Google DeepMindは、欧州における「エリートAI人材の第一志望」から、OpenAIやAnthropic、Metaなどと競う有力プレーヤーの一つへと変わった。卓越した研究環境と計算基盤を今も備えているが、採用での圧倒的な優位、社員を引き留める力、そして自由度の高い研究所というアイデンティティは明らかに弱まっている。2

採用市場で起きた大きな逆転

人材分析会社Zeki Dataによると、欧州・中東・アフリカ（EMEA）での研究職および高度エンジニアリング職の採用に占めるDeepMindの割合は、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、最も大きな落ち込みだという。2

世界全体で見れば、DeepMindは現在も退職者を上回る数の研究者・高度エンジニアを採用している。しかし、採用者数と退職者数の比率は、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まで縮小した。5 つまり、人材はなお流入しているものの、かつてのように競合を大きく引き離すほどの吸引力ではなくなった。

一方、OpenAIとAnthropicの採用数の伸びは、それぞれ97％、152％と報告されている。DeepMindの伸びは27％にとどまった。1

相次ぐ著名研究者の移籍

変化は統計だけではない。2026年6月には、Geminiに関わったJonas AdlerとAlexander PritzelがAnthropicへ移り、Transformer論文の共著者で、かつてCharacter.AIを率いたNoam ShazeerはOpenAIに移籍した。24

その後、AlphabetのチーフサイエンティストだったJeff Dean、シニアフェローのSanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc LeらもDeepMindを離れ、Discovery Loopの創業に動いた。1

こうした流出の意味は、単純な人数以上に大きい。基盤モデル、計算インフラ、科学AIの方向性に影響を与えてきた、極めて上級の人材が含まれているためだ。

報酬だけでは説明できない人材流出

競合各社が破格の現金報酬や株式報酬を提示していることは、移籍の一因とされる。ただし、報酬だけで全体を説明するのは難しい。14

DeepMindが長く人材を引きつけてきた理由は、短期的な製品目標に縛られず、長期的な研究テーマを追い、影響力のある成果を発表できる環境にもあった。ところが近年は、Geminiの開発・提供・収益化が組織の中心的な使命となり、研究の裁量が縮小し、論文発表にもより厳しい管理が及んでいると報じられている。

さらに、タンパク質構造予測AI「AlphaFold」を生み出したチームの再編と、LLM（大規模言語モデル）および汎用的な科学自動化へのシフトは、組織の優先順位が狭まったことを示す強いサインだ。26 もっとも、個々の退職にどの要因がどれほど影響したのかは公表されていない。特定の方針だけが流出の原因だと断定するのは適切ではない。

ハサビス氏の役割変更が示すもの

2026年8月、Demis Hassabis氏はDeepMindのCEOとしての日常的な経営責任を手放し、DeepMindの会長とAlphabetのチーフサイエンティストに就任した。日々の事業運営はCTOのKoray Kavukcuoglu氏が担い、Sundar Pichai氏に直接報告する体制となった。12

この変更により、ハサビス氏はAlphabet全体の科学戦略に関わる、より広い役割を持つことになる。一方で、DeepMindの組織としての独立性は低下し、研究所を象徴してきた人物と日常の経営が分離された。

意思決定のスピードやGoogle全体との連携が高まる可能性はある。しかし同時に、DeepMindが独立した研究機関ではなく、Googleの製品開発部門に近づいているという印象を強めるリスクもある。

それでも残る強み、失われつつある優位

DeepMindは今なお、科学AI、強化学習、マルチモーダルシステム、AIインフラ、研究者の密度で際立っている。AlphaFoldが示したように、生物学や科学的発見にAIを応用する能力は、同研究所の独自性を象徴する。6

一方で、消費者向けAIアシスタント、製品の迅速な改善、コーディングエージェント、そして実際に提供される汎用モデルの「素の知能」という評価では、相対的に弱さが目立つ。ある独立ベンチマーク評価では、Googleが提供する最良のモデルがAnthropic、OpenAI、xAI、Meta、中国のある研究所に後れを取ったとされた。6

これは一時点の評価であり、決定的な順位表ではない。それでも、Geminiをめぐる競争上のイメージ問題を端的に表している。

最大の脅威は、計算資源を生かす人材の流出

OpenAIとAnthropicは、強力なモデルブランド、製品の勢い、そして研究者を引きつける採用メッセージを兼ね備えている。Metaは積極的な報酬を提示でき、巨大な製品エコシステム全体にモデルを展開できる。さらに、Microsoft AI Superintelligenceも、フロンティアAIの能力向上を明確に掲げる資金力のある競合として加わった。

Alphabetが持つ計算資源、独自のTPU基盤、製品流通網、資本力は、依然として大きな優位だ。しかし、何を訓練し、何を製品として出し、何を研究成果として発表するかを決める人材を維持できなければ、計算資源は決定的な強みにならない。組織再編と人材流出は、インフラ上の優位を、以前ほど決定力のある競争優位ではなくしてしまう可能性がある。12

「弱くなった」のではなく、独占が終わった

DeepMindの変化を、同研究所が弱体化したという一言で片づけるのは正確ではない。より本質的なのは、欧州で同研究所が持っていた、名声、研究の自由、優秀な人材が集まる力の組み合わせが、もはや独占的ではなくなったことだ。

今後の焦点は、Geminiを商業的に成功させながら、DeepMindを人材の磁石にしてきた科学的な自律性をどこまで守れるかにある。製品部門としての実行力を高めすぎれば研究所の魅力を失い、研究の自由を優先しすぎれば市場での遅れを広げる。DeepMindはいま、その難しい均衡点に立っている。

