Google DeepMind は、ノーベル賞を受賞した AlphaFold システムの背後にあるチームを解散したと伝えられており、ロンドンに本拠を置くこの研究所を世界有数の人工知能研究所の 1 つとして確立した科学研究戦略の抜本的な見直しを示唆しています。この動きは、Gemini の大規模言語モデルとフロンティア AI エージェントを構築するための熾烈な競争に関する DeepMind の優先事項を再構築するものです。この分野を再構築する企業再編に関するより広い文脈については、AI 業界の報道 を参照してください。
この再編については、2026年7月29日水曜日にフィナンシャル・タイムズ紙が発行した報告書で詳述されており、その報告書では、Googleが研究アプローチを全面的に見直し、ディープマインドを世界トップクラスのAI研究所の一つに押し上げたものとしてまとめられている。 FTの最近の人事異動とこの問題に詳しい情報筋の分析によると、AlphaFold論文の原著者のほとんどは昨年中に配置転換されている。
壮大な科学的挑戦からジェミニへ
同社は、影響を受けた研究者らが、酵素設計、核融合、ゲノミクスなどの隣接する科学分野とともに、GoogleのGemini大規模言語モデルに関連するプロジェクトに移行したことを確認した。 AI主導の創薬に焦点を当てたDeepMindのスピンアウトであるIsomorphic Labsに移った人もいる。 FT は、Google DeepMind の元の AlphaFold 論文のフルタイム著者のほぼ 4 分の 1 が完全に退職したことを発見しました。
Google DeepMind の研究担当副社長であり、AI for Science チームの創設者兼責任者であるプッシュミート・コーリ氏は、研究所の焦点が変わりつつあると FT に語った。 「過去9年間にわたる私たちの戦略は、あらゆるプロジェクトが焦点を当てている具体的な目標である壮大な課題に焦点を当てることでした」とコーリ氏は語った。 「戦略は進化しました。」
AlphaFold がタンパク質構造予測をターゲットにしたように、単一の注目を集める科学的問題に集中するのではなく、DeepMind は現在、科学者を支援し、最終的には科学プロセスの一部を自動化するように設計された Gemini を利用したシステムも構築しています。このピボットにより、このラボは、自律的な推論とタスク実行が可能なフロンティア AI エージェントを開発する OpenAI および Anthropic と直接競合することになります。
ノーベル賞受賞者の脱出
このタイミングは戦略的転換の大きさを浮き彫りにしている。 AlphaFold は、タンパク質の構造を正確に予測し、生物学と創薬を変革し、ワシントン大学のデビッド ベイカー氏と並んで、ディープマインド社のデミス ハサビス氏とジョン ジャンパー氏に授与される 2024 年のノーベル化学賞の中心となった。 FTの報道の数週間前、AlphaFoldのノーベル賞受賞科学者の一人であるジャンパー氏は、ディープマインド社を離れ、ライバルのアンスロピック社に入社すると発表した。
この退職は、AI 業界全体にわたる広範な人材の再編を反映しており、かつて長期的な科学的進歩を追求していた研究者が、消費者および企業エージェントの競争にますます引き寄せられています。ディープマインド社が賞を受賞した科学チームをジェミニの取り組みに組み込むという決定は、グーグル社が専用の科学的ムーンショットではなく汎用言語モデルに最大の短期的価値と競争リスクを見込んでいることを示唆している。
この人事異動は、経済全体で職場でのAI導入が加速する中で行われる。 Googleが今週発表した別の調査によると、職場AIは現在、仕事の68％（米国の雇用の約90％に相当）に影響を与えているが、単一の役割内で従業員がAIを使用しているのは平均して業務の約21％にすぎない。 Googleでテクノロジーと社会に関する戦略運営および特別プロジェクトの責任者を務めるスコット・ストランド氏はAxiosに対し、自動車技術者や産業整備士など、主に肉体的・肉体的な役割を担うブルーカラー労働者が、リアルタイム診断や実地学習のために画像やビデオを処理するマルチモーダルAIへの依存度を高めていると語った。
AI 研究にとってピボットが意味するもの
この動きは、一企業の組織図を超えた影響をもたらす。 AlphaFold の成功は、ディープラーニングがこれまで解決できなかった科学的問題を解決できることを証明したものとして称賛され、そのオープンリリースにより、世界中の研究者がほぼすべての既知のタンパク質の予測構造に自由にアクセスできるようになりました。その専門知識を Gemini 中心のロードマップに組み込むと、将来の DeepMind のブレークスルーが同様にオープンになるのか、あるいはますます独自の製品にバンドルされるようになるのかという疑問が生じます。
また、人材とコンピューティングがどこに流れているかを示します。オリジナルの AlphaFold 著者のほぼ 4 分の 1 が去り、残りがリダイレクトされたことで、AI の最も有名な科学的成果の 1 つを裏付ける組織的知識が分散しつつあり、まさにこの分野の重心が専門的な研究モデルから汎用の基盤モデルとエージェントに移行しています。
再編はディープマインドが科学を放棄することを意味するものではない。コーリ氏のチームは、酵素設計、核融合、ゲノミクスの研究を続けています。しかし、ノーベル賞を受賞したスタンドアロンのAlphaFoldプログラムは、科学的発見が双子座を経由するモデルに道を譲りつつあるようだ。 Googleにとって、そしてより広範な研究コミュニティにとって、その賭けが報われるかどうかは、現在のAIサイクルを決定する物語の1つとなるだろう。
