Google CEO Sundar Pichaiの全思考——Transformerの誕生秘話から資本配分・組織変革まで、AI時代の経営判断を学ぶ
Sundar Pichai氏が、Google CEOに就任して10年が経った。Alphabet（Google親会社）は、2026年に1,750〜1,850億ドル（約26〜28兆円） の設備投資を計画し、AI競争のフロントランナーとしての姿勢を鮮明にしている。StripeのPatrick Collison CEOやElad Gil氏との対談で、Pichai氏はTransformerの誕生経緯からChatGPTに先を越された経緯、検索の未来、資本配分の内部ロジック、そして組織変革まで率直に語った。本記事ではその要点を整理し、ビジネスマン・投資家向けに解説する。
1. Transformerの誕生——「研究だけ」ではなかった
1-1. 翻訳改善とTPUから生まれた技術
「Transformerは、純粋な研究から生まれた」という通説に対し、Pichai氏は異を唱える。
「Transformerは、特定の製品ニーズを解決するために生まれた。 チームは、翻訳の改善方法を考えていた。TPUの場合は、音声認識を20億人に提供するのに十分なチップがないという推論コストの問題を解決しようとしていた」
Transformerは、直ちにGoogle検索に投入され、BERTやMUMとして言語理解の品質向上に貢献した。Pichai氏によれば、この時期に、Google検索が競合を引き離した最大の要因は、まさにTransformerベースの技術改善だったという。
「BERTとMUMがもたらした検索品質のジャンプを、人々は過小評価している。 我々は検索品質を非常に厳密に測定しており、あの時期に検索が他のすべてを引き離したのは、まさにこれらの技術のおかげだった」
1-2. 「ChatGPTの製品版は社内にあった」
Pichai氏は、さらに踏み込んだ発言をしている。
「ChatGPTとまったく同じ製品を、我々は社内で構想していた。それがLaMDAだ。 社内のエンジニアがLaMDAを"意識がある"と感じたという騒動を覚えているだろう。彼が話していたのは、ChatGPTの初期バージョンのようなものだった」
2022年のGoogle I/Oでは、「AI Test Kitchen」としてLaMDAの制限版を公開したが、社内版は、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）が未適用で毒性の高い出力が多く、そのまま公開できる状態ではなかった。加えて、検索品質に対する高い基準が出荷のハードルを上げた。
「検索品質バイアスを持つ企業として、許容できる製品品質の基準がおそらく高かった。 出す方法を模索している最中だった」
1-3. コンシューマーインターネットでは「驚き」は必然
Pichai氏は、この経験をドラマチックに捉えすぎるべきではないと語る。
「コンシューマーインターネットでは、3人がプロトタイプを作って何百万ものものを世に出す。 Google Videoがあったのに、YouTubeが出てきた。Facebookがあったのに、Instagramが出てきた。誰もiPhoneをガレージで作って出荷することはないが、コンシューマーインターネットはそういう世界だ。それを意識し、内面化しなければならない」
ただし、見落としていたシグナルがあったことも認めている。
「コーディング側では、おそらくもっと大きな飛躍が見えていたはずだ。 GPT-2から3、そして、4への進歩は、コーディングに使っていれば、言語だけの場合よりもずっと顕著だったかもしれない。そこに我々が見逃していた信号があった可能性がある」
2. 速度へのこだわり——ミリ秒単位のレイテンシバジェット
2-1. 検索レイテンシを5年で30%改善
Googleは、歴史的に「速さ」を差別化要因としてきた。検索結果に表示されるクエリ処理時間、Gmailの高速検索、Chromeの描画速度——すべてに共通する哲学だ。
Pichai氏は、現在の検索チームの運営を具体的に明かした。
