米国科学技術イノベーションニュース

NEXTGOV/FCWは12月11日、運輸省（Department of Transportation）がエージェント型人工知能（AI）を導入する計画と報じた。一定の自律性を持って行動するエージェント型AIの技術を組織の中核に据える意向で、苦情管理や補助金申請の審査、天候や交通データのリアルタイム分析へ活用する。エージェント型AIの導入は、食品医薬品局（Food and Drug Administration：FDA）や国防総省（Department of Defense）、内国歳入庁（Internal Revenue Service : IRS）でも進んでおり、政府全体でAI活用による業務効率化の動きが加速しているという。一方で、同技術は従来の生成AIの能力を超えるとされ、導入には人間同様、同省のルールに遵守する必要があると指摘されている。また関係者らは、自律技術の導入によるセキュリティやアカウンタビリティ、既存の偏見を増幅する可能性への懸念も示し、職員のAI利用における適切な教育も重要な課題であると言及している。 NEXTGOV/FCW “Transportation planning to expand its use of agentic AI capabilities” (12/11/25) https://www.nextgov.com/modernization/2025/12/transportation-planning-expand-its-use-agentic-ai-capabilities/410082/?oref=ng-skybox-hp

JPモルガン・チェース銀行（JPMorganChase）は10月13日、国家安全保障と経済強化に向け、1.5兆ドルを投入すると発表した。同行が推進する「セキュリティ・レジリエンス強化イニシアチブ（Security and Resiliency Initiative）」において、10年間に亘って国内企業へ最大100億ドルの直接株式投資を行うという。ジェイミー・ダイモン会長兼CEO（Jamie Dimon）は「重要鉱物や製造業など信頼性の低い供給源に過度に依存した国を建て直すために、経済の強靭化に向け迅速な投資と規制緩和が必要だ」と述べ、「米国は今こそ団結すべき」と呼びかけた。主に供給網・先進製造（重要鉱物、医薬前駆体、ロボティクス）、防衛・航空宇宙（防衛技術、無人システム）、エネルギー（バッテリー蓄電、電力網強化）、先端技術（AI、サイバーセキュリティ、量子コンピューティング）領域を重点に置き、既存融資を1兆ドルから最大1.5兆ドルへ拡大する。これに伴い、専門家を増員し、外部諮問委員会も設置する予定で、政策提言や地政学センター分析を活用し成長を加速させるという。 JPMorganChase “JPMorganChase Launches $1.5 Trillion Security and Resiliency Initiative to Boost Critical Industries” (10/13/25) https://www.jpmorganchase.com/newsroom/press-releases/2025/jpmc-security-resiliency-initiative 参照記事：Axios “New 10-year plan aims to strengthen America’s critical industries” (12/11/25) https://www.axios.com/sponsored/new-10-year-plan-aims-to-strengthen-americas-critical-industries

州科学技術研究所（State Science & Technology Institute: SSTI）は12月10日、1998年から2023年の各州の科学工学（S&E）論文数が、100万ドル当たりの論文作成がほぼ8本から3本超に減少したと発表した。学術研究開発（R&D）投資額や博士者数で標準化したデータによると、研究費の増加が論文数を上回り、特にデラウェア州（-75%）やメイン州（-72%）などで減少幅が大きく、カリフォルニア州（-60%）やテキサス州（-58%）も全国平均を下回った。SSTIは「研究費の高騰や資金・出版のタイムラグ」が要因として指摘している。一方、インフレ調整後で見ると全国では21%減にとどまり、プエルトリコ（107%）やアイダホ州（34%）で増加した。さらに、科学・工学・保健（SEH）博士1,000人当たりの論文数は全国で13%増加し、ノースダコタ州（110%）では顕著な結果となった。データは国家科学工学統計センター（National Center for Science and Engineering Statistics：NCSES）のスコーパス（Scopus）ベースで算出された。 SSTI “Useful Stats: A standardized look at state-level academic S&E article output” (12/10/25) https://ssti.org/blog/useful-stats-standardized-look-state-level-academic-se-article-output

