00:04
皆さん、こんにちは。米国株投資の耳よりな話へようこそ。
はい、よろしくお願いします。
2026年8月、毎日うだるような暑さが続きますが、皆さんいかがお過ごしですか?
涼しい部屋でリラックスしながら楽しんでくださいね。
えー、本当に外に出るのがためらわれる暑さですよね。
そうなんですよ。さて、皆さんもちょっと想像してみて欲しいんですが、
あの、朝起きて株価をチェックしたら、
はい。
ソニーグループとか、キーエンスのような日本トップクラスの企業が、
まるごと一社消滅するレベルのお金が、
ええ。
たった1日で株式市場から吹き飛んでいったとしたら、どう思いますか?
いやー、それはもう身の毛がよだつというか、何か金融危機でも起きたのかと錯覚するレベルの数字ですよね。
本当にそうですよね。でも、何かスキャンダルが発覚したわけでも、市場全体が大暴落したわけでもないんです。
そうなんですよね。
原因は、たった数人のエンジニアが会社を辞めると決断したことでした。
ということで、今日のテーマはズバリ、
Google ディープマインドから重要人物が相次いで離脱、です。
これはもうテクノロジー業界全体に強烈な衝撃波を走らせた大事件でしたね。
ええ。今回の私たちのミッションは、この米国株の巨人、アルファベットの根幹を揺るがすようなビッグニュースが、
単なる、よくある人事異動ではなくて、AI業界全体の向上変化と皆さんのポートフォリオにどう影響していくのかを徹底的に紐解いていくことです。
表面的なニュースのヘッドラインを覆うだけでは見えてこない、巨大なパラダイムシフトが今まさに起きていますからね。
はい。そこで、この衝撃度を正しく理解するために、まずは前提から確認していきたいんですが、
もちろんです。
そもそも、このGoogle DeepMindっていうのは、今のアルファベットの中でどういう立ち位置の組織なんでしょうか?
もっと重要なポジションということですか?
はい。グループ全体の競争力を左右する最重要の中核部門であり、まさに技術革新のエンジンそのものです。
エンジンですか?
ええ。彼らが生み出す基礎技術とかアルゴリズムは、検索エンジンやGoogleクラウド、YouTubeなんかに搭載される最先端AIモデルの、
はい。
つまり、ジェミニシリーズなどの直接的な供給源になっているんです。
アルファベットの存続と成長の鍵を握る文字通りの心臓部ですね。
なるほど。つまり、アルファベットの頭脳のど真ん中ということですね。
その通りです。
そして、そんな心臓部の創立者であり、AI業界のスーパースターでもあるデミス・ハサビス氏がなんと、
CEOを対比でアルファベットのチーフサイエンティスト兼会長に就任したと。
はい。これが今回のニュースの一つですね。
日々の業務はCTOの古来株口ウォール氏に引き継がれたそうですが、ここから少し解きほぐしていきましょう。
ハサビス氏ってそもそもAI業界ではどれくらいすごい人なんですか?
彼はですね、単なるIT企業の優秀な経営者ではないんですよ。
03:02
AIブームを基礎から築いた天才企業家であり、科学者なんです。
科学者でもあるんですね。
経歴も飛び抜けていて、4歳でチェスを始めて、13歳で世界ジュニアトップクラスのマスターになったという振動でした。
13歳でマスター、すごいですね。
その後、10代で名作PCゲームの開発に関わって、ケンブリッジ大学でコンピューターサイエンスを収めてゲーム会社を起業しています。
へー、ゲーム業界にもいたんですか?
ええ。さらにその後、脳の仕組みとコンピューターを融合させるために、なんと認知神経科学の博士号まで取得しているんです。
ちょっと待ってください。チェスマスターで、ゲームクリエイターで、脳科学の博士って、なんだか現実離れしたプロフィールですね。
本当にそうですよね。そして何より、彼が率いるチームは2016年に、EGO AIのαGOを開発して
ああ、αGO、話題になりましたね。
はい。世界最高峰のプロ機種を破って、世界中に第三次AIブームを巻き起こしました。でも、彼の真骨頂は実はそこにはないんです。
えっと、違うんですか?
