Google DeepMindは、いまも世界有数のAI研究機関であり、研究者や先端エンジニアを新たに採用している。しかし、かつての圧倒的な優位は明らかに縮小している。

英国のデータインテリジェンス企業Zeki Dataによると、欧州・中東・アフリカ（EMEA）における研究職および先端エンジニア職の採用で、DeepMindが占める割合は2022〜23年の49％から、2025〜26年には18.6％へ低下した。30.4ポイントの下落であり、Zekiの分析では主要AI研究所について地域別に記録された最大の下落幅だという。2

これはDeepMindが急速に縮小しているという意味ではない。むしろ、依然として大規模で強力な雇用主でありながら、AnthropicやOpenAIの拡大ペースに押され、AI人材市場での相対的な立場を失っていることを示している。

採用は続くが、勢いは大きく鈍化

DeepMindは世界全体で見ると、研究者・先端エンジニアの採用数が退職者数を上回っている。ただし、入社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3四半期にはおよそ2対1まで低下したと報じられている。23

採用の伸び率でも、競合との差は大きい。Zeki Dataに関連する報道では、DeepMindの採用成長率は約27％だったのに対し、OpenAIは97％、Anthropicは**152％**に達した。1

重要なのは、これらの数字が「DeepMindの崩壊」を示しているわけではない点だ。示されているのは、依然として人材を増やしているものの、競合がより速いペースで拡大するなかで、かつての優位性が薄れているという構図である。

最大の弱点は定着率ではない

過去2年間に採用された従業員の定着率を比較した別の分析では、Anthropicが80％で首位となり、DeepMindが78％で続いた。OpenAIは67％、Metaは**64％**だった。14

つまり、DeepMindの定着率はAnthropicに大きく劣っているわけではない。より深刻なのは、採用の伸びが鈍化し、入社者と退職者の差が縮まり、競合へ向かう人材の流れが不利になっていることだ。

Zekiの分析では、DeepMindのエンジニアは、逆方向の移籍に比べて約11倍、DeepMindからAnthropicへ移る可能性が高かった。14また、直近1年間にDeepMindを離れた研究者・先端エンジニアの移籍先は、Anthropicが25％、Metaが21％、OpenAIが**14％**だったとされる。412

相次ぐ著名人材の移籍

この人材動向を象徴するように、DeepMindとGoogleからは複数の著名な研究者・技術リーダーが離れている。

• ジョン・ジャンパー氏：DeepMindの上級研究者で、タンパク質構造予測AI「AlphaFold」の共同開発者。2024年には、デミス・ハサビス氏とともにノーベル化学賞を受賞した。Google DeepMindで約9年間勤務した後、Anthropicへ移ることを発表した。
• ノーム・シャジール氏：Geminiの技術リーダーの一人で、現在の生成AIの基盤となった2017年のTransformer論文の共著者。Googleを離れ、OpenAIへ移籍した。
• ジェフ・ディーン氏、サンジェイ・ガワテ氏、クオック・ル氏、オリオール・ビニャルス氏：Googleの長年のチーフサイエンティストだったディーン氏らは、科学・工学研究へのAI活用を目指す公益目的企業、Discovery Loopを設立するためGoogleを離れた。1719

これらの退職が重い意味を持つのは、個々の知名度だけではない。科学研究、AIインフラ、そしてGemini開発というDeepMindの中核領域から、幅広く人材が流出しているからだ。

なぜ研究者は移籍するのか

最も強く裏付けられている要因は、AI人材をめぐる競争が極めて激しくなっていることだ。競合研究所は巨額の報酬に加え、スタートアップのような株式報酬を提示している。なかでもAnthropicは、DeepMindとOpenAIの双方から移籍する研究者にとって、重要な行き先になっている。1415

一方、報道では、こうした移籍をGoogle組織内でのDeepMindの位置づけの変化と結びつける見方もある。GoogleはGemini製品、モデルの展開、商業化を重視し、研究、フロンティアモデル、Geminiアプリ、開発者向けチームをより緊密に連携させる方向へAI部門を再編した。17

この統合によって、GoogleがAIを製品化し、広く提供する力は高まる可能性がある。ただし、公開されている情報だけでは、論文発表の制限、Geminiをめぐるプレッシャー、Googleとの組織統合が特定の個人の退職を引き起こしたと証明することはできない。これらは因果関係が数値で確認された説明ではなく、組織を取り巻く背景として捉えるべきだ。

ハサビス氏は日々の経営から退く

2026年8月、デミス・ハサビス氏はGoogle DeepMindの日常的な経営管理の中心から退いた。Google DeepMindの会長と、親会社Alphabetのチーフサイエンティストに就任し、AI部門の運営はコライ・カブクチュオール氏が担うことになった。カブクチュオール氏はGoogle CEOのサンダー・ピチャイ氏に直接報告し、Geminiの開発、フロンティア研究、Geminiアプリ、開発者向けチームを統括する。1719