サイエンス誌（Science）は12月10日、国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Projects Agency: DARPA）が人工知能（AI）ツールを活用し、感染症などの流行性疾病の拡大を数日でモデル化することを可能にしたと報じた。2022年に開始した2,940万ドルの科学的知識抽出・モデリング自動化プロジェクト（Automating Scientific Knowledge Extraction and Modeling : ASKEM）プログラムには、大学・企業・政府ラボの9チームが参加し、従来人の手で行われていた数百万行に亘る疫学モデルのブラックボックス・コード調整をAIに置き換えることにより、科学者はコード不要で編集・更新作業を行うことが可能になった。ミトレ社（MITRE）社のテストでは、インフルエンザ・RSV・COVID-19の同時感染モデルや肝炎Aワクチン効果モデルを従来の手法よりも83％速く作成したという。主要ツールのテラリウム（Terarium）はギットハブ（GitHub）上で無料公開されており、保健・国防・情報機関への展開も検討されている。 Science “U.S. military funds AI tools to speed modeling of viral outbreaks” (12/10/25) https://www.science.org/content/article/u-s-military-funds-ai-tools-speed-modeling-viral-outbreaks

太陽エネルギー産業協会（Solar Energy Industries Association: SEIA）は12月11日、マサチューセッツ州における2030年までの太陽光発電と蓄電拡大計画実施により、年間3億1,300万ドル以上のコスト削減が可能となると報告した。シナプス・エナジー・エコノミクス社（Synapse Energy Economics）の分析によると、計画通りにいけば、電気料金やガス使用量削減だけでなく冬季（11月から3月）の電力確保にもつながるという。特にニューイングランド州域では6億8,400万ドルの経済的利益を見込んでおり、冬季に発生する回避コスト44%を確保することが可能で、天然ガス使用量も現在の電力セクターのガス使用量25%に相当する、290億立方フィートが削減できる。さらに2030年には160万メトリックトン（Mt）のCO₂排出削減（約35万台の排出量に相当）が達成される見込みで、冬季ピーク時の需要の約11%を太陽光と蓄電で賄うことが可能となるという。 SEIA “REPORT: Solar and Storage Could Provide More than $313 Million per Year in Consumer Savings by 2030, Cut Gas Use, and Strengthen Winter Reliability” (12/11/25) REPORT: Solar and Storage Could Provide More than $313 Million per Year in Consumer Savings by 2030, Cut Gas Use, and Strengthen …
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政府説明責任局（Government Accountability Office: GAO）は12月11日、国防総省（Department of Defense）の兵器システム試験・評価政策に先進企業の手法を取り入れて、兵器開発を迅速化することができると提言した。同省の兵器システム開発・取得計画を分析し、現行の取り組みが製品開発における主要な先進的手法が十分に反映されていないと指摘している。具体的には、テスターを取得戦略に早期参画させること、デジタルツインやデジタルスレッドを活用した統合的・反復的試験計画を策定すること、ユーザーの継続的な意見を取り入れる仕組みを設けるなど13件の勧告を行っており、デジタル・エンジニアリング・ツールの活用や高度な技術を持つ人材の育成も必要であるとしている。また、同省のプロジェクトは多額の支出を伴うものが多く、これらの不備が兵器取得の効率化を妨げているとも指摘した。これに対し国防総省は、13件の勧告のうち7件に同意、5件に部分的同意、1件に不同意を示したが、GAOは全勧告の妥当性を強調している。 GAO ” Weapon Systems Testing: DOD Needs to Update Policies to Better Support Modernization Efforts” (12/11/25) https://www.gao.gov/products/gao-26-107009

