エージェンティックシステムとインテリジェントオートメーションによるライフサイエンスの価値実現の加速

ライフサイエンス企業は、研究開発や製造、データ駆動型意思決定のスピードが加速する一方で、それを支えるインフラが追いつかないというギャップに直面している。その結果、組織が迅速に動こうとするまさにその瞬間に、遅延、コスト超過、運用上の摩擦が生じている。データ量だけでも問題の規模は明らかだ。2024年に『Nature Methods』に発表されたUCバークレーとハワード・ヒューズ医学研究所の研究によれば、最新の光シート顕微鏡は1台のカメラで1時間あたり約4テラバイトの画像を取得し、個々の実験で数百ギガバイトからペタバイトに及ぶデータセットが日常的に生成される。

運用上のボトルネックが問題をさらに悪化させる。米国エネルギー省の生物環境研究諮問委員会は、現在のデータインフラは統合的でマルチモーダルな研究に対応できておらず、データ統合は依然として主に手動で行われていると指摘する。米国化学会によると、製薬のデジタル化プログラムの約70%が失敗している。その理由は構造的なものだ。国際製薬工学協会の研究によれば、製薬業界が新技術を採用する平均期間は他産業より48年遅く、さらに採用はまず研究開発で行われ、製造現場が最後になる。この分断を無視したAI戦略は偶然に失敗するのではない。

その影響はAIのパフォーマンスに直接及ぶ。生成AIやエージェンティックシステムは、非構造化データを大規模に扱える柔軟な分散インフラに依存している。その基盤が欠けると、モデルの展開は遅れ、クラウドコストは上昇し、AIが加速すべき成果（より迅速な標的同定、より信頼性の高い製造プロセス、エッジでのリアルタイム意思決定）は手の届かないものとなる。

アストラゼネカのクラウド・インフラストラクチャグローバルヘッド、ロバート・ウェニア氏はこの課題の中心で活動してきた。最近のEmerjのMatthew DeMelloとの対談で、彼はなぜライフサイエンス組織がインフラをバックオフィスの問題として扱えなくなったのか、そしてAIを支えるシステムを構築するために実際に必要なことを論じている。

本記事では、ライフサイエンス企業がAI、エージェンティックシステム、インフラ戦略をクラウドとエッジ環境全体で整合させることで、価値実現を加速する方法を考察する。

第一に、ワークロード駆動型のインフラ配置。ロバート氏はワークロード配置の問題を、一般的なクラウド対エッジの議論より実用的に捉えている。「同期的なものはエッジに、非同期的なものはハイパースケーラに」と彼は言う。ライフサイエンスでは、配置は組織の習慣ではなく実行ニーズに従うべきだ。例えば、欠陥検出モデルを訓練した場合、その推論ワークロードをクラウドで実行する理由はなく、製造現場で動作させればよい。訓練と推論は異なるタスクであり、同じ環境を必要としない。推論には訓練と同じGPU深度は不要であり、リーダーは不要なワークロードのために本番インフラを過剰に構築すべきではない。価値実現のスピードは、各ワークロードを最適な場所に配置し、不必要なコストや遅延を加えないことから生まれる。

第二に、オブジェクトストレージをAI対応データ層として活用。ロバート氏のオブジェクトストレージに関する指摘は、技術選択というより、現代のAIがライフサイエンス企業内で実際に機能するための道を開くことにある。組織は何十年にもわたる構造化システム（リレーショナルデータベース、厳格なスキーマ、慎重にモデル化されたウェアハウス）をまだ抱えており、それらは生成AIやエージェンティックシステムが依存する非構造化・大容量データ向けに作られていない。オブジェクトストレージは状況を変える。発見や製造で日々生成される画像、文書、機器出力、半構造化ログといった乱雑で異種混合のデータを、後でAIが利用する方法を制限する構造に強制することなく保存する場所を提供する。ロバート氏は明確に述べている：「オブジェクトストレージは生成AIの基盤要素です。彼らは生の汚いデータ、取り込める変数を欲し、後で文脈化して整理します。以前はNoSQLデータベースを使ってオントロジーモデルを構築しなければなりませんでしたが、今はデータをダンプしてモデルに整理させるだけです。」リーダーにとって、データがレガシー形式に閉じ込められている限り、AI戦略は常に過去に制約されることを意味する。オブジェクトストレージは、あらゆるレガシーシステムを解体することなく近代化する方法を提供する。発見と製造の両方がフィードでき、AIシステムが摩擦なく学習できるニュートラルな層だ。それは単なるストレージのアップグレードではない。生成AIとエージェンティックシステムがライフサイエンスのバリューチェーン全体で機能できるかどうかを決定するアーキテクチャ基盤である。

第三に、継続的なAI進化に対応する適応型アーキテクチャ。ロバート氏の最後のテーマは、大企業への警告である。AIの進歩速度は今や企業の変化速度を上回っている。遅れを取る組織は「間違った」クラウドや「間違った」モデルを選んだからではなく、インフラとガバナンスモデルが次の大きな能力シフトを吸収できず、何年もの再構築を余儀なくされるからだ。アストラゼネカ自身の経験がこれを示している。チームがクラウドベースのモデル開発を拡大した矢先にSageMakerがAIワークフローを民主化し、その波を安定させる前に生成AIが登場して期待値を再設定した。それぞれの飛躍が科学者からの新たな需要、インフラへの新たな圧力、ガバナンスの新たな課題を生み出した。ロバート氏は率直に語る：「大企業は大洋の巨大なタンカーのようなものです。簡単には方向転換できません。リスク、コスト、パフォーマンスを最適化しているため、数年遅れで動きます。一方、小規模なプレイヤーはアーリーアダプターやファストフォロワーとして次の大きなものに飛びつけます。」企業リーダーにとっての教訓は、すべての新機能を追いかけることではなく、それらに耐えうるアーキテクチャを構築することだ。つまり、再プラットフォーム化なしにクラウドとエッジの間で柔軟に移行できるインフラ、新しいツールに合わせて拡張でき制約しないガバナンス、そして急速な反復を予測し抵抗しない運営モデルが必要だ。安定性だけでなく適応性を重視して設計する企業こそが、新しい自動化の波ごとに利益を得る位置に立ち、混乱を免れるのである。