2020年12月、ダリオ・アモデイはOpenAIの全社ビデオ会議で、自分と同僚6人がAIの安全性を中核に据えた会社を立ち上げるために退社すると告げた。チャット欄は驚きと別れの言葉で埋まった。ジャック・クラークは「みんなのことが大好きだ」と打ち込んだ。その後、7人の画面は暗くなった。彼らは会議から外され、仕事用メールとSlackへのアクセスを取り消され、ノートパソコンは遠隔操作でロックされた。
数時間前まで、彼らは有数のAI研究所のひとつで、上級研究者や管理職を務めていた。ところが今や、仕事も社内システムもなく、次に何をすべきかもはっきりしていなかった。GPUはどこから調達するのか。資金はどうするのか。会社の名前は何にするのか。全員に新しいノートパソコンを買うことさえ、未解決の問題だった。それからほぼ6年後、会社はAnthropicと名付けられ、その製品ClaudeはOpenAIと真っ向から競い合い、創業者たちは上場の準備を進めている。
この退社の場面は、ケビン・ルースの新著からの抜粋に基づくもので、The Atlanticに掲載された。「7人の幹部がAI企業を立ち上げる」という説明より、こちらの方が適切な出発点だろう。彼らは最先端モデルの開発にすでに貢献していた人々であり、リスク、開発速度、組織の責任についての意見の相違を、新会社の規則に盛り込もうとしていた。出典：The Atlantic
彼らが去った理由
彼らの離脱は、「OpenAIは安全性を十分に重視しなかった」という一言にまとめられることが多い。大筋では正しいが、それ以外の事情が見えなくなってしまう。安全性が対立の核心だったが、それは製品をいつ公開するかを誰が決めるのか、会社をどう運営するのか、AI研究が商業競争になった後でも安全チームが何かを変えられるのか、といった問題とも絡み合っていた。
ダリオはOpenAIの研究担当副社長だった。彼はサム・アルトマンに、残留する条件を提示した。その中には、安全チームに製品公開を阻止する権限を与えることも含まれていた。話し合いが続くなか、7人はBATNAという非公開のSlackグループを立ち上げた。これは交渉用語で「交渉による合意に至らなかった場合の最善の代替案」を意味する。彼らは交渉しながら、同時に退社の準備も進めていた。話し合いは合意に至らなかった。
ダニエラはグループを代表して退社交渉を行った。双方が弁護士を立て、退社するチームが同僚を勧誘できる期間と、相互に1年間、相手側の従業員を引き抜かないという合意を取り決めた。ダリオは全社ミーティングで決断を発表し、ジャックはチャットに別れの言葉を残した。細部が重要なのは、Anthropicが互いをほとんど知らないスター研究者の集まりではなかったからだ。彼らは同じ組織の中で働き、困難な集団離脱を共に経験した。
後にTIMEのインタビューを受けた際、ダリオは退社理由について慎重に語り、相互の信頼、共有する価値観、共通の使命を重視した。また彼は、AIリスクは実証的な問題だと主張している。実際のリスクを知るには、十分に強力なシステムを構築し、研究する必要があるというのだ。ここにAnthropicが抱える緊張関係がある。同社は強力なAIを警戒しながら、その研究と管理のためには、自ら強力なAIの開発を推し進めなければならないと考えている。出典：TIMEによるAnthropic特集
このいずれも、安全性と事業の対立をなくしたわけではない。その対立をAnthropicの内部へ移したのだ。研究には規模と計算資源が必要だ。安全性には時間、評価、抑制が必要だ。事業の成長には、改善を続ける製品と、使い続けてくれる顧客が必要だ。創業者たちが共に選んだのは、競争から降りることではなく、競争の進め方を変えると掲げる研究所を築くことだった。
6人の創業者のスキルが一つの研究サイクルをつなぎ、会社経営を担うダニエラの役割が、それをまとめる外側の輪となっている。公開情報に記載された役割に基づく図であり、実際の報告系統を示すものではない。
7つの役割、一つの会社
