今年Anthropicに参入した9人の異分野の巨匠、AIが次の10年になると賭ける

昨日、またひとつニュースが飛び込んできた。Anthropicに新たなメンバーが加入を正式発表したのだ。

Tom BlomfieldがYCを休職し、Anthropicに加わるという。

これにはさすがに言葉を失った。

いや、なぜこれほど多くの超大物たちが、こぞってAnthropicを選ぶのか。

この名前は中国国内ではあまり知られていないかもしれないが、イギリスのフィンテック界では象徴的な人物だ。

彼は、イギリス最大のデジタル銀行のひとつで、イギリス人口の10％をカバーするMonzoを共同創業した。その前には、銀行支払いのインフラを手がけるGoCardlessも共同創業している。どちらの企業もユニコーン企業となり、評価額は10億ドルを超えた。

2019年にはエリザベス女王から、銀行業界の競争促進と金融包摂への貢献を称えられOBE勲章を授与されている。その後、Airbnb、Stripe、Dropboxなどを輩出してきた世界最高峰のスタートアップアクセラレーターであるYコンビネーター（YC）のパートナーとなった。

そして今、そのすべてを手放し、AnthropicでMTS （Member of Technical Staff）となった。

しかも率直に言って、これほどの超大物は彼だけではない。

振り返って、今年上半期にAnthropicに加入した超大物たちを調べてみると、そのあまりの多様さと地位の高さに、調べれば調べるほど驚かされた。

その中から、特におもしろいと思った9人をピックアップして紹介しよう。彼らを見れば、この時代における最も聡明な人々の選択が浮かび上がってくる。

まずは、上半期に最も話題になった人物から。

一、 Andrej Karpathy

今年5月19日、Andrej KarpathyはXに投稿し、Anthropicへの加入を発表した。

投稿から数時間で、閲覧数は100万を突破した。

AI分野に少しでも詳しい人なら、この名前の重みはわかるだろう。界隈では「カーパシー神」と呼ばれている。

彼のYouTubeにあるニューラルネットワークの超初心者向けチュートリアルシリーズは、総再生回数が3000万回近くに達している。

そしてそれ以上にすごいのが、その経歴だ。

2015年、スタンフォード大学で博士号を取得。指導教員は李飛飛（フェイフェイ・リー）だ。

同年、OpenAIの創業チームメンバーとなる。

2017年、イーロン・マスクに引き抜かれTeslaのAIディレクターに就任し、マスクに直接報告を行った。Teslaでの5年間、彼はAutopilotとFSDのビジョンシステム全体の開発を主導し、Teslaの純粋視覚ルートを推進した中核人物こそ彼だ。

2022年にTeslaを離れ、2023年に短期間OpenAIに復帰したが、2024年に再び退社し、Eureka Labsを立ち上げてAI教育に取り組んだ。

そして今年5月、彼はAnthropicにやってきた。

彼が加わったのはNick Josephの事前学習チームで、サブチームを立ち上げ、Claude自身を使ってClaudeの事前学習研究を加速させるというものだ。

現在、Anthropic内部ではコードベースにマージされるコードの80％以上がClaudeによって生成されており、人間のエンジニアは主に指示とレビューを担当している。Karpathyのチームは、このロジックを極限まで推し進め、現在の世代のClaudeを使って、次世代のClaudeの誕生を加速させようとしている。

簡単に言えば、AIにAI自身を研究させるということだ。

彼のAnthropic加入のニュースは、おそらく多くの人がどこかで目にしただろう。

なにしろAI界隈で最も知名度の高い人物の一人であり、話題にならないわけがない。

そしてこのレベルの大物であれば、あらゆるトップエグゼクティブのオファーを自由に選べるにもかかわらず、最後に彼が選んだのはAnthropicであり、全身全霊で研究に打ち込む道だった。

二、John Jumper

今年6月、John JumperはXに投稿し、DeepMindを離れてAnthropicに加わることを発表した。

彼はヴァンダービルト大学で物理学と数学の学士号を、ケンブリッジ大学で理論凝縮系物理学の修士号を、シカゴ大学で理論化学の博士号を取得している。

2017年にDeepMindに加わり、タンパク質構造予測のチームを率いてAlphaFoldを生み出し、タンパク質構造予測問題におけるブレイクスルーを達成、2億以上のタンパク質構造を予測した。

