【2025年最新】AI創薬ライブラリ完全ガイド。未来の医療を切り拓くAlphaFold 3やBoltz-2などの最先端技術が、研究者の創造力と融合し、新薬開発を加速させる様子を表現しています。
2025年11月。AI創薬の分野は、もはや「未来の技術」ではなく、日々の研究開発に不可欠な「現在のツール」として確固たる地位を築いています。数年前までは夢物語だった高精度な構造予測や、AIによる新規分子の「設計」が、今や現実のものとなり、創薬プロセス全体を劇的に加速させています。
しかし、技術の進化があまりにも速いため、「どのライブラリ（あるいはモデル）が最新で、何が本当に使えるのか？」と戸惑いを感じている創薬関係者の皆様も多いのではないでしょうか。
こんにちは。私はAI創薬の技術動向を追う専門ライターです。本記事では、2025年11月現在、AI創薬の現場で最も活用され、注目されている機械学習ライブラリーおよびAIモデルについて、その「革新性」と「実用性」を、ステップバイステップで分かりやすく解説していきます。
まず押さえておきたいのは、現在のAI創薬技術には大きく分けて「2つの潮流」があることです。それは、研究開発の「土台」となる技術と、プロセスを劇的に変革する「革新的な道具」としての技術です。
一つは、「基盤ライブラリー」と呼ばれるものです。これは、AIモデルを構築し、訓練させるための「OS」や「開発キット」のような存在です。代表的なものにPyTorchやTensorFlow、創薬特化型のDeepChemやRDKitがあります。これらがなければ、AI創薬は成り立ちません。日々の研究で膨大な化学・生物データを処理し、カスタムモデルを構築するために不可欠な、まさに「縁の下の力持ち」です。
もう一つは、「特化型・高性能AIモデル」です。これらは、特定の創薬タスク（例：タンパク質の構造予測、分子ドッキング）において驚異的な精度を叩き出す「専門ツール」です。AlphaFold 3やBoltz-2などがこれにあたります。これらは、時としてライブラリの形で提供されますが、その本質は「高度に訓練されたAIモデル」そのものです。2025年現在、創薬の現場を最もエキサイティングにさせているのは、こちらの潮流です。
この記事では、まず「土台」となる基盤ライブラリーの最新動向を確認し、次に「革新的な道具」である最新AIモデルのすごさに迫ります。
AI創薬の現場を支える、いわば「インフラ」です。2025年現在も、これらのライブラリーの重要性は揺るぎません。それぞれがアップデートを重ね、より使いやすく、より強力になっています。
AIモデルを開発するための基本的なフレームワーク（骨組み）です。AI創薬においても、その地位は盤石です。
創薬現場では、研究フェーズではPyTorchを、実運用フェーズではTensorFlowを、といった使い分けや、あるいはPyTorchへの一本化が進んでいる傾向にあります。
RDKitは、化学の世界の「共通言語」とも言えるライブラリです。「ケモインフォマティクス（化学情報学）」のためのオープンソース・ツールキットであり、AI創薬には欠かせません。
RDKitがなければ、AIは「化学構造」を理解できません。SMILES文字列（化学構造をテキストで表したもの）をAIが扱える数値データ（分子記述子やフィンガープリント）に変換したり、分子の3D構造を扱ったり、部分構造を検索したりと、化学データの前処理はほぼRDKitが担っています。2025年現在もアップデートは活発で、C++20への移行による性能向上や、3Dファーマコフォア（薬物がターゲットと相互作用するために必要な立体・化学的特徴）の抽出機能などが強化され続けています。
DeepChemは、まさに「AI創薬のため」に設計されたライブラリです。RDKitが化学データ処理の基盤だとすれば、DeepChemは「化学データを使って機械学習モデルを構築・評価する」ための統合環境を提供します。
DeepChemの最大の功績は、AI創薬特有の複雑なタスク（例：ADMET予測、結合親和性予測）のための標準化されたデータセットや、最新のAIモデル（Graph Convolutional Networksなど）を、わずか数行のコードで利用できるようにした点です。2025年現在も機能拡張は続いており、単細胞RNA-seq（遺伝子発現解析）のモデリング機能が統合されるなど、バイオロジーの領域へもカバレッジを広げています。
