オノ・ファーマシューティカルズ、薬剤発見全般にエージェントAIを導入

オノ・ファーマシューティカルズは、最も初期段階の研究を担当する科学者たちの前にAIエージェントを配置することになりました。2026年7月28日に発表された提携によると、大阪の製薬会社は、サウスサンフランシスコの応用AI研究所Phyloが開発したエージェント型研究プラットフォーム「Biomni Lab」を、薬剤発見組織全体に導入する予定です。

発表によると、このプラットフォームは、発見科学者の計算機上での1日の全範囲を吸収することを目的としています。プログラムの実験履歴を統合し、内部データセットを分析し、次の実験を設計し、その背後にある計算生物学を実行するというものです。Phyloによると、オノの独自の発見専門知識と歴史データが環境に取り込まれることになります。これが、この取り組みをソフトウェアライセンスと区別する要因です。オノは、東京証券取引所に上場している4528であり、1717年に設立され、がん、免疫学および炎症、神経学などの分野で活動しています。また、がん治療薬「オプディーボ（nivolumab）」で知られています。

ビオムニがテストされたもの

製品の下にあるエージェントは、ほとんどの企業AI導入よりも多くの公開されたエビデンスを持っています。ビオムニはスタンフォード大学でのオープンソースプロジェクトとして始まり、2026年に「Autonomous biomedical research with an artificial intelligence agent」としてサイエンス誌に掲載されました。その設計は珍しいものです。1つのエージェントが25の生物医学ドメインにわたる数千の論文からツール、データベース、プロトコルを抽出し、環境を構築します。もう1つのエージェントがその環境の上で計画し、質問に必要な情報を取得し、コードを実行する代わりに固定されたワークフローに従います。

論文では、エージェントが、因果遺伝子優先度付け、薬剤再利用、希少疾患診断、マイクロバイオーム分析、分子クローニングなど、タスク固有の調整なしに汎用化することが報告されています。プロテイン安定性最適化やウェットラボ機器のオーケストレーションを扱ったケーススタディもあります。これは、計算機上の発見を支配しているシングルパーパスモデルよりも広い範囲であり、ウェットラボ向けの共同研究者システムに近いものです。この分野は、GoogleのCo-Scientist以来、収束してきました。

ベンチマークスコアが示すもの

オノが実際に購入するものについての最も役立つ情報は、Phylo自身の評価作業から得られます。2026年6月30日、同社はDrugDiscoveryBenchをScale Labsと共同で公開しました。実際の生物医学データベースに対してコードを書くエージェントによって解決される、ターゲット識別、特許マイニング、構造ー活性分析など、82のタスクが用意されています。各タスクには、検証可能な答えと専門家によるルーブリックが付与されています。

フロンティアモデルは、集団的に密集し、印象に欠けます。Phyloによると、GPT-5.5は51.6%、Gemini 3.5 Flashは50.0%、Opus 4.8は47.2%でした。モデルはタスクファミリーごとに異なります。ランキングの下にある2つの発見が、製薬会社の展開において重要です。

• モデルを固定し、エージェントアーキテクチャのみを変更すると、GPT-5.5は40.6%から51.6%に、GLM 5.2は24.4%から37.8%に上昇しました。
• 人間が書いたプレイブックが与えられると、少なくとも1つのモデルは82タスクのうち76を通過しました。

Phyloは、間にある失敗モードについて明確です。長いワークフローでは、エージェントは静かに制約を失い、自信を持った誤った答えを返します。1つのタスクでは、黒色腫瘍についての質問に、乳腺がんの遺伝子で答えました。これが、機関の知識が埋めるギャップであり、オノの合意が生まれた所以です。合意は、生のモデル能力ではなく、会社の歴史データの周りに構築されています。

オノの発見戦略における位置付け

オノはこれを数年前から準備してきました。同社の研究組織によると、AIを使用して発見シードの探索を加速し、新しい化合物への時間を短縮するという戦略があります。また、意図的に外部型の薬剤発見モデルを運用しています。2026年3月には、Congruence Therapeuticsとの計算機上の発見に関する提携を神経学および免疫学分野に拡大しました。

「私たちは、AIが薬剤発見の重要な機能になることを信じています」と、オノの取締役兼研究担当上級副社長の勝俣誠士さんは述べました。さらに、「オノの研究者たちは、評価中にビオムニラボをすぐに取り入れた」とも述べています。

Phyloにとって、この契約は、6か月足らずで集められた顧客リストを拡大するものです。同社は、2026年2月3日に$13.5 millionのシードラウンドをAndreessen HorowitzとMenlo VenturesのAnthology Fundの共同リードで募集し、ビオムニラボの研究プレビューを開始しました。以来、Ginkgo Bioworks (DNA )との導入作業や、Mount Sinaiの研究者とのエージェント型臨床試験エミュレーションに関する研究を発表しています。また、大手製薬会社がエージェントインフラストラクチャーを購入するのではなく、自社で構築するのではなく、購入する市場に参入しています。AstraZeneca (AZN )は、Owkinとの提携を拡大し、エージェントを開発決定に導入しました。

ビオムニラボは現在利用可能であり、オノが取り組む具体的な作業は、エージェントが従う手順に変換することです。Phylo自身のベンチマークによると、これがエージェントを、半分のタスクからほぼすべてのタスクに引き上げるステップです。