この変更は、DeepMindの研究方針がGoogle全体の製品組織とより強く結びつくことを意味する。同時に、ハサビス氏が長期的な科学・AI戦略や、引き続き関わるIsomorphic Labsにより多くの時間を振り向ける体制でもある。19

科学分野では依然強いが、汎用モデルで圧力

DeepMindの最大の強みは、AIを科学研究に応用する実績だ。AlphaFoldによるタンパク質構造予測は、その代表例である。ジャンパー氏のAnthropic移籍が注目されるのも、同氏がこの分野の中心人物だったためだ。

一方、幅広く利用されるフロンティアモデルやコーディングの競争では、DeepMindの立場はより不安定になっている。Fortuneが紹介したベンチマーク評価では、Googleが提供する最新のGeminiモデルは、Anthropic、OpenAI、xAI、Meta、さらに少なくとも1つの中国の研究所の主要モデルを下回ったとされた。これは時間とともに変わる比較であり、恒久的な順位ではない。それでも、Geminiの実行力がGoogle DeepMindの競争力の中心課題になったことを示している。

AI競争に何を意味するのか

最も明確な結論は、DeepMindが崩壊しているということではない。AIのトップ人材が流動化し、特にEMEAでは、かつてDeepMindが独占していた市場をもはや単独で支配できなくなったということだ。

Googleには、計算資源、流通力、研究の厚みという大きな強みが残っている。しかし、これらの強みは現在、Anthropicの高い定着率と採用の勢い、OpenAIの急拡大、そして小規模なフロンティアAI研究所の魅力と競い合わなければならない。114

DeepMindにとって次の課題は、技術だけでなく組織文化にもある。Googleとの統合によって研究者がより大きな成果を出せることを示しながら、DeepMindを魅力的な研究所にしてきた自律性と科学的なアイデンティティを失わないことだ。

Geminiの商業化や組織統合は、AIを製品として届ける速度を高める可能性がある。しかし、それが研究者にとっての自由度や研究所としての独自性を削るなら、Googleは人材獲得競争でさらに不利になる。DeepMindの今後は、Googleの巨大な基盤を活かしつつ、研究者が「ここで最も重要な仕事ができる」と感じられる環境を維持できるかにかかっている。

Google DeepMindは、いまも世界有数のAI研究機関であり、研究者や先端エンジニアを新たに採用している。しかし、かつての圧倒的な優位は明らかに縮小している。

英国のデータインテリジェンス企業Zeki Dataによると、欧州・中東・アフリカ（EMEA）における研究職および先端エンジニア職の採用で、DeepMindが占める割合は2022〜23年の49％から、2025〜26年には18.6％へ低下した。30.4ポイントの下落であり、Zekiの分析では主要AI研究所について地域別に記録された最大の下落幅だという。2

これはDeepMindが急速に縮小しているという意味ではない。むしろ、依然として大規模で強力な雇用主でありながら、AnthropicやOpenAIの拡大ペースに押され、AI人材市場での相対的な立場を失っていることを示している。

採用は続くが、勢いは大きく鈍化

DeepMindは世界全体で見ると、研究者・先端エンジニアの採用数が退職者数を上回っている。ただし、入社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3四半期にはおよそ2対1まで低下したと報じられている。23

採用の伸び率でも、競合との差は大きい。Zeki Dataに関連する報道では、DeepMindの採用成長率は約27％だったのに対し、OpenAIは97％、Anthropicは**152％**に達した。1

重要なのは、これらの数字が「DeepMindの崩壊」を示しているわけではない点だ。示されているのは、依然として人材を増やしているものの、競合がより速いペースで拡大するなかで、かつての優位性が薄れているという構図である。

最大の弱点は定着率ではない

過去2年間に採用された従業員の定着率を比較した別の分析では、Anthropicが80％で首位となり、DeepMindが78％で続いた。OpenAIは67％、Metaは**64％**だった。14

つまり、DeepMindの定着率はAnthropicに大きく劣っているわけではない。より深刻なのは、採用の伸びが鈍化し、入社者と退職者の差が縮まり、競合へ向かう人材の流れが不利になっていることだ。

Zekiの分析では、DeepMindのエンジニアは、逆方向の移籍に比べて約11倍、DeepMindからAnthropicへ移る可能性が高かった。14また、直近1年間にDeepMindを離れた研究者・先端エンジニアの移籍先は、Anthropicが25％、Metaが21％、OpenAIが**14％**だったとされる。412

