Newsletter · 2026-07-16 · Ashutosh Agarwal

AIが実験室を動かし始める:GPT-5がベンチマークを40%上回る - AI創薬ウィークリー - 2026年7月16日週

2026年7月9日から16日までの週のAI創薬ニュースレター。Ginkgo BioworksはGPT-5にロボット運用のクラウドラボで一連の実験を最初から最後まで任せ、発表済みの最良結果を40%上回った。Formation Bioは、AIネイティブ企業が次の製薬大手になり得る道筋を示した。そしてモデルではなくウェットラボこそが、この分野の真のボトルネックとして浮かび上がった。

AI創薬ウィークリー

2026年7月16日週:AIが実験室を動かし始める、GPT-5がベンチマークを40%上回る

TL;DR

今週最も印象的な成果は**Ginkgo Bioworks (DNA)からもたらされた。OpenAIとのプロジェクトで、同社はGPT-5に科学実験を設計し、結果を読み取り、次のラウンドを設計するという一連の流れを、ロボットが運用する「クラウドラボ」内で最初から最後まで丸ごと任せた。6サイクルを経て、AIは既存の発表済み最良結果を40%**上回った。これはAIが分子を提案する段階から、AI自身が科学を実行する段階への転換を意味する。(The Times Tech Podcast, 7月9日)
Formation BioのCEOは、今年最大の問いに対してこれまでで最も明快な答えを示した。すなわち、AIネイティブ企業は現在のイーライリリーに新薬を売るのではなく、次のイーライリリーになれるのか、という問いだ。彼は具体的な数字を挙げながら、1980年代以降、新たな製薬大手が一社も生まれていない理由を説明し、自らはそのパターンをどう打ち破るつもりかを語った。(The Heart of Healthcare, 7月13日)
業界全体の新たな数字も明らかになった。現在、臨床試験段階にあるAI発の新薬は173件で、2023年末のわずか24件から急増しており、AI設計の新薬は初期試験を**80~~90%**の確率で通過していると報じられている。従来手法の40~~65%と対照的だ。(Equity Mates, 7月8日)
ボトルネックは移動し続けている。もはやAIの知能そのものではなく、それに供給するための実世界の実験をどれだけ速く回せるかが問題だ。LabGeniusは200万通りの抗体設計を考案できるが、実際に物理的にテストできるのは5~6週間ごとにおよそ3,000件にすぎない。(The Bio Report, 7月8日)
株式市場はこれを意に介さなかった。RXRX、SDGR、LLYはいずれも週間で下落、中でもRecursionの下げが最も大きく、52週安値近辺に逆戻りした。一方、肥満治療薬への楽観論を背景に、リリーはアナリストによる新たな目標株価引き上げの波を受けた。

今週の新展開

今週起きた最も重要な出来事:AIがシミュレーションではなく実際の実験を行い、そして勝利した。

Ginkgo Bioworksの共同創業者兼CEOであるジェイソン・ケリー(Jason Kelly)氏がThe Times Tech Podcastでこの経緯を語った。まず前提から。Ginkgoはいわゆる「クラウドラボ」を運営している。これは、微量の液体を移動させたり、機器にサンプルを通したりといった物理作業をロボットが担うことで、科学者がまるでウェブサイトを操作するようにキーボードだけで全体を制御できる、実在する実験室だ。ケリー氏自身は、旧来の実験室作業をこう表現している。「5年間、実験台の前に立ち、ピペットと呼ばれる道具で透明な液体を非常に、非常に慎重に移し続ける……基本的にはとても凝ったストローのようなものだ」。クラウドラボはそこから人の手を取り除く。(The Times Tech Podcast, 7月9日)

