AI 創薬は「魔法の杖」ではなく、創薬バリューチェーンの各局面で業務改革を静かに、しかし確実に進めているレイヤー技術です。ヘッドラインを賑わす「AI 発の新薬候補」だけを見ていては全体像を取り違えます。本ハブ記事は 「AI創薬の表と裏」シリーズ全5回を1記事で俯瞰し、創薬ワークフロー（化合物管理→前臨床→臨床→市販後）の各層で AI が何を変えつつあるかを構造化した総合インデックスです。研究者・製薬企業 BD・VC・テクノロジー領域のいずれの立場でも、「ヘッドラインの裏で実際何が動いているか」を一度に把握できます。
このハブで分かること
- AI 創薬の「表（ヘッドライン）」と「裏（業務改革）」の二層構造
- 5社マップ（Insitro／Recursion／Schrödinger／BenevolentAI／Atomwise）の現状比較
- 化合物管理 × AI ロボティクスが拓く過去資産再活用の地図
- メカニスティックモデリング × AI が埋める前臨床–臨床ギャップ
- デジタルツイン・in silico コホートが治験を変える5つの転換点
- AI ファーマコビジランス（副作用検出）が市販後を再設計する仕組み
シリーズ全5回の構造マップ
第1回：5社マップから読み解く、ヘッドラインと業務改革の二層構造
AI 創薬を語る上で必ず参照される 5社（Insitro、Recursion、Schrödinger、BenevolentAI、Atomwise）を縦軸に、それぞれの戦略（プラットフォーム化／パートナーシップ／自社開発）と現状（収益・パイプライン・契約）を整理。「AI 創薬 = 革命」というヘッドラインの裏で進む業務改革の二層構造を把握する起点となる章。→ 本編 第1回を読む
第2回：化合物管理が変えた創薬基盤——AI×ロボティクスが拓く過去資産再活用の3つの軸
大手製薬企業が数十年蓄積した 数千万化合物の物理在庫を、AI と自動化ロボティクスがどう再活用しているか。HTS（high-throughput screening）の刷新、化合物ハンドリング、データ統合の3軸で、「過去資産を未来資源に変える」業務改革を解説。Eli Lilly・Pfizer・武田の事例を含む実装段階の章。→ 本編 第2回を読む
第3回：前臨床から臨床へのスピード革命——メカニスティックモデリング×AIが埋める翻訳ギャップの3つの軸
創薬で最も失敗率が高い「前臨床→臨床」翻訳ギャップを、メカニスティック PK/PD モデリング × AI がどう埋めるか。3軸（精密な PBPK モデル・QSP モデル・virtual patient simulation）で、Phase 1 失敗率を実質的に下げる施策を整理。AstraZeneca・Roche の最新導入を踏まえた章。→ 本編 第3回を読む
第4回：バーチャル試験は治験をどう変えるか——デジタルツインとin silicoコホートが拓く5つの転換点
治験コスト・期間・登録難の課題に対する、AI ベースのバーチャル試験（digital twin、in silico cohort、synthetic control arm、external comparator）の現在地。FDA／EMA 規制枠組み（CDER／OCE の Real-World Evidence ガイダンス、ICH M14、Project Sentinel）との接続を含む、5つの転換点を整理。→ 本編 第4回を読む
第5回（最終回）：ファーマコビジランスが向かう未来——AIと機械学習が再設計する副作用検出の3つの軸
市販後安全性監視（PV）が AI／機械学習でどう再設計されているか。3軸（NLP による医療文書解析、ソーシャルメディア sentinel signal、EHR 統合 active surveillance）で、FDA Sentinel・EMA EudraVigilance の枠組み変革を整理。シリーズの締めくくりとして「AI が創薬全層に効く」総合像。→ 本編 第5回（最終回）を読む
関連クラスター：AI 創薬と隣接する地図
- KRAS新薬最前線シリーズ——Revolution Medicines、Eli Lilly、Insitro 等が AI を化合物探索・耐性予測に活用している現場と、KRAS 創薬の競合構図を接続して見る
- AI創薬入門シリーズ（保存版・全7回＋番外編）——モダリティ別（低分子・抗体・核酸・細胞遺伝子治療）の AI 活用パターンを総ざらいする入門編
- FDA 承認速報アーカイブ——AI 創薬発の新薬候補が FDA 承認に到達した実例（少数だが2026年に複数）
戦略的視座 / My Thoughts
AI 創薬の「次の10年」を予測するには、ヘッドライン（AI 発の新薬候補がいくつ承認されたか）よりも、業務改革（創薬ワークフロー各層で AI がどれだけ定着したか）を見るほうが正確です。本シリーズは後者に焦点を当て、5社マップ（第1回）→ 化合物管理（第2回）→ 前臨床–臨床翻訳（第3回）→ 治験設計（第4回）→ 市販後安全（第5回）と、創薬バリューチェーン全層を通貫する地図を提供します。投資家には「AI 創薬企業の現実的な収益化パス」、製薬 BD には「内製 AI 投資の優先順位」、研究者には「自分の領域で AI が何を変えつつあるか」のそれぞれが見えてきます。
シリーズ全Volリンク
- 第1回：5社マップから読み解く、ヘッドラインと業務改革の二層構造
- 第2回：化合物管理が変えた創薬基盤——AI×ロボティクスが拓く過去資産再活用の3つの軸
- 第3回：前臨床から臨床へのスピード革命——メカニスティックモデリング×AIが埋める翻訳ギャップの3つの軸
- 第4回：バーチャル試験は治験をどう変えるか——デジタルツインとin silicoコホートが拓く5つの転換点
- 第5回（最終回）：ファーマコビジランスが向かう未来——AIと機械学習が再設計する副作用検出の3つの軸
※本ハブ記事は Morning Glory Sciences「AI創薬の表と裏」シリーズ全5回の総合インデックスです。各章の事例・データ・規制接続は本編各Vol記事を参照してください。
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