多様なモダリティに対応する生成AI基盤―世界的なビジネス展開が加速
2025年、生成AI分野では多様なモダリティ（テキスト、画像、音声、動画など）が統合された先進的なAI基盤が世界中で急速に拡大している。とりわけ医薬・生物学分野では、従来のデータ駆動型創薬やバイオインフォマティクスに加え、生成AIプラットフォーム自体が研究・開発プロセスを変革する基盤技術として注目されている。
生物学・創薬領域での多モダリティAI基盤の台頭
最新の市場予測によれば、生物学におけるジェネレーティブAI市場は2024～2029年の間に年平均29.3％で成長し、市場規模は3億8,640万米ドル拡大する見込みだ。この背景には、医薬品の生産性向上・コスト削減ニーズ、AI技術と計算インフラの急進展、高品質なバイオデータの爆発的増加がある。
特筆すべきは、生物学的基盤モデルや大規模言語モデルの台頭である。例えば、従来は個別に解析されてきたDNA配列データ、細胞画像、化学構造モデルなどの多様な情報源を一元的に統合・生成できるAI基盤が、エンドツーエンドで創薬やバイオ研究を支える流れが加速している。
世界的なビジネス展開
このAI基盤の普及により、主要ベンダーは北米、欧州、アジアを中心に戦略的なパートナーシップと技術共有を推進し、グローバル市場のセグメント化と専門領域の深化が進む。特に創薬の分野では、バイオテック企業とAIスタートアップの協業による共同研究や、大手製薬メーカーが自社AI基盤をクラウドサービス化する事例が増加している。
ビジネスモデルの変化としては、ライセンス提供のみならず、
– データ連携型のAIプラットフォームサービス
– バイオ研究者・医療機関向けのAPI提供
– 結果保証型のバリューシェアリングモデル
など、よりリスクと価値を分担する動きが顕著になった。
多様なモダリティ対応―技術的進化
先進企業は、最新GPUやクラウド分散技術を活用し、画像（顕微鏡写真、医用画像）、音声（患者問診、研究発表）、動画（オペ記録、バイオ実験のライブ解析）、テキスト（研究論文、遺伝子情報）といった多種多様な情報を同時処理するマルチモーダルAIモデルを構築。これにより以下のような応用が急拡大した。
– 新規化合物・ペプチド配列の自動設計
– 病理画像解析による早期診断支援
– 医薬品適応症候群の自動抽出
– ラボの実験記録動画からプロトコル抽出・最適化
従来の単一モダリティAIと比較し、一層複雑かつ現場志向の課題解決が実現可能となった。
成長要因と今後展望
今後、生成AI基盤の成長を牽引する要素は、
– 研究現場全体へのAI統合プラットフォームの進展
– 多言語・多文化への対応強化
– 規制・ガバナンスシステムの高度化
– ハイパーオートメーションと自律的エージェントAIの普及
など、多面的な発展が期待される。
特に市場が求めるのは、単なる技術提供にとどまらず、現場課題との接続と価値創出であり、AI分野のリーディング企業は、専門分野に合わせたチューニングや、高度なデータプライバシー対応、国際基準準拠のエンタープライズ適用を進めている。
まとめ
このように多様なモダリティに対応する生成AI基盤は、研究開発・医療・産業の垣根を越えてグローバルに拡大する巨大市場となった。AIはもはや「ツール」ではなく基盤インフラとして世界中の事業活動・社会活動に不可欠な地位を築きつつあり、ビジネスモデルもよりオープンかつ協調型へと進化している。日本企業も、技術力・データ資源を活用しグローバル展開の加速が強く求められている中、次世代AI基盤の主導権を握るための競争が熾烈化している。
