AI企業のOwkinは、生物学的大規模推論モデルOwkinZeroを強化するため、NVIDIAとの協業を発表した。この協業では、NemotronファミリーのオープンモデルやNVIDIA NeMoフレームワークを含むNVIDIAのAIコンピューティングエコシステムを活用し、Owkinの生物学的推論能力のパフォーマンス、スケーラビリティ、ガードレール、堅牢性を向上させる。
これはOwkinにとってNVIDIAとの初の協業であり、生物学的人工超知能BASIの達成に必要なエージェント型インフラ構築における重要なマイルストーンとなる。新しいOwkinZeroモデルは強化学習用のオープンライブラリNVIDIA NeMo RLを活用し、バイオ医薬品向けの相互運用可能なエージェント型インフラOwkin Kを通じて利用可能になる。Owkinの共同創設者兼CEOのトーマス・クロゼル医学博士は、この協業が生物学のためのインテリジェントなインフラ開発における重要なステップだと述べた。
【編集部解説】
今回の協業が注目に値する理由は、AIによる創薬開発が新たなフェーズに入ろうとしていることを示している点にあります。これまでの創薬AIは主に化合物のスクリーニングや分子設計といった特定のタスクに特化していました。しかしOwkinが目指す「生物学的人工超知能（BASI）」は、生物学の複雑性全体を理解し、推論できるAIシステムという、より野心的な目標を掲げています。
OwkinZeroという生物学的推論モデルの特徴は、単なる大規模言語モデルではなく、800以上の病院から10年間にわたって収集された実際の患者データで訓練されている点です。画像、遺伝子情報、臨床データなどのマルチモーダルデータを統合的に扱える能力は、実験室データのみに依存する他のアプローチとは一線を画します。
NVIDIAのNeMo RLという強化学習フレームワークの活用により、モデルは単に既存のパターンを学習するだけでなく、試行錯誤を通じて生物学的推論能力を向上させることができます。これは創薬プロセスにおける仮説検証や実験計画の最適化に大きく寄与する可能性があります。
エージェント型AIという概念も重要です。Owkin Kというプラットフォームを通じて提供されるこれらのAIエージェントは、研究者の指示に従いながら自律的に複雑なタスクを実行できます。例えば、特定の疾患メカニズムの解明や、バイオマーカーの特定、患者サブグループの識別といった作業を自動化できる可能性があります。
一方で、患者データを用いたAI開発には慎重な倫理的配慮が必要です。データのプライバシー保護、バイアスの管理、AIによる診断や治療提案の妥当性検証など、クリアすべき課題は少なくありません。また、「超知能」という表現が示唆する自律性の高いAIシステムには、医療現場での責任の所在や規制のあり方について新たな議論を呼ぶでしょう。
長期的には、このようなAI駆動の創薬インフラが、希少疾患や難治性疾患の治療法開発を加速させる可能性があります。従来は採算性の問題から研究が進まなかった領域でも、AIによる効率化が突破口となるかもしれません。
【用語解説】
BASI（Biological Artificial Super Intelligence／生物学的人工超知能）
生物学の複雑性全体を理解し、推論できる高度なAIシステムのこと。特定のタスクに特化した従来の創薬AIとは異なり、生物学的プロセス全般にわたって自律的に思考・判断できる能力を持つことを目指している。
エージェント型AI
ユーザーの指示に基づいて自律的にタスクを実行できるAIシステム。単なる質問応答ではなく、目標達成のために複数のステップを計画し、実行し、結果を評価しながら行動する。
マルチモーダルデータ
画像、テキスト、数値など、異なる形式のデータを統合的に扱うこと。医療分野では、病理画像、遺伝子情報、臨床記録などを組み合わせて解析する。
強化学習
AIが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する機械学習の手法。報酬を最大化するように行動を改善していく。
NeMo RL
NVIDIAが提供する強化学習用のオープンソースライブラリ。大規模言語モデルのカスタマイズとパフォーマンス向上を支援する。
【参考リンク】
Owkin 公式サイト（外部）
生物学の複雑性解決を使命とするAI企業。800以上の病院から患者データを収集し創薬AI技術を開発
NVIDIA NeMo（外部）
大規模言語モデルの開発・カスタマイズフレームワーク。強化学習やファインチューニングが可能
NVIDIA Nemotron（外部）
NVIDIAのオープン生成AIモデルファミリー。企業の独自AIアプリケーション構築基盤
【参考記事】
Owkin Advances Frontier Model Development for Biological Artificial Super Intelligence, Accelerated by NVIDIA（外部）
Owkin公式サイトによる発表。OwkinとNVIDIAの協業内容、OwkinZeroモデルの詳細を説明
Owkin Brings Biology Super Intelligence Closer to Reality with New AI Infrastructure for Biological Breakthroughs（外部）
JPMヘルスケアカンファレンス2026での発表。800病院のデータ規模や3億ドル調達を記載
Owkin Partners With NVIDIA to Scale Biological Reasoning Models for Drug Development（外部）
BioPharmaTrendによる分析。Owkinの詳細な資金調達履歴とPathology Explorerの技術解説
Owkin’s Specialized Biological AI Agent Pathology Explorer Launches with Anthropic’s Claude for Healthcare and Life Sciences（外部）
Owkin公式サイトによる別発表。AnthropicのClaudeとのMCP統合とPathology Explorerの機能を紹介
【編集部後記】
AIが生物学全体を理解し推論する「生物学的超知能」という概念は、私たちが想像する創薬の未来をどこまで変えるのでしょうか。800以上の病院から集められた実際の患者データで訓練されたAIが、研究者と協働しながら新しい治療法を見出していく世界は、すでに始まっているのかもしれません。
一方で、医療判断における人間とAIの役割分担や、患者データの活用と個人のプライバシー保護のバランスなど、技術的な進歩と同時に考えるべき課題も浮かび上がります。みなさんは、AIが医療や創薬にどこまで関わることを期待し、あるいは懸念されますか。innovaTopia編集部も、この問いに向き合い続けていきたいと思います。
