この記事のポイント
- 米Iambic Therapeuticsや中国の剤泰科技など、国内外でAI創薬企業の上場が相次いでいます。
- 世界のAI創薬市場は2035年に460億ドルを超え、年平均成長率（CAGR）は33%を上回る見通しです。
- 業界の評価軸は技術的な期待感から「臨床データ」の実証へと移行しています。
- AIによる開発効率化が進む一方、完全AI設計の新薬上市には依然としてデータ連携などの課題が存在します。
資本市場への参入が加速するAI創薬企業
現地時間10月14日、米国のAI（人工知能）創薬企業であるIambic Therapeuticsが米国IPO（新規公開株式）の売出価格を決定しました。発行価格は1株当たり16ドル、約938万株を発行し、1.5億ドルを調達します。今年2月には、NVIDIAが出資するGenerate Biomedicinesがナスダックへ上場を果たしました。AI創薬企業が相次いで資本市場に登場したことで、加熱するAI創薬業界はさらなる活況を見せています。
中国国内のAI創薬企業も資本市場への進出を加速させています。今年5月には、AIナノデリバリーの革新に注力する剤泰科技（北京）股份有限公司が香港取引所に上場しました。また、2025年12月にはAI創薬企業の英矽智能が香港取引所に上場しました。
中国電子商務専門家服務センター副主任の郭濤氏は、『証券日報』の取材に対し、「AIが真に臨床の成功率を改善できるのかという命題は、公開市場と臨床データの双方から検証を受ける段階に入っています。業界の発展は技術の語り（ナラティブ）の時代から、臨床データを中核の評価基準とする段階へと移行しました。これにより、検証可能な研究開発結果を提供できる主体に向けて、資本、計算能力、医薬リソースの集中が加速しています」と述べています。
産業連携と新薬開発の進展、臨床結果重視へ
AI創薬は近年急速な発展を遂げています。中信建投証券の調査レポートによると、世界のAI創薬市場規模は2025年に約24.9億ドルとなり、2035年には460億ドルを突破し、年平均成長率（CAGR）は33%を超える見込みです。中国市場の成長スピードも世界と歩調を合わせており、最も確実性の高い拡大市場の一つになると見られています。
中国国内でもAI創薬は各分野で成果を上げており、産業提携や新薬開発の具現化が進んでいます。
9月28日、三生製薬は傘下子会社の浙江三生蔓迪薬業有限公司および万晟医薬が、杭州徳睿智薬科技有限公司との間で、同社が独自開発したAI設計の経口低分子GLP-1（グルカゴン様ペプチド-1）受容体作動薬「MDR-001」の商業化提携に合意したと発表しました。潜在的な取引総額は最大17.5億元に達します。
さらに、中国初のAI支援による革新薬も承認されました。今年7月、西湖大学、西湖実験室、西湖製薬が共同開発した新薬「塩酸伊司特韋片」が、国家薬品監督管理局（NMPA）から条件付きで販売承認を取得しました。これはAI支援研究開発によって承認を取得した中国初のオリジナル薬であり、成人の軽症・中等症の新型コロナウイルス感染症治療に用いられます。
巨豊投顧のシニア投資顧問である丁臻宇氏は、「AI技術は主に標的（ターゲット）の発見、分子設計、臨床最適化に活用されています。AIは開発上流の効率を大きく変革し、創薬ターゲットの発見段階では所要時間を70%から90%短縮できます」と指摘しています。また、中国はエンジニアリング実装、ウェット実験とドライ解析を統合した閉ループの効率、海外事業展開（BD）において海外企業を急速に追走しており、業界の競争重心は「アルゴリズムの比較」から「臨床実績の確認」へと移行していると分析しています。
バリューチェーンの高度化と商業化の課題
資本市場の動向だけでなく、AIによる創薬プロセス自体の変革が、産業の収益モデルを変化させています。
元紅杉資本中国基金（Sequoia Capital China）投資家の翟璐氏は、「AIは医薬品開発プロセスへの浸透を加速させており、初期の分子設計から実験室での検証プロセスへと広がりを見せています」と述べています。
さらに郭濤氏は、業界大手のAI創薬企業は単なるアルゴリズムの提供にとどまらず、自動化実験インフラの構築を積極的に進め、ウェット実験の閉ループ能力を補完し始めていると指摘します。従来の製薬会社も単体のツール購入から、AI研究開発プラットフォーム（中台）への投資や共同構築へと舵を切っています。このように収益化の拠点が下流の産業インフラへと広がり、より完全なバリューチェーンが形成されつつあります。
中信建投証券のレポートによれば、AIは創薬の基本ロジックを変革し、商業化のブレイクスルーを後押ししています。従来の製薬が直面していた高投資、長期の開発期間、低い成功率という課題に対し、AI技術は標的の同定からバーチャルスクリーニングまで包括的に浸透し、従来のハイスループット物理スクリーニングの限界を打破して開発効率と成功率を大幅に向上させました。現在、AI創薬の産業チェーンは、プラットフォームや共通技術基盤を中心に上流・中流・下流が深く連携するネットワーク型の支援体系へと進化し、多様なビジネスモデルが並行して進展しています。
郭濤氏によると、従来の商業化アプローチは主に、製薬会社向けのプラットフォーム利用・プロジェクトサービス、パイプラインの外部ライセンス供与（導出）、全工程を自社開発した新薬上市の3つに分類されます。これらはリスクと潜在的な収益が段階的に高まる構造となっており、現在は「パイプライン導出＋マイルストーン収入」が業界で最も一般的な収益化手法となっています。
ただし、現時点で完全にAIによって端から端まで設計された大型ブロックバスター薬は上市されておらず、AI創薬には依然として多くの課題が残されています。香港中文大学（深圳）高等金融研究院の客座教授である鄭磊氏は、「製薬企業やCRO（医薬品開発受託機関）ごとに実験の手法が異なり、データの統合が困難です。また、失敗した開発データの大半は非公開であるため、AIモデルが過大評価を引き起こしやすく、コンピューター上では完璧に見える分子であっても実験室で合成できなかったり、成薬性が極めて低かったりするケースが多く見られます」と課題を述べています。
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