ChatGPT、Claude、それともGemini？大手製薬企業はいかにAI技術スタックを再構築しているか

はじめに

人工知能と製薬研究の関係は変わりつつある。

長年にわたり、AI駆動の医薬品開発で最も注目を集めてきた提携は、標的探索、タンパク質構造予測、分子生成、バーチャルスクリーニング、実験室の自動化に特化した専門企業とのものであった。製薬グループはまた、これらのプロジェクトを支えるインフラをクラウドサービス事業者、チップメーカー、データプラットフォームベンダーに大きく依存してきた。

今、第二のカテゴリーのベンダーがこの業界に深く入り込もうとしている。OpenAI、Anthropic、Googleは、もはや単なる汎用チャットボットやオフィスアシスタントの提供者とは見なされていない。それらのモデルは、科学研究、臨床開発、メディカルライティング、規制業務、コーディング、データ分析、生産調査、企業意思決定の領域に浸透しつつある。

したがって、製薬企業が直面する戦略的課題は、もはや「従業員はどのチャットボットを使うべきか？」だけではない。

真の問いは次の通りである。

どのようなモデル、データシステム、科学ツール、セキュリティ対策、人手によるレビュープロセスの組み合わせが、企業にとって信頼できるインテリジェンス層となり得るのか？

大手製薬企業の先端AI提携概観

Big Pharma Sharmaが2026年5月に発表した分析では、21の大手製薬企業と3つの先端AIエコシステム（OpenAI、Anthropic、Google Gemini）との間に確認された27の戦略的提携を追跡した。

このデータセットは、以下の概略的な分布を報告している。

これらのデータは市場のスナップショットとして機能するが、すべての製薬AIプロジェクトの公式統計ではない。非公開のパイロットプロジェクト、クラウド契約、内部モデルの展開、専門モデルの提携、未公開の実験はデータセットに含まれていない可能性がある。

これらの数字は、製薬業界が明確にOpenAI陣営、Claude陣営、Gemini陣営に分かれていることを意味するものでもない。

より重要なパターンはマルチモデル実験である。大手企業は、独自データ、検証ツール、企業権限、人手による監督を中心に幅広い技術スタックを構築しつつ、異なるタスクに対して異なるシステムをテストしている。

大手製薬企業が選ぶのはインフラであり、単なるチャット画面ではない

個人ユーザーにとって、先端モデルはライティング、検索、要約、ブレインストーミング、コーディングに利用できる。

製薬における展開には追加の要件がある。

モデルには以下が必要となる可能性がある。

• 企業管理環境で動作すること
• ロールベースの機密データアクセス権限を遵守すること
• 内部研究データベースと文書リポジトリを接続すること
• 検証済みの科学・統計ツールを使用すること
• 引用元と出典情報を保持すること
• レビュー可能な成果物を生成すること
• 監査要件に準拠するため行動を記録すること
• コンプライアンスワークフローをサポートすること
• 不確実または影響力の大きい判断を有資格者にエスカレーションすること

これにより、少なくとも3つの採用レベルが生まれる。

第一レベル：企業生産性の向上

このレベルでは、企業は多くの従業員にAIアシスタントを開放する。

典型的なユースケースは次の通り。

• 内部知識の検索
• 長文書の要約
• レポートの下書き
• コード生成
• プレゼンテーション作成
• ポリシー文書のレビュー
• 日常的な知識作業の支援

モデルナはこのパターンの先駆者である。同社は2023年からOpenAIと提携し、まず内部アシスタントmChatを構築し、その後ChatGPT Enterpriseを数千人の部門横断的な従業員に展開した。

ブリストル・マイヤーズ スクイブは2026年に同様の広範な戦略を採用し、Claudeを研究、臨床開発、製造、商業、企業部門に展開し、3万人以上の従業員をカバーし、数千の内部データソースに接続することを発表した。

第二レベル：特定ワークフローへのAI組み込み

このレベルでは、汎用アシスタントの領域を超える。

モデルは明確なプロセスに統合される。例えば以下の通り。

• 治験報告書の作成
• 規制文書の生成
• プロトコル設計の支援
• 試験データの分析
• 患者登録プロセス
• バイオインフォマティクス
• 生産逸脱調査
• 医学・科学ライティング

