デミス・ハサビスとは | ノーベル化学賞・AlphaFold 3・Gemini 3・2026年最新動向

AI研究において「知能とは何か」を根本から問い続けている研究者が、デミス・ハサビス（Sir Demis Hassabis, CBE FRS）です。DeepMindの創設者として、AlphaGoで囲碁世界チャンピオンに勝利し、AlphaFoldでタンパク質構造予測の難問を解決してきました。2024年3月にはナイト叙爵され、同年10月にジョン・ジャンパーとともにノーベル化学賞を受賞。2025年以降はAlphaFold 3、AlphaEvolve、Gemini 3、IMO 2025金メダル達成と、「科学AIの頂点」と「フロンティアLLMの実装責任者」を同時に駆け抜けています。

ハサビスはアルトマンの「博士レベルAI」主張を「pure nonsense」と一蹴し、シリコンバレーではなくロンドンに拠点を残す「アンダードッグ気質」の研究者でもあります。

本記事では、経歴、主要業績、2026年4月時点の最新動向、アルトマンとの対比、企業のAI活用への示唆まで、一次情報ベースで整理します。

#デミス・ハサビスとは

デミス・ハサビスは1976年にイギリスのロンドンで生まれました。ギリシャ系キプロス人の父とシンガポール系中国人の母を持つ多文化的な背景の中で育ちました。幼少期からチェスの才能を発揮し、13歳でチェスのマスターレーティングを獲得しています。

ケンブリッジ大学でコンピュータ科学の学士号を取得した後、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）で認知神経科学の博士号を取得しました。「コンピュータ科学と神経科学の両方を深く学んだ」という経歴が、ハサビスの研究アプローチの核心となっています。

興味深いことに、ハサビスはAI研究の前にゲーム開発のキャリアを持っています。17歳でBullfrog Productionsに入社し、「テーマパーク」などの人気ゲームの開発に携わりました。その後、自ら設立したElixir Studiosでもゲーム開発を行っています。このゲーム開発の経験が、後のDeepMindでの強化学習研究に大きな影響を与えました。

#DeepMindの創設

2010年、ハサビスはシェーン・レッグ、ムスタファ・スレイマンとともにDeepMindをロンドンで創設しました。「知能の本質を解明し、それを使って世界のあらゆる問題を解決する」という壮大なビジョンを掲げ、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた汎用AIの研究に取り組みました。

2014年にGoogleが約5億ドル（当時のレートで約600億円）でDeepMindを買収しました。ハサビスは買収後もDeepMindのCEOとして研究を主導し、2023年4月にはGoogle BrainとDeepMindの統合によりGoogle DeepMindが発足。その統合組織のCEOとして、Googleの基礎AI研究と製品開発を統括しています。

#叙爵とノーベル化学賞（2024年の2つの栄誉）

2024年は、ハサビスにとって2つの歴史的な栄誉が重なった年でした。

• 2024年3月: AI分野への貢献でナイト叙爵（KBE相当）。以降、正式呼称はSir Demis Hassabis
• 2024年10月9日: タンパク質構造予測の業績でノーベル化学賞をジョン・ジャンパーと共同受賞（デイヴィッド・ベーカーは計算タンパク質設計で別枠受賞）

ハサビスはTIME100（2025-04）のインタビューで、受賞通知のエピソードを披露しています。

"I learned I had won the 2024 Nobel Prize in Chemistry just 20 minutes before the world did, when the Nobel Foundation called me at the last minute after failing to find my contact information in advance."

（私が2024年ノーベル化学賞受賞を知ったのは、世界に公表される20分前だった。ノーベル財団が事前に私の連絡先を見つけられず、ギリギリで電話してきた）

ノーベル講演は2024年12月8日、ストックホルム大学Aula Magnaで実施されました。

#主要な研究業績

ハサビスの研究業績は、ゲームAIから科学的発見、LLM、世界モデルまで、驚くほど幅広い領域にまたがっています。

#Atariゲームの攻略（DQN）

DeepMindの最初の注目すべき成果は、2013年に発表されたDQN（Deep Q-Network）です。DQNは、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた手法で、Atariの古典的なゲームを人間以上の精度でプレイすることに成功しました。

ゲームのルールや攻略法を事前にプログラムすることなく、画面のピクセル情報だけを入力として試行錯誤で学習する仕組みは、汎用AIへの重要な一歩として評価されました。

#AlphaGo

2016年、DeepMindが開発したAlphaGoが、囲碁世界チャンピオンのイ・セドル九段に4勝1敗で勝利しました。可能な盤面の数が宇宙の原子の数を超える囲碁で、ニューラルネットワークとモンテカルロ木探索の組み合わせで超人的性能に到達しました。

