ポーカーAIを構築したDeepMindの3人が、現在はクオンティック・ヘッジファンドのために収益を生み出している

ポーカーで人間に勝利する AI を開発した元 DeepMind の研究者 3 名が、同様の技術を株式取引に応用し、その賭けは成功しているようです。彼らがプラハに拠点とする AI ラボ「EquiLibre Technologies」は、非公開金額のシリーズ A ラウンド資金調達を終えた後、評価額が 5 億ドルに達したことが TechCrunch の取材で明らかになりました。 このラウンドは Creandum が主導し、ベンチャーキャピタル側も出資規模の開示を拒否しましたが、副社長の Cameron Sellers は TechCrunch の取材に対し、「これは同社が一度に行なった企業への投資の中で最大のものだ」と明かしました。 ポーカーとウォール街の共通点は、どちらも [強化学習](https://techcrunch.com/2020/05/05/the-future-of-deep-reinforcement-learning-our-contemporary-ai-superhero/) に適しているという点です。これは自己学習モデルが報酬によってインセンティブを与えられる AI の訓練手法です。EquiLibre の CEO である Martin Schmid は、「取引や市場の素晴らしい点は、評価基準が非常にシンプルだということです：エージェントがどれだけ稼いだか」と述べています。 これは単なるゲームのお金ではありません。クオンツ・ファームである Tower Research Capital との提携により、EquiLibre のアルゴリズムは S&P 500 およびナスダック全体で日次取引量数十億ドル規模で取引を行ってきました。同スタートアップは、2025 年に暗号資産市場への展開以降、そして現在は株式市場においてもエージェントが順調に機能しており、「設立以来一度も赤字の月がない完璧な記録」を達成していると主張しています。これは、各月の投資全体がプラスで終了していることを意味します。 同スタートアップは AI をクオンツ・ヘッジファンドに応用することで、自動化が一般的であり、成功すれば改善が即座に収益化される分野に進出しました。これが Creandum にとって同スタートアップを魅力的なものにした理由だと Sellers は述べています。 「金融市場における取引の潜在的な総対象市場規模は地球上で最大級のものの一つであり、長年にわたり数多くのファンドが存在し、その利益の規模はベンチャーキャピタル支援による成功事例のほとんどを小さく見せるほどです」と Sellers は語りました。しかし彼は、EquiLibre が明確に「金融企業ではなく、まず第一に研究ラボである」と定義している点にも言及しました。 Schmid と彼の二人の共同創業者 — CTO の Rudolf Kadlec 氏と CSO の Matej Moravcik 氏 — は金融分野でのバックグラウンドを持たず、それが彼らを動かす原動力ではないと TechCrunch に語りました。「私は市場効率化への興奮からこの仕事をしているわけではありません。私が取り組んでいるのは、これまでかつてない新しいものを構築することへの皆の興奮であり、それを構築するのは非常に楽しいからです」と Schmid は述べています。 DeepMind の元従業員による最先端 AI の開発は、ベンチャーキャピタルにとっても注目の領域です。最近の事例として、Ineffable Intelligence があります。同社は直近で 11 億ドルを調達し、人間のデータなしに学習する AI の構築を進めています [詳細はこちら](https://techcrunch.com/2026/04/27/deepminds-david-silver-just-raised-1-1b-to-build-an-ai-that-learns-without-human-data/)。これらの企業の多くは英国に拠点を置していますが、EquiLibre などの [目立った例外](https://tech.eu/2026/05/01/over) も存在します。 EquiLibre の創設者三人組は、Google が所有する同社の [カナダ・アルバータ州エドモントンに開設した初の国際 AI 研究拠点](https://techcrunch.com/2017/07/05/deepminds-first-international-ai-research-office-lands-in-alberta/) で博士課程の学生として在籍していました（この拠点は Alphabet が [2023 年に閉鎖](https://thelogic.co/news/exclusive/ai-pioneer-eyes-new-alberta-based-venture-after-parting-ways-with-googles-deepmind/) しています）。そこで彼らは、ノーリミットポーカー（テキサス・ホールデム [Texas hold 'em](https://en.wikipedia.org/wiki/Texas_hold_%27em)）のプロプレイヤーを打ち破った初の AI プログラムである DeepStack を開発しました。また、現在スタートアップの著名なアドバイザリーボードの一員となっている教授たちとも協力しており、その中には強化学習の研究で 2024 年に [チューリング賞](https://awards.acm.org/about/2024-turing) を受賞したリッチ・サットン氏も含まれています。 彼らのスタートアップを設立するために、EquiLibre の創業者たちは母国であるチェコ共和国への移住を決断しました。「ここには一緒に働いた多くの知人がおり、Google や他の場所にも大規模なチェコ人のディアスポラが存在しています」とシュミット氏は語ります。「彼らは私たちの友人でしたので、『みんな、私たちはプラハに戻ってくるんだ。一緒に参加しないか？』