元 OpenAI 副社長と DeepMind の科学者がスタートアップを設立: 20 名を超えるエリート科学者と 3 億ドルが「科学のための AI」に賭ける。

2025年春、衝撃的な辞任発表が発表されました。以前OpenAIの研究担当副社長を務め、事後トレーニングを担当していたリアム・フェダス氏が退職することを決めた。同氏はツイートの中で、「科学におけるAIの応用」に「最も戦略的な関心」を抱いており、それが同氏が新たな地平を開拓する方向性だと述べている。

同時に、もう一人の重量級の人物：エキン・ドグス・チュブク—彼はかつてDeepMindで化学および材料科学チームを率い、200万件を超える結晶構造生成プロジェクトに参加しましたが、DeepMindを離れ、起業に転向することを決意しました。

「インターネット上の10兆トークンから得られる貴重なデータはほぼ枯渇しており、パラメータを拡大しても質的な飛躍は望めません」とフェダス氏はプレゼンテーションで率直に述べた。キュブック氏の付け加えた言葉はさらに洞察に富んでいた。「文献における法則的推論だけに頼っていては、室温超伝導のような画期的な発見には決して至りません。」

それから、二人は今年の初めに意気投合した。既存のデータ プールの「退化」に悩まされるのではなく、AI を研究室に導入してゼロからデータを作成しましょう。

最初の動機: AIと物理学のインスピレーションの衝突

Periodic Labsはブレインストーミングから生まれました。7ヶ月前、フェダスとキューバックはサンフランシスコで、生成型人工知能（GAI）が科学的発見のプロセスをどのように変革できるかについて議論していました。二人はそれぞれの研究室でAIの威力を目の当たりにしていましたが、同時にその限界も感じていました。

「生成型AIはすでに論文を書いたり、プログラミングしたり、絵を描いたりできるが、人間が新しい知識を発見するのにはまだ本当に役立っていません。」フェダス氏は、「科学界は実験が遅すぎるが、AIはそれをすべて変える準備ができている」と回想する。

しかし、キューブック氏は物理学の観点からこの問題にアプローチし、ロボット自動化、材料シミュレーション、AI推論といった技術曲線が同時に収束していくことを指摘しています。「これは前例のない機会です」と彼は説明します。「ロボットの自動化、シミュレーションの精度、大規模言語モデルの推論機能を、ついに 1 つのシステムに統合できるようになりました。」

この会話がPeriodic Labsの始まりとなりました。数週間後、二人はそれぞれの会社を正式に辞め、志を同じくする科学者たちを集め、AIを活用した実験科学を推進する研究会社を設立しました。

従来の概念を覆す：AI主導の科学プラットフォームの構築

Periodic Labs は、「AI 駆動型科学プラットフォーム」を構築していると主張している。そのビジョンは、人工知能がデータを分析するだけでなく、実験を設計し、物理的な機器を操作し、新しい材料を発見できるようにすることです。

言い換えれば、アルゴリズムから試薬ボトル、大型モデルからロボットアームに至るまで、「インテリジェンス」と「実験操作」を閉ループ システムに統合しようとするものです。

これは新しい話題ではありません。過去10年間、AIは創薬、タンパク質フォールディング、材料シミュレーションといった分野で飛躍的な進歩を遂げてきました。DeepMindのAlphaFold、MicrosoftとMetaの分子生成モデル、Chemifyの自動化学システムは、いずれもAIが科学的発見に貢献できることを示しています。

しかし、Periodic Labsの野望はさらに先を行く。フェダス氏とキューバック氏は、「ユニバーサルな実験プラットフォーム」の構築を目指している。これは、AIが科学を理解するだけでなく、現実世界の研究室で実験を実施できるプラットフォームだ。

Periodic Labsの哲学では、非常に破壊的な考え方があります。それは、失敗から得られるデータも同様に価値があるというものです。

従来の科学研究では、「成功した実験」の発表が優先され、何千もの「否定的な結果」が軽視されがちです。フェダス氏とキュバック氏は、こうした「失敗」こそがAI科学者の育成における重要な原動力だと考えています。「実験におけるあらゆる逸脱、あらゆるエラーフィードバックは、モデルが物理世界を理解するための機会となります」とキュバック氏は言います。「AIは失敗を恐れません。恐れるのはデータの不足だけです。」

そのため、Periodic Labs は結果の発表を急ぐのではなく、むしろ実験データを蓄積して前例のない「科学的経験データベース」を構築し、次世代の科学的 AI の基盤を築くことに重点を置いています。