その後開発されたAlphaGo Zeroは、人間の棋譜をまったく使わず自己対局のみで学習してAlphaGoを超え、AlphaZeroは同一アルゴリズムで囲碁・チェス・将棋のすべてで超人的性能を達成しました。

#AlphaFold から AlphaFold 3 へ

AlphaFold 2は2020年のCASP14で実験的手法に匹敵する精度を達成、2022年には地球上で知られている約2億種類のタンパク質構造予測を公開しました。

そして2024年5月、AlphaFold 3がNature誌に発表されました。

• タンパク質単独から「タンパク質×DNA/RNA/小分子リガンド/イオン/翻訳後修飾/抗体-抗原相互作用」へ統合予測を拡張
• アーキテクチャを拡散ベース（diffusion-based）に刷新
• 抗体-抗原相互作用でAlphaFold-Multimer v2.3比の大幅精度向上
• AlphaFold Serverとして非商用研究目的で無償公開（alphafoldserver.com）

ただしNature発表時点ではコード非公開だったため、Retraction Watchや研究者コミュニティから批判を受け、後に段階的に公開される経緯もありました。商用アクセスはIsomorphic Labsが独占的にライセンスしています。

#Gemini シリーズの進化（2023-2026）

ハサビスはGoogle DeepMindのCEOとして、Googleの大規模言語モデルGeminiシリーズの開発も主導しています。

Gemini 3 Proの発表でハサビスは次のように述べました。

"Gemini 3 is another big step on the path toward AGI. It's the best model in the world for multimodal understanding and our most powerful agentic and vibe coding model yet."

（Gemini 3はAGIへの道のりにおける大きな一歩だ。マルチモーダル理解で世界最高、これまでで最も強力なエージェント型・「vibe coding」モデルだ）

Gemini AppのMAUは2026-04時点で7.5億超（Fortune 2026-04-16報）、Alphabetの2026年CapExは$175-185B（ほぼ全額AIインフラ向け）と公表されています。

#AlphaEvolve（2025-05、Strassen 56年ぶりの改善）

2025年5月に発表されたAlphaEvolveは、Geminiを使ったエボリューショナリー・コーディング・エージェントで、1969年のStrassenアルゴリズム以来56年ぶりに4×4複素行列積の乗算回数を改善しました（49回→48回）。

• LLM + 自動評価器 + 進化的フレームワークの組み合わせ
• 対象: アルゴリズム発見・最適化
• 50以上の数学問題に適用、75%でSOTA再発見、20%で更新
• Googleデータセンター効率化・チップ設計・LLM訓練自体の効率化にも貢献

数学・アルゴリズム領域でAIが「新発見」を成し遂げた象徴的な成果です。

#AlphaProof / Deep Think による国際数学オリンピック金メダル

ハサビスの科学AIは、2024-2025年のIMO（国際数学オリンピック）で段階的な成果を上げました。

• IMO 2024（2024-07）: AlphaProof（Lean形式証明） + AlphaGeometry 2で銀メダル相当（28/42点、6問中4問解答）
• IMO 2025（2025-07）: Gemini Deep Think特別版（AlphaProof/Geometry統合進化）で金メダル相当（35/42点、6問中5問完答）

IMO 2025は人間と同条件の4.5時間制限で、end-to-end自然言語で証明を生成（形式検証器なし）。人間の出場者630名中、満点42/42は5名のみという高難度の中での金メダル相当達成でした。

さらに**ICPC World Finals 2025（2025-09開催、2025-11発表）**ではGeminiが金メダル相当を達成しています。

#AlphaChip・AlphaQubit・GNoME・WeatherNext 2

• AlphaChip（2024-09）: TPU最新3世代設計に実使用、人間の数週間〜数ヶ月の作業を数時間で実現
• AlphaQubit（2024-11, Nature）: 量子エラー訂正のAIデコーダ、Sycamore実験でtensor network法比6%エラー減
• GNoME: 2023年発表時に220万の新結晶予測、2024-08に52万+材料公開、Lawrence Berkeley National Labのロボット実験室で41新材料を自律合成成功
• WeatherNext 2（2025-11）: GraphCast/GenCast統合、平均6.5%精度向上、生成速度8倍高速、単一TPUで数百シナリオを1分以下で生成

#Genie 3 と「世界モデル」（2025-08）

ハサビスが近年最も強調するのが「世界モデル」です。2025年8月5日に発表されたGenie 3は、720p / 24fps / 数分間の一貫性を持つインタラクティブ3D環境生成モデルで、物理エンジンを使わず自己学習で世界の動作を理解します。

Fortune 2026-04の記事は、Project Astraと合わせてこう評しています。

"If Hassabis can make world models like his Project Astra work in practice, they could be the next paradigm shift after chatbots: AI that understands how physical objects move in space and relate to one another."

