なぜOpenAIとAnthropicはともにバイオテクノロジー分野に進出しようとしているのか？

最近、毎週のように別のAI企業がバイオテクノロジー分野への参入を発表していますが、その理由について考えたことはありますか？

NVIDIAとエリ・リリーはサンフランシスコで共同ラボを建設中；DeepMindから分社化したIsomorphic Labsが創薬を実施中；サム・アルトマン氏が長寿企業Retroに個人投資；Anthropicもライフサイエンス分野で着実に拡大中です。アレックス・コルビル氏はこれらすべてに深く関与しています。彼は、ローラ・デミング氏とともに設立した世界初の長寿特化ベンチャーファンド「age1」の共同創業者であり、スタンフォード大学で遺伝学の博士号を取得し、加齢生物学を研究しました。また、1億ドル超の長寿関連投資を管理してきました。本稿では単一の問いに焦点を当てます：AI企業がなぜバイオテクノロジーに進出したいのか、実際に何を支援できるのか、そしてどこで行き詰まるのか。まず彼の見解を紹介し、その後私の考察を加えます。

AI企業が一斉にバイオテクノロジー分野に殺到する理由

アレックス氏はまず数字を提示します：減量薬セマグルチドとティルゼパチドの2種類の合計売上高は、OpenAIとAnthropicの売上高を合わせた額よりも大きく、なおかつ急成長中です。多くの人はこうしたビジネスがテック企業によって支配されると予想していますが、現状ではそうではありません。彼の推測では、OpenAIやAnthropic、Googleなどの企業はすでに驚異的な時価総額を誇っており、同程度の収益を生む必要があるため、世界で単一の医薬品が自社全体の売上を超える事実に注目せざるを得ないのです。

2つ目の理由は「モート（護城河）」です。医薬品は特許で保護されており、業界全体が厳格に規制されている一方、大多数のテック製品は時間とともに商品化が進み、価格が継続的に下落します。マルク・アンドリーセン氏がしばしば指摘するように、規制のある業界では価格が上昇し続けますが、規制のない業界では価格が絶えず押し下げられます。したがって、彼の見解ではバイオテクノロジー分野はAIに対して非常に耐性があり、Anthropicが1年以内にこの業界を破壊することはありません。理由は単純で、解決が極めて困難な課題が多すぎるため、世界中のあらゆる知能を投入しても、それだけの時間がかかるのです。

Anthropicに関しては、同社がライフサイエンス分野を最大の影響力を持つ領域の一つとして示す市場地図を公開したと述べています。また、チームはこの分野が同社の第2の主要市場戦略になる可能性があること、少なくともトップ5に入る市場方向であると公言しています。つい先日、Anthropicはライフサイエンス向けの新モデルをリリースし、加齢や希少疾患を対象とした臨床前プログラムにも言及しました。彼の反応は一言：「Anthropicがこれを優先事項と公言した時点で、それは『本気だ』という意味です。」

この節の珍しい点は、AI企業の動機を美化していないことです。彼らが進出するのは、世界最大の収益、最も深いモート、そして当面はAIで容易には侵食できない業界があるからです。こうした現実を明確に認識すれば、次に何を行うかを判断しやすくなります：最もロマンチックな分野ではなく、事業の代替が最も難しい分野に深く掘り下げていくのです。

AIが既に貢献している2つの分野

では、AIは実際に何を支援してきたのでしょうか？アレックス氏は、最も顕著な変化が2つあると指摘します。

1つ目は分子生成です。特定クラスの医薬品において、分子設計はこれまでよりはるかに高速かつ低コストになりました。人手と実験室での反復作業は不要となりましたが、「人手ゼロ・実験ゼロ」にはまだほど遠いのが現状です。ナブラ・バイオなど、抗体や小分子をゼロショットで生成可能な企業を挙げています。つまり、大量の事例データを学習させずに、1度の試行で候補分子を生成できます。ただし、現時点では、ほとんどの成果は既知の標的（薬剤が作用するタンパク質や遺伝子）を対象とした既存薬の改良版生成に限られており、ただ非常に高速化されています。次のステップは避けられないでしょう：全く新しい標的に対しても、同様に1度の試行で分子を生成できるようになることです。