「サブチームごとにミリ秒単位のレイテンシバジェットがある。 3ミリ秒を削減した場合、1.5ミリ秒は自チームのバジェットに還元され、残り1.5ミリ秒はユーザーに還元される。バジェットに対する厳格なレビューがある」
機能が増え続けているにもかかわらず、過去5年間で検索レイテンシは30%改善されている。
2-2. FlashモデルとProモデルの能力対速度トレードオフ
Geminiでもこの哲学は貫かれている。Flashモデルは、Proモデルの約90%の能力を持ちながら、はるかに高速かつ効率的に提供できる。TPUとの垂直統合がこれを支えている。
「能力と速度のフロンティアのバランスを常に考えている。 レイテンシを低く保ちたいが、能力のフロンティアも同時に進んでいる。そのバランスをどう取るかが難しいところだ」
もう一つの「速度」として、Pichai氏は、出荷とイテレーションの速度にも言及した。プロダクトのレイテンシと、組織としてのリリースサイクルの速度——両方が重要だという認識だ。
3. 検索の未来——エージェントマネージャーへの進化
3-1. 「ゼロサムではない拡張的な瞬間」
「検索は死ぬのか？」という問いに対し、Pichai氏の答えは明確だ。
「今はゼロサムゲームからほど遠い。 人々ができることの価値も、あるカーブ上で急上昇している。YouTubeは、TikTokやInstagram以降も好調だ。イノベーションし続け、製品が進化し続ける限り、ゼロサムにはならない」
検索とGeminiは、一部で重なり、一部で大きく分岐していく。Pichai氏は、両方を持ち、両方を受け入れることが重要だと述べた。
3-2. 検索はエージェントマネージャーになる
10年先の検索について、Pichai氏はこう展望する。
「検索はエージェントマネージャーになるだろう。 多くのエージェントが、動き、タスクが完了されていく。AIモードでは既にディープリサーチクエリが行われており、従来の"1行のクエリに対するランク付け結果"という定義には収まらない。非同期で長時間稼働するタスクも実行されるようになる」
ただし、10年先を考えすぎることへの警告も忘れない。
「モデルは1年で劇的に変わる。 カーブが急勾配だからこそ、1年先を考えるだけでもワクワクする。カーブに乗ること自体がエキサイティングだ」
4. GoogleのAI復活——株価150ドルからの反転
4-1. 投資家が見誤ったもの
2025年春〜夏、Googleに対する市場のセンチメントは極めてネガティブだった。「検索は終わった」「コアビジネスモデルが攻撃されている」——株価は約150ドルまで下落した。
Pichai氏はこの時期を振り返る。
「我々は、フロンティアLLMでは遅れていたが、内部にはすべての能力があった。 TPUは、第7世代に達しており、2016年のGoogle I/Oでは、既にAIデータセンター構築を発表していた。フルスタックで見れば、研究チーム、インフラチーム、すべてのプラットフォームが揃っていた」
「突然、一つの共通技術が、Search、YouTube、Cloud、Waymoのすべてを加速できると感じた。 非常にレバレッジの効く進め方だった。これをゼロサムの瞬間だとはまったく思わなかった。すべてが10倍にスケールし、他の企業にも余地がある」
4-2. Gemini 2.5とマルチモーダルの優位性
外部の認識が転換したのは、おそらくGemini 2.5の時期だった。
「Geminiモデルは、初日からマルチモーダルに設計した。 前払いの固定費は多くかかったが、その強みが見え始めた。Google DeepMindチームの功績だ」
ただし、Pichai氏は、フロンティアの競争が極めてダイナミックであることも認めている。
「今月うまくいっても、来月にはいくつか後れを取る。 2〜3のラボが互いに激しく押し合っている。数カ月後にはまた状況が変わるだろう」
4-3. 「AGI-pilled」ではないという指摘への反論
他のラボの研究者から「Googleは、AGIが間近だという信念が薄い」と言われることについて、Pichai氏は反論した。
