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ステルスからユニコーンへ:Chai Discovery、$1.3Bの評価額に到達しEli Lillyと主要な提携を確保

2026年の序盤数週間で、創薬分野における人工知能の情勢は劇的に変化しました。サンフランシスコ拠点のバイオテックスタートアップで、元OpenAI研究者のJoshua Meierが創業したChai Discoveryは、2つの決定的な発表で業界の注目を一気に集めました。1つは同社の評価額を$1.3Bとする$130 millionのシリーズB資金調達、もう1つは製薬大手Eli Lillyとの戦略的協業です。

この二重のマイルストーンは「生成生物学(generative biology)」セクターの重要な成熟点を示しています。もはや理論モデルの遊び場だけではなく、AI駆動の創薬は投資家や創業者が「導入フェーズ」と呼ぶ段階に入りつつあります。Chai Discoveryがシード段階のスタートアップから、2年足らずでユニコーンになり大手製薬と提携するまで急成長したことは、分子構造を予測するだけでなく、ゼロから設計できるプラットフォームに対する市場の飽くなき欲求を浮き彫りにしています。

The Series B: A New Unicorn in the Valley

Chai Discoveryへの最新の資金注入は、「生物学を工学として扱う(biology as engineering)」という同社の主張に対する一流投資家の信頼の証です。$130 millionのシリーズBラウンドは、ヘルスケアとテクノロジーの両分野で深いネットワークと潤沢な資金を持つ重鎮であるOak HC/FTGeneral Catalystが共同でリードしました。

このラウンドにはOpenAIThrive CapitalMenlo VenturesDimensionといった既存の支援者たちの継続的な参加も見られました。新規投資家としてEmerson CollectiveGlade Brookも加わり、同社の総資金調達額は約$230 millionに達しました。

この資金は単なる運転資金ではなく、Chaiの専有ファウンデーションモデル(foundation models)を実運用規模へと拡大するための加速資本です。評価額$1.3BはChai Discoveryを明確にユニコーンの領域に置くものであり、広範な市場調整の中でバイオテック分野ではますます選別される地位です。

主な投資ハイライト

Investor Category Participating Firms Strategic Implication
Lead Investors Oak HC/FT
General Catalyst
Chaiのプラットフォームの商業的実現可能性とヘルスケア統合の可能性を裏付ける。
Strategic Backers OpenAI
Thrive Capital
フロンティアAI研究と大規模言語モデルアーキテクチャにおける同社の深いルーツを強化する。
New Entrants Emerson Collective
Glade Brook
純粋なテックやバイオファンド以外の多様な資本配分者からの関心拡大を示す。

General CatalystのマネージングディレクターであるElena Vibochは、この投資を促した視点の変化を強調しました。「私たちは、生物学がプログラム可能になりつつあり、かつて経験的な“技”であったものが工学的な分野へと再配線されていると考えています」と彼女は述べました。「Chaiのチームはこの変革を先導しています。」

The Eli Lilly Collaboration: Moving to Deployment

評価額のニュースが見出しを飾る一方で、Eli Lillyとの戦略的パートナーシップはChaiの技術の運用面での検証を意味します。この合意は標準的なソフトウェアライセンス契約を超えるもので、Chaiの生成能力をLillyの内部ディスカバリーエンジンに直接統合することを目的とした多面的な協業です。

契約条件の下で、Lillyは複数の疾患ターゲットにわたる新規バイオ医薬品(biologics)治療薬の設計にChaiのAIプラットフォームを導入します。重要なのは、この提携が専用に設計されたAIモデルの作成を含む点です。ChaiはLillyの膨大で独自のデータセットのみを用いて、ファウンデーションモデルのカスタムバージョンを訓練します。この「プライベートインスタンス」アプローチにより、製薬大手は自身の歴史的データによるアドバンテージを活用しつつ、Chaiの最先端アーキテクチャを利用できます。

Why This Deal Matters

何年もの間、製薬会社はAIのパイロットプログラムを試験してきました。ChaiとLillyの契約は、実験段階から中核統合への移行を示しています。

  • カスタマイズ: 汎用モデルは強力ですが、特定の高品質な内部データ(ウェットラボの結果、失敗したアッセイ、独自構造)で微調整されたモデルは競争上の堀(モート)を提供します。
  • 検証: このパートナーシップは、ChaiのデザインがLillyの科学チームによって評価された厳格な評価フェーズに続くものです。前進の決定は、AIが単に有効な構造を生成しただけでなく、実行可能なドラッグ候補(drug candidates)を生み出したことを示しています。
  • バイオ医薬品への注力: これまでのAIブームで焦点となってきた小分子とは異なり、この協業は特に抗体などの複雑だが収益性の高いカテゴリであるバイオ医薬品(biologics)をターゲットにしています。

