OpenAIは戦場に立つのか？──米国防省と各省庁で使われるAIの役割
2025年6月、OpenAIは米国国防総省（DoD）と国家安全保障用の「フロンティアAI」プロトタイプを開発するために1年間2億ドルのパイロット契約を獲得したという報道があったので深掘りし、続いてAI.govにおける他のAIベンダーの参入状況も深掘りしていく。
OpenAIの2億ドルの防衛契約 – 任務の範囲と性質
国防総省の契約発表によると、このプロジェクトは「戦闘と企業活動の両分野における重要な国家安全保障上の課題」にまたがっている。しかし、重点は探索的および支援的な応用にあり、直接的な戦場制御や兵器配備には当てはまらない。OpenAIからの発表では、国防総省の行政運営の改善を強調し、軍人やその家族の医療へのアクセス支援、プログラム/調達データの分析の効率化、積極的なサイバー防御の支援といった例を挙げている。これらは基本的に、自律的な戦闘機能ではなく間接的な分析サポート役割（例：データ分析、意思決定サポート、プロセス自動化）との事だ。
武器の開発や使用を禁じる利用方針にプロジェクトを合わせた
注目すべきは、OpenAIが発表の中で「戦闘」への言及を意図的に省き、 OpenAIの技術を武器の開発や使用に使うことを禁じる利用方針にプロジェクトを合わせたことだ。すべてのユースケースはOpenAIのガイドラインに準拠する必要があり、以前は「軍事および戦争」アプリケーションさえ禁止されていました。
戦略シミュレーションと広報援護はするが軍隊制御はしない
実際には、この契約は非運動AIアプリケーション、例えば戦略シミュレーション、脅威分析、作戦計画支援、ロジスティクス、管理ワークフローの改善などに重点を置くことになる。ブルームバーグによると、この契約は国防総省がAIを活用してどのように作戦を強化できるかを見極めるための「さまざまな管理およびセキュリティタスク」を目的としているという。OpenAIのシステムが迎撃ミサイル、兵器、あるいは戦場部隊を直接制御するという兆候はない。実際、言及されている初期の成果には、軍人向けの医療ナビゲーションやサイバー防衛ツールなどが含まれている。
自律型戦闘AIの開発を目的とするものではない
要約すると、OpenAIと国防総省による2億ドル規模のパイロットプロジェクトは、人間の意思決定とバックオフィスの効率性を向上させるプロトタイプソリューションを目指したものであり、自律型戦闘AIの開発を目的とするものではない。これは、部隊の直接指揮や実弾射撃システムではなく、ウォーゲーム、情報集約、サイバーセキュリティ監視といった用途を模索する分析・計画支援の取り組みだ。
この契約の活動の中核は間接的な支援役割
この焦点は、OpenAIの安全方針の制約と、国防総省がAIをまず非致死的能力に慎重に統合する必要があるという必要性と一致している。契約書における「戦闘ドメイン」という用語は、改善された情報システムとシミュレーションを通じて戦闘員を支援することを指し、AIが兵士や迎撃機の役割を担うことを指すものではない。あらゆる兆候から、この契約の活動の中核は間接的な支援役割（戦略、分析、意思決定支援）であり、直接的な致死的自律性は含まれていないことがわかる。
AI.gov「マルチモデルニュートラル」プラットフォーム – ベンダー機関の割り当てと役割
米国政府の新しいAI.govプラットフォーム（いわゆる「政府効率化局」傘下のGSAの技術変革サービスによって開発）は、連邦政府機関向けのベンダー中立のマルチモデルAIエコシステムとして設計されている。
複数の主要AIモデルを統合し、さまざまな機関政府機関に対応
単一のAIプロバイダーに依存するのではなく、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、Cohereなどの複数の主要なAIモデルを統合し、さまざまな機関やユースケースに対応する。
このアプローチは、政府機関が利用するための競争力のあるアメリカのAI市場を育成するというホワイトハウスのガイダンスと一致している。主要なAIベンダーがどのように活用されているか、どの機関をサポートしているか、そして主な役割（例付き）は以下のとおり。
OpenAI (ChatGPT / GPTモデル)
主要機関：特に国防総省(CDAOパイロットを通じて)と「ChatGPT Gov」を介した様々な民間機関を担当。AI.govイニシアチブの下、OpenAIのモデルは安全な政府クラウドで提供され、機密データに対するFedRAMP認可を受けている。
ユースケース／役割：OpenAIのGPT-4/ChatGPTは、文書の作成、情報の要約、コーディング支援、顧客サービスチャットボットといった自然言語タスクに利用されている。例えば、USAIDはChatGPT Enterpriseの最初の連邦政府クライアントであり、管理業務の負担軽減とパートナーシップワークフローの簡素化に活用している。さらに、9万人以上の政府職員が、文書の翻訳、要約の作成、政策メモの草稿作成、コードの記述、簡単なアプリケーションの構築などの業務にChatGPTを使用している。
組み合わせ例：国防総省（CDAO）×OpenAI – GPTベースのシステムを導入し、軍事事務処理を効率化し、物流やサイバー防衛などの分野で意思決定支援を提供する。
Anthropic (Claude models)