相次ぐ著名人材の移籍

この人材動向を象徴するように、DeepMindとGoogleからは複数の著名な研究者・技術リーダーが離れている。

• ジョン・ジャンパー氏：DeepMindの上級研究者で、タンパク質構造予測AI「AlphaFold」の共同開発者。2024年には、デミス・ハサビス氏とともにノーベル化学賞を受賞した。Google DeepMindで約9年間勤務した後、Anthropicへ移ることを発表した。
• ノーム・シャジール氏：Geminiの技術リーダーの一人で、現在の生成AIの基盤となった2017年のTransformer論文の共著者。Googleを離れ、OpenAIへ移籍した。
• ジェフ・ディーン氏、サンジェイ・ガワテ氏、クオック・ル氏、オリオール・ビニャルス氏：Googleの長年のチーフサイエンティストだったディーン氏らは、科学・工学研究へのAI活用を目指す公益目的企業、Discovery Loopを設立するためGoogleを離れた。1719

これらの退職が重い意味を持つのは、個々の知名度だけではない。科学研究、AIインフラ、そしてGemini開発というDeepMindの中核領域から、幅広く人材が流出しているからだ。

なぜ研究者は移籍するのか

最も強く裏付けられている要因は、AI人材をめぐる競争が極めて激しくなっていることだ。競合研究所は巨額の報酬に加え、スタートアップのような株式報酬を提示している。なかでもAnthropicは、DeepMindとOpenAIの双方から移籍する研究者にとって、重要な行き先になっている。1415

一方、報道では、こうした移籍をGoogle組織内でのDeepMindの位置づけの変化と結びつける見方もある。GoogleはGemini製品、モデルの展開、商業化を重視し、研究、フロンティアモデル、Geminiアプリ、開発者向けチームをより緊密に連携させる方向へAI部門を再編した。17

この統合によって、GoogleがAIを製品化し、広く提供する力は高まる可能性がある。ただし、公開されている情報だけでは、論文発表の制限、Geminiをめぐるプレッシャー、Googleとの組織統合が特定の個人の退職を引き起こしたと証明することはできない。これらは因果関係が数値で確認された説明ではなく、組織を取り巻く背景として捉えるべきだ。

ハサビス氏は日々の経営から退く

2026年8月、デミス・ハサビス氏はGoogle DeepMindの日常的な経営管理の中心から退いた。Google DeepMindの会長と、親会社Alphabetのチーフサイエンティストに就任し、AI部門の運営はコライ・カブクチュオール氏が担うことになった。カブクチュオール氏はGoogle CEOのサンダー・ピチャイ氏に直接報告し、Geminiの開発、フロンティア研究、Geminiアプリ、開発者向けチームを統括する。1719

この変更は、DeepMindの研究方針がGoogle全体の製品組織とより強く結びつくことを意味する。同時に、ハサビス氏が長期的な科学・AI戦略や、引き続き関わるIsomorphic Labsにより多くの時間を振り向ける体制でもある。19

科学分野では依然強いが、汎用モデルで圧力

DeepMindの最大の強みは、AIを科学研究に応用する実績だ。AlphaFoldによるタンパク質構造予測は、その代表例である。ジャンパー氏のAnthropic移籍が注目されるのも、同氏がこの分野の中心人物だったためだ。

一方、幅広く利用されるフロンティアモデルやコーディングの競争では、DeepMindの立場はより不安定になっている。Fortuneが紹介したベンチマーク評価では、Googleが提供する最新のGeminiモデルは、Anthropic、OpenAI、xAI、Meta、さらに少なくとも1つの中国の研究所の主要モデルを下回ったとされた。これは時間とともに変わる比較であり、恒久的な順位ではない。それでも、Geminiの実行力がGoogle DeepMindの競争力の中心課題になったことを示している。

AI競争に何を意味するのか

最も明確な結論は、DeepMindが崩壊しているということではない。AIのトップ人材が流動化し、特にEMEAでは、かつてDeepMindが独占していた市場をもはや単独で支配できなくなったということだ。

Googleには、計算資源、流通力、研究の厚みという大きな強みが残っている。しかし、これらの強みは現在、Anthropicの高い定着率と採用の勢い、OpenAIの急拡大、そして小規模なフロンティアAI研究所の魅力と競い合わなければならない。114

DeepMindにとって次の課題は、技術だけでなく組織文化にもある。Googleとの統合によって研究者がより大きな成果を出せることを示しながら、DeepMindを魅力的な研究所にしてきた自律性と科学的なアイデンティティを失わないことだ。

Geminiの商業化や組織統合は、AIを製品として届ける速度を高める可能性がある。しかし、それが研究者にとっての自由度や研究所としての独自性を削るなら、Googleは人材獲得競争でさらに不利になる。DeepMindの今後は、Googleの巨大な基盤を活かしつつ、研究者が「ここで最も重要な仕事ができる」と感じられる環境を維持できるかにかかっている。