Pharmaceutical Industry Accelerates AI Platform Investments with Major Partnerships

製薬業界は2026年を迎え、実験的なAIパイロットを超えて大規模なインフラ投資へと決定的な戦略転換を始めました。今月1月に相次いで発表された一連の注目すべきニュースでは、Eli Lilly、GSK、Pfizerといった業界大手が新興AIスタートアップと複数年にわたる提携を固めました。これらの協業はChai Discovery、Noetik、Boltzとのそれぞれの提携であり、薬物発見の大きな進化を示しています。焦点は、従来の確率的手法ではなく、生物学を「設計」することができるファウンデーションモデル（foundation models）へと移っています。

Eli Lilly Taps Chai Discovery for Biologics Design

Eli Lillyは、サンフランシスコ拠点のChai Discoveryと戦略的協業を開始し、新規バイオ医薬品の設計を加速させます。この提携はChaiの独自AIプラットフォーム、特に同社の主力モデルであるChai-2を活用します。Chai-2は、二桁台の実験的ヒット率を達成できる最初のゼロショット抗体設計プラットフォーム（zero-shot antibody design）として知られています。

契約の条件により、Chai DiscoveryはLillyの複数のターゲットにわたる創薬活動を支援するために同社の「フロンティア」AIプラットフォームを展開します。本契約の重要な要素は、Lillyの膨大な独自データセットだけで学習した専用のAIモデルの開発です。このカスタムモデルは、Chaiの生成機能をLillyの特定の発見ワークフローに合わせて最適化し、適格な候補化合物の同定にかかる時間を数か月から数週間へと効果的に短縮することを目的としています。

「Lillyとの協業は両社の強みを結集するものです」とChai DiscoveryのCEO、Josh Meierは述べました。彼はこの提携が単なるモデルアクセスを超え、「AI対応の早期創薬の境界を広げる」ことを目指していると強調しました。発表は、Chai Discoveryが2025年12月に実施したシリーズB資金調達の成功（評価額13億ドル）に続くもので、彼らの生成的分子設計スイートに対する市場の高い信頼を裏付けています。

GSK Bets $50 Million on Noetik’s Virtual Cell Models

空間生物学（spatial biology）の重要性が高まる中、GSKはAIネイティブバイオテックのNoetikと提携するために5,000万ドルの前払資金を約束しました。この5年間の契約は、特に非小細胞肺がん（NSCLC）と結腸直腸がん（CRC）に関する腫瘍学研究の革新に焦点を当てています。

この提携の中心はNoetikのOCTO-VC（Virtual Cell）ファウンデーションモデルです。標準的な生物学向け言語モデルとは異なり、OCTO-VCはおそらく腫瘍学分野で最大規模の空間トランスクリプトミクス（spatial transcriptomics）データセットを自己教師あり学習で学習した空間トランスクリプトミクスモデルです。OCTO-VCは、局所的な近傍文脈内での遺伝子発現、細胞状態、腫瘍-免疫相互作用を予測することで人間の腫瘍生物学をシミュレートします。

GSKのグローバルAI・機械学習責任者であるKim Bransonは、これらのモデルの統合ががん生物学の理解を大幅に深める可能性があると述べました。「Noetikが大規模に高品質な空間データを生成し、ファウンデーションモデル（foundation models）を学習させるアプローチは斬新です」とBransonは語りました。

この協業は、がん薬の「決定論的エンジニアリング（deterministic engineering）」への移行を表しています。患者の生物学を「ワールドモデル（world models）」でシミュレートすることで、GSKは業界の従来の「ショット・オン・ゴール（shots on goal）」アプローチから脱却することを目指しています。契約には5,000万ドルの前払金だけでなく、短期のマイルストーンや継続的なサブスクリプション料も含まれており、資産開発だけでなくインフラライセンスに焦点を当てたAIバイオテックの新しいビジネスモデルを裏付けるものです。

Pfizer and Boltz: Building the 「Linux」 of Drug Discovery

Pfizerはオープンソースの理念で知られる応用AI研究ラボBoltzとの戦略的協業を発表しました。この提携は、Boltz-2やBoltzGenを含む最先端のバイオ分子ファウンデーションモデルをPfizerの前臨床創薬プログラムに展開することを目的としています。

この協業はインフラに焦点を当てている点で特徴的です。BoltzはPfizerの広範な過去データを用いてオープンソースのファウンデーションモデルを精緻化し、構造予測、小分子の親和性推定、バイオロジクス設計のための高性能な専用モデルを作成します。重要な点として、Pfizerはこの取り組みで発見されたいかなる化合物についても完全な所有権を保持します。

業界アナリストはBoltzの戦略を「生物学のRed Hat」と表現し、オープンソースのコアを維持しながら企業向けの「オペレーティングシステム」を提供すると評しています。BoltzのCEO、Gabriele CorsoはPfizerの科学者たちが彼らのオープンソースツールの初期導入者の一人であったことを強調しました。「この提携は、精度、パフォーマンス、統合の面で我々のプラットフォームを新たなレベルへ引き上げる手助けになります」とCorsoは述べました。今回の契約はBoltzの2,800万ドルのシード資金調達と時期を同じくしており、インフラ優先のアプローチに対する投資家の強い支持を示しています。

Summary of Key January 2026 Partnerships

以下の表は、これら3件の主要な協業の重要な側面をまとめたものです。

The Shift to Deterministic Drug Discovery

これら3件の契約は、短期間に相次いで発表され、2026年のより広い傾向を示しています。つまり、製薬業界はAIを実験的に試す段階から中核的インフラとして統合する段階へと移行しています。焦点は単純な自動化から、膨大な生物学データセットで学習し生物学的相互作用を「理解」しシミュレートできるファウンデーションモデル（foundation models）の展開へと移っています。

確率的な探索（ヒットを期待して数百万の化合物をスクリーニングする手法）から、特定のターゲットプロファイルに合うように分子を設計する決定論的設計への移行は、臨床試験に伴う高い失敗率を劇的に削減する可能性があります。AIプラットフォームへの投資が2030年にかけて大幅に増加すると予想される中、年初のこれらの提携はシリコンと生物学の融合によって特徴づけられる年のペースを設定しています。