この段階では、AIシステムは単にライティング効率を高めるツールではなく、プロセスそのものの構成要素となる。

効果的な展開には、承認されたテンプレート、信頼できる情報源の検索、構造化された出力、バージョン管理、品質チェック、専門家レビューが必要である。

第三レベル：研究開発全周期をカバーするインテリジェントプラットフォーム

このレベルは、複数のツールと情報源を調整するエージェントプラットフォームである。

エージェントは以下の操作を実行できる。

1. 研究またはビジネス目標の解析
2. 目標のサブタスクへの分解
3. 内部・外部エビデンスの検索
4. データベース、研究ソフトウェア、または企業サービスの呼び出し
5. 分析計算の実行
6. 成果物の生成
7. 結果の品質チェック
8. 人手によるレビューへの提出

メルクとGoogle Cloudとの長年にわたる提携は、この方向性を示している。この数十億ドル規模の協力関係は、Gemini Enterpriseを通じて研究、製造、商業運営、企業部門にエージェントプラットフォームを展開することを目的としている。

このレベルでは、競争の焦点は従業員のブラウザタブにどのブランドロゴが表示されるかではなく、どのプラットフォームが企業の次世代科学・運営ワークフローを調整できるかにある。

なぜClaudeが提携において先行しているのか

Anthropicは、大手製薬企業Sharmaのデータセットにおいて、パートナーの中で最大のシェアを占めている。

この初期の位置づけは、Claudeのエンタープライズおよびライフサイエンス戦略と合致している。

製薬チームは通常、以下の処理が可能なモデルを必要とする。

• 長大な臨床文書および規制文書
• 構造化された科学ライティング
• コードおよびデータ分析ワークフロー
• 詳細な操作指示
• 情報源へのリンク付きエビデンス
• エンタープライズセキュリティ制御
• 再現可能で監査可能なプロセス

これらのニーズは、AnthropicのClaudeのポジショニングと高度に合致する。

Claude for Life Sciences

Anthropicは2025年にClaude for Life Sciencesを発表し、科学プラットフォームや情報源向けの統合とコネクタを追加した。

このエコシステムが発表したサービスは以下の通り。

• Benchling
• PubMed
• BioRender
• 10x Genomics
• Synapse.org
• Wiley Scholar Gateway
• ClinicalTrials.gov
• Medidata

目標は、毎回のタスクで手動でテキストをコピーし始めることを要求するのではなく、Claudeを科学者が既に使っているツールに近づけることである。

Anthropicは2026年にClaude for Scienceを発表し、このアプローチを拡張した。これは、研究ツール、計算リソース、監査可能な成果物を統合した科学ワークプラットフォームである。

ブリストル・マイヤーズ スクイブ：Claudeを共有インテリジェンス層として

ブリストル・マイヤーズ スクイブは2026年5月にAnthropicとの戦略的合意を発表した。

同社は、Claude Enterpriseがグローバルな事業運営に展開されることを明らかにした。その対象は以下の通り。

• 研究
• 臨床開発
• 製造
• 商業部門
• 企業部門

ブリストル・マイヤーズ スクイブはClaudeを、単一目的のアプリケーションではなく、共有インテリジェンスプラットフォームと表現した。目標は、従業員とエージェントを内部データに接続しつつ、異なるワークフロー間で共通の対話層を創り出すことである。

このような契約は、Anthropicのパートナー数が多い理由を説明する一助となる。その製品は、モデルAPIとして販売されるだけでなく、安全なエンタープライズ環境、コーディングツール、エージェントフレームワーク、知識インターフェースとして提供されるのである。

NovoScribeが規制文書におけるAIの価値を示す

ノボ ノルディスクのNovoScribeは、規制文書ワークフローにおけるClaudeの最も明確な使用例の一つである。

このシステムは以下を組み合わせている。

• Claudeモデル
• Claude Code
• 検索拡張生成（RAG）
• 専門家承認済みテキスト
• ケース固有の変数
• Amazon Bedrock
• MongoDB Atlas
• 人手によるレビュー

