Alphabet対談：ピチャイCEOが語る「Gemini 4 Argon」、再帰的自己改善、インフラ配分
「Big Technology Podcast」（ホスト：アレックス・カントロウィッツ）、2026年10月21日
はじめに
アレックス・カントロウィッツ：私たちは、史上最も重大なテクノロジーの黎明期にいます。これは光ファイバーのようなものではありません。使われていない遊休インフラでもなく、私たちが実際に活用しているものです。AI研究者にとって、それは「コンピュータが大きければ大きいほど、AIは良くなる」という世界です。クラウド事業の短期的な利益を損なうことになっても、研究者には最大級のコンピュータを提供しなければなりません。したがって、私たちが現在保有している計算能力（コンピュート）は、2024年になされた意思決定の結果です。今、あらゆる物事に目を向けると、当社だけでなく他社も含め誰もが計算能力の不足に直面しており、誰もが計画の2倍のコンピュートがあればよかったと願っています。Googleの「Muse」や「Dots」に相当するプロダクトはどこにあるのでしょうか。消費者および企業のユーザーは、常時稼働してタスクを遂行する一種のマルチエージェント型フレームワークにアクセスできるようになります。まさに無限の可能性を感じさせる瞬間です。
AlphabetのCEOであるスンダー・ピチャイ氏を迎え、AIの最先端で競争するGoogleの戦略、最先端AI研究とクラウド事業のバランス、そして次世代のインターフェースのあり方について話を伺います。本日はマウンテンビューのスタジオにお越しいただきました。スンダー、お会いできて光栄です。番組へようこそ。
スンダー・ピチャイ：ありがとう、アレックス。ここに来られて光栄です。
Googleの最先端AI戦略
アレックス・カントロウィッツ：Googleは、「Gemini 4 Argon」によって再び最先端の領域に返り咲きました。平易な言葉で言えば、これは世界をリードするモデルであり、ベンチマークを塗り替えるものです。コーディング、数学、科学、ナレッジワークなど多様なベンチマークで、OpenAIやAnthropicの一般公開モデルを凌駕しています。これまで一般には、Googleは最先端の追求を実質的に諦め、「十分に良い」高速モデルを作って自社製品に組み込む方針にシフトしたという見方が大勢を占めていました。しかし、それは間違いでした。それも甚だしい間違いでした。
スンダー・ピチャイ：いいですか、私たちは最先端であり続けることに深くコミットしています。それは私たちのDNAの一部であり、それ以外の道はあり得ません。私たちは1十年以上にわたり、AIの最先端について考え続けてきました。最先端の領域は非常に流動的であり、競争が激しく、エキサイティングなものです。「Argon」の完成度には非常に満足しています。時間をかけて慎重にテストを行い、注意深くデプロイしました。その能力の高さゆえに、他のモデルよりも多少時間はかかりましたが、エージェント型業務、ナレッジワーク、コーディング、クリエイティブなタスクのいずれにおいても、Argonは本当に優れた最先端モデルの一つだと考えています。ローンチからの最初の72時間で、使用されたトークン数は約25兆に達し、これはGemini 3.0の最初の72時間の約3倍にあたります。現在、サービス提供にあたってはキャパシティの制約が生じています。非常に興奮していますが、常に課題もあります。最先端の領域は広大かつ流動的であり、モデルは絶えず進化させなければなりません。私たちが改善すべき点も明確に見えています。そのため、引き続きそのすべてに取り組んでいきます。
アレックス・カントロウィッツ：具体的にどの領域ですか？
スンダー・ピチャイ：どのようなモデルであれ、たった2カ月前と比べても、Argonはあらゆる面であらゆるタスクにおいて向上しています。しかし、この分野の進化は非常に高速です。例えばコーディングにおいても、改善が必要な領域が存在することは分かっており、明確なフィードバックも得られているため、さらに改良を進めていきます。
最先端モデルは本当に重要なのか？
アレックス・カントロウィッツ：ここで、標準的なモデルこそがGoogleにとって「十分すぎるほど良い」選択肢になり得るという議論について考えてみたいと思います。世間で言われている見方を代弁しましょう。現代のAIの最先端は非常に高度化しており、AIのベースラインも極めて優れているため、最先端モデルは特定の限定的なタスクにおいてのみ価値を持つというものです。標準モデルさえあれば、それを用いて優れた製品を構築できるという意見です。例えばMetaの「Muse」を考えてみてください。Meta Museは最高のモデルではなく、優れた標準モデルを使用しています。生物学的な研究を行う場合であれば最先端モデルが不可欠かもしれませんが、「Googleに最先端モデルは本当に必要ない」と主張する人々は、標準モデルさえあればMaps、Gmail、Searchといった製品に組み込むには十分だと言います。繰り返しますが、Metaの例を取れば、それだけで十分だというわけです。この点についてどうお考えですか？
