百曜科技の創業チームは2023年に、億単位のデータ量を誇る生物種横断的な単一細胞の事前学習基盤モデルを発表した。その後さらに改良を加えて、グラフ構造に基づく新モデルへと進化させ、AIが遺伝子制御や異なる環境における細胞の状態変化の法則を理解し、実際の細胞の振る舞いを再現できるようにした。この成果は、中国学術誌の「Cell Research」で巻頭論文として紹介され、「Advanced Science」「National Science Review」など国際誌にも掲載されている。

同社の基盤モデルは、事前学習とファインチューニングを組み合わせたもので、高い汎用性を備える。これにより、産業応用可能な仮想細胞プラットフォームの構築に向けて、技術基盤が整ったとする。

事前学習については、基盤モデルに生物学的な知識を組み込み、学習の指向性を高めることで、より生物学の理論に沿った出力結果が得られるようになる。また、10億を超える単一細胞の遺伝子発現データを初めてモデルに統合し、ヒトとマウスを用いた生物種横断的な学習を実施。これにより、動物実験データをヒト細胞の予測に効果的に転換できる可能性が生まれ、応用範囲は基礎研究から創薬、細胞治療まで広がる。

仮想細胞技術は近年、新たなバイオ×AI領域として注目されている。高精度な細胞データ取得が可能となり、生命情報が多層的に蓄積されることで、AI解析の前提条件が整備されつつあるためだ。

政策支援も追い風となる。中国は第14次五カ年計画で「AI生命科学」を国家戦略に位置づけ、研究インフラ整備を加速。米国でもFDA（食品医薬品局）が2025年4月、抗体医薬開発でAIモデルや臓器チップを動物実験の代替として推奨する方針を示した。

事業化については、米国のXaira TherapeuticsやAsimovといった企業がすでに模索を始めており、がんの新たな分子標的の発見や幹細胞の分化誘導、細胞の工学的改変などの分野で仮想細胞モデルの応用を試みている。

百曜科技は「仮想細胞は、基礎研究や新薬開発における重要課題の解決に貢献する。将来的には細胞の動的プロセスをデジタル空間で完全再現できるようになるだろう」と強調する。

しかし仮想細胞の構築は、極めて複雑で多元的な課題を伴う壮大なプロジェクトだ。アルゴリズム開発の難しさに加えて、強力な演算能力や高品質データなどのリソースが不可欠だ。より完全性の高い仮想細胞モデルを作り上げるには、数百億ドル（数兆円）規模の投資が必要ともされる。同社は「技術はまだ黎明期にあるが、すでに理論的な有効性は実証された。今後、高品質データ蓄積とアルゴリズムの進化により、研究やバイオ医薬産業の効率は劇的に向上する」と展望を示している。

＊1元＝約22円、1ドル＝約154円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

汎用型大規模言語モデルが注目を浴びる昨今だが、テンセントが関連事業の進捗について発表するのは今回が初めてだ。発表会では、テンセントがAIと産業の融合に重点を置いていることや、各産業が抱える具体的な課題の解決を目指していることが明かされた。

汎用型モデルは法人顧客にとって専門知識も業界データも蓄積が足りず、適切性や精度が不十分という問題点がある。もし情報に誤りがあれば法的リスクにつながるため、企業は制御・追跡・修正が可能で十分なテストを経た大規模言語モデルを必要としている。

テンセントのクラウド・スマート産業グループ（CSIG）でシニア・エグゼクティブ・バイスプレジデント兼CEOを務める湯道生（Dowson Tong）氏は、企業が求めるのは個別の業界に特化したモデルであり、実用的なサービスを提供できるように自社の持つデータを使ってトレーニングやファインチューニングができるものだとの考えを示した。

発表会では金融・カルチャーツーリズム・政務・メディア・教育など10の業界向けのモデルと50以上のソリューションが発表された。中でもカルチャーツーリズム・金融・教育業界に特化したモデルはCSIGが重点的に手がけているものだ。例えばカルチャーツーリズム業界向けには、大規模言語モデルをベースとしたスマートカスタマーサービスを通じて、移動手段や観光の手配など詳細なスケジュールの計画や、オーダーメイド型のおすすめプランを提供できるようになっている。

テンセントクラウドはさらにMaaSサービスを打ち出している。モデルの事前トレーニングやファインチューニング、スマートアプリケーション開発などのソリューションを顧客に提供し、顧客は機械学習サービスプラットフォーム「Tencent Cloud TI Platform」内のモデルに自社のデータを追加して専用のモデルを構築できる。さらに自社の事業規模に応じてパラメーター数やモデルサービングの仕様を設定できるという。TI Platformは顧客企業に利用してもらうため、データのアノテーション、モデルのトレーニング・評価・テスト・デプロイなどを行なうツールチェーンも用意している。

セキュリティ面に関しては、プライベートクラウド構築や権限管理、データ暗号化などの方法を通じてデータおよび利用上の安全を守り、機密データの保護やコンプライアンスを確実にしている。

演算能力も大規模言語モデルのトレーニングや実際の運用に直接影響する要素だ。トレーニングやインファレンス（推論）は高い演算能力を必要とし、その安定性や性能はトレーニングの速度や効果性に直結する。テンセントクラウドはこの演算能力を提供することで顧客をサポートする。

今年4月にモデルトレーニング用の最新バージョンの「HCC（高性能計算クラスター）」もリリースしている。安定したコンピューティング、高速ネットワーク、専門的な運用保守サービスを提供するもので、これを利用すれば顧客はモデルの構築とアルゴリズムの最適化に専念できる。

テンセントクラウドは近く、よりAIコンピューティングに適したベクトルデータベースもリリースする予定だ。画像や音声、テキストなど非構造化データをより効率的に処理でき、検索ボリュームは10倍に上がる。

テンセントクラウドの業界特化型モデルはすでにテンセントのアプリにも活用されている。

ビデオ会議ツール「騰訊会議（Tencent Meeting）」には、スケジュール管理、会議サマリーの自動作成など、会議の全プロセスをサポートするアシスタントがまもなく搭載されるという。

スマートカスタマーサービス「騰訊企点客服（Tencent QiDian Customer Service）」では、業界特化型大規模言語モデルと顧客の具体的な事業内容に基づいて、チャットボットがより正確で詳細な回答を提供できるようになる。

ユーザー行動分析プラットフォーム「企点分析引擎」では、専用モデルが販売担当者に代わって正確なビジネス分析を行う。過去7日間の購入ページ閲覧人数の推移を尋ねれば詳細な回答が返ってくるため、販売担当者は複雑なソフトの操作方法を覚えたり、カンバンボード（タスク管理表）を作成したりする必要がなくなるという。

（翻訳・山下にか）