Anthropicによれば、以前は10週間以上を要した治験関連文書が、このプラットフォームを通じて約10分で生成できるようになったという。

この数字は企業が報告した事例の結果であり、すべての臨床文書に対する保証ではない。それでも、このワークフローは、なぜ大規模言語モデルが規制文書作成において魅力的であるかを示している。

治験報告書および関連文書は、通常以下の特徴を持つ。

• 長大
• 高度に構造化
• 繰り返しの多いフォーマット
• ソースデータへの依存
• 統一された用語の使用
• 広範なレビューの対象
• 結論をエビデンスに遡る必要性

モデルは、情報抽出、初稿生成、フォーマット、一貫性チェックを支援できる。しかし、科学的判断、規制上の責任、承認、最終的な責任は、依然として有資格の専門家が担う。

これは重要な違いである。製薬分野におけるClaudeの初期の成功は、それが新薬の発明において優れていることを必ずしも証明するものではない。それは、Anthropicが

価値を迅速に測定できる企業業務プロセス（コーディング、文書生成、知識検索、構造化分析）を特定しました。

OpenAI、汎用エンタープライズAIからライフサイエンスモデルへ拡大

OpenAIの製薬業界への参入経路はやや異なります。

その初期の強みは以下に由来します。

• 従業員がChatGPTに広く精通していること。
• エンタープライズレベルの展開。
• 大規模な開発者エコシステム。
• カスタマイズされたGPTアプリケーション。
• APIベースの内部ツール。
• 汎用的なコーディングと推論能力。

Moderna：全社的なAI導入

Modernaは2023年にOpenAIとの協業を開始しました。

同社は当初、mChatという社内チャットボットを開発。その後、複数の業務機能にわたってChatGPT Enterpriseの利用を促進し、従業員が反復的なタスク向けに専用GPTを構築することを奨励しました。

これはボトムアップ型の生産性向上モデルです。研究開発、法務、製造、営業、管理部門の従業員が頻繁に使用されるシナリオを特定し、それに基づいて社内アシスタントを作成します。

その利点は幅広い試行が可能な点にあります。リスクは、統一されたガバナンス、評価基準、データ管理なしに各部門がツールを構築すると、断片化が生じる可能性があることです。

サノフィ、Formation Bio、OpenAI

サノフィは2024年、医薬品研究開発向けAIソフトウェアを共同開発するため、OpenAIおよびFormation Bioとの協業を発表しました。

この提携では以下が統合されました。

• サノフィの独占データと製薬に関する専門知識。
• OpenAIのモデルとAI機能。
• Formation Bioのエンジニアリング技術と医薬品開発プラットフォーム。

これらの企業は後に、臨床試験の患者募集を支援するツール「Muse」を発表しました。

これは、汎用的な従業員支援から明確な医薬品開発ワークフローへの移行を示しています。

GPT-Rosalind：専用ライフサイエンス製品ライン

OpenAIは2026年、ライフサイエンス研究向けに特化して構築されたモデルシリーズ GPT-Rosalind を発表しました。

このシステムは以下の領域での推論を目的としています。

• 生物学。
• 医薬品発見。
• タンパク質工学。
• 化学。
• ゲノミクス。
• 科学的エビデンス。
• 研究ツール。
• 実験ワークフロー。

OpenAIはまた、文献分析、次世代シーケンシング、単一細胞解析、分子構造レビューなどのワークフロー向けのライフサイエンスプラグインとサイエンティフィックビューアーも開発しました。

GPT-Rosalindは戦略的な転換を示しています。

OpenAIはもはや製薬会社に汎用的なエンタープライズアシスタントを提供するだけではありません。ライフサイエンス研究向けに、独立したモデルシリーズ、評価フレームワーク、ツール層、およびアクセス管理プログラムを構築しています。

同社自身のLifeSciBenchの結果も、慎重な姿勢が依然として必要であることを示しています。GPT-Rosalindは評価対象モデル群の中でトップの成績でしたが、タスク全体の達成率は完全には程遠く、特に成果物に高い精度が要求され、動作に制約のある作業ではその傾向が顕著でした。