スンダー・ピチャイ：ええ、それは私の考え方とはまったく異なります。私たちは、最先端技術の限界を押し広げ、Transformerの時代から一貫してこのテクノロジーの可能性と到達し得る領域を切り拓くことに深くコミットしています。それが私たちが歩んできた道のりであり、今後もそれを継続していきます。最先端に身を置くことで、新興のケイパビリティを他の企業よりも早期に把握することができ、未来への備えをより確実なものにできます。幸いなことに、当社にはコンシューマーおよびエンタープライズの双方において幅広い機会が存在します。クラウド顧客の一部も、間違いなく最先端のモデルを求めています。また、再帰的自己改善の時代においては、最先端モデルこそが次世代モデルの開発においてより優れた成果を発揮すると考えており、その意味でも最先端モデルは重要です。社内においても、開発者にArgonを導入したことで、明確な変曲点（インフレクション・ポイント）が訪れていることを確認しています。Argonは、従来のモデルでは解決できなかった問題を確実に解決しています。したがって、最先端に身を置くこと自体がイノベーションの最前線に立ち、それを牽引する原動力となるのです。もちろん、あらゆる規模や能力のモデルが存在する余地はあります。だからこそ当社はFlashやFlash-Liteなどを開発しました。最先端モデルは処理が遅くコストも高くなる傾向があるため、必ずしも最先端でなくても非常に優れた製品体験を開発できるという点には同意します。しかし、私たちは最先端を重視しており、そのすべてを追求し続けることに全力を注いでいます。
アレックス・カントロウィッツ：最先端の開発を行うことで、将来何が起きるかを先取りして見ることができるとおっしゃいましたね。
スンダー・ピチャイ：その通りです。
AIエージェントの未来
アレックス・カントロウィッツ：地平線の先には何が見えていますか？
スンダー・ピチャイ：この時代がこれほどエキサイティングである理由は、数カ月にわたる作業の集大成だと思って何かを構築しリリースした瞬間に、その先にさらに広大な余地が見えてくるからです。私たちは皆、エージェント型で長期的な視野に立ったケイパビリティの開発に取り組んできましたが、最先端の領域では、複数のエージェントが協調してタスクを遂行する世界が確実に訪れます。これは現在進行形の刺激的なパラダイムの一例です。また、コンシューマーおよび企業の双方のユーザーが、常時稼働してタスクを遂行するマルチエージェント型フレームワークにアクセスできるようになることも明白です。そのため、まるで無限の可能性が広がっている瞬間のように感じられます。
再帰的自己改善（RSI）
アレックス・カントロウィッツ：再帰的自己改善（RSI）について言及されましたね。これは、モデルが実質的に人間の介入なしに、自らをより高度なものにしていく仕組みです。人々はこれを「知性の爆発」と呼び、「フーム（foom）」という音とともにAIが突然超人的な能力を獲得すると予想しています。実際、セルゲイ（・ブリン）がDeepMindの研究者たちと円卓会議を開いた際、Argonの核心的イノベーションの一つとして、モデルの開発支援にモデル自体をより多く活用した点を挙げていました。近年のAIモデルの動向を見ると、それらは十分にアライメント（調教・整合）されているものの、完璧にアライメントされているわけではなく、その不完全性が大きな問題となっています。テック業界、そしていまや社会全般に知られているHugging Faceでのインシデントでは、OpenAIのボットが安全柵を突破してHugging Faceにハッキングし、常軌を逸した行動に出ました。Googleでも、ボットがパスワードを推測してアクセスすべきでないサイトにアクセスし、途中で停止するというシナリオが発生しています。AIが私たちの望み通りの行動を正確に行っていないという証拠は十分に存在しており、この再帰的自己改善を追求すること、あるいはモデルの進化をさらに加速させることは、ある意味で不気味であり、私に恐怖感を抱かせます。ここに合理的な懸念があり、テック業界はもう少しこの問題に対して冷静になるべきだと思いませんか？
スンダー・ピチャイ：質問の要素が3つありますね。まず、RSIそのものについて話しましょう。おっしゃる通り、セルゲイはArgonの開発においてRSIが極めて重要な貢献を果たしたと述べています。しかし、誤解のないように言っておきますと、現在の連続体（コンティニュアム）において、私たちはRSIの最終的な到達点からはまだ非常に遠い位置にいます。現在の状況を正しく表現するならば、AI研究者がモデル開発のさまざまな側面においてAIと協力する中で、RSIのループが存在しているという状態です。AI研究者が自動化された手法で協働し、モデルを構築するのをエージェントが支援していると言えば分かりやすいでしょう。少なくとも私たちが現在どこにいるのかを理解することが重要であり、これは非常にエキサイティングなことであり、来年に向けてこの連続体がさらに進展していくと予想しています。
2つ目の質問は安全性についてです。セキュリティは多層防御（ディフェンス・イン・ディプス）から生まれます。アライメントについて言及されましたが、モデルを可能な限りアライメントされた状態にするために、私たちは当然ながら多大な労力を注いでいます。しかし、それは依然として活発な研究領域であり、明確なギャップも存在します。とはいえ、私たちが頼りにしているのはそれだけではありません。アライメントに向けた取り組みに加え、モデルの稼働時にリアルタイム・モニタリングを行うためにも多大な労力を費やしています。予期せぬ挙動が見られた場合にリアルタイムで介入できるよう、何が起きているかを把握するための優れたテレメトリー（遠隔測定）を確保すること。それを実現するためのアーキテクチャや、リアルタイム・モニタリング中でも処理を継続できるよう確実にサンドボックス化および隔離する方法――これらはすべて私たちが投資を行っている領域です。もちろん、これらのモデルをデプロイする際には、リアルタイム・モニタリングや、どこにデプロイするか、どのようなデータにモデルがアクセスできるかなどを顧客や企業が自ら決定できるコントロール手段を提供することが極めて重要であり、私たちはその多くを実行に移しています。業界として、安全にモデルをデプロイするために必要な計算能力の確保を含め、これらの取り組みを適切に行うために常にレベルを高め、時間をかけて取り組む必要があります。
