レ・ビエト・クオック氏ら元Google幹部、Discovery Loopの評価額500億ドルを目指す

商用製品がない段階で目標評価額500億ドル

ジェフ・ディーン氏、サンジェイ・ゲマワット氏、オリオル・ビニャルス氏、ベトナム出身の科学者レ・ビエト・クオック氏が創業した人工知能（AI）企業Discovery Loopは、2026年8月5日の立ち上げからわずか数週間後、評価額約500億ドルでの資金調達を目指していると報じられている。同社は商用製品を発表しておらず、この評価額も成立した取引ではない。

9月11日付の報道によると、8月に協議されていた評価額約100億ドルでの約10億ドル調達から、目標額が大幅に引き上げられた。新たな評価額の目標は従来の5倍で、差額は400億ドルに上る。いずれの数字も、投資家が実際にいくら出資を約束したかを示すものではなく、最新の協議で求めている調達額も明らかになっていない。

創業チームが目指すのは、仮説を提案し、実験を設計・実施し、結果を分析したうえで、その知見を次の研究テーマの選択に生かすAIの開発だ。最初の対象はAIそのものとなる。Discovery Loopは、他の科学・工学分野に広げる前に、機械学習アルゴリズムやシステムの研究を自動化する計画だ。

同社の法律事務所Wilson Sonsini Goodrich & Rosatiは、立ち上げと資金調達に関する発表で、8月5日の創業を確認した。同社はDiscovery Loopをデラウェア州の公益法人とし、初回の資金調達を主導する投資家としてRadical VenturesとKhosla Venturesを挙げた。Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital、Alphabetも参加している。

資金調達の協議が発表されたことと、調達ラウンドが完了したことの違いは重要だ。Discovery Loopは報じられた評価額500億ドルの目標についてコメントを控え、ディーン氏も取材要請に応じなかった。条件が変わる可能性があり、投資家がその評価額に同意する保証はない。

8月から9月に何が起きたのか

Discovery Loopが急速に注目を集めた背景には、一般向けの立ち上げ、初期チームとインフラの整備、追加資金調達をめぐる協議という、別々の動きがある。これらを、同社がすでに資金調達目標の示す規模に達した証拠とみなすべきではない。

• 2026年8月5日：元Google研究者4人を創業者とするDiscovery Loopが、立ち上げと初回の資金調達を発表。
• 2026年8月9日：Radical Venturesが掲載したディーン氏の発表によると、チームは今後数週間でシードラウンドを完了する見通しで、オフィス探しと採用を進める予定だった。
• 2026年8月：評価額約100億ドルで約10億ドルを調達する協議が報じられた。
• 2026年9月11日：約500億ドルの新たな評価額目標が報じられたが、取引の成立は確認されていない。

初回ラウンドの状況については、報道によって説明が異なるものもある。Radical VenturesとKhosla Venturesがシード資金調達を主導したとする記事がある一方、8月5日の法律事務所の発表は両社が共同で主導しているとしている。ディーン氏の8月9日の発表では、数週間以内の完了を見込んでいた。これらの発表で参加者は確認できるが、最終的な完了日や調達額は確定していない。

採用に関する情報も、必ずしも相反する内容ではなく、異なる時点の状況を反映している。立ち上げ前、同社はオフィスを借りておらず、採用も始めていなかった。その後、ディーン氏が採用計画を発表し、後日の報道では、採用ページに1つの求人が掲載されていたという。Radical Venturesによると、同社はパロアルトに出社型のチームを設ける方針だ。

答えだけでなく実験を自動化

Discovery Loopの中心的な目標は、実験のサイクルを自動化することだ。AIシステムに質問への回答やコードの作成だけを求めるのではなく、有望なアイデアを特定し、検証方法を決め、テストを実施し、結果を解釈して、手法を改良するところまで担わせようとしている。

機械学習の研究なら、新たなモデル構造を提案し、学習やテストを行い、性能を測定して、次の改良案を選ぶといった作業が考えられる。モデルの構造とは、計算を担う要素の配置のことで、学習方法や情報処理に影響する。Discovery Loopは、こうした一連の過程を実行する稼働中の商用システムを公表していない。

Discovery Loopの最高経営責任者（CEO）であるディーン氏は、8月9日にRadical Venturesが掲載した同社の立ち上げ声明で、当面の重点分野を説明した。創業者らは、自らの研究ニーズを最初の実験場にする考えだという。

まずは最初の領域である、機械学習の研究と工学における大規模な実験の自動化に取り組むため、インフラ、AIモデル、システムの構築にも着手します。その過程で、私たち自身が最初の顧客になります

目指す規模は、数千件の実験を並行して実行することだ。テストを同時に走らせれば、1つが終わるのを待たずに、多くの候補手法を比較できる可能性がある。ただし、これは開発目標であり、公表された実績ではない。