ドメインモデルは性能を向上させますが、専門家による検証の必要性を代替するものではありません。

科学的推論から自動化実験へ

OpenAIのライフサイエンス戦略には、モデルを実験プラットフォームに接続し、自動化された実験の設計と実行を可能にする取り組みも含まれています。

実験システム。

原文では、Ginkgo BioworksやRetro Biosciencesに関連するプロジェクトが特に言及されています。

重要な方向性は孤立した結果そのものではなく、クローズドループの構築試行です。

1. モデルが過去の実験的証拠をレビューする。
2. 新たな設計や最適化案を提案する。
3. ラボの自動化が実験を実行する。
4. 実験結果を収集する。
5. モデルが結果を分析する。
6. 次の実験を提案する。
7. 科学者がプロセスと結論をレビューする。

このクローズドループが信頼できるものになれば、AIの役割は科学情報の要約を超え、反復的な実験設計に参画できるようになります。

これは文書生成よりもはるかに高い基準です。システムは、ノイズの多いデータ、不完全な生物学的知識、失敗した実験、装置の制約、安全上の制約に対処する必要があります。

したがって、科学的進歩の主張は、モデルのベンチマークやプレスリリースではなく、再現可能な実験と実際の研究開発成果によって評価されるべきです。

Geminiの取引数は少ないが、インフラ基盤は広範

大手製薬会社Sharmaのデータセットにおいて、Google Geminiはわずか2つの提携にしか登場しません。

この数字は、ライフサイエンス分野におけるGoogleの全体的な展開を示していません。

Googleのソリューションには以下が含まれます。

• Geminiモデル。
• Google Cloud。
• Gemini Enterprise。
• データインフラストラクチャ。
• エンタープライズ検索。
• Workspace。
• Vertex AI。
• TPU計算。
• エージェント開発ツール。
• Google DeepMindの科学研究。
• AlphaFoldおよび関連する生物学モデル。

Geminiを採用する製薬会社は、単一のモデルではなく、統合されたクラウドおよびデータアーキテクチャを購入している可能性があります。

メルクとGoogle Cloud

メルク社は2026年4月、Google Cloudとの複数年にわたるパートナーシップ（総額最大10億ドル）を発表しました。

この提携は、Gemini EnterpriseとGoogle Cloud技術を以下に適用することを目的としています。

• 研究開発。
• 製造。
• 営業業務。
• 患者との関わり。
• 企業機能。

Google Cloudのエンジニアがメルクのチームと連携して展開を進めることが見込まれています。

これは大規模なインフラレベルの契約であり、こうした契約は提携数の統計を誤解させる可能性があります。Googleが公に発表する取引は少ないかもしれませんが、広範な戦略的コミットメントを獲得している可能性があります。

AlphaFoldとGoogleの科学エコシステム

Googleはまた、Google DeepMindの科学的信頼性から恩恵を受けています。

AlphaFoldはタンパク質構造予測の現実を変え、重要な研究リソースとなっています。Google DeepMindとIsomorphic Labsは、生物学および医薬品設計システムへの取り組みを継続しています。

製薬アーキテクチャにおいて、Geminiは自然言語処理とタスクオーケストレーションの層として機能し、専門的な科学モデルが構造、化学、または生物学の予測を実行します。

したがって、Googleの長期的な強みは、以下を統合することから生まれる可能性があります。

• 汎用推論能力。
• クラウドインフラストラクチャ。
• エンタープライズデータ。
• 科学モデル。
• エージェント管理。
• 大規模計算。

業界は3つの固定的な陣営に分かれていない

追跡データセットにおいて、少なくとも6社の製薬企業がOpenAIとAnthropicの両方と提携しています。

これは最も重要な発見の一つです。

大手製薬会社が、能力、価格、レイテンシ、製品設計、規制が依然として急速に変化している中で、すべての重要なワークフローを単一のモデルベンダーに委ねる可能性は低いです。

