AI研究者の引き抜きも
人を超えた“超知能”実現に向けてMetaが部門再編 本当にできるのか?
積極的にAI人材を引き抜くMeta Platformsが組織を再構築し、AI開発へいよいよ本腰を入れる。どのような狙いがあるのか。課題は。
2025年8月20日(現地時間)、Meta Platforms(以下、Meta)が、人間の知性を超えるAIシステム、“超知能”(Superintelligence)の実現を目指し、AI部門の大規模な再編に着手すると複数のメディアが報じた。
これは、人工知能(AI)技術ベンダーScale AIの元CEOで、2025年8月にMetaの最高AI責任者(CAIO)に就任したアレクサンダー・ワン氏が8月19日(現地時間)に社内向けに送ったメールの流出によるものだ。
4つのチームそれぞれの役割は? 再編の狙いは
2025年6月30日(現地時間)、Metaは「Meta Superintelligence Labs」(MSL)という新しい部門の設立を発表していた。今回明らかになったのは、MSLを構成する以下の4つのチームだ。
- TBD Lab
- ワン氏が率いる大規模言語モデル(LLM)の開発チーム
- Fundamental AI Research(FAIR)
- 10年以上前から存在している研究チーム
- Products and Applied Research
- GitHubのCEOを務めたナット・フリードマン氏が率いる、消費者向け製品にAI技術を組み込むチーム
- MSL Infra
- AI開発をサポートするインフラを担当するチーム
同社はここ数カ月、OpenAIやAnthropic、Googleなどのライバル企業からトップクラスのAI研究者を引き抜くなど、積極的な人材獲得を進めている。
再編の狙い
調査会社Constellation Researchの創設者R・レイ・ウォン氏によると、再編の狙いは部門の効率化にあるという。「今回の再編が社内で好意的に受け止められているとの情報がある。これまではAIプロジェクトがチームごとにばらばらに進められていたが、今後は全体の目標がはっきりし、業務に集中できるようになると従業員が評価しているようだ」と同氏は語る。
別の狙いとしてウォン氏は、株主に対し、AIへの本気度をアピールする意図があると指摘する。「これが最も重要なポイントだ。MetaはAIに極めて集中しており、競争に取り残されることはないという強いメッセージだ」。同氏はそう語る。
事実、MetaのCEOマーク・ザッカーバーグ氏も、同年7月に行われた第2四半期(2025年4~6月)決算説明会で、次のように投資家に語っていた。「Metaの目標は、超知能を全ての人が利用できるようにすることだ。これは人類の能力強化における、わくわくするような新しい時代の幕開けになると信じている」
一方、米国Informa TechTarget傘下の調査部門Omdiaのアナリストであるマーク・ベキュー氏は、今回の再編について、消費者向けだけではなく、企業向けのAIにさらに注力する狙いがあると指摘する。「潤沢なリソースを持つMetaが、AIから利益を生み出すためにそれを利用するのは当然のことだ」と語る。
ベキュー氏によると、MetaのLLM「Llama」は無料ユーザーは多いものの、企業用途では十分に浸透していない。そのため、今回の組織再編は、Llamaの方針の再考を含む、最適なAI戦略の方向性を定めるものだろうと同氏は分析する。
「Metaは収益をより生み出す方向へとかじを切ったようだ。では、Llamaはどうなるのか。Metaによるサポートが続くのか、それとも非営利団体Linux Foundationに寄贈されるのかといった懸念が生じた」とベキュー氏は語る。
超知能への道に立ちはだかる課題
商用モデルや超知能を目指すというMetaの目標を考えれば、今回の再編は理にかなっているものの、当然ながら課題も存在する。ワシントン大学(University of Washington)の情報学部教授のチラーグ・シャー氏は、「豊富な人材と資金を抱えるMetaであっても、超知能の達成は簡単ではない」と語る。
同氏によると、現在商用AIモデルを開発するベンダーに対し、モデルのトレーニングを制限する企業の動きが見られるという。掲示板型ソーシャルニュースサイトを運営するRedditは、2025年6月、ユーザーが書き込んだ膨大なコンテンツをAIモデルのトレーニングに勝手に使用しているとしてAnthropicを提訴した。
「Metaや他のAI技術ベンダーが、今後もより優れたモデルを開発し続けるためには、データに依存するのをやめ、別の方法を見つけなければならないだろう」とシャー氏は指摘する。
もう一つの課題として、シャー氏は、現在のAIは超知能にはほど遠いという現実を指摘する。「超知能は定義上、人間の知能よりも優れているはずだ。だが、実際のところ現在のAIは人間の知能レベルに遠く及ばない。『GPT-5』でさえ、人間がしないような基本的なミスを犯す。記憶力など人間を上回る点もあるが、推論、指示、説明、行動といった基本的なタスクにおいて、人間よりまだ劣っている」(シャー氏)
翻訳・編集協力:雨輝ITラボ(リーフレイン)
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略 -
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド:効果的な意思決定を実現する秘訣とは? -
製品資料
[株式会社リンプレス] 非デジタル/IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ -
市場調査・トレンド
[ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計:「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは? -
技術文書・技術解説
[ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
2
ソフトウェア開発生産性向上に取り組む企業は4割 調査で学ぶ「停滞」の正体
-
3
クラウド資格コレクターは評価されない? 年収1000万を分ける“OSの理解度”
-
4
「完璧な設計」なのに3000万円溶けた AWSの失敗事例から学ぶ3つの教訓
-
5
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
6
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
7
脱クラウドの受け皿か NVIDIA×国内連合にみる「AIコスト削減」の現実味
-
8
「配信に1カ月」の代償 カルビーがLINE運用で外部依存を断ち切った理由
-
9
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
10
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
2
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
3
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
4
DX/AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
5
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
6
生成AIで文書活用を進めるには? 効率化と安全性をどう両立する
-
7
「人員を増やす」という選択肢はない 情シスが負の連鎖から抜け出すには?
-
8
「問題が深刻化しやすいプロジェクト管理」から脱却する方法とは?
-
9
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
10
NTTドコモが実践したクラウド統合監視 業務量2倍でも残業削減を実現できた理由
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー