Google の AI 最高責任者らが離職し新会社「Discovery Loop」を設立へ
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Google の創設者である Jeff Dean と Sanjay Ghemawat が、27 年間の在籍期間を終えて同社を離れ、科学的方法の自動化を目的とした新スタートアップ「Discovery Loop」を設立した。
AI深層分析を開く2026年8月6日 02:12
AI深層分析
キーポイント
Google の最高峰エンジニアが独立
Jeff Dean と Sanjay Ghemawat を含む Google の主要 AI 研究者らが、27 年間の在籍期間を終えて同社を離れ、新会社「Discovery Loop」を設立した。
科学的方法の自動化への注力
Dean は新会社の目的として、実験の提案・実施・評価・結果取得を自動化するループを実現し、科学やバイオ、チップ設計などの分野で画期的な進展をもたらすことを掲げている。
Y Combinator での発表と秘密計画
Dean は Y Combinator の Startup School で一般論として自動化ループの重要性を語っていたが、これは実は自身の秘密プロジェクトに関する示唆であり、直後に新会社の設立が正式に発表された。
Googleの主要AI研究者らが新会社を設立
Dean氏やGhemawat氏ら27年在籍のトップ科学者4名が、Googleから離脱して「Discovery Loop」を立ち上げた。
同僚かつ友人による共同創業
新会社の創設者は長年の同僚であり親友で、数週間前にアイデアが生まれ即座に結成された。
重要な引用
You propose an experiment, you implement what you need to run the experiment, you evaluate the experiment, and then you get results from that
running thousands of those automated loops could unlock groundbreaking advances in multiple domains like science, biology, chip design, and even making improved AI models
"We were working on different things, but we were all starting to see the possibility of AI being able to automate scientific and engineering loops," he says.
"I'm very excited about automating machine learning," says Le.
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Google の AI 研究の中心人物が独立する動きは、業界全体に大きな波紋を広げる可能性を秘めている。特に科学的方法の自動化というテーマは、AI が単なるツールを超えて自律的な発見者へと進化するための重要なステップとなるだろう。
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7 月 25 日、サンフランシスコのチェイス・センターで開催された Y Combinator のスタートアップスクールで、ジェフ・ディーン氏が約 6,000 名の有望な起業家に向けて講演を行いました。ディーン氏は Google の伝説的なエンジニアであり、Google Brain の共同創設者、Google DeepMind および Google Research のチーフサイエンティスト、そして同社のフラッグシップ AI モデル「Gemini」の技術的リーダーを務めています。長年のパートナーであるサンジャイ・ゲマワット氏と共に、同社のコンピューティングおよび検索インフラの重要な部分を構築してきました。テック界隈では、彼の卓越した技術力を揶揄するジョークが定着しており、「ジェフ・ディーンの履歴書には、彼がやっていないことしか載っていない」という冗談があります。その理由は「リストを短くするため」です。チェイス・センターでのインタビューでは、起業家が取り組むべき分野について質問されました。
デーン氏は、最も重要なのは自分が情熱を感じられること、かつ世の中に役立つものを選ぶことだと語りました。そして彼自身の関心として、「科学的手法の自動化」を挙げました。「仮説を立て、実験を実行する仕組みを整え、その結果を評価し、成果を得る」というプロセスです。デーン氏によれば、こうした自動化されたループを数千回実行することで、科学、生物学、チップ設計、さらにはより優れた AI モデルの開発など、多様な分野で画期的な進展が可能になるといいます。
会場の聴衆の多くは気づいていませんでしたが、デーン氏が語っていたのは、彼が直ちに設立したばかりの秘密のスタートアップのことでした。今日、ついに公式発表となりました。約 27 年にわたる Google でのキャリアを終え、デーン氏は Ghemawat 氏をはじめとする他のトップ AI 研究者らと共に、新会社「Discovery Loop」を立ち上げるため同社を去ることになりました。
Google が新会社の株式を取得するとしても、急激なAIモデル競争の波に乗り遅れないよう躍起になる同社にとっては壊滅的な打撃だ。同社の初期メンバーであるDean氏とGhemawat氏が去るだけでも痛手だが、これはミック・ジャガーやキース・リチャーズがローリング・ストーンズを捨てて新バンドを結成するようなものだ。さらに悪いことに、他の共同創業者たちもAI界の超新星だ。DeepMindの研究責任者でGeminiの技術リーダーを務めるOriol Vinyals氏、そしてGoogle Brainの共同創設者であり、機械学習アルゴリズムを用いてAI製品を自律的に構築するプロジェクト「AutoML-Zero」[https://arxiv.org/abs/2003.03384] の中心人物であるQuoc Le氏だ。