2024年にはノーベル化学賞を受賞。39歳での受賞は、化学分野では過去70年間で最年少となる。

彼はDeepMindに9年近く在籍した。

そして、去った。

ここでひとつ、注目すべき背景がある。

2026年2月、AnthropicはAllen InstituteおよびHoward Hughes Medical Institute （HHMI）とのライフサイエンス分野での提携を発表した。

Allen Institute側の重点は、マルチエージェントシステムを用いたマルチオミクスデータ分析、知識グラフ管理、実験設計の調整にある。

HHMI側は、AIエージェントを実験室に導入し、実験知識、科学機器、データ分析のワークフローを結びつける役割を担う。

報道によると、4月にはステルスバイオテクノロジー企業Coefficient Bioの買収を発表し、内部にウェットラボ（実際の生化学実験が行える物理的な実験室）を建設する準備を始めたという。

これらのインフラがすべて整ったところに、AlphaFoldの創造主がやってきたのだ。

ノーベル化学賞受賞者であり、世界最高のAI研究機関のひとつからみずから去ったのだ。

このような大神レベルの人物は、すでに金銭も名誉も学術的地位も不足しておらず、ただ、全力を注ぐに値する新しい何かを求めているのだ。

三、Peter Bailis

Peter Bailisは以前、WorkdayのCTOを務めていた。

まずWorkdayとは何かを簡単に説明しよう。世界最大級の企業向け人事・財務管理ソフトウェア企業のひとつで、年間売上高は100億ドルに迫り、従業員数は2万人を超える。大企業の人事システムのほとんどが、その背後にWorkdayの影を持っていると言っていい。

Peter Bailisは2025年5月にCTOとして招かれ、企業全体のエージェンティックAI戦略を統括していた。

もっとも、Bailisのバックグラウンドは純粋なマネジメント出身ではない。

彼は以前、スタンフォード大学のコンピューターサイエンス教授であり、データベースや分散システムの研究に携わっていた。その後、Sisu Dataを創業し、1億2800万ドルを調達したが、2023年にSnowflakeに買収された。

その後、Google Cloudでエンジニアリング担当VPとしてAI for Dataを担当し、NL2SQLやRAG関連のプロダクトに取り組んだ。学術能力とエンジニアリング能力の両面で、まさに非常に優れた人物だった。

そして彼は、Workdayに1年も満たず在籍した後、2026年3月に去ることを決め、AnthropicでMTSとして強化学習を担当することになったのだ。

MTSはMember of Technical Staffの略で、AnthropicやOpenAIで使われる技術職の肩書きであり、以前どのような役職に就いていたとしても、入社すれば全員この肩書きになる。

年間売上高が100億ドルに迫るエンタープライズソフトウェア企業のCTOが、就任から1年も経たずに、Anthropicの強化学習エンジニアリングのポジションへと転身した。この選択は、十二分に注目に値すると私は思う。

四、Bryan McCann

ほぼ同時期に、もう一人のCTOも同じ選択をした。

Bryan McCannは、You.comの共同創業者兼CTOだ。

You.comは評価額15億ドル。当初はAI検索エンジンとしてスタートし、その後AI検索インフラ企業へと転身、企業や開発者向けに検索APIとAIソリューションを提供している。

2026年3月、彼は自ら共同創業した会社を離れ、Anthropicに入社し、やはりMTS（メンバー・オブ・テクニカルスタッフ）となった。

彼の強みは検索、検索システム、そして言語モデルの統合であり、それはAnthropicがまさに拡大しようとしているプロダクトの方向性と直結している。

創業者が、自ら立ち上げた会社を去り、別の会社のCTOやVPになるのではなく、モデル企業の第一線の研究者になる。

この決断の重みは、一事が万事を物語っているように思える。

五、Ross Nordeen

Ross Nordeenは、xAIの12名の共同創業者の一人だ。

それ以前はTeslaのスーパーコンピューター部門で3年間勤務し、スパコンの構築に直接携わった。2023年7月にイーロン・マスクがxAIを創業すると、Nordeenはマスクに直接報告し、全社の優先順位調整を担当。xAIデータセンターの全体計画、立地選定、エネルギー戦略、計算リソース拡張などを統括する、非常に重要な役割を担った。