「かつてDemis Hassabis、Jeff Dean、Ilya Sutskever、Dario Amodeiが全員Googleにいた。 過去20年間を見てきた人には、Googleがこの技術を理解していないという主張は意味をなさない」
CapExを300億ドルから約1,800億ドルに拡大した事実自体が、カーブに対する見方を物語っている。言語が異なるだけで、根本的な見通しに差はないというのがPichai氏の見解だ。
5. CEOの「AGIを感じた瞬間」とドッグフーディング
5-1. 最初のAGI体感は2012年
Pichai氏が最初に「AGIを感じた」のは、2012年、Jeff DeanがGoogle Brainの初期バージョンをデモした時だった。ニューラルネットワークが猫を認識した瞬間だ。その後、DARPAチャレンジでの自動運転車、Demis HassabisによるAIモデルの「想像力」のデモと、節目は続いた。
現在もっとも「AGIを感じる」のはコーディングの場面だという。
「複雑なタスクを渡し、IDEを一度も開かず、エージェントマネージャーの世界でそれが完了するのを見ると、魔法のように感じる。 最近趣味のプロジェクトをやったが、すべてが動いた後で『どの言語を使ったの？』と聞く必要があった」
5-2. ジムでGemini Liveを30分使う
Pichai氏は、製品との接触を意識的に保っている。
「社内版のドッグフーディングを常にしている。 2週間前にはジムでストレッチしながらGemini Liveで30分間、一つのトピックについて話し続けた。うまくいく部分もあれば、フラストレーションを感じる部分もあるが、多くを学ぶ」
AIエージェントも活用している。社内版の「Antigravity」（内部名称「Jet Ski」）で「このローンチについて、人々が話している最悪の5つ、最良の5つを教えて」とクエリを入力する。以前は、もっと時間をかけて感覚を掴む必要があったが、AIが大幅に効率化したという。
6. CapExのボトルネック——1,800億ドルでも足りない理由
6-1. 制約要因の一覧
仮にGoogleが4,000億ドルを投じたくても物理的に不可能だとPichai氏は述べた。
ウェハー開始数（Wafer Starts） ：最も根本的な制約
メモリ ：「現在最も重要な部品の一つ。主要メモリメーカーが短期で大幅増産する見込みはない」
電力・エネルギー ：より解決可能だが時間がかかる
許認可・規制環境 ：テキサスやネバダに土地はあっても建設許可が追いつかない
電気工事技師の不足 ：物理インフラ構築の人手が足りない
「中国がどれほど速く物を建てられるかを見ると畏敬の念を覚える。 米国は、物理世界で10倍速く建設するメンタリティに切り替える必要がある」
6-2. 制約が生む効率化と創造性
Pichai氏はボトルネックのポジティブな側面にも言及した。
「制約は創造性を刺激する。 コンパクション・サイクルを強制し、より効率的にする。我々はこれらのものを30倍効率的にするだろう。それが同時進行で起きている」
6-3. 計算資源の「椅子取りゲーム」とオリゴポリー
モデルの自己改善（自身のデータラベリング、自身のコード生成）が進む中、「今、計算資源を持っている者が勝つ椅子取りゲーム」が展開されている。
ホストは「全員が業界キャパシティに比例配分しか得られないなら、誰も大きく先行できない天井が生まれるのでは？」と問うた。Pichai氏は、「推論側に関しては合理的なフレームワークだ」と認めつつも、AIモデルの独特の性質を指摘した。
「データセンターを数カ月稼働させて、出力はUSBメモリに収まるフラットファイルだ。 SpaceXのロケットとは違う。この独特の属性が、フレームワークに疑問を投げかける」
6-4. セキュリティという「隠れた制約」
Pichai氏は見落とされがちな制約にも言及した。
「これらのモデルは、ほぼすべての既存ソフトウェアを破壊する可能性がある。 ゼロデイ脆弱性のブラックマーケット価格が下がっている。AIによる供給増が原因だ」
セキュリティ面での協調が不十分な現状では、予期せぬ「システムショック」 が起きる可能性がある。「それは鋭い瞬間かもしれない。願い事では消せない」とPichai氏は警告した。
