Google With New AIとOpenAI Takesを整理

何が起きたか

# OpenAIが創薬向けAIモデル「Mercury」を開発、Googleと競合へ OpenAIが創薬分野に特化した新しいAIモデルを開発中であることが分かった。 プロジェクトのコードネームは「Mercury」。

サム・アルトマンCEO率いる同社が、ビジネス用途により実用的な技術を提供しようと動いている証しだ。 この動きは、検索大手Googleが既に創薬AI分野で先行していることへの対抗とみられる。

Googleは2021年、創薬ベンチャーIsomorphic Labsを設立し、AlphaFoldというタンパク質構造予測AIで実績を築いてきた。 OpenAIがこの領域に参入することで、両社の競争が激化しそうだ。

ビジネス向け実用性への執念 Mercuryプロジェクトが示しているのは、OpenAIの「焦り」だ。これまで同社は<a href="https://www.amazon.co.jp/s?k=ChatGPT+Google+With+New+AIとOpenAI+Takesを整理&tag=None" rel="nofollow noopener sponsored" target="_blank" class="affiliate-link" data-platform="amazon">ChatGPT</a>で消費者市場を席巻したが、企業向けの実用的なソリューションではまだ十分な収益化に至っていない（月額20ドルの<a href="https://www.amazon.co.jp/s?k=ChatGPT+Plus+Google+With+New+AIとOpenAI+Takesを整理&tag=None" rel="nofollow noopener sponsored" target="_blank" class="affiliate-link" data-platform="amazon">ChatGPT Plus</a>は個人ユーザーが中心だろう）。 創薬は時間もコストもかかる。新薬1つの開発に平均10年、費用は数千億円とも言われる。ここにAIを持ち込めば、候補化合物の絞り込みや副作用の予測など、開発期間を大幅に短縮できる可能性がある。製薬企業にとっては喉から手が出るほど欲しい技術だ。

Googleが築いた先行優位 正直なところ、創薬AIでいえばGoogleが一枚上手だ。同社のAlphaFoldは2020年、タンパク質の立体構造予測で人類を数十年先行させたと言われる成果を上げている。2024年にはAlphaFold 3をリリースし、タンパク質とDNA、薬物候補との相互作用まで予測できるようになった。 一方のOpenAIは、GPTシリーズで自然言語処理では圧倒的な強さを見せている。しかし、言語モデルと創薬は勝手が違う。分子構造や化学反応の予測には、言語モデルとは異なるアプローチが必要だ。Mercuryがどのような技術的アプローチを取るのか、現時点では詳細が不明だ。

なぜ今、創薬なのか ここが面白いのだが、大手テック企業がこぞって創薬に注力しているのには理由がある。 まず市場規模だ。製薬市場は世界で年間約150兆円。その中で創薬支援AI市場は2030年までに約4兆円に達すると予測されている。GoogleやOpenAIのようなAI企業にとって、ここは「稼げる場所」なのだ。 それに、ヘルスケア分野は社会貢献性が高い。ChatGPTのハルシネーション（もっともらしい嘘）問題で批判を浴びることがあるOpenAIにとって、創薬という「明確な正解がある」領域は、信頼回復にもつながるかもしれない。

日本の製薬業界への影響 日本読者にとって気になるのは、国内製薬企業への影響だろう。武田薬品工業、アステラス製薬、第一三共などの日本企業も創薬AIの導入を進めている。 OpenAIがMercuryを製品化すれば、これら日本企業も新たな選択肢を得ることになる。現在はGoogleのAlphaFoldや、NVIDIAのBioNeMo、スタートアップ企業のサービスなどが主な選択肢だ。競争が増えれば、技術の進歩も価格の適正化も進むはずだ。 ただし、日本での提供時期や価格は現時点では不明。Mercuryがまだ開発段階であることを考えれば、製品化の発表までには時間がかかる可能性が高い。

今後の焦点 Mercuryの技術的詳細がいつ公開されるかが最大の焦点だ。OpenAIはこれまで、GPT-4などの言語モデルでは技術詳細を論文として公開していない。創薬AIについては、科学コミュニティでの検証が不可欠なだけに、どの程度情報を開示するか注目される。 もう一つは、どのようなパートナーシップを組むかだ。GoogleはIsomorphic Labsとノバルティス、イーライリリーなどの大手製薬企業と提携している。OpenAIも同様に、製薬企業との協業を進める必要があるだろう。 サム・アルトマンが「ビジネスにより有用な技術を」と焦る理由は明確だ。ChatGPTの利用者数は頭打ちになりつつあり、投資家は収益化を求めている。Mercuryがその答えになるか——それとも、Googleの壁は厚いか。いずれにせよ、創薬AIという地味だが重要な領域で、もう一つの巨人が動き出した。

背景

AI分野では新機能の発表そのものよりも、どの業務に使えるのか、既存のワークフローにどう組み込めるのかが評価を左右する。今回の発表も、性能だけでなく実運用での使い勝手まで見ておく必要がある。

重要なポイント

読者にとっての論点は、機能の新しさよりも導入判断に値する差があるかどうかだ。企業や開発者にとっては、既存ツールとの競合や置き換え余地まで含めて見ていく必要がある。

今後の焦点

続報では、提供条件、料金体系、既存モデルとの差、実際の利用例がどこまで示されるかを確認したい。