Jeff Dean氏らGoogleの重鎮が「Discovery Loop」を設立、科学やML研究の自動化を目指す

Google の草創期から検索インフラや大規模 AI を支え続けてきた伝説的エンジニアたちが、一斉に独立を発表しました。

Google の初期社員でありチーフサイエンティストを務めてきた Jeff Dean 氏が退職し、新会社 Discovery Loop を立ち上げることを明らかにしました。共同創業者には、長年の盟友である Sanjay Ghemawat 氏、Google Brain 共同創設者の Quoc Le 氏、そして DeepMind のシニアリサーチサイエンティストである Oriol Vinyals 氏が名を連ねています。4 人は 14 年から 30 年にわたり協業してきた Google の象徴的な研究者たちです。Dean 氏が CEO を務めます。

同社はパブリック・ベネフィット・コーポレーション（PBC）として設立され、科学やエンジニアリングにおける発見のスピードを劇的に加速させることを目指します。

AI が自ら実験を繰り返す世界へ

Discovery Loop の狙いは明確です。これまで人間が何日もかけて行ってきた「仮説・実験・検証」のサイクルを、AI によって完全に自動化することです。

創業者たちによると、科学や工学の進歩はこれまで人間の逐次的な試行錯誤に依存しており、それが最大のボトルネックになっていました。同社は強力なアルゴリズムを活用し、数千件の実験を同時に立ち上げ、自動で反復させるシステムを開発します。

まずは大規模な機械学習の実験プロセスそのものを自動化し、ゆくゆくは AI がより優れた AI を自律的に作り出す「再帰的自己改善」も視野に入れています。最終的には米全米技術アカデミー（NAE）が掲げる壮大なエンジニアリング課題の解決を目指すとしています。

シードラウンドは Radical Ventures と Khosla Ventures が共同リードし、Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital、そして古巣である Alphabet も出資者として名を連ねています。

なぜ重要か

この動きは、生成 AI の主戦場が「質問に答えるツール」から「新しい知見を生み出す研究者」へと移り変わる兆しだと考えられます。

研究者やエンジニアにとって、機械学習の実験やハイパーパラメータ調整が完全自動化されれば、研究開発のサイクルは一変します。深夜までログを監視し手動で実験を回す時代が終わり、計算資源を投入した分だけ発見が高速化する未来が見えてきます。

業界全体にとっても大きな刺激です。Google の最高頭脳が揃ってスピンアウトした事実は、大手プラットフォーム内部ではリスクが高すぎる挑戦を、スタートアップという身軽な器で加速させる流れを象徴しています。Alphabet 自身が出資している点も、彼らの技術と将来性を手放したくない思惑を如実に示しています。

一方で、課題もあります。ソフトウェアの世界で閉じる機械学習の自動化は比較的早く成果が出るかもしれませんが、現実の物理科学や工学へ広げる際には、現実世界での物理的な検証がボトルネックになります。AI が数万の仮説を立てても、それを現実世界でどう高速検証するかという壁をどう乗り越えるかが試されます。