彼はAIを使って価格の難問を解くこと。これにこそ情熱を注いできたんです。その集大成がアルファフォールドというAIです。
アルファフォールド。タンパク質の立体構造を予測するAIですよね?
その通りです。
でもそれがどうしてそこまですごいことなんでしょうか?
ここは非常に興味深いポイントなんですが、タンパク質って、アミノ酸の紐が複雑に折りたたまれて3D構造を作ってるんですね。
はい。
その折りたたまれ方を予測するのって、物理学において50年内の超難問だったんです。
50年も解けなかったんですか?
ええ。なぜかというと、考えられる形の種類が宇宙の星の数より多いからなんです。
宇宙の星の数。それは想像もつかないですね。
従来は1つのタンパク質の構造を解明するのに、研究者が数年なかりで実験していたんですよ。
1つにつき数年ですか?
はい。でもアルファフォルドのAIは、その膨大なパターンを瞬時に計算して、正確な3D構造を予測できるようにしたんです。
数年かかっていたものが一瞬で。
そうなんです。これにより、創薬とか病気の解明が何十年も早まることになって、その功績で彼は2024年のノーベル科学賞を受賞しています。
ノーベル賞ですか?
ええ。彼はAI業界において圧倒的な象徴と言える存在なんです。
なるほど。リスナーの皆さんにちょっと私の例えで聞いて欲しいんですが、彼は例えるなら、大ヒット映画を連発する天才監督が現場のメガホンを後進に譲って、自分は人類の未来を変えるような巨大なドキュメンタリー制作に引きこもるようなものですよね。
それは非常にわかりやすい例えですね。まさにそんな感じです。
ノーベル賞受賞者がCEOを務める会社、それがディープマインドだったわけですが、じゃあなぜそんな象徴的な存在である彼が今CEOを退任したんでしょうか?
06:00
彼は自身の声明によれば、長年目指してきた汎用人工知能、いわゆるAGIの実現が間近に迫っていると感じているからだと。
なるほど。
大局的な視点に集中するためということですね。ただ、背景にあるのはGoogle全体の強烈なシフトなんです。
シフトですか?
ええ。現在、オープンAIなどとの熾烈な商業化競争の中で、Google全体が純粋な研究からジェムニーなどの製品化、プロダクト出荷へと急速にシフトしているんです。
つまり、日々の製品開発のプレッシャーが強くなっていると。
はい。だからこそ、現場の運用やエンジニアリングに長けた人物にプロダクトの司令塔を呼ばねて、
ハサビス氏自身は日々の製品化のプレッシャーから離れて、AGI戦略などの科学応用領域へと軸足を戻す、そういう明確な役割分担の狙いがあります。
研究等、熾烈な製品開発競争が一つの組織の中で同居しきれなくなってきたんですね?
まさにそういうことです。
でもこれだけでも大ニュースなのに、同時にもう一つの激震が起きた。
これが冒頭でお話した27.5兆円の株価下落にダイレクトに繋がったわけですよね?
はい。伝説的な天才エンジニア、ジェフ・ディーン氏がトップ研究者4名と共にGoogleを退社し、独立したというニュースです。
実は私、彼の名前は聞いたことがあったんですが、投資家の視点からすると、なぜたった一人のエンジニアが辞めるだけでそんなに市場がパリックになるの?って不思議だったんです。
無理もありませんね。
彼は具体的に何を成し遂げた人なんですか?
彼は27年間在籍したGoogleの30番目の社員であり、チーフサイエンティストでした。
一言で言えば、彼なしでは現在のGoogle、引いては現代のインターネット社会は存在しません。
インターネット社会が存在しない、そこまでですか?
ええ。彼はビッグテーブル、マップルジュース、スパナーといった、現在私たちが当たり前のように使っている巨大な分散処理基盤の設計者なんです。
分散処理基盤というと、なんだか難しく聞こえますが、どういう仕組みなんですか?
