Google DeepMindとは？デミス・ハサビスが築いたAI研究所の16年｜AlphaGo・AlphaFold・Gemini、そして2026年の大再編
ChatGPTを開発するOpenAI。
Claudeを開発するAnthropic。
そして、この2社と世界最先端のAIを争っているもう一つの巨大組織があります。
Google DeepMind。
現在はGeminiを開発するGoogleのAI研究組織として知られています。
しかし、その歴史はGeminiから始まったわけではありません。
チェスの神童だった少年。
ゲーム開発。
神経科学。
ゲームを自力で攻略するAI。
囲碁。
タンパク質。
そして生成AI。
一見するとバラバラに見えるものが、16年間にわたって一つにつながっています。
そして2026年8月。
そのGoogle DeepMindが、大きな転換点を迎えました。
創業者デミス・ハサビスがCEOを退任。
Geminiを作ってきた世界的研究者たちも相次いで会社を離れています。
世界最高峰クラスのAI研究組織で、いま何が起きているのでしょうか。
この記事ではGoogle DeepMindの創業からAlphaGo、AlphaFold、Gemini、そして2026年8月の最新組織再編まで、一気に追っていきます。
この記事の要点
Google DeepMindは2010年にデミス・ハサビス、シェーン・レッグ、ムスタファ・スレイマンらがロンドンで創業したAI研究企業です。ゲームを使った強化学習からAlphaGo、AlphaFoldへ進み、2023年にはGoogle Brainと統合してGeminiを開発するGoogleのAI中枢となりました。2026年8月にはハサビスがCEO職を退いてGoogle DeepMind会長兼Alphabet Chief Scientistへ移り、Koray Kavukcuogluが実務トップへ。同時期にNoam Shazeer、John Jumper、Jeff Dean、Oriol Vinyals、Quoc Leら著名研究者の移籍・独立も相次いでいます。これは「DeepMind崩壊」と断定できる話ではありませんが、研究中心のDeepMindと、Geminiを巨大ビジネスへ展開したいGoogleとの関係が新しい段階へ入ったことは確かです。 blog.google
目次
Google DeepMindとは？
デミス・ハサビスとは何者なのか
2010年、DeepMind創業
ゲームを「知能の実験場」にした理由
Googleによる買収
AlphaGoが世界を驚かせる
人間の棋譜すら不要になったAlphaZero
AlphaFoldでゲームから科学へ
Google Brainという、もう一つのAI研究所
ChatGPTショックとGoogle DeepMind誕生
Geminiはどう生まれたのか
2026年、デミス・ハサビスCEO退任
次のトップ、Koray Kavukcuogluとは
世界的AI研究者が相次いでGoogleを離れる
なぜ人材流出が起きているのか
Google DeepMindは弱体化しているのか
Geminiだけではない現在のDeepMind
Google DeepMindの本当の強み
今後DeepMindはどこへ向かうのか
よくある誤解を整理
Google DeepMindとは？
Google DeepMindは、Alphabet傘下でAIの研究・開発を行う組織です。
現在は、
Gemini
を中心に、
AIエージェント。
ロボティクス。
動画・画像・音声生成。
科学研究。
天気予測。
創薬。
AI安全性。
など、かなり幅広い分野を研究しています。
しかし、その始まりはGoogleではありません。
2010年、ロンドンで誕生した小さなAIスタートアップ
でした。
現在のGoogle DeepMind公式サイトも、DeepMindが2010年に「汎用AIシステム」を研究する学際的な研究所としてスタートし、機械学習、神経科学、数学、工学、シミュレーションなどを組み合わせていたと説明しています。 Google DeepMind
中心にいたのが、
デミス・ハサビス（Demis Hassabis）
です。
デミス・ハサビスとは何者なのか
ハサビスの経歴は、AI企業のCEOとしてはかなり異色です。
1976年、ロンドン生まれ。
幼いころからチェスに熱中し、非常に高いレベルまで到達しました。
Royal Societyによれば、ハサビスはチェスの神童として知られ、17歳のときには後に数百万本規模で販売されたゲーム「Theme Park」の開発に携わっています。 ロイヤル・ソサエティ
そして彼の人生を追うと、
チェス → コンピューターゲーム → AI → 神経科学 → AI
という不思議な循環が見えてきます。
17歳でゲームを作る
ハサビスはゲーム会社Bullfrog Productionsで働き、若くしてゲーム開発に参加します。
その後ケンブリッジ大学でコンピュータサイエンスを学び、自らゲーム会社Elixir Studiosも設立しました。
普通なら、
そのままゲーム業界の起業家としてキャリアを続けても不思議ではありません。
しかしハサビスは、別の疑問を追い始めます。
人間の知能は、そもそもどう動いているのか。
そこで今度は、
神経科学
へ向かいました。
University College Londonで認知神経科学の博士号を取得し、人間の記憶や想像力などを研究します。Royal Societyも、ゲーム開発者から認知神経科学のPhDへ進んだ経歴を紹介しています。 ロイヤル・ソサエティ
なぜ神経科学を研究したのか
これが後のDeepMindにつながります。
ハサビスが最終的に作りたかったのは、
チェス専用AI。
ゲーム専用AI。