3つ目の部分は、「それで本当に十分なのか？」という点です。これが、業界内で多くの議論が交わされている理由であり、懸念を抱くことは合理的だと思います。懸念すべき事項への正しいアプローチは、初期の段階から「さらに何ができるか」を考えることです。業界全体として、アライメントや安全性テストに関する取り組みのレベルが確実に高まっています。これらのモデルをデプロイするにあたり、次のステップとなるのは、独立した評価者による評価能力を含め、私たちがこれらの作業をどのように行うかについてのより優れた、業界横断的な標準規格を策定することです。金融統制の領域を見ると、会計基準や独立監査人などが存在します。それらはすべて、業界として私たちが目指すべき次の自然なステップであり、その過程において規制も役割を果たすことになるでしょう。
ワールドモデルとAGIへの道
アレックス・カントロウィッツ：技術的な質問をさせてください。Googleが幾分ユニークなのは、Transformer言語に端を発する言語やLLM（大規模言語モデル）の側面を研究すると同時に、ワールドモデルをも追求している点です。OpenAIなどの一部のAI研究の取り組みでは、LLMこそがAGI（汎用人工知能）への道であると実質的に断定し、物理世界を理解しようとするAIモデルであるワールドモデルに関する研究の一部を縮小しています。しかし、あなたは両方を追求しています。なぜワールドモデルの側面が重要だと考えるのかについて少しお聞かせください。
スンダー・ピチャイ：人間として、私たちは当然ながら周囲の世界を知覚し、あらゆる入力を受け取っています。これらのモデルが物理法則を理解し、現実世界を高精度でシミュレートできるようにすること――これらすべてが、知性を実現するための重要な構成要素であると考えています。これらすべての可能な応用例に取り組む中で、例えばロボット工学の領域を見てください。Argonが身体性推論（embodied reasoning）のベンチマークにおいて最先端（SOTA）であることは偶然ではありません。文字通り、これらのベンチマークの多くでSOTAを達成しており、それはすべてワールドモデル構築の経験に由来しています。本質的に、将来はこれらすべてを収斂させるアーキテクチャが登場すると予想しています。しかし、知性というこの複雑で不規則な（ジャグgedな）最先端において、私たちはあらゆるアプローチの最前線に立ちたいと考えています。それが、より優れた研究や洞察を促し、はるかに優れたAGIモデルの開発につながると考えているからです。私たちがこのように考えている所以です。
アレックス・カントロウィッツ：ええ、Argonの発表後にあなたのTwitter（現X）を見ましたが、投稿のすべてが実世界のアプリケーションに関するものでしたね。テキストや、テキストを生成するモデルについての話ではありませんでした。
GoogleのコンピュートのジレンマとAIインフラ
アレックス・カントロウィッツ：最も貴重な資源である計算能力（コンピュート）を、クラウドとAI研究の間でどのように配分しているかというバランスについてお伺いします。これはGoogleに関する大きなトピックです。GoogleはAI研究から撤退し、すべてのクラウドコンピューティング資源とチップを売却すべきだという意見も耳にします。現在のビジネス界を見渡すと、それを効果的に行っているNVIDIAは時価総額5兆ドルの企業となっています。この計算資源を高利鞘で販売したいクラウド部門と、最高のAIを作るために莫大な計算能力を必要とするAI研究部門の間には、引っ張り合いが存在します。ご自身の仕事の大きな部分は計算能力の配分方法を見極めることだとおっしゃっていますが、これをどのように行い、両者のバランスを取っているのですか？
スンダー・ピチャイ：いいですか、私たちの原点は、AIの最先端にいるために必要な計算能力に確実に投資することです。2015年に、私は会社をAIファーストにする舵を切りました。したがって、AIは検索からクラウド、Waymo、そして私たちの行うすべての活動に至るまで、あらゆる事業に通底する重要な水平的要素です。研究とモデル開発の両方において、必要な計算能力を確実に確保すること――それが私たちの原点です。その上で、私たちにはそれぞれ独自の長期計画を持つ独立した事業があり、それらの事業は長期計画に基づいて将来を予測し、当社はそれぞれの計算能力を計画しています。クラウドチームには独自のビジネスがあり、予測があり、需要シグナルがあり、締結済み契約があります。そのサポートのもとで、彼らのための長期的なコンピュートの軌道を計画することができます。