（ハサビスがProject Astraのような世界モデルを実用化できれば、それはチャットボットに続く次のパラダイムシフトになり得る。物理的な物体が空間でどう動き、どう関係し合うかを理解するAIだ）

ハサビスは**「世界モデルこそAGIの必須要件」**と一貫して主張しており、単なるLLMスケーリングではAGIに到達しないという立場を理論的に支えるのがこの世界モデル研究です。

#Isomorphic LabsとAIによる創薬

AlphaFoldの成功を商業化する器が、2021年にDeepMindから分社化したIsomorphic Labs（本社ロンドン、CEOはハサビス兼任、PresidentはColin Murdoch）です。

#大型提携（2024-01、1日で2件）

• Eli Lilly: Upfront $45M、Milestones最大**$1.7B**
• Novartis: Upfront $37.5M、Milestones最大**$1.2B**（"biobucks"）

合計約$3B規模のディールで、2024年のJPモルガン・ヘルスケアカンファレンス直前に発表されました。

#$600M初の外部調達（2025-03）

2025年3月31日、Isomorphic Labsは$600Mの初の外部調達を発表しました。リードはThrive Capital、参加はGV（旧Google Ventures）と既存株主のAlphabet。それまではAlphabet 100%出資だった体制からの転換です。

#ヒト臨床試験準備（2025-07）

PresidentのColin MurdochがFortune 2025-07-06のインタビューで語った言葉。

"We're getting ready to go into human trials."

（私たちは、ヒト臨床試験に入る準備を進めている）

注力領域はがん（oncology）と免疫疾患（immunology）で、パートナー経由の候補も含め複数プログラムが進行中です。具体的な候補化合物名やIND申請時期は非公表ですが、「AI創薬の実臨床投入」という歴史的マイルストーンに最も近い企業の一つとなっています。

#最新の動向（2025-2026）

#Google DeepMindの組織拡大

2025年6月11日、CTOのKoray KavukcuogluがGoogle全社初の**Chief AI Architect（SVP、Sundar Pichai直轄）**に昇格しました。DeepMindとGoogle本体の統合がより深く進行しており、DeepMindのモデル開発とGoogle製品統合をブリッジする新役職です。

ハサビス本人は、Google BrainとDeepMindの統合後の運営について2026-04に「スタートアップのルーツに戻る必要があった」と語っており、大組織化への危機感を示しています。

#AGI哲学の一貫性（2025-2026）

ハサビスのAGI観は複数の場で一貫しています。

60 Minutesでの発言は以下です。

"AI is on an exponential curve of improvement."

（AIは指数関数的改善曲線の上にある）

"AI could lead to 'radical abundance' — ending disease, solving energy, ensuring water access."

（AIは「根源的な豊かさ」をもたらし得る。病気を終わらせ、エネルギー問題を解決し、水へのアクセスを保証する）

Lex Fridmanポッドキャスト（2025-07-23、約2.5時間）では世界モデルについて詳述しています。

"A world model is a model of how the world works — the mechanics of the world, the physics of the world, and the things in that world. That's what you'd need for a true AGI system."

（世界モデルとは、世界がどう動くかのモデルだ。世界の力学、物理、そしてその中のモノ。それが真のAGIシステムに必要なものだ）

#サミットでの発言（国際協調と安全性）

• AI Action Summit（Paris, 2025-02）: "The more AI becomes a race, the harder it is to keep the technology from becoming unsafe."（AIが競争になればなるほど、この技術を安全に保つことは難しくなる）
• India AI Impact Summit（2026-02）: 基調講演で国際協調とサイバー・バイオセキュリティの重要性を強調

#軍事利用ポリシーの変遷（批判ポイント）

TIME100（2025-04）のインタビューで明らかになった重要なトピックです。

"When Hassabis joined Google, he extracted a pledge that DeepMind's AI would never be used for military or weapons purposes, but 10 years later that pledge is no longer in place."

（ハサビスがGoogle入りした際に「DeepMindのAIは軍事・兵器目的に使われない」という誓約を取り付けたが、10年後、その誓約はもはや有効ではない）

2024年以降、Googleが米国・イスラエルを含む軍事顧客にAIサービスを販売している状況を、ハサビス自身が認めています。

#アルトマン／OpenAIとの対比

2026年に入り、ハサビスとアルトマンの対比は鮮明になっています。サム・アルトマンの経営スタイルと対照的な、ハサビスの「科学者型CEO」アプローチが見えます。

2026年Davos（WEF）でのハサビスのアルトマン批判:

"Referring to today's large language models as 'doctoral-level intelligence' is pure nonsense."

