三菱商事、NTTなど5社は2025年2月17日、製薬・創薬研究データを安全に分析するためのGPU計算力リモート提供に関する共同実証実験を開始した。
本実験は、AI創薬の実現に向けたインフラ整備とセキュリティ対策の課題解決を目指し、日本の産業競争力強化に貢献することが期待される。

AI創薬の推進とデータセキュリティの確保

近年、製薬・創薬業界ではAIを活用した新薬の研究・開発プロセスが注目されている。
AI創薬の実現には高い計算リソースが不可欠だが、インフラ整備コストや研究データのセキュリティ対策が課題として存在する。

今回の実証実験では、研究開発拠点とデータセンター間をNTTのIOWN（※） APN技術を用いた高速低遅延回線で接続し、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングリソースに対して大量のデータを迅速に転送する。

また、モルゲンロットの仮想化技術を用いることで、限られたユーザーのみがアクセスできるプライベートクラウド環境を構築し、研究データが公衆網に保存されることなく安全に分析できるようになる見込みだ。

技術詳細と期待される成果

実証実験では、計算処理に影響を及ぼす遅延やフレームロスが発生しないことを確認し、AIプロセス特有の多様なワークロードに適合するかを検証する。さらに、コンフィデンシャルコンピューティングの実行可能性も評価する。
これらの検証を通じて、AI分析基盤の実現性や創出価値、耐量子レベルのセキュリティの実現性が確認されることが期待される。

この実証実験の成果が示されれば、製薬・創薬分野におけるAI活用がさらに拡大するだろう。
現在、AI創薬は海外勢がリードしているが、国内企業が高性能な計算リソースを低コストで活用できる環境が整えば、新薬開発のスピードが向上し、グローバル市場におけるプレゼンスが高まると考えられる。

また、この技術が製薬業界にとどまらず、他産業へ応用される可能性もある。
たとえば、材料開発や気候シミュレーションなど、膨大な計算リソースを必要とする分野で同様の仕組みが導入されれば、研究開発の効率化が進むだろう。

ただし、普及にはクリアすべき課題も残されている。
特に、計算リソースの持続的な提供体制の確立や、利用コストの最適化が求められる。また、データセキュリティに関する業界標準の策定や、国際的なルールとの整合性も考慮する必要がある。

総じて、本実証実験は日本の産業競争力を高める可能性を秘めているが、技術的・経済的な課題をどのように克服するかが今後の鍵となるだろう。

※IOWN (Innovative Optical and Wireless Network): NTTが提唱する、光技術を活用した革新的なネットワーク構想。高速・大容量通信、低遅延、低消費電力などの特徴を持つ。

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