ここ数年、AI の人材市場は従来の採用サイクルというより、プロスポーツのドラフトに近い様相を呈してきた。潤沢な資金を持つ研究所は、プロ選手並みの報酬に加え、初期メンバーを億万長者に変えうる株式報酬を提示している。人生を変えるほどの高額報酬の魅力により、エリート研究者はライバル研究所の間を驚くような速さで移り続けている。

かつてそうした研究者、特に欧州では主要な進路先だった Google DeepMind は、今ではその競争で劣勢に立たされている。Fortune と独占共有されたエンジニア人材の流れに関する最新の概観によれば、英国拠点のデータインテリジェンス企業 Zeki Data の分析は、OpenAI と Anthropic が AI 人材市場で勢いを増す一方で、Google DeepMind と、ある程度は Meta が苦戦していることを示している。

現役および元スタッフへの複数の取材から、DeepMind の変化するアイデンティティが、同社の歴史的な魅力の一部を弱めたことがうかがえる。Google が OpenAI と Anthropic との差を縮めようとする中で、同ラボは Gemini の改善と商業化を中心により緊密に組織されるようになった。これを、かつて DeepMind を学術研究者にとって非常に魅力的な場にしていた、自由度が高く長期的な科学研究を押しのける動きだとみる研究者もいる。

Fortune に対し、現役および元 DeepMind スタッフ 5 人は、最近の退職の連鎖は複数の要因が重なった結果だと話した。Meta や Microsoft のような競合ラボが資金力のあるオファーで積極的に人材を引き抜いていること、AI 競争での Google の立ち位置をめぐる社内の不満の高まり、士気の低下、そして OpenAI や Anthropic のような企業にある上場前株式の魅力である。

今月だけでも、Google DeepMind は、長年の主任科学者で 27 年在籍した Jeff Dean に加え、上級フェローの Sanjay Ghemawat、研究者の Oriol Vinyals と Quoc Le を失った。彼らは Discovery Loop と呼ばれるスタートアップを立ち上げるために退社した。同じ日の午後には、DeepMind の共同創業者兼 CEO である Demis Hassabis が、ラボの日常運営から退き会長および Alphabet の主任科学者に就任し、運営権限を CTO の Koray Kavukcuoglu に委ねると述べた。

Zeki の新データは、こうした公の退職が、より広範な逆流の一部であることを示唆している。たとえば、DeepMind の欧州・中東・アフリカにおける研究および先端エンジニアリングの採用シェアは、2022–23 年の 49% から 2025–26 年には 18.6% に低下した。これは、Zeki がいずれの地域でも主要 AI ラボの中で記録した中で最も急激な市場シェア低下だ。

「欧州ではずっと王冠をかぶっていたのに、非常に高い水準から徐々に侵食され始めた」と、Zeki Data の創業者 Tom Hurd は Fortune に語った。「Microsoft AI Superintelligence や Meta Superintelligence が市場シェアを食い込み、さらに OpenAI と Anthropic が脇から迫っている。」

現在の極度に競争の激しい AI 市場では、エリート人材の獲得と維持の重要性は非常に高い。フロンティアモデルを訓練し改善できる経験を持つ研究者やエンジニアは、比較的少数に限られる。彼らの仕事は、ラボがモデルをどれだけ速く改善できるか、研究成果を製品に転換できるか、そして次世代の人材をどれだけ説得力をもって引きつけられるかを左右する。こうした上位エンジニアの採用と維持は、業界で最も資金力のある企業にとってさえ、ここ数年は難しかった。

世界全体では、DeepMind は依然として失う人数より多くの研究・先端エンジニアリング人材を採用している。しかし、採用数に対する離職数の比率を示す入社・退職比は、Zeki のデータによると、2023 年第 2 四半期の約 12 対 1 から、2026 年第 3 四半期にはおよそ 2 対 1 へと急低下した。つまり現在は、退職者 1 人に対して約 2 人を加えている計算で、以前の約 12 人ではない。比較すると、2025 年の Meta の比率は 3 対 1、OpenAI は 5.7 対 1、Anthropic は 22 対 1 だったと報告書は示している。

Anthropic は、DeepMind を離れる研究者・先端エンジニアの主要な移籍先になっている。過去 12 か月に DeepMind を離れた人のうち、25% が Anthropic、21% が Meta、14% が OpenAI に移ったと Zeki は述べている。

Google DeepMind の広報担当者は、Zeki の調査結果に関するコメント要請に応じなかった。

Hurd は、DeepMind の人材流出の悪化は、ラボが論文公開ルールを厳格化した時期と重なっていたと述べた。Zeki の研究者によれば、この変更は研究志向のスタッフにとって同ラボの最も重要な魅力の一つを弱めた可能性がある。Financial Times は 2025 年 4 月、DeepMind が競合他社に研究成果を利用されるのを防ぐため、より厳しい社内審査プロセスと、一部の戦略的に敏感な生成 AI 論文に対する 6 か月の公開禁止期間を導入したと最初に報じた。