Google DeepMindは、欧州における「エリートAI人材の第一志望」から、OpenAIやAnthropic、Metaなどと競う有力プレーヤーの一つへと変わった。卓越した研究環境と計算基盤を今も備えているが、採用での圧倒的な優位、社員を引き留める力、そして自由度の高い研究所というアイデンティティは明らかに弱まっている。2

採用市場で起きた大きな逆転

人材分析会社Zeki Dataによると、欧州・中東・アフリカ（EMEA）での研究職および高度エンジニアリング職の採用に占めるDeepMindの割合は、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、最も大きな落ち込みだという。2

世界全体で見れば、DeepMindは現在も退職者を上回る数の研究者・高度エンジニアを採用している。しかし、採用者数と退職者数の比率は、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まで縮小した。5 つまり、人材はなお流入しているものの、かつてのように競合を大きく引き離すほどの吸引力ではなくなった。

一方、OpenAIとAnthropicの採用数の伸びは、それぞれ97％、152％と報告されている。DeepMindの伸びは27％にとどまった。1

相次ぐ著名研究者の移籍

変化は統計だけではない。2026年6月には、Geminiに関わったJonas AdlerとAlexander PritzelがAnthropicへ移り、Transformer論文の共著者で、かつてCharacter.AIを率いたNoam ShazeerはOpenAIに移籍した。24

その後、AlphabetのチーフサイエンティストだったJeff Dean、シニアフェローのSanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc LeらもDeepMindを離れ、Discovery Loopの創業に動いた。1

こうした流出の意味は、単純な人数以上に大きい。基盤モデル、計算インフラ、科学AIの方向性に影響を与えてきた、極めて上級の人材が含まれているためだ。

報酬だけでは説明できない人材流出

競合各社が破格の現金報酬や株式報酬を提示していることは、移籍の一因とされる。ただし、報酬だけで全体を説明するのは難しい。14

DeepMindが長く人材を引きつけてきた理由は、短期的な製品目標に縛られず、長期的な研究テーマを追い、影響力のある成果を発表できる環境にもあった。ところが近年は、Geminiの開発・提供・収益化が組織の中心的な使命となり、研究の裁量が縮小し、論文発表にもより厳しい管理が及んでいると報じられている。

さらに、タンパク質構造予測AI「AlphaFold」を生み出したチームの再編と、LLM（大規模言語モデル）および汎用的な科学自動化へのシフトは、組織の優先順位が狭まったことを示す強いサインだ。26 もっとも、個々の退職にどの要因がどれほど影響したのかは公表されていない。特定の方針だけが流出の原因だと断定するのは適切ではない。

ハサビス氏の役割変更が示すもの

2026年8月、Demis Hassabis氏はDeepMindのCEOとしての日常的な経営責任を手放し、DeepMindの会長とAlphabetのチーフサイエンティストに就任した。日々の事業運営はCTOのKoray Kavukcuoglu氏が担い、Sundar Pichai氏に直接報告する体制となった。12

この変更により、ハサビス氏はAlphabet全体の科学戦略に関わる、より広い役割を持つことになる。一方で、DeepMindの組織としての独立性は低下し、研究所を象徴してきた人物と日常の経営が分離された。

意思決定のスピードやGoogle全体との連携が高まる可能性はある。しかし同時に、DeepMindが独立した研究機関ではなく、Googleの製品開発部門に近づいているという印象を強めるリスクもある。

それでも残る強み、失われつつある優位

DeepMindは今なお、科学AI、強化学習、マルチモーダルシステム、AIインフラ、研究者の密度で際立っている。AlphaFoldが示したように、生物学や科学的発見にAIを応用する能力は、同研究所の独自性を象徴する。6

一方で、消費者向けAIアシスタント、製品の迅速な改善、コーディングエージェント、そして実際に提供される汎用モデルの「素の知能」という評価では、相対的に弱さが目立つ。ある独立ベンチマーク評価では、Googleが提供する最良のモデルがAnthropic、OpenAI、xAI、Meta、中国のある研究所に後れを取ったとされた。6

これは一時点の評価であり、決定的な順位表ではない。それでも、Geminiをめぐる競争上のイメージ問題を端的に表している。

最大の脅威は、計算資源を生かす人材の流出

OpenAIとAnthropicは、強力なモデルブランド、製品の勢い、そして研究者を引きつける採用メッセージを兼ね備えている。Metaは積極的な報酬を提示でき、巨大な製品エコシステム全体にモデルを展開できる。さらに、Microsoft AI Superintelligenceも、フロンティアAIの能力向上を明確に掲げる資金力のある競合として加わった。

Alphabetが持つ計算資源、独自のTPU基盤、製品流通網、資本力は、依然として大きな優位だ。しかし、何を訓練し、何を製品として出し、何を研究成果として発表するかを決める人材を維持できなければ、計算資源は決定的な強みにならない。組織再編と人材流出は、インフラ上の優位を、以前ほど決定力のある競争優位ではなくしてしまう可能性がある。12

「弱くなった」のではなく、独占が終わった

DeepMindの変化を、同研究所が弱体化したという一言で片づけるのは正確ではない。より本質的なのは、欧州で同研究所が持っていた、名声、研究の自由、優秀な人材が集まる力の組み合わせが、もはや独占的ではなくなったことだ。

今後の焦点は、Geminiを商業的に成功させながら、DeepMindを人材の磁石にしてきた科学的な自律性をどこまで守れるかにある。製品部門としての実行力を高めすぎれば研究所の魅力を失い、研究の自由を優先しすぎれば市場での遅れを広げる。DeepMindはいま、その難しい均衡点に立っている。