テクノロジースタック: AI、シミュレーション、ロボティクスの同期

Periodic Labsの実験室では、ロボットアームが金属粉末を精密に混合し、高温炉があらかじめ設定されたプログラムに従って加熱され、分光計が材料特性データをリアルタイムで取得しています。これはSF映画のワンシーンではなく、未来の「自律型実験室」の日常業務です。このシステムは、2023年にNature誌に掲載されたCubuk氏の画期的な研究に着想を得ています。当時、彼が率いたA-Labプラットフォームは17日間で41の新しい化合物を合成した。これは AI 主導の実験の実現可能性を示しています。

論文リンク:

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06734-w

今日、Periodic Labsはこの論理を極限まで推し進めています。その核となるイノベーションは、「三位一体」の科学スタックにあります。

* 自律ロボットラボ:完全に自動化された環境で粉末合成、物質混合、材料準備を実行し、実験指示を正確に実行し、科学研究の速度と再現性を大幅に向上させることができます。

* 高忠実度シミュレーション:AI を活用したシミュレーション技術により、仮想環境での物理・化学反応の迅速な評価が可能になり、実験スクリーニングのための高精度な仮説検証プラットフォームが提供されます。

* 大規模言語モデル研究アシスタント（LLM研究アシスタント）:言語モデルはもはやテキストを生成するだけではありません。実験データを分析し、改善のための提案を提供し、次の一連の実験を設計することができ、まさに研究プロセスの「認知の中心」となっています。

これら3つの要素は閉ループシステムを形成します。まず、LLMと物理シミュレーションを統合したAIシステムが文献を分析し、実験仮説を生成します。次に、自動化された装置が合成と特性評価を行い、実験の各ラウンドで数ギガバイトに及ぶ高次元物理データを生成します。最後に、AIは（成功か失敗かに関わらず）結果を分析し、次のラウンドの解決策を最適化します。この「仮想シミュレーション – 物理検証 – データフィードバック」というサイクルは、従来の科学研究モデルを完全に覆し、科学的発見のスピードを飛躍的に向上させます。

「私たちの真のイノベーションは、データを生成する方法にあります」とキュブック氏は強調した。インターネット上のテキストに依存する従来のAIとは異なり、彼らの研究室で毎日生成される独自のデータには、従来の科学研究では無視される「否定的な結果」が多数含まれています。材料科学分野では、失敗した実験が全実験の90%以上を占めています（TP3T）。文献には記載されていないこの貴重な情報が、Periodic LabsのAIモデルにとって貴重な栄養源となっています。同社のウェブサイトには、「ここでは、自然そのものが強化学習環境となるのです」と記されています。

技術的実現可能性の背後には、3つの主要分野が同時に成熟していることが挙げられます。産業用ロボットアームの精度は0.1mmレベルに達し、複雑な合成操作に対応できるレベルに達しています。AI駆動型物理シミュレーターは、材料特性の予測誤差を5%以内に制御できます。そして、o1などのモデルの推論能力は、既に「超伝導結晶構造の設計」といった複雑な学際的タスクを処理できるレベルに達しています。これら3つの技術を組み合わせることで、Fedusの「AIによる科学」というビジョンが現実のものとなります。

資本狂乱：3億ドルの背後にあるシリコンバレーのコンセンサス

2025年9月、Periodic Labsは3億ドルのシードラウンド資金調達を完了したことを発表し、業界に衝撃を与えました。この金額はAIスタートアップのシードラウンドの記録を樹立しただけでなく、ベンチャーキャピタル業界にも革命をもたらしました。  この投資を主導したアンドリーセン・ホロウィッツに加え、a16z、DST、NVIDIA Venturesなどのトップ機関もすべてこの投資に参加した。エンジェル投資家のリストにはさらに多くのスターが名を連ねている。アマゾンの創業者ジェフ・ベゾス、元グーグルCEOのエリック・シュミット、ディープマインドの重要人物ジェフリー・アドゲイトなどが含まれている。

この資本の饗宴の前兆は劇的だった。2025年初頭にFedusがOpenAIからの離脱を発表すると、シリコンバレーのVC界は大騒ぎになった。投資家の中には、数十ページに及ぶPowerPoint資料を提出して自己PRをしたり、「ラブレター風」の投資意向書を書いたり、コンピューティング能力からサプライチェーンまで包括的なサポートを提供することを約束する機関もあった。しかし、実際に彼らが受けた最初の電話はピーター・デングからのものでした。彼はOpenAIでフェダスの同僚であり、後にトップシード企業であるフェリシスの投資家となった。フェダスのビジョンを聞いたデンは、会社が登記される前に小切手を切らなければならないことさえ忘れていた。