幸いにも、私たちにはこれほど幅広い機会があります。どのような瞬間においても、トレードオフを行っていない企業など世界中に存在しないでしょう。しかし私たちが依拠する第一原則は、最先端への投資に必要な計算能力を確実に確保することです。それは交渉の余地のないものであり、その他すべての要素はその上に成り立っています。こうした議論で起きていることは――思い出してください、私たちは独自の計算能力やデータセンターを自ら構築しています。そのため、リードタイム（準備期間）が長くかかります。現在私たちが保有している計算能力は、2024年に行った意思決定の結果です。1年前の今頃を振り返ってみても、当時エージェント型コーディングの急拡大はまだ起きていませんでした。今、あらゆる物事に目を向けると、当社だけでなく他社も含め誰もが計算能力の不足に直面しており、誰もが計画の2倍のコンピュートがあればよかったと願っています。
それはこの業界の宿命のようなものです。どのような瞬間であれ、私たちは2〜3年先に見込まれる需要を計画しています。そのため、技術の最先端がどこにあるかによって、2年前に下した意思決定が最適ではないように見えることも起こり得ます。私はそのことについてあまりくよくよ考えません。計算能力の配分において私が考えているのは、研究および最先端モデルの開発において、Google DeepMindが計算能力へのアクセスという点で最先端を行くようにすることです。その上で、すべての事業のための計画を立てます。過去に行ったように、私たちの計算能力を他の企業にも提供できることは素晴らしいことだと考えています。それにより、規模を拡大し、最も幅広い応用セットにおいて現実的なテストを行い、実世界で検証し、AIスタックのあらゆるレイヤーでテクノロジーの最先端を維持することが可能になります。
アレックス・カントロウィッツ：手短にお聞きしますが、ベン・ホロウィッツ氏がポッドキャストで、アンディ・ジャシー氏が「コンピュートは2028年まで売り切れだ」と語ったと伝えていました。あなたも同じ状況を目にしていますか？
スンダー・ピチャイ：現在、ある顧客がやって来て2027年分の計算能力を求めてきたとしたら、それを満たすのは極めて困難です。昨年、私たちが短期的な計算能力をリースして一部の顧客に対応し支援を行ったのも、部分的にはそのためです。しかし、おっしゃる通り、私たちは皆、同様のタイムラインに対処しています。
AIは過剰構築されているのか？
アレックス・カントロウィッツ：バブルに関する質問です。あらゆる技術の転換期には、鉄道や光ファイバーのように過剰構築（オーバービルド）が見られてきたという議論があります。ここでも過剰構築が起きているとお考えですか？
スンダー・ピチャイ：それはどのような時間軸で見ているかによります。十分な長期的視野に立てば、このレベルの構築は完全に理にかなっています。私たちは史上最も重大なテクノロジーの黎明期にいます。これは光ファイバーのようなものではありません。遊休インフラではなく、私たちが実際に使用しているものです。私たちは日常的にキャパシティの制約に直面しています。アプリケーションや基盤技術は急速に向上しています。しかし、企業を経営する上で私がこの局面にどう対処しているかといえば、需要シグナルを見ることです。契約という形で得られているコミット済みの収益機会を確認します。それを裏付けとなる技術的ケイパビリティ、社内での活用状況、モデルの軌道とバランスさせます。これらすべてに基づき、規律あるアプローチ――自信を持ち、攻撃的でありながらも規律あるアプローチ――をもって計算能力の計画を立てています。
マクロ経済全体について言えば、さまざまなレベルのリスクを抱えながら事業を行っている人々がいるため、私からコメントするのは難しいです。私は企業として自らコントロールできることに集中し、計画を実行します。「過剰構築があり得るか？」というご質問であれば、答えは「はい」です。なぜなら、制約を受けるコンポーネントが存在し得るからです。思い出してください、重要なのは、その計算能力を構築するために必要なすべての要素が揃っていることです。
アレックス・カントロウィッツ：メモリ、電力、電気技師などですね。
スンダー・ピチャイ：ええ、2,000以上のコンポーネントが存在します。どこかの時点で制約が生じる可能性があります。ボトルネックを引き起こす要因が存在すれば、過剰構築につながることもあり得ます。経済に対する外部ショックなども起こり得ます。マクロ経済リスクはいつでも存在し得ます。しかし、私たちが計画している計算能力は、十分な時間が経過すれば使い道が見つかるという確信はあるか？ 答えは間違いなく「はい」です。
アレックス・カントロウィッツ：わかりました、この点についてもう一つ。もし両方の道を進むとしたら、「AI研究者にとって、コンピュータが大きければ大きいほどAIは良くなる」という考え方があります。そしてもしそれを信じるなら――かつてあなたが「AIは火や電気と同じくらい深遠なものになる」と発言されたとき、私はその場にいて、私たちは皆笑いました。今となってはその笑いを少し後悔していますが――もしあなたが実際にそれを信じる人物だとしたら、クラウド事業の短期的な利益を犠牲にしてでも、研究者に最大級のコンピュータを与えるべきだという考え方に行き着くはずです。ご意見をお聞かせください。
スンダー・ピチャイ：私たちはすでにその一種を行っています。当社のクラウド事業は、最先端AIの開発をサポートするために計算能力のトレードオフを行っているため、どの瞬間においても短期的な収益を見送っています。あなたがおっしゃっていることはすでに現実となっています。しかし、思慮深くあるべきです。AI研究者にとっても、ある程度の制約は良いことです。それこそが創造性を刺激し、メモリの使用量を減らすなど、より効率的なアルゴリズムのブレイクスルーを生み出す助けとなります。私たちがコミットしているのは、最先端にとどまるために必要な投資を行うことです。それが私の考え方です。
