DeepMind CEO ハサビス氏「AGI 実現は 2029 年が現実的」——タイムラインを前倒し

概要

Google DeepMind の CEO を務める Demis Hassabis 氏は、2026 年 5 月 26 日の Axios との取材において、汎用人工知能（AGI）が実現するタイムラインについて「2029 年が現実的な可能性」と発言した。従来は「5〜10 年以内」「2030 年前後」という見通しを示していたが、AI 研究の加速を受けて前倒しの見解を公表した。

※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。

事実のポイント

• タイムライン前倒し: Hassabis 氏は従来の「2030 年前後」という見通しを「2029 年が現実的な可能性」へ更新
• 「特異点の山麓」表現: 現在の AI 進化段階を "foothills of the singularity"（特異点の山麓）と表現し、急速な能力向上を認識
• AlphaProof Nexus: 9 つのオープン Erdős 問題を解決したとされる数学 AI の成果を根拠の一つとして言及
• Google I/O 2026 での文脈: 5 月 19〜20 日の Google I/O 2026 でも AI の急速な進歩に言及しており、今回の発言と整合
• 業界内での位置付け: Sam Altman 氏（OpenAI）も AGI が「数年以内」に到達すると発言しており、大手 AI 企業 CEO の間で前倒し見解が広がる

用語・背景の補足

AGI（Artificial General Intelligence）: 人間と同等以上に、あらゆる知的タスクを遂行できる汎用 AI システム。現在の大規模言語モデルは「特化型 AI」であり、AGI とは区別される。

AlphaProof: DeepMind が開発した数学的証明に特化した AI システム。高度な数学的推論が可能であり、AlphaProof Nexus は長年未解決だった問題への取り組みを進めているとされる。

Erdős 問題: ハンガリーの数学者 Paul Erdős が提示した未解決問題群。組み合わせ論・整数論などにまたがる難問が多く、解決には高度な推論能力が必要。

注意点

• AGI の「定義」は研究者・企業によって大きく異なり、Hassabis 氏の発言する AGI がどの水準を指すかは明確ではない
• 発言はパブリック取材によるものであり、公式なロードマップや確定した予測ではない
• AI の能力向上スピードは予測困難であり、2029 年という数字はあくまで「可能性」として提示されている
• 安全性・アライメント研究が AGI 実現に先行する必要があるとの見解も、研究コミュニティには根強い

編集部見解

（追記予定）