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創薬パイプラインでのAI活用
AI-Driven Drug Discovery Pipeline
2030年（予測）: 4/5 専門家並み
0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。
専門家と比べて
分子設計・標的予測の初期段階は専門家の作業量を大きく削減する（Isomorphic LabsのISM8969が2026年1月にFDAクリアされ治験入り）が、2026年時点でAI創薬発の承認薬はまだ存在せず、AIはPhase2/3の生物学的不確実性そのものは短縮できていない。
できること
分子設計・標的予測の高速化（AlphaFold3ベースのIsoDDE）、Recursionの細胞画像・オミクスAIによる年間1億分子超のスクリーニング、REC-4881など一部化合物での臨床データ（家族性大腸腺腫症で75%が病変縮小）。
まだできないこと
臨床試験のPhase2/3を短縮すること、薬効・安全性という生物学的不確実性そのものを解消すること、2026年時点でAI創薬由来の承認薬を生み出すこと。ASCO2026の分析では117のAI創薬資産中Phase1完了は51.3%、Phase2完了はわずか6.8%。
なぜそうなのか
AIが加速できるのは分子設計・標的探索という『川上』工程のみで、臨床試験の律速要因（患者の生物学的多様性、長期安全性データの蓄積時間）はAIでは短縮できない。
これからの予測の根拠
治験の律速要因は生物学的時間軸に依存するため、2028年時点でも承認薬の大量創出には至らないが、Phase1データが蓄積することで設計品質の実証が進み専門家並み（レベル4）の分子設計能力が確立すると見込む。
いま使える主な道具
Isomorphic Labs (AlphaFold3 / IsoDDE)、Recursion OS、Insilico Medicine INS018_055
根拠
- Isomorphic Labs Launches Human Trials for AI-Designed Cancer Drugs 2026-04
ISM8969が2026年1月にFDAクリア、AI設計薬として初のヒト治験段階へ - AI-Discovered Drugs in Clinical Trials 2026: Full Pipeline 2026-06
ASCO2026分析：117のAI創薬資産中Phase1完了51.3%、Phase2完了はわずか6.8%、承認薬はまだゼロ - AI Drug Discovery: What's Working, What's Failing in 2026 2026
AIはPhase2/3を短縮せず、根本的な生物学的有効性・安全性の壁は未解決と指摘
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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。