Google DeepMind は、長年にわたりヨーロッパのトップクラスの機械学習の頭脳を惹きつける、他の追随を許さない存在だった。その支配力はいま急速に弱まりつつある。Fortune に独占共有された新たなデータによると、同ラボがヨーロッパ・中東・アフリカ地域で採用した研究および先端エンジニアリング人材のシェアは、2022〜23年の49%から 2025〜26年にはわずか 18.6% へと急落し、主要な AI ラボの中で最も急激な地域シェアの低下を記録した。こうしたGoogle DeepMind の AI 人材フローの変化は、かつて業界の研究の中核と見なされていた同社が、最前線のモデルを実際に構築する人材をめぐる戦いで劣勢に立たされていることを示す、これまでで最も明確な兆候の一つだ。
Summary
主なポイント
- Zeki Data のデータによると、DeepMind の EMEA 地域における研究および先端エンジニアリング採用のシェアは、2022〜23年の 49% から 2025〜26年には 18.6% に低下した。
- DeepMind の入社対退社比率は、2023年半ばの約 12 対 1 から 2026年第3四半期にはおよそ 2 対 1 まで落ち込んだ。一方で Anthropic は 2025年に 22 対 1 を記録した。
- 今月だけで Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le が退社し、共同創業者の Demis Hassabis もラボの日々の運営から一歩退いた。
- 過去 12 か月に DeepMind を離れたスタッフのうち、25% が Anthropic、21% が Meta、14% が OpenAI に移った。
- DeepMind は大規模言語モデル、マルチモーダルシステム、コンピュータビジョンで後れを取りつつある一方で、ロボティクス、エンボディド AI、科学分野向け機械学習では依然としてリードしている。
ヨーロッパの AI 人材プールにおける DeepMind のシェア縮小
数字は、かつてはこの分野を独占していたラボが、いまやはるかに貪欲な競合と人材を分け合っている現実を物語っている。英国拠点のデータインテリジェンス企業である Zeki Data は、公的な記録を用いて各社の研究および先端エンジニアリング職を追跡した。その結果の一つとして、DeepMind の EMEA 地域における採用シェアはわずか 3 年で大きく低下し、その一方でOpenAI と Anthropicが同じ専門人材プールをめぐる競争で優位に立ったことが示された。
「彼らはヨーロッパで長らく王冠を戴いていましたが、その王冠は非常に高い水準から侵食され始めたのです」と、Zeki Data の創業者 Tom Hurd 氏は Fortune に語った。「Microsoft AI Superintelligence や Meta Superintelligence のような存在が彼らの市場シェアを食い始め、さらにその脇には OpenAI と Anthropic がいるのです。」
広がる定着率の格差
定着率のデータは、さらに厳しい現実を浮き彫りにしている。DeepMind の入社対退社比率 — 1 人が退社するごとに何人を採用しているかを示す指標 — 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。つまり、3 年前には 1 人の退社につき 12 人の研究・エンジニアリング人材を迎え入れていたのに対し、現在は 2 人しか採用できていないことになる。
対照的に、Anthropic は 2025年に 22 対 1 の比率を記録し、Meta は 3 対 1、OpenAI は 5.7 対 1 だったと Zeki のレポートは伝えている。採用人数の伸びも同様の傾向を示す。2022年以降、DeepMind の研究およびエンジニアリング人員は年率およそ27%で増加しているのに対し、OpenAI は 97%、Anthropic は 152% と、より小さな規模から出発した新興ラボがどれほど速いペースで拡大しているかを物語るギャップが生じている。
リーダーシップの混乱が圧力を増幅
人材流出は一般の研究者層にとどまらず、DeepMind のトップリーダー層にも及んでいる。今月だけで、長年チーフサイエンティストを務め、在籍 27 年のベテランでもあったJeff Dean が退社し、シニアフェローの Sanjay Ghemawat、研究者の Oriol Vinyals と Quoc Le も、Discovery Loop というスタートアップを立ち上げるためにそろって離れた。
同じ日の午後、共同創業者兼 CEO の Demis Hassabis は、ラボの日々の運営から身を引き、会長に就任するとともに Alphabet のチーフサイエンティストの役割を担うと発表した。オペレーションの指揮は、最高技術責任者（CTO）の Koray Kavukcuoglu に引き継がれる。こうした退任のタイミングが、市場シェアや定着率の数字と重なったことで、Google DeepMind の AI 人材流出をめぐるより大きなストーリーが業界全体の注目を集めている理由が一層明確になった。これは単に若手研究者がより高い報酬を求めて移籍しているだけではなく、ラボのアイデンティティを形作ってきた人々が身を引いているということなのだ。
研究者が離れる理由と、その行き先