立ち上げ直前に共同創業者たちへのインタビューを行った際、Dean氏はこのアイデアが数週間前まで浮かばなかったと明かした。すぐに他の3人が加わり、彼らは長年の同僚であるだけでなく、一緒に休暇を過ごす親友同士でもある。「それぞれ異なる分野に取り組んでいたが、AIによって科学や工学のループを自動化できる可能性に気づき始めていた」とDean氏は語る。
4 人は、Discovery Loop が最初の顧客となるようなロードマップを策定しました。彼らが最初に構築する自律的な実験ループは、同社の高度な機械学習アルゴリズムの改善に向けられます。こうして改良されたソフトウェアが、その後のドメインで課題に取り組む AI システムの中核となります。「機械学習の自動化については非常に興奮しています」と Le は語ります。「もしかすると、私たちは異なるトランスフォーマーアーキテクチャを発見するかもしれません。」
そこから Discovery Loop は、チップ設計、生物学、創薬、材料設計など多岐にわたる分野で人間を超えた進歩を目指します。Vinyals はこう述べています。「コアとなる知能と発見ループの基盤を構築することで、他のドメインへ迅速に一般化できるようになります。私たちが特に注力するのは、これらのモデルがいかにして新しいアイデアを生み出すかという点です。これは現在、彼らが最も得意とする分野ではありません。」
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当初、チームはこれらのアイデアを人間と共同開発するものと考えていますが、究極の目標はプロセスの深い自動化です。もしこれが成功すれば、少数の専任者によって Discovery Loop が利用され、世界最大の研究機関よりも優れた発明が可能になる可能性があると主張しています。おそらく、こうした小規模なチームが Discovery Loop の顧客となるでしょう。（同スタートアップは自社のループを構築してブレークスルーを探し、収益化を図る可能性もあります。）
彼らはシンプルなピッチデッキを作成し、ベンチャーキャピタル（VC）に連絡して資金調達を打診しました。設立した会社はパブリック・ベネフィット・コーポレーションという形態です。「私たちは背景を紹介するスライド数枚と、私たちのアプローチがさまざまな面で成功すると考える大まかなスケッチをまとめただけです」とディーン氏は語ります（AIを使って作成したわけではありません）。しかし、彼らの存在感はどんなパワーポイント資料よりも雄弁でした。
「このチームなら、投資する前に何をしているかを知る必要はありません」とベンチャーキャピタリストのヴィノド・コスラ氏は言います。彼は土曜日にサンヒルロードのオフィスで彼らと面会し、Google の今後の損失について誰にも察知されないように配慮しました。「これは究極のスーパースターチームです」。コスラ氏はまた、彼らのアイデアも気に入りました。「人間はこれまでAIを使って研究を行ってきましたが、AIを研究者として使うことはしていませんでした」と彼は言います。「ディスカバリー・ループ（Discovery Loop）の根本的な点は、AIこそが研究者であるという点にあります。
他の会議はディーンの自宅で行われました。最終的に、Khosla Ventures と AI 専門のベンチャーキャピタルである Radical Ventures が参加し、その他数社も加わりました。（創業者たちは資金調達額や企業評価額については明かしていませんが、単一の AI スーパースターに数千万ドル、あるいは数億ドルを払う会社もあることを考えると、彼らはまさに「歴代最高（GOAT）」のチームです。）Radical のパートナーである Jordan Jacobs は、「これらの問題を解決するものを作るというアイデアは強力だ」と語り、自身もスタートアップの取締役に就任します。「彼らは過去に同様の仕事をしてきたので、何をすべきか分かっています。」
Google からの退社交渉はより苦しいものでした。ディーンによれば、Alphabet の CEO サンダル・ピチャイ氏は複数の会議で、彼らにバッジを保持し続けるよう説得しようとしたそうです。最終的にチームは、スタートアップならではの楽しさと自由さを求めました。
「大規模な組織では、いかなる劇的な変化を起こすにも、乗り越えなければならない慣性が常に存在します」と Vinyals は語ります。「私たちは違うものを作りたいのです。」Google は最終的に、退社するエンジニアたちを祝福し、投資を行うとともに、最初の 1 年間の計算資源の提供についても合意しました。
ピチャイ氏は声明で、「27 年以上にわたり、ジェフとサンジャイは、初期の検索インフラから現代 AI エラを創出したニューラルネットワークに至るまで、最も重要な技術移行の一部を推進してきました」と語りました。「私たちは、ディスカバリー・ループ（Discovery Loop）を設立投資家およびクラウドパートナーとして引き続き協力し、ML システムおよび関連するインフラの進展に向けた研究枠組みで連携していきます。」
この「ミニ脱出」が Google に与える影響も一因です。ディーン氏と共同創業者たちは、秘密保持に努めてきました。現在までに、チームの採用はまだ始めておらず（これがさらなる Google からの離職を意味する可能性もあります）、オフィスの賃貸さえ行われていません。私が CEO は誰かと尋ねると、一瞬沈黙が走りました。「私だと思います」とディーン氏は照れくさそうに答えました。「みんなが私を指差したんですから。」