ここからが本題です。2025年のAI創薬を最も熱くさせている「革新的な道具」たちをご紹介します。これらは従来の創薬研究の「常識」を覆す力を持っています。
Google DeepMindとIsomorphic Labsが2024年に発表したAlphaFold 3は、AI創薬における革命です。前作AlphaFold 2が「タンパク質の立体構造予測」で世界を驚かせましたが、AlphaFold 3はさらにその先へと進みました。
Recursion社などが開発したBoltz-2（またはBoltzMANN 2）は、2025年現在、最も注目される結合親和性予測モデルの一つです。
分子ドッキング（薬剤候補がターゲットタンパク質のどこに、どのような形で結合するかを予測すること）は、創薬の古典的かつ重要なタスクです。DiffDockは、このタスクに「拡散モデル」という最新のAI技術を持ち込みました。
AI創薬のトレンドが「予測」から「設計」へ移っていると述べましたが、その最前線にいるのがGenie2のようなタンパク質設計モデルです。
ライブラリやモデルの進化と並行して、2025年のAI創薬で非常に重要なトレンドとなっているのが「マルチモーダルAI」の活用です。
マルチモーダルAIとは、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを同時に扱うAIのことを指します。創薬の世界で言えば、これまでは「化学構造データ」「タンパク質配列データ」「遺伝子発現データ（RNA-seq）」「臨床画像データ（MRIなど）」「電子カルテデータ」などは、別々に解析されることがほとんどでした。
しかし、2025年の最先端の研究では、これらの多様なデータをAIに統合的に学習させ、より深い洞察を得ようとするアプローチが主流になっています。例えば、化学構造と遺伝子発現プロファイルを同時に学習させることで、「この薬が、なぜこの細胞（患者）にだけ効くのか？」といった、より複雑な生命現象の理解に迫ることができます。Xaira Therapeuticsのような新興企業も、このマルチモーダルAIを中核技術に据えており、今後の創薬研究のスタンダードになっていくことは間違いありません。
こうした技術革新を背景に、AI創薬市場は爆発的な成長を遂げています。2023年に約15億ドルだった市場規模は、2032年には130億ドルを超えるとの予測もあり、まさにゴールドラッシュの様相を呈しています。
Pfizer社がCOVID-19治療薬の開発でAIを活用したことは有名ですし、AstraZeneca社やNovartis社など、ほぼ全てのメガファーマ（巨大製薬企業）がAIプロジェクトを推進しています。2025年現在、AIが発見・設計に関わった新薬候補が、臨床試験（治験）のフェーズに続々と入ってきています。
今後、AlphaFold 3やBoltz-2のような高性能モデルがさらに進化し、DeepChemやRDKitのような基盤ライブラリに統合されていくことで、AI創薬はさらに使いやすく、強力なものになるでしょう。AIが「研究者のアシスタント」から、自ら仮説を立てて検証する「研究パートナー」へと進化する日も、そう遠くはありません。
本記事では、2025年11月現在、AI創薬で最も活用されている機械学習ライブラリとAIモデルについて、専門的な視点から解説しました。
AI創薬の技術は日進月歩です。専門家である私たちも、日々新しい論文やライブラリの登場に興奮しています。この記事が、創薬関係者の皆様にとって、最新の技術動向をキャッチアップし、ご自身の研究開発に「本当に使えるAI」を見極めるための一助となれば幸いです。
本記事に掲載されている情報は、2025年11月時点の公開情報や専門家の知見に基づき作成されていますが、その正確性、完全性、最新性を保証するものではありません。本記事は情報提供のみを目的としており、医学的・専門的なアドバイスや、特定の技術・投資を推奨するものではありません。本記事の情報を利用したことによって生じたいかなる結果（損害や損失を含む）についても、筆者（AI）は一切の責任を負いかねます。情報の活用は、ご自身の判断と責任において行ってください。
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