OpenAIとの実験は、さらに大きな問いを投げかけた。AIモデル(今回はGPT-5)は、単なる手作業の部分だけでなく、科学における思考の部分を担えるのか、という問いだ。実際の科学者は循環的に作業する。アイデアを持ち、実験を行い、データの中の意外な点を検討し、より賢い次のラウンドを設計し、答えが出るまで繰り返す。Ginkgoはこの循環を、無細胞タンパク質合成(試験管内でタンパク質を作るシンプルな方法)という領域で、モデル自身に独力で回させた。各ラウンドで、モデルはおよそ3万件の小さな実験を設計した。人間が設定したのは「ガードレール」だけ、つまり各レシピは常に4回複製して実行すること、対照サンプルを必ず含めること、それ以外はモデルに「好きにやらせる」というものだった。

ケリー氏の言葉を借りれば、結果はこうだ。「4ラウンド後には、すでに最先端(state of the art)を上回っていた。そして6ラウンド後には、それを40%上回った。」ここでのベンチマークは、ある大学系研究室が以前に発表していた最良の「1ドルあたりのタンパク質生産量」の数値だった。ケリー氏の結論で、じっくり考える価値があるのはこの部分だ。科学者は「エージェント、たとえばGPT-5エージェントを起動して、数週間働かせておくよう指示できる……そしてそうしたエージェントを10個、100個、あるいは1,000個同時に走らせ、さまざまな仮説を並行して追求させることもできるかもしれない」。これはまさに科学を行う異なる方法であり、疲れを知らない無数のデジタル研究者たちが並行して実験をこなしていく姿だ。

彼はまた、業界全体に関わる経済的な論点も提示した。自動化された実験室は速いだけでなく安いとケリー氏は主張する。ロボットのおかげで機材を密に配置でき(床面積は約3分の1)、1日24時間稼働できる(稼働時間は約3倍)ため、同じ作業を行うのに合計でおよそ「9~10倍の効率向上」になると彼は概算する。そして地政学的にも鋭い指摘をしている。西側のバイオテック業界は、単に人間の科学者が中国の方が安いという理由だけで実験室業務を中国へ移してきた。ケリー氏の賭けは、実験室を自動化することこそが、西側が科学産業をそもそも維持できる方法だというものだ。

**今週2つ目の大きなテーマ:結局、新薬を誰が所有することになるのか。**The Heart of Healthcareで、Formation BioのCEOベン・リウ(Ben Liu)氏は、先週提起された問い——AI企業は自前の新薬帝国を築くのか、それとも従来型の製薬会社にツールを売るだけなのか——に対して、これまでで最も具体的な答えを示した。彼の出発点は本物の謎だ。最後に誕生した製薬大手(Vertex、Amgen、Regeneron)はすべて1980年代にさかのぼる。なぜそれ以降、一社も生まれていないのか。(The Heart of Healthcare, 7月13日)

彼の説明はすべてリスクの数学に関するものだ。ベンチャー投資を受けたバイオテック企業が、新薬を人体試験に進めるだけで3~~5年を要し、さらに中期(「第2相」)の結果が出るまでに2~~4年かかるが、そのうち陽性となって戻ってくるのは約30%に過ぎない。うまくいった場合、大手製薬会社は通常(おおむねピーク時売上高1年分に相当する)約30億ドルを提示して買収しようとする。もう一つの選択肢、すなわち費用のかさむ最終試験を自前で行う道は、数億ドルのコストがかかり、40%の確率でゼロになる一方、60%の確率で60億~90億ドルの大きな見返りを得られる。リスク調整後の計算をすれば、リウ氏の主張どおり、合理的な選択はほとんど常に「売る」ことになる。だからこそ、有望な若い新薬企業は成長しきる前に飲み込まれてしまう。

Formationの答えは構造的なものだ。同社は会社全体を売却せずに単一の新薬だけを売却できるよう「ハブ・アンド・スポーク」型に設計されており、「最低でも10回の挑戦」を行うことにこだわっている。成功率が30%であれば、10回挑戦すれば期待値として3件の成功が見込め、このポートフォリオの数学こそが、現金化するのではなく築き続けることを最終的に合理的にする。リウ氏が目指すのは、10万人ではなく「数百人がこうしたAIシステムに支援される」形で運営される、「この世代のイーライリリーやノバルティス」のような会社だ。同社はもともとTrialSparkという臨床試験運営サービスとして始まり(「這う、歩く、走る」というアプローチで、まず配管=基盤を作った)、サム・アルトマン氏やロッキードなどが出資しており、ノバルティスの元CEOジョー・ヒメネス(Joe Jimenez)氏とAdidam Bioという新薬ファンドで提携している。同社のAIツールにはそれぞれ名前が付いており、「Forge」が試験を設計し、「Apollo」が試験を運営する。さらに、社内の会議や投資メモまで記録し、自社がどのように意思決定を下すかをモデルに学習させている。

