するかもしれない。一方、レッドチームは、地域での影響力を獲得し、ブルーのイニシアチブに対抗する機会と捉え、どちらかの陣営に軍事援助を提供する決定を下すかもしれない。この時点で、コントロールは1週間が経過したことを宣言し、プレイヤーに最新のシナリオを提示するかもしれない。状況はさらに悪化し、ブルーは軍事オプションを追求するかどうかを決定しなければならないかもしれないし、あるいは緊張が緩和され、クライアントに直接的な援助を提供することでエスカレートさせるかどうかはレッドの責任となるかもしれない。[ 12 ]
コンピュータ支援シミュレーションは、実際には手動シミュレーションの発展形であり、ここでもさまざまなバリエーションがあります。コンピュータ支援は、手動シミュレーション中に審判が情報を追跡するのを助けるデータベースに過ぎない場合もあります。また、チームのいずれか一方がコンピュータシミュレーションの対戦相手（エージェントまたはオートマトンと呼ばれる）に置き換えられる場合もあります。[ 13 ]これにより、審判の役割はエージェントによって生成されたデータの解釈者に縮小されるか、審判の必要性がまったくなくなる可能性があります。コンピュータ上で動作するように設計されたほとんどの市販のウォーゲーム（Blitzkrieg、Total Warシリーズ、Civilizationゲーム、およびArma 2など）はこのカテゴリに属します。
エージェントが両方の人間チームに取って代わることで、シミュレーションは完全にコンピュータ化され、最小限の監視で自律的に実行できるようになります。この主な利点は、シミュレーションへのアクセスが容易であることです。コンピュータモデルのプログラミングと更新に必要な時間以外に、特別な要件は必要ありません。完全にコンピュータ化されたシミュレーションは、ほぼいつでも、ほぼあらゆる場所で実行でき、必要な機器はノートパソコンだけです。多忙な参加者に合わせてスケジュールを調整したり、適切な施設を確保して使用の手配をしたり、セキュリティクリアランスを取得したりする必要はありません。もう1つの重要な利点は、手動シミュレーションを1回実行する時間で、数百回、あるいは数千回もの反復を実行できることです。つまり、このようなモデルから統計情報を取得でき、結果を確率で示し、それに応じて計画を策定できるということです。
人間の要素を完全に排除すると、シミュレーションの結果はモデル自体の良し悪しに左右される。したがって、検証は極めて重要になる。データは正しくなければならず、モデルによって正しく処理されなければならない。モデラーの仮定（「ルール」）は現実を適切に反映していなければならず、そうでなければ結果は意味をなさない。長年にわたり、死傷者が士気に与える影響から困難な地形での軍隊の移動速度まで、あらゆるものを予測しようと、さまざまな数式が考案されてきた。最もよく知られているものの1つは、 1914年にイギリスのエンジニア、フレデリック・ランチェスターによって定式化されたランチェスターの二乗法則である。彼は、（当時の）近代的な軍隊の戦闘力を、その数的強さの2乗に個々のユニットの戦闘値を掛けたものに比例すると表現した。[ 14 ]ランチェスターの法則は、どちらかの側が数的強さを失うにつれて、敵対する勢力間のバランスを示すために適用できるため、消耗モデルとしてよく知られている。 [ 15 ]
軍事シミュレーションを分類するもう一つの方法は、それらを大きく2つの分野に分けることである。
ヒューリスティックシミュレーションとは、研究や問題解決を促進することを目的として実行されるシミュレーションであり、必ずしも経験的な解決策を提供することを期待するものではない。
確率シミュレーションとは、少なくともある程度は偶然の要素を含むシミュレーションのことである。
ほとんどの軍事シミュレーションはこれら2つの定義の中間に位置するが、手動シミュレーションはヒューリスティックなアプローチに適しており、コンピュータによるシミュレーションは確率的なアプローチに適している。
