Google DeepMindのAI人材優位は、欧州で崩れたのか

Google DeepMindが、重要性を失ったわけではない。依然として業界最大級で、豊富な資金と計算資源を持つAI研究組織だ。

ただし、人材市場での立ち位置は大きく変わった。かつて欧州のトップAI研究者にとって明確な第一候補だった同研究所は、いまやOpenAI、Anthropic、Metaなどと競う有力な選択肢の一つになっている。

最も端的な変化は、欧州・中東・アフリカ（EMEA）における研究・先端エンジニアリング人材の採用シェアだ。Zeki Dataによると、DeepMindのシェアは2022～23年の49％から、2025～26年には18.6％へ低下した。主要AI研究所についてZekiが記録した地域別の下落として、最も大きいという。 2

採用の勢いはどれほど弱まったのか

この変化は、DeepMindが採用数で離職者数を上回れなくなったという意味ではない。現在も研究者や先端エンジニアを全体としては増やしているとされる。問題は、かつての圧倒的な吸引力が失われたことだ。

Fortuneが報じたZekiのデータでは、採用者数と離職者数の比率は、2023年第2四半期の約12対1から、2026年第3四半期には約2対1へ低下した。 2 2対1でも純増ではあるが、市場で突出した人材の呼び込みを続けている組織を示す数字とは言いにくい。

競合の拡大ペースと比べると、この差はさらに見えやすい。ある分析では、採用規模の伸び率はOpenAIが97％、Anthropicが152％だったのに対し、DeepMindは27％だった。 1 これらは人材の質ではなく、あくまで成長率を示す数字だ。それでも、DeepMindが大規模な研究組織であり続けながら、地域の採用シェアを失った理由を説明する材料にはなる。

なお、こうした数字は公開情報として確認できる採用や人材移動を捉えたもので、AI人材全体の完全な国勢調査ではない。示しているのは研究基盤の消滅ではなく、採用市場での優位性が弱まっているということだ。

著名研究者はどこへ移ったのか

警戒すべきなのは、単純な人数だけではなく、離職者の中身だ。

2026年6月には、Geminiの共同リードだったノーム・シャジール氏がGoogleを離れ、OpenAIへ移った。また、AlphaFoldの研究者であるジョン・ジャンパー氏はAnthropicへの移籍を発表した。 333540

Geminiに貢献したジョナス・アドラー氏とアレクサンダー・プリッツェル氏もAnthropicへ移ると報じられた。 35 さらにその後、ジェフ・ディーン氏、サンジェイ・ゲマワット氏、オリオール・ビニャルス氏、クオック・ル氏がGoogleを離れ、新会社を立ち上げると報じられている。 1718

こうした離脱が重いのは、単に在籍者数が減るからではない。シニア研究者は、組織内に蓄積された知識、技術的な判断力、そして採用面での信頼性を持っている。彼らの退職は、基盤モデルやAIインフラの開発に直接影響するだけでなく、「次に入社する人がその組織をどう見るか」にも作用する。

移籍先の傾向も見逃せない。DiarioBitcoinが報じたZeki Dataの分析では、過去1年間にDeepMindを離れた従業員の移籍先は、Anthropicが25％、Metaが21％、OpenAIが14％だった。 3 また、SignalFireのデータに基づく2025年の報道では、DeepMindからAnthropicへ移る人の割合は逆方向を大きく上回り、その差は約11対1と推定された。 8

データごとに対象期間や調査方法は異なり、すべての移動を網羅しているわけではない。それでも、Anthropic、OpenAI、Metaが、かつてならDeepMindを自然な選択肢と考えた研究者にとって、現実的で魅力的な移籍先になったという流れは共通している。

報酬競争だけでは説明できない

最先端AI研究所は、現金報酬、株式報酬、そして希少な計算資源へのアクセスをめぐって競争している。OpenAIやAnthropicが欧州事業を拡大する中、競合が非常に積極的な報酬パッケージを提示しているとの報道もある。 411

しかし、DeepMindの立場が弱まった理由を報酬だけに求めるのは不十分だ。もともとの魅力は、名声、技術資源、そして長期的な研究に取り組める自由の組み合わせにあった。

一方、GeminiがGoogleの競争戦略と事業戦略の中心になるにつれ、DeepMindには企業のスケジュールに沿って製品やモデルを届ける圧力が強まった。GeminiやAIエージェントなどに資源を集中すれば、実行速度や開発の一体感は高まる。その反面、答えがすぐに商業化できるとは限らない探索的な研究を重視する研究者にとっては、活動の余地が狭まったように映る可能性がある。

論文発表に関する制約が強まり、研究者が感じる自律性も低下したとの報道がある。ただし、どちらがどの程度、個々の退職に影響したかを示す公開データはない。 7 したがって、流出の原因を単一の方針や一人の経営判断に帰するのは行き過ぎだ。

より慎重な結論は、報酬、商業化への圧力、組織変更、そして競合研究所の魅力が互いに作用しているということだろう。

AlphaFoldの再編が示したもの

DeepMindの優先順位の変化は、AlphaFoldの扱いに特に鮮明に表れている。

2026年7月の報道によると、ノーベル賞につながったタンパク質構造予測システム「AlphaFold」の開発チームは解体または再編され、研究所は大規模言語モデル（LLM）、Gemini、より広範な科学自動化へと資源を移した。 4950

DeepMindは、研究者がGemini関連プロジェクトのほか、酵素設計、核融合、ゲノミクスなどの分野へ移ったと説明している。 49 そのため、これを単純に「科学AIから撤退した」と表現するのは正確ではない。より適切なのは、Geminiを軸とする幅広い戦略へ研究資源を組み替えた、という理解だ。

