核要内容のまとめ
グーグルのAI部門は最近、二重の困難に直面している。一つ目はGeminiシリーズのモデル開発が予想に達せず、何度も発表が延期され、パフォーマンスがOpenAIやAnthropicなどの競合他社に及ばないことだ。二つ目はAIの中核部門であるDeepMindで大規模な人員の動揺が起き、トップクラスの科学者たちが離職し、経営層の権力構造が再編されたことだ。これらの問題の根本原因は、グーグルの「オールインワン戦略」による組織内の矛盾にある。かつて自律的なAGI（人工一般知能）研究機関であったDeepMindが、今ではグーグル全体の製品開発のペースやリソース配分に合わせる必要があり、その結果、研究の自主性が失われ、内部での資源争いが激化し、モデル開発のスピードと革新能力に影響を与えている。
一、モデル開発の遅れ：Geminiシリーズが競合他社に追いつけない
グーグルのGeminiモデルは大きな期待を背負っていたが、次々と問題が発生している：
- 発表の延期：Gemini 4の開発進捗が遅れ、2度も発表が延期された。Gemini 3.5 Proは6月や7月に発表予定だったが、それも中止となった。
- 現行バージョンの性能不足：リリースされたGemini 3.5 Flashや3.6 Flashは、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3に匹敵せず、国内のKimiや通義千問といった先進的なモデルにも劣る。
- 外部評価の逆転：以前はグーグルのGemini 3がOpenAIを緊張させたが、今では「再び遅れている」と見なされている。
簡単に言えば、グーグルのAIの看板製品は予定通りに成果を出せず、その性能も他社に劣っている。
二、人員の動揺：トップクラスの人材が離職し、DeepMindの権力が統制される
最近のDeepMindの人事変動は大きな衝撃だった：
- トップ科学者の離職：元チーフサイエンティストのJeff Deanは3人のグーグルのトップ研究者と共に新会社Discovery Loopを設立し、AIを使って科学や工学の問題を解決することを目指している（これらの研究はDeepMindでもできたはずだが、今ではその余裕がない）。
- 経営層の交代：DeepMindの創設者HassabisはCEOを辞任し、取締役長およびAlphabetのチーフサイエンティストに就任した（科学的な権威は保持しつつも、管理権を失った）。元CTOのKorayが上級副社長に昇進し、日常運営を担当し、グーグルCEOのPichaiに直接報告するようになった（DeepMindはこれにより親会社の指示に従うことになった）。
これらの変化は偶然ではない。DeepMindのかつての自律性が弱まり、科学者たちは長期的な研究を行う余地がなくなり、離職するしかなかった。一方でグーグルは経営層の交代によってDeepMindに製品開発に集中させ、全体の計画に従わせようとしている。
三、オールインワン戦略の両刃の剣：強みでありながら内部矛盾の原因
グーグルの「オールインワン戦略」とは、チップ、クラウド、フレームワークからモデル、アプリケーションまでの全てをカバーすることだが、これが内部矛盾の原因となっている：
- 計算リソースの争奪：グーグルの計算能力が不足しており、クラウド部門（顧客に計算リソースを販売して収益を上げる）、DeepMind（モデルの訓練）、検索部門（製品の最適化）が計算リソースを巡って競争している。クラウド部門はAnthropicのような大手顧客に計算リソースを売りたがり、DeepMindのモデル開発への投資のリターンは不確かで、しばしば優先されない。
- 商業的なアクセスの不均衡：Geminiの企業向け販売はグーグルクラウドが管理しており、DeepMindは直接顧客にモデルを販売できない。しかし、グーグルクラウドはGeminiの競合他社（例えばAnthropic）に計算リソースを提供することができるため、まるで「敵に味方を売る」ような状況だ。
- 製品責任の分散：Geminiの基本モデル、個人向けアプリケーション、企業向け製品はDeepMind、Google Labs、グーグルクラウドの3つの部門に分かれており、フィードバックがタイムリーに行われない。例えばコード能力を向上させるためには企業顧客のデータが必要だが、これらのデータはグーグルクラウドが保有しており、DeepMindは手に入らないため、Anthropic（製品とモデルを一元管理している）には勝てない。
オールインワン戦略はまるで大きな家族のようで、各部門がリソースを多く欲しがるが、リソースには限りがあるため矛盾が生じる。
四、DeepMindの「魂」の喪失：AGI研究所から「製品開発部門」へ
DeepMindは元々グーグルが買収した特別な存在であり、自律的な研究機関としてAGIを目指し、科学者たちに高リスクで長期的な研究を行う自由を与えていた。しかし今では変わってしまった：
- 研究方向の制限：グーグルはDeepMindに「高度に集中する」ことを求め、人員や計算リソースをGeminiの弱点（例えばコード能力）やグーグルの核心製品（検索、クラウド）に割り当て、もはや「無駄だ」と思われる先端分野の研究を自由に行うことができない。
- 革新の余地の縮小：PichaiはDeepMindに毎月モデルを発表するよう要求しており、これによって更新のペースは保たれるが、本当の突破的な研究には時間と試行錯誤が必要だ（例えばAlphaGoの成功は毎月のイテレーションで達成されたわけではない）。現在のDeepMindは「小さな改善」しか行えず、大きな驚きを生み出すことが難しい。
かつてのDeepMindは「自由奔放な科学者チーム」だったが、今では「KPIに従う製品開発部門」に変わっており、最も貴重な革新能力が失われつつある。
五、グーグルのジレンマ：短期的な製品開発と長期的な革新的突破
グーグルは今、選択を迫られている：
- 短期戦略：DeepMindに製品開発に集中させ、毎月モデルを発表し、AI市場での存在感を保ち、クラウド事業で収益を上げる。しかし、これによって長期的な革新的研究が犠牲になり、OpenAIのGPT-5やAnthropicの次世代モデルに永遠に追いつけない可能性がある。
- 長期戦略：DeepMindを自律的な状態に戻し、自由な研究を許すが、モデルの発表が遅れたりリソースが無駄になったりする恐れがあり、現在の商業的利益に影響を与える。
Pichaiは明らかに前者を選んだ。彼は「よりコントロール可能で集中したDeepMind」の方が「元のDeepMind」よりも重要だと考えている。しかし、これが将来のAI競争でグーグルが完全に遅れを取ることになるのか？現時点ではリスクは小さくない。
総括
グーグルのAI部門の困難は、「大企業特有の問題」がAIの急速な進化に直面した結果だ。オールインワン戦略による内部矛盾、DeepMindの研究から製品開発への転換の痛み、短期的な商業目標と長期的な革新の衝突が重なり合い、グーグルはAI競争で徐々に優位性を失っている。組織内の矛盾を解決できなければ、グーグルは「AIのパイオニア」から「追随者」になってしまうかもしれない。