投資家の熱意は盲目的なものではない。a16zは投資発表の中で、「これは数十年にわたる研究の進歩を凝縮するチャンスだ」と明言した。半導体放熱や新エネルギー材料といった数十億ドル規模の分野では、従来の研究開発サイクルは10年を超えることも珍しくない。Periodic Labs の技術ロードマップでは、これを数年に短縮することを約束しています。

元雇用主であるOpenAIの不在は興味深い。フェダス氏は退任時に経営陣から祝福を受け、支援の可能性を示唆していたものの、会社設立時にはサム・アルトマン氏も祝福の言葉を送った。しかし、最終的には投資家リストには記載されませんでした。一部の業界アナリストは、これは根本的な技術的アプローチの違いに起因するのではないかと推測しています。OpenAIは汎用人工知能に重点を置いているのに対し、Periodic Labsの「AI for Science」という垂直的なアプローチは、Google DeepMindの戦略的方向性に近いからです。

ドリームチーム：シリコンバレーのエリートの半数が大規模移住

3億ドルの資金調達を受け、Periodic Labsはシリコンバレー史上最も驚異的な人材採用活動を開始しました。わずか数週間のうちに…Meta、OpenAI、DeepMind から 20 人以上のトップ研究者がチームに加わりました。これには、Transformerアテンションメカニズムの発明者、OpenAI Operatorインテリジェントエージェントの開発者、MicrosoftのMatterGen大規模モデルの作成者といった著名人が含まれます。多くの人が、この「科学研究革命」に身を捧げるために、数百万ドルもの株式報酬を放棄しています。

チームの学際的な性質は本当に珍しいものです。メンバーの半数は AI 分野出身で、残りの半数は物理学、化学、材料科学の専門家です。

権威ある諮問委員会は、この学際的な優位性をさらに強化します。ノーベル賞受賞者のキャロリン・ベルトッツィ氏が率いる学術委員会には、スタンフォード大学の超伝導物理学の第一人者やMITの材料科学界の巨匠たちが参加し、AI専門家に全く新しい検索アルゴリズムのアイデアを提供しています。

この強力な人材プールに基づいて同社は当初、新たな高温超伝導材料の発見に注力していた。既知の超伝導体はすべて、動作に極低温または高圧を必要とするため、室温近くで動作する超伝導体の開発には莫大な可能性があります。Periodic Labsは、AIがこの奇跡の誕生を加速できると確信しています。

超伝導体以外にも、彼らは半導体などの分野における現実的な課題にも注力しています。チームは現在、チップメーカーと協力し、特別に訓練されたAIエージェントを用いて放熱材料の最適化に取り組んでいます。これにより、エンジニアはチップの放熱ボトルネックをより迅速に解決できるよう、反復的な作業を進めています。

最後に書きます

退職を決意したことから、センセーショナルな3億ドルの資金調達ラウンド、2人の科学者の意見の衝突からAIと物理学を網羅するドリームチームの結成まで、Periodic Labsは従来の研究機関が何年もかけて達成してきたことをわずか1年足らずで達成しました。同社の「AI科学者＋自動化ラボ」モデルは、室温超伝導のような画期的な発見につながる可能性を秘めているだけでなく、人類の自然探究の根底にある論理をも再構築しています。

a16zのパートナーであるソナル・チョクシ氏は、「ベル研究所はトランジスタで世界を変え、IBMリサーチはレーザー技術で未来を切り開き、そしてPeriodic LabsはAIで科学そのものを再構築しています」と述べています。ロボットアームが実験室で1,000回目の実験を繰り返し、AIモデルが10万回目のデータセットを分析するとき、シリコンベースの知能によって推進される科学革命が始まっているのです。

参考記事：
1.https://techcrunch.com/2025/10/20/top-openai-google-brain-researchers-set-off-a-300m-vc-frenzy-for-their-startup-periodic-labs
2.https://periodic.com/
3.https://globalbizoutlook.com/ai-startup-frenzy-how-periodic-labs-raised-300m-to-revolutionize-scientific-discovery/
4.https://www.felicis.com/insight/periodic-labs-investment
5.https://a16z.com/announcement/i