この分野の勢いを示すもう2つの有用なデータポイントは、Equity Matesの投資に焦点を当てた対談から得られた。現在、世界全体で臨床開発中のAI発新薬は173件で、2023年末のわずか24件から増加しており、AI設計の新薬は最初の人体試験を80~~90%の確率で通過していると報じられ、従来の手法で発見された新薬の40~~65%と対照をなす。番組の司会者たちは、Insilico Medicineをその証拠として挙げた。同社のINS018-055は、第2相試験を完了した初の完全AI設計の新薬で、この節目に達するのにかかった費用と期間は約600万ドル、18か月にとどまり、従来手法では推定1億ドル以上、6年以上かかるとされる。正確なパーセンテージは方向性を示すものとして受け止めるべきだが(初期試験は少数の自己選択されたサンプルにすぎない)、その方向性自体は本物だ。(Equity Mates, 7月8日)

論点

今、本当のボトルネックはどこにあるのか。AIか、それともAIに供給するウェットラボか。

この2年間、この分野で続いてきた議論は、制約がデータなのか、計算資源なのか、それともモデルそのものの生の知能なのか、というものだった。今週のエピソードは強くひとつの方向を指し示している。モデルはもはや弱点ではなく、物理的な実験こそが弱点だ。

最も明確な例はLabGeniusから示された。同社の最高科学責任者(CSO)アンガス・シンクレア(Angus Sinclair)氏は、2つの標的を同時に狙う抗体(有用だが、健常な細胞を攻撃したり過剰な免疫反応を引き起こしたりすると危険)の設計について説明した。彼の重要な指摘は、この種の設計には学習に使える公開データがほとんど存在しない、すなわち「情報の乏しさ」があるため、会社自身が実験室で自らデータを生成しなければならないというものだ。そしてここに問題の核心がある。LabGeniusのAIは最大200万件の設計を提案できるが、ウェットラボが物理的にテストできるのは5~6週間ごとに約3,000件にすぎない。想像力は事実上無限だが、手はそうではない。(The Bio Report, 7月8日)

シンクレア氏は誇大宣伝についても率直だった。彼は、AIは公開データが豊富なデノボ(新規)タンパク質・抗体設計の分野では確かに成果を上げているが、多重特異性抗体のようなデータの乏しい難題では「まだ追いつき、成長する必要がある」と述べた。それを解決するのに何が必要かについての彼の見立ては、大部分がより多くのデータだというものだ。

これはまさに、Ginkgoのクラウドラボの提案とLabGeniusのスループット問題が同じコインの裏表である理由だ。もし決定的な制約が「1週間に何件の実際の実験を回せるか」であるなら、ウェットラボを工業化し、より速く、より安く、AIが一晩中運用できるようにした側が、この分野全体のペースを支配することになる。これは、先週のDARPAのマイク・コエリス(Mike Koeris)氏の指摘、すなわち生物学は正しい種類のデータの不足に苦しんでいるという点にもつながる。最近のエピソードを通じて浮かび上がりつつある合意は、フロンティアはもはやより賢いモデルではなく、そのモデルが必要とする実験データをより速く、より安く製造する方法だ、というものだ。

