巨額の賭け：製薬業界のAI活用競争の最前線
インディアナポリス — インディアナポリスにある、静かで目立たない建物の中で、数千個もの高性能コンピューターチップが一斉に稼働している。これらは、イーライリリー社が「製薬企業がこれまで保有した中で史上最も強力なコンピューターになる」と主張するものを構成している。これは単なる見栄えの良い技術プロジェクトではない。医薬品の未来に向けた莫大な賭けであり、その成否は計り知れないほど大きい。
イーライリリー社がNVIDIA社との提携を2025年10月28日に発表した際、それは一般的な企業の楽観的な見通し、すなわち「創薬の加速、製造のスマート化、より良い成果」のように聞こえた。しかし、このプレスリリースの背後には、はるかに大きな意味が隠されている。リリー社は単に機械を購入しているわけではない。業界全体のAI革命のデジタル基盤を構築しようとしているのだ。そして、この動きが進むにつれて、製薬業界の主要なプレーヤーと、それに追いつくのに苦労しているその他の企業との間に、格差が広がりつつある。
イーライリリー社の最高情報デジタル責任者であるディオゴ・ラウ氏は、「我々は、この分野で他の誰も試みない規模でこれを実行している」と語った。このメッセージは、自慢半分、警告半分であった。
彼の言葉には一理ある。
隠されたAI軍拡競争
イーライリリー社が導入予定のシステムは、公式にはBlackwell B300チップを搭載したNVIDIA DGX SuperPODと呼ばれているが、これが製薬業界初のAIスーパーコンピューターではない。リカージョン・ファーマシューティカルズ社はすでにBioHive-2を運用しており、アムジェン社はアイスランドのdeCODE Genetics社と類似のシステムを使用している。ノボ ノルディスク社はデンマークにGefion AIファクトリーを保有し、ロシュ社とジェネンテック社も生物製剤工学の分野でNVIDIA社と深く結びついている。
しかし、リリー社の今回の動きは、その規模において際立っている。他社が創薬や生産の合理化といった特定の課題に取り組む一方、リリー社はAIをあらゆる業務に組み込んでいるのだ。分子設計や臨床試験から、デジタル製造、社内意思決定に至るまで、同社のあらゆる業務がアルゴリズムを通じて再構築されつつある。
その全ての中核を成すのがTuneLabである。これは10億ドル規模のAIプラットフォームで、外部のバイオテクノロジー企業がリリー社の機械学習モデルと150年分の独自データにアクセスすることを可能にする。しかも、そのデータがリリー社の安全な壁の外に出ることはない。創薬版のAmazon Web Services（AWS）のようなものだと考えると良いだろう。リリー社は、いわば「大家」であり「通行料徴収者」となる。
イーライリリー社の最高AI責任者であるトーマス・フックス氏は、「AIはもはや単なるツールではなく、同僚である」と語った。コンピューターを表現する言葉としては大胆だが、AIが同社の科学的な未来をいかに深く形作るかについて、会社がどれほど強く信じているかをよく表している。
この「狂気」の裏にある計算
新薬1つの開発には通常10億ドルから26億ドルかかり、最大で15年を要する上に、候補の10分の9は臨床試験で失敗に終わる。しかし、大ヒット中のGLP-1受容体作動薬「マンジャロ」で勢いに乗るリリー社は、ここに絶好の機会を見出している。もしAIが開発期間をたとえ20〜30パーセント短縮できるだけでも、同社は数十億ドル規模の薬剤を数年早く市場に投入できることになる。これは小さな優位性ではなく、まさに革命と言えるだろう。
製造面では、さらに魅力的な展望が広がる。リリー社の社内予測によれば、「デジタルツイン」（生産ラインの仮想コピー）を使用することで、生物製剤の収量をわずか1〜2パーセント向上させることができるという。これはわずかな増加に聞こえるかもしれないが、既存製品から年間数億ドルもの追加利益を生み出す可能性を秘めている。そして臨床試験とは異なり、これらの利益は迅速に現れ、規制上の問題も伴わない。
投資家向け資料からは、このような最先端技術としては異例の精度が伺える。リリー社の経営陣は、GPU使用率、創薬サイクルタイム、バッチ不良、そしてAIによって設計された化合物がヒトでの臨床試験に入る前に、どれだけ有効性目標を達成しているかといった、冷徹で厳格な指標を追跡している。
ある投資家向けメモは、「優位性はチップにあるのではない。データからモデル、研究室、工場、市場へと続く、一連のループ全体をコントロールすることにある」と簡潔に述べている。
勝者と敗者