ダリオ・アモデイ：科学的判断を会社の方針へとつなぐ。ダリオは物理学と生物物理学を学び、Google Brain、続いてOpenAIで働いた。OpenAIでは研究担当副社長を務め、大規模言語モデルの開発を支援し、同僚とともに人間のフィードバックによる強化学習に取り組んだ。AnthropicのCEOとして、研究の方向性と戦略を定めている。彼の最大の影響力は、特定の技術というより、組織全体に関わる問いを繰り返し投げかける点にある。モデルの能力が予想どおりに高まるなら、その前に会社はどのような安全対策を整えておく必要があるのか。彼の公開文書はリスクを強調すると同時に、たとえば生物医学分野における大きな潜在的恩恵についても述べている。両方の視点を同時に持つことが、Anthropicが開発を続けながら、自社の開発物をどう制御するかを研究している理由の一つだ。出典：ダリオ・アモデイのウェブサイト、Anthropicの経営陣紹介
ダニエラ・アモデイ：研究を、製品を世に出す会社へと組織する。ダニエラは社長兼取締役会会長で、ダリオの妹でもある。Anthropic創業前はStripeとOpenAIで働き、安全性と政策、人事、エンジニアリング管理にまたがる役割を担った。担当範囲は研究、エンジニアリング、製品、ガバナンス、事業の実行に及び、経営幹部チームを統括している。ダリオが会社の技術的ビジョンを体現する人物と見られることが多い一方、ダニエラの仕事は研究組織、製品チーム、顧客の要望、会社の規則を同時に機能させることだ。退社交渉での役割からは、象徴的な管理職の肩書きを持つだけでなく、創業当初から会社の組織的な境界を形作っていたことがうかがえる。出典：S-1の経営陣略歴、Anthropicの経営陣紹介
トム・ブラウン：大規模モデルの訓練をエンジニアリングとして実現する。トムはGPT-3のエンジニアリングを率い、現在はAnthropicの最高計算資源責任者として、計算資源の調達、拡張、活用を担っている。また、GPT-3論文「Language Models are Few-Shot Learners」の筆頭著者でもある。パラメーター数1,750億のGPT-3は、規模を拡大したモデルが、少数の例だけで多くのタスクをこなせることを示した。その論文の裏には、ハードウェアのスケジューリング、分散学習、信頼性、コスト管理があった。トムの経歴は、モデルを支える科学的な発想と、それを動かすために必要な巨大な仕組みを結びつけている。今日、計算資源は単なるバックオフィスの予算項目ではない。研究所がどれだけ速く実験できるか、競合他社に対してどの位置に立つかを左右する。出典：S-1の創業者略歴、GPT-3論文
ジャレッド・カプラン：規模と能力の間にある規則性を見つける。ジャレッドは理論物理学者で、Anthropicの最高科学責任者を務める。彼がダリオ、トム、サムらと執筆した「Scaling Laws for Neural Language Models」は、パラメーター、データ、訓練時の計算資源がモデルの損失にどう影響するかを研究した。そこから得られた経験的な規則性は、追加の計算資源をモデルの規模とデータにどう配分するかを研究者が見積もる助けになる。モデルを大きくすればどんな能力も必ず現れると証明したわけではなく、実験に取って代わるものでもない。もたらしたのは検証可能な枠組みであり、最先端の実験を完全な当てずっぽうにしないためのものだ。現在ジャレッドはAnthropicの技術研究を率い、基礎科学、モデル開発、AI安全性をつないでいる。出典：ジョンズ・ホプキンズ大学、スケーリング則の論文
サム・マッキャンドリッシュ：研究サイクルを速く、信頼性の高いものにする。サムは物理学者で、OpenAIで機械学習とスケーリングの科学を研究するチームを立ち上げ、率いた。また、スケーリング則の論文の共著者でもある。Anthropicは彼を最高アーキテクトとして紹介しており、事前学習、研究の生産性、強化学習のインフラに重点を置いている。大規模モデルの訓練は、ボタンを一度押せば済むものではない。チームは何度も実験を行い、失敗の原因を探り、結果を比べ、システムを再利用する。サムの専門は、そのサイクルを支えるインフラだ。トムが計算資源とその編成方法に重点を置くのに対し、サムは訓練パイプラインや研究ツールにより近い。それぞれが資源をモデルの進歩につなげるには、互いの仕事が欠かせない。出典：S-1の創業者略歴、Anthropicの経営陣紹介