7. Googleの「隠れた宝石」——宇宙データセンターからロボティクスまで
Pichai氏は、長期投資として育てている複数のプロジェクトを紹介した。
7-1. 宇宙データセンター
「20年先を見据えたとき、データセンターのほとんどをどこに置くのか？ 本当に難しい問題だ。宇宙データセンターは最初期段階で、少人数・小予算で最初のマイルストーンに向けて動いている。2010年のWaymoと同じだ」
7-2. ロボティクスとWaymo
Google DeepMindチームは、ロボティクスに本格的に取り組んでおり、Gemini Roboticsモデルは、空間推論でSOTA（最先端） を達成している。Boston DynamicsやAgility Roboticsとの提携も進行中だ。
Waymoについて、エンドツーエンド深層学習への移行が大きなブレイクスルーだったことを認めつつ、Pichai氏は15年以上のシステムインテグレーションの蓄積を重視する。
「Waymoは非常に統合されたシステムだ。 TSMCやSpaceXのように、システム統合の複雑さには、時間をかけた"クラフト"が重要だ」
7-3. Wing：4,000万人がアクセス圏内に
ドローン配送サービスのWingも拡大中で、「合理的な期間内に4,000万人のアメリカ人がWingの配達サービスにアクセスできるようになる。 何年も先の話ではない」とPichai氏は語った。
7-4. 量子コンピューティング
「自然は本質的に量子的であり、それをシミュレートするには量子システムが必要だ。 天気のシミュレーション、現実のシミュレーション——量子コンピューティングはそこで優位性を持つだろう」
技術が一定のスケールに達すれば、その上での創造性がアプリケーションを見つけるという歴史的パターンを引き合いに出し、「携帯電話＋GPSがUberを生んだ。電話を作っていた人は誰もその結果を予測しなかった。量子も同じだ」と述べた。
7-5. Isomorphic Labs（創薬AI）
AlphaFoldの流れを汲むIsomorphic Labsについては、「分子設計だけでなく、第3相試験に至るまでのすべてのステップの成功確率を高める包括的アプローチが、自分が見た中で最も賢い戦略だ」と高く評価した。
8. 資本配分の思考法——「早期に小さく賭け、技術カーブで判断する」
8-1. TPU配分にCEOが週1時間
Pichai氏が現在最も体感している資本配分の問題は、TPU配分だ。
「少なくとも週に1時間、かなり詳細なレベルでTPU配分を考えている。 プロジェクト単位、チーム単位で計算ユニットの使用量を把握し、評価している。今、希少資源は計算資源であり、最も価値ある取り組みに使われているかを確認することが極めて重要だ」
かつてR&D予算の大部分は、「ビルの中を歩き回る人々」——すなわち人件費だった。今や、ヘッドカウント予算に加えて、TPU予算がプロジェクトリソーシングの重要な要素になっている。
8-2. 早期に小さく賭け、長期でコミットする
Googleの資本配分の特徴は、サイクルの極めて早い段階で意思決定を行うことだ。
「初期は資金が小さくて済む。しかし、長期でコミットし、深いレベルで進捗があるかを確認し続ける。 量子コンピューティングなら、論理量子ビットのエラー訂正率がいつまでに目標を達成するか。Waymoなら安全性と信頼性のカーブがどう推移しているか」
「5〜10年先のTAMとオプション価値を直感的に考え、大きな成長を仮定して判断する。 TPU投資はまさにそうだった」
8-3. Waymoへの逆張り投資
Waymoへの投資を増やしたのは、業界全体が悲観的になった2〜3年前だった。
「他の企業が撤退しているときに投資を増やした。 魔法のような体験だ。今は毎日、できる限りWaymoで通勤している」
LoonとWaymoの明暗を分けた判断基準について、Pichai氏はこう述べた。
「基盤技術の進捗カーブを追い、目標に対するパフォーマンスを評価する。 進まない時期があっても、チームの質に確信があれば突破できると信じる。技術のより深いレベルで評価できるほど、より良い判断ができる」
8-4. 「Googleはレバレッジ不足だったか？」