検索専用AI。
ではありません。
さまざまな問題を学習できる、汎用的な知能
でした。
そのためには、
コンピュータ科学だけでなく、
人間の脳がどのように学び、記憶し、計画し、意思決定するのか
を理解することにも意味があると考えたわけです。
現在のDeepMind公式も、創業時から機械学習だけでなく神経科学を組み合わせていたことを明記しています。 Google DeepMind
2010年、DeepMind創業
そして2010年。
ハサビスは、
シェーン・レッグ（Shane Legg）
ムスタファ・スレイマン（Mustafa Suleyman）
らとDeepMindを創業します。
創業地はロンドン。
当時から目標は非常に大きなものでした。
汎用的な人工知能を作ること。
現在でいう、
AGI
です。
「ChatGPTのようなチャットサービスを作りたい」
という会社ではありませんでした。
共同創業者シェーン・レッグ
シェーン・レッグは、現在もGoogle DeepMindに残る重要人物です。
2026年現在の肩書きは、
Co-Founder and Chief AGI Scientist。
さらにGoogle DeepMindのAGI Safety Councilを率いています。 Google DeepMind
つまり16年前から、
AGIそのものを研究対象としていた人物
が、現在もGoogleのAGI研究の中心にいます。
2026年にはレッグらが「From AGI to ASI」という研究報告も公開しており、人間レベルAGIの先にある超知能まで議論しています。 Google DeepMind
もう一人の創業者ムスタファ・スレイマン
一方、ムスタファ・スレイマンの道は大きく分かれました。
DeepMindを離れた後、
Inflection AI
を共同創業。
さらに2024年、
Microsoftへ移籍。
現在は、
EVP兼CEO of Microsoft AI
としてMicrosoftの消費者向けAI部門を率いています。Microsoft自身も、スレイマンをDeepMindとInflectionの共同創業者として紹介しています。 The Official Microsoft Blog
つまり、
Google DeepMindを作った人物の一人が、現在はMicrosoftのAI部門を率いている。
AI業界の人材関係はかなり複雑です。
ゲームを「知能の実験場」にしたDeepMind
DeepMind初期を象徴するのが、
ゲーム
です。
なぜゲームなのでしょうか。
ゲームには、
ルールがある。
目標がある。
行動できる。
成功・失敗を評価できる。
しかも何百万回でも試せる。
という特徴があります。
つまり、
AIがどう学習するかを研究する実験場
として非常に使いやすいのです。
DQN｜画面だけを見てゲームを学ぶAI
初期の代表的成果が、
DQN（Deep Q-Network）
です。
AIには、
「右へ行け」
「敵を避けろ」
と細かく教えません。
ゲーム画面のピクセルを入力し、
得点を高くすること
を目標として与えます。
するとAI自身が、
どの行動が得点につながるのか
を試行錯誤して学習していきます。
DeepMind公式によれば、DQNは画面の生ピクセルとスコアだけから、49種類のAtariゲームを学習しました。 Google DeepMind
ここで使われた考え方が、
Deep Reinforcement Learning
です。
Deep Learningと、
Reinforcement Learning（強化学習）
を組み合わせました。
2014年、GoogleがDeepMindを買収
そしてDeepMindの可能性に目をつけたのが、
Googleです。
2014年。
GoogleがDeepMindを買収しました。
正式な買収額はGoogleから詳細公表されていませんが、Reutersは後年、約6億5000万ドルでの買収だったと報じています。 Reuters
ここでDeepMindは、
普通のスタートアップでは得られないものを手に入れます。
莫大な計算資源。
資金。
Googleのエンジニア。
世界的研究者。
そして長期間研究できる環境です。
ただし「Googleの普通の部署」にはならなかった
ここが後の2026年再編を理解するうえで重要です。
DeepMindはGoogleに買収された後も、
ロンドンを中心に独自性の強い研究文化
を維持してきました。
ハサビスは長期研究を重視。
Google本体は当然、
研究成果をSearchやCloudなど巨大ビジネスへ活用したい。
この二つは必ずしも完全に同じ方向ではありません。
Reutersは2025年の調査で、ハサビスが短期的な収益より科学的・長期的成果を優先してきたとする関係者証言を報じています。一方、ハサビス側に近いGoogle関係者は「ビジネスを軽視した」という見方を否定しています。 Reuters
この緊張関係は、
12年後の2026年に再び表面化します。
AlphaGoが世界を変える
2015年。
DeepMindは、
AlphaGo
を公開します。
囲碁は長い間、
コンピューターにとって非常に難しいゲームと考えられていました。
考えられる盤面があまりに多いためです。
AlphaGoは、
深層ニューラルネットワーク。
強化学習。
探索アルゴリズム。
を組み合わせました。 Google DeepMind
そして2015年、
プロ棋士のFan Huiに勝利。
さらに2016年3月。
韓国のトップ棋士、
李世ドル（Lee Sedol）
との五番勝負に挑みます。
結果は、
4勝1敗。
DeepMindによれば、この対局は約2億人が視聴したと推定されています。 Google DeepMind