マルチモデルアーキテクチャにより、企業はツールをタスクに適合させることができます。

例えば：

• Claudeは、長文書、構造化された文章作成、コーディング、規制対象ワークフローに使用可能。
• OpenAIは、幅広いナレッジワーク、ドメイン研究、ツールベースの科学的推論、実験システムに使用可能。
• Geminiは、Google Cloudデータ、エンタープライズエージェント、専門的なDeepMind技術と組み合わせて使用可能。
• 小規模またはオープンソースのモデルは、低コストまたはプライベートデプロイメントのワークロードを処理可能。
• 専門的な科学モデルは、化学、ゲノミクス、画像処理、統計タスクを実行可能。

これは、すべての企業がすべてのベンダーを使用することを意味するわけではありません。

永続的な資産はモデルブランドそのものではない可能性が高いことを意味します。

永続的な資産は、以下を制御する内部プラットフォームです。

• データアクセス権限。
• モデルルーティング。
• ツール権限。
• 認証。
• 評価。
• ログ記録。
• コスト。
• 出典追跡。
• 人間による承認。
• 規制上の説明責任。

実用的なマルチモデル製薬アーキテクチャ

成熟した製薬AIプラットフォームは、複数の層を含む可能性があります。

| ガバナンス層 | 権限制御、監査ログ、保持・承認 |
| 人間の専門家 | 証拠レビュー、意思決定、説明責任の保持 |

このアーキテクチャはベンダーロックインも低減します。

モデルの品質が低下したり、コストが上昇したり、可用性が変化した場合、オーケストレーション層はワークロードの一部を他に振り向けることができます。ただし、企業が標準化されたインターフェースと評価メカニズムを確立していることが条件です。

なぜ協業の大半が研究・探索段階に集中しているのか

追跡分析レポートによると、協業の約82%が研究または探索段階に関連しています。

この集中は、現在の大規模言語モデルの強みを反映しています。

研究および臨床開発には、モデルが処理可能な大量の情報が含まれています：

• 科学文献
• 実験記録
• プロトコル
• 臨床試験文書
• 統計出力
• メディカルライティング
• ゲノムデータ
• バイオインフォマティクスコード
• 標的エビデンス
• 社内ナレッジベース

初期研究において、モデルは以下を支援できます：

• 文献レビュー
• エビデンス統合
• コード生成
• オミクス解析
• 仮説生成
• 実験計画
• 技術文書作成

臨床開発においては、以下をサポートします：

• プロトコル準備
• 試験

実現可能性

• 被験者募集
• 研究報告書作成
• 申請資料準備
• データ解釈
• メディカルライティング

これらのタスクは情報集約的であり、通常、意思決定が患者や製品に影響を及ぼす前に専門家によるレビューが可能です。

製造とCMCの導入が遅い理由

製造および化学・製造・管理（CMC）分野では、公開されている最先端モデルの導入事例はほとんどありません。

その理由は潜在的な価値の欠如ではありません。

考えられるユースケースには以下が含まれます：

• バッチ記録レビュー
• 逸脱調査
• プロセス知識検索
• 品質文書作成
• 根本原因分析
• サプライチェーン計画
• 保守サポート
• トレーニングと標準作業手順書