Chai DiscoveryのCEOであるJoshua Meierは、この協業がChaiの最先端モデル機能とLillyの技術を規模で展開する能力を組み合わせ、患者の生活に影響を与えると述べました。「コアモデルへのアクセスを提供するだけでなく、Lillyのデータでカスタムモデルを訓練することは、AI対応の初期創薬の境界を広げる機会を提供します」とMeierは語りました。

Unpacking the Tech: The Power of Chai-2

資金調達とパートナーシップの中心にあるのは、同社のフラッグシップファウンデーションモデル(foundation model)であるChai-2です。これらの発表のわずか数か月前にローンチされたChai-2は、分子設計のための「ゼロショット(zero-shot)」生成プラットフォームとして説明されています。

AI創薬の文脈で、「ゼロショット(zero-shot)」の能力は究極の目標です。これは、特定のターゲットに結合する抗体の例で訓練されていなくても、特定ターゲットに有効な抗体を設計できることを意味します。従来の手法では、既知のバインダーから始めて最適化することが多く、これは草稿の編集に似たプロセスです。Chai-2はむしろ創造的な作家のように、プロンプトから独創的な草稿を生成します。

Performance Metrics: Chai-2 vs. Industry Standards

Metric Traditional Computational Methods Chai-2 Platform
Design Approach Iterative screening and optimization of existing molecules. Zero-shot generative design (creation from scratch).
Hit Rates Often low single digits (<1-5%). Double-digit experimental hit rates.
Efficiency Gain Baseline. Claims a 100-fold improvement in success rates.
Timeline Months to years for lead identification. Compressed to weeks.
Capabilities Limited ability to predict complex folding without MSAs. High accuracy single-sequence prediction; drug-like property optimization.

同社はChai-2が二桁の実験的ヒット率を達成できると主張しています。これはもし異なるターゲットで一貫して得られる数値であれば、前臨床開発にかかるコストと時間を劇的に削減する可能性があります。さらに、同モデルは「デベロッパビリティ(developability)」特性を考慮しており、設計される分子が理論上強力であるだけでなく、安定性、溶解性、製造可能性も備えていることを保証します。

The Engineering of Biology

Chai Discoveryを動かす物語は、共同創業者たちの哲学に深く根ざしています。以前AbsciでChief AI Officerを務め、MetaやOpenAIで研究職に就いていたJoshua Meierは、生物学を「発見の科学」から「工学的な規律」へと変えるというビジョンを一貫して述べてきました。

従来の生物学では、発見はしばしば偶然性や職人的なプロセスに依存します。科学者は動作する化合物を見つけるために何百万もの化合物をスクリーニングします。工学的アプローチはこれを逆転させようとします:望ましい特性を指定し(ターゲットXに結合する、半減期Yを持つ、毒性がない)、その仕様に合う分子を計算で生成するのです。

「我々はバイオ医薬品業界の新時代の瀬戸際に立っています」とMeierはシリーズBに関して述べました。「数ヶ月前には五年かかるように見えた問題が、今や数週間で解決されつつあります。」

この「工学的マインドセット」はチーム構成にも反映されています。共同創業者のJack Dentは、開発者中心のインフラで知られるStripeでの経験を持ち寄っています。厳密なソフトウェアエンジニアリング原則と高度な生物学的モデリングの融合が、かつては生物学に偏りがちでファウンデーションモデルのアーキテクチャに弱かった初期の「AI for Bio」スタートアップとChaiを差別化する要因です。

Competitive Landscape and Future Outlook

Chai Discoveryはこの競争において唯一ではありません。セクターには、AlphaFold技術を活用するAlphabet子会社のIsomorphic LabsGenerate:BiomedicinesEvolutionaryScaleなど手強い競合他社がひしめいています。各社とも製薬R&Dのためのオペレーティングシステムになることを目指しています。

しかし、Chaiの急速な台頭は独自の差別化を示唆しています。設立から2年未満という早い段階でユニコーン評価とLillyとの看板的なパートナーシップを確保したことで、同社の技術は本番運用に耐えうる準備が整ったことを市場に示しました。

OpenAIが投資家として関与していることも戦略的に重要です。これはChaiが計算資源面やアーキテクチャに関する洞察を活用できる可能性を示唆しており、トランスフォーマーモデル(transformer models)や幾何学的深層学習(geometric deep learning)を用いた最先端の領域で同社を最前線に置き続けるかもしれません。

2026年が進むにつれ、業界はLillyとのパートナーシップからの成果を注意深く見守るでしょう。もしChaiのカスタムモデルが今後12〜18か月以内にLillyのパイプラインに臨床候補をもたらすことができれば、それは生成生物学(generative biology)という仮説に対する究極の証明となります。現時点では$230 millionの資金と世界最大級の製薬会社の一つを味方につけて、Chai DiscoveryはAI創薬の分野で最も華やかで手強い名前の一つとしての地位を確立しました。

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