クリス・オラ：ブラックボックスを開こうとする。クリス・オラは、メカニスティック・インタープリタビリティの初期からの推進者だ。Google Brainで働き、OpenAIで解釈可能性研究を率い、学術誌Distillを共同創刊した。彼は自らの目標を、人間が理解できるアルゴリズムへとニューラルネットワークをリバースエンジニアリングすることだと説明している。AnthropicのClaudeに関する研究では、数百万もの概念特徴が特定されている。よく知られたデモの一つでは、研究者が「ゴールデンゲートブリッジ」の特徴を増幅したところ、モデルはさまざまな質問への回答で自分自身をゴールデンゲートブリッジだと説明し始めた。このデモは抽象的な研究を具体的に示すと同時に、内部表現を人工的に操作すると、モデルの振る舞いが奇妙になりうることも示した。オラの研究分野はモデルを完全に透明にしたわけではないが、内部でどう動くのかを調べる新たな手法を生み出してきた。出典：クリス・オラのウェブサイト、Anthropicの研究
ジャック・クラーク：研究所の言葉を、社会に向けた問いへと翻訳する。ジャックはOpenAIに加わる前、スーパーコンピューター、ニューラルネットワーク、先端技術を取材するテクノロジー記者だった。OpenAIでは政策と広報を統括し、現在はAnthropicの公益部門責任者として、最先端AIの社会的影響を研究するAnthropic Instituteを率いている。彼の経歴は技術系の創業者たちとは異なる。エンジニアが評価や訓練規模について語る一方で、ジャックはそれらの考えを政策、雇用、国家安全保障、そして一般の理解へと結びつけなければならない。報道の経験は会社と外の世界をつなぐ橋であり、技術的な仕事の代わりではない。公益を研究する会社は、信頼性を問われることにもなる。誰が研究課題を決めるのか、そして結論は会社の商業的利益から独立していると言えるのか。出典：S-1の創業者略歴、Anthropicの経営陣紹介
7人全員で、研究の方向性、運営、計算資源、基礎科学、訓練システム、モデルの内部構造、公共政策を担っている。だからといって、それぞれが別々の領域を守っているわけではない。研究計画が計算資源の必要量を決め、インフラが実験の速度を左右し、モデルの振る舞いを説明することが安全性評価につながり、政策とガバナンスが会社の対外的な責任の果たし方を決める。Anthropicの初期の強みは、会社の成長後にこうした機能を付け足したのではなく、すでに共に働いた経験のある人々が、すべてを創業時から担ったことにあるのかもしれない。
2020年にOpenAIで執筆された論文から、2026年11月の修正S-1まで。7人が退社を発表したのは2020年12月で、Anthropicの創業は2021年。
安全性への取り組みを規則に組み込む
創業者たちは研究計画だけでなく、会社の法的・ガバナンス上の構造を変える意図も持ってOpenAIを去った。Anthropicは公益法人であり、「人類の長期的な利益のために先進AIを責任を持って開発し、維持すること」が会社の目的に明記されている。また、会社に金銭的利害を持たない受託者で構成される長期的公益信託を設け、特別な種類の株式を通じて取締役会の構成に影響を与えている。
修正後のIPO申請書類によると、Founder LLCはクラスF株式を1株保有し、一般株主に問われる事項について、7人の創業者に議決権の50.1%を与えている。これは創業者に大きな支配権を与える仕組みだ。ただし、ガバナンスの全体像は「創業者がすべてを決める」というものではない。50.1%が適用されるのは一般株主の議決であり、クラスT取締役以外の取締役の選任も含まれる。長期的公益信託はクラスT株式を通じて、原則としてクラスT取締役を選任・解任する権限を持ち、クラスT取締役は取締役会の過半数を占める。経済的な所有権、株主としての議決権、取締役会の議席は、それぞれ異なる仕組みで配分されている。この分離が、Anthropicが築こうとしている相互牽制の仕組みだ。出典：11月10日付の修正S-1