前述の手動シミュレーションは、「もしも」のシナリオを検証するために行われることが多く、具体的な結論を出すことと同じくらい、参加者に意思決定プロセスや危機管理に関する洞察を与えることを目的としています。実際、このようなシミュレーションは結論を必要としません。設定された回数の操作が行われ、割り当てられた時間が経過すれば、元の状況が解決されたかどうかに関わらず、シナリオは終了します。
コンピュータシミュレーションでは、何らかのランダム要素という形で偶然性を容易に組み込むことができ、確率の観点から結果を得るために何度も実行できます。このような状況では、予想された結果よりも異常な結果の方が興味深い場合があります。たとえば、国Aへの国Bの侵攻をモデル化したシミュレーションを100回繰り返し実行して、4週間後のB軍によるA領土への侵入深度を予測した場合、平均結果を計算できます。これらの結果を調べると、平均侵入深度は約50キロメートルであることがわかりますが、確率曲線の両端には外れ値も存在します。一方の端では、FEBAがほとんど移動していないことが判明するかもしれません。もう一方の端では、侵入深度が数十キロメートルではなく数百キロメートルになる可能性があります。アナリストは、これらの外れ値を調べて、なぜそうなったのかを判断します。最初の例では、コンピュータモデルの乱数発生器が、 Aの師団砲兵が通常よりもはるかに効果的であるような結果を出力したことが判明するかもしれません。 2つ目のケースでは、モデルがAの空軍を地上待機させるほどの悪天候を生成した可能性がある。この分析は、砲兵をより効果的にする方法を検討したり、全天候型戦闘機や地上攻撃機への投資を増やしたりするなど、提言を行うために使用できる。[ 16 ]
カール・フォン・クラウゼヴィッツの有名な宣言「戦争は政治の別の手段による継続にすぎない」[ 17 ]以来、軍事計画立案者は、さまざまな程度の取り組みで、計画において政治的目標と軍事的目標を統合しようと試みてきた。第二次世界大戦後、西側諸国における政治軍事シミュレーションは、当初はほぼソ連の超大国としての台頭のみに関心を寄せていたが、近年では世界的な「テロとの戦い」に焦点を当てている。一般的にイデオロギー的に動機づけられた敵（特に非対称戦争）をモデル化するために、現実的な大戦略シミュレーションでは政治的要因を考慮に入れなければならないことが明らかになった。
これは、従来の軍事シミュレーションのアプローチとは大きく異なっていた。戦争ゲームは軍事力の移動と交戦のみに関心があり、その後のシミュレーションも同様にアプローチが焦点を絞っていた。1866年のサドヴァの戦いでプロイセンがオーストリアに勝利した後、オーストリア、フランス、イギリス、イタリア、日本、ロシアは皆、訓練ツールとしてウォーゲーミングを利用し始めた。アメリカ合衆国はこの傾向の採用が比較的遅かったが、1889年までにウォーゲーミングはアメリカ海軍の文化にしっかりと根付いた（想定される敵はイギリス海軍）。[ 18 ]
政治・軍事シミュレーションは、純粋な軍事シミュレーションとは異なるアプローチをとる。戦場での成果よりも政策問題に重点を置くため、運用上の規定は比較的緩やかである。しかし、モデリングプロセスに厳密性を持たせるために、様々な数学的手法が開発されてきた。その一つがゲーム理論であり、一般的に用いられる手法の一つに非ゼロサム分析がある。これは、相手の決定に関わらず有利な結果が得られるような決定を選択できるように、スコア表を作成する手法である。
