2 年間で 3 つのノーベル賞: Alphabet の長期にわたる科学研究は、AI と量子コンピューティングを原動力として、強さと野心を築き上げています。
2025年10月、ノーベル物理学賞の発表は、世界の科学技術界に大きなニュースをもたらしました。スウェーデン王立科学アカデミーは、量子力学分野への先駆的な貢献を称え、ジョン・クラーク、ミシェル・デヴォレット、ジョン・マルティニスの3名の物理学者にこの栄誉を授与しました。彼らの巨視的量子トンネル効果と回路におけるエネルギー準位の量子化の発見は、現代の量子コンピューティング技術の確固たる理論的基礎を築きました。
外部の目が受賞者に注目すると、受賞者のうち2人がGoogleと密接な関係にあることが容易に分かります。ミシェル・デヴォレット氏は当時GoogleのQuantum AI Labの主任ハードウェアサイエンティストを務め、長年にわたり同研究所の中核ハードウェア研究開発を主導してきました。一方、ジョン・マルティニス氏は長年にわたり同研究所のハードウェアチームを率い、Googleの量子コンピューティング技術の飛躍的進歩を推進してきた重要人物です。
このつながりはすぐに業界に波紋を呼び、Google CEO のサンダー・ピチャイ氏はすぐに X プラットフォームについて発言しました。「２年間でノーベル賞受賞者３人、受賞者５人を輩出した会社で働けるのは幸運」と誇りを隠さなかった。この短い文章は、受賞者への賛辞であるだけでなく、その親会社である Alphabet を再び世間の注目の的にするものである。
アルファベットは、2024年にAIにおける画期的な成果により既に2つのノーベル賞を受賞しており、今回、量子コンピューティング分野で新たな栄誉を獲得しました。「2年間で3つの賞と5つの受賞」というこの画期的な出来事は、単なる偶然の積み重ねではなく、このテクノロジー界の巨人による数十年にわたる研究開発の集大成です。ノーベル賞受賞の功績はどれも、アルファベットの科学的卓越性を具体的に証明するものです。長年にわたり秘められてきた科学的探究への野心、ノーベル賞認定の科学的実力、そして戦略的な研究体制に至るまで、世界はアルファベットの背後にある研究環境に興味を抱き続けています。
研究の野望：AIと量子への二重の賭け
アルファベットの科学への野心は2010年に初めて明らかにされました。設立以来、「ドリームファクトリー」として知られるGoogle Xは、多様で才能豊かなエンジニアと科学者を集め、独立した意思決定権と多額の資金援助を与えてきました。ここで科学者たちは大胆で型破りな実験を行うことができ、たとえ成功確率が100万分の1であっても、会社から惜しみない資金的・物質的な支援を受けることができます。Google Xの元ディレクター、アストロ・テラー氏は、2013年4月のブルームバーグ・ビジネスウィーク誌で次のように述べています。「制限なくやろう」という考えが、Google X のスローガンになっています。
2011 年はコンピュータの急速な発展の黄金時代でした。Google Brain は、コンピューターと AI の分野で最先端の探究を始めました。彼は、ディープラーニングニューラルネットワークを基盤とする独自の機械学習システム「DistBelief」を構築し、オープンな機械学習研究と情報システム、そして大規模なコンピューティングリソースを融合させました。TensorFlowなどのツールによって、ニューラルネットワークは一般公開されました。彼のTransformerアーキテクチャは、ディープラーニングを学術的な概念から世界的なホットトピックへと変貌させ、今日の大規模言語モデルの技術的基盤となっています。
2014年1月、Googleはロンドンの無名のAIラボDeepMindを約5億ドルで買収しました。この買収は当時、多くの疑問を投げかけました。DeepMindは設立からわずか3年で、成熟した製品も明確な収益モデルもありませんでした。元Google CEOのラリー・ペイジは、創業者のデミス・ハサビスの研究能力に感銘を受けていました。当時、かつてチェスの名人の称号を獲得したこの科学者は、「AIが人類の最も困難な問題を解決するだろう」と固く信じている。
それ以来、同研究所はGoogle Brainと「デュアルエンジン」の研究開発体制を構築してきた。
