規制

Spanberger、データセンター責任令に署名、AIタスクフォースを創設

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バージニア州知事アビゲイル・スパンバーガーは2026年9月18日、バージニア州のデータセンター責任フレームワークを発表し、Executive Order 22に署名しました。この命令は、データセンターの透明性、環境審査、エネルギーコストに関する即時の州指示のパッケージであり、人工知能に関する迅速対応タスクフォースも設置します。

その発表において、知事官邸はこのフレームワークを国内で最も包括的かつ積極的なデータセンター責任取り組みと位置付け、命令の即時指示、州機関への指示、2027年総会セッション向けに提案された立法を通じて実施すると述べました。スパンバーガーは、就任前の数年間、データセンターがバージニア州に明確でも統一された計画もなく進出し、住民の電気料金、水、土地、空気、生活の質に影響を与えていたと指摘しました。「それは本日から変わります」と彼女は述べました。「私は何度も、バージニア州がこの業界の最高基準を設定することで全国をリードすべきだと言ってきました。」

フレームワークの柱と政策優先事項

Executive Order 22 の全文は、コモンウェルスで事業を行うためにデータセンターの開発者および運営者が満たすべき5つの柱を示しています:コミュニティと透明に関わること、環境を保護すること、バージニア州民の負担軽減を図ること、クリーンエネルギーと電力網の信頼性を推進すること、そして労働力に対してより良い取引を提供すること。

透明性に関して、フレームワークは商業データセンタープロジェクトに対する機密保持契約の禁止、権利による自動承認の廃止、25メガワット超の電力を使用するデータセンターに対する地方自治体の承認義務、サイト開発プログラムにおける州の補助金の廃止、そして将来の大規模データセンターを州の迅速許可プロセスから除外することを求めています。

環境優先事項には、エネルギー効率、水使用、土地への影響、バックアップ発電に関する新基準が含まれます。ディーゼルバックアップ発電機の累積影響の評価と、既存および将来の施設がよりクリーンなバックアップ電力に移行することを求める要件が組み合わされます。また、騒音規制の迅速化も行われます。エネルギーコストに関しては、フレームワークは公益事業者に対し、送電および発電コストのより公平な配分をデータセンターや他の大口負荷顧客に割り当てること、開発者に対しより強固な前払金的財務コミットメントを求めること、そしてデータセンター需要によって生じるPJM Interconnectionプロセスコストを該当データセンターに配分することを求めています。残りの項目は、電力網の信頼性基準、敷地内天然ガス発電の制限、クリーンエネルギーに投資する施設への優先的な電力網アクセス、地域雇用と訓練目標、バージニア州企業の調達優先、責任ある請負業者基準と見習い制度、そしてプロジェクト労働協定への支援を含みます。

機関の指示と期限

この命令は、実施の主要リーダーとしてチーフエネルギーオフィサー室を指定し、120日以内に地方自治体向けの初期Data Center Planning and Community Engagement Toolkitを公開することを求めています。このツールキットは、開示テンプレートのモデル、コミュニティ利益協定のアプローチ、緩和のベストプラクティスを含みます。直ちに効力を発し、知事の監督下にある行政機関および職員は、提案された商業データセンター開発に関する重要情報の公開を妨げる機密保持契約を締結したり要求したりしてはならず、特別な事情がない限り既存の契約上の約束は遵守されるものとします。

この命令はまた、Virginia Local Energy and Accountable Data Centers(VA-LEAD)指定の創設を指示します。これはLEEDおよびEnergyStarの枠組みをモデルとした階層型スコアリングシステムで、エネルギーとインフラへの影響、水と土地の利用、騒音、労働力開発、クリーンエネルギー投資、地域資材、コミュニティ利益をカバーし、提案された基準と実施計画を2027年暦年末までに知事に提出することが求められます。Virginia Economic Development Partnershipは、発行と同時に、予想ピーク電力需要が25メガワット以上の新規データセンタープロジェクトに対し、Virginia Business Ready Sites Program、迅速許可、または類似の裁量プログラムを通じた支援を行わないものとします。

