「仮説→実験→検証」すべてをAIが回す。Lila Sciencesの研究最前線

2025年、科学における「創造」と「検証」の概念が、大きな転換点を迎えている。

その震源地が、バイオベンチャーの名門Flagship Pioneeringのラボから誕生したスタートアップ「Lila Sciences(ライラ・サイエンス)」だ。

創業からわずか数ヶ月で、Seedラウンドにて2億ドル(約310億円)を調達。AIが仮説を生成し、自律的に実験を設計・実行するという、まさに“科学的スーパーインテリジェンス”の構築に挑んでいる。

このプロジェクトが注目を集めるのは、単なるAI開発ではない。“科学の方法論そのもの”を再定義するような野心がそこにあるからだ。


🔬 研究成果の深層:AIが発見する「常識外」のサイエンス

研究成果の深層:AIが発見する「常識外」のサイエンス
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Lila Sciencesは、従来のAIが得意とする「データ解析」や「シミュレーション」では終わらない。彼らのAIは次のステージ 未知を仮説化し、実験を自ら設計し、現実のラボで自動検証へと進化している。

注目すべきは、以下のような多様な成果がすでに報告されていることだ。

  • 🌱 非白金系金属触媒:グリーン水素製造のコストを飛躍的に下げる代替触媒をAIが発見。エネルギー転換における鍵となる技術。
  • 🧪 炭素回収素材:CO₂吸着効率・熱安定性・再利用性の全てで既存技術を凌駕する新素材を設計。
  • 💉 mRNA医薬の構造最適化:AIが、市販薬よりも高性能な遺伝子医薬の配列を創出。
  • 🔬 新規抗体・ペプチド群:数百種類に及ぶ未発見のバインダーや治療候補分子の発見・検証に成功。

これらは全て、“生成AI+自律型ラボ”というLila独自のAutonomous Scienceプラットフォームによって導かれた成果である。

驚くべきは、これらが「単なる予測」ではなく、AIが仮説を立てて自律的に検証し、データとして蓄積しているという点だ。これは、いわば“AIが科学する”という世界観の実現に他ならない。


💼 投資家が描く未来:2億ドルに込められた意図

投資家が描く未来:2億ドルに込められた意図
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この種のスタートアップで、いきなり2億ドルのSeed調達は異例中の異例だ。

主導したFlagship Pioneeringは、Modernaの育成でも知られるバイオ投資の巨人。さらにGeneral Catalyst、Abu Dhabi Investment Authority(ADIA)といった機関投資家も参画しており、単なる実験企業ではないことを示している。

投資家たちの視点は、明確だ:

  • “AIがR&Dを自律的に回す世界”は、次の石油になる。
  • 1つの成功分野にとどまらず、医療・農業・素材・エネルギーに波及する“マルチドメインAI”である。
  • 既存のラボコスト(人材・時間・試薬)を数十分の一に縮小しうるビジネスインパクトがある。

一部では、「第二のOpenAI」「科学界のNVIDIA」などの形容も聞こえる。まだ収益化には遠い段階だが、AIラボがSaaSモデルで提供される未来すら見据えられている。


🌍 市場構造をどう変えるのか?R&D産業の地殻変動

 市場構造をどう変えるのか?R&D産業の地殻変動
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この技術は、従来の「人間主導の研究」モデルを根底から揺るがす可能性を持つ。

たとえば、大学の研究者が10年かけて行っていた分子設計が、Lilaのプラットフォームを使えば数週間で完了するかもしれない。

  • 製薬業界:治療標的探索・初期スクリーニングにかかる期間を数年から数ヶ月に短縮。
  • 化学メーカー:新規高分子や触媒材料の試作から評価までを自動化。
  • 農業・食品:耐病性作物や代替タンパク素材のスクリーニング。
  • 国家研究機関:宇宙用素材、低軌道向けナノ材料の応用開発にも波及。

実際、Lilaはすでに複数のライフサイエンス企業や大学、国家レベルの研究組織と提携を模索していると言われており、今後数年でR&D産業のB2B領域における“デファクト”になる可能性がある。


🔚 結論:「科学のGPT化」は始まっている

 結論:「科学のGPT化」は始まっている
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AIが文章を生成し、画像を描き、プログラムを書く時代に、次に来るのは「AIが科学をする」時代だ。

Lila Sciencesが開発するのは、単なるAIソフトウェアではない。科学的方法そのものを再設計し、自律化する新たな“科学OS”なのだ。

この構想が本格的に市場で受け入れられるかどうかは、今後数年の成果と実装にかかっている。だが、少なくともこのプロジェクトは、「人類の科学探求が、AIとともに次の段階へ進む」と確信している。

そしてそれは、私たちが“科学者”をどう定義するかすら、変えることになるだろう。

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