違いはリスクにあります。

誤った研究仮説は後続の実験で覆せる可能性がありますが、誤った製造指示は製品品質、供給、コンプライアンス、または患者の安全に影響を与える可能性があります。

製造環境はまた、以下に依存しています：

• リアルタイムの機器データ
• 検証済みソフトウェア
• 品質管理システム
• 変更管理
• 電子記録
• 厳格な権限
• 文書化された手順

この環境では、AIシステムにはより強力な検証、より狭い行動範囲、そしてより厳格な人間による監督が必要です。

これが、製造分野がまず文書検索や逸脱分析などの制御されたユースケースから始め、その後自律的なプロセス制御へと段階的に拡大する理由を説明しています。

GSKのJulesOS：内製戦略

GSKは公開協業モデルと重要な対照をなしています。

同社はJulesOSを開発しました。これは、エージェントと専用モデルのコミュニティにアクセス可能な、社内のエージェントベースオペレーティングシステムです。

GSKはこのプラットフォームを、以下を統合したものと説明しています：

• 専用AI・機械学習モデル
• コード生成ツール
• データ分析ツール
• 社内科学知識
• エージェントワークフロー
• 研究者向けの統一体験

このアプローチにより、GSKはオーケストレーション、データアクセス、検証、ユーザーインターフェースをより強力に制御できます。

同時に、社内実験結果、オミクス情報、臨床エビデンス、標的知識を含む独自のデータセットから、より大きな価値を引き出す可能性があります。

社内プラットフォームとはいえ、すべてのコンポーネントをゼロから構築することを意味するわけではありません。

GSKは依然として、外部のクラウドインフラ、オープンソースソフトウェア、サードパーティモデル、専門ツールを使用する可能性があります。違いは、企業が統合層を掌握し、これらのコンポーネントが従業員にどのように開放されるかを決定する点にあります。

内製か外部協業か？

両方の戦略に利点があります。

多くの企業は両方の組み合わせを採用するでしょう。

彼らは社内プラットフォームを構築しつつ、同時に——

基盤となるClaude、GPT-Rosalind、Gemini、オープンソースモデル、専門科学システムを使用します。

現在最も成熟した価値は知識作業の圧縮

現在、医薬品分野でLLMを導入することで得られる最も測定可能な価値は、知識作業からもたらされています。

例：

• 文書準備を数週間から数分または数日に短縮
• レビューサイクルの短縮
• 規制・臨床コンテンツの作成
• コード開発の加速
• 社内科学知識の検索
• 構造化分析の生成
• データ解釈のサポート
• 再利用可能なワークフローエージェントの作成

これらのメリットは比較的早く観察できます。

しかし、特定の最先端モデルが以下のことを実証するのははるかに困難です：

• より優れた創薬標的を特定した
• より安全な分子を生成した
• 臨床成功率を向上させた
• 後期フェーズの失敗リスクを低減した
• 患者の長期的予後を改善した

創薬には数年を要します。最終結果は、生物学、実験の質、毒物学、製造、患者の個体差、試験デザイン、臨床オペレーション、規制審査に依存します。

モデルは物理的な検証を回避できません。

これは、文書作成やコーディングの生産性が重要でないという意味ではありません。より迅速な知識作業は、開発プロセス全体のサイクルを短縮できます。つまり、業界はワークフロー効率と科学的成功を区別すべきということです。

汎用モデルは依然として専門データとツールに依存

最先端モデルは言語、推論、計画において強力かもしれませんが、特定の医薬問題を解決するために必要な完全なデータが欠けている可能性があります。

長期保有の医薬品アセット、過去の臨床プロジェクト、独自の実験結果、開発中止となった化合物、内部の意思決定記録は、公開学習データに含まれていない可能性があります。

したがって、現実的なライフサイエンスAIアーキテクチャは、以下を組み合わせる必要があります：

• タスク理解と調整のための最先端モデル
• 信頼できる事実を提供するキュレーションデータベース
• 企業固有のエビデンスを提供する内部データ
• ドメイン予測のための科学モデル
• 計算・解析のための検証済みソフトウェア
• 実験テストのためのラボシステム
• 解釈と説明責任を担う人間の専門家

承認されたツールを介してモデルを専門データベースに接続することは、ある最先端モデルから別のモデルに切り替えることよりも価値があるかもしれません。

データとツールのインターフェースの品質は、モデルの推論能力と同様に最終結果を左右する可能性があります。

AI協業は医薬業界の競争基準を引き上げている

新たな協業環境は、製薬企業に本来困難な能力の向上を迫っています。

1. 内部データを使用可能な知識へ変換

ほとんどの大手製薬企業は、膨大なデータを保有しています。

課題は、このデータが以下の可能性があることです：

• 異なるシステムに保存されている
• 一貫性のない用語で記述されている
• 異なる権限で保護されている
• データソース情報が欠落している
• 検索が困難
• あるワークフロー用に構築され、別のワークフローには適さない

