NvidiaのCEOがライフサイエンス分野へのAI影響を

コラムの出発点は創薬に対するよくある不満だ。治験に進んだ化合物の大半は市場に届かず、届いたとしても10年かかり得るうえ、承認までに平均約26億ドルが費やされる。こうした状況を背景に、Eli Lillyは製薬業界最強とされるスーパーコンピューターLillyPodを構築し、研究の最も初期で最も費用のかかる段階にAIを活用しようとしている。筆者はAIが厳格な治験に取って代わることはできないと強調するが、時間とコストの5%から10%削減といった小幅な改善でも、各段階に多数の候補を持つ企業にとっては大きな意味があると指摘する。

第二の論点はデータだ。Eli Lillyの最高科学・製品責任者であるDaniel Skovronsky氏は、AIモデルの品質は学習データによって決まると述べており、同社は特に糖尿病や減量市場における治験の成功と失敗の記録を豊富に保有している。この蓄積は競合他社には複製しにくいかもしれないとコラムは示唆する。

それでも筆者は、AIだけを理由に同株を買いとすることは避け、他の大手製薬会社もこの技術に多額の資金を投じていると指摘する。Eli Lillyを支持する根拠はむしろ最近の業績にある。第3四半期の売上高は前年同期比39%増の244億ドルで、MounjaroとZepboundが牽引した。広範なパイプラインもあり、予想配当利回りは0.5%ながら配当は過去10年で239%増加している。