OpenAI・Google Brain出身研究者のPeriodic Labs、3億ドル調達で投資家熱狂

2025年10月21日

元OpenAI・Google Brain研究者が設立したPeriodic Labsが3億ドルのシード調達を実現
AI科学者による自律的な物理実験の自動化を目指すロボット研究所を構築
超伝導体研究から開始し、LLMの限界を物理実験データで突破する戦略

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元エリート研究者が挑む科学実験の完全自動化

Periodic Labsは、Google Brainの材料チームを率いてAIで200万個の新結晶を発見したEkin Dogus Cubuk氏と、OpenAIの元副社長Liam Fedus氏によって設立されました[1]。同社はステルスモードから脱却し、ロボット研究所において物理実験を自律的に実行するAI科学者の構築を目標に掲げています。この野心的なビジョンは、従来の研究開発プロセスを根本的に変革する可能性を秘めています。

創設者らの経歴は、この分野における深い専門知識を物語っています。Cubuk氏はGoogle Brainで材料科学とAIの融合において画期的な成果を上げ、Fedus氏はOpenAIで大規模言語モデルの開発に携わってきました[1]。両者の知見を組み合わせることで、AIと物理実験の統合という未踏領域への挑戦が可能になったのです。

この取り組みは、まさに「デジタル科学者」の誕生を意味します。従来、科学実験は人間の直感と経験に大きく依存していましたが、AI科学者は24時間365日稼働し、膨大な実験パターンを系統的に検証できます。これは料理のレシピを無数に試すシェフロボットのようなもので、人間では到底不可能な規模とスピードで新発見を生み出す可能性があります。特に材料科学のような組み合わせ爆発的な分野では、この手法の威力は計り知れません。

超伝導体研究から始まる物理実験革命

Periodic Labsは初期段階として超伝導体の発見に焦点を当てています[1]。超伝導体は電気抵抗がゼロになる特殊な材料で、エネルギー効率の飛躍的向上や量子コンピューティングの実現に不可欠です。しかし、室温で動作する実用的な超伝導体の発見は、科学界の長年の夢であり続けています。

同社のアプローチは、ロボット研究所内でAIが自律的に材料の合成、測定、分析を繰り返すことです[1]。この手法により、人間の研究者では数年かかる実験を数週間で完了し、従来見落とされていた材料の組み合わせや条件を体系的に探索できます。AI科学者は仮説の生成から検証まで一貫して実行し、失敗からも学習を続けます。

超伝導体研究をスタート地点に選んだのは戦略的に非常に賢明です。この分野は明確な成功指標（電気抵抗の測定値）があり、AI の得意とする最適化問題として定式化しやすいからです。これは囲碁のルールが明確だからこそAlphaGoが成功したのと同じ理屈です。一度この分野で成果を上げれば、創薬、触媒開発、電池材料など他の材料科学分野への展開が容易になります。成功事例を積み重ねることで、投資家や研究コミュニティからの信頼を獲得し、さらなる発展の基盤を築けるでしょう。

LLMの限界突破を狙う新データ戦略

創設者らは、大規模言語モデルがインターネット上の既存データを使い尽くしており、さらなる進歩には物理実験からの新鮮なデータが必要だと主張しています[1]。この洞察は、AI業界全体が直面している根本的な課題を浮き彫りにします。テキストデータの枯渇は、次世代AIシステムの発展における最大のボトルネックの一つとなっているのです。

Periodic Labsの戦略は、物理実験を通じて全く新しい種類のデータを生成することです[1]。実験結果、測定値、材料特性などの実世界データは、インターネット上には存在しない貴重な情報源となります。このデータを学習したAIシステムは、理論と実践の両方を理解し、より実用的で信頼性の高い科学的予測を行えるようになるでしょう。

これは「データの金鉱を掘り当てる」戦略と言えるでしょう。インターネット上のテキストデータが枯渇する中、物理実験データは未開拓の宝庫です。例えば、Googleが街の画像を収集してストリートビューを作ったように、Periodic Labsは実験データを収集して「科学実験ビュー」を構築しようとしています。この実験データベースは、将来的に科学研究のGoogleになる可能性を秘めています。さらに重要なのは、このデータが自己増殖的であることです。AI科学者が実験を行うほど新しいデータが生まれ、それがまたAIの性能向上につながる好循環を生み出します。

投資家熱狂の背景と今後の展望

TechCrunchは今回の調達を「VC熱狂」と表現し、トップクラスのOpenAI・Google Brain研究者による起業が投資家の強い関心を集めたと報じています[2]。3億ドルというシード調達額は異例の規模で、AI分野における投資家の期待の高さを物語っています。この資金調達は、特化型AI応用への投資トレンドの一環として位置づけられています。

今後の展望として、Periodic Labsは超伝導体研究での成功を足がかりに、創薬、新材料開発、化学プロセス最適化など幅広い科学分野への展開を目指すと予想されます[1]。AI科学者のプラットフォームが確立されれば、研究開発のスピードと効率が劇的に向上し、科学技術イノベーションの新時代が到来する可能性があります。

この投資熱狂は単なるバブルではなく、科学研究の産業化という大きなパラダイムシフトを反映しています。これまで科学研究は職人的な側面が強く、個々の研究者の直感や経験に依存していました。しかし、Periodic Labsのアプローチは科学研究を工業化し、スケーラブルなプロセスに変換しようとしています。これは自動車産業における大量生産システムの導入に匹敵する変革です。成功すれば、新薬開発期間の短縮、材料開発コストの削減、イノベーション創出の加速など、社会全体に計り知れない恩恵をもたらすでしょう。投資家たちはこの巨大な可能性を見据えて資金を投入しているのです。