メリーランド大学が担う、OSINTとLLMで「人口の複雑さ」をモデル化する国防総省の意思決定支援研究 ― 連邦契約（USAspending）

この契約は、政府機関が大学に研究を委託する典型的な形をとっている。発注元の国防総省ワシントン本部サービス局は、国防総省本部の運営・管理を支える組織で、その一部門が外部の専門知を取り入れるために大学と契約を結んだ。受注者であるメリーランド大学カレッジパーク校は、首都ワシントンに近接する州立の研究大学で、こうした政府連携の研究を担う場として位置づけられる。

研究テーマの中心にあるのが、OSINT（オシント＝公開情報に基づく情報収集。新聞・公的記録・ウェブ上の情報など、誰でも入手できる情報源から知見を得る手法）と、PAI（一般に入手可能な情報）である。これらをAIツールや大規模言語モデル（LLM＝大量の文章で訓練され、自然言語の生成や分析ができるAI）と組み合わせ、「人口の複雑さ」をモデル化して意思決定支援につなげる、というのが原文に示された目的だ。LLMを政府の分析業務に研究応用しようとする動きの一例にあたる。

この契約が示すのは、急速に普及した生成AIや大規模言語モデルを、政府がどの業務領域で、どのように使えるかを慎重に「研究」段階から検討している点である。実運用ではなく研究契約という枠組みは、有用性と限界の両方を見極める意図と読める。公開情報の分析や人々に関するモデル化を扱うテーマであるため、プライバシーや情報の扱いをめぐる論点が一般論として伴いうるが、この契約の具体的な対象範囲・手法・成果物については原文に記載がなく、ここで断定はできない。

横断的に見ると、本件は連邦政府全体で進むAI調達・AI研究の流れの中に位置づけられる。USAspendingで公開される一件の契約から、政府がどの技術を、どの大学と、どの程度の規模で検証しているかをたどることができ、税金の使途と技術政策の方向性を市民が把握する手がかりとなる。