「歴史的に強い純現金ポジションを維持してきたGoogleは、もっとレバレッジを効かせるべきだったのでは？」という問いに、Pichai氏は率直に答えた。
「Waymoがもっと早くこの段階に到達していたら、もっと早く資本を投じていただろう。 しかし、当時は安全性を最優先にアプローチしており、成熟度が投資拡大のレベルに達していなかった」
Stripe、SpaceX、Anthropicへの出資は「資本の良き受託者であること」の一環だと位置づけた。AI時代にはより多くの資本展開機会が生まれており、それを活用しているという。
9. AIの組織浸透——2027年が「変曲点」
9-1. 「インテリジェンスのオーバーハング」
Patrick Collison氏（Stripe CEO）は、AIの能力と実際の組織活用のギャップを「インテリジェンスのオーバーハング（過剰供給）」と表現し、その原因を整理した。
プロンプト技術の習熟に時間がかかる（汎用プロンプト＋自社固有のプロンプト）
AI生成コードの共同作業が難しい（変更の爆発半径が大きく、書き直しが多い）
データへのアクセスと権限管理の再構築が必要
役割定義の見直し（Eng/PM/Designの境界の再定義）
9-2. Google内部の浸透——「Jet Ski」から検索チームへ
Google内部では、エージェントマネージャーツール Antigravity（社内名称「Jet Ski」）が先行チームに展開されている。Pichai氏はこう述べた。
「今年はカーブが劇的にシフトしている。 Google DeepMindと一部のSWE（ソフトウェアエンジニアリング）グループがワークフローを本当に変えた。先週、検索チームにもロールアウトした」
大組織におけるチェンジマネジメントが浸透の最大の課題だと認めつつ、「この固定費を今払っている。解決すれば、より堅牢な形で外部に提供できるだろう。人々ができることのジャンプが見えるはずだ」と展望した。
9-3. 2027年：完全にエージェンティックな業績予測
「Googleの最初の完全エージェンティック業績予測は何四半期？」というCollison氏の大胆な質問に、Pichai氏はこう答えた。
「2027年がいくつかの領域で重要な変曲点になると期待している。 しばらくは従来の方法でチェックするだろうが、クロスオーバーは起きる」
スタートアップは、AIネイティブなチーム構成で自然に先行する一方、Googleのような大企業は、再教育とトランスフォーメーションを推進しなければならない。Pichai氏はそれをスタートアップの優位性として率直に認めた。
10. コンシューマー向け「ステートフルAI」と製品の未来
10-1. 永続的エージェンティックAIの到来
Collison氏が、OpenClawのようなステートフルAI（常駐型AI）について問うと、Pichai氏は肯定的に応じた。
「ユーザーに永続的で長時間稼働するタスクを、信頼性が高くセキュアな方法で提供したい。 アイデンティティやアクセス制御を考え抜く必要があるが、それがエージェンティックな未来だ。コンシューマーにそれを届けることは、我々が取り組んでいるエキサイティングなフロンティアだ」
コーディングモデル、適切なハーネス、スキル、クラウドとローカルでの永続実行——これらのプリミティブが揃いつつある。Pichai氏は、「現在この未来を生きているのは世界の0.1%かもしれない。 それを大衆に届けることが次のフロンティアだ」と述べた。
10-2. GCP × MCP：AIがナビゲーターになる
Collison氏はGoogle CloudのMCP（Model Context Protocol）対応を高く評価した。機能が豊富すぎてナビゲーションが難しかったGCPに対し、AIがすべてのAPIドキュメントを読み込み、「この機能を追加して」と指示するだけで済むようになった。
「製品サーフェスが広いほど、AIオーケストレーション層の恩恵は大きい。 Stripeでも同じ問題があるが、GCPでは巨大な効果があるはずだ」
Pichai氏は「まだもっと良くできる」としながらも、この方向性に手応えを感じていると語った。