組織が明確な標準とアクセス制御メカニズムを確立していなければ、モデルは情報を確実に使用できません。

1. モデルを実際のワークフローに組み込む

エンタープライズチャットボットを購入するのは比較的簡単です。

AIを

臨床報告、規制申請、ファーマコビジランスプロセス、品質システム、ラボワークフローに組み込むには、プロセスの再設計が必要です。

チームは以下を決定する必要があります：

• どのステップを自動化できるか？
• どの出力が推奨事項か？
• どのアクションに承認が必要か？
• どのエビデンスを保持すべきか？
• エラーはどのように修正するか？
• 最終的な決定権は誰にあるか？
• モデルが変更された場合どうなるか？

1. 科学的評価の構築

公開ベンチマークは、モデルが企業の創薬ワークフローにとって安全で有用かという問いに答えられません。

製薬評価では、実際の社内タスクを使用し、以下を測定すべきです：

• 正確性
• 情報欠落
• 根拠のない主張
• 引用の質
• 再現性
• ツール使用の正確さ
• 不完全データに対するロバスト性
• 専門家による受容性
• レビュー後の時間節約
• モデル更新後のパフォーマンス

印象的なドラフトを生成するが、より多くのレビュー作業を生み出すAIシステムは、実際の価値がほとんどない可能性があります。

未来はモデル・データ・ツール・実験プラットフォーム

Claude、OpenAI、Geminiはそれぞれ異なる経路で製薬分野に参入しています。

Anthropic

Anthropicは以下を重視：

• エンタープライズセキュリティ
• 長文書ワークフロー
• コーディング
• 科学コネクタ
• 規制文書
• 監査可能な科学ワークスペース
• 共有インテリジェンス層

OpenAI

OpenAIは以下を組み合わせ：

• 広範なChatGPT導入

企業生産性。

• 大規模な開発者エコシステム
• GPT-Rosalind
• 科学プラグイン
• エージェント型コーディング
• ツールベースの研究
• 実験自動化

Google

Googleは以下を統合している：

• Gemini
• Gemini Enterprise
• Google Cloud
• エンタープライズデータ基盤
• エージェントプラットフォーム
• TPUコンピューティング
• AlphaFold
• Google DeepMindの科学モデル

すべての製薬ワークフローにおいて単一の勝者が決まるわけではない。

より現実的な未来は、複数のモデルが共存し、タスクに応じて振り分けられるプラットフォームである。

あるモデルは文献をレビューし、別のモデルはコードを生成する。専用モデルは分子特性を予測し、エンタープライズエージェントはデータベース、ソフトウェア、承認プロセスを調整する。ラボプラットフォームが結果をテストするかもしれない。

このアーキテクチャでは、モデルは単なる一層に過ぎない。

価値は信頼性の高いサイクルを完結させることにある：

1. 科学またはビジネス上の問題を理解する
2. 信頼できるエビデンスを検索する
3. 適切な検証済みツールを使用する
4. レビュー可能なアウトプットを生成する
5. 実験または運用チェックを実行する
6. 結果を取得する
7. 専門家の承認を得る
8. 次のワークフローを改善する

よくある質問

製薬会社はClaude、ChatGPT、Geminiのどれを選んでいるのか？

多くの企業が複数を使用している。2026年5月の提携分析によると、大手製薬会社少なくとも6社がOpenAIおよびAnthropicの両方と提携しており、マルチモデル戦略がすでに一般的であることが示されている。

Claudeに多くの製薬提携がある理由は？

Claudeは長文書、構造化ライティング、コーディング、エンタープライズセキュリティ、引用、科学統合に重点を置いている。これらの機能は、臨床文書作成、社内研究、コーディング、文書レビューなどの規制対象知識ワークフローに適している。

GPT-Rosalindとは何か？

GPT-Rosalindは、OpenAIのライフサイエンス向けモデルシリーズであり、生物学、化学、創薬、ゲノミクス、エビデンス、科学ツールの推論に特化している。このモデルは、制御された研究プレビューとエンタープライズアクセス構造を通じて展開される。

Google Geminiは製薬分野でどのように活用されているか？

GoogleはGeminiを、より大規模なクラウドおよびエージェントインフラの一部として位置づけている。Merckは2026年にGoogle Cloudとの提携を発表し、Gemini Enterpriseを研究開発、製造、商業、エンタープライズワークフローに活用する計画である。

