Gemini 3.5 Pro 7月延期 — 4人のAI研究者が競合へ移籍

Google DeepMind の最新フラッグシップモデル「Gemini 3.5 Pro」が当初の Google I/O（2026年6月）の公開目標を越え、7月の一般提供（GA）を目指すことが複数のメディアにより報告されています。同モデルは 200 万トークンのコンテキストウィンドウと Deep Think 推論モードを備えた次世代フラッグシップとして期待されています。それと時を同じくして、Gemini 開発の中核を担ってきた AI 研究者が Noam Shazeer 氏を筆頭に 4 名相次いで競合に移籍しており、Google の AI 開発体制に対する市場の懸念が株価にも影響しています。

背景と文脈
技術/ビジネス面
これからどうなるか
まとめ
参考リンク

背景と文脈

Google は 2024 年に Gemini シリーズを大きくリブランドし、同年末に Gemini 1.5 Pro、2025 年に Gemini 2.x 系、そして 2026 年の Google I/O に向けて Gemini 3.5 を開発してきました。Gemini 3.5 Flash（コンピュータ操作機能統合）や Gemini 3.5 Live Translate（70 言語対応リアルタイム音声翻訳）は先行して公開され好評を得ており、残る最上位モデル「3.5 Pro」への期待が高まっていました。

今回の延期は公式に発表されたものではなく、Business Insider を含む複数メディアの報道によるものです。Google の広報担当者はコメントを控えています。延期の理由として「エンタープライズテスト後のフィードバックを受けたコーディング精度、トークン効率、長時間タスク性能の改善」が挙げられており、最終的な品質調整段階にあると見られています。

競合環境も厳しさを増しています。OpenAI は GPT-5.6（Sol/Terra/Luna 三階層）の限定プレビューを 6 月 26 日に開始し、Anthropic は 6 月に Claude Fable 5 と Mythos 5 を投入しました。Gemini 3.5 Pro の延期はこれらフラッグシップモデルとの直接比較が始まる前に品質を整えたい意図の現れとも読み取れます。

技術/ビジネス面

two women talking in office meeting — Photo by Christina @ wocintechchat.com M on Unsplash

Gemini 3.5 Pro の確認済みスペックは、コンテキストウィンドウ 200 万トークン（context window：モデルが一度に処理・参照できるテキストの最大量）、Deep Think 推論モード（複雑な問題を段階的に考えることで精度を高めるモード）、テキスト・画像・音声・動画を横断するマルチモーダル能力の 3 点です。現在は Vertex AI の限定エンタープライズプレビューで一部顧客が利用しており、一般提供は 7 月を目指しているとされます。

一方で、この延期と並行して進行しているのが AI 研究者の相次ぐ流出です。TechCrunch の 6 月 24 日付け報道によると、Gemini の共同リードを務めた Noam Shazeer 氏が OpenAI へ、AlphaFold を率いノーベル賞を受賞した John Jumper 氏が Anthropic へ移籍しました。さらに Gemini 開発に関わった Jonas Adler 氏と Alexander Pritzel 氏も Anthropic への移籍が報じられており、計 4 名が短期間に主要競合へ転じた形です。

一連の移籍が明らかになった 6 月 22 日には Alphabet の株価が約 5〜6% 下落しました。OpenAI や Anthropic が近く IPO（新規株式公開）を予定しており、上場前の株式を取得できる希少なチャンスが大手テック企業の有能な人材を引きつけているという見方があります。

これからどうなるか

Gemini 3.5 Pro が予定通り 7 月に一般提供されれば、GPT-5.6 Sol や Claude Fable 5 との正面対決が始まります。200 万トークンのコンテキストと Deep Think モードがどれだけの実用価値をもたらすかが評価の焦点になるでしょう。

人材流出が直接的に Gemini 3.5 Pro の品質に影響するかは現時点では不明ですが、AI の研究力が競争優位を左右するこの業界で、コアチームの分散は中長期的なリスクです。Google が社内の報酬体系や研究環境をどう見直すかが、次の流出を防げるかどうかに関わります。

開発者視点では、Gemini 3.5 Pro が Vertex AI API で提供された際に 200 万トークンのコンテキストをどう活用するかが実務上の検討課題です。既存の RAG（Retrieval-Augmented Generation：外部検索で情報を補強して生成する手法）パイプラインを使わず、大量のドキュメントをそのままコンテキストに詰め込む設計が選択肢になり得るため、アーキテクチャの見直しを先んじて検討しておく価値があります。