人間が理解できなかった「Move 37」
特に有名になったのが、
第2局の37手目です。
後に、
Move 37
と呼ばれます。
人間の囲碁の常識から外れたように見える一手をAlphaGoが打ち、
最終的には非常に強力な手だったことが分かりました。
この出来事が象徴したのは、
AIは人間の知識をコピーするだけではなく、人間が考えなかった解決方法を発見する可能性がある
ということでした。
DeepMindはここから、
AIによる「発見」という方向へ進み始めます。
さらにAlphaGo Zeroへ
そしてDeepMindは、
さらに極端な実験をします。
人間の棋譜すら与えない。
AlphaGo Zeroでは、
ルールを与え、
AI自身と何度も対戦させました。
つまり、
Self-play
です。
この思想はさらに、
AlphaZero
へ発展します。
AlphaZeroは囲碁だけではなく、
チェス。
将棋。
にも同じ基本アルゴリズムを適用。
研究論文では、チェス・将棋・囲碁のルールだけを与え、自己対戦から学習して世界トップ級プログラムを上回ったと報告されています。 arXiv
ここでDeepMindは、
人間が作った正解を大量に教えなくても、AI自身が高度な戦略を発見できる
ことを示しました。
しかしDeepMind最大の成果は囲碁ではないかもしれない
次にDeepMindが挑んだのは、
ゲームではありません。
生命科学
です。
代表的な成果が、
AlphaFold。
タンパク質の形を予測する
タンパク質はアミノ酸が連なってできています。
しかし、その機能を理解するには、
どのような3次元構造へ折りたたまれるのか
を知ることが重要です。
これを実験だけで調べるには、
非常に長い時間や高価な設備を必要とする場合があります。
そこでDeepMindは、
アミノ酸配列から、
タンパク質の立体構造をAIで予測することに挑戦しました。
AlphaFold 2が「50年問題」を大きく前進させる
2020年。
AlphaFold 2がCASP14で非常に高い精度を示します。
DeepMind公式はこれを、
約50年間続いていたタンパク質フォールディングの大問題に対する解決
として発表しました。 Google DeepMind
さらに2022年には、
科学で知られているほぼすべてのタンパク質に相当する規模まで予測データを拡大していきます。
ここでDeepMindの評価は大きく変わりました。
「ゲームのAI研究所」
から、
「AIで科学的発見を加速する研究所」
へ。
そしてノーベル化学賞へ
2024年。
デミス・ハサビスと、
AlphaFold研究の中心人物、
John Jumper（ジョン・ジャンパー）
は、
ノーベル化学賞
を受賞しました。
受賞理由は、
タンパク質構造予測。
賞の半分をDavid Bakerが受賞し、残り半分をハサビスとジャンパーが共同受賞しています。 ノーベル賞
AI研究の成果が、
単なるコンピュータ科学賞ではなく、
化学のノーベル賞
につながったわけです。
DeepMindの歴史を象徴する出来事だと思います。
しかしGoogleには、もう一つの巨大AI研究所があった
ここからGeminiにつながります。
GoogleにはDeepMindとは別に、
Google Brain
がありました。
Google Brainは2011年に始まり、Jeff Deanらを中心に発展しました。Google公式は、TensorFlow、JAX、Sequence-to-Sequenceなど多くの重要研究をGoogle Brainの成果として挙げています。 Google DeepMind
そして2017年。
Googleの研究者たちが、
AI史に残る論文を発表します。
Attention Is All You Need。
ここで提案されたのが、
Transformer
です。
現在の、
ChatGPT。
Claude。
Gemini。
DeepSeek。
Kimi。
など、多くの大規模言語モデルにつながる基盤技術です。
Google DeepMind自身も、TransformerをGoogle Brainの代表的成果として挙げています。 Google DeepMind
ここに少し皮肉がある
Transformerを生み出したのは、
Googleの研究者たち。
しかし、
Transformerを使った生成AIで世界的ブームを起こしたのは、
OpenAI
でした。
2022年11月。
ChatGPT登場。
Googleは世界最高水準のAI研究を長年続けていたにもかかわらず、
一般消費者向け生成AIでは、
追う側
に見える状況になります。
Reutersも、ChatGPTの登場がGoogleを驚かせ、その後の組織統合につながった背景の一つだったと報じています。 Reuters
2023年、DeepMindとGoogle Brainを統合
2023年4月20日。
Googleは重大な決定をします。
DeepMind。
Google Brain。
この二つのAI研究組織を統合。
新たに、
Google DeepMind
を作りました。
CEOは、
デミス・ハサビス。
Chief Scientistには、
Jeff Dean。
Googleは統合理由として、
世界トップクラスのAI人材とGoogleの計算資源・インフラを一つに集めることで、AI開発を加速すると説明しました。 blog.google
そして生まれたGemini
統合から約8カ月。
2023年12月。
Googleは、
Gemini 1.0
を公開します。
Geminiは最初から、
テキストだけではなく、
画像。
音声。
動画。
コード。
などを扱う、
ネイティブマルチモーダル
として設計されました。 blog.google