主要機関：国防総省および情報機関のパートナー。アントロピックは、パランティアのFedStartやAWS GovCloudなどのプログラムを通じて、クロードAIを「数百万人の連邦職員」に提供している。2025年6月、アントロピックは米国の国家安全保障機関（軍事および情報機関）向けに特別にカスタマイズされたClaude Govをリリース。
ユースケース/役割: Claude Govは機密作業に対するガードレールが緩く、長い文書や機密文書の分析に優れているため、脅威評価、情報分析、戦略計画に適している。Anthropicは、Claudeが文書のレビューや準備を効率化し、データインサイトによる政策立案を強化し、さらには政府向けの現実的なトレーニングシナリオを作成するのに役立つと述べている。重要なのは、Anthropicがポリシーの例外を設け、Claudeを法的に認可された情報活動（例えば、人身売買ネットワークの特定、秘密の影響力キャンペーンのフラグ付け、差し迫った軍事行動の警告など）に使用できるようにしたことだ。これらのタスクは、CIA、NSA、国防総省の諜報部などの機関のアナリストをサポートする。
組み合わせ例：諜報機関 × 人類学的なClaude- 諜報機関がClaudeを活用して機密報告書から脅威のパターンを精査し、アナリストが諜報評価を行うのを支援する。（Claudeは機密パイロットの下で米国の国家安全保障機関の「最高レベル」にすでに配置されている。
Google DeepMind（Google Cloud AI）
主要機関：googleクラウド（GSAなど）を介した機関横断的なサポート。防衛および民間セクターとのパートナーシップを構築。GoogleはAI.govプラットフォームの主要クラウドプロバイダーである。流出したAI.govの文書には、機関がOpenAIやAnthropicのAIモデルに加えてGoogleのAIモデルを利用できる「オールインワンAPI」が示されている。
ユースケース／役割：Googleは、連邦政府の顧客にインフラストラクチャと独自の生成モデル（Vertex AI経由のPaLMなど）を提供している。主な役割の一つは、他のモデルの安全かつスケーラブルな導入を可能にすることだ。例えば、Google Public SectorはAnthropicおよびPalantirと協力し、政府機関向けにClaudeをGoogle Cloud上でDoD Impact Level 5（IL5）のセキュリティでホストした。これにより、国防総省などの機関は、FedRAMP High/IL5認定のクラウド環境でClaudeを使用できるようになる。GoogleのAIサービスは、コード生成、データ分析、政府機関における知識管理といった業務を支援することがでる。例えば、Googleのツールは、不正行為の検出、契約書のレビュー、さらには連邦政府機関向けのソフトウェア（「AIコーディングエージェント」）の生成までを想定している。
組み合わせ例: GSA/TTS × Google – GSAのAI.govチームがGoogleのPaLMモデルとクラウドサービスを統合し、あらゆる機関（IRS、SSAなど）がAIを使用して、一般向けのチャットボットサービス、コンプライアンスチェックの自動化、大規模データセットの分析などのタスクを実行できるようにする。AI.govのビジョンには、IRSのクエリなどのサービスで市民を支援するAIチャットボットが含まれており、これはGoogleのマルチモデル設定のこれらの大規模言語モデルの1つに依存する可能性がある。
Meta（Llamaファミリーモデル）
主要機関：防衛省および高セキュリティのオンプレミス環境を必要とするあらゆる機関。MetaのオープンソースLLaMAモデルは、AI.govのマルチモデルラインナップの一部だ。
2025年6月、MetaのLlama 3（8Bおよび70B）は、 AWS GovCloud経由でFedRAMP HighおよびDoD IL4/5の認証を取得し、安全な環境における柔軟性が高く評価されている。washingtontechnology.comwashingtontechnology.comこれは、機密扱いではないものの機密扱いではないデータ（国防総省のコンポーネントを含む）を扱う機関が、隔離された機密ネットワークにLlamaベースのAIを導入できることを意味する。
ユースケース／役割：Metaのモデルは、ミッションクリティカルなアプリケーションを、切断された環境や安全な環境で低コストで実行できるようにする。washingtontechnology.com政府機関は、これらのオープンモデルを独自のデータで微調整し、社内でカスタムAIソリューションを構築でる（例えば、機密情報レポートや内部政策文書を用いてAIをトレーニングし、データを外部に持ち出すことなく運用するなど）。AWS/Metaによると、GovCloudにおけるLlamaのタスクには、「API間のコンプライアンスを簡素化し、その基盤の上にカスタムAIモデルを構築する」ことが含まれる。washingtontechnology.comメタはまた、国防総省と技術プロジェクトで直接関わっている。例えば、米陸軍は、以前のマイクロソフトとの取り組みが失敗した後、兵士向けの拡張現実戦闘ゴーグルを開発するために、防衛企業アンドゥリルとメタと契約した。これは、Metaが防衛請負業者として（法学修士課程にとどまらず）役割を拡大していることを浮き彫りにしている。