FT は、新しい方針によって研究者が論文を発表しにくくなり、特に製品上の弱点を明らかにしたり、商業的に価値のある手法を露出したりする研究が難しくなったと報じた。当時 DeepMind は、研究論文の公開へのコミットメントは維持しており、より広い研究エコシステムへの貢献をチームが続けられるよう方針を更新していると述べていた。

AlphaGo や AlphaFold のような公開された画期的成果によって名声を築いたラボにとって、この変化は、比較的制約の少ない、将来志向の研究を志して参加した研究者たちとの摩擦を生んだ。

「ChatGPT 前に DeepMind に入った古参の多くは、AI 研究ラボの一員になるつもりで入った」と、元 DeepMind エンジニアの 1 人は Fortune に語った。「2023 年以前に入った人は、AI 研究ラボに参加すると思っていたのに、突然 Google の製品を作るよう求められた。」

著名な退職が相次ぐ

Zeki は、業界全体の研究・エンジニアリング採用は 2022 年以降、年平均 23% のペースで成長しているとした。ただし、その伸びは新しいフロンティアラボに不均等に流れている。OpenAI の研究・エンジニアリング人員は年率約 97% 増、Anthropic は 152% 増と、Google DeepMind の 27% 増を大きく上回った。OpenAI と Anthropic は出発点がはるかに小さいが、これらの数値は DeepMind に対して組織がどれほど急速に拡大したかを示している。

DeepMind は、長く優位を保ってきた地域でも新たな競争に直面している。Zeki によれば、欧州・中東・アフリカで DeepMind のシェア低下の主な受け皿となっているのは Mistral AI と Anthropic だ。シンガポールに新研究所を昨年 11 月に開設したアジア太平洋地域では、ByteDance、Sakana AI、Sarvam AI を含む地域プレーヤーが、既存ラボが歴史的に十分投資してこなかった市場でシェアを伸ばしている。

こうした変化は、著名な退職者の増加にも表れている。

AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar の背後にいる強化学習の先駆者 David Silver は、DeepMind に約 13 年在籍した後、今年前半に Ineffable Intelligence を立ち上げるために退社した。ロンドン拠点のこのスタートアップは、1.1 億ドルのシード調達後、現在の評価額が 51 億ドルとされている。退職した長年の DeepMind 従業員には、現在 Fundamental の CTO を務める Wojciech Czarnecki と Lasse Espeholt も含まれる。

Misha Laskin と Ioannis Antonoglou も、後者は AlphaGo で Silver と直接協業していたが、2024 年に退社して Reflection AI を共同創業した。

この夏も、退職の流れはさらに加速した。6 月には、Google は Gemini の共同責任者 Noam Shazeer を OpenAI に、AlphaFold で Hassabis とともに 2024 年ノーベル化学賞を受賞した John Jumper を Anthropic に、それぞれ 1 日以内に失った。AlphaFold の同僚研究者である Jonas Adler と Alexander Pritzel も、その後まもなく Jumper に続いて Anthropic に移った。

「研究寄りの人ほど、他で機会を見てみたいと感じるようになり、その結果、通常よりずっと多くの人が自分の事業を始め、友人たちも連れていくようになる」と Hurd は語った。「時間の経過とともに、それが大勢の人につながっている。」

言語モデルと科学チームが後退

Zeki のデータは、損失が均等ではないことを示している。DeepMind を離れた人全員と、過去 12 か月に参加した人を比較すると、同社は大規模言語モデルとマルチモーダルシステムで純減だった。退職者の 19.2% がこれらの分野を専門としていたのに対し、入社者は 15.6% だった。報告書によれば、同社はコンピュータビジョンでも後退している。

AlphaFold チーム、つまり遺伝子配列からタンパク質の三次元構造を予測する AI システム AlphaFold2 を生み出したグループも、大きな人材流出に見舞われた。Zeki によると、AlphaFold2 論文の著名著者 29 人のうち 13 人がその後 DeepMind を離れた。Financial Times は 7 月、DeepMind が前年の間に元論文の著者の大半を再配置し、スタッフが Gemini 関連プロジェクトのほか、酵素設計、ゲノミクス、核融合、そして Alphabet の創薬子会社 Isomorphic Labs に移ったと報じた。

一方で DeepMind は、ロボティクス、身体性 AI、科学のための機械学習では勢いを増している。これらの分野は、同社が能力を拡張している領域であり、場合によってはライバル AI ラボだけでなく Nvidia とも人材を争っていることを反映している。

Zeki の分析は、2026 年 8 月に収集した公開情報を用いて、10 社の研究・先端エンジニアリング職にある 20,900 人を追跡している。この集団には研究科学者、研究エンジニア、機械学習および深層学習エンジニア、応用科学者、技術スタッフが含まれる。一方で、マネージャー、役員、インターン、顧客対応職、非技術職は含まれていない。分析は公開情報に依拠しているため、該当職種の人数を実際より少なく数えている可能性がある。

DeepMind には依然として、Google の計算資源、資金、評判、組織的な広がりがあり、人材を引きつける力は残っている。しかし、優秀な研究者がほぼどこでも選べ、ほぼ何にでも取り組める市場では、同社が持っていた従来の優位性の一部は維持が難しくなっているようだ。

この記事はもともと Fortune.com で掲載された。