Google自身、
Gemini 1.0について、
Google DeepMindを作ったときの構想を初めて具体化したモデル
と位置づけています。 blog.google
つまりGeminiは、
単なるBardの後継ではありません。
DeepMindとGoogle Brainを合体させた理由そのもの
でもあったわけです。
Geminiは急速に進化する
その後、
Gemini 1.5では長文コンテキスト。
Gemini 2.0では「agentic era」。
Gemini 2.5ではThinking能力。
さらに2026年現在は、
Gemini 3世代。
Gemini 3.7 Flash。
ロボティクス。
AIエージェント。
へ進んでいます。
Gemini 1.5では100万トークン級の長文処理が試され、Gemini 2.0ではGoogle自身が「agentic eraのモデル」と表現しました。Gemini 2.5では推論能力をモデルそのものへ組み込む方向が強化されています。 blog.google
そして2026年8月。
Google DeepMindは、
技術面だけでなく、
組織そのものを大きく変えます。
2026年8月5日、デミス・ハサビスがCEOを退任
ここは誤解しやすいところです。
ニュースだけを見ると、
「ハサビスがDeepMindを退社した」
と感じるかもしれません。
しかし、
退社していません。
2026年8月5日。
ハサビスは、
Google DeepMind CEOとしての日常経営を退きました。
新しい肩書きは、
Chair, Google DeepMind
そして新設された、
Chief Scientist, Alphabet
です。 blog.google
なぜCEOを辞めたのか
Googleとハサビスの公式説明では、
目的は、
AGIと科学へより集中すること。
ハサビス自身、
AGIが近づいていると感じており、
日常的な組織運営から離れて、
AGI。
AIが社会へ与える影響。
科学。
といった大きな問題へ時間を使いたいと説明しています。 blog.google
さらに、
AlphaFoldから派生するように生まれた創薬企業、
Isomorphic Labs
にも、より深く関わる方針です。
ハサビスはIsomorphic LabsのFounder兼CEOでもあります。 blog.google
「追放された」のか？
現時点で、
そう断定する根拠はありません。
公式発表では、
ハサビス本人とSundar Pichaiが長く話し合ってきた役割変更だと説明しています。 blog.google
一方、
Reutersの内部取材を読むと、
背景はもう少し複雑です。
Reutersが報じた「DeepMind内部の変化」
Reutersは2026年8月12日、
Google DeepMindの再編について、関係者7人への取材をもとに詳細を報じました。
それによれば、
Google共同創業者Sergey BrinがGemini開発速度を上げるよう強く求めていたこと。
次期フラッグシップGeminiが当初計画から約2カ月遅れていたこと。
内部評価でコーディングなど一部領域についてOpenAI・Anthropicとの差が問題になっていたこと。
一部の非技術部門がDeepMindからGoogle本体へ移管されること。
などが報じられています。 Reuters
ただし、
これはReutersが関係者から得た内部情報です。
Googleは一部の具体的内容についてコメントを拒否しています。
したがって、
「Geminiが失敗したためハサビスがクビになった」
と書くのは、
現時点では根拠不足
です。
ハサビスの後を担うKoray Kavukcuoglu
では、
Google DeepMindを実際に動かすのは誰なのでしょうか。
Koray Kavukcuoglu（コライ・カヴクチュオール）
です。
2026年8月から、
SVP of Google DeepMind
として日常経営を担います。
CEOという肩書きは使われていません。
同時に、
Alphabet Chief AI Architect
でもあります。
Sundar Pichaiへ直接報告し、
Geminiモデル開発。
Frontier AI Research。
Geminiアプリ。
開発者向けチーム。
を統括します。 blog.google
実はDeepMind初期からいる研究者
Korayは突然やってきた企業経営者ではありません。
DeepMind在籍は、
13年以上。
Google公式によれば、
DeepMindのDeep Learningチームを立ち上げ、
DQN。
WaveNet。
などの研究にも関わってきました。 blog.google
つまり、
ハサビスと同じDeepMind文化を理解しながら、
よりGoogle本体・Google Cloudとの製品化にも近い人物です。
【AI Compassの分析】この人事がかなり重要な理由
ここからは、
公開情報とReuters報道をもとにした私の分析です。
ハサビスは、
AGI。
科学。
AlphaFold。
長期研究。
を象徴する人物です。
一方Korayは、
Gemini。
Google Cloud。
Google製品。
商用化。
との接点がより強い。
Reutersも、Google Cloudの幹部がKorayへの実務移管を好意的に見ており、商用化を前進させる方向になるとの関係者証言を報じています。 Reuters
つまり今回の人事は、
「研究をやめる」
ではない。
しかし、
DeepMindの中心軸を、
長期研究だけでなく、GeminiをGoogleの事業へ高速展開する方向へさらに寄せる
動きには見えます。
そして、もう一つの大事件
