［ニュース解説］AI大手3社が米国エネルギー省のGenesis Missionに参加——科学研究のAI活用で国家プロジェクトが始動

2025-12-20

はじめに

　Google DeepMind、OpenAI、Anthropicの主要AI企業3社が2025年12月18〜19日、米国エネルギー省(DOE)が主導する「Genesis Mission」への参加を相次いで発表しました。

　Genesis Missionは、AIを活用して米国の科学研究を加速させる国家的な取り組みで、DOEが管轄する17の国立研究所すべてに先端AIツールを提供する計画です。本稿では、各社の発表内容をもとに、この取り組みの全体像と各社が提供する技術、そして科学研究におけるAI活用の可能性について解説します。

参考記事

タイトル: Google DeepMind supports U.S. Department of Energy on Genesis: a national mission to accelerate innovation and scientific discovery
著者: Pushmeet Kohli and Tom Lue
発行元: Google DeepMind Blog
発行日: 2025年12月18日
URL: https://deepmind.google/blog/google-deepmind-supports-us-department-of-energy-on-genesis/

タイトル: Deepening our collaboration with the U.S. Department of Energy
発行元: OpenAI
発行日: 2025年12月18日
URL: https://openai.com/index/us-department-of-energy-collaboration/
タイトル: Working with the US Department of Energy to unlock the next era of scientific discovery
発行元: Anthropic
発行日: 2025年12月19日
URL: https://www.anthropic.com/news/genesis-mission-partnership

要点

米国エネルギー省が主導するGenesis Missionに、Google DeepMind、OpenAI、Anthropicの主要AI企業3社が参加を表明した
Genesis Missionは、DOEの17の国立研究所全体で先端AIツールを活用し、エネルギー、科学発見、国家安全保障の分野で米国の科学リーダーシップを強化する国家プロジェクトである
Google DeepMindはAI co-scientist、AlphaEvolve、AlphaGenome、WeatherNextなどの専門AIモデルへのアクセスプログラムを提供する
OpenAIはDOEとの覚書を締結し、国立研究所での先端モデル展開とOpenAI for Scienceの取り組みを拡大する
AnthropicはClaudeとエンジニアチームを提供し、エネルギー、生命科学、科学生産性の3領域に注力する

詳細解説

Genesis Mission:AIで科学研究を加速する国家プロジェクト

　Genesis Missionは、ホワイトハウスとDOEが主導する科学イニシアチブで、AI技術と高度なコンピューティングを組み合わせて米国の科学研究の生産性を今後10年間で大幅に向上させることを目指しています。DOEが管轄する17の国立研究所、産業界、学術機関を動員し、統合的な発見プラットフォームを構築する計画です。

　このプロジェクトは、AI分野での国際競争が激化する中、米国が保有する科学インフラ(スーパーコンピューター、数十年分の実験データなど)と最先端のAI技術を組み合わせて、科学リーダーシップを維持しようとする戦略的な取り組みと言えます。エネルギー、科学発見、国家安全保障といった国家にとって重要な課題に対処することが目的とされています。

　現代の科学者は、融合プラズマの複雑な動態のシミュレーション、新材料の膨大な探索空間の調査、増大する一方のデータや文献の処理など、前例のない規模と複雑さの課題に直面しています。深層学習手法は、これらの課題に対処し、新発見に必要な時間を短縮する上で、独自の適性を持つと考えられています。

Google DeepMind:専門AIモデルの提供と実績ある協力関係

　Google DeepMindは、DOEの17の国立研究所すべての科学者に対して、先端AIモデルとエージェントツールへの加速アクセスプログラムを提供します。このプログラムは即日開始され、まずGoogle Cloud上の「AI co-scientist」から提供が始まります。

　AI co-scientistは、Geminiをベースに構築されたマルチエージェント型の仮想的な科学協力者で、膨大な情報を統合して新しい仮説や研究提案を生成し、科学的・生物医学的発見のペースを加速するよう設計されています。既に多様な生物医学応用でその可能性を示しており、肝線維症の新規薬剤転用候補を提案して実験室で検証されたほか、実験結果が公表される前に複雑な抗菌薬耐性メカニズムを予測し、仮説開発を数年から数日に短縮できる可能性を示しました。物理学、化学、コンピューターサイエンスなどの分野でも有望な結果が出始めています。

　2026年初頭には、アクセスプログラムが拡大され、以下のツールが追加される予定です:

AlphaEvolve: Gemini搭載の高度アルゴリズム設計用コーディングエージェント。コンピューティングと数学の多くの分野で応用が期待され、材料科学、創薬、エネルギーなどの分野でも変革的になる可能性があると考えられています。Googleのデータセンター、チップ設計、AI訓練プロセスの効率化に既に貢献しています。
AlphaGenome: DNAの非コード部分の理解を深めるためのAIモデル。ゲノム生物学の研究を加速し、疾患の理解を向上させます。植物ゲノムのデータが増えれば、作物の耐性向上や持続可能なバイオ燃料、先進バイオマテリアルなどへの応用も期待されます。
WeatherNext: 最先端の気象予測モデル群。既に米国国立ハリケーンセンターとのパートナーシップで、サイクロン予測と警報を支援しており、コミュニティがより早期に災害に備えることを可能にしています。