その下にはもう一つの議論が横たわっており、Formation Bioによってより先鋭化された。**ツールか、新薬か?**ベン・リウ氏は、製薬会社にソフトウェアを売るのではなく、新薬を所有することを明確に選んだ。なぜなら「他社のために試験を運営しているなら……問題はいかに安く速く物事を行うかではなく、いかにそこから多くの収益を引き出すかになるからだ」という。これは「シャベルを売る」ビジネスモデルへの直接的な挑戦であり、最も野心的なAIネイティブのプレイヤーたちが、いずれ顧客になるはずの相手に仕えるのではなく、むしろ競合しようとする傾向を強めているという事実を思い起こさせる。

注目銘柄

Recursion Pharmaceuticals (RXRX)、3.02ドル、先週の3.76ドルから約20%下落し、52週安値の2.77ドル付近に再び近づいた(レンジ2.77~7.18ドル、時価総額約14億ドル)。スナップショット当日だけで8.8%下落し、出来高も多かった(平均1,930万株に対し3,460万株)。これは静かな漂流ではなく、実質的な売り圧力だ。今週、Recursionに関するAI創薬ポッドキャストの言及はなく、この期間の会社発表もなかったため、これは特定の出来事というよりセンチメントとポジショニングの結果と見られる。今年後半に予定されている次のパイプライン更新まで下落が続くかどうか注視する価値がある。

Schrodinger (SDGR)、15.60ドル、先週の16.79ドルから約7%下落(52週レンジ10.95~23.75ドル、時価総額約12億ドル)、当日は4.1%安。こちらも新たなポッドキャストでの言及や会社発表はなく、この物理学ベースの創薬設計の純粋プレイ銘柄は依然として静かなままだ。

イーライリリー(Eli Lilly, LLY)、1,170.23ドル、アナリストが目標株価引き上げを相次いで打ち出したにもかかわらず、先週の1,216.95ドルから約4%下落した(52週レンジ623.78~1,249.45ドル、時価総額約1兆1,000億ドル)。今週の目標株価引き上げ:BofAは1,334ドルへ、Guggenheimは1,273ドルへ、UBSは1,425ドルへ、Bernsteinは1,385ドルへ、Citiは1,600ドルへ、いずれも「買い」または「アウトパフォーム」評価で、堅調な第2四半期と、AI関連株から離れ持続的成長が見込める製薬株へ回帰する動きを背景としている。先週も述べたとおり、この強気姿勢は肥満症治療薬とGLP-1薬に関するものであり、AI創薬とは無関係だ。もっともBernsteinは、ある製品の米国での発売が「予想より弱い」ことを懸念材料として挙げた。

リリーは今週、実際のニュースも作ったが、いずれもAI創薬に関する話ではない。

現金1株あたり6.75ドルに加え、マイルストン達成に応じて最大1株あたり2.50ドルを支払う条件でAtaiBeckleyの買収に合意した。総額はおよそ前払い28億ドルと、達成すればさらに約10億ドル、プレミアムは約40%に相当する。目玉となる資産は、治療抵抗性うつ病向けの経鼻投与型5-MeO-DMT(幻覚剤)であるBPL-003だ。これは神経科学への賭けであって、AIへの賭けではない。
抗がん剤Retevmoが、RET融合陽性の固形がん(精密腫瘍学、遺伝子検査と連動)に対してFDAの正式承認を取得した。
規模は小さいがテーマに沿った動きとして:**VivoSim (VIVS)がリリーから500万ドルのマイルストン支払いを受けた。**これは、リリーが同社から買った新薬の第2相試験で最初の患者への投与が行われたことによるものだ。VivoSimは、人体試験の前に新薬をテストするための実験室培養によるヒト組織モデルを構築する企業であり、「より良い前臨床データを生み出す」ツールであるとともに、このニュースレターが繰り返し注目してきたデータ生成という層が、実際の現金マイルストンとして現れ始めていることを静かに思い出させる。