CEO交代だけなら、
普通の企業人事とも言えます。
しかし2026年は、
有名研究者の退社が同時に起きています。
これが今回の再編をより注目すべきものにしています。
Noam Shazeer → OpenAI
まず、
Noam Shazeer。
2017年のTransformer論文、
「Attention Is All You Need」
の共同著者の一人です。
Character.AIを共同創業した後、
2024年にGoogleへ復帰。
Jeff Dean、Oriol Vinyalsとともに、
GeminiのTechnical Co-Lead
を務めました。 Reuters
しかし2026年6月。
Googleを再び退社。
移籍先は、
OpenAI。
です。 Reuters
Googleが巨額の契約で呼び戻したトップ研究者が、
約2年弱で最大級のライバルへ移ったことになります。
John Jumper → Anthropic
その翌日。
さらに大きなニュースが出ます。
John Jumper
がGoogle DeepMindを退社。
移籍先は、
Anthropic。
約9年間DeepMindに在籍し、
AlphaFoldをハサビスとともに開発。
2024年には、
ノーベル化学賞を受賞した人物です。 Reuters
つまり、
DeepMindを象徴する、
Gemini側のトップ人材がOpenAIへ。
AlphaFold側のトップ人材がAnthropicへ。
ほぼ同時期に動いたわけです。
そしてJeff Deanまで退社
さらに2026年8月。
Google AI史を語るうえで外せない人物、
Jeff Dean
もGoogleを離れました。
在籍期間は、
27年。
Googleの検索インフラから、
Google Brain。
Gemini。
まで関わったコンピュータ科学者です。
Google Brainを2011年に共同創設し、
2023年の統合後はGoogle DeepMindとGoogle ResearchのChief Scientistを務めました。 Reuters
Jeff Deanはどこへ行ったのか
Jeff Deanは、
Googleの著名エンジニア、
Sanjay Ghemawat
らと、
新会社、
Discovery Loop
を設立しました。
さらにReutersによると、
Geminiの技術共同リードだった、
Oriol Vinyals
そして、
Google Brainを代表するAI研究者、
Quoc Le
もDiscovery Loopに参加しています。 Reuters
扱うテーマは、
機械学習。
科学。
工学。
における新しい発見。
です。
ただしGoogleと完全に喧嘩別れしたわけではない
ここは非常に重要です。
Discovery Loopは、
Googleと敵対して独立したわけではありません。
Alphabet自身が、
Founding Investor
として出資。
Google Cloudも、
コンピューティングパートナーになります。 blog.google
つまり、
Googleの中から研究チームを切り離し、
より独立性のある研究会社として外で動かす
側面もあります。
「Jeff DeanがGoogleを見限った」
と単純化するのは正確ではありません。
2026年の人材移動を整理すると
短期間に、
Noam Shazeer
→ OpenAI
John Jumper
→ Anthropic
Jeff Dean
→ Discovery Loop
Sanjay Ghemawat
→ Discovery Loop
Oriol Vinyals
→ Discovery Loop
Quoc Le
→ Discovery Loop
という大きな移動が起きています。 Reuters
普通の社員数人が辞めた、
というレベルではありません。
なぜトップ研究者がこれほど移動するのか
ここはまだ、
一つの理由に断定できません。
まず確実なのは、
AI業界全体で、
トップ研究者の獲得競争が異常なほど激しくなっている
ことです。
John Jumperの移籍を報じたReuters記事では、AI研究人材の供給が非常に限られているため、OpenAIやAnthropicのような研究特化企業が、
大企業より少ない官僚的手続き。
Superintelligenceへの集中。
などを提示できる点が人材獲得で有利になる可能性がある、というアナリストの見方も紹介されています。 Reuters
もう一つは「DeepMindのGoogle化」
Reutersの最新調査で非常に興味深いのが、
DeepMindの独立性
です。
Googleは2014年の買収以来、
DeepMindの研究成果をGoogle製品へより深く組み込みたい。
DeepMindは、
長期的な基礎研究も守りたい。
という関係を続けてきました。
2026年の再編では、
一部部門がGoogle本体の報告ラインへ移ることも明らかになったとReutersが報じています。 Reuters
同記事は、
今回の再編を、
DeepMindの自律性がさらに薄れる動き
とも表現しています。
ただし、これはReutersによる分析です。
Googleは、
DeepMindの科学研究をやめるとは発表していません。
【AI Compassの分析】「研究者流出＝Google DeepMind崩壊」は早い
これだけ著名研究者が辞めると、
「DeepMindはもう終わりなのでは？」
と考えたくなります。
私は、
現時点でそこまで断定するのは早いと思います。
理由があります。
Google DeepMindには、
依然として非常に大きな研究者層があります。
シェーン・レッグ。
Koray Kavukcuoglu。
David Silverをはじめとした研究者。