組み合わせ例：米陸軍 × Meta – 陸軍はMetaのReality LabsおよびLlama AIと協力し、AR戦場アシスタントを開発している。ARシステムにLlama AIモデルを組み込むことで、戦場の兵士にリアルタイム翻訳や情報オーバーレイを提供できます（Metaの技術を戦闘支援に活用）。
もう一つの例：国防総省の研究室 × Meta's Llama – 国防総省のユニットがLlama 70Bをセキュアサーバーに導入し、技術文書を分析したり、内部でシナリオをシミュレーションしたりすることで、完全に制御できるオープンモデルの恩恵を受けている。washingtontechnology.com。
Cohere
主要代理店：プラットフォーム全体で利用可能（認証待ち）。小規模なLLMベンダーであるCohereは、AI.gov APIドキュメントに提供されているモデルの1つとして記載。他のモデルとは異なり、Cohereのモデルはリーク時点ではまだFedRAMP Highの承認を取得していなかった。にもかかわらず、Cohere組み込むことは政府がその機能に興味を持っていることを示している。
ユースケース／役割：Cohereのモデルは、分類、要約、企業向け会話型AIなどの自然言語処理タスクに特化している。AI.gov内では、Cohereモデルは、文書分類、パブリックコメントの感情分析、日常的なレポートの作成などのタスクに使用される可能性がある。基本的に、テキスト生成と分析のための追加オプションを提供することで、1つのモデルへの過度の依存を避ける。
組み合わせ例：司法省 × Cohere – 司法省のアナリストは、（承認されれば）Cohereのプラットフォームを使用して、他のモデルの代わりとして、法的文書を迅速に分析したり、規制に関するパブリックフィードバックを精査したりすることができる。Cohereの特定の機関への導入は公に確認されていないが、AI.govチームがそれを組み込む意図は、マルチベンダーの多様性への取り組みを示しており、機関がタスクやデータの機密性に最適なモデルを選択できるようにする。
アメリカ政府のMicrosoftベースからの脱却
OpenAIやAnthropic、Google、Meta、Cohereといった「モデル提供ベンダー」がAI.govに選定された一方で、Microsoftの名前は明確に外されている。これは単なる偶発的な選択ではなく、行政基盤における戦略的な分水嶺である。つまり、アメリカ政府はMicrosoft CopilotのようなOffice依存型AI環境からの脱却を図っている。
ブラックボックス化したCopilotは敬遠された
CopilotのようにOffice製品にAIを付加した構成は、その仕組みの内側がブラックボックス化しており、プロンプト構造や生成根拠がユーザーには可視化されない。この不透明性は、再現性や監査可能性が重視される行政分野では致命的な欠点となる。そのため、政府機関は操作の自由度が高く、プロンプト単位で明示的に制御できるLLM APIベースの環境を選好している。
アメリカ政府はOfficeスイートの支配から脱却
実際、AI.govにおける導入モデルは、Microsoft製品の延長線ではなく、モデルそのものを直接統治ツールとして扱う構成にシフトしている。AnthropicのClaudeやOpenAIのGPTは、SlackやNotionといった非Microsoft系の業務ツールや、省庁独自のUI・クラウド環境に組み込まれ、個別業務に特化した形で運用されている。これはOfficeスイートの支配から脱却し、より柔軟で分散的なAI運用モデルへの移行を意味している。
Copilot for Governmentを政府に提案するも導入未定
Microsoftも「Copilot for Government」として政府向けのAI支援製品を展開してきたが、連邦政府の中核的なAIインフラには選ばれていない。その背景には、OpenAIやAnthropicのモデルに比べ、プロンプト設計の自由度やカスタマイズ性能、応答精度の点で明確な差があったとされている。結果として、Copilotは民間中堅企業や教育機関などにおける導入にとどまり、公共部門では主導的地位を得ることができなかった。
アメリカ政府内ではAI人材の質的変化
また、アメリカ政府内ではAI人材の質的変化も進んでいる。従来の「Officeを使える人材」ではなく、「プロンプト設計やLLMのRAG構成に長けた人材」が政策決定支援や文書自動化の中核を担うようになってきた。彼らはもはやExcelマクロの延長で業務を回すのではなく、ClaudeやGPTに対して高度なコンテキストを与え、行政判断の補助装置として活用している。理由の説明が可能で、出力の責任を持てるAIこそが今後の行政AIとして求められている。
アメリカの各区省庁はMicrosoft OfficeにAIを後付けするという発想は却下、Officeその物も導入取りやめ
つまり、Microsoft OfficeにAIを後付けするという発想は、すでにアメリカの行政基盤の主戦場からは降ろされた。いま政府が求めているのは、モデルそのものを行政アーキテクチャの中枢に据えた構成であり、その中でプロンプト・知識・権限が再設計されている。米国の官庁は、AIを「添え物」ではなく「制度運用の核」として使う段階に入りつつある。
