10月8日、IEEE Spectrumが「AI Steps Into Nuclear Power Plants, and Workers Are Letting It in」と題した記事を公開した。この記事では、人材不足と制度的複雑性に悩む原子力発電所へのAI導入が急速に進んでいる実態について詳しく紹介されている。
「原子力版ChatGPT」が米国の原発に広がっている
原子力発電所のコントロールルームは、AIが最も遠い場所に思えるかもしれない。ところが現実はまったく逆だ。
米国の94基ある原子炉のほぼ全てに対して、AIの導入機会が提供され、そのほとんどが受け入れた。
2025年8月、カリフォルニア州のスタートアップAtomic Canyonは、原子力産業向けバーチャルアシスタント「NIVA（Nuclear Industry Virtual Assistant）」をリリースした。NIVAはConstellation Energyの原発でパイロット試験を経たのち、米国の全原子炉に提供されている。また、AIスタートアップのNuclearnは65以上の米国パートナーと連携しており、NuScale Powerの小型モジュール炉（SMR）開発との統合も進めている。さらにMicrosoftとNvidiaは、原子炉の許可申請から設計・建設・運用に至るライフサイクル全体をAIで最適化するプロジェクトで協業している。
なぜ今、原発にAIなのか
導入が加速する背景には、二つの力が働いている。
一つは、テクノロジー企業によるデータセンター向け電力需要の急増だ。AI自身が電力を大量に消費するため、企業は原子力の復活を強く望んでいる。
もう一つは、原子力産業自身が抱える深刻な人材問題だ。Nuclearnの共同創業者兼CFO、Jerrold Vincentはこう語る。
「ポジションを募集し続けても埋まらない。規制で求められる業務はやらなければならない。でも、どうやってやるんだ？」
原子力産業は数十年にわたり新規建設がほぼ止まっていた。その結果、核科学者や技術者を目指す人が減り、高度なスキルを持ちながらも急速に縮小しつつある労働力という構造問題を抱えることになった。稼働中の老朽炉を維持しながら新炉を立ち上げようとするなら、既存の人員では到底対応できない。
「書類地獄」をAIで攻略する
原子炉が生み出す主要な産物は電気、そして膨大な書類だ。
歩道のひびから炉内の故障まで、あらゆる事象に対して評価・記録・独立検証が義務づけられている。エンジニアは問題が起きるたびに、過去の対応事例を探し、規制文書を参照し、連邦政府への報告書を作成しなければならない。
NIVAとNuclearnのAIが解決しようとしているのは、まさにこの作業だ。
Atomic CanyonのCEO、Trey Lauderdaleが最初に取り組んだのは、原子力規制委員会（NRC）から5,300万ページの公開データをダウンロードし、モデルを原子力固有の語彙・規制・運用慣行に特化させることだった。さらにオークリッジ国立研究所と連携し、原子力特化型のAIモデルを構築した。
「技術的には文章埋め込みモデル（sentence-embedding model）です。平たく言えば、AIに原子力の言語を教えた、ということです。原子力はほとんど独自の方言みたいなものですから」——Lauderdale
電力研究所（EPRI）のRob Austinは具体例を挙げる。原発には家一軒ほどの大きさで1,000馬力の縦型ポンプが使われているが、これに問題が生じた場合、EPRIの整備ガイド、原子力発電運転協会（INPO）に蓄積された数万件のインシデントレポートなど、参照すべき情報が膨大にある。AIはこれらを横断的に検索・統合し、主要な故障パターンと対処法をまとめる。そして根拠となった文書を必ず明示する——エンジニアが検証できるように。
3つの大手非営利団体（INPO、EPRI、原子力エネルギー協会（NEI））が2025年に統合データセットの整備に乗り出したのも、こうした情報の断片化が長年の障壁だったからだ。
セキュリティという越えられない壁
原子力データには、連邦法で保護されるものや施設固有の機密情報が多数含まれる。そのため、データの取り扱いには厳格な制約がある。
Nuclearnはデータをサイト外に持ち出さない単一拠点完結型のソリューションのみを提供している。NIVAも、プラントレベルのセキュリティクリアランスが既に必要なデータベースのみを検索対象とする。AIが新たなセキュリティリスクを生むわけではなく、既存のルールをそのままAIにも適用している形だ。
炉の制御にAIが触れる日は来るか
現時点でNIVAもNuclearnのLLMも、人間の補助ツールとして機能しており、プラントの制御系には一切関与していない。
EPRIでは一つのパイロットプロジェクトが動いており、溶接部の検査データをAIに分析させて懸念箇所を自動フラグする試みが行われている。ただし、AIの全提案を人間が確認する体制であり、検査そのものをAIに委ねている施設はない。
Lauderdaleは明確に線を引く。
「短期的にも長期的にも、AIがプラントの運転に関わる意思決定を行う環境は想像できません。規制上の問題もあるし、リスクの問題もある。機械が運転に影響する判断を下す状況は望ましくない。人間が関与し続ける時代がとても、とても長く続くと思っています」
詳細はAI Steps Into Nuclear Power Plants, and Workers Are Letting It inを参照していただきたい。