2017年、AI囲碁ソフトウェア「AlphaGo Zero」の開発を担うDeepMindチームが、人間のデータを一切使用せず、人間に勝利した過去のどのバージョンよりも優れたプログラムを開発し、研究所は画期的な進歩を遂げました。AlphaGo Zeroは自己対戦から学習し、わずか3日でAlphaGo Leeを100対0のスコアで破りました。わずか21日でAlphaGo Masterのレベルに到達し、40日以内に過去のすべてのバージョンを上回りました。
それ以来、DeepMindは研究領域を拡大し続け、複数の分野にまたがる最先端の研究に深く取り組んできました。その中核を成すのは、汎用人工知能（AGI）、強化学習技術のブレークスルー、そしてAIを活用した生命科学および基礎科学の探求です。同社は技術とその応用の限界を常に押し広げ、数々のマイルストーンを達成してきました。
汎用知能とゲームAIの分野では、2018年にリリースされたAlphaZeroは、チェスのカテゴリー全体で飛躍的な進歩を遂げました。2020年末に発売されたMuZeroは、その機能の境界をさらに拡大し、従来のチェスゲームでの優位性を維持しただけでなく、57種類のAtariゲームで超人的なパフォーマンスを発揮しました。
ライフサイエンス分野は、DeepMind テクノロジーの実装のベンチマークです。 2020年、AlphaFold2は第14回タンパク質構造予測コンペティション（CASP）で優勝し、半世紀にわたり生物学を悩ませてきたタンパク質フォールディング問題を解決しました。2021年には、2億個のタンパク質の予測構造を含むAlphaFold構造データベースを公開し、世界中の研究コミュニティに無料で公開しています。
基礎科学では、DeepMindは、AIの学際的な価値を探求し続けています。2022年2月には、2つの大きな成果を発表しました。Transformerアーキテクチャを基盤とするAlphaCodeは、人間の開発者と同等の品質のコンピュータプログラムを生成し、プログラミングコンテストで上位中堅レベルの成績を達成しました。また、DeepMindはAIを制御核融合に応用することに成功し、プラズマ形状のシミュレーション精度を65%向上させ、トカマク内の核融合プラズマの制御を実現しました。
2023年、GoogleはOpenAIのChatGPTに応えて人工知能の取り組みを加速し続けました。DeepMindとGoogle AIのGoogle Brain部門の合併を発表した。Google DeepMind は、GPT-4 に対抗する大規模モデルの構築にリソースを集中させるために設立されました。
「分散しているAI研究リソースを統合し、大規模モデルの開発を加速し、内部競争によるリソースの無駄を回避します。」この中核的な成長ロジックに基づき、チームは Brain の大規模コンピューティング プラットフォーム、TPU トレーニング インフラストラクチャ、自然言語モデリングの経験を統合し、DeepMind の強化学習とマルチモーダル インテリジェンス システムを補完しました。
デミス・ハサビスのリーダーシップの下、新チームは迅速にリソースをGeminiシリーズモデルの開発に注力しました。Gemini 1は、言語、画像、コードなどのマルチモーダルタスクにおいて卓越したパフォーマンスを発揮しました。その後のGemini 1.5 ProとGemini 2.5 Ultraは、ロングコンテキスト理解、マルチモーダル推論、ツール呼び出しにおいて飛躍的な進歩を遂げ、1,000万トークンを超えるコンテキスト長をサポートし、業界の類似モデルの性能を凌駕しました。
一方、DeepMindは科学研究の歩みを緩めていません。2024年にリリースされたAlphaFold 3は、予測能力をタンパク質からRNA、DNA、リガンド、化合物相互作用へと拡張し、AIが医薬品開発や分子シミュレーションにおいてますます重要な役割を果たすことを可能にし、2024年には、DeepMindのチームメンバーがタンパク質構造予測とAIによる基礎科学の発展への多大な貢献によりノーベル化学賞を受賞しました。
同時に、量子コンピューティングの分野における Alphabet の戦略はより先見性に富んでいます。
