米エネルギー省、Genesis Mission初回278プロジェクトを選定 - Google・Microsoft・Metaが計算資源とモデルを提供

米エネルギー省（DOE）は2026年7月22日、AIで科学研究を加速する国家事業「Genesis Mission」の初回公募で選定した278プロジェクトを発表した¹。内訳は大学主導が168件、DOEと国家核安全保障局（NNSA）の国立研究所主導が87件、企業19件、非営利団体4件で、原子力エネルギー、重要鉱物の抽出、チップ設計、商用核融合といった領域が対象になる¹²。

発表に合わせて主要AI企業の関与も明らかになった。GoogleはAIトークン・クラウドクレジット4,000万ドル分の提供を表明し³、MicrosoftはAzureとAIコンピューティングのクレジット4,000万ドルとエンジニアリングサービス2,000万ドルを提供すると報じられている²。Metaはオープンソースの画像認識モデルを国立研究所の旗艦プロジェクトに展開済みだ⁴。「AI for Science」が個別企業の取り組みから国家プロジェクトの規模に移る動きとして注目される。

Genesis Missionとは: 科学的発見のペースを10年で2倍に

Genesis Missionは2025年11月にホワイトハウスが開始した国家的取り組みで²、AIを活用して米国の科学的発見のペースを10年以内に2倍にすることを目標に掲げる³。DOEは発表文で、この事業を「米国の科学的能力、高度なAI、高性能コンピューティング、そして一流の研究者を結び付け、科学的発見の進め方そのものを変革する」取り組みだと説明している¹。Chris Wrightエネルギー長官は「米国に大胆なアイデアや優秀な科学者が不足しているわけではなく、Genesis Missionへの反応がそれを証明している。本日選定された278プロジェクトは、我が国の科学の営みの最良の部分を体現している」とコメントした¹。

初回選定には16のDOE・NNSA国立研究所、142の大学、157の企業、13の非営利団体を含む機関が参加する¹。また、Genesis Missionのコンソーシアムメンバーからは総額5億ドルを超える貢献が確保されたと報じられている²。

Googleの貢献: AlphaFold 3からGemini for Governmentまで

GoogleはDOEのGenesis Mission Summit 2026で、研究者向けに4,000万ドル分のAIトークンとクラウドクレジットを提供すると発表した³。提供内容には、同社の科学向けAIツール群へのアクセスが含まれる。高度なアルゴリズム設計を行うGeminiベースのコーディング・発見エージェント「AlphaEvolve」、タンパク質など生体分子の構造と相互作用を予測する「AlphaFold 3」、DNA変異の影響を解析する「AlphaGenome」、AI気象予報の「WeatherNext」、地球観測の基盤モデル「AlphaEarth Foundations」だ³。

加えて、DOE国立研究所の数万人規模のユーザーに対し、政府向けの「Gemini for Government」のシートとトークンを1年間提供する³。すでに現場での効果も報告されており、National Laboratory of the Rockiesでは計測機器へのGemini導入により、顕微鏡のキャリブレーション時間が90分超から約13分へと8倍高速化されたという³。Googleは2025年12月時点でGenesis Missionへのコミットメントを表明しており³、今回はその具体化にあたる。

Metaの貢献: SAM 3とDINOv3を300基のGPUに展開

Metaは7月21日、旗艦プロジェクトの一つ「SYNAPS-I」に自社のオープンソースAIモデル2つを提供したと発表した⁴。画像内のオブジェクトの輪郭をピクセル単位で切り出す「Segment Anything Model 3（SAM 3）」と、ラベルなしデータから視覚パターンを学習する自己教師あり視覚モデル「DINOv3」だ。両モデルは科学画像データでファインチューニングされ、国立スーパーコンピューティング施設の300基のA100 GPUに展開されている⁴。

SYNAPS-Iはローレンス・バークレー国立研究所が主導し、Argonne・Brookhaven・Oak Ridge・SLACの各国立研究所から計60人の研究者が参加する⁴。SAMが精密な境界の切り出しを、DINOが全体の文脈理解を担うパイプラインにより、従来はタイムステップあたり専門家1カ月分の手作業のアノテーションを要した実験画像の解析が、データ取得から意味ラベル付きの3Dボリューム完成まで約15分に短縮されたとしている⁴。

個別の動きが「国家規模の分業」へ組み上がった

AIと科学研究の結びつきは今年に入り急速に太くなっている。民間では英CuspAIが材料探索のために4.5億ドルを調達し45社超の「AI Materials Foundry」を始動したほか、Google自身もGemini 3.6 Flash系モデルの発表と並行して科学向けツール群の整備を進めてきた。Genesis Missionの対象領域には原子力や核融合が含まれており、AIのエネルギー需要と電源確保が表裏一体になっている状況は次世代原子炉スタートアップOkloの記事でも取り上げたとおりだ。

今回の発表は、こうした個別の動きが「国立研究所のインフラ＋大学の研究力＋民間のAIモデル・計算資源」という国家規模の分業体制に組み上がったことを示している。

研究開発と調達の新しい接点

日本の読者にとって直接の参加機会は限られるが、この動きには2つの実務的な意味がある。第一に、AlphaFold 3やSAM 3のような科学向けAIモデルが、国家プロジェクトの検証を通じて実用ツールとして枯れていくことだ。素材・創薬・製造の研究開発部門にとって、これらのツールの成熟は自社での採用判断の材料になる。第二に、米国のAI政策が輸出規制や制裁のような「守り」だけでなく、科学インフラへの大規模投資という「攻め」でも進んでいることだ。研究計算資源の調達やパートナー選定の際には、こうした国家プロジェクトと主要AI企業の結び付きを前提として織り込む必要がある。

DOEは今後、選定プロジェクトの進捗に応じて成果を公開していくとみられる。個々のプロジェクトの成果が出てくる段階で、改めて取り上げたい。