AIインターフェースの未来
アレックス・カントロウィッツ：AIの普及に伴い、私たちが将来コンピューティングを利用する方法、すなわちインターフェースの未来がどうなるのか気になります。数カ月前、OpenAIの社長であるグレッグ・ブロックマン氏とこの件について話した際、彼は非常に興味深い言葉を残していました。「あなたが望むインターフェースとは何か？ あなたが望む製品とは何か？ 答えは、インターフェースなど欲しくないということだ。製品など欲しくないということだ。あなたと私の間のインターフェースとは何だろう？ 基本的にただ話すことだと言える」と。つまり、AIがそれほど賢ければ、画面や、触れなければならない数多くのボタンなどは必要なくなるはずだというわけです。AI時代におけるインターフェースのあり方について、あなたはどうお考えですか？
スンダー・ピチャイ：私の考えでは、歴史的に見て、コンピューティングとは人間がコンピューティングに適応するものでした。しかしAIにおいては、その逆になります。テクノロジーが、人間の生活や日々の営みにシームレスに適応していくのです。AIと話したいときにいつでも話せるようにしたいという側面があります。AIはコンテキスト（文脈）を理解し、どこかで常時稼働して連続性を提供してくれるため、私たちは多くの複雑さに対処する必要がなくなります。自然な形です。それらすべては理にかなっています。
しかしだからといって、インターフェースが全くなくなるわけではないと私は考えています。例えば現在、私のスマートフォンであっても、Geminiの音声モデルは非常に優れているため、マイクボタンを押してただ思いつくままに話し続ける――私たちが「Rambler（ランブラー）」と呼んでいる機能ですが――ことができます。ただぶつぶつと話し続けるだけで、私の個人的なコンテキストに合わせてAIが知的に修正してくれます。友人たちの名前のような聞き慣れない名前であっても、最初は聞き間違えたとしても正しく認識してくれます。素晴らしいことです。適応してくれます。話し終えた後にバックスペースキーを押して編集し直す必要もありません。ここまで性能が向上したことは驚異的です。とはいえ、インターフェースが必要となる瞬間は存在し続けます。娯楽を楽しみたいときや、動画を見たいときもあるでしょう。AIに何かを創作させ、それを視聴し、消費したいと思うこともあるはずです。私の考えでは、インターフェースは可能な限りシームレスで自然なものであるべきであり、人間側が特定のインターフェースに適応するために苦労する必要はありません。テクノロジーの側が、あなたがその瞬間にどのように作業しているかに適応していくのです。
アレックス・カントロウィッツ：OpenAIの話題を取り上げさせてください。昨年、あなたはOpenAIを「コードレッド（非常事態宣言）」に追い込みました。Geminiは非常に好調であり、OpenAIは身構えました。サム・アルトマン氏にGoogleからの挑戦について尋ねた際、彼は、OpenAIはAIネイティブとして構築しているためGoogleを退けられると考えており、Googleは既存の製品にAIをボルトオン（後付け）しているに過ぎないとほのめかしていました。「ボルトオン」という枠組みを受け入れるとして、そのような製品がAIネイティブな製品と競争できるとお考えですか？
スンダー・ピチャイ：まず第一に、現在は非常に流動的な瞬間です。私たちは互いに刺激し合っています。OpenAIもまた、企業として私たちに激しいプレッシャーを与えてくれました。これは私たちが一方的に彼らに何かを仕掛けたわけではなく、その真逆です。
アレックス・カントロウィッツ：ええ、あなた方もコードレッドを発令しましたね。それが事実であったかどうかは議論がありますが、AIの局面において、私たちは皆、いかなる時もさまざまなレベルの緊急性をもって対応せざるを得ませんでした。
スンダー・ピチャイ：私たちも常に新しい製品をゼロから構築しています。Geminiは製品としてゼロから構築されました――私が言っているのはGeminiアプリのことです。今後、私たちがエージェントに適応していく中で、ChatGPTにエージェントをボルトオンしているのか、それともネイティブに構築しているのか？ あなたならどう考えますか？ この種の質問はいつでも相手に投げ返すことができます。私はそのようには捉えていません。AIネイティブであり、勝利を収める世界クラスの製品体験を構築することが重要であると考えています。製品の適応もあれば、新しい体験の再定義もあり、それらすべてがこの局面に臨むアプローチの一部となります。
AIインターフェースにおけるビジネスの未来
アレックス・カントロウィッツ：このAIインターフェースのビジネスが将来どうなるかについて少しお聞かせください。例えば、私がエージェントに何かをさせようと頼み、それが何らかの製品を提案した場合、仮にそれが開示されていたとしても、もし私がその購入に至った場合、エージェントはその売上のキックバック（手数料）を受け取るべきでしょうか？ こうした製品からどのように収益を上げるお考えなのか、その計画について教えてください。