GSK JulesOSとは何か？

JulesOSはグラクソ・スミスクラインが独自に開発したエージェントオペレーティングシステムである。統一環境を通じて、専門モデル、コーディングツール、データ分析システム、企業ナレッジベースを研究者が利用できるように統合している。

AIは臨床および規制文書を作成できるか？

AIはソースデータ抽出、初稿作成、フォーマット統一、一貫性チェック、構造化文書生成を支援できる。しかし、最終的な科学的判断、コンプライアンスレビュー、承認、責任は資格を持つ専門家が担わなければならない。

AIは創薬の成功率を向上させているか？

臨床成功率の向上よりも、研究開発の効率化を裏付けるエビデンスの方が現時点では多い。標的の質、候補化合物の選定、安全性、試験結果への実際の影響を評価するには、さらに長期的な検証が必要である。

製薬会社が複数のモデルを採用する理由は？

モデルごとに性能、コスト、応答速度、ツールエコシステム、導入方法に違いがある。マルチモデルプラットフォームは、単一ベンダーへの依存を低減するとともに、異なるタスクを最適なシステムに振り分けることを可能にする。

関連ツール

• Claude for Life Sciences：Anthropicが提供する、科学データ、文献、研究プラットフォームと統合されたライフサイエンスソリューション。
• Claude Science：ツール、計算、監査可能な研究成果に対応した科学AIワークベンチ。
• GPT-Rosalind：OpenAIがライフサイエンス研究および科学ワークフロー向けに開発したモデルシリーズ。
• Gemini Enterprise：Google Cloudのエンタープライズ向けエージェントプラットフォーム。データ接続、アプリケーション統合、ガバナンス、マルチステップワークフローをサポート。
• AlphaFold：Google DeepMindのタンパク質構造予測システムおよび科学研究プラットフォーム。
• GSK JulesOS：グラクソ・スミスクライン社内で科学エージェントおよび専門AIツール向けに開発されたオペレーティングシステム。

関連リンク

• 大手製薬企業の提携分析レポート：27件の提携と21社の市場概要を網羅した一次データソース。
• ブリストル・マイヤーズ スクイブとAnthropicの提携契約：ブリストル・マイヤーズ スクイブによる、全社的なClaude Enterprise導入に関する公式発表。
• ノボ ノルディスクNovoScribeの事例

Anthropicによる、規制対象文書プロセスおよび生産性向上に関するレポート。

• ModernaとOpenAI：OpenAIによる、ChatGPT Enterprise導入および内部GPTのModernaにおける活用事例。
• サノフィ、Formation Bio、OpenAI：サノフィによる、AI創薬提携に関する公式発表。
• GPT-Rosalindの紹介：OpenAIによる、ライフサイエンス向けモデルシリーズの公式紹介。
• MerckとGoogle Cloudの提携：Merckによる、Gemini EnterpriseおよびGoogle Cloud契約に関する公式発表。

まとめ

大手製薬会社はChatGPT、Claude、Geminiを単なるチャットツールとしてではなく、内部データ、科学ツール、規制プロセス、エージェントシステムと連携するエンタープライズAIインフラの構成要素として評価している。

現時点では、Anthropicが公開提携データセットで最大のシェアを占め、OpenAIは汎用エンタープライズアプリケーションから専門的なライフサイエンスモデルへと拡大している。Googleは、より広範なクラウドサービス、データ、科学モデル、エージェントプラットフォームを通じて競争している。一方、GSKのJulesOSは、大手製薬会社が自社でオーケストレーション層を制御する選択肢を持っていることを示している。

近期の最も顕著な成果は、文書処理、コード作成、知識検索、データ分析の迅速化にあります。最先端モデルが医薬品の品質や臨床成功率を向上させるという主張については、長期的な実験と臨床的証拠による検証が依然として必要です。

決定的な優位性は、特定のモデルブランドを選ぶことではなく、信頼性が高く監査可能なクローズドシステムを構築することにあります。そのシステムは、モデル、独自データ、検証済みツール、実験、そして説明責任のある人間の意思決定を緊密に結びつけるものです。