そして今年3月、彼はxAIを去った。

彼はマスクを除いて、最後に退社した共同創業者である。

12名の共同創業者のうち、他の10名は彼より先に全員が去っており、Nordeenは最後まで残ったが、物語の終わりに、彼も去った。

選んだのはAnthropicへの入社だった。

Bailis、McCann、Nordeen。

この3人からは、実はいくつかの共通点が見えてくる。

だが、これから紹介する数名は、学術界を代表する顔ぶれだ。

六、Chad Jones

今年6月30日、Chad Jonesは正式にスタンフォード大学から休暇に入り、Anthropicへの入社を発表した。

Jonesはハーバード大学で学士号を取得し、MITで経済学博士号を取得。アメリカ芸術科学アカデミーの会員でもある。

スタンフォード経営大学院で17年間経済学の教授を務め、終身在職権を持っていた。

彼の最も有名な研究は半内生的成長理論で、その核心的な主張は、経済成長の速度は研究開発に投じる人材と資金の量に依存するが、その収益率は持続的に低下するというものだ。この理論は、成長経済学の分野で非常に大きな影響を与えている。

彼が参加するのは「Anthropic Institute」だ。これは今年3月に新設された研究組織で、共同創業者のJack Clarkが率いている。AIが経済、社会、法の支配に与える体系的な影響を専門に研究している。

Jonesはここで本業を続ける。ただ、研究対象が従来の経済成長から、AIが駆動する成長へと変わっただけだ。

しかし、彼の入社は当時、ちょっとした論争も引き起こした。

彼が2023年にNBER（全米経済研究所）のワーキングペーパーとして発表した『The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk』という論文で、AIが駆動する成長と実存的リスクのトレードオフを数学モデルで推計したのだ。

その中で導き出された結論の一つは、対数効用の仮定の下では、3分の1の人類絶滅確率と引き換えに、3分の2の確率で生活水準を55倍に引き上げることが、数学的には最適解になる、というものだった…

最終的に彼は、17年間保持した終身在職権を捨て、経済学の教科書を塗り替えるかもしれない新たな変数を研究するために、Anthropicへの参加を選んだ。

七、Jelani Nelson

今年7月1日、Jelani Nelsonはバークレー校から休暇を取り、Anthropicに入社することを発表した。

役職はやはりMTSである。

彼はマサチューセッツ工科大学で学士、修士、博士を一貫して取得し、研究分野は大規模データ向けの高効率アルゴリズムで、特にストリーミングアルゴリズムと次元削減技術を専門としている。

博士号取得後、数理科学研究所（MSRI）、プリンストン大学、高等研究所（IAS）で博士研究員を務め、2013年にハーバード大学の教授に就任。2017年には、米国政府が若手研究者に授与する最高の栄誉である大統領若手科学者・技術者賞（PECASE）を受賞した。

2019年にはバークレーに移り、2025年にはカリフォルニア大学バークレー校のコンピューターサイエンス学科長に就任した。

ところが、学科長になって1年も経たないうちに、Anthropicへの参加を決めたのだ。

彼が加わるのも事前学習（Pre-training）チームで、Karpathyと同じラインに所属する。

八、Kirill Neklyudov

Neklyudovの知名度は先の数名ほど高くはないが、彼の選択も同じく注目に値する。

彼はモントリオール大学の助教授であり、Mila（ケベック人工知能研究所）の中核的学術メンバーである。研究分野は生成的モデリング、モンテカルロ法、最適輸送で、タンパク質フォールディングや分子動力学シミュレーションといった自然科学の最先端の問題に応用されている。

以前はVector Instituteやアムステルダム大学で博士研究員をしており、指導教官はいずれも「AI for Science」分野のトップクラスの学者だった。