すでにAIチップ市場を席巻しているNVIDIA社にとって、製薬業界は「夢のような顧客」だ。裕福で長期的な関係を築け、膨大な量のプライベートデータを保有しているからだ。リリー社との今回の契約自体がNVIDIA社の収益を大きく左右することはないかもしれないが、他社がこぞって模倣しようとする強力な前例となるだろう。
NVIDIA社にとって本当の収益源は、ハードウェアを取り巻くエコシステムにある。具体的には、生物学的モデリング用のBioNeMo、デジタルツイン用のOmniverse、そしてチップの上に構築されるクラウドベースのAIサービスだ。ある分析では、「ヘルスケアはもはや単なる事例研究ではなく、本格的な市場垂直分野（マーケットバーティカル）である」と述べられている。
しかし、小規模なバイオテクノロジー企業は、より複雑な現実に直面している。TuneLabは、彼らがこれまで保有することを夢にも思わなかった計算能力へのアクセスを提供するが、それは同時に彼らをリリー社のエコシステムに縛り付けることにもなる。ある投資家向けメモは、「計算コストが小規模なプレーヤーを依存関係に追いやっている」と警告し、「それは権力を集中させるが、ゼロから構築できない企業にとっては道を開くものでもある」と述べている。
一方、リリー社の環境への取り組み（2030年までのカーボンニュートラル達成、100%再生可能エネルギーの使用、液冷システム）は、ESG（環境・社会・ガバナンス）を重視する投資家には好評だ。しかし、真実は変わらない。それらのBlackwell GPUは電力消費の激しい「猛獣」である。効率が改善されたとしても、1000個以上を稼働させれば10〜20メガワットもの電力を消費する可能性がある。
問題が発生したら
あらゆる誇大宣伝にもかかわらず、AIはまだ完全に承認された医薬品を市場に送り出していない。これまでのところ、その成功は初期段階の試験と有望な実験結果にとどまっており、患者の手に渡る治療薬はまだない。アナリストは、AIによって設計された薬剤が第I相試験で高い成功率（従来の方法では40〜65%に対し、約80〜90%）を示すことを指摘しているが、そのサンプルサイズはまだ小さい。いくつかの注目すべき失敗があれば、投資家の熱意は簡単に冷めてしまうだろう。
「ブラックボックス」アルゴリズムは、新たな生物学的知見を見落とし、研究者を袋小路に追いやる可能性がある。AIによって構築されたバイオマーカーも、実際の患者で試験された際に期待外れに終わるかもしれない。規制当局はAIによる支援に慎重ながらも前向きな姿勢を示しているが、大規模な導入の圧力の下で、これらのシステムがどのように機能するかは誰にもわからない。
次に、サーバー室の「象」、すなわち利用率の問題が浮上する。スーパーコンピューターは購入に莫大な費用がかかる上、運用にはさらに費用がかかる。もしリリー社がこれらのGPUを稼働させ続けなければ、アイドル状態の機械は高価な文鎮と化すだろう。投資家はすでに「どの部門が優先されるのか？」「生産性はどのように測定するのか？」「AIパイプラインの性能が期待を下回ったらどうなるのか？」といった厳しい質問を投げかけている。
ある投資家は簡潔にこう述べている。「使われていないGPUは素晴らしい見出しにはなるが、ひどいリターンしかもたらさない。」
全体像
華やかな企業スローガンの陰で、リリー社のAIへの賭けは、より大きな真実を露呈している。製薬の未来は、科学的洞察だけでなく、計算能力と独自データへのアクセスにかかっているだろう。これは新たな種類の軍拡競争であり、誰もがその参加資格を得られるわけではない。
もしリリー社がこれを成功させれば、その報酬は計り知れないものになるだろう。個別化医療は、より迅速に、より安価に、より精密になる可能性がある。かつて経済的に実現不可能だった希少疾患の治療法が、ついに患者に届くようになるかもしれない。そして、よりスマートな製造が全面的にコストを削減する可能性を秘めている。
しかし、この実験が失敗すれば、数十億ドルがシリコンとソフトウェアの中に消え去り、従来のR&Dは資金不足に陥り、小規模な競合他社はさらに後れを取ることになるだろう。
このシステムは2026年1月に稼働を開始する。その結果は2030年頃まで明らかにならないだろう。その時までに、これが製薬業界の「アポロ計画」（ムーンショット）だったのか、それとも強力に見えるが何も変えなかった高価な要塞「マジノ線」だったのかが判明するだろう。
一つ確かなことがある。競争はすでに始まっており、その参加費用は非常に高く、ゴールラインにたどり着けるのはほんの一握りのプレーヤーだけだろう。
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