2つ目の変化は、より日常的です。規制文書作成、競合調査、提携機会探索、新たな標的への迅速な習熟など、日常業務が30～95％高速化したと彼は述べます。彼の評価によれば、1年半～2年前には創薬企業の設立は重い負担でしたが、現在ではほぼ「民主化」されています。

私の読みでは、この2つはそれぞれ「物を作る」ことと「作業を効率化する」ことに該当し、いずれも創薬開発の前半段階で起こっています。試行錯誤を低コスト化し、小規模チームの立ち上げを可能にしていますが、業界最難関の部分にはまだ手が及んでいません。その最難関とは何か、彼が次に説明します。

最も高コスト・長期間を要する段階：AIがまだ貢献できていない領域

一部の人々は、数百万社の「従業員ゼロ」バイオテクノロジー企業が存在する未来を想像しています。十分なトークンがあれば、AIによるソフトウェア開発と同様に、一気呵成に研究・設計が可能になるというものです。アレックス氏は、これはまだ現実から程遠いと考えます。その理由は、分子生成後の真のボトルネックにあるからです。最適化された1つの分子を承認済み医薬品に変えるには、安全性と有効性を証明しなければならず、この段階こそが創薬開発におけるコストと時間の過半を占めています。分子設計自体も困難かつ高コストですが、この段階と比べれば微々たるものです。彼はこれを「最後のフロンティア」と呼び、成功可能性の最も高いものを選定し、その後のプロセスを可能な限り低コストで実行することを目標としています。たとえ1人がAIで分子を設計できたとしても、すべての企業はその後も数百万ドルの資金を必要とします。まさにこの段階こそ、今日のAIが最も影響力を発揮できない領域なのです。

これは全体の対話の中で最も現実的な部分だと私は思います。AIの物語は常に「より賢くなる」ことに集中していますが、最終的には医薬品は「賢さ」ではなく「実証」で競います。実証には患者、時間、規制当局、資金が必要であり、どれもAIモデルの性能向上によって自動的に縮小することはありません。それゆえ、AI企業は進出を志向する一方で、誰も「明日から医薬品を安価にできる」とは断言できないのです。

長寿分野では、依然として資金も製品もほとんどありません

現場に戻り、彼はそこに投資する。長寿分野はAIと最も直感的に結びつけられるが、その現実は多くの人が想像するよりずっと地味だ。アレックスによると、加齢をターゲットとする全企業の合計時価総額は約150億ドルにすぎず、がん治療分野の企業数・投資額の約1/50に過ぎない。一見大規模に見える資金調達のニュースも、AI関連の資金調達と並べれば棒グラフ上でほとんど目立たない。結論として、今なら1ドルあたりの効果が極めて大きく、我々はまだごく初期段階にいる。

さらに重要なのは、この分野にはいまだ人間で確立された商業製品が存在しないことだ。彼は次世代製品の第1陣が今後10年以内に登場し、特定の加齢現象の遅延・予防を目的とするだろうと予測している——目を見張るような新技術ではなく、単なる「最初の実証」である。これを彼は長寿分野の「ChatGPT的瞬間」と呼ぶが、大規模言語モデル初利用時の即時フィードバックとは異なる。彼の祖父は米国軍人でペニシリン投与の先駆者であり、肺炎で死にかけた後90歳まで生き延びた。彼は長寿分野の「ペニシリン的瞬間」を待ち望んでおり、それは10～15年先だと見積もっている。今日人々が心血管疾患予防のために一定年齢でスタチンを服用するように、彼は循環器系以外のための「スタチン」を待っている。

現時点で人間に最も近い存在は犬用医薬品だ。ロイヤル社は犬の寿命を延ばすための1日1回経口咀嚼剤を開発中で、米国FDAによる初めての寿命延長療法承認が期待される。有効性・安全性の承認は既に得られており、残るは製造プロセスのみで、来年末頃完了予定だが不確実性は残る。人間向け製品は、さらに数年先になると彼は考えている。