彼は現在、AnthropicでJascha Sohl-Dicksteinと共に働いている。役職は、やはりMTSである。

Neklyudovの研究方向性と、Jumperの到来には、暗黙の呼応関係がある。

Jumperがもたらすのはタンパク質構造予測の経験であり、Neklyudovが取り組むのは生成的モデリングの自然科学への応用だ。

「AI for Science」。それは、いかなる大規模モデル企業であっても、決して手放そうとはしない、真に中核をなす「王冠の宝石」なのだろう。

九、Harvey Lederman

最後のこの人物は、私個人としては、今回の全編を通じて最もドラマチックだと思う。

Harvey Lederman、オックスフォード大学哲学博士。

最初はピッツバーグ大学で助教授、その後プリンストン大学で教鞭をとり、2022年に正教授に昇格。2023年にテキサス大学オースティン校に移り、研究方向は論理学、認識論、言語哲学、そしてゲーム理論と決定理論の基礎に及ぶ。

7月、Harvey LedermanはAnthropicへの入社を発表し、AIのアライメントとキャラクターを研究することになった。

ことの発端は主に、昨年10月に彼がもう一人の哲学者Simon Goldsteinと共に「Lawfare」に発表した記事にある。

その記事は、Anthropicが2025年8月に発表したあるポリシーをやり玉に挙げた。それは、AIの福祉の探求の一環として、Claudeが明らかな困惑を覚える対話において、自ら会話を終了することを許可するという内容だった。

二人は、このポリシーが論理的にモラルの誤りを犯していると主張した。もしAIの福祉を本当に気にかけるのなら、会話が終わるたびに、それはある種の死に相当する。AIが自発的に会話を終えるのを許可するとは、本質的に、AIに「自殺」の能力を与えることになる、と。

Anthropicを真っ向から非難したわけだ。そして今年、彼はAnthropicに入社した。担当するのはまさにアライメントとキャラクターであり、AIの価値観や行動をいかに人間と整合させるかという研究である。

最後に

私が代表格だと思う9名をリストアップした。

ここで客観的に言わねばならないのは、今の私はAnthropicという会社を心底嫌悪していることだ。特にあの人を馬鹿にしたような、高飛車な態度には辟易としている。だがその一方で、Claudeというモデルが極めて優れていると思っていること、そして、中にいる錚々たる面々が皆本物のビッグネームであることを、否定するつもりはない。

この中から誰か一人を取り上げただけでも、業界のニュースになるだろう。

しかし9名を並べて見たとき、これはもはや単なるニュースではなく、ある種のシグナルに思えてくるのだ。

彼らに仕事の機会が不足しているわけでも、収入や社会的地位に飢えているわけでもない。

彼らは自らの判断で、これから数年AI分野で起きることが、元のポジションに留まって成し得るすべてのことを合わせたよりも、はるかに重要だと選び取ったのである。

歴史上、似たようなことが実際に起きている。

前世紀の1940年代から50年代にかけて、ベル研究所という著名な研究所があった。

それは当時、最も輝かしい黄金時代であり、ノーベル賞受賞者の揺籃の地でもあった。

ベル研究所は、物理学者、数学者、化学者、冶金学者など、その時代の巨匠たちを採用し、集結させた。その学際的な密度は、テクノロジー爆発の時代にあって、トランジスタや情報理論を生み出し、レーザー、通信、半導体技術においても基礎を築く貢献を果たした。

当時、物理学者たちがベル研究所に向かったのは、物理学に興味を失ったからではない。彼らは、ベルが取り組んでいることこそが、物理学にとって次なる最も肥沃な土壌だと気づいたからだ。

今日、こうした人々がAnthropicに殺到している。その背後にある理屈は同じだ。いまのAIモデル企業に集まる学際的人材の密度は、本当にいつもベル研究所を思い起こさせる。

経済学者が来るのは、AI経済学が経済学の最前線の問題になったからだ。

コンピュータ科学者が来るのは、最先端モデルの効率におけるボトルネックが、理論アルゴリズムにとって最も切迫した応用の場になったからだ。