2014年、Googleはカリフォルニア大学サンタバーバラ校の物理学教授、ジョン・マルティニス氏を採用しました。バークレー校の博士課程の指導教官は、2025年のノーベル賞共同受賞者であるジョン・クラーク氏でした。2019年、マルティニス氏のチームは53量子ビットのSycamoreプロセッサを用いて、従来のスーパーコンピュータでは1万年かかる計算を完了し、初めて「量子超越性」を達成しました。当時、懐疑的な見方が広がっていたにもかかわらず、Alphabetは多額の投資を続けました。2024 年だけでも、12 億ドルの研究開発資金が量子 AI 研究所に投資される予定です。
現在、研究所でハードウェア開発を統括するミシェル・デヴォレ氏は、この長引く戦いの重要人物です。1980年代にマルティニス氏と共同で発見したこのフランス人科学者は、巨視的な量子トンネル現象によって超伝導量子ビットの理論的基礎を築きました。彼が開発を主導したTransmon超伝導量子ビットアーキテクチャは、現在、世界中の量子コンピューティング企業の標準となっています。
科学研究の強み：ノーベル賞「2年間で3つの賞と5人の受賞者」
実際、アルファベットの野心は非現実的なものではなく、むしろその科学力と呼応するものです。アルファベットの科学力は、主に最先端の科学的課題に取り組む能力に反映されています。わずか2年で、同社はAIと量子コンピューティングの両方でブレークスルーを達成しました。今回のノーベル賞受賞は、同社の研究の深さと能力をさらに証明するものです。
2024年のノーベル化学賞に認定された画期的な成果は、AIが科学をいかに力づけるかを示す好例です。DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏とコア研究者のジョン・ジャンパー氏が率いるAlphaFold2プロジェクトは、半世紀にわたり生物学を悩ませてきたタンパク質構造予測の課題を完全に解決しました。従来の方法では、単一のタンパク質構造を解明するのに1年以上かかり、数十万ドルの費用がかかることもありますが、AlphaFold2はアミノ酸配列のみに基づいて数分で正確な予測を実現します。その核となる画期的な点は、データ、コンピューティング能力、アルゴリズムの最適なバランスを見つけることにあります。わずか128個のTPU V3コアを用いた2週間のトレーニングで、従来の手法をはるかに凌駕する精度を達成しました。
AlphaFoldデータベースによると、2025 年現在、AlphaFold は 2 億を超えるタンパク質構造を予測しています。190か国以上、300万人以上が利用しており、学術引用だけでも36,000件に上り、構造生物学分野全体の発展を直接的に加速しています。
グーグル・ブレインの元中心メンバーであるジェフリー・ヒントンも同年に物理学賞を受賞した。「ディープラーニングの父」として知られるヒントンは、ボルツマンマシンとバックプロパゲーションアルゴリズムを提唱しました。ボルツマンマシンは画像分類や学習データに類似した新しいサンプルの生成に利用できます。また、特定の種類のデータに含まれる特徴的な要素を識別することも学習し、現代のAIの基盤となるフレームワークとなっています。さらにヒントンは、統計物理学のツールを活用して、機械が動作中に最も可能性の高いパターンを認識できるように学習させました。
2025年の量子物理学分野におけるノーベル賞は、アルファベットが基礎物理学研究において蓄積してきた深い成果を浮き彫りにするものです。
Google Quantum AI Labの現チーフハードウェアサイエンティスト、ミシェル・デヴォレ氏と、同ハードウェアチームの元責任者、ジョン・マルティニス氏による研究は、マクロな超伝導回路における量子トンネル効果とエネルギー量子化を実証し、肉眼で見えるシステムにおいても量子特性が確実に持続することを証明しました。この発見は、実験室に限定された理論的な好奇心ではなく、超伝導量子コンピューティングの礎となるものです。二人が設計したジョセフソン接合「サンドイッチ」構造は、現在、超伝導回路で広く利用されています。
2024 年に発売される AlphaQubit システムは、AI と量子技術を深く統合します。Google の Sycamore 量子プロセッサのテストでは、AlphaQubit はテンソル ネットワーク方式に比べてエラーを 6% 削減し、広く使用されている相関マッチング デコーダーに比べて 30% 削減し、フォールト トレラントな量子コンピューターの開発における重要なハードルをクリアしたことが示されました。