想像してみてください。
Googleは世界中のウェブページを検索できるようにするために、天文学的な量のデータを処理しなければなりませんでした。
はい、ものすごいデータ量ですよね。
昔は、データが増えれば、もっと巨大で高価なスーパーコンピュータを買うしか解決策がなかったんです。
ハードウェアの力技ですね。
しかし彼は、安価な普通のコンピュータを何万台もつなぎ合わせて、まるで一つの巨大な頭脳のように強調してデータを処理させるソフトウェアの仕組み、つまりマップルジュースなどを発明しました。
なるほど、巨大な図書館の蔵書整理を一人の超人に任せるんじゃなくて、一万人の一般人に完璧な連携で作業させるような仕組みを作ったわけですね。
まさにその通りです。物理的なハードウェアの限界をソフトウェアの設計で突破したんです。
それは革命的ですね。
09:01
その後彼は、AI研究組織のGoogleブレインを創設して、世界中で使われる真相学習ライブラリー、テンソルフローや、AI専用プロセッサーTPUの開発を主導しました。
エンジニア界隈のジェフ・ディーン伝説って知ってますか、皆さん。
ああ、チャック・ノリスのジョークみたいなやつですね。
そうなんです。彼がコンパイルするとコードが怖がってエラーを出さないとか、アセンブラーより早く二進数を手書きできるとか、そういうジョークが語り継がれるほどのリスペクトを集めている人物なんですよね。
ええ。彼も各コードが極限まで最適化されていて、人間業とは思えないことを揶揄した尊敬の念の表れですね。
面白いですよね。でも彼がいかに伝説的な人物かは分かりましたが、それにしても市場の反応は尋常じゃありませんでした。数字の話をしましょう。
このニュースの日、上昇傾向だった株価が4%下落しました。4%って聞くと、ふーんと思うかもしれませんが。
ええ。
これ、時価総額約4.34兆ドルのうち、約1740億ドルが吹き飛んだってことですよね。
そうなりますね。
1ドル158円計算で、なんと約27.5兆円になるんです。ソニーグループやキーエンスのような日本トップクラスの企業が丸ごと一社消滅するレベルのお金が1日で動いたんですよ。
本当に恐ろしい金額です。
やっぱり投資家から見ると、Googleの頭脳が流出して、今後のAI開発競争で負けるんじゃないかという強烈なパニックだったんでしょうか。
それもありますが、より本質的なのは、市場が強烈なリスクプレミアムを織り込んだということです。
リスクプレミアムですか?
はい。投資家は、単なる優秀な人材の離脱ではなく、先ほどの研究と製品開発の間に生じている摩擦の深刻さに気づいたんです。
なるほど。
最重要人材の頭脳流出リスクが連鎖するのではないかという不確実性を警戒した結果が、この27.5兆円という数字に現れています。
恐ろしい世界ですね。では、そこまでの警戒感を市場に抱かせてまで、ジェフディーンたち天才集団は外に出て、何をやろうとしているのか?
ええ、ここからが重要です。
これが次のポイントですね。彼らが立ち上げた新会社、ディスカバリーループは一体どんなミッションを持っているんでしょうか?
ディスカバリーループが目指しているのは、人間と会話するチャットボットを作ることではありません。
違うんですか?
はい。仮説を立て、実験し、結果を分析し、また新たな仮説を立てるという科学研究のプロセス、つまりループそのものをAIと巨大計算基盤で自動化することです。
ちょっと待ってください。AIに科学研究そのものをやらせるってなんだかSF映画みたいですよね。
そう聞こえますよね。
薄衣を着たロボットアームがビーカーに薬品を注いだり顕微鏡を覗いたりする、そういう物理的なラボを作るってことですか?
