デビッド・ハーは、カナダの機械学習研究者であり起業家である。彼は、東京に拠点を置く人工知能スタートアップであるSakana AIの共同創業者兼最高経営責任者である。ハーは、ニューラルネットワークに関する研究、特に注意機構と生成モデルに関する研究、およびGoogle Brainの東京ラボの設立におけるリーダーシップで知られている。
イギリス領香港で生まれたハーは、カナダと日本で高等教育を受けた。彼は、トロント大学で工学科学の学士号と数理ファイナンスの修士号を取得し、その後東京大学で博士号を取得した。AI研究の分野に入る前は、デリバティブトレーダーとして働き、最終的にゴールドマン・サックス日本法人でマネージングディレクターを務めた。
金融での初期のキャリア
ハーのキャリアは、クオンツファイナンスから始まった。修士号を取得した後、彼は東京のゴールドマン・サックスに入社し、デリバティブトレーダーとして働いた。やがて、彼はマネージングディレクターの地位に昇進し、トレーディング戦略とリスク管理を監督する上級職を務めた。彼の金融での経験は、後に機械学習、特に強化学習や不確実性下での意思決定などの分野における彼のアプローチに影響を与えることになる。
金融での成功にもかかわらず、ハーは新興分野である深層学習に惹かれていた。彼は趣味としてニューラルネットワークの探求を始め、オンラインリソースを研究し、コードを試行錯誤した。この自己主導の学習は、最終的に彼を研究キャリアへの転身へと導いた。
Googleでの研究
2016年、ハーは研究科学者としてGoogleに入社した。彼は当初米国に拠点を置いていたが、すぐに東京に移り、現地の研究拠点の設立を支援した。6年以上にわたり、彼は東京のGoogle Brainの成長に貢献し、主任研究員として深層学習と生成モデルに焦点を当てたチームの構築を支援した。
Google在籍中、ハーは、画期的なTransformer論文の共著者であるリオン・ジョーンズを含む研究者たちと協力した。ハー自身の研究は、ニューラルアーキテクチャ探索、強化学習、ワールドモデルなど、さまざまなトピックに及んだ。彼の注目すべきプロジェクトの1つは、数字やその他の単純なオブジェクトの画像を生成できるモデルの開発であり、ニューラルネットワークが視覚データの内部表現を学習する可能性を示した。
ハーはまた、公開活動でも知られるようになった。彼はブログ記事を書き、生成AIの複雑なアイデアをより広い聴衆にわかりやすく伝える講演を行った。現代の大規模言語モデルの中心となる注意機構に関する彼の研究は、学術理論と実用的応用の間のギャップを埋めるのに役立った。
Stability AIへの移籍
2022年、ハーはGoogleを離れ、オープンソースの生成モデルで知られるロンドン拠点のスタートアップであるStability AIに入社した。彼は研究責任者に任命され、Stable Diffusionなどのモデルの開発とリリースを監督し、これはテキストから画像を生成するために広く使用されるようになった。彼のリーダーシップの下、Stability AIは研究チームを拡大し、生成モデルの新しい応用を模索した。
しかし、Stability AIでのハーの在任期間は比較的短かった。2023年6月、彼は新たな機会を追求したいという希望を理由に同社を辞任した。彼の退社は、Stability AIでのより広範な組織変更の中で行われ、同社は後に財務上およびリーダーシップ上の課題に直面した。
Sakana AIの設立
Stability AIを離れた直後、ハーはリオン・ジョーンズと伊藤蓮とともにSakana AIを共同設立した。東京に拠点を置く同社は、自然の知能に触発されたAIシステムの開発を目的として2023年8月に設立された。「Sakana」という名前は日本語で「魚」を意味し、創業者たちの集合行動と群知能への関心を反映している。
Sakana AIは、従来のアプローチよりも少ないデータセットから学習し、新しいタスクに効率的に適応できるモデルの作成に焦点を当てている。同社は、進化的最適化やモジュラーアーキテクチャなどの技術を探求しており、これによりモデルの異なるコンポーネントを新しい方法で組み合わせることができる。このアプローチは投資家の注目を集め、Sakana AIは研究を支援するために多額の資金を調達している。
CEOとして、ハーはSakana AIを彼が「自然に触発された知能」と呼ぶもののリーダーとして位置付けている。同社はいくつかのオープンソースモデルをリリースし、日本の学術機関と協力してきた。ハーはまた、人間の価値観に沿ったAIを構築することの重要性について声を上げており、このテーマについてインタビューや公開イベントで議論している。
AI研究への貢献
ハーの研究貢献は、機械学習のいくつかの分野に及んでいる。彼は、ニューラルネットワークの設計を自動化するニューラルアーキテクチャ探索と、環境の将来の状態を予測することを学習するシステムであるワールドモデルに関する論文を発表している。注意機構に関する彼の研究は、多くの現代のAIアプリケーションの基盤となるTransformerベースのモデルの開発に影響を与えてきた。
ハーの最も引用されている論文の1つである「World Models」は、ユルゲン・シュミットフーバーと共著で、世界の圧縮表現を使用して仮想環境でエージェントを訓練するためのフレームワークを紹介した。この研究はロボット工学やゲームプレイAIで使用され、モデルベースの強化学習におけるさらなる研究に影響を与えてきた。
ハーはまた、オープンソースコミュニティにも貢献している。彼は寛容なライセンスの下でコードとモデルをリリースし、他の研究者が彼の研究を基に構築できるようにした。Google在籍中に維持していた彼のブログは、学生や実務者にとって今でも人気のあるリソースである。
評価と影響
2025年、ハーは、この分野に多大な貢献をした個人を毎年表彰するTIME 100 AIで最も影響力のある人物の1人に選ばれた。この栄誉は、研究者および起業家としての彼の二重の役割と、日本および世界におけるAI開発の方向性を形作る上での彼の影響力を反映している。
ハーの研究は主要メディアで取り上げられており、彼はNeurIPSやICMLなどの会議で頻繁に講演している。彼はまた、AI規制に関する政策議論にも関与しており、潜在的なリスクに対処しながらイノベーションを促進するバランスの取れたアプローチを提唱している。
私生活と遺産
ハーは、工学、金融、コンピュータサイエンスの専門知識を組み合わせた学際的なバックグラウンドで知られている。彼は好奇心と生涯学習の重要性について語っており、若い研究者に自分の直接の研究分野以外の分野を探求するよう奨励している。
2025年現在、ハーはSakana AIを率い続けており、同社は日本で最も著名なAIスタートアップの1つに成長している。金融からAI研究と起業への彼の旅は、多様な経験がテクノロジーのイノベーションにどのように貢献できるかの例となっている。