アルファベットは、ノーベル賞受賞分野以外にも、人工知能、量子コンピューティング、バイオメディシン、ロボティクス、環境持続可能性、精密医療といった最先端研究を含む、数多くの分野に進出し続けています。子会社であるGoogle DeepMindは汎用AIと基礎アルゴリズム、Verilyは健康データと医療技術、Isomorphic LabsはAIによる創薬の加速、X Labsは農業、エネルギー、気候変動、そして「ムーンショット」プロジェクトに注力しています。こうした学際的で多層的な研究システムにより、アルファベットは世界的な技術革新エコシステムにおいて、最も体系的かつ長期的な研究基盤の一つとなっています。
アルファベット研究プロジェクトの例。出典：x.company
科学研究支援：三位一体の基盤となるアーキテクチャ
ノーベル賞受賞につながる成果が次々と生み出されたのは、アルファベットが構築した「資金・人材・変革」の三位一体の科学研究システムによるものです。このシステムは、基礎研究の自由な発展を保証するだけでなく、技術革新の効率的な実現も実現しています。
財務投資の面では、アルファベットは基礎研究への長期的な取り組みを示してきました。
アルファベットの第2四半期財務報告によると、2025年の設備投資額は当初予測の750億ドルから850億ドルに引き上げられた。このうち30億ドル以上がAIインフラ研究に充てられました。この数字は2026年までにさらに増加すると予想されています。この巨額の投資は短期的なトレンドではなく、科学研究サイクルと正確に連動した戦略的な展開です。Quantum AI Labは2016年の設立以来、8年連続で直接的な収益を生み出していませんが、年間10億ドル以上の資金を調達しています。Verilyのライフサイエンス部門は、年間数十億ドルの営業損失を被っているにもかかわらず、投資を続けています。こうした研究への強力な支援こそが、同社の強固な科学研究力の基盤となっているのです。
さらに、アルファベットの人材戦略は、同社の研究システムを支える中核的な原動力です。研究者の安定した供給を確保するため、アルファベットは教育と人材育成にも多額の投資を行ってきました。
2025年には、Googleは、今後3年間で米国全土のAI教育とトレーニングを支援するために10億ドルを投資することを約束した。このイニシアチブにはすでに100以上の大学が参加しており、会員には無料のAIコースと職業訓練を提供しています。これにより、Alphabetは世界的なAI研究エコシステムの中で優秀な人材を確保できるだけでなく、教育を通じて将来の研究を支援することができます。
Alphabetは産学研究のクローズドループ統合によって、科学研究力を真に競争優位性へと転換することに成功しました。ベル研究所の成功を基盤に、「科学的発見 - 技術発明 - 製品イノベーション」という包括的なチェーンを確立しました。AlphaFold2は、基礎アルゴリズムのブレークスルーからオープンソースデータベースの公開まで、わずか2年で世界中のライフサイエンス研究の標準ツールとなり、「タンパク質ベースエンジニアリング」といった予想外の革新的なアプリケーションを生み出しました。量子分野の基礎研究は、SycamoreプロセッサやGoogle Cloudの量子コンピューティングサービスの特許に直接結びつき、「学術的ブレークスルー - 特許保護 - 商用化」という好循環を生み出しています。この変革は単なる技術収益化にとどまらず、オープンソース戦略を通じて研究の価値を高めるものです。 AlphaFold2 のオープンソース コードと 2 億個のタンパク質構造データベースの公開は、一見短期的な利益を放棄しているように見えますが、世界中の科学コミュニティの信頼を獲得し、最終的には医薬品の発見や開発などの分野で真の価値を生み出し、同社の医療 AI 事業を活性化させています。
* ベル研究所：ノキアが所有するアメリカの産業研究開発会社であるノキアベル研究所は、11のノーベル賞と5つのチューリング賞を受賞しています。
研究戦略：テクノロジー＋モデルが産業研究パラダイムを再構築
「2年間で3つの賞と5つの受賞」という節目は、これまでの業績を総括するだけでなく、アルファベットの科学研究能力の将来的な可能性を予見するものでもあります。技術レイアウトと科学研究パラダイムの探求は、次世代の産業科学研究の運用基準を再構築しつつあります。