1954年になってようやく最初の近代的な政治・軍事シミュレーションが登場した（ただし、ドイツ人は1929年のポーランドによるドイツ侵攻をモデル化しており、これは政治・軍事シミュレーションと呼ぶにふさわしいものであった）[ 19 ]。そして、シミュレーションを国家運営のツールにまで高めたのはアメリカ合衆国であった。その動機は、急激に拡大する核軍拡競争に対するアメリカの懸念であった（ソ連は1949年に最初の核兵器を爆発させ、1955年までに最初の真の「水」爆弾を開発した） [ 20 ]。ペンタゴンに常設のゲーム施設が作られ、社会科学者のハーバート・ゴールドハマー、経済学者のアンドリュー・マーシャル、MIT教授のリンカーン・P・ブルームフィールドなど、さまざまな専門アナリストが運営に携わった[ 21 ]。
第二次世界大戦以降に実施された注目すべき米国の政治・軍事シミュレーションには、前述のSAFE、STRAW（戦略航空戦争）、COW（冷戦）などがある。 [ 22 ]典型的な政治・軍事シミュレーションは、手動またはコンピュータ支援のヒューリスティック型モデルであり、世界中の多くの研究機関やシンクタンクが政府へのサービス提供に関わっている。冷戦中、ランド研究所やマサチューセッツ工科大学などが、ベトナム戦争、イラン国王の失脚、南米における親共産主義政権の台頭、インド、パキスタン、中国間の緊張、アフリカや東南アジアにおける様々な潜在的な紛争の火種などをモデル化したシミュレーションを国防総省のために実施した。[ 23 ] MITとランド研究所は、ハーバード大学、スタンフォード大学、国防大学などの機関とともに、現在も米国の軍事シミュレーションに深く関わっている。他の国々にも同等の組織があり、例えばイギリスのクランフィールド研究所の国防アカデミー（旧王立軍事科学大学）などが挙げられる。
ペンタゴンのシミュレーションの参加者には、議会議員やホワイトハウス関係者、上級軍人など、非常に高い地位の者も含まれていた。 [ 24 ]参加者の多くは、今日でも身元が秘密にされている。米国のシミュレーション（および他の多くの国が実施するシミュレーション）では、参加者の匿名性が保証されるのが慣例となっている。その主な理由は、参加者が時折、職業上または公的な立場と矛盾する役割を演じたり意見を表明したりする可能性があるため（例えば、原理主義テロリストを演じたり、タカ派的な軍事行動を主張したりするなど）、ゲーム内のペルソナが広く知られると、評判やキャリアに悪影響を及ぼす可能性があるからである。また、ゲーム内の役割は現実世界で同等の地位の参加者が演じるのが慣例となっているが、これは厳密な規則ではなく、しばしば無視されている。[ 25 ]政治・軍事シミュレーションの主な目的は、現実世界の状況に適用できる洞察を提供することですが、特定の決定が特定のシミュレーションから生じたものであると指摘することは非常に困難です。特に、シミュレーション自体が何年も機密扱いされ、公開されたとしても、時には厳しく検閲されることがあるからです。これは、非公式の非公開ポリシーによるだけでなく、潜在的な敵対国に機密情報を漏らすことを避けるためでもあります。これはシミュレーション環境自体でも同様でした。元米国大統領ロナルド・レーガンは1980年代に行われたシミュレーションに熱心に足を運びましたが、あくまでオブザーバーとしてでした。ある当局者は、「大統領は、戦争ゲームであっても、決して自分の手の内を明かすべきではない」と説明しました。[ 26 ]
政治・軍事シミュレーションは今日でも広く利用されている。現代のシミュレーションは、超大国間の潜在的な戦争ではなく、国際協力、グローバルテロの台頭、コソボ、ボスニア、シエラレオネ、スーダンなどの小規模な紛争に関心を寄せている。その一例が、近年イスタンブールのアタチュルク戦争ゲーム・シミュレーション・文化センターで実施されているMNE（多国間実験）シリーズのシミュレーションである。最新のMNE 4は2006年初頭に行われた。MNEには、オーストラリア、フィンランド、スウェーデン、北大西洋条約機構（NATO）（カナダ、フランス、ドイツ、イギリス、アメリカ合衆国を含む）の参加者がおり、国際舞台における外交力、経済力、軍事力の活用を探求することを目的としている。[ 27 ]