（今日のLLMを「博士レベルの知性」と呼ぶのは全くのナンセンスだ）

Fortune 2026-04-16のインタビューでは、ハサビスの内面も語られています。

"At the back of my mind, I've got this gnawing feeling that there's something much more important, much bigger than the commercial race, which is getting AGI safely over the line for humanity."

（心の奥底には、この商業競争よりもずっと重要で大きなことがある、という疼きが常にある。それは人類のためにAGIを安全にゴールラインの向こうまで運ぶことだ）

また地理的分散について:

"The people that are making artificial intelligence shouldn't just be from 20 square miles of the U.S."

（AIを作る人々が、アメリカの20平方マイル（シリコンバレー）だけから出るべきではない）

ロンドン残留の理由について本人は「私の中にはアンダードッグ（挑戦者）気質が少しある」と語っています（Intelligence Squared 2026-04-16）。

#企業のAI活用への示唆

ハサビスの業績と戦略から、企業のAI活用に活かせるポイントを整理します。

#課題起点のAI活用

AlphaFoldが「タンパク質構造予測」、AlphaEvolveが「アルゴリズム発見」、GNoMEが「新材料探索」というように、DeepMindは常に具体的な課題から出発して成果を上げてきました。企業のAI活用も「AIを導入すること」自体を目的にせず、「どの業務課題をAIで解決するか」を明確にすることが成功の第一歩です。

#異分野融合の力

ハサビスがコンピュータ科学と神経科学を組み合わせてDeepMindの研究を推進したように、AI活用においても異なる専門性の融合が重要です。AIの技術者だけでなく、業務ドメインの専門家、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーが協力することで、より実効性の高いAIソリューションが生まれます。

#段階的な成果の積み重ね

DeepMindがAtariゲームからAlphaGo、AlphaFold、AlphaFold 3、AlphaEvolveへと段階的に研究対象を拡大したように、企業のAI活用も段階的に進めることが推奨されます。まずは対話データの自動記録やテキスト化など効果測定が容易な領域から始め、成功体験を積み重ねながら活用範囲を拡大するアプローチが効果的です。

#世界モデル思想の応用

ハサビスの「世界モデルこそAGIの必須要件」という立場は、企業のAI活用でも本質的な示唆を含みます。単なるテキスト処理ではなく、業務の構造（顧客、商談、意思決定の因果関係）をモデル化することが、実効性の高いAI活用につながります。

#安全性と競争のバランス

ハサビスの「AIがraceになればなるほど安全性は難しくなる」という警告は、企業のAI導入にも当てはまります。ベンダー選定では、ガバナンス体制・監査証跡・権限設計を競争力の中核と位置付けるべきです。

#まとめ

デミス・ハサビスは、DeepMindの創設、AlphaGoによる囲碁世界チャンピオンへの勝利、AlphaFoldによるタンパク質構造予測の革新で2024年10月にノーベル化学賞を受賞、同年3月にはナイト叙爵を受けました。

2025年以降は「学問的頂点」と「実装責任者」の二重役割を同時に加速させています。AlphaFold 3、AlphaEvolve（Strassen 56年ぶり改善）、IMO 2025金メダル、ICPC 2025金メダル、Gemini 3 Pro、Genie 3と、科学AIとフロンティアLLMの両輪で世界をリードしています。Isomorphic Labsは2025年3月に$600Mの初の外部調達を行い、がん・免疫疾患でヒト臨床試験の準備に入りました。

AGI観においては「5-10年で50%確率」の慎重派で、アルトマンの「博士レベルAI」主張を「pure nonsense」と一蹴。ロンドンに拠点を残し、シリコンバレー一極集中を疑問視する「アンダードッグ気質」の研究者でもあります。

彼の「AIを使って世界の重要な問題（radical abundance: 疾病・エネルギー・水・気候）を解決する」というビジョンは、企業がAI活用の戦略を考える際にも示唆に富みます。具体的な課題に焦点を当て、段階的に成果を積み重ねるアプローチは、企業規模を問わず有効な指針です。

aileadは、ハサビスらが発展させたディープラーニングや音声認識の技術を活用し、企業の対話データを安全に統合・構造化する対話データAIプラットフォームです。導入企業400社以上の現場で、営業・人事・経営の対話データをドメイン別スキーマで構造化し、業務への自動反映を支えています。詳しくはデモ・お問い合わせからご確認ください。

なお、アルトマンの経歴と2023年解任劇、Stargate計画の詳細はサム・アルトマンとは・2023年OpenAI解任劇の全容・アルトマンと孫正義のStargate Projectで別記事として整理しています。