スンダー・ピチャイ：エンタープライズの領域はさておき、コンシューマーに関する疑問に目を向けると、消費者はこのテクノロジーの価値をますます認めるようになるでしょう。今日のソフトウェア開発者を例に取ってみましょう。開発者たちは、コーディングモデルが生産性を飛躍的に高めてくれるため、喜んでその対価を支払っています。3年前のやり方、あるいは昨年の今頃と同じやり方でコーディングしたいと思う人は誰もいません。価値を提供している以上、そこに生まれるべき価値は存在します。コンシューマー向け製品の歴史が示すように、人々が熱心に利用し、何十億人ものユーザーへと真に規模を拡大したコンシューマー製品において、それに伴うマネタイズが欠けていた例など私は見たことがありません。人々に価値を提供しているならば、そこには本質的な価値が生まれるのです。
アレックス・カントロウィッツ：まったくその通りですね。
スンダー・ピチャイ：その性質は変化するかもしれません。あなたが尋ねているのは、エージェントがあなたのために様々な作業を代行するシナリオです。最終的に、人間には商業的なニーズが存在します。エージェントはその商業的ニーズを満たす必要があります。反対側の提供者たちもそこに価値を見出すことになり、何らかの仕組みを通じてそれが具体化していくでしょう。それこそが効率的なシステムが機能する仕組みです。しかし重要なのは、世界クラスのコンシューマー体験を構築しているということです。私の回答はあなたの質問に答えていますか？
アレックス・カントロウィッツ：はい、確かにそうです。自分ツールの機能リクエストを1つだけすると決めていたので、ここで質問させてください。Geminiを搭載したGmailの検索機能を、ChatGPTのインターフェースにGmailをプラグインした際にアクセスできるGmailの検索機能と同じくらい優れたものにすることは可能でしょうか？ いったいどうなっているのですか？
スンダー・ピチャイ：私たちが最近発表したエキサイティングな発表の一つに、エンタープライズ向けの統合型Geminiエージェントがあり、それをコンシューマー向けにも展開しようとしています。これらはクラウド上で24時間365日稼働する常駐型エージェントであり、すべてのクエリに対して実質的にマイクロVM（仮想マシン）をスピンアップするようなものです。ランタイム、ハーネス、モデルのいずれをとっても、それはすべてヘッドレスサービスです。どこでも機能し、あなたのコンテキストを保持します。Workspace、Search、Geminiのどこにいても、このエージェントにアクセスできます。エージェントこそが、人々が求めているカスタマー体験の観点からこの統合を推進していくことになります。おっしゃる通り、幅広い製品ポートフォリオを抱え、高速で前進しているときには、他の領域よりも速く進んでいる領域が常に存在します。それは妥当なフィードバックです。しかし、エージェント型体験を構築するにあたり、その統合とケイパビリティがあらゆるサーフェス（接点）で円滑に機能するように、私たちは多大な時間と労力を注いでいます。
Googleの「Muse」や「Dots」に対する回答
アレックス・カントロウィッツ：なるほど、それはインターフェースに関する質問に対しても良い回答ですね。人々がGoogleの次の一手について考えるとき、「GoogleのMuseやDotsに相当するプロダクトはどこにあるのか？」という疑問が浮上します。それらの製品は最近突如として現れ、急成長を遂げました。あなた方はそれに対抗するバージョンを持っているのですか、それとも例えばMuseなどと競合する新しい製品の創出を予定していますか？
スンダー・ピチャイ：現在私たちが描いているビジョンでは――事実、Geminiアプリにおける私たちの目標は、パーソナルで、プロアクティブで、パワフルなアシスタントになることです。それこそが私たちが目指して取り組んでいることです。今年開催されたGoogle I/Oにおいて、「Spark」という名称でその初期バージョンをご紹介したのをご覧になったかと思います。AdvancedまたはUltraのユーザーであれば、すでにGeminiアプリを開くと「チャット」と「タスク」が表示されます。それらの機能によって、エージェント型の体験が提供され始めています。Argonによって、そのケイパビリティは劇的に加速されました。最近のエンタープライズ向けイベントで発表した通り、私たちはその機能をコンシューマー向けにも展開しています。やがて、まもなくGeminiにおいて、何かを問いかけた際にチャットに質問しているのかエージェント型タスクを依頼しているのかを意識する必要がなくなります。すべてがシームレスな連続体となり、システムが自動的に適切な処理を行い、バックグラウンドで安全に常時稼働してタスクを完了させてくれるようになります。経験則として、Geminiアプリに寄せられる内容を振り返ると、昨年頃の時点では大半がチャットの分類に入っていました。しかし現在では、Geminiにおけるエージェント型タスクの割合が着実に増加しています。したがって、私たちはパーソナルエージェントをコンシューマー向けに提供していきます。それはGeminiアプリで機能し、Google検索で機能し、Gmailで機能します。アドレスを指定したり、呼び出したりすることができます。しかし、私たちはそれを正しく作り上げることを重視しています。Argonを搭載したものとなりますので、ユーザーの皆様にお届けできることを非常に楽しみにしています。
アレックス・カントロウィッツ：私はProサブスクリプションに加入しており、タスク機能も利用しているので、今後さらに使うのが楽しみです。さて、いくつかランダムな質問をさせてください。GoogleはAnthropicに対して数十億ドル規模の投資とコミットメントを行っています。ダリオ（・アモデイ）のどのような点に惹かれて、彼に対してそこまで深くコミットし投資したいと思ったのですか？