軍事シミュレーションは、理想的には可能な限り現実的であるべきです。つまり、現実世界の出来事を観察することで確認できる、測定可能で再現性のある結果が得られるように設計されるべきです。これは、特に確率的な性質を持つシミュレーションにおいて顕著です。なぜなら、それらは有用で予測的な結果を生み出すことを目的として使用されるからです。しかし、シミュレーションの利用者は、シミュレーションはあくまで現実の近似値に過ぎず、したがってモデル自体の精度に依存することを常に念頭に置く必要があります。
シミュレーションの文脈において、検証とは、モデルに過去のデータを与え、その出力を既知の過去の結果と比較することによってモデルをテストするプロセスです。モデルが既知の結果を確実に再現できる場合、そのモデルは検証済みとみなされ、（妥当な不確実性の範囲内で）予測出力を提供できるとみなされます。
現実的なモデルの開発は、陸上よりも海上シミュレーションの方がやや容易であることが証明されている。 [ 28 ]海上シミュレーションの先駆者の一人であるフレッチャー・プラットは、1930年代後半に「海戦ゲーム」を設計し、1939年にモンテビデオ沖で行われたラプラタ川の戦いで、ドイツのポケット戦艦アドミラル・グラーフ・シュペーと3隻のイギリス巡洋艦が遭遇した際に、このモデルを適用することで、ほぼ即座にその妥当性を検証することができた。装甲の厚さと砲火力で評価すると、グラーフ・シュペーは軽巡洋艦に十分対抗できるはずだったが、プラットの公式は、その後のイギリスの勝利を正しく予測した。[ 29 ]
対照的に、現代のオペレーションズリサーチモデルの多くは、検証時に過去の結果を再現できないことが証明されています。たとえば、1971年のアトラスモデルは、過去の結果との一致率が68%を超えることができないことが示されました。 [ 30 ] 物議を醸す見解をしばしば表明することで知られる著名なアメリカの歴史家であり軍事アナリストであるトレバー・デュプイは、「多くのオペレーションズリサーチのアナリストやプランナーは、歴史も過去の戦争のデータも何の関連性もないと確信している」と述べています。 [ 31 ]『数字、予測、そして戦争』の中で、彼は、既知の結果さえ再現できないモデルは、現実に基づかない単なる気まぐれに過ぎないと示唆しています。
歴史的に見ると、シミュレーションが実行中に検証された稀な事例がいくつかある。そのような注目すべき事例の1つは、第二次世界大戦中の有名なアルデンヌ攻勢の直前である。ドイツ軍は1944年の冬の悪天候の中、連合軍を攻撃し、アントワープ港に到達して連合軍に和平を迫ろうとした。ドイツのフリードリヒ・J・ファンゴール将軍によると、第5装甲軍の参謀は11月に集まり、模擬アメリカ軍の攻撃に対する防御戦略を訓練していた。訓練を開始した途端、ヒュルトゲン周辺でアメリカ軍の大規模な攻撃があったという報告が届き始めた。まさに彼らが地図上で訓練していた地域である。ヴァルター・モデル元帥は 、参加者（実際に攻撃を受けている部隊の指揮官を除く）に、前線から届くメッセージをゲームの動きとして使い、訓練を続けるよう命じた。その後数時間、シミュレーションと現実が並行して進行した。ゲームテーブルにいた将校たちが予備兵力の投入が必要だと判断したとき、第116装甲師団の司令官はテーブルから向きを変え、先ほどゲームで行っていた動きを作戦命令として発令することができた。師団は最短時間で動員され、アメリカ軍の攻撃は撃退された。[ 32 ]