それでも、この再編が発するメッセージは大きい。AlphaFoldは、DeepMindの独自性を支えてきた長期志向で専門領域に根ざした研究の象徴だった。その仕事の多くを再配置すれば、投資家や製品チームには、短期的な戦略目標に集中していることが伝わる。一方、研究者には「商業的な成果が不確実、あるいは遠いテーマにどれだけ独立して取り組めるのか」という疑問が残る。

ハサビス氏の役割変更でAlphabetとの一体化が進む

2026年8月、デミス・ハサビス氏はDeepMindのCEOとしての日常的な運営責任を手放し、Google DeepMindの会長とAlphabetのチーフサイエンティストに就任した。後任として、これまで最高技術責任者（CTO）を務めていたコライ・カヴクチュオール氏が運営を引き継ぎ、AlphabetのCEOであるスンダー・ピチャイ氏に直接報告する体制となった。 171822

戦略上の合理性は明確だ。ハサビス氏はAlphabet全体で長期的なAI・科学の優先課題に取り組み、カヴクチュオール氏はGeminiの開発、フロンティアAI研究、Geminiアプリと開発者向けチームに集中できる。 2253

ただし、この変更はDeepMindの組織としての見え方も変える。意思決定の権限がAlphabetの中央経営陣に近づき、ロンドンを拠点とする比較的独立した研究所という印象は薄くなった。Reutersによれば、DeepMindの主要な意思決定について最終的な判断権を持つのはカヴクチュオール氏だという。 18

この体制は、部門間の連携と開発スピードを高める可能性がある。一方で、かつて優秀な科学者を引きつけた、他に類を見ない自律的な研究機関というイメージから、Googleの製品・企業向けAI部門へ近づいたように見えるリスクもある。

採用への影響を決めるのは肩書ではない。研究者が実際に何を研究し、どこまで発表できるのかだ。

それでもDeepMindの強みは大きい

採用シェアの下落を、技術力の崩壊と取り違えてはいけない。Metixの2026年人材マップでは、可視化された技術人材プールのうち、Google DeepMindは2,837人だった。同じデータではMetaが4,092人、Anthropicが1,251人で、DeepMindはAnthropicを上回っている。 6

DeepMindには、競合が簡単には再現できない強みも残っている。

• 大規模な計算資源とインフラ：Alphabetの資金力と独自ハードウェアのエコシステムを利用できる。
• 科学AIの専門性：AlphaFoldの実績を含め、生物学や科学的発見に関わる研究の蓄積がある。
• 研究の厚み：強化学習、マルチモーダルシステム、AIエージェント、世界モデルなどにまたがる。
• サービスへの展開力：Googleの消費者向けサービス、クラウド、開発者向け製品に接続できる。
• 資本と組織の規模：最先端モデルと長期研究の双方に資金を配分できる。

DeepMindの研究ポートフォリオには、仮想3D世界で活動するエージェント「SIMA 2」、ロボット向けの「Gemini Robotics」、インタラクティブな環境を生成する世界モデル「Genie 3」などが含まれている。 56

つまり、DeepMindは依然として強力な競争相手だ。問われているのは、これらの資源を十分な速さで製品や研究成果に変えられるか、そしてその変換を担う人材を維持できるかである。

どの分野で後れを取っているのか

DeepMindが特に圧力を受けているのは、研究力、製品の改善速度、開発者の採用が相互に強化し合う領域だ。競合は、消費者向けAIアシスタント、コーディングツール、最先端の汎用モデルを軸に、明確なブランドを築いている。特にOpenAIとAnthropicは、現在のモデル競争の最前線にある、目立つ製品に直接関わりたい研究者にとって魅力的な移籍先となっている。 53

ベンチマーク比較も、Googleの主要な提供モデルが一部の競合に後れを取っているという見方を強めている。ランキングはモデル、タスク、時点によって変わるが、Fortuneが引用した評価では、Googleの最も優れた提供モデルがAnthropic、OpenAI、xAI、Meta、中国の研究所のモデルを下回る位置に置かれた。 6

これは永続的な順位ではなく、あくまで一時点のスナップショットだ。しかし、人材市場では認識が重要になる。研究者は、自分の仕事が最も速く前進し、業界の方向を決めていると感じられる組織に行きたいからだ。

Metaは別のタイプの脅威だ。大きな報酬を提示しながら、巨大な製品エコシステムを通じてAIを展開できる。AnthropicとOpenAIは、最先端モデルに集中する明確な使命と、強力な採用ストーリーを持つ。Googleのインフラ優位は現実のものだが、インフラだけで成果が生まれるわけではない。何を訓練し、どう評価し、どの製品を出すのかを決める科学者とエンジニアがいて初めて、その優位性は意味を持つ。

崩れたのは「威信の独占」だった

最も妥当な結論は、DeepMindが弱小化したということではない。かつての「名声」「自律性」「技術資源」の組み合わせが、欧州で他社を寄せつけない優位性ではなくなったということだ。

2022～23年から2025～26年にかけて、DeepMindのEMEAにおけるエリートAI人材の採用シェアは49％から18.6％に下がった。採用者数と離職者数の比率も、約12対1から2対1へ低下している。 2 著名研究者の相次ぐ離脱がこの変化を可視化し、Alphabetとの結びつきを強める経営体制が、研究所としてのアイデンティティーをめぐる疑問を深めた。

DeepMindには、立て直しの余地がある。鍵となるのは、Geminiや関連製品で成果を出しながら、同時に、かつて同研究所を人材の磁石にした科学的な自由を失わないことだ。

次のAI人材競争で問われるのは、最も高い報酬を払える企業だけではない。研究者に、どれだけの自律性、資源、影響力、そして自分の仕事が重要になるという確信を提供できるかである。