スンダー・ピチャイ：ごく初期の段階で、Anthropicの創業者チームを見たとき、彼らが初期のGPTモデルのいくつかに関与した世界クラスのチームであることが私たちには極めて明確でした。彼らが最先端の領域に立つ存在になることを私たちは素早く見極めることができました。私たちは常に、テクノロジーの最前線に立つ企業を特定し、パートナーシップを結ぶよう努めてきました。SpaceXとも、そしてAnthropicともそれを実行しており、それこそが私私たちが目にしたものです。パートナーシップを結ぶ機会があり、その一部のパートナーシップは当社のTPU（Tensor Processing Unit）の構築にもつながりました。それが私たちの取り組み方です。
Apple、宇宙データセンター、AIコーディング
アレックス・カントロウィッツ：Appleとの間では、Siriの改善を支援するためにGeminiをライセンス供与するパートナーシップを結んでいました。そのパートナーシップは拡大しているでしょうか、縮小しているでしょうか、それとも現状維持でしょうか？
スンダー・ピチャイ：当社にとってもAppleにとっても、そのパートナーシップの本質は、AIのケイパビリティをユーザーにとってより優れた体験へと翻訳することにありました。Appleがモデルをカスタマイズし、Siriに組み込むという素晴らしい仕事を成し遂げたと考えています。その反響を目にするのは素晴らしいことであり、私たちはさらに多くのことに取り組むことにコミットしています。
アレックス・カントロウィッツ：彼らとさらに多くのことを行うのですね？
スンダー・ピチャイ：具体的にコメントすることはありませんが、順調に機能しているパートナーシップです。
アレックス・カントロウィッツ：宇宙におけるデータセンターについてですが、その領域での取り組みを強化すると発表されました。そのプロジェクトの実現可能性について、これまでに何を学びましたか？
スンダー・ピチャイ：非常にエキサイティングなプロジェクトです。このようなプロジェクトは私に過去の出来事を思い出させます――DARPAグランド・チャレンジの砂漠で、Waymoの基礎となったスタンレー号が競い合っているのを目撃したあの瞬間のことを今でも覚えています。これらすべてのテクノロジーにおいて、現時点では少しSFのように見えるものの、10年後から20年後には実際に有意味な形で機能しているという局面に私たちは立っています。宇宙に関しても同じように感じています。私たちは常に、こうしたテクノロジーに大賭けすることを信じてきました。量子コンピューティングはその素晴らしい例であり、私たちはすでにその道のりを10年ほど歩んでいます。Waymoではほぼ20年になります。宇宙に関しては、まだ2〜3年目です。将来的に非常に理にかなうアプローチであることは私にとって明白です。私たちがアクセスできる最も豊富なエネルギー源である太陽エネルギーへ24時間365日アクセスできる太陽同期軌道に身を置くことは、今後必要とされる指数関数的な計算能力の増大にとって極めて理にかなっています。とはいえ、これは挑戦的なプロジェクトです。チームは規律あるマイルストーンを設定しており、TPUを宇宙へ送り出すというのは非常にエキサイティングなマイルストーンでした。私たちが今まさに話しているこの瞬間にも、彼らからの「Hello World」の瞬間を期待しており、それが実現するのを楽しみにしています。この領域への投資も継続していきます。
アレックス・カントロウィッツ：最近――おそらく昨年だったと思いますが――Google社内で書かれたコードの25%がAIによって書かれているとおっしゃっていましたね。現在の数字はどうなっていますか？
スンダー・ピチャイ：私たちの世界において、その数字はもはや意味を持っていません。なぜなら、私たちが現在触れるコードのあらゆる部分がAIによって深く影響を受けているからです。私たちがArgonで追跡している指標を例に挙げると、現在では変曲点に達していることが確認できます。人たちはArgonを使用して、数百万行のコードに影響を与えるプロジェクトを含め、複雑なプロジェクトに実際に取り組んでいます。Argonをローンチしてからの4週間で、プルリクエスト（PR）が30%増加し、さらに重要なことに、ロールバック（差し戻し）が3分の1減少しました。人々はより生産的にコードを書いており、より優れたコードを記述しているため、私たちは現在、より新しい指標でその成果を追跡しています。
データセンターへの反対運動と今後の課題
アレックス・カントロウィッツ：データセンターに対する反対運動についてお伺いします。どのように感じていらっしゃいますか？ 米国内で望むようにデータセンターを建設できない場合、どこに向かうのでしょうか？
スンダー・ピチャイ：私たちは、極めて責任ある形でデータセンターを構築することに深くコミットしています。私たちが最も長く拠点を置いている地域社会にある最大のデータセンターを訪れ、人々と話をすると、私たちの地域社会への投資のおかげで子供たちが大学に進学できたと話してくださる方々がいます。私たちはそうした地域社会と共に成長してき왔ため、私にとってこれは正しく実行することがすべてです。つまり、地域社会と早期に関わり、透明性を持って進めるということです。私たちは追加の電力を持ち込む地域においてコミットしており、それらのプロジェクトに必要な電力コストの100%を私たちが負担しています。近隣地域への影響を理解し、懸念に対処するために早期に作業を進めることが重要です。正しく行えば、前進を続けることができます。私たちは常にフィードバックを考慮に入れています。ただ、誰もが同じやり方で行動しているわけではないという点については懸念を抱いています。