検証は、生成されるデータの多くが主観的であるため、政治軍事シミュレーションでは特に問題となる。第二次世界大戦後初期のシミュレーションから生まれた論争の的となったドクトリンの1つは、「シグナリング」である。これは、特定の行動をとることで、相手に意図を伝えることができるという考え方である。たとえば、係争中の国境付近で目立つように野外演習を行うことで、国家は敵対的な侵入に対して対応する準備ができていることを示す。これは理論的には問題がなく、冷戦の大部分において東西間の相互作用の基礎となったが、問題も多く、批判に悩まされた。このドクトリンの欠点の例は、ベトナム戦争中に米国が行った爆撃作戦に見られる。米国の司令官は、主にシグマシミュレーションの結果として、北ベトナムの特定の工業目標に対する限定的な爆撃作戦を実行することを決定した。その意図は、米国が明らかに彼らのインフラの大部分を破壊する能力を持っている一方で、これは南ベトナムへの関与を縮小しなければ「どうなるか」という警告の性質のものであるということを北ベトナム最高司令部に伝えることだった。残念ながら、匿名のアナリストが（政治的目的を達成できなかった）この攻撃について述べたように、「彼らは理解しなかったか、理解したが気にしなかったかのどちらかだった」。[ 23 ]シグマでは赤チームと青チームの両方がアメリカ人によって演じられており、共通の言語、訓練、思考プロセス、背景を持っていたため、一方のチームが送った信号が他方のチームに理解されるのは比較的容易だったと批評家が指摘した。しかし、これらの信号は文化的な隔たりを越えてうまく伝わらなかったようだ。
軍事シミュレーションに対する批判の多くは、予測および分析ツールとしてのシミュレーションの誤った適用に起因している。モデルによって得られる結果は、多かれ少なかれ人間の解釈に依存するため、「絶対的な」真実を提供するものとみなすべきではない。しかし、これはほとんどのゲーム理論家やアナリストによって一般的に理解されているが、一般人、例えば有権者に「白黒はっきりした」状況を提示する必要のある政治家にとっては、自分の先入観を支持する解釈に落ち着く誘惑に駆られることがある。トム・クランシーは、小説『レッド・ストーム・ライジング』の中で、この問題を例示している。登場人物の一人が、NATOは連合国間の意見の分裂によって引き起こされる政治的不確実性に対して対応できる立場にないため、政治的リスクは許容できるとソ連政治局を説得しようとして、まさにそのような事態をモデル化するために行われたシミュレーションの結果を証拠として、政治的ウォーゲームの結果を用いた。本文では、実際にはシミュレーションから3つの結果セットがあったことが明らかにされている。最良のシナリオ、中間シナリオ、最悪のシナリオ。戦争の擁護者は最良のシナリオのみを提示することを選び、自分の主張を支持するために結果を歪曲した。[ 33 ]
上記のシナリオは架空のものですが、事実に基づいている可能性もあります。日本は第二次世界大戦中に計画していた拡張計画について大規模なウォーゲームを行いましたが、太平洋戦争前に実施された地図演習は、日本が敗北するという結論に至る前に中止されることがよくありました。ミッドウェー海戦以前によく引用される例の一つは、地図演習中に審判が沈没した日本の空母を魔法のように蘇らせたというものでしたが、ロバート・ルーベル教授は海軍大学校レビューで、この場合の審判の決定は、あり得ないサイコロの出目を考慮すれば正当化されると主張しています。[ 34 ]歴史的な結果を考えると、結局のところ、サイコロの出目はそれほどあり得ないものではないことは明らかです。しかし、シミュレーションの他の領域にも同様に示唆に富む根本的な問題があり、主に作戦の要である奇襲要素が失われた場合の自国の位置を考慮しようとしない日本側の姿勢に関係していました。[ 35 ]