テクノロジー分野では、Alphabetは「AI+量子+生命科学」の3次元科学研究マトリックスを構築しました。
AI分野では、AlphaFoldシリーズに加え、Google DeepMindが強化学習、マルチモーダルモデルなどの分野で躍進を続け、基礎研究開発モデルは専用から汎用へと進化しています。量子コンピューティング分野では、Quantum AIチームが100万量子ビットのコンピュータを構築しており、数十億ドル規模の量子コンピュータを構築して2029年までに正式に商品化する計画です。ライフサイエンス分野では、Verilyのスマートコンタクトレンズが臨床試験に入り、血糖値をリアルタイムでモニタリングでき、AlphaFold2を補完するアプリケーションエコシステムを形成しています。
このマルチトラックレイアウトは技術的な相乗効果を生み出しています。AI技術は量子エラー検出の効率を向上させ、量子コンピューティングは将来的にAIモデルのトレーニングを加速させることができ、生命科学の応用シナリオは前者2つの実装と検証の土壌を提供します。
さらに根本的な点として、アルファベットは産業研究のパラダイムを再構築しています。資金調達を単一の企業に依存していたベル研究所とは異なり、アルファベットは広告、クラウドコンピューティング、ハードウェアという3つの主要なキャッシュフローの柱を築いています。2025年の設備投資の40%は、広告以外の事業から調達されます。この多様化された資金調達モデルは、基礎研究のレジリエンスを高めます。研究文化の面では、「学術と商業の分断」という従来の認識を打ち破っています。科学者は自由に論文を発表し、学術交流に参加することが認められる一方で、特許ポートフォリオの開発と技術移転を通じて商業的利益を確保しています。AlphaFold2のオープンソース開発とGoogle Cloudのコンピューティングパワーの商用販売は、完璧なバランスを生み出しています。このパラダイムシフトは、世界中の科学研究資源の集中を促し、徐々にベル研究所に匹敵する「ノーベル賞のゆりかご」へと変貌を遂げています。AIと量子コンピューティングの深い統合は、トランジスタやレーザーを凌駕する破壊的技術を生み出す可能性を秘めています。
Alphabetの研究の道のりが課題に直面していることは否定できない。850億ドルという巨額の投資は、一部の投資家の間で短期的なリターンへの懸念を引き起こし、2025年2月の増資発表後、株価は1日で71%下落した。さらに、MetaやAmazonといったライバル企業によるAI投資の増加は、人材獲得競争を激化させている。しかし、デミス・ハサビス氏が指摘するように、「科学的なブレークスルーは決して直線的に起こるものではなく、継続的な投資の後に爆発的に現れるものだ」。
2015年の組織再編から2025年の3年連続ノーベル賞受賞まで、アルファベットはこの10年間、基礎科学研究がもはや学術機関だけの領域ではないことを証明し続けてきました。ミシェル・デヴォレ氏のチームが最新の超伝導チップのデバッグを行い、ディープマインドの科学者たちが次世代の汎用AIを訓練する中、このテクノロジー界の巨人の研究ストーリーは、まさに最もエキサイティングな章の幕開けと言えるかもしれません。
参考記事：
1.https://wallstreetcn.com/articles/3751755?
2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2013-05-22/inside-googles-secret-lab
3.https://www.ebi.ac.uk/about/news/technology-and-innovation/google-deepmind-partnership-renewal/
4.https://thequantuminsider.com/2024/11/20/ai-power-for-quantum-errors-google-develops-alphaqubit-to-identify-correct-quantum-errors/
5.https://www.mittrchina.com/news/detail/12241