　さらに、DOEと全国立研究所は「Gemini for Government」にもアクセス可能になります。これは、GoogleのAI最適化された認定商用クラウドと、最先端の推論能力とマルチモーダル理解を持つ最も高性能なモデルであるGemini 3を含む、業界をリードするGeminiモデルを統合したものです。

　Google DeepMindは、国立研究所との協力に実績があります。DOEのBrookhaven国立研究所によるProtein Data Bankの基礎研究は、タンパク質の3D構造を予測できるAIシステムAlphaFoldの開発に不可欠でした。この開発は、Demis HassabisとJohn Jumperが2024年のノーベル化学賞を共同受賞することで認められました。AlphaFold Protein Databaseは、現在190カ国以上の300万人以上の科学者に利用され、効果的なマラリアワクチンから画期的な遺伝子治療まで、研究を加速させています。

　今後、Genesis Missionを通じて、融合エネルギー、新材料発見、地球科学などの分野で国立研究所との研究協力を探索していく計画も示されています。

OpenAI:覚書締結と既存協力の拡大

　OpenAIは、DOEとの覚書(MOU)を締結し、Genesis Missionを含むDOEイニシアチブへの支援として、AIと高度コンピューティングに関するさらなる協力の機会を探索します。この取り組みは「OpenAI for Science」の一環であり、先端AIモデルを実際の研究環境のツール、ワークフロー、専門知識と組み合わせて、科学者の発見を加速することを目指しています。

　このMOUは、OpenAIとDOEの国立研究所での既存の取り組みを基盤としています。OpenAIは既に実際の研究環境に先端モデルを展開し、影響力の大きい問題について科学者と直接協力してきました。MOUは、情報共有と調整のための構造化された枠組みを確立し、具体的なプロジェクトが形になるにつれて、両者が潜在的なフォローアップ契約を議論・策定する道筋を作ります。

　OpenAIはホワイトハウス科学技術政策局(OSTP)に対し、米国がAIを通じて科学技術のリーダーシップをどのように強化できるかについての詳細な提言書も提出しました。この文書では、2026年を「科学の年(Year of Science)」と位置付ける理由と、先端AIモデル、コンピューティング能力、実際の研究環境へのアクセスが発見を加速する上で不可欠である理由を概説しています。

　OpenAIは過去1年間、DOE国立研究所システム全体の科学者と密接に協力し、先端モデルがどこで役立ち、どこで不足し、実際の研究環境に統合するために何が必要かを理解してきました:

「1,000 Scientist AI Jam Session」の開催: 9つの研究所にまたがる初の試みで、1,000人以上の科学者が先端AIモデルを使用して領域固有の問題をテストし、モデルの応答を評価し、将来のシステム開発に情報を提供するための構造化されたフィードバックを提供しました。この協力モデルにより、研究者は自分の仕事で重要な問題についてAIをストレステストし、これらのツールがどのように進化するかを形作ることができます。
国立研究所のスーパーコンピューターへの先端モデル展開: 国家核安全保障局(NNSA)の研究所(Los Alamos国立研究所、Lawrence Livermore国立研究所、Sandia国立研究所を含む)と協力し、科学技術研究を支援しています。この取り組みの一環として、OpenAIはLos Alamos国立研究所のVenadoスーパーコンピューターに高度推論モデルを展開しており、NNSAの研究所全体の研究者のための共有リソースとして機能しています。
現実的な環境でのバイオサイエンス能力の測定: Los Alamos国立研究所と協力して、実験室環境で科学者がマルチモーダルAIシステムを安全に使用できる方法を研究する評価を開発しました。この取り組みは、純粋にテキストベースの評価を超えて、専門家の監督、慎重な研究デザイン、リスク低減への明確なコミットメントに基づいて、重大な結果をもたらす可能性のある領域でモデルが結果にどのように影響を与える可能性があるかについて、より現実的な測定に向かうよう設計されています。

　OpenAI for Scienceの目標は、研究者がより多くのアイデアを探索し、仮説をより迅速にテストし、そうでなければかなりの時間がかかる洞察を明らかにすることを支援することで、科学を加速することです。OpenAIは、この目標に2つの補完的な信念でアプローチしています:

科学ツールが重要である:シミュレーションエンジン、分析パイプライン、ドメインデータベース、高性能コンピューティングは、精度とスループットに不可欠です。
先端推論が重要である:モデルが拡大し改善するにつれて、概念的な作業をますます支援でき、分野を超えてアイデアを結び付け、キーワード検索を超えた大規模な文献をナビゲートし、メカニズムを提案し、仮説をストレステストできます。

　DOEの国立研究所は、これら2つの信念の交差点に独自に位置しています。世界で最も洗練された科学インフラの一部を運営し、より良い推論とより良いコンピューティングが科学の進歩と社会的利益に直接結びつく問題に取り組む専門家を集めています。