シミュレーションの結果を現在の政治的または軍事的思考に合致させるように調整することは、繰り返し発生する問題である。1980年代の米海軍の演習では、当時の海軍政策がそのような部隊に戦術的関心を集中させていたため、空母などの高価値部隊を沈めることは非公式に認められていなかった[ 36 ]。NATO史上最大規模の演習の1つであるオーシャン・ベンチャー81では、2つの空母戦闘群を含む約300の海軍艦艇が、(実際の)380隻のソ連潜水艦隊と、その(模擬の)レッドチームの敵対勢力が存在するにもかかわらず、大西洋を無事に横断してノルウェー海に到達したと判断されたが、米国海軍協会の専門誌であるプロシーディングスでその結果が公に疑問視された。[ 37 ]米海軍は記事を機密扱いにすることに成功し、今日まで秘密のままだが、記事の著者でありオーシャン・ベンチャー81の主任アナリストであるディーン・L・クヌース中佐はその後、2隻の青軍空母が赤軍によって攻撃され撃沈されたと主張している。[ 38 ]
長年にわたり、コンピューターモデルも非現実的で特定の結果に偏っているという批判が数多くあった。批判者は、兵器システムを販売しようとする軍事請負業者の事例を挙げている。コスト上の明白な理由から、兵器システム（戦闘機で使用される空対空ミサイルシステムなど）はコンピューター上で広範囲にモデル化されている。独自のテストを行わない限り、潜在的な購入者は製造業者のモデルに大きく依存せざるを得ない。これは、高い殺傷確率（Pk）を持つ非常に効果的なシステムを示している可能性がある。しかし、モデルは兵器システムを理想的な条件下で示すように構成されており、実際の運用効果は記載されているよりもやや低い可能性がある。米空軍は、AIM-9サイドワインダーミサイルのPkを0.98（発射された標的の98%を破壊できる）と公表した。1982年のフォークランド紛争で運用された際、英国は実際のPkを0.78と記録した。[ 39 ]
モデルを無効にするもう1つの要因は、人為的ミスです。悪名高い例の1つは、米空軍の先進的侵入モデルで、プログラミングエラーにより、ミサイルの着弾位置を確認する際に誤って緯度または経度を変更したため、米国の爆撃機が敵の防空に対して無敵になっていました。これにより、着弾の瞬間に爆撃機が数百マイル、あるいは数千マイルも離れた場所に「テレポート」し、ミサイルが外れることになりました。 [ 40 ]さらに、このエラーは何年も気づかれませんでした。[ 41 ]他の非現実的なモデルでは、戦艦が常に70ノット（最高速度の2倍）で航行したり、戦車軍全体が国境警備隊の分遣隊によって阻止されたり、各部隊の開始時の数よりも50%も高い損耗率が設定されていました。[ 41 ]
敵の技術力や軍事思想も、使用するモデルに影響を与える。十分なセキュリティクリアランスと関連データへのアクセス権を持つモデラーは、自国の軍事力についてかなり正確なイメージを作成できると期待できるが、潜在的な敵国について同様に詳細なイメージを作成することは極めて困難かもしれない。兵器システムの技術仕様から戦術ドクトリンに至るまで、軍事情報はどの国にとっても最も厳重に守られた秘密の上位に挙げられる。しかし、少なくとも存在が分かっている未知のものを発見する難しさは、予想外のものを発見する難しさに比べれば取るに足らないように思える。レン・デイトンが『スパイ・ストーリー』で指摘したように、敵が予想外の能力を持っている場合（そして敵はほぼ必ず持っている）、戦術的および戦略的な想定は無意味なものになる可能性がある。技術革新のあらゆる方向性を予測することは、その性質上不可能であり、これまで想像もできなかった兵器システムは、準備不足の者にとって大きな衝撃となる可能性がある。第一次世界大戦中にイギリスが戦車を導入したことは、カンブレーをはじめとする各地でドイツ兵にパニックを引き起こし、ヒトラーの報復兵器であるV-1 「飛行爆弾」の出現は、連合軍最高司令部に大きな懸念をもたらした。
