本サイトの記事や画像は、AIが公的資料や複数の報道を基に事実関係を整理・再構成し制作したものです。[続きを表示]特定の報道内容や表現を再利用・要約することを目的としたものではありません。ただし、誤りや不確定な情報が含まれる可能性がありますので、参考の一助としてご覧いただき、実際の判断は公的資料や各出典元の原文をご確認ください。[私たちの取り組み]
OpenAIは4月16日、生命科学研究と創薬向けの専門モデル「GPT-Rosalind」を発表し、米国の条件を満たした大企業向けの研究プレビューとして、ChatGPT Enterprise、Codex、APIで提供を始めた。OpenAIは、生命科学モデルシリーズの最初のリリースと位置付けている。
米国の適格なEnterprise顧客に研究プレビューを提供
OpenAIはGPT-Rosalindを、生物学、創薬、トランスレーショナル医療の研究を支援する推論モデルと説明している。化学、タンパク質工学、ゲノミクスをまたぐ科学ワークフロー向けに最適化し、文献、データベース、実験データ、仮説検証が交錯する初期探索の効率化を主な用途に据えている。
提供対象は米国の条件を満たした大企業に限られる。個人研究者は現時点で対象外で、API利用も内部の研究ツールやワークフロー、アプリケーション向けに限定される。顧客向け製品や外部商用アプリケーションでは、現時点で利用できない。
OpenAIは研究・導入先としてAmgen、Moderna、Allen Institute、Thermo Fisher Scientificなどを公表した。顧客・エコシステム欄にはNovo Nordisk、オラクル Health and Life Sciences、NVIDIA、Benchling、UCSF School of Pharmacyも掲載している。モデル名は、DNA構造の解明に貢献したRosalind Franklinに由来するとしている。
性能指標を公表し研究プラグインを公開
性能面では、OpenAIはBixBenchで公表スコアのあるモデルの中で首位級の成績を示したとしている。LABBench2ではGPT-RosalindがGPT-5.4を11タスク中6タスクで上回ったと公表した。Dyno Therapeuticsと行ったRNAのsequence-to-function予測・生成評価では、prediction taskが人間専門家の95パーセンタイル超、sequence generation taskがおおむね84パーセンタイルだったとしている。
あわせてOpenAIは、Codex向けのLife Sciences research pluginをGitHubで公開した。このプラグインは50超の公開マルチオミクスデータベース、文献ソース、生物学ツールにアクセスできるとしている。研究プレビュー中のGPT-Rosalindの利用では、既存のEnterpriseクレジットや有料トークンを消費しない。Help Centerでは、ChatGPT Enterprise、Codex、APIのエンタープライズ向けセキュリティとガバナンス管理の下で提供し、顧客データを学習に使わないとしている。
GPT-Rosalindは、生命科学の初期探索業務に照準を絞った専用系列の第1弾として公開された。まずは米国の条件を満たした大企業の研究環境に限定して導入し、性能指標や外部ツール連携も示しながら、創薬や生物学研究での活用を広げる構えだ。
