Google株が5%急落！報道：Geminiのフラッグシップモデルのリリースが延期、プログラミング能力が予想を下回り、OpenAIに後れ

GoogleはAI競争においてますます厳しい社内プレッシャーに直面しています。その最強フラッグシップモデルであるGemini 3.5 Proのリリースは、当初の計画より数ヶ月遅れており、その間に競合他社がプログラミング能力で次々と上回り、Googleの市場地位はさらに受け身となっています。

Bloombergが関係者の話として伝えたところによると、リリースの主な遅れは、Googleがモデルのプログラミング能力を向上させようとしているものの、進捗が予想よりも芳しくないことに起因しています。先月末、Googleはこの弱点を改善するためにトレーニングデータを更新しましたが、結果は期待外れでした。

OpenAIとMetaは最近、新しいモデルを相次いで発表し、AIによるコード生成能力の面でGoogleの既存製品をさらに凌駕しています。

この状況はGoogle社内で広範な不満を引き起こしています。現職・元職合わせて10人の従業員によれば、多くのエンジニア、AI研究員、管理職が、Googleが市場の先手を失いつつあることを懸念しています。一部の研究員の挫折感は離職の波となって現れ、Anthropicなどのトップクラスの研究所が主な移籍先となっています。

このニュース発表後、Googleの株価は場中に急落し、一時5%下落、最終的には4.43%安で取引を終えました。

GoogleのAIモデルのリリース遅延は、その巨大な製品マトリクスに起因する社内調整の難しさと深く関連しています。関係者によると、Googleのモデルリリースプロセスには多層のステークホルダーが関与し、AI能力を検索、マップ、YouTubeなど多くのプロダクトラインに統合する必要があり、これ自体が時間のロスとなっています。

元従業員はこうした調整の困難さを「海全体を沸騰させるようなもの」と例えています。部門ごとに方針が一致せず、タスクが複数のチームで重複して進められると、一貫した製品戦略の維持が一層困難となり、単一製品が市場でブレイクスルーを果たすための十分なリソースを得ることも難しくなります。

Googleの広報担当はこの点について「複数のモデルシリーズを迅速に推進する一方で、顧客へのコストパフォーマンスも維持している」とコメントし、現在、パートナーと3.5 Proやアップグレード版Flash、その他のモデルのテストを行いながら、米政府ともモデルテストやより広い業界規範フレームワークについて積極的に協議していると述べました。

AIによるコード生成能力は今回のモデル競争の主戦場となっていますが、Googleのこの分野での展開は社内の足かせを受けています。元従業員によれば、Googleの共同創業者であるSergey Brinらは、AIプログラミングの展開加速を積極的に推し進めていましたが、社内派閥の利害対立により関連の取り組みは妨げられてきました。

現時点で、Google Cloud、Google DeepMind、およびAndroidチームはそれぞれ開発者向けのAIプログラミングツールを独自に開発しており、消費者向けプロダクトチームも一部関与しており、複数路線の進行がリソース分散をさらに招いています。

社内の抵抗もまた無視できません。あるエンジニアは「コードは人間が書くべきだ」という信念を持っており、AIのコード生成については慎重な姿勢を取っています。導入初期には、独自コードがトレーニングデータとして外部に漏洩するリスクを懸念し、Googleは従業員によるGeminiでのコード作成や分析を一時的に制限しました。この方針はすでに緩和されていますが、多くの社内実験機会を逸したことになります。

Googleによれば、最近のCloudカンファレンスで、社内コードの75％がすでにAIによって生成され、審査を経て本番環境に投入済みでGoogleの基準を満たしていることが発表されました。

社内調整の混乱緩和に向けて、GoogleのChief AI ArchitectであるKoray Kavukcuoglu氏は主なエンジニアリングチームと連携し、社内AIプログラミングツールの統合を推進中です。DeepMind内部でも今年初め、研究エンジニアのSebastian BorgeaudをトップとするAIプログラミング専任チームが新設されました。

3.5 Proの正式リリース前に、Googleの現行Gemini 3.5 Flashは市場で賛否両論の評価を受けています。デザインプラットフォームFigmaのプロダクトマネージャーRodrigo Davies氏は、Figmaが最新AIアシスタント「Figma agent」に3.5 Flashを導入しており、このモデルが速度と品質のバランスに優れていると評価しています。

一方、中南米のオンライン教育プラットフォームPlatziの創業者兼CEOのFreddy Vega氏は、全く異なる評価をしています。彼は、3.5 Flashのポジションは中途半端で、前世代の3.1 Flashより価格が高いにも関わらず、速度が遅く、競合他社のフラッグシップ製品と比べて能力差が依然として明確で、構造化データの処理も不得手だと指摘しました。

彼は、スピードと推論能力の両方が求められるタスクでは、GoogleからAnthropicの中位モデルClaude 3.5 Sonnetに既に切り替えていると述べています。

AI研究者の間では、現状Geminiの最大の競争優位はGoogleの検索データ利用能力にあると見られており、最強モデル構築の面ではAnthropicとOpenAIがすでにリードしているとの見方が一般的です。Googleは、多モーダル入力処理やAI世界モデル分野で依然差別化された優位性があると表明していますが、それらの優位性を市場シェアに転換できるかは、今後の課題だとしています。