レ・ビエト・クオック氏の研究と事業の親和性

クオック・レ氏の名でも知られるレ・ビエト・クオック氏は、Discovery Loopが最初に掲げる目標と密接に結びついた研究歴を持つ。1982年、ベトナムのフエ市フォン・トゥイで生まれ、名門のフエ国立高校を卒業後、オーストラリア国立大学でソフトウエア工学の学位を取得した。その後、スタンフォード大学でアンドリュー・ン氏の指導を受け、コンピューター科学の博士号を取得した。

9歳になるまで電気のない村で暮らした経験を持つ。その後、大量のデータからコンピューターが有用な表現を学ぶ方法の研究に携わった。2011年にGoogle Brainに加わり、同部門の初期のディープラーニング研究に関わった研究者の一人となった。

2012年、レ氏はYouTube動画から集めた数百万枚の画像を使い、大規模なニューラルネットワークを学習させるプロジェクトに参加した。ネットワークの一部のユニットは、猫の画像に強く反応した。猫の写真にすべてラベルを付けたデータセットを使う従来型の方法では学習させていなかったにもかかわらず、こうした反応が得られた。この成果が示したのは画像の特徴を学習できることだが、猫が何であるかを人間のように理解したことではない。

2014年には、レ氏、イリヤ・サツケバー氏、ビニャルス氏が、入力された系列を別の系列に変換する「系列変換学習」に関する研究を発表した。翻訳はその一例で、ある言語の文を別の言語の文に変換する。同年、若手イノベーターを選ぶTR35プログラムにも選出された。

ニューラル・アーキテクチャ探索など、自動機械学習に関するその後の研究は、Discovery Loopの構想と特に関係が深い。こうした研究は、研究者が手作業で多くの可能性を試す必要のあるモデル設計の選択や検証を、一部自動化しようとするものだ。Discovery Loopはこの考えを、計画、実験、改良から成る、より幅広いサイクルへと発展させようとしている。

異なる経験を持ち寄る4人の創業者

ディーン氏は1999年にGoogleに入社し、Google Brainの立ち上げに携わった。Google DeepMindとGoogle Researchの両部門でチーフサイエンティストを務め、Geminiの技術面でのリーダーシップにも関わった。AI研究と、それを実用化するための大規模コンピューティングシステムの双方に精通している。

長年Googleで研究を続けたゲマワット氏は、Google File SystemとBigtableの開発に貢献した。これらの技術は、多数のコンピューターにまたがる情報の保存と処理を可能にする。数千件の実験を連携させるという構想には、信頼性の高いスケジューリングやデータ管理、コンピューティング基盤が必要になるため、同氏の経験は重要だ。

ビニャルス氏はGoogle DeepMindの研究担当バイスプレジデントを務め、Geminiの開発を主導する立場で関わった。系列モデルや、システムが自らの行動と結果へのフィードバックを通じて学習する強化学習などを研究してきた。レ氏とともに、系列変換モデルに関する以前の共同研究の経験も持つ。

投資家であるRadical Venturesは、投資発表で、このように幅広い能力の組み合わせを評価している。同社は、半導体チップ、大規模AIモデル、分散コンピューティングにまたがる経験を挙げた。ただし、これは財務的な支援者による評価であり、Discovery Loopの技術を独立して検証したものではない。

創業者らは、共に働いてきた期間は14年から30年に及ぶと述べた。投資家向け資料には、Google Search、Ads、Gemini、Gmailの開発に貢献したと記載されていた。こうした経歴は投資家の関心を集める理由にはなるが、新会社がすでに自律型の研究システムを構築したことを示すものではない。

Googleは投資家であり計算資源の提携先でもある

創業者らの退社は、Googleとの完全な決別を意味しない。Alphabetは創業時の投資家であり、Discovery Loopはクラウドとコンピューティング資源を利用する提携を結んだ。同社とGoogleは、機械学習システムや関連インフラでの協力も見込んでいる。

提携期間の説明は、情報源によって異なる。報道では初年度のクラウド支援とされる一方、Wilson SonsiniはAlphabetとの長期的な提携としている。公表された情報からは、契約期間の全容や金銭条件、計算能力、独占契約かどうかは分からない。

この関係によりAlphabetは、新事業の投資家であると同時に、研究に必要な資源の提供者でもある。Discovery Loopは計算能力を利用でき、Googleは自社AI事業の重要な部分の開発に関わった研究者とのつながりを保つ。投資額や計算資源の契約額を示す数字は公表されていない。

Alphabetの最高経営責任者（CEO）であるスンダー・ピチャイ氏は、創業者らをGoogleに引き留めるため、繰り返し協議したと報じられている。ビニャルス氏は、大規模組織の内部で大きな変化を起こす難しさを、別会社を設立した理由の一つに挙げた。投資とインフラの関係を保ちながら退社したことは、協業の終わりではなく、組織面での独立を求めたことを示している。

AlphaEvolveとの共通点と相違点

Google DeepMindのAlphaEvolveは、Discovery Loopが提案する取り組みの一部を具体的に比較できる例だ。AlphaEvolveはAIを使って候補を生成し、性能が向上するかを評価することで、アルゴリズムを探索・改良する。

