2026年7月29日、英『金融時報（Financial Times）』の調査報道により、Google DeepMindがノーベル化学賞を受賞したAIシステム「AlphaFold」の専任チームを解散（dismantle）していたことが判明した。これは単なる組織改編ではない。9年にわたる「重大科学挑戦＋専用AIモデル」というDeepMindの研究パラダイムそのものの終焉であり、AI科学研究が「道具」から「パートナー」へと進化する転換点だ。
1. AlphaFoldチーム解散──9年続いた「大挑戦」モデルの終焉
『金融時報』の分析と関係者の証言によると、DeepMindは過去1年かけてAlphaFold論文の大多数の原著者を他プロジェクトに再配置してきた。現在、AlphaFoldは独立した研究チームとして存在しない。
研究者の分散先：
- Gemini駆動の科研智能体プロジェクト：多くの中核研究者が転向
- 酵素設計・核融合・ゲノミクス：科学応用の個別領域
- Isomorphic Labs：Alphabet傘下のAI創薬企業へ出向
- 「Code Strike」チーム：AIプログラミング能力強化（Anthropic・OpenAI対抗）
DeepMind研究副社長で「AI for Science」チームを率いるPushmeet Kohliは次のように説明する：
「過去9年間、我々の戦略は重大な科学課題に集中し、各プロジェクトに明確な目標を設定することだった。その戦略は今、進化した。現在はタンパク質折りたたみのような単一の科学問題を中心にチームを組織するのではなく、Geminiに駆動され、科学者の研究を支援し、最終的には科学研究の一部を自動化できるシステムの構築に焦点を当てている。」
2. ノーベル賞受賞者がAnthropicへ──核心人材の流出
最も衝撃的なのは人材流出の規模だ。AlphaFold原始論文のDeepMindフルタイム著者のうち約1/4が完全に退社しており、特に以下の3名の流出がDeepMind内部に激震を走らせた：
| 人物 | 役割 | 去向 |
|---|---|---|
| John Jumper | AlphaFoldリーダー、2024年ノーベル化学賞 | Anthropic |
| Jonas Adler | AlphaFold + Gemini研究者 | Anthropic |
| Alexander Pritzel | AlphaFold + Gemini事前学習 | Anthropic |
Jumperは今年初めにGoogleのCode Strikeチームに異動した後、6月にDeepMindを9年で退社しAnthropicへ。DeepMind内部の関係者はこの3名を「不可欠で極めて重要な核心メンバー」と評し、彼らの離脱は社内に大きな衝撃を与えたという。
3. パラダイム転換──「専用科学AI」から「科研智能体」へ
今回の再編の本質は、組織改編ではなく研究パラダイムの転換にある。
旧パラダイム（2018-2025）：単一の科学問題 → 専任チーム → 専用AIモデル → 特定課題解決。AlphaFold（タンパク質折りたたみ）、GraphCast（天気予報）、AlphaDev（アルゴリズム最適化）が代表例。
新パラダイム（2026年以降）：Geminiを中核とする汎用AIシステムが、科学研究の全プロセス──文献理解 → 仮説生成 → 実験設計 → 結果分析 → 理論修正──をカバーする「AI科研主体」への進化。
虎嗅網の分析がこの転換の本質をよく捉えている：
「これは専用モデル路線の否定ではない。科学問題の数がトップ研究チームのカバー範囲をはるかに超えた時、AI for Scienceはスケーラブルに複製可能な組織形態を探さねばならない。智能体技術がその可能性を提供している。」
4. 米AI「御三家」のAI for Science全面戦争
AlphaFoldチーム解散は孤立した出来事ではない。OpenAI、Anthropic、Googleの「御三家」は揃ってAI for Scienceに巨額を投じている：
| 企業 | AI for Scienceの取り組み |
|---|---|
| Google DeepMind | Gemini for Science（AI Co-Scientist、AlphaEvolve）、Isomorphic Labs（ノバルティス・イーライリリーと提携） |
| Anthropic | Claude Science（生物学・創薬支援に特化）、AlphaFold核心人材（Jumperら）を獲得 |
| OpenAI | GPTの実験室接続（智能体＋ロボットによる自動実験・フィードバック）、80年未解決のErdős予想を証明 |
AnthropicのClaude Scienceは、まさにDeepMindが目指す「科研智能体」の直接の競合製品だ。Jumperの獲得は、Anthropicにとって科学AI分野での決定的な一手となる。OpenAI研究責任者のMark Chenは今年初めに「AI研究者は最前線にいるラボに参加したがる」と語っており、ノーベル賞クラスの研究者ですら「モデル性能」ではなく「組織のビジョン」で移籍先を選ぶ時代に入った。
5. AlphaFoldの遺産──2億構造・190カ国・3.5万引用
解散���衝撃的だが、AlphaFoldが残した遺産は計り知れない：
- AlphaFold Protein Database：2億以上のタンパク質構造予測を収録
- 利用規模：世界190カ国・地域の300万人以上の研究者が利用
- 学術的影響：3.5万本以上の論文に引用、20万本以上の論文が研究方法として採用
- 応用領域：創薬、心血管疾患研究、農業育種など多岐
- 商業化：Isomorphic Labsをスピンオフ、ノバルティス・イーライリリーと提携
DeepMindはチーム解散を認めつつも、AlphaFoldの系譜は終わらないと強調する：
「我々は研究の伝統とAlphaFoldがもたらした世界的インパクトを非常に誇りに思う。AlphaFoldはIsomorphic Labsの設立を促し、同社は創薬手法の再定義を使命としている。」
6. 三つの深層変化──AI科学研究が変わる
AlphaFoldチーム解散が示す深層的な変化は3点だ：
- 「専用AI」の限界：タンパク質折りたたみ、天気予報、アルゴリズム最適化──各分野で専用AIを作るアプローチでは、科学研究全体をカバーできない
- 「科研智能体」の台頭：大規模言語モデル＋ツール呼び出し＋自律ループによって、AIが科学研究の全プロセスに関与する新パラダイム
- タレント戦争の激化：ノーベル賞クラスの研究者が「モデル性能」ではなく「組織のビジョン」で移籍先を選ぶ時代。Anthropicは安全志向のブランドだけでなく、「AI for Scienceの未来像」でも人材を惹きつけている
DeepMindの9年にわたる「重大科学挑戦」モデルが終わりを迎えた今、AI for Scienceは「道具」から「パートナー」へと本格的に進化を始めている。そして、その主戦場はもはや「誰が最高のタンパク質予測AIを作るか」ではなく、「誰が科学研究そのものを再定義するAIを作るか」に移った。
本記事は、2026年7月29日付 Financial Times、財聯社、DeepTech深科技、虎嗅網、鳳凰網科技、騰訊研究院AI速遞 20260730 などの報道に基づいて作成。