そしてGoogle Researchを含む巨大なAI人材基盤。
さらに、
Googleには他社が簡単には真似できないものがあります。
Google DeepMind最大の武器は「Googleそのもの」
Googleは単なるAI研究会社ではありません。
Search
YouTube
Android
Chrome
Gmail
Google Maps
Google Workspace
Google Cloud
を持っています。
さらに、
TPU
という自社AIアクセラレータまで持っています。
Gemini 1.0もGoogle独自のTPU上で大規模学習されました。 blog.google
モデルを作る。
↓
自社チップで学習する。
↓
Google Cloudで企業へ提供する。
↓
SearchやYouTubeへ組み込む。
↓
世界中のユーザーから利用される。
という、
AIの垂直統合
ができます。
Geminiアプリは月間9億5000万人超へ
2026年8月5日のGoogle公式発表によると、
Geminiアプリの月間利用者は、
9億5000万人超
まで増えています。
Gemmaモデルの累計ダウンロードも、
9億回超
としています。 blog.google
したがって、
研究者が辞めているから、
「GoogleのAI事業そのものが崩壊している」
という状況ではありません。
むしろ事業面では巨大です。
一方、Gemini競争には明確なプレッシャーがある
ただし、
順風満帆でもありません。
Reutersによれば、
Googleは2025年11月のGemini 3で一時フロンティアへ追いついたものの、その後OpenAI・Anthropicの新モデルによって再び競争が激化。
2026年8月時点では、
次期フラッグシップモデルのリリースが計画より遅れていると関係者が説明しています。 Reuters
Google公式発表でも、
Sundar Pichaiは、
「改善しなければならない分野へ強く集中している」
と認めています。 blog.google
つまり、
研究力がなくなったのではない。
しかし、
OpenAIやAnthropic、中国AI企業を含む競争速度が極端に上がっている
ということです。
そして次のモデル「Gemini 4」
非常に興味深いことに、
CEO退任を伝えるハサビス本人の社内メッセージには、
Gemini 4
という名前がすでに登場しています。
ハサビスは、
Gemini 4を含む新モデルの進歩に興奮している
という趣旨を述べています。 blog.google
ただし2026年8月15日現在、
Gemini 4は一般公開されていません。
したがって、
性能や具体的な公開日について断定することはできません。
ここは今後かなり注目です。
Google DeepMindはGeminiだけではない
そしてDeepMindを理解するとき、
Geminiだけを見るのも不十分です。
2026年現在の公式サイトを見ると、
研究分野はかなり広がっています。
例えば、
Gemini Robotics
ロボットが世界を理解し、推論し、道具を使うためのAI。
Genie 3
インタラクティブな世界を生成するWorld Model。
AlphaGenome
DNA配列を理解するAI。
WeatherNext
AIによる気象予測。
AlphaEarth
地球観測。
AlphaEvolve
アルゴリズムを自動発見・改善するAI。
そして、
AlphaFold
です。 Google DeepMind
つまり、
DeepMindがやろうとしているのは、
「ChatGPTより良いチャットボットを作ること」だけではありません。
ロボットへ進むGemini
特に今後重要なのが、
Physical AI
です。
Geminiを、
スマートフォンやPCの中だけではなく、
ロボットの「脳」
として使う。
見る。
考える。
歩く。
物をつかむ。
複数のロボットを連携する。
といった方向へGoogle DeepMindは広げています。
現在の公式サイトでも、
Gemini Roboticsを、
World Models & Physical AI
という大きなカテゴリーとして扱っています。 Google DeepMind
AIで科学をする
もう一つ、
ハサビスが今後さらに重視すると見られるのが、
AI for Science
です。
AlphaFoldだけではありません。
生物学。
創薬。
天気。
材料。
数学。
アルゴリズム。
など、
「AI自身を商品にする」のではなく、
AIを使って新しい科学的発見を生み出す
方向です。
これは創業時から続くDeepMindらしさでもあります。
【AI Compassの分析】GoogleはDeepMindを二つに分け始めているようにも見える
ここからは私の分析です。
2026年の人事を見ると、
Google DeepMindの役割が、
ある意味で二つに分かれているように見えます。
一つは、
Geminiを世界最大級のAIプラットフォームにする仕事。
これは、
Koray Kavukcuoglu。
Google Cloud。
Search。
Geminiアプリ。
開発者向けAPI。
などへつながります。
もう一つは、
AGIと科学の長期研究。
こちらは、
デミス・ハサビス。
シェーン・レッグ。
Isomorphic Labs。
AI for Science。
などへつながります。
Googleが正式に、
「二つに分離します」
と発表したわけではありません。
しかし役割分担を見ると、
製品化と長期研究を、以前より明確に分け始めている
ようには見えます。 blog.google
これはDeepMindの終わりなのか、それとも次の進化なのか