軍事シミュレーションの設計者にとって、人的要因は常に悩みの種だった。政治・軍事シミュレーションは、その性質上、モデラーが「曖昧な」問題と呼ぶものに取り組む必要があることが多いのに対し、純粋な軍事モデルは、数値的な要素に重点を置く傾向がある。モデルの観点から見ると、軍艦は既知のパラメータ（速度、装甲、火力など）を持つ単一の存在とみなせるが、陸上戦は、訓練、士気、知性、人格（リーダーシップ）が影響する小規模な集団や個々の兵士の行動に依存することが多い。そのため、陸上戦のモデリングはより困難であり、定式化が難しい変数が多数存在する。テーブルトップ型とコンピュータ型の両方の市販のウォーゲームは、これらの要素を考慮に入れようとすることが多い。例えば、 『Rome: Total War』では、部隊は最後の1人まで戦い続けるよりも、戦場から敗走する傾向がある。軍事シミュレーションに対する正当な批判の一つは、こうした曖昧な人的要因がしばしば無視されている点である（正確にモデル化するのが極めて困難であることと、指揮官が部下が命令に背く可能性があることを認めたがらないことの両方が理由である）。こうした欠点を認識し、軍事アナリストはこれまで、戦争へのアプローチにおいてより厳密、あるいは少なくともより現実的である民間のウォーゲームに目を向けてきた。米国では、戦争研究の著名な学者であり、商業用卓上ウォーゲーム出版社であるSimulations Publications Incorporated （SPI、現在は廃業）の創設者であるJames F. Dunniganが、1980年にペンタゴンのウォーゲームサークルに招かれ、RandとScience Applications Incorporated（SAI）と協力して、より現実的なモデルの開発に取り組んだ。[ 42 ]その結果生まれたSAS（Strategic Analysis Simulation ）は、現在も使用されている。[ 43 ]
人間要因の問題は、1980年代にローレンス・リバモア国立研究所でジェレマイアが開発された際の重要な要素でした。ルレジアン・アンド・アソシエイツの研究は、戦闘部隊が非効率になる理由と時期を理解する上で、兵士個人の生存確率の評価が重要な指標であることを示唆していました。彼らの研究は日々の時間スケールに基づいていましたが、ジェレマイアの開発者であるKE・フロエシュナーは、この原理をコンピュータシミュレーションの10秒の時間ステップに適用しました。その結果、第二次世界大戦のごく少数の事後報告書、ゴラン高原におけるイスラエル軍の戦車戦、そしてカリフォルニア州モントレーのハンター・リゲット軍事基地で行われた実地演習など、詳細なデータが入手可能な実測行動と高い相関関係が得られました。
その後、ジェレマイアは他の研究者によってヤヌスへと発展し、経済的な理由（ヤヌスは当初小型コンピュータで動作していた）と、前述の理由（軍の一部（主に下級将校）が命令に従わないという考えを好まなかった）から、「ジェレマイア・アルゴリズム」は削除された。しかし、ジェレマイアとアルゴリズムの動作を目の当たりにした将軍たちは概して好意的で、そのアプローチの妥当性を認めた。
上記すべては、戦争モデルは意思決定プロセスに情報を提供する非規範的な試みとしてのみ捉えるべきであることを意味する。軍事シミュレーションを絶対的な真理として扱うことの危険性は、ベトナム戦争終結時に広まった逸話に示されている。ベトナム戦争は1964年から1969年にかけて集中的にゲーム化され（ケサンの戦いの際にはリンドン・ジョンソン大統領がウォーゲームの砂盤の上に立っている写真さえある）、一連のシミュレーションはシグマというコードネームで呼ばれた。[ 44 ]この時期は、第二次世界大戦中のオペレーションズ・リサーチ（OR ）の成功と、大量のデータを処理するコンピュータの能力の向上を背景に、軍事シミュレーションの価値に対する大きな信頼があった。[ 45 ]
この話は、リチャード・ニクソン政権の架空の補佐官に関するもので、ニクソンが1969年に政権を握った際、両国に関する米国が保有するすべてのデータ（人口、国民総生産、相対的な軍事力、製造能力、戦車や航空機の数など）をコンピューターモデルに入力した。そして補佐官はモデルに「いつ我々は勝つのか？」と尋ねた。するとコンピューターは「1964年に勝利した！」と答えたらしい。[ 46 ]