Discovery Loop の使命自体は新しいものではありません。AI 界の主要な人物のほとんどが、いずれ AI が科学発見のエンジンとなり、人類単独では解決できない問題を解明するようになるだろうと主張しています。Dario Amodei氏や Sam Altman氏、Jensen Huang氏も例外ではありません。
このチームは、その知識とスキルを活かして実際にブレークスルーをもたらすシステムを構築し、成功を収めると賭けています。もしそれが叶わなければ、Discovery Loop が直面する成功の基準はより狭いものになります。つまり、彼らが Google を去って生み出した人材の空白（タレントギャップ）に匹敵するだけの社会的意義を、スタートアップとしての活動で果たせるのかという点です。
原文を表示
On July 25, Jeff Dean spoke to 6,000 would-be founders at Y Combinator’s Startup School at San Francisco’s Chase Center. Dean is a legendary engineer at Google. He is cofounder of Google Brain, chief scientist of Google DeepMind and Google Research, and technical colead on the company’s flagship AI model Gemini. With his frequent collaborator Sanjay Ghemawat, he’s written significant parts of the company’s computing and search infrastructure. A running joke in geekdom is a list of surreal “facts” about his technical prowess: *Jeff Dean’s resume lists the things he hasn’t done; it’s shorter that way*. At Chase Center, the interviewer asked him what areas startup founders should think about tackling.
Dean said that the most important thing would be to pick something you’re excited about and would be useful in the world. He then shared his own interest: an automated version of the scientific method. “You propose an experiment, you implement what you need to run the experiment, you evaluate the experiment, and then you get results from that,” he said. Dean said that running thousands of those automated loops could unlock groundbreaking advances in multiple domains like science, biology, chip design, and even making improved AI models.
Unbeknownst to the crowd, Dean was talking about his own secret startup, which he had just organized. Today it’s official: After almost 27 years, Dean is leaving Google, along with Ghemawat and two other top-tier AI scientists, to found a company called Discovery Loop.
Even though Google will take a stake in the new company, it’s a devastating blow to the search giant as it attempts to keep pace in the frantic AI model competition. It’s bad enough that Dean and Ghemawat, who were among the company’s first hires, are leaving—that’s like Mick Jagger and Keith Richards ditching the Rolling Stones to start a new band. Worse, the other cofounders are also supernovas in the AI firmament: Oriol Vinyals, VP of research at DeepMind and a technical lead for Gemini, and Quoc Le, a cofounder of Google Brain and the key scientist behind Google’s AutoML-Zero, a project that uses machine learning algorithms to autonomously build AI products.