ここが今後の最大のポイントだと思います。
DeepMindが成功した理由の一つは、
短期的な製品利益だけに縛られず、
研究者が、
「面白い」
「重要だ」
と思う問題へ取り組めたことです。
ゲーム。
囲碁。
タンパク質。
核融合。
天気。
どれも、
最初からGoogle広告の売上につながるテーマではありません。
しかしその自由さから、
AlphaGo。
AlphaFold。
のような成果が生まれました。
しかし現在は「スピード」が要求されている
一方、
2026年のAI業界では、
OpenAI。
Anthropic。
DeepSeek。
Moonshot AI。
Z.ai。
Alibaba。
などが、
数週間〜数カ月単位でモデルを更新しています。
Googleだけが、
数年間かけて基礎研究をしていればよい
という市場ではありません。
Geminiは、
Google Search。
Cloud。
Workspace。
Android。
などの巨大事業に直結します。
だからGoogle本体が、
もっと速く。
もっと製品へ。
と求めるのも自然です。
DeepMindの歴史は「研究と実用の両立」の歴史でもある
2010年。
一つの研究スタートアップとして始まりました。
2014年。
Googleへ。
2016年。
AlphaGo。
2020年。
AlphaFold。
2023年。
Google Brainと統合。
Gemini。
2024年。
ノーベル化学賞。
そして2026年。
CEO交代。
スター研究者の移籍。
Google本体との統合強化。
次期Gemini。
という地点まで来ました。
よくある誤解を整理
「デミス・ハサビスはGoogle DeepMindを退社した」
誤りです。
CEOの日常業務から退いただけで、
Google DeepMind Chair兼Alphabet Chief Scientistになっています。 blog.google
「ハサビスはクビになった」
確認できません。
公式には、AGI・科学・社会的影響へ集中するための役割変更です。
Reutersは商用化圧力や内部再編を報じていますが、
追放されたと断定する証拠はありません。 blog.google
「Google DeepMindはGeminiを作るために2010年に設立された」
違います。
DeepMindは2010年創業。
Geminiは2023年に初登場しました。 Google DeepMind
「TransformerはDeepMindが作った」
不正確です。
TransformerはDeepMindではなく、当時のGoogle Brain系を含むGoogle研究者たちによる2017年の研究です。
その後2023年にGoogle BrainとDeepMindが統合しました。 Google DeepMind
「AlphaFoldを作ったJohn JumperはまだDeepMindにいる」
現在は違います。
2026年6月にAnthropicへの移籍を発表しました。 Reuters
「Jeff DeanはまだGoogle DeepMindのChief Scientist」
現在は違います。
2026年8月にGoogleを離れ、Discovery Loopを共同創業しました。 blog.google
「有名研究者が辞めているのでDeepMindは崩壊している」
そこまでは言えません。
人材流出は重大ですが、Google DeepMindには依然巨大な研究組織・計算資源・製品配布網があります。
現状は、
「崩壊」より「大規模な組織転換期」
と表現する方が妥当でしょう。
デミス・ハサビスが本当に追ってきたもの
DeepMindの歴史を追っていて、
一番興味深いのは、
ハサビスの目標が驚くほど一貫していることです。
子どものころ、
チェスを考える。
↓
コンピューターにゲームを考えさせる。
↓
人間の脳がどう考えるのかを研究する。
↓
AIにゲームを学習させる。
↓
AIに囲碁を発見させる。
↓
AIにタンパク質の形を発見させる。
↓
そして、
汎用的な知能を作る。
かなり一本につながっています。
2026年のCEO退任も、その延長線上にある
ハサビス本人の説明をそのまま受け取るなら、
今回CEOを降りた理由も、
経営から逃げるためではありません。
むしろ、
人生の目標だったAGIへ、より多くの時間を使うため
です。
ハサビスは2026年8月のメッセージで、
AGIが近いと感じており、
この先を人類にとって良い方向へ進めることが重要だ
という趣旨を述べています。 blog.google
もちろん、
本当にAGIが近いのかは分かりません。
「AGI」の定義そのものも企業や研究者によって違います。
しかし、
彼自身がそう考えていることは、
Google DeepMindの今後を理解するうえで重要です。
Google DeepMindはこれから何になるのか
現在のDeepMindを見ると、
2010年とはまったく違います。
小さなロンドンの研究所ではありません。
Googleの、
モデル。
検索。
クラウド。
スマートフォン。
動画。
ロボット。
科学。
創薬。
をつなぐ、
AIエンジン
になっています。
ハサビス自身も2026年8月、
Google DeepMindを、
Googleの「AI engine room」
という趣旨で表現しています。 blog.google
しかし、それによって失われるものもあるかもしれない
これはまだ分かりません。
Googleとの統合が進めば、
巨大な計算資源。
大量のユーザー。
巨大な収益。
を利用できます。
一方、
研究者の自由度。
長期研究。
スタートアップ的な文化。
が弱くなる可能性もあります。
Reutersが報じる内部の不安は、