さらに先の将来には、より大胆な第2世代が登場し、そこではAIが大きな役割を果たす。1つは今後50年間にわたって古くなった細胞・組織を新しいものに置き換える分野、もう1つは細胞の種類を変えずに「年齢」を若返らせるエピジェネティック・リプログラミングだ。これは彼自身が博士課程前半で研究したテーマである。この分野ではニューリミット社が最も進んでおり、手持ち現金は6億ドル超に達する。彼らはまず肝臓に着目し、mRNA技術を用いて高齢マウスに若齢マウスと同様のアルコール耐性を与える治療法を開発し、今後免疫細胞・腎臓へと展開する。しかし彼は、単一アプローチではすべてを解決できないと強調する——細胞外マトリックス（細胞外の支持構造）にも損傷が蓄積し、細胞内でのみ年齢を巻き戻しても十分ではないため、複数のアプローチを並行して進める必要がある。

この節は驚くほど現実的で新鮮だ。外部では騒がしいが、内部ではほんの数社、数匹のマウス、そして1種類の犬用医薬品だけだ。ここでAIの役割は、長期に及ぶ検証プロセスを置き換えることではなく、可能なアプローチをより速く多数試せるようにすることにある。

AI企業とバイオセキュリティに関する彼の見解

生物学には他の産業にはない特徴がある——同じ能力が、人を救うことも害することもできるのだ。アレックスは、ほぼすべてのフロンティア研究所の創業者がパンデミックや生物テロの脅威といったバイオセキュリティを真剣に気にかけていることに非常に安堵している。もし典型的な大企業CEOがそれら研究所の立場にいたとしても、おそらくこれほど気にしていないだろうと彼は考える。研究所が常に正しく行動しているとは思わないし、十分な対応をしているとも思わない——畢竟、その立場で常に正解を出すのは難しいからだ——だが、その「気遣い」は本物であり、人類にとって非常にありがたいものだと彼は感じている。

彼は評判面についても率直だ。これらの研究所は、がん治療への貢献というイメージを得れば、規制や閉鎖が極めて困難になることをよく理解している。この「ハロー効果」に隠れるのは少々居心地が悪いと認めつつも、彼らの本気の気遣いこそが人類にとって極めて大きな利益であると信じている。また、生物テロを除けば、生物学におけるAI活用はほとんど論争を呼んでおらず、人類にとって明確に良いものである——他分野のように善悪の境界線が曖昧な応用とは全く異なる。

私の個人的な考察

振り返ると、アレックスが述べた内容は実際には同一ストーリーの数層にすぎない。なぜAI企業が参入するのか——最大の収益と最も深いモート（競争優位性）。何を支援できるのか——分子設計と日常業務の効率化。何を支援できないのか——最もコストがかかり、最も時間がかかる人間による検証。そして長寿というフロンティアでは、資金は依然として乏しく、第1号製品すら登場していない。これらを重ね合わせると、極めてシンプルな結論が導かれる：AIによって「考え出す」ことは安価になったが、「証明する」ことは安価になっていない。

私の見解では、これは傍観者と建設者（実践者）にとって異なる意味を持つ。傍観者は「X社がバイオテクノロジーに進出」という見出しに引き寄せられ、薬が安価になり、人々が長寿を迎えると錯覚しがちだ。建設者はさらに1つの問いを投げかけるべきだ：この企業は「アイデアの問題」を解決しようとしているのか、それとも「証明の問題」を解決しようとしているのか？ AIは前者を加速しているが、後者は依然として時間・患者・資金に依存している。

もちろん、アレックスの主張は予言ではなく判断である。初の長寿関連製品が10年以内に登場するかどうか、AIが検証コストを削減できるかどうかは、いずれも未確定だ。しかし、彼が提示する優先順位付けは有用だ：もし1つのカテゴリーにのみ賭けられるなら、彼はまず証明可能なものを選ぶ——つまり加齢の遅延・予防であり、その5年後に置換・リプログラミングが本格化するだろう。

アイデアはますます安価になる。しかし証明は安価にならない。