OpenAI、創薬・生命科学特化モデル「GPT-Rosalind」をアップデート　GPT-5.5のエージェント機能を統合

創薬や生命科学の研究現場では、候補化合物の探索に膨大な時間がかかるだけでなく、ウェットラボの実験が失敗した際に原因の特定が難航するという課題が常に付きまといます。

OpenAI は、ライフサイエンス分野に特化した企業向けモデル「GPT-Rosalind」のアップデートを発表しました。GPT-5.5 の自律型コーディングやツール実行能力を基盤に、創薬化学やゲノミクスといった専門領域の知見を融合させたモデルです。

本モデルは信頼アクセス制度を通じて世界の適格な組織向けに提供されています。追記された情報によると、9 月 11 日にリサーチプレビューを終了し、10 月 5 日から正式な価格設定が適用されます。製薬大手のノボ ノルディスクもすでに導入しており、研究データの解析や仮説検証に活用しています。

実験プロトコルのトラブルシューティングに対応

OpenAI は実際の研究ワークフローに即した複数のベンチマークで性能を測定しています。

その一つである LabWorkBench は、実際のウェットラボ実験手順において、操作の変更が実験結果にどう影響するかを結びつけ、不具合の特定や最適化を行えるかを評価します。外部に公開されていないデータを用いているため事前学習による汚染がなく、GPT-Rosalind は 63.2% を記録し、GPT-5.5 の 55.8% を上回りながら消費トークン数を 5.3% 削減しました。

創薬化学の MedChemBench では、薬物動態や毒性予測、リード化合物の最適化などを評価し、GPT-5.5 の 25.1% に対して 27.5% を達成し、トークン消費を 7.2% 抑えました。

長期間にわたる定量的解析を評価する GeneBench では、精度が 20.4% から 21.6% に向上しただけでなく、消費トークン数が 31% 大幅に削減されました。また、6 つの主要業務を網羅する LifeSciBench においても、GPT-Rosalind は GPT-5.5 や Grok を上回る結果を示しています。

Codex にバイオ専用ビューアとプラグインを統合

研究現場での実用性を高めるため、作業環境側にも機能が追加されました。

Codex 向けに「Life Sciences Research」と「Life Sciences NGS Analysis」の 2 つのプラグインが用意され、すべてのユーザーが利用可能です。適格な企業ユーザーは、これらを GPT-Rosalind をバックエンドにして動かせます。

さらに、Codex 上に配列データ、アライメント、分子構造を表示できるインタラクティブなビューアが組み込まれました。専用ソフトを行き来することなく、画面上で構造や配列を見ながら直接モデルに追加の質問を投げかけられます。Enterprise 契約を持たない適格な組織向けには、OpenAI のマネージドワークスペースも用意されています。

なぜ重要か

生命科学は、汎用 AI がもっとも幻覚を起こしやすい分野です。一見それらしい化学構造や分析手順を出力しても、実験室で再現できなければ意味がありません。

私たちは、GPT-5.5 のツール実行能力を特化型の生体データと直接結びつけたアプローチを非常に実用的だと評価しています。研究者にとっては、論文調査からバイオインフォマティクス解析、構造確認までの分断された作業を同一環境で完結させられる点が大きな価値になります。

一方で、利用ハードルは明確に高く設定されています。バイオセキュリティやデュアルユースの懸念があるため、厳格な審査を通過した組織に限定した展開となっており、一般の開発者や個人の研究者がすぐに試せるものではありません。

業界全体で見れば、AI バイオの競争軸が単なるタンパク質の立体構造予測から、実験室のトラブルシューティングまでを担うエンドツーエンドの自律型エージェントへと移行していることを示しています。