いえ、そこが面白いところなんです。物理的なロボットではなくて、背後にある推論のソフトウェアの話なんです。
12:04
ソフトウェアの中での話なんですね。
いえ。例えば、より長持ちする新しいバッテリーの素材を発見するとしますよね。
はい。
従来なら、人間の科学者がこの成分とこの成分を組み合わせたらどうだろうと推測して、実験室で調合し失敗するというサイクルを何年にもわたって何千回も繰り返していました。
気の遠くなるような作業ですね。
したし、ディスカバリーループが構想するAIは、科学の法則を学習した上で、数百万通りの分子の組み合わせをコンピューター空間上のシミュレーションで一晩のうちにテストするんです。
一晩で数百万通り?
そして、理論上最も成功確率が高い成分をピンポイントで予測し、それだけを実際の実験に回す、10年かかっていた研究サイクルを数日の計算タスクに変えてしまうような科学の自動化です。
なるほど。アルファホールがタンパク質の構造予測でやったようなブレイクスルーを、あらゆる科学分野で全自動で回し続けるシステムを作ろうとしているんですね?
そういうことです。
それは確かに、日々のチャットボットの性能向上とは全く違う次元の話ですね。
ええ。第一段階として、まずは彼ら自身の機械学習の研究やコード構築など、エンジニアリング自体を自社のAIに自動で回させて、システムを磨き上げます。
はい。
そして、第二段階で装薬や新素材の開発、クリーンエネルギーといった人類の課題、つまりブランドチャレンジに挑むという壮大なビジョンを描いています。
ここで本当に面白くなってくるんですが、投資家の皆さんに特に関係してくる重要なポイントがあるんですよね。
はい。会社の形態についてですね。
ええ。彼らが立ち上げたこのディスカバリーループ、ただのシリコンバレーのスタートアップじゃないんです。
彼らはパブリックベネフィットコーポレーション、公益企業という形態を取っているんですよね。
いわゆるPBCですね。
これ、投資家目線ではどう解釈すればいいんでしょうか。
通常の株式会社は、株主の利益を最大化することが法的な義務ですよね。
もちろんです。
つまり、ウォール街からの次の市販機決算でどれだけ儲かるんだとか、早く利益の出るプロダクトを出せという強烈なプレッシャーに常にさらされるわけです。
厳しい世界ですよね。
しかしPBCという形態を取ることで、彼らは社会への利益や人類の科学技術の推進を定感に組み込むことができるんです。
なるほど。つまり、市販機ごとの利益追求というウォール街の圧力から自分たちを法的に守って、何年もかかるような長期的な科学的ブレイクスルーに専念するためのバリアを張ったわけですね。
その通りです。
Googleの内部にいては、どうしてもそのプレッシャーから逃れられなかったということの裏返しでもあります。
でもすごく不思議なのが、Googleから見れば自社の頭脳ともいえる最高峰の天才たちが、突然人類のために独立しますって出て行っちゃったわけですよね。
15:02
ええ、そう見えますよね。
Googleは彼らを裏切り者扱いして激怒しているんじゃないですか。
実は全く逆なんです。
全く逆?
ええ、なんとアルファベット自身が初期出資者として多額の資金を提供して、さらにクラウドインフラの提供パートナーとして強力にバックアップしているんです。
ええ、自分たちから逃げ出した天才たちに自らお金とサーバーを差し出しているんですか?なぜそんな仕様を送るような真似を?
これこそが現代の巨大テック企業のしたたかなエコシステム戦略なんです。
エコシステム戦略?
先ほどから話に出ているように、Googleの社内では早くジェミニーの性能を上げて製品化しろというプレッシャーが強すぎて、スピード感を持って先端科学の自動化といった超長期的な研究がしづらくなっています。
はい。
だからこそ、野心的なフロンティア研究は外備の独立したスタートアップに託して、自社は出資者およびインフラ提供者としてその果実をパートナーとして享受する仕組みを作っているのです。
自社ではスピード感を持ってできない先端科学を外部パートナーとして享受するってことですね。
買い殺しにして腐らせるくらいなら外に放って、資本とインフラという強い鎖で結びつき続ける戦略なんですね。恐るべしアルファベット。
ええ。これらの出来事を大きな視点で結びつけると、現在のAI業界全体に起きているパラダイムシフト、つまり3つの構造変化がはっきりと浮かび上がってきます。
ぜひその3つを整理して教えてください。
まず1つ目は、造下の塔の終焉と、過酷の商業プロダクト出荷競争の時代になったことです。
造下の塔ですか?
