シリコンバレーはAIが疾病を治癒すると約束するが、製薬企業が50社を実テストしたところ効果なし

2026年9月、AnthropicのCEOダリオ・アモデイはSNSに、AIが今後5〜10年以内にほとんどの人類の疾病を治癒することは「あるいは可能かもしれない」と投稿した。同時期、別のテック幹部はさらに大胆な予言を発表した。AIは7年以内に人類の疾病の90%を治癒するというものだ。これらの発言はテック業界で広く議論を呼んだが、製薬業界で臨床パイプラインを管理する幹部たちはまったく異なる答えを示した。

『ウォール・ストリート・ジャーナル』の2026年11月4日付報道によると、Vertex製薬のエグゼクティブ・チェアマン、ジェフ・ライデンは社内テストの詳細を明かした。同社は約50社のAI企業を招き、1万種の薬物化合物データセットを分析させた。結果、注目に値する成果を出したAI企業は一社もなかった。シリコンバレーがAIによる疾病克服が間近だと主張することへのライデンの評価は端的だった。「でたらめだ」。

報道時点において、AIが設計した薬物で米食品医薬品局（FDA）の市販承認を得たものは世界に一件も存在しない。

シリコンバレーは行動で賭け、製薬業界はデータで応える

テック企業の楽観は口先だけにとどまらない。Anthropicはすでに初期段階のバイオテク企業を2社静かに買収しており、OpenAIは2026年10月にAI創薬に特化したスタートアップを買収した。

アストラゼネカのCEO、パスカル・ソリオは「疾病は複雑であり、生物学も複雑だ。AIがガンを治癒するというのは、少し飛躍しすぎかもしれない」と述べた。リジェネロン製薬の社長兼最高科学責任者、ジョージ・ヤンコプロスはより具体的に、AIは実験室レベルでは助けになるが「奇跡的に何をすべきかを教えてくれるわけではない」と語った。

AIが現在得意とするのは高次元のパターンマッチングだ。標的同定、分子スクリーニング、化合物最適化など、入出力を構造化できるタスクがそれにあたる。しかし、一つの薬物がヒット化合物から市販承認まで至るには、人体生物学における無数の未知の「暗黒物質」領域を通過しなければならず、現行のAIモデルはその部分においてほぼ無力だ。

創薬の失敗がいかに複雑か――AIが知らない25%

マッキンゼーのシニアパートナー、アレックス・デイヴァーソンは具体的な定量的視点を提供した。中後期臨床段階に進んだ薬物のうち、約25%の失敗原因は「オフターゲット」の安全性問題であり、薬物が意図した標的に作用する一方で人体の他の部位にも予期せず作用し副作用を引き起こすというものだ。『ウォール・ストリート・ジャーナル』が引用した同氏の分析によれば、現行のAIモデルはこの種の「オフターゲット」効果を予測する能力が限られている。

創薬の失敗コストは数十億ドル規模に上り、失敗はコストが最も高い臨床段階に集中することが多い。AIが早期に「オフターゲット」リスクを警告できなければ、前段階のスクリーニングで節約した時間が後期臨床の損失で相殺されてしまう。これが製薬企業の幹部たちが、AIは現状では早期研究を加速するツールであって、開発サイクル全体を短縮するレバーではないと広く認識している理由でもある。

大きな資金は動いているが、賭け方の構造が異なる

製薬企業の慎重さは資金引き揚げとして現れているわけではない。アストラゼネカはAIバイオテク企業のInsitroと提携し、前払い4000万ドル、マイルストーン支払い最大14億6000万ドルという条件で肝臓・心臓疾患の新療法開発に取り組む。この提携の構造は製薬業界の真の論理を示している。将来の可能性に対するオプションを少額の前払いで確保するという姿勢であり、テック企業のように「疾病の治癒」を確実な道筋として扱う姿勢とは異なる。

テック企業はバイオテク企業を直接買収し、製薬企業はマイルストーン型契約で撤退の余地を残す。この二つの資本行動の背景には、創薬におけるAIの役割に対する異なる判断がある。前者はAIが研究開発のパラダイムを破壊すると賭け、後者はAIが既存プロセスの加速装置であって代替者ではないと考えている。

検証の窓：FDAによるAI設計薬の初承認が重要シグナル

最も直接的な検証ポイントはFDAの承認記録だ。今後2〜3年以内に、AIが主導して設計した（補助的最適化ではなく）分子化合物が第三相臨床試験を通過して市販承認を得た場合、それはシリコンバレーの楽観派の主張を実質的に裏付けるものとなる。もしこの空白が続けば、製薬企業幹部の技術的保守主義がより多くの支持を得ることになる。

第二のシグナルは、VertexなどとAI企業との提携更新状況だ。Vertexが50社のAI企業をテストした事例は、同社がAI技術に対してオープンな姿勢を持っていることを示しているが、評価基準はデモや論文ではなく実際の成果だ。次の提携群から再現性のあるポジティブな結果が出れば、幹部たちの公式コメントも速やかに変わるだろう。

第三の観察軸はOpenAIとAnthropicのバイオテク分野における具体的な進捗だ。両社が買収を完了した後、今後12〜24ヶ月以内に前臨床段階に達する薬物候補化合物を提示できるかどうかが、医薬品分野における両社の戦略的意図が実行可能かを測る初期テストとなる。

製薬幹部の反論はAIが業界にもたらす価値を否定するものではなく、時間軸とナラティブの範囲を修正しようとするものだ。標的スクリーニング、患者層別化、臨床試験設計といった個別のプロセスでは、AIはすでに働き方を変えつつある。しかし「あるプロセスを加速する」から「疾病を治癒する」までの間には、人類の生物学における未知の領域全体が横たわっている。