Anthropic:Claudeと専門チームによる3領域への注力

　AnthropicはDOEとの複数年パートナーシップを発表し、Genesis Missionの一環として、AIを活用して米国の科学リーダーシップを確固たるものにするDOEのイニシアチブに参加します。このパートナーシップは、米国のエネルギー支配、生物・生命科学、科学生産性の3つの領域に焦点を当てており、米国の17の国立研究所すべてで行われている研究に影響を与える可能性があります。

　Anthropicの最高科学責任者であるJared Kaplanは、「Anthropicは、AIが研究そのものに変革的な進歩をもたらせると信じる科学者によって設立されました。Genesis Missionは、その信念が試される種類の野心的で厳格なプログラムです。私たちは、すべての人に利益をもたらす科学を推進するお手伝いができることを光栄に思います」と述べています。

　AnthropicはDOEの研究者に、Claudeとエンジニアチームの両方へのアクセスを提供し、以下を含む専用ツールを開発する計画です:

DOEの最優先課題のためのAI「エージェント」(行動を起こすモデル)
Claudeを科学機器やツールに接続するModel Context Protocolサーバー
関連する科学ワークフローに関する専門知識を持つClaude Skills

　Claudeは以下の分野で大きな進歩を促進できる可能性があります:

エネルギー支配: 米国のエネルギー拡大を妨げる許可審査プロセスの迅速化から、原子力技術の最先端での研究支援、国内エネルギー安全保障の強化まで、幅広いタスクを支援できます。
生物・生命科学: 将来のパンデミックや生物学的脅威検出のための早期警戒システムの開発を支援し、創薬と開発のスピードを加速するために使用できます。
科学生産性: 50年分のDOE研究にアクセスする能力を持ち、この文脈を使用して戦略的に重要な領域での研究サイクルを加速し、試すべき新しいアイデアや、人間が見逃したかもしれない古いデータのパターンの形で、十分な情報に基づいた研究支援を提供できます。

　Anthropicは、DOEとの既存の取り決めを拡大して、米国の研究機関全体でAIを使用する次の章を構築することを目指しています。過去のDOEとのプロジェクトには、国家核安全保障局との核リスク分類器の共同開発や、Lawrence Livermore国立研究所でのClaudeの展開が含まれます。現在のDOEとの取り組みから学ぶことで、AIと人間の研究者がどのように協力できるかのモデルを開発し、それを研究者が使用するAIツールの開発にフィードバックできるようになります。

科学研究におけるAI活用の意義と課題

　3社の発表を統合すると、Genesis Missionは単なる個別のAIツール提供ではなく、米国の科学研究インフラ全体にAIを組み込む包括的な取り組みであることが分かります。各社が異なる強みを持ち寄っています:Google DeepMindは科学特化型モデルの実績、OpenAIは研究環境への統合ノウハウ、AnthropicはClaudeのコンテキスト理解能力と安全性への配慮です。

　この取り組みが注目される理由として、いくつかの要素が考えられます。

　第一に、国家レベルでのAI活用が、個別の研究プロジェクトではなく、研究インフラ全体の生産性向上を目指している点です。17の国立研究所全体にAIツールへのアクセスを提供することで、エネルギー、材料科学、生命科学、気候科学など多様な分野で同時並行的に研究が加速される可能性があります。

　第二に、産学官連携の新しいモデルが形成されつつある点も重要です。民間企業が開発した最先端AIモデルを、公的研究機関が保有する膨大なデータ、実験施設、専門知識と組み合わせることで、単独では達成困難な科学的ブレークスルーが期待されています。AlphaFoldの成功事例が示すように、こうした協力関係は既に具体的な成果を生み出しています。

　第三に、AI分野での国際競争という文脈も見逃せません。各社の発表では、米国の科学リーダーシップの維持が強調されており、Genesis Missionは技術面だけでなく、戦略面でも重要な意味を持つと考えられます。

　一方で、課題も存在すると思います。AIモデルの信頼性と安全性の確保は重要な論点です。OpenAIがLos Alamos国立研究所と協力してバイオサイエンス分野でのAI利用の安全性評価を開発していることは、こうした懸念への対応の一例と言えます。また、研究者がAIツールを効果的に使用するためのトレーニングや、AIが生成した仮説や結果の検証方法の確立なども、実用化に向けた課題になる可能性があります。

　さらに、50年分の研究データへのアクセス(Anthropic)や膨大な文献の統合(Google DeepMind)といった機能は、データプライバシーや知的財産権の管理という新たな論点を提起するかもしれません。

まとめ

　Google DeepMind、OpenAI、Anthropicの主要AI企業3社が米国エネルギー省のGenesis Missionに参加することで、科学研究へのAI活用が国家プロジェクトとして本格化しました。各社は専門AIモデル、先端推論モデル、コンテキスト理解能力など、それぞれの強みを活かした貢献を計画しています。17の国立研究所全体でAIツールが利用可能になることで、エネルギー、生命科学、材料科学など多岐にわたる分野での研究加速が期待されます。産学官連携の新しいモデルとして、また国際的なAI競争の文脈でも、この取り組みの今後の展開が注目されます。