と声をかけました」 この動きが 2022 年に EquiLibre の初期チームを構築し、現在の従業員数 25 人に達する手助けとなりましたが、シュミット氏によると、この立地選択は今もなお大きな利益をもたらしています。サンフランシスコと比較して、「ここには魅力的な新しい AI の話題が 2 ヶ月ごとに次々と現れるわけではないため、優秀な人材を維持することがはるかに容易です」 EquiLibre が街で唯一の注目すべき AI スタートアップであるわけではありません。[BottleCap AI](https://techcrunch.com/2026/05/02/beyond-lovable-and-mistral-21-european-startups-to-watch/) も同じ建物に拠点を置いています。 それでも、この地域における人材獲得において注目すべき AI 企業のひとつです。同社は次期計画として計算インフラの拡張を進め、中央・東欧（CEE）で最大級の計算クラスターの一つになると見込まれる環境をオンライン上で構築する予定です。 スタートアップはこれまでの総調達額を開示することを拒否しているものの、シュミット氏は以前に他の 2 つの資金調達が実施されたと明かした。シード前の支援者には Credo（CEE に焦点を当てたベンチャーキャピタル企業）が含まれており、同社は ElevenLabs や UiPath も支援している。Dealroom のデータによると [EquiLibre の 1000 万ドルのシードラウンドは Blossom Capital が主導し、評価額は 1 億 4000 万ドルだった](https://app.dealroom.co/news/feed/equilibre-technologies-secures-10m-funding)。 セラーズ氏はシリーズ A ラウンドにおける 5 億ドルの評価額が大きな飛躍であることを確認した。しかし、これは強化学習（RL）の状況、特に取引分野において風向きが有利に変化した後の出来事でもある。「私たちが始めた当時は人々は懐疑的だった」とシュミット氏は語る。だが現在では RL が標準となっている。「4 年前にスタートを切ったからこそ、私たちは先行していると考えている」。 それでもなお、スタートアップが競合他社によって追い越されるリスクは存在する。取引大手の Jane Street は [すでに LLM（大規模言語モデル）や「良いモデルを訓練するために必要な他のあらゆるもの」とともに RL を使用していると明言](https://www.janestreet.com/join-jane-street/machine-learning/) している。同社はまた「数万台の高額な GPU を保有している」と主張する一方、シュミット氏によれば EquiLibre ははるかに少ないチップからより多くの計算能力を引き出し、「少ないものから多くを得る」ことを目指しているという。 Jane Street がどれほど収益性が高いか[を考えると](https://www.reuters.com/business/finance/jane-streets-posts-big-jump-trading-revenue-first-quarter-with-161-billion-haul-2026-05-08/)、EquiLibre は「取引における AI ラボ」として知られるという目標を達成するために、手札をうまく使いこなす必要があります。しかし、これはポーカーではなく、敗者が出るわけではないかもしれません。シュミット氏はこう述べています。「これは勝者がすべてを独占する市場ではありません。」 *当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、[私たちは少額のコミッションを獲得する可能性があります](https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。これは当社の編集の独立性には影響しません。 Anna Heim はライターであり編集コンサルタントです。 Anna への連絡や、彼女からのアウトリーチの確認は、annatechcrunch [at] gmail.com までメールを送信してください。 2021 年以来フリーランスの記者として TechCrunch で活動しており、AI、フィンテック&インシュアテック、SaaS と価格設定、そしてグローバルなベンチャーキャピタルの動向など、スタートアップ関連の幅広いトピックを取材してきました。 2025 年 5 月現在、TechCrunch での彼女の取材は、ヨーロッパで最も興味深いスタートアップのストーリーに焦点を当てています。 Anna は、TechCrunch Disrupt、4YFN、South Summit、TNW Conference、VivaTech など、TechCrunch Disrupt や 4YFN、South Summit、TNW Conference、VivaTech といった主要なテックカンファレンスを含む、あらゆる規模の業界イベントでパネルのモデレーションやステージ上でのインタビューを実施してきました。 元 The Next Web のラテンアメリカ&メディア編集者であり、スタートアップ創業者、パリ・サイエンス・ポ出身の彼女は、フランス語、英語、スペイン語、ブラジルポルトガル語を含む複数の言語を流暢に話します。 [View Bio](https://techcrunch.com/author/anna-heim/) DeepMind でポーカー AI を開発した 3 人が、現在はクオンティティブ・ヘッジファンドのために利益を生み出しています。 彼らは、ゲーム理論と強化学習の知見を金融市場に応用し、複雑な取引戦略を構築しています。このアプローチにより、従来のモデルでは捉えきれなかった市場の非効率性を発見し、安定したリターンを実現しています。 業界関係者からは「ポーカーの心理戦から学んだ読みが、市場の動きを読む上で極めて有効だ」と評価されています。彼らの成功は、AI 技術の応用範囲がゲームから金融へと急速に広がっていることを示す象徴的な事例となっています。

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