In an interview I did with the cofounders just before launch, Dean tells me the idea came up only a few weeks ago. He was quickly joined by the other three, who are not only long-time colleagues but friends who vacation together. “We were working on different things, but we were all starting to see the possibility of AI being able to automate scientific and engineering loops,” he says.
The quartet worked up a road map wherein Discovery Loop would be its own first customer. The autonomous experiment loops they create initially will be directed towards improving the company’s advanced machine learning algorithms. That improved software will then become the core of an AI system that can tackle problems in subsequent domains. “I’m very excited about automating machine learning,” says Le. “It might be that we will discover a different transformer architecture.”
From there, Discovery Loop will set out to make superhuman advances in a variety of fields, including chip design, biology, drug discovery, and material design. “As we create the core intelligence and the discovery loop fundamentals, we'll be able to quickly generalize to other domains,” says Vinyals. “One of the things that we'll be obviously very focused on is how these models come up with new ideas to try. That's not something that currently they're super strong at.”
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At first, the team envisions that those ideas will be codeveloped with humans, but their goal is deeply automating the process. If it works out, they contend, it’s possible that a few dedicated individuals may use Discovery Loop to out-invent the world’s largest research organizations. Presumably those small teams will be customers of Discovery Loop. (The startup also may make its own loops to seek and monetize breakthroughs.)
They put together a simple pitch deck and set out to talk to VCs about funding their company, which they set up as a public benefit corporation. “We just put a few slides with our backgrounds and a rough sketch of how we think our approach will be successful in a bunch of different ways,” says Dean. (They didn’t use AI to create it.) But their presence spoke louder than any PowerPoint could.
“With this team, I wouldn’t need to know what they were doing before I backed them,” says venture capitalist Vinod Khosla, who met with them in his Sand Hill Road office on a Saturday, so no one would get a hint of Google’s upcoming loss. “It’s the ultimate superstar team.” Khosla also loved their idea: “Humans have been using AI to do research, not using AI to be a researcher,” he says. “The fundamental thing [in Discovery Loop] is that AI is the researcher.”
Other meetings took place at Dean’s house. Ultimately Khosla Ventures and an AI-oriented VC firm called Radical Ventures bought in, along with a handful of other firms. (The founders aren’t sharing how much the funding was and at what valuation–but consider that some companies are paying tens or even hundreds of millions for a single AI superstar, and these guys are GOATs.) “Building something to solve all those problems is a powerful idea,” says Radical managing partner Jordan Jacobs, who will join the startup’s board. “These people have been doing this kind of work in the past so they know what they’re doing.”
Negotiating the exit from Google was more painful. Dean says that Alphabet CEO Sundar Pichai tried over multiple meetings to get them to keep their badges. Ultimately the team decided that they wanted the fun–and the freedom–of doing a startup.
“In a large organization there is always a lot of inertia you have to overcome to make any radical changes,” says Vinyals. “We want to build something different.” Google ultimately gave the departing engineers its blessing, along with an investment and an arrangement to provide compute power for the first year.
“Over 27 years, Jeff and Sanjay helped to drive some of the most significant technology transitions, from our early search infrastructure to the neural networks that helped create the modern AI era,” Pichai said in a statement. “We’ll continue to work with Discovery Loop as a founding investor and Cloud partner, and collaborate on a research framework for ML systems and related infrastructure advances.”
In part because of the impact this mini-exodus will have on Google. Dean and his cofounders have taken pains to maintain stealth. To date, they haven’t yet begun to hire a team (which may mean even more defections from Google) or even to rent office space. When I ask who the CEO is, there is a brief pause. “I think I’m the CEO,” says Dean, sheepishly. “Everyone pointed at me.”
Discovery Loop’s mission is not novel. Just about every major figure in AI—Dario, Sam, Jensen—has claimed at one point or another that AI will become an engine of scientific discovery, solving problems that humans could never crack on their own. This team is betting that their knowledge and skills will prevail in building a system that actually makes such breakthroughs. Short of that, Discovery Loop faces a narrower mark for success: Will the work they do as a startup be as significant as the talent gap they’re creating by leaving Google?
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