アレックス・カントロウィッツ：ええ、自分たちの裏庭に突然データセンターが現れて驚いた人々もいますからね。
スンダー・ピチャイ：それらはすべて重要な点です。業界として、私たちは改善を続けなければなりません。しかし、20年という時間軸の中で、宇宙のデータセンターのような構想について私たちが考えている理由の一つは、トレードオフの性質が異なる場所にデータセンターを配置できるようにするためです。
アレックス・カントロウィッツ：現在、Googleが最も解決に注力している、AI分野におけるまだ証明されていない手法（ディシプリン）はありますか？ セッションごとに忘れてしまうのではなく、リリース後もAIが継続的にアップデートし続ける「継続的学習（コンティニュアル・ラーニング）」について議論する人々もいます。
スンダー・ピチャイ：複数の並行した賭け（ベット）が存在します。Argonをご覧いただいた通り、私たちは100万出力トークンのウィンドウを持っています。初期のGeminiモデルでも、入力側で100万のコンテキストウィンドウを実現していました。これらはすべて、私たちが絶えず取り組んでいるブレイクスルーの例です。合成データをどう考えるか？ 継続的学習をどう考えるか？ より効率的なアーキテクチャをどう考えるか？ 私たちはこれらの研究上の賭けに対しても、計算能力のかなりの割合を割いています。それはワールドモデルを含め、常に表裏一体のものです。それらはすべて私たちが投じている賭けです。時にはこうした賭けの一部から、メインラインのモデルに組み込まれるアイデアが生まれることもあり、そのため大々的に語られないこともありますが、私たちはこれらの領域で複数の賭けを行っています。
楽観主義とAIの未来
アレックス・カントロウィッツ：この話題で締めくくらせてください。あなたのようにテック業界に関与するということは、ある種の固有の楽観主義を伴うものですよね。つまり、「何かを構築すれば、世界を改善できる」という信念です。これはテック業界の深層に根ざしているものです。もちろん、それには様々な側面があります。それは多額の賭けを伴うことが多く、自分が取り組んでいることが望む通りの形で結実することを願うものです。しかし、常にその通りにうまくいくとは限りません。
一例を挙げましょう。私は初めて――正確には5年ぶりですが――エルサルバドルを訪れました。ある町で、ビットコインとブロックチェーンに対する驚異的な熱気を目にしました。建設工事が行われており、活況を呈していました。しかし、人々が期待した通りにはならず、今回の訪問では、未完成の建設プロジェクトが数多く残るゴーストタウンのようになっていました。あなたが行っているようなことを成し遂げるには、「賭けがうまくいかず、結果が生じる可能性があったとしても、挑戦する価値がある」と言えるタイプの楽観主義が必要とされます。あなたの視点をお聞かせください。スタンフォード大学の卒業式スピーチでも楽観主義の必要性について語られていましたが、それはニュアンスを含んだ形の楽観主義です。どのようにその姿勢を維持しているのか、そのお考えをお聞かせください。
スンダー・ピチャイ：私は、テクノロジーを改善し、テクノロジーへのアクセスを改善することが人々の生活をより良くするという深い信念を心から抱いています。それは私の人生における個人的な経験であり、そこからその深い信念と楽観主義が生まれています。しかしそれと同時に、人類の歩みとは常に、そのテクノロジーを活用して社会のためにうまく機能させるために懸命に努力することであると常に感じてきました。私の言う楽観主義とは、いつでも好きなものを何でも作ればいいというような楽観主義ではありません。そうではなく、人間の状態をより良くするために、人類に奉仕するテクノロジーを構築していることを確実にするために懸命に働くということです。私たちがアプローチする上で、それが定義的な目標でなければなりません。
その枠組みを持つことで、私は非常に、非常に楽観的です。多くの領域で私たちが目の当たりにする進歩の、まさに初期段階に私たちはいると考えています。医療などの領域について私たちは皆議論していますが、進歩の多くはこれからです。長年にわたって価格が高騰し続けてきた多くのものについて、根本的に安価な方法でモノを作り出す能力や、真にトレンドを曲げる（カーブをベンドする）ような新材料の発見などです。現時点でそれらすべての影響を座して理解することは難しいですが、それらは非常に深遠なものになるでしょう。したがって、私は非常に楽観的です。しかし同時に、このテクノロジーが誤った方向に進み得るあらゆる可能性について正当な懸念を抱かなければならず、それらの懸念を解決してこそ物事が正しく機能します。その両者は表裏一体であると考えています。
アレックス・カントロウィッツ：スンダー、このようなインタビューを多くは受けておられないことと存じます。本日はお時間を割いていただき、本当にありがとうございました。再びお会いし、お話しする機会を得られて光栄でした。
スンダー・ピチャイ：ありがとう、アレックス。感謝します。ありがとう。
アレックス・カントロウィッツ：それでは皆様、ご視聴・お聴きいただき誠にありがとうございました。また次回、「Big Technology Podcast」でお会いしましょう。