投稿者 global-ai-media 
2024年のノーベル化学賞受賞でその実力を世界に示したGoogle DeepMindのデミス・ハサビス氏。彼が次に見据える「AIのキラーアプリ」の正体と、それが日本のビジネスや研究開発の現場にもたらす実務的なインパクトについて解説します。
チェスの神童からノーベル賞、そして次のステージへ
Google DeepMindを率いるデミス・ハサビス氏は、かつて「チェスの神童」と呼ばれ、ゲームAI「AlphaGo」で世界に衝撃を与えました。そして記憶に新しい2024年、タンパク質の立体構造を予測する「AlphaFold」の功績によりノーベル化学賞を受賞しました。これはAIが単なるITツールを超え、物理世界の難問を解決する強力な手段であることを証明した歴史的な転換点でした。
しかし、ハサビス氏の野望はそこで止まりません。報道や最近の動向によれば、彼は現在、AIにおける真の「キラーアプリ」の開発に注力しています。それは、単に文章を生成するチャットボットではなく、科学的な発見を加速させたり、日常生活やビジネスの複雑なタスクを自律的に遂行したりするシステムです。
「チャット」から「行動」へ：エージェント型AIの台頭
現在、多くの企業が導入している生成AIは、主に「情報の要約」や「コンテンツ生成」に使われています。しかし、ハサビス氏らが目指す次のフェーズは、AIがユーザーの意図を理解し、推論（Reasoning）を行い、具体的なアクションを起こす「エージェント型AI」です。
従来のLLM（大規模言語モデル）が「言葉を返す」のに対し、エージェント型AIは「行動する」ことに重点を置いています。例えば、旅行の計画を立てるだけでなく、フライトとホテルの空き状況を確認し、ユーザーの好みに合わせて予約フローまで進めるようなイメージです。ビジネスの現場においては、複数のSaaSを横断してデータを集計し、レポートを作成して関係者にメールを送る一連のワークフローを、AIが自律的にこなす未来が近づいています。
日本の「モノづくり・研究開発」との高い親和性
ハサビス氏の背景にある「AI for Science（科学のためのAI）」という視点は、日本企業にとって極めて重要な示唆を含んでいます。
日本は、創薬、素材開発（マテリアルズ・インフォマティクス）、製造業におけるプロセス制御など、高度な専門知識と実験データの蓄積を持っています。AlphaFoldが生物学を変えたように、AIを「研究開発のパートナー」として活用することは、日本の産業競争力を再定義する鍵となります。LLMを単なる議事録作成ツールとして終わらせず、専門領域のナレッジを学習させ、研究者の探索プロセスを支援するツールとして活用する動きが、今後国内でも加速するでしょう。
リスク管理：AIが「実行」する際の実務的課題
一方で、AIが「推論」し「行動」するようになれば、リスクの質も変化します。チャットボットが嘘をつく（ハルシネーション）リスクに加え、エージェントが誤った判断で発注を行ったり、不適切なデータを外部送信したりする「実行リスク」が生じます。
日本企業特有の厳格なコンプライアンスや品質管理の基準に照らせば、AIに完全な自律性を与えるのは時期尚早なケースが多いでしょう。当面は、AIが立案した計画を人間が承認する「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が、システム導入の前提となります。ガバナンス体制も、情報の入力管理から、AIの出力・行動監査へと範囲を広げる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
デミス・ハサビス氏の動向と世界の潮流を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意すべきです。
- 「効率化」の先を見据える：
文書作成の効率化だけでなく、自社のコア事業（研究開発、製造、複雑な顧客対応）において、AIが「推論」や「科学的探索」を支援できる領域がないか再点検してください。 - エージェント活用の準備：
将来的にAIエージェントが社内システムを操作することを想定し、APIの整備やデータの構造化を進めておくことが、将来の競争優位につながります。 - 日本流のAIガバナンス：
「責任の所在」を明確にするため、AIの自律性と人間の監督権限のバランスを定義したガイドラインを策定してください。現場の信頼を得られないAI導入は、日本では定着しません。