Googleによると、このシステムはデータ保存システムSpannerの効率を改善し、次世代のテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）の開発を支援した。TPUはAI計算に使われる専用チップだ。ディーン氏は以前、AlphaEvolveが発見し、新型TPUに採用された回路設計を紹介していた。

両者の違いは取り組みの範囲にある。AlphaEvolveがアルゴリズムの発見と最適化に重点を置くのに対し、Discovery Loopは将来的に機械学習の枠を超え、より広範な実験プロセスの自動化を目指している。より良いコードや回路設計の探索に成功したからといって、それだけで、AIが医療、材料、エネルギー分野で信頼性の高い研究を行えると証明されるわけではない。

当面、機械学習を出発点とするのは、自社のシステムを実験に使い、結果を直接評価できるからだ。創薬、半導体設計、材料科学、クリーンエネルギーの分野への拡大は、あくまで構想にとどまる。これらの分野での発見は、まだ発表されていない。

公益法人としての使命と事業上の課題

デラウェア州の公益法人として設立されたことで、Discovery Loopの掲げる科学的使命は、事業構造に正式に位置付けられた。この形態の法人は、財務上の利益だけでなく、定められた公益や事業活動の影響を受ける人々の利益も考慮できる。慈善団体や非営利組織と同じものではない。

ディーン氏は、会社の財務上の利益より広く社会に及ぼす利益を優先する決定を行う可能性もあると述べている。しかし、公表された発表では、会社の設立文書に記された具体的な公益目的や、利害が衝突する場合の判断方法は明らかになっていない。

同社の使命はAIモデルの改良にとどまらない。Radical Venturesは、工学、医療、材料科学、クリーンエネルギーを今後の対象分野として挙げている。ディーン氏は、米国工学アカデミーが掲げる「14のグランド・チャレンジ」に含まれる個別課題への応用の可能性にも言及した。これらは工学分野における重要な目標群だ。

こうした発言が示すのは意欲であり、実用化までの予定ではない。同社は、外部向け製品の提供時期、顧客がどのように料金を支払うか、AI内部実験から他分野へ進む根拠となる成果について、明らかにしていない。売上高や顧客の関心は非公表であり、いずれも存在しないと確認されたわけではない。

投資家が期待するもの

Discovery Loopの資金調達協議は、商用製品が登場する前にAI研究チームへ巨額の投資が集まる、より広範な動きの一例だ。OpenAIの最高技術責任者（CTO）を務めたミラ・ムラティ氏が創業したThinking Machines Labは、売上も商用製品もない段階だった2025年7月、約20億ドルを調達し、評価額は120億ドルとなった。

OpenAIの元チーフサイエンティスト、イリヤ・サツケバー氏が共同創業したSafe Superintelligenceは、AlphabetとNvidiaが参加した2025年4月の資金調達で、評価額が320億ドルに達したと報じられている。Discovery Loopの評価額500億ドルという提案は、これらの数字を上回るが、確認済みの取引ではなく、交渉上の目標にとどまる。

ある集計によると、2026年に評価額100億ドル以上に達した米国企業は19社で、2021年の過去最多22社に迫った。過去最多まであと3社だった。この評価額に達した企業は一般に「デカコーン」と呼ばれる。目標額について協議しているだけで、Discovery Loopが最新の目標額で資金を確保したとみなすべきではない。

Khosla Venturesの創業者、ビノッド・コスラ氏は、チームへの投資理由を公の声明で説明した。同社はDiscovery Loopの初回資金調達を主導する立場にあり、コスラ氏は成果が条件付きであることを強調した。

このチームは、工学や科学の研究の進め方を一変させる可能性があります。成功すれば、その影響はソフトウエアの機能やベンチマークではなく、何十億人もの暮らしを改善する新たな科学によって測られるでしょう

目標の大きさに比べ、当面の不確実性は具体的だ。最新の資金調達ラウンドが完了するのか、評価額と調達額はいくらになるのか、どれだけの計算能力を確保できるのか、社内実験で何が示されるのかが問われる。ディーン氏は8月の声明で、数週間以内にシードラウンドを完了する見通しを示していたが、報じられた評価額500億ドルの資金調達や商用化について、確定した期限は公表されていない。

要点

• Discovery Loopは2026年8月5日に創業。ジェフ・ディーン氏、サンジェイ・ゲマワット氏、レ・ビエト・クオック氏、オリオル・ビニャルス氏が創業者。
• 8月に協議された約100億ドルの目標評価額の5倍に当たる、500億ドルの評価額で資金調達を目指していると報じられている。その評価額での取引は確認されていない。
• 当面は機械学習実験の自動化に重点を置き、自社を最初の顧客とする方針。
• 初回の資金調達はRadical VenturesとKhosla Venturesが主導。Alphabetは投資家であると同時に、計算資源の提携先でもある。
• Discovery Loopは、パロアルトに出社型のチームを作るデラウェア州の公益法人。
• 商用製品、売上高、顧客との契約、他の科学分野への展開時期は公表されていない。