バーンスタイン：AI創薬プロジェクト約70件が臨床試験段階へ、真の答えを知るには3〜5年待つ必要がある

TechFlowより、潮向研究によると、バーンスタインの2026年8月26日付レポートは、AI創薬プロジェクト約70件が臨床パイプラインに入っているものの、大半はまだ早期段階であり、真の試練は今後3～5年に到来すると指摘。DeepMindおよびAnthropicのCEOらは近期「5～10年以内でほとんどの疾患を根治する」と主張しているが、バーンスタインはこの発言がAIの社会的価値を擁護する論拠に見えるとしており、実際の創薬開発に対する裏付けに欠けると分析している。標的探索から臨床試験、さらに医療システムの受け入れ能力に至るまで各層がボトルネックとなっており、生物学的事象は最終的にヒトにおいて検証される必要があるため、この進捗ペースをアルゴリズムで圧縮することは不可能だ。

バーンスタインは、創薬分野におけるAIの中核的な価値はプロセスの加速だけでなく意思決定の質を高める点にあると指摘する。成功率が20％向上することで創出されるR＆Dリターンは、同等水準の時間・コスト削減効果をはるかに凌駕する。もしAIが生物学的理解が未だ不十分な難治性疾患の克服に活用される場合、全体としての成功率が低くとも生み出す価値はむしろ大きくなる可能性がある。大手製薬企業のAI戦略には顕著な差異が見られる：エリリリーは外部連携が最も幅広く（25件）、ロシュは計算資源への投資が最大規模であり、アンジェニョンはデコード・ジェネティクスのデータによる参入障壁が最も深い。AIは現在、FDAの承認統計に対して明確な牽引役を果たしておらず、過去5年間の年平均新薬承認数48.5件という数字は、主に規制環境の近代化とバイオ医薬品の台頭を反映していると考えられる。AIはすでに分子設計、バーチャルスクリーニング、標的同定の分野で役割を果たしているが、「すべての病気を完治させる」ためには複数のボトルネックを跨ぐ必要があり、これはアルゴリズムのイテレーションだけで解決できる課題ではない。