はい。これまでディープマインドなどのAI研究所は、潤沢な資金で利益を気にせず、純粋な研究に没頭できるパラダイスでした。
しかし今や、Google本体の厳しいビジネスモデルに組み込まれ、モデルを製品化続ける工場へと変貌したんです。
夢を追う時代から、血みどろの出荷競争の時代になったんですね。
そうです。そして2つ目は、LLM、つまり大規模言語モデルの進化の鈍化、いわゆるスケーリングローの壁が見え始めたことです。
スケーリングローの壁、具体的にはどういうことでしょう?
これまでは、AIに読み込ませるデータ量と、計算に使うコンピューターのパワーを増やせば増やすほど、AIは右肩上がりで賢くなってきました。これがスケーリングローです。
はい。
でもこれって例えるなら、テスト勉強の暗記と同じなんですよ。
教科書をたくさん読んで徹夜して詰め込めば、ある程度までは点数は上がりますよね。
ええ。
でも、ただ本をたくさん読んだからといって、誰も思いつかなかったような新しい科学の法則を発見できる天才になれるわけではありませんよね。
確かに。暗記力と未知のものを生み出す推論力は別物ですね。
その通りです。だからこそ、ハサビス氏やジェフディン氏のようなトップ層は、すでにAI自身に科学的発見をさせるという、次のフロンティアへ向かっているんです。
もうトップ層は次のステージを見据えているんですね。
18:02
そして3つ目が、短期的な株主市場主義を嫌うトップ研究者が公益企業として特立し、Googleなどがそれを出資者として支えるという、新たな共生関係・エコシステムが生まれたことです。
つまり、AI業界は日々の生活にAIを組み込む製品部隊と、人類の限界を超える科学的ブレイクスルーを追うフロンティア部隊に完全に真っ二つに分かれたってことですね。
まさにその通りです。二極化の時代ですね。
いやー、27.5兆円が動いた裏には技術の限界やウォール外のプレッシャーなど、そんな壮大なドラマと業界構造の激変があったんですね。
はい。非常に深い動きです。
さて、ここまで深く掘り下げてきましたが、最後にリスナーの皆さんに一つ考えてみてほしいことがあります。
何でしょうか。
天才研究者たちが次々と大企業から特立し、人類のための公益企業を立ち上げていく。一見すると、個人の天才的な頭が巨大な資本から解放されたように見えますよね。
ええ。
しかし、彼らが画期的なAIを動かすために必要な天文学的な計算資源や莫大な資金を握っているのは、結局のところGoogleのようなメガテック企業なんです。
確かにそうですね。
AIの真の支配者は、アルゴリズムを生み出す天才の頭脳なのか、それともその土台となるインフラと資本を持つ巨大企業なのか。
皆さんがポートフォリオを考える上で、このパワーバランスは非常に重要なヒントになるかもしれませんね。
今後のテクノロジー投資において、最も重要な視点の一つだと思います。
さて、米国株投資の耳寄りな話では、こうしたニュースの真相をこれからもどんどん掘り下げていきます。
ぜひYouTubeチャンネル登録をお願いします。
よろしくお願いします。
取り上げてほしい銘柄や、今日の番組の感想があれば、ぜひコメント欄に書き込んでくださいね。
全部読んでます。
皆さんのご意見お待ちしています。
また、移動中や作業中など、バックグラウンド再生が可能なSpotifyやApple Podcastでも配信していますので、そちらも活用してください。
音声だけでも十分に楽しんでいただけますからね。
はい。それでは次回もお耳を拝借。