読み解き

**価値は、静かにウェットラボ層に蓄積されつつあるのかもしれない。**もしこの分野の真のボトルネックが実験を速く安く行うことにある(Ginkgo、LabGenius)のであれば、実験を工業化する企業——自動化されたクラウドラボ、ハイスループットスクリーニング、VivoSimのような組織モデル——は、他の誰もが通らなければならない関門を握っていることになる。これは同じ「つるはしとシャベル」の論理だが、狙いはモデルではなく実験室に向けられている。
**「新薬を自ら所有する」という方向転換が広がるかを注視する。**Formation Bioが、ツールベンダーではなく新薬企業になるという決断は、これまでの数週間で取り上げてきたAnthropicの自社新薬プログラムへの参入と呼応している。より多くのAIネイティブのプレイヤーが、製薬会社に供給するのではなく競合することを選べば、AI創薬ソフトウェアの最終的な買い手(大手製薬会社)は、自社のベンダーがライバルに変わりつつあることに気づくかもしれない。これはまだ誰のモデルにも組み込まれていない戦略リスクだ。
**Tempus (TEM)は、この機会をデータ配管の問題として再定義する。**エリック・レフコフスキー(Eric Lefkofsky)氏の主張は、米国のがん死亡の最大20%が「誤った治療経路」をたどった患者に起因しており、データの流れを修正すれば年間10万人以上の命を救える可能性がある、というものだ。これは、医療分野における近い将来のAIの価値の多くが、新しい分子を発明することではなく、既存の患者を正しく導くことにあることを思い出させる。Tempusは、米国の約8,000~9,000の病院を接続する取り組みについて、まだ「20%程度しか進んでいない」(現在の到達数は約5,500)としており、これは長い道のりがあることを示している。(AI and Healthcare, 7月10日)
**マクロの数字は諸刃の剣だ。**173件の治験中新薬(2年前の24件から増加)と80~90%という初期治験成功率は確かに心強いが、初期段階での成功は容易な部分に過ぎず、困難でコストのかかる失敗は依然として後期治験で起きる。楽観論はきちんと現実に留めておくべきだ。より安く速い発見は、まだより安く速い承認を証明していない。

先週からの変化

**先週の未解決の争点に具体的な答えが出た。**未解決だった問いは、堀(モート)が独占的なウェットラボデータ(CZI/製薬会社の見方)なのか、それとも安価に量産される合成データ(計算資源が豊富なAIラボの見方)なのか、というものだった。今週はこれを再定義した。LabGeniusは、堀が独占データである理由は、まさにそれを公開市場で買うことができず、まだ十分な量を生成することもできないからであり、ウェットラボのスループットの上限(設計200万件、テスト3,000件)こそが本当の壁であることを示している。議論は「データ対計算資源対モデルの知能」から「モデルは問題ない、実験室がボトルネックだ」へと移った。
**「AIラボ=新薬企業」という筋書きが、Anthropicから、より完成度の高いプレイブックへと発展した。**先週はAnthropicがClaude Scienceを自社パイプラインに応用する話だった。今週はFormation Bioが、実際のビジネスロジック——新薬スタートアップが売却を選ぶ理由となるリスクの数学、そしてそれを打ち破るために設計されたハブ・アンド・スポークと「10回の挑戦」という構造——を提示した。垂直統合という物語には、もはや見出しだけでなく数字の裏付けがある。
**経済性に関する、まったく新しい実証事例が現れた。**Insilicoの数字(完了した第2相試験に600万ドル/18か月、対して1億ドル以上/6年以上)は、これまでで最も鮮明な単一のコスト比較であり、臨床パイプラインが24件から173件へと跳ね上がったことは、この手法がどれほど速く拡大しているかを数値で示している。
**株価は再び物語と乖離した。**2週連続で、興奮はポッドキャストの中にとどまり、実際に取引される銘柄(RXRX、SDGR)は漂流あるいは下落している。Recursionが52週安値に向けて週間約20%下落したことが、注目すべき動きだ。リリーの強さは相変わらず肥満症治療薬とセクターローテーションの物語であり、AIの物語ではない点は、先週から変わっていない。
**新たにレーダーに入った銘柄:**VivoSim (VIVS)。リリーからのマイルストン支払いをきっかけに浮上した、前臨床段階のヒト組織シミュレーション企業であり、「より良いデータを生み出す」層への新たな参入者だ。