現職および元スタッフへのインタビューからは、複数の要因が浮かび上がる。高額な報酬と株式報酬を提示する競合他社による積極的な引き抜き、AI 競争における Google の立ち位置への社内の不満、士気の低下、そして競合他社のプレ IPO 株式の魅力などだ。現職 3 人と元社員 2 人の DeepMind 関係者は Fortune に対し、同じような言葉でこの大量離職を語った — それは、多くの研究者を惹きつけたオープンエンドな科学追求ではなく、Gemini の商業化を中心に組織されるようになったラボの姿だという。
過去 12 か月に DeepMind を離れた人々のうち、25% は Anthropic に、21% は Meta に、14% は OpenAI に移ったと、Zeki のデータは示している。Anthropic は、退職した DeepMind 人材にとって単独で最も主要な移籍先となっている。
著名な離職者のリストは増え続けている。AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar を生み出した強化学習のパイオニアであるDavid Silver は、約 13 年在籍した後に退社し、ロンドン発のスタートアップ Ineffable Intelligence を立ち上げた。同社は 11 億ドルのシードラウンドを経て、現在の評価額は 51 億ドルに達している。他にも、現在 Fundamental の CTO を務める Wojciech Czarnecki や、Lasse Espeholt などのベテランが退社している。
公開方針の変更がオープンリサーチに摩擦を生む
オープンな論文公開からの後退は、DeepMind の人材問題をさらに悪化させたように見える。同ラボは内部レビューのプロセスを厳格化し、一部の戦略的に機微な生成 AI 論文については 6 か月の公開禁止期間を導入した。この変更は、競合他社が自社の研究成果から利益を得るのを防ぐことを目的としており、2025年4月に初めて報じられた。当時 DeepMind は、論文公開へのコミットメントは維持しており、方針をアップデートしただけだと説明していた。
AlphaGo や AlphaFold のような公開されたマイルストーンの上に築かれたラボにとって、この方針転換は、比較的自由度の高い研究を期待して入社した研究者との間に摩擦を生んだ。文化に詳しいある人物はこう表現する。「ChatGPT の瞬間より前に DeepMind に入社した古参の多くは、AI 研究ラボの一員になるために入ったのに、突然 Google のプロダクトを作るよう求められるようになったのです。」Hurd 氏は、こうした厳格な公開ルールが人材フローの悪化と時期的に重なっており、その一因となった可能性があると指摘する。
DeepMind が依然としてリードしている分野
人材流出は研究分野ごとに一様ではなく、その偏りは競争上の脅威がどこで最も鋭いかを理解するうえで重要だ。Zeki のデータによると、大規模言語モデルとマルチモーダルシステムにおいて、DeepMind は純減となっている。退職者の 19.2% がこれらの分野を専門としていたのに対し、新規採用者で同分野を専門とする割合は 15.6% にとどまった。ラボはコンピュータビジョンでも地位を失いつつある。
一方で DeepMind は、ロボティクスやエンボディド AI、科学分野向け機械学習では勢いを増している。これらの分野では、競合相手は他の AI ラボだけでなく、Nvidia のような企業にも広がりつつある。また、同社は従来の得意分野の外でも新たな競争に直面している。EMEA 地域での後退の主な受益者は Mistral AI と Anthropic であり、一方で 11 月にシンガポールに研究拠点を開設したアジア太平洋地域では、ByteDance、Sakana AI、Sarvam AI といった現地企業が、既存の大手ラボがこれまで十分に投資してこなかった市場で存在感を拡大している。
Google DeepMind は依然として、Alphabet の計算資源、資金力、制度的なリーチを背後に抱えており、これらに匹敵できる競合はほとんどいない。しかし、トップ研究者がほぼどのラボでも、ほぼどんな問題にも取り組める市場においては、そのリーチだけでは、かつてのような忠誠心を自動的に保証することはもはやできない。
FAQ
なぜ Google DeepMind は他のラボに AI 人材を奪われているのですか？
DeepMind は、高い報酬と株式を提示する競合他社による積極的な引き抜き、オープンな研究から商業化へのシフト、士気の低下、そして研究公開ポリシーの厳格化といった要因により、人材を失っている。
退職した DeepMind 社員の主な移籍先企業はどこですか？
Zeki Data によると、退職した DeepMind の人材は主に Anthropic（25%）、Meta（21%）、OpenAI（14%）へ移っている。
DeepMind が後れを取りつつある AI 研究分野はどこですか？
DeepMind は特に、大規模言語モデル、マルチモーダルシステム、コンピュータビジョンの分野で後れを取りつつある。
人材流出にもかかわらず、DeepMind が依然として強みを持つ分野はどこですか？
DeepMind は、ロボティクス、エンボディド AI、科学分野向け機械学習の分野で依然として強く、これらの分野では研究能力を引き続き拡大している。
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本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集チームによる確認を経ています。