まさにこの部分です。 Reuters
【AI Compassの見方】今のDeepMindは「弱くなった」のではなく、別の会社になろうとしている
個人的には、
2026年のGoogle DeepMindを、
「スター研究者が辞めて弱体化した研究所」
だけで見ると、
重要な変化を見逃すと思います。
昔のDeepMindは、
研究所でした。
現在は、
研究所であると同時に、
世界最大級のAIモデル開発組織。
GoogleのAI製品部門。
AI科学研究所。
ロボティクス研究所。
AGI研究所。
にもなっています。
組織が巨大になった結果、
昔と同じやり方では動けなくなっている。
むしろ、
DeepMindがGoogle全体のAI中枢へ変わったからこそ起きている再編
とも考えられます。
これは公開情報からの分析であり、確定した内部事情ではありません。
16年前、チェス好きの研究者から始まった
2010年。
DeepMindは、
Googleの会社ですらありませんでした。
創業者たちが掲げたのは、
汎用的な知能を作る
という、当時としては非常に遠い目標。
そこから、
DQN。
AlphaGo。
AlphaZero。
AlphaFold。
Gemini。
へ。
そして2026年。
創業者自身がCEO職を離れ、
AGIそのものへ集中する
と言っています。
歴史を振り返ると、
一周して最初の目標へ戻ってきたようにも見えます。
DeepMindの次の16年は、最初の16年より大きいかもしれない
これまでDeepMindが変えたのは、
ゲーム。
囲碁。
生物学。
AIそのもの。
でした。
これから先は、
科学。
医療。
ロボット。
仕事。
検索。
そして社会そのもの。
へ影響する可能性があります。
一方、
AIが強くなるほど、
安全性。
雇用。
軍事利用。
権力集中。
といった問題も大きくなります。
ハサビスがAlphabet Chief Scientistとして、
この問題へどう向き合うのか。
Koray Kavukcuogluが、
GeminiをどこまでOpenAIやAnthropicより速く進化させられるのか。
OpenAIやAnthropicへ移った元Google研究者たちが、
今度はGoogleのライバルとして何を生み出すのか。
そして、
Discovery Loopがどんな科学AIを作るのか。
2026年8月の大再編は、
Google DeepMindの終わりではなく、次の時代の始まり
なのかもしれません。
その答えは、
これから数年で見えてくると思います。
いかがでしたでしょうか。これからもAIcompassは最新の情報を提供してまいります。応援のフォローを是非ともお願いします。励みになります！
主な参考資料
[1] Google DeepMind「About Google DeepMind / Our journey」。DeepMind創業、DQN、AlphaGo、AlphaFold、Google Brain、Transformerなどの公式沿革。 Google DeepMind
[2] Google / Sundar Pichai・Demis Hassabis「The next chapter of our AI momentum」2026年8月。ハサビスのChair・Alphabet Chief Scientist就任、Koray KavukcuogluのSVP就任、Discovery Loopなど。 blog.google
[3] Reuters「Google shakes up AI leadership as DeepMind chief shifts role」2026年8月5日。 Reuters
[4] Reuters「Inside the Google executive moves that led to its big AI reshuffle」2026年8月12日。最新の組織再編と内部事情。 Reuters
[5] Google「Google DeepMind: Bringing together two world-class AI teams」2023年4月20日。 blog.google
[6] Google / Google DeepMind「Introducing Gemini」2023年12月6日。 blog.google
[7] Google DeepMind「AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology」2020年。 Google DeepMind
[8] Nobel Prize「The Nobel Prize in Chemistry 2024」。 ノーベル賞
[9] Reuters「Google Gemini co-lead Noam Shazeer to join OpenAI」2026年6月18日。 Reuters
[10] Reuters「US scientist John Jumper to leave Google DeepMind for Anthropic」2026年6月19日。 Reuters
[11] Royal Society「Demis Hassabis」公式プロフィール。 ロイヤル・ソサエティ
[12] Google DeepMind「Taking a responsible path to AGI」。Shane LeggとAGI Safety Council。 Google DeepMind
[13] Microsoft「Mustafa Suleyman, DeepMind and Inflection Co-founder, joins Microsoft」2024年。 The Official Microsoft Blog