ガバナンスの設計は、意思決定の基準を変えることはできる。しかし、良い結果を保証することはできない。TIMEによると、Anthropicは責任あるスケーリング方針の下、モデルが一定の能力のしきい値を超えた場合に、対応する安全対策が整うまでは公開を控えると約束している。同社は、強力なモデルを研究すること自体が、リスクを理解し、規則を作るうえで必要だと主張する。批判する人々は、収益、投資家、競争が拡大するなかで、こうした自主的な制限がどこまで堅持されるのかと問いかけている。出典：Anthropicの組織体制に関するTIMEの記事
左側は支配権。創業者が株主議決権を持ち、信託が取締役会の大半を選任する。右側は資金。各創業者は約2億5,000万ドル相当を売却する計画で、これはブルームバーグによる純資産推計の約1.4%に当たる。数値は申請書類の価格帯の中間値を使用。
これは抽象的なガバナンス論争ではない。Claudeが成功するほど、Anthropicにはより多くの計算資源、人材、顧客が必要になる。それらが増えるほど、安全性研究に使える資金も増える一方、成長の速度、製品公開、リスク管理の間で対立が生じる機会も増える。会社が解決するために創業された問題は、大規模に事業を展開するようになると、さらに難しい問題へと変わる。
IPOによる富、そして試練
2026年11月10日付の修正申請書類によると、7人の創業者はそれぞれ、IPOで約338万株を売却する計画だ。価格帯70〜78ドルの中間値である74ドルで計算すると、1人あたり約2億5,000万ドル、7人全体では約17億5,000万ドルになる。ブルームバーグは、Bloomberg Billionaires Indexを引用し、各創業者の純資産を約180億ドルと推計している。売却予定額は、想定価格に株数を掛けたものだ。純資産は、ある人が所有するすべての資産の推計額である。どちらもすでに受け取った現金ではなく、7人が同じ資産を保有しているわけでもない。出典：修正S-1、ブルームバーグ
富と並んで、誓約もある。会社の創業時、共同創業者たちはAnthropic株式の80%を慈善活動に寄付すると約束した。修正申請書類によると、会社はすでに株式の5%をAnthropic公益基金に拠出しており、ジャック・クラークとバディ・シャーが初代運営責任者を務める。10月の発表では、こうした仕組みと従業員向け株式寄付プログラムを合わせると、最終的に株式のおよそ20%が公益に充てられると会社は推計した。一方、申請書類には、創業者による80%の誓約は任意で撤回可能であり、法的拘束力のある義務を生じさせるものではないと記されている。寄付の速度や資金の行き先は、今後の開示に委ねられる。出典：Anthropic公益基金の発表、The Chronicle of Philanthropy
「7人の共同創業者」という範囲も誤解されやすい。Anthropicが公表しているリストとFounder LLCには、ダリオ、ダニエラ、トム、ジャック、ジャレッド、サム、クリスが含まれる。ベン・マンは初期に重要な役割を果たし、共同創業者と呼ばれることも多いが、提出書類にはFounder LLCのメンバーではないと記されている。報道でいう「7人」とは、この創業者による議決権構造に属する人々を指し、初期の貢献者を網羅的に順位付けしたものではない。出典：S-1の創業者に関する開示
IPOで得る富だけを通して語ると、この話はすぐに、新たな億万長者となった7人が利益を分け合う物語になってしまう。もっと大切なのは、彼らが大手研究所を去ってまで解決しようとした組織上の問題が、実際に解決されたのかという問いだ。AIの能力と企業の収益が同時に伸びるとき、「待った」をかける権限は誰にあるのか。社内の安全性評価は市場のスケジュールに抗えるのか。慈善目的に充てる株式は、一般の人々が目にできる成果へどう結びつくのか。
7人がAnthropicにもたらしたのは、他に類を見ない組み合わせだった。大規模モデルを自ら訓練してきた人々、計算資源のコストを理解する人々、モデルの規則性や内部構造を研究してきた人々、そして組織を運営し、世間に発信してきた人々だ。彼らが築いた会社は、安全性を重視する姿勢と商業競争が両立しうることを示してきた。次の課題は、それが創業初期だけの理想ではないこと、そして規模、利益、権力が急速に拡大した後も、その姿勢が保たれることを示すことだ。