政府説明責任局（Government Accountability Office: GAO）は12月11日、商務省（Department of Commerce）が40の半導体プロジェクトに309億ドルを支援したと発表した。最先端のロジックチップ製造など供給網強化に向け、2024年9月から2025年7月までの期間、19社に対し直接資金309億ドルと2社に55億ドルの直接融資を行った。プロジェクト選定にあたり、資金額の設定で企業の利益が過剰にならないよう配慮し、40プロジェクトのうち27で「アップサイド・シェアリング契約」を導入した。企業の利益が一定の基準を超えた場合、その利益の一部を政府と共有する仕組みで、同省は先端ロジックチップ製造における米国の世界シェアを2030年に20%まで拡大させることを目標にしている。各企業は2033年までにプロジェクトを完了する予定で、独自に設定した161の段階的な達成目標に基づき、進捗管理を行なっており、うち24がすでに報告済みという。なお、アリゾナ州では先端ロジックチップ製造施設が2025年6月に完了認証を受けている。 GAO ” Semiconductors: Information on Projects Funded to Strengthen U.S. Supply Chain” (12/11/25) https://www.gao.gov/products/gao-26-107882

国立科学工学技術統計センター（National Center for Science and Engineering Statistics：NCSES）は12月11日、2024年度の州政府機関の研究開発（R&D）への支出が、前年度比11％増の33億ドルになったと発表した。内訳は、州政府自身による資金が26億ドルと全体の78％を占め、連邦政府からの資金は7億2,700万ドルと22％となった。分野別では、健康関連のR&Dが44％と最も大きく、環境・天然資源（18％）、エネルギー（15％）が続いた。20の州政府機関だけで、全体の58％の支出を占め、特に、カリフォルニア州（6億9,400万ドル）、テキサス州（2億6,200万ドル）、フロリダ州（2億6,200万ドル）、ニューヨーク州（1億6,800万ドル）、ニュージャージー州（1億1,000万ドル）などの州政府機関が大きな役割を果たした。また、インフレ調整後の実質額でも、前年度比8.0％増となり、州政府のR&Dへの取り組みが強化されていることが示された。 NCSES “State Government Agencies’ Expenditures for R&D Increase 11% from FY 2023 to FY 2024” (12/11/25) https://ncses.nsf.gov/pubs/nsf26303

商務省（Department of Commerce）傘下の米国標準技術局（National Institute of Standards and Technology）は12月11日、ボルドリッジ業績優秀プログラム（Baldrige Performance Excellence Program）の運営を、2026年度から民間の業績優秀連盟（Alliance for Performance Excellence）とボルドリッジ財団（Baldrige Foundation）に移管すると発表した。より多くのリソースへのアクセスを広げ、同プログラムの規模拡大につなげる。優れた業績と組織のレジリエンス強化に向けた強力な基盤構築を狙いとするもので、ボルドリッジ・エクセレンス・フレームワーク（Baldrige Excellence Framework）とボルドリッジ賞（Baldrige Award）の選考プロセスにおける最終的な責任は、引き続きNISTと商務省に帰属する。1988年に設立された同プログラムは、製造業やサービス業、医療、教育などの組織の業績改善に貢献してきた歴史があり、今回の移管により、国の競争力強化と生活の質の向上へのさらなる貢献が期待されている。 NIST “Department of Commerce Announces Transition of Baldrige Performance Excellence Program” (12/11/25) https://www.nist.gov/news-events/news/2025/12/department-commerce-announces-transition-baldrige-performance-excellence

エネルギー省（Department of Energy）が支援する「先端コンピューティングを通じた科学的発見（Scientific Discovery Through Advanced Computing: SciDAC）」研究所の傘下の一つとして、パシフィックノースウェスト国立研究所（Pacific Northwest National Laboratory: PNNL）の「領域科学の学習加速研究所（Learning-Accelerated Domain Science (LEADS) institute）」が選出された。PNNLのコンピュテーショナル数学（Computational Mathematics）部門のリーダーであるパノス・スティニス氏（Panos Stinis）が、LEADS研究所のディレクターに就任する。他にも、学術機関や国立研究所など14機関の研究者がLEADS研究所の指導部に参画する。LEADS研究所の主要な焦点は、科学的機械学習を様々な専門分野における科学者が利用できるようにすることである。 Pacific Northwest National Laboratory “PNNL Leads the Latest SciDAC Institute” (12/10/25) https://www.pnnl.gov/publications/pnnl-leads-latest-scidac-institute