Google DeepMind CEO デミス・ハサビス氏がSXSW London festivalで、同社がAI搭載の「次世代メール」システムを開発中であることを発表した。このシステムはユーザーの個人的な文体でメールを読み取り、理解し、日常的なメールに自動返信する機能を持つ。

ハサビス氏は「メールを無くすために月に数千ドル払ってもいい」と述べ、現代のコミュニケーションの大部分を自動化することで、重要なメッセージの見落としを防ぎ、ユーザーの注意を奪う他のアルゴリズムから保護することを目指すと説明した。

同氏はタンパク質折り畳み問題を解決したAlphaFold 2の開発者として知られ、2024年にノーベル化学賞を受賞している。DeepMindは2014年にGoogleに買収され、現在はGeminiチャットボットやVeo 3ビデオモデルなどのコンシューマーAI製品開発も手がけている。

ハサビス氏は人工汎用知能（AGI）が5年から10年以内に実現可能と予測し、その実現が社会に「新たな産業革命」とも言えるほどの広範な変化をもたらすと期待を寄せている。

From: ‘I’d pay thousands to get rid of email’: Google DeepMind CEO Demis Hassabis on his real AI goal

【編集部解説】

この「次世代メール」システムは、単なる自動返信ツールを超えた革新的な技術です。従来のメール自動化ツールとは異なり、ユーザーの過去のメール履歴を学習し、個人の文体、語調、判断パターンまで完全に模倣する点が画期的と言えるでしょう。

技術的な側面から見ると、この開発は大規模言語モデル（LLM）の個人化技術の最前線を示しています。Googleが持つ膨大なGmailデータと、DeepMindの高度なAI技術を組み合わせることで、これまで不可能だったレベルの個人化が実現される可能性があります。

しかし、この技術には重要な課題も存在します。最も深刻なのはAIが個人の代理として振る舞うこと（いわば「デジタル人格の代理」とも呼べる状況）が生み出す倫理的問題です。AIが本人になりすましてコミュニケーションを行うことで、人間関係の真正性が問われる事態が発生する可能性があります。

プライバシーの観点でも懸念があります。個人の文体を学習するためには、過去のメール履歴を詳細に分析する必要があり、極めて機密性の高い個人情報へのアクセスが必要となります。Googleがこれらのデータをどのように保護し、活用するかは重要な論点となるでしょう。

さらに興味深いのは、この技術が「AIボット同士の無限ループ」という新たな問題を生み出す可能性です。複数のユーザーがこのシステムを使用した場合、人間の関与なしにAI同士が延々とメールのやり取りを続ける状況が発生する可能性があります。

ビジネス環境への影響も無視できません。メールコミュニケーションの自動化が進むことで、従来の秘書や事務職の役割が大きく変化する可能性があります。一方で、より戦略的で創造的な業務に人間のリソースを集中できるメリットもあります。

規制面では、この技術は既存の個人情報保護法やデジタル通信規制の枠組みを超える新たな課題を提起します。特に、AI生成コンテンツの開示義務や、なりすまし防止に関する新たなルール策定が必要になる可能性が高いでしょう。

長期的な視点では、この技術はコミュニケーションの本質的な変化を促す可能性があります。効率性を重視したAI主導のコミュニケーションが主流となることで、人間同士の直接的な対話の価値が相対的に高まる逆説的な現象も予想されます。

【用語解説】

人工汎用知能（AGI）
Artificial General Intelligenceの略。人間の認知能力に匹敵するか、それを上回る幅広いタスクを実行できるAIシステム。現在のAIが特定の用途に特化している（特化型AI）のに対し、AGIは人間のように様々な分野で学習・推論・問題解決が可能な汎用性を持つ。

タンパク質折り畳み問題
アミノ酸配列からタンパク質の3次元構造を予測する生物学の重要課題。タンパク質は機能を発揮するために特定の立体構造に折り畳まれる必要があり、この構造予測は創薬や疾患理解に不可欠だが、従来は実験的手法に頼らざるを得ず時間とコストがかかっていた。

大規模言語モデル（LLM）
Large Language Modelの略。膨大なテキストデータで訓練された深層学習モデルで、自然言語の理解と生成を行う。GPT、Gemini、Claudeなどが代表例で、文章作成、翻訳、要約、質問応答など幅広いタスクに対応可能。

プロンプトインジェクション攻撃
AIシステムに悪意のある指示を注入し、意図しない動作をさせるサイバー攻撃手法。メールAIシステムでは、特定の文言を含むメールを送ることで、AIに不正な返信をさせる可能性がある。

【参考リンク】

Google DeepMind（外部）
GoogleのAI研究部門。AlphaFoldやAlphaGoなどの画期的なAIシステムを開発し、科学研究とAI技術の商業化を両立している。

AlphaFold Protein Structure Database（外部）
DeepMindとEMBL-EBIが共同運営するタンパク質構造予測データベース。2億以上のタンパク質構造予測結果を無料で公開。

SXSW London（外部）
テクノロジー、音楽、映画を融合した世界最大級のイベント。2025年6月2-7日にロンドンで初開催。

Google Gemini（外部）
Googleの次世代AIアシスタント。マルチモーダル機能を持ち、テキスト、画像、音声を統合的に処理する。

Gmail（外部）
Googleが提供する無料ウェブメールサービス。世界で18億人以上が利用し、AI機能の統合が進んでいる。

【参考動画】

【参考記事】

「電子メールをなくしたい」とGoogle DeepMindのCEO–AGIへの思いも語る – CNET Japan（外部）
ハサビス氏がSXSW London 2025で次世代メールシステム開発を発表した内容を詳細に報じた記事。

Google working on AI tool to answer emails in your style – India Today（外部）
ハサビス氏の発言を詳細に引用し、AIメールシステムの技術的特徴と期待される効果について分析。

Google DeepMind Boss Says He’d Pay Thousands To ‘Get Rid’ Of His Email – Benzinga（外部）
投資家向けメディアの視点から、この技術発表の市場への影響と商業的可能性について分析。

【編集部後記】

皆さんの受信箱は今、どのような状態でしょうか。重要なメールが埋もれてしまったり、定型的な返信に時間を取られたりしていませんか。ハサビス氏が「月に数千ドル払ってでも解決したい」と語るメール問題は、まさに私たち全員が抱える共通の課題かもしれません。AIが個人の文体を学習して代理返信する未来が実現したとき、あなたはどのような使い方をしてみたいですか。また、そうした技術が普及することで生まれる新たな課題についても、ぜひ一緒に考えてみませんか。

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