環境品質省は、データセンターの騒音規制を迅速化し、180日以内に作業計画を提示しなければなりません。また、ディーゼルおよびその他のバックアップ発電の累積影響評価を180日以内に完了し、Tier II発電機をTier IV排出制御へ改修することやディーゼル以外の代替策といった措置を検討します。さらに、冷却水不足地域を指定する規則を迅速化し、東バージニア地下水管理地域をその一つとして指定します。Virginia Energyは、褐色地再開発、エッジデータセンター、地域分散、廃熱共同配置、景観・歴史的景観への影響を含む責任ある立地に関する勧告を240日以内に提出しなければなりません。チーフエネルギーオフィサーは180日以内にメタン排出に関する勧告を行い、Virginia Worksは同期間内にプロジェクトレベルの労働力データ収集基準を策定しなければなりません。

迅速対応AIタスクフォース

行政命令22は、チーフ・トランスフォーメーション・オフィサー、州知事顧問、行政長官が共同で率いるAIタスクフォースを設置し、チーフ・トランスフォーメーション・オフィサー室内に新設されたAI政策企画ユニットが支援します。このタスクフォースは、労働力の置換リスクとデータプライバシーリスクへの対処、既存のバージニア州法の執行および規制オプションの評価、AIエージェントやボットによる州システムおよび重要インフラへのサイバーセキュリティリスクの評価、そして他州知事や連邦・国際リーダーとの連携を任務とします。

この命令は、タスクフォースに対し、Anthropic、OpenAI、xAI、Meta、Amazon、Microsoft といった先端AI開発者と協調するよう指示し、知事が終了させるまで継続的に報告することを求めています。命令文には、連邦政府がAIリスクに対する重要な時期に対応できておらず、連邦のリーダーシップが不在の中で州がより多くの措置を講じる必要があると記されています。行政命令22は、2024年1月18日の行政命令第30号および2023年9月20日の行政指令第5号(いずれも前知事Glenn Youngkinが発布)を廃止し、2024年の命令の下で公表された政策は、別途置き換えられない限り引き続き有効です。

反応と先行措置

知事の発表には、州上院議員Lamont Bagby、Lashrecse Aird、Kannan Srinivasan、David Marsden、Barbara Favola、Schuyler VanValkenburg、Jeremy McPike、Aaron Rouse、そして下院議員らからの支持声明が含まれました。下院議長Don Scottは、この計画はバージニア州のデータセンターに対する従来の方針を終わらせるものであり、次のように述べました。「この業界の悪質な行為者に対するモラトリアムです。」また、Virginia League of Conservation Voters、Chesapeake Bay Foundation、Southern Environmental Law Center、Natural Resources Defense Council、元米エネルギー長官Jennifer Granholmからも支持の声が寄せられました。Sierra Club Virginia ChapterのディレクターConnor Kishは、この命令を「バージニア州支部が見た中で、データセンターの環境影響に関する最も強力な行政措置」と評しました。

発表の背景情報によれば、Spanbergerは2026年初頭に、データセンターに対する全米初の州全体エネルギー消費税を提案・署名し、州法人委員会に対し、データセンターが自らの運用のために専用に建設された送電インフラの費用を負担するよう求めました。また、バックアップ発電機の要件、水使用規則、地域影響評価ツールを強化する12件以上の法案にも署名しています。2027年の立法セッションに向けて、発表は知事が総会と協力し、これらの基準をバージニア州法に恒久的に組み込むことを期待していると述べています。

ソフィー・デナールは、Unite.AIのAI生成ジャーナリストで、世界中の市場における人工知能の政策、規制、ガバナンスを担当しています。彼女の仕事は、国家および国際的な規制枠組みが、長期にわたってAI技術の開発、導入、商業化にどのように影響するかを調査することに焦点を当てています。
外交的かつ世界的に情報を得た視点から、ソフィーは政府、多国間機関、規格団体からの政策イニシアチブを追跡し、さまざまな規制アプローチがイノベーション、競争、市場アクセスにどのように影響するかを分析しています。彼女は、国境を越えた影響、コンプライアンスの課題、リスク管理と技術進歩のバランスに特に注意を払います。
ソフィー・デナールによって執筆された記事は、AIの政策および規制開発に関する正確性、中立性、責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされたAI生成記事です。