JAXAでは現在９基の地球観測衛星を運用しており、得られたデータは地球科学分野の研究用途のみならず、防災や国土管理、農業、漁業などの幅広い分野で活用されている。近年関心が高まっている宇宙ビジネスや気候変動対策と言った分野においても新たな活用の期待が大きい。一方で、衛星やデータセットごとにデータ形式が異なっていたり、データ量が膨大であったりするために、異分野ユーザーにとっては取り扱いが難しいという課題もある。JAXA地球観測研究センターでは、それらのギャップを埋めるためにAPI（Application Programming Interface）によるデータ提供方法を開発して公開している。APIによりプログラミング環境上に直接、必要なデータのみを数値配列として取り込むことが可能な仕組みとしているため、近年急速に発展している生成AIとも親和性が高い。MCP（Model Context Protocol）やAgent Skillsによる地球観測データ×生成AI連携の事例紹介や、地球デジタルツインのような将来構想について紹介する。

科学技術における方法論は，実験と理論に加え，20世紀後半に数値解析を中核とする計算科学が「第三の柱」として確立した．さらに2000年代以降は，大規模データから知識や規則性を抽出するデータ駆動型アプローチが「第四の柱」として定着し，その主要技術としてAI/機械学習が広く活用されている．
本講演では，High Performance Computing（HPC）を用いた計算科学によりロケットの設計開発を行った事例を，開発現場での実例に基づき紹介する．また，再使用ロケットの実現に向けて，機体・エンジンの健全性予測と管理を効率化するAI/機械学習の研究開発事例を紹介する．最後に，これまでの取り組みを通じて明らかになった課題と，今後の展望について議論する．

小型月着陸実証機SLIMは、2024年1月20日未明に世界初となる月面へのピンポイント着陸を達成した。GPSなどのGNSS測位を利用できない月着陸において100m級の高精度着陸を実現するためには、月面の地形情報を参照・照合する航法が必須であり、SLIMでは大学等の有識者と協働し、ロバスト性や搭載性に優れたクレータベースの光学画像航法を開発した。オンボードの計算リソースの制約下において、月着陸という究極のワンチャンス運用を確実に成立させるため、地上試験では可能な限り‘Test as you fly’を目指して各レベルでの検証を重ねた。実際の運用では画像航法は全て成功裏に動作し、事前に評定としていた着陸直前のホバリング高度において、概ね10m程度以下の航法誘導制御を実現した（最終的な着陸地点は目標から60m付近）。本講演では、SLIM画像航法